Die Wahl des besten Datenbankmanagementsystems (DBMS) für Projekte ist eine der wichtigsten Entscheidungen, die Entwickler und Unternehmen in der dynamischen Umgebung der modernen Softwareentwicklung treffen müssen. Das von dir gewählte DBMS kann einen erheblichen Einfluss auf die Leistung, Skalierbarkeit und den Gesamterfolg deiner Anwendung haben.
In diesem Blog-Beitrag möchten wir den Prozess der Datenbankauswahl verdeutlichen. Wir erkennen, dass die Vielfalt der Anforderungen heutiger Projekte verschiedene Lösungen erfordert. Um diese wichtige Entscheidung zu erleichtern, vergleichen wir zwei starke Konkurrenten in der Datenbankbranche: MySQL, die für die solide Tradition der relationalen Datenbank steht, und MongoDB, die für die Flexibilität und Kreativität von NoSQL-Datenbanken steht.
Die beiden Datenbanksysteme verfolgen das gleiche Ziel, nämlich die Verwaltung und Speicherung von Daten, aber sie gehen auf sehr unterschiedliche Weise vor. Um die Komplexität dieser Entscheidung erfolgreich zu gestalten, müssen wir zunächst die grundlegenden Ideen verstehen, die ihre Funktionsweise bestimmen.
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Relationale Datenbank, die seit mehreren Jahren die Grundlage der Datenverwaltung bildet, wird von MySQL gut repräsentiert. Diese Datenbanken ordnen die Daten in strukturierten Tabellen mit Zeilen und Spalten an und bieten so eine logische und konsistente Basis für die Datenspeicherung. Die Standardsprache oder die strukturierte Abfragesprache für die Interaktion mit relationaler Datenbank verdeutlich diesen organisierten Ansatz.
MongoDB, ein wichtiger Vertreter auf dem Markt für NoSQL-Datenbanken, steht am anderen Ende des Spektrums. NoSQL, die Abkürzung für "Not Only SQL", unterscheidet sich vom starren Design traditioneller relationaler Datenbanken. Sie speichern die Daten als Sammlungen von JSON-ähnlichen Dokumenten und nicht als Tabellen und Zeilen. Diese schemafreie Methode eignet sich besonders gut für Projekte mit sich ändernden oder variierenden Datenstrukturen, da sie Anpassbarkeit und Skalierbarkeit ermöglicht.
Die Nützlichkeit und Effektivität deines Programms hängt entscheidend davon ab, wie du auf Daten zugreifen und sie bearbeitest, und die Abfragesprache der Datenbanken ist für diesen Prozess von entscheidender Bedeutung.
Relationale Datenbanken werden in der Regel mit SQL, einer bewährten Sprache, abgefragt. Sie bietet eine breite Palette von Befehlen und Funktionen für Projekte wie die Auswahl bestimmter Daten, das Filtern von Ergebnissen, das Sortieren von Informationen und die Durchführung komplexer Verknüpfungen zwischen Tabellen. Dank der strukturierten und ausdrucksstarken Natur von SQL können die Entwickler ihre Abfragen klar und präzise definieren.
In diesem vereinfachten Beispiel einer MySQL-SQL-Abfrage werden die Vor- und Nachnamen von Kunden mit Sitz in den USA aus der Tabelle “Kunden” abgefragt und den Ereignissen alphabetisch nach Nachnamen sortiert.
Als NoSQL-Datenbank verwendet MongoDB eine eigene Abfragesprache, die oft als MongoDB Query Language bezeichnet wird. Diese Sprache wurde speziell für die Suche in Gruppen von Dokumenten entwickelt, die JSON ähneln. Obwohl sie nicht die gleiche organisatorische Strenge wie SQL aufweist, bietet sie dennoch Flexibilität und Leistung bei der Arbeit mit strukturierten oder halbstrukturierten Daten.
Hier ein einfaches Beispiel für eine Datenabfrage in MongoDB, bei der die Datenbank die Vor- und Nachnamen von Kunden in den USA auswählt und sie nach dem Nachnamen sortiert. Die Syntax der Abfragesprache von MongoDB ähnelt der von JavaScript, und es werden Funktionen wie 'find()' und 'sort()' verwendet, um die entsprechenden Ergebnisse zu erhalten.
Die Fähigkeit einer Datenbank, wachsende Datenmengen, Datenverkehr und Benutzeranforderungen zu bewältigen, wird als Skalierbarkeit bezeichnet. In diesem Teil werden wir untersuchen, wie MySQL und MongoDB an die Skalierbarkeit herangehen, und die anwendeten Methoden analysieren, um zu gewährleisten, dass dein Datenverwaltungssystem auch dann zuverlässig bleibt, wenn dein Projekt wächst.
MySQL setzt auf vertikale Skalierbarkeit, bei der die Ressourcen (CPU, RAM und Speicher) eines einzelnen Servers erhöht werden, um steigenden Anforderungen gerecht zu werden. Diese Methode unterliegt Einschränkungen in Bezug auf Kosten und Skalierungsmöglichkeiten, eignet sich jedoch aufgrund der effektiven Verwaltung großer Datenmengen und schneller Datenströme gut für Projekte mit gleichbleibenden Wachstumsmustern.
Bei der horizontalen Skalierbarkeit verteilt MongoDB die Daten auf mehrere Server oder Knoten. Obwohl das verteilte Design dieser Datenbank die Datenintegrität und die Transaktionsverwaltung erschweren und sie für Anwendung mit strengem ACID ungeeignet machen kann, eignet sich diese dynamische Strategie gut für Projekte mit unregelmäßigem Wachstum, da sie es einfach macht, dem Cluster bei Bedarf zusätzliche Server hinzuzufügen.
Die Geschwindigkeit, mit der deine Datenbank lesen, schreiben und verarbeiten kann, wird als Leistung bezeichnet. In diesem Abschnitt werden die Vor- und Nachteile von MySQL und MongoDB erläutert.
Bei Lesevorgängen schneidet MySQL hervorragend ab, insbesondere bei komplizierten Abfragen, die SQL-Joins zwischen Tabellen erfordern. Es kann eine schnelle Leistung bieten, wenn es richtig indiziert ist. Aufgrund der Sperrmethoden kann es jedoch bei schreibintensiven Workloads zu Schwierigkeiten kommen.
MongoDB eignet sich für die Vorbereitung von Daten, die sich schnell ändern, da die Schreibvorgänge flexibel sind. Auch wenn es hohe Einfüge- und Aktualisierungsraten bewältigen kann, hängt die Geschwindigkeit einer Abfrage von der Komplexität der Abfrage und der richtigen Indizierung ab.
Sieh Ergebnisse aus der Praxis! Lies unsere Fallstudien, die zeigen, wie Unternehmen wie deines von MySQL und MongoDB profitiert haben:
Cloud Integration, iPaaS, SaaS, BPA… Ough, hard to keep track of all these terms. They are currently used frequently (and increasingly) in the context of automation, and it is sometimes difficult to make a clear distinction and distinction. We have already written blog posts on the terms iPaaS, SaaS and BPA, but we’ll take them up again here to make the difference.
But let’s start with cloud integration, because that’s the central umbrella term in which we embed all the other technologies in this blog post.
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To illustrate these advantages, an example is suitable that we know well from our everyday work as an automation agency:
The central data to be used here is the data of a major customer. This can be the simplest information, such as the address. This address is required in numerous but completely different processes in the company: on the one hand, for correct invoicing in accounting. On the other hand, in the CRM system, where all the data of the large customer is also stored. But the address is also important in sales, for example, when employees go to the sales meeting on site.
Now the customer announces that the address of the company has changed after a move. This information will reach you by e-mail. There are now two options:
01. The e-mail is forwarded to all affected departments, accounting, sales, customer service, marketing… All persons open their corresponding program, CRM, accounting software, marketing tools (such as newsletter marketing) and change the data already stored there of the customer. This means that in multiple applications, different people do exactly the same thing: change one address.
02. But there is also an alternative: By connecting your applications, thus by integrizing them, the customer’s e-mail, or rather the information it contains about the address change, is automatically passed on to all affected applications: CRM, accounting, marketing, ERP. This does not require any clicks, because the cloud integration detects a trigger, i.e. address change, and thus automatically starts the process.
What sounds unimpressive in a single process becomes more effective when such a process occurs several times a day or weekly. Because there is a lot of data that is available in different applications and should always be correct. If these applications are cloud applications they are suitable for cloud integration.
But cloud integration doesn’t just happen. There are now a variety of applications that enable and implement this. Such tools usually allow us to link the relevant cloud applications on a central platform and define clear rules on when, how, where, how much data should be passed on and what happens to them.
To realize cloud integration, there are various applications and technologies that are sometimes used interchangeably.
We have made a first distinction between iPaaS and BPA here.
We explain the term SaaS in more detail here.
Cloud integration is rather an umbrella term that includes numerous technologies, such as SaaS, iPaaS and BPA, and this is also absolutely necessary. Cloud integration is a concept that is made possible by appropriate technologies.
However, all terms share the commonality that they are cloud-based and thus offer enormous potential for growth and scaling. In addition, they are often cheaper to implement and maintain because changed requirements are easy to implement.
As an independent automation agency, we implement cloud integration according to your requirements. We use a variety of SaaS tools and iPaas (strictly speaking BPA) software. Together we find individual solutions that are flexible and scalable.
