Redis vs. MongoDB: Welche sollten Sie wählen?

Bei der Entwicklung Ihrer Anwendung kann sich die von Ihnen gewählte Datenbank auf die Geschwindigkeit des Datenabrufs, die Skalierbarkeit und die Gesamtleistung auswirken. MongoDB und Redis sind beliebte Optionen in der modernen Datenbankverwaltung.

Beide sind skalierbare Open-Source-NoSQL-Datenbanken, die in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit und Geschwindigkeit hochgradig vergleichbare Ergebnisse bieten. Jedes hat einzigartige Stärken, die den unterschiedlichen Anforderungen von Entwicklern gerecht werden.

In diesem Artikel werden die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen MongoDB und Redis untersucht, um festzustellen, welche für Ihr Projekt besser geeignet ist. Jetzt die richtige Entscheidung zu treffen, kann einige enorme Kopfschmerzen in der Zukunft verhindern.

MongoDB vs. Redis: Unterschiedlicher Speicher für unterschiedliche Anforderungen

Unterschiedliche Anwendungen erfordern unterschiedliche Datenbankarchitekturen, was bedeutet, dass MongoDB und Redis am besten für einzigartige Szenarien geeignet sind. Der bedeutendste Unterschied zwischen den beiden sind ihre jeweiligen Speichermodelle, die sich auf die Geschwindigkeit des Datenabrufs, das Speichervolumen und das Risiko von Datenverlust und Abstürzen auswirken können.

MongoDB speichert Daten standardmäßig als Sammlungen von binären JSON-Dokumenten (BSON) auf der Festplatte. Dieser On-Disk-Speicher bietet ein größeres Speichervolumen und ein geringeres Risiko von Systemabstürzen. Durch das Speichern von Daten als BSON-Dokumente kann MongoDB die vielen Datentypen aufnehmen, die normales JSON nicht analysieren kann. Darüber hinaus kann es Daten im Arbeitsspeicher oder in der Cloud speichern.

Darüber hinaus hat MongoDB kein Schema oder eine feste Datenstruktur und erfordert keine Erstellung von Dokumentstrukturen. Dies macht es für Anfänger zugänglicher und schneller bei der Verarbeitung großer Datenmengen im Laufe der Zeit.

MongoDB bietet auch eine hervorragende Skalierbarkeit mit einer hervorragenden Auswahl an horizontalen, vertikalen und elastischen Optionen. Diese Punkte machen die Datenbank leicht an spätere Änderungen anpassbar, wodurch sie besser für Startups und Unternehmen geeignet ist, die potenzielle Entwicklungen und Wachstum berücksichtigen müssen.

Wenn es in Ihrem Projekt jedoch um sich schnell ändernde Daten geht, ist Redis die bessere Option. Die Vielseitigkeit von Redis ergibt sich aus der Speicherung von Daten in Schlüssel/Wert-Formaten, die eine Vielzahl von Datentypen unterstützen. Es kann auch als Nachrichtenbroker und Cache fungieren.

Im Gegensatz zu MongoDB verwendet Redis In-Memory-Speicher mit On-Disk-Persistenz, wodurch eingehende Daten im RAM schneller verarbeitet werden können als MongoDB. Darüber hinaus eignet es sich aufgrund seines In-Memory-Speichers besser für Echtzeitanalysen wie Ad-Targeting, Social-Media-Analysen, Apache Kafka und andere Streaming-Lösungen.

Datenbankarchitektur

Die Datenbankarchitektur schreibt die Regeln für das Sammeln, Speichern, Abrufen, Verbessern und Integrieren von Daten innerhalb eines bestimmten Datenbankverwaltungssystems vor. Ein solides Verständnis der Datenbankarchitektur ist unerlässlich, da sie sich auf die Leistung und Skalierbarkeit der Datenbank auswirkt.

MongoDB verwendet eine dokumentenorientierte Architektur und eine unstrukturierte Abfragesprache, was bedeutet, dass Daten nicht in Zeilen und Spalten gespeichert werden müssen. Dokumente haben ein flexibles Schema und eine flexible Struktur, die das Einfügen oder Entfernen von Feldern im Laufe der Zeit ermöglicht. Es unterstützt perfekt hierarchische und verschachtelte Daten.

MongoDB verwendet auch BSON, was bedeutet, dass die Datenspeicherung viele Dateitypen unterstützen kann, die im Allgemeinen von SQL-Datenbanken nicht unterstützt werden. Aufgrund der hohen Datenreplikationsrate wird jedoch viel Speicherplatz benötigt. Es fehlen auch Fremdschlüssel und Joins.

Redis ist jedoch stark auf Schlüssel/Wert-Speicher angewiesen, die Daten in einer separaten Sammlung enthalten, die zwei Elemente enthält: einen Schlüssel und den ihm zugewiesenen Wert. Es verwendet eine eindeutige Kennung (einen Schlüssel), um bestimmte Daten zu speichern und abzurufen. Diese Schlüssel werden in einem Wörterbuch gespeichert und erfordern einen Parser, damit sie mehrere Werte verarbeiten können (da jeder Schlüssel standardmäßig nur einen einzigen Wert enthalten kann).

Redis unterstützt auch mehrere Datenstrukturen und Werte wie Hashes, Strings, Sets, Listen, Sets, sortierte Sets, Streams, Geodaten-Indizes und Bitmaps. Ihre Speicherung ist jedoch durch den verfügbaren Speicherplatz im RAM beschränkt, und gespeicherte Daten sind im Laufe der Zeit nicht so skalierbar oder leicht zugänglich.

MongoDB vs. Redis: Hauptunterschiede

Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen MongoDB und Redis:

MongoDB	Redis
Geschwindigkeit	Die schemalose Struktur ermöglicht eine hohe Geschwindigkeit, wenn große Datenmengen auf der Festplatte gespeichert werden.	Viel schneller als MongoDB, außer wenn sich große Datenmengen im In-Memory-Speicher befinden.
Skalierbarkeit	Integriertes Sharding ermöglicht die horizontale Skalierung über mehrere geografische Regionen und Knoten hinweg. Hash-Sharding, Range-Sharding, Zone-Sharding und Cross-Shard-Operationen sind aktiviert. Mit MongoDB Atlas ist ein einfacher Zugriff auf konsistente Multi-Cloud-Backups möglich. Die Mehrsprachenfunktion wird von allen Community- und offiziellen Treibern unterstützt.	Redis-Cluster ermöglicht Skalierbarkeit. Nur gehashtes Sharding. Shards werden manuell verwaltet. Keine Konsistenz bei der Shard-Sicherung. Die Treiberunterstützung ist begrenzt.
Transaktionsdatenintegrität	Unterstützung von Multi-Dokument-ACID-Transaktionen mit Multi-Statement-Syntax.	Unterstützung für Transaktionen mit mehreren Befehlen und mehreren Datensätzen. Keine Unterstützung für Standard-Rollbacks.
Speichernutzung	Speicher auf der Festplatte. Verbraucht viel Speicher von etwa 1 GB pro 100.000 Assets.	In-Memory-Speicher. Benötigt ca. 4 GB RAM. Höhere Speichernutzung als MongoDB.
Indizes	Die Indexerstellung ist einfach und vielfältig. Der Performance Advisor von MongoDB Atlas kann Benutzern neue Indizes empfehlen. Sekundärindizes können leicht verwendet werden, um Anwendungen zu erstellen, um Daten auf verschiedene Weise zu verarbeiten.	Sekundärindizes sind nicht einfach zu erstellen und werden manuell gepflegt.
Hohe Verfügbarkeit	Hochverfügbarkeit durch Replikation.	Hohe Verfügbarkeit durch primär-sekundäre Replikation über mehrere Knoten und Servicezentren hinweg.
Abfragesprache	Die MongoDB-Abfrage-API fragt Dokumente mit Textsuchen, Bereichen und einzelnen oder mehreren Schlüsseln ab. Es erstellt materialisierte Ansichten der abgerufenen Daten (auf Anfrage) und führt Geodatenabfragen und Diagrammdurchläufe durch.	Nur Schlüsselwertabfragen. Geringere Abfragefunktionalität, die mit externen Redis-Modulen erweitert werden kann.
Dauerspeicher	Persistent Volume-Funktion in Kubernetes erreicht Daten-/Speicherpersistenz.	Append-Only Dateidatenpersistenz und Snapshot unterstützen die dauerhafte Speicherung.
Datenaggregation	Einzelzweck, Map-Reduce-Funktion und Aggregationspipeline ermöglichen die Datenaggregation. MongoDB Atlas verwendet den Aggregation Pipeline Builder zum Erstellen und Verarbeiten von Aggregationspipelines.	Map-Reduce-Funktion und Aggregations-Pipelines werden verwendet.

MongoDB vs. Redis: Ideale Nutzung

Während es bei der Entscheidung zwischen zwei Technologien wichtig ist, die Spezifikationen zu vergleichen, hängt das beste Datenbanksystem für Sie am stärksten von der Art der Anwendung ab, die Sie entwickeln.

Wenn hohe Geschwindigkeit und geringe Latenz die entscheidenden Faktoren sind, dann ist Redis der Top-Anwärter auf optimale Leistung. Es kann die Arbeitslast von Anwendungen wie Betrugserkennung und moderne Spieleentwicklung bewältigen, die große Mengen sich ständig ändernder Echtzeitdaten schnell und effektiv verarbeiten müssen.

Dagegen ist MongoDB in Bezug auf Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit besser und damit ideal für Anwendungen, die große Datenmengen über einen langen Zeitraum speichern. Beispiele hierfür sind E-Commerce-Websites, Foto-Sharing-Anwendungen und Mitarbeitervergünstigungsprogramme.

Redis mit Kinsta

Das Redis-Add-on von Kinsta ist ein persistenter Objekt-Cache, der verwendet wird, um die Seiten-Caching-Funktion von hochdynamischen Websites wie Diskussionsforen, Mitgliederseiten, E-Commerce-Seiten, Foren und hochaktiven Blogs zu verbessern.

Es kann auch Ihren WordPress-Projekten helfen, indem es die dauerhafte Speicherung von Werten ermöglicht, die vom nativen Objekt-Cache von WordPress generiert werden. Persistenter Speicher ermöglicht es Ihrem Projekt, zwischengespeicherte Objekte wiederzuverwenden, anstatt die MySQL-Datenbank zweimal (oder öfter) nach demselben Objekt abzufragen. Letztendlich reduziert dies die Antwortzeit einer Website und die Belastung ihrer MySQL-Datenbank, während die Fähigkeit zur Verarbeitung des Datenverkehrs verbessert wird.

Zusammenfassung

MongoDB und Redis sind beide hervorragende Datenbankverwaltungsoptionen. Ihre Unterschiede in Speicher, Modell, Architektur und Funktionen bedeuten, dass die richtige Wahl für Sie von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts abhängt.

MongoDB ist stabil, zuverlässig und am besten für allgemeine Projekte geeignet. Sein On-Disk-Speichermodell macht es jedoch relativ langsam bei der Verarbeitung von Echtzeitdaten.

Auf der anderen Seite macht der In-Memory-Speicher von Redis es viel besser, riesige Mengen an Echtzeitdaten zu verarbeiten. Es lässt sich jedoch nicht annähernd so gut skalieren und hat eine höhere Eintrittsbarriere für neuere Entwickler.

Das Redis-Add-on von Kinsta ermöglicht es Ihnen, Redis bequem in Ihr Projekt zu integrieren, ohne sich um die Komplexität der Verwaltung kümmern zu müssen. Es erhöht auch Ihre Produktivität, indem es sich auf andere Geschäftsprobleme konzentriert.

Sieh dir das Redis-Add-on von Kinsta für ultraschnellen Speicher an und probiere unser Datenbank-Hosting kostenlos aus.