MongoDB vs. PostgreSQL: Vergleich der beiden Datenbanken

SQL oder NoSQL? Zwar haben beide Datenbanken auch ein paar Gemeinsamkeiten, je nach Anwendungszweck eignen sich die jeweiligen Ansätze jedoch besser oder schlechter. Der Vergleich MongoDB vs. PostgreSQL wird vor allem durch die Faktoren Geschwindigkeit und Sicherheit entschieden.

MongoDB: Horizontale Skalierung und größtmögliche Flexibilität

Um zu verstehen, was die unterschiedlichen Ansätze in der Gegenüberstellung MongoDB vs. PostgreSQL bedeuten, macht es Sinn, die beiden Datenbanksysteme kurz vorzustellen: MongoDB verdankt seinen Namen dem englischen Begriff „huMongous“ (dt. „gigantisch“). Das System wurde 2009 von 10gen (heute MongoDB Inc.) veröffentlicht. Es soll Nutzerinnen und Nutzern ermöglichen, riesige Datenmengen übersichtlich zu verwalten. Dafür arbeitet die NoSQL-Datenbank besonders flexibel und lässt sich problemlos skalieren. Die strukturierten, halbstrukturierten oder unstrukturierten Daten werden im JSON-ähnlichen Format BSON in Form von Dokumenten gespeichert. MongoDB wurde in C++ geschrieben und wird bis heute weltweit unter der quelloffenen SSPL vertrieben.

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PostgreSQL: Ein vermeintlicher Oldie mit vielen modernen Vorzügen

Im Vergleich MongoDB vs. PostgreSQL verfolgt die zweite Lösung einen gänzlich anderen Ansatz: PostgreSQL arbeitet vollständig relational und plattformübergreifend, wobei auch nicht-relationale Datentypen unterstützt werden. Das System erschien erstmals 1996 und basiert zumindest in Teilen auf Datenbanken, die bereits seit den 1980er Jahren an der Universität von Berkeley entwickelt wurden. Noch heute ist das System, das von der PostgreSQL Global Development Group betreut wird, Open Source. Nach eigener Aussage ist PostgreSQL die fortschrittlichste Open-Source-Datenbank der Welt. Sicher ist, dass sie weltweit für ihre Flexibilität und Stabilität geschätzt wird. Das Managementsystem wurde in C geschrieben und wird häufig schlicht „Postgres“ genannt.

MongoDB vs. PostgreSQL: Wofür werden die Datenbanken genutzt?

Auf den ersten Blick scheint der „MongoDB vs. PostgreSQL“-Vergleich ähnliche Anwendungsfälle zu offenbaren: Beide Lösungen sind durchdachte, hochfunktionale und vergleichsweise flexible Datenbanken, die auch bei großen oder steigenden Datenvolumen für Ordnung und Übersicht sorgen. Im Detail zeigt sich, dass Unternehmen nach ihren eigenen Anforderungen entscheiden sollten, wer im Vergleich MongoDB vs. PostgreSQL die Nase vorn hat und das Optimum bieten kann.

Die NoSQL-Lösung punktet dabei vor allem, wenn Sie ein System benötigen, das gemeinsam mit Ihren Anforderungen wachsen kann. Dies betrifft zum einen die pure Datenmenge, zum anderen aber auch unterschiedliche Datentypen – denn MongoDB besticht durch seine horizontale Skalierbarkeit. Das macht das System zur optimalen Lösung im Bereich E-Commerce, wo Transaktionsdaten sicher und ohne Verzögerung übertragen werden müssen. Diese Vorzüge, gepaart mit der großen Flexibilität auch in Bezug auf Datentypen, sorgen dafür, dass MongoDB auch für Content-Management-Systeme eine sehr gute Wahl ist. Benötigen Sie außerdem individuelle Konfigurationsoptionen und umfangreiche Analysefunktionen in Echtzeit, ist MongoDB eine Überlegung wert.

PostgreSQL eignet sich ebenfalls für umfangreiche Webanwendungen und kann im Bereich E-Commerce wertvolle Dienste leisten. Auch für Anwendungen in der Cloud und das Internet of Things ist das System eine gute Wahl. Darüber hinaus ist PostgreSQL sehr effektiv in der Zusammenarbeit mit anderen Datenbanken.

Funktionsweise

Der Weg, den die beiden Kontrahenten im „MongoDB vs. PostgreSQL“-Vergleich einschlagen, um ihre Ziele zu erreichen, unterscheidet sich maßgeblich. Als reine NoSQL-Lösung verzichtet MongoDB vollständig auf starre relationale Tabellen und arbeitet stattdessen dokumentenorientiert. Diese binären JSON-Dokumente (genannt BSON) werden in Sammlungen zusammengefasst. Dabei setzt das System auf Schlüssel-Wert-Paare. Der Schlüssel besteht hier aus einer Zeichenfolge, bei den Werten kann es sich um andere Dokumente, boolsche Werte, Zahlen oder gänzlich andere Dateitypen handeln. Die Struktur eines JSON-Dokuments wird unproblematisch durch die Löschung oder das Hinzufügen einzelner Felder verändert. Zur Identifizierung bestimmter Dokumente wird eine Textsuche bereitgestellt. Berücksichtigt werden strukturierte, halbstrukturiert und unstrukturierte Daten.

PostgreSQL verfolgt im Vergleich dazu einen relationalen Ansatz. Obwohl es zahlreiche NoSQL-Alternativen gibt, kann die Nutzung eines tabellengestützten Systems auch Vorteile bieten. Ein wichtiges Merkmal von PostgreSQL ist, dass das Managementsystem deutlich flexibler als andere SQL-Optionen arbeitet und Spalten mit Unterwerten erlaubt. Außerdem setzt das Datenbankmanagementsystem auf Fremdschlüssel und Trigger. Die Anfragen erfolgen über das klassische Client-Server-Prinzip: Über die zentrale Serverkomponente „postmaster“ werden Dateien und Verbindungen verwaltet. Unterschiedliche Clients senden dann ihre Abfragen. PostgreSQL unterstützt zahlreiche Datentypen, wobei diese im Vorfeld strukturiert werden müssen.

Performance

Bereits durch seinen Namen zeigt MongoDB, dass selbst gewaltige Datenmengen ohne große Probleme bewältigt werden können. Diesem Anspruch wird das System absolut gerecht. Die Datenbank ist horizontal skalierbar und nicht auf die Rechenleistung einer einzelnen Maschine angewiesen. Durch die Kombinationsmöglichkeiten mit verschiedenster Hardware, sind der Performance und dem Speichervolumen theoretisch keinerlei Grenzen gesetzt. Auch wenn zahlreiche Nutzerinnen und Nutzer zeitgleich auf Daten zugreifen, bleibt die Abfragegeschwindigkeit hoch. Das sogenannte Sharding verteilt die Last auf unterschiedliche Rechner. Das trägt nicht nur zur besseren Performance bei, sondern bietet auch bestmöglichen Schutz vor eventuellen Serverausfällen.

PostgreSQL skaliert Daten hingegen vertikal und kann auch deswegen nicht ganz mit der Performance der NoSQL-Lösung mithalten. Dennoch kann sich die Leistung des relationalen Systems sehen lassen. So ist es unter anderem möglich, Schreib- und Lesevorgänge gleichzeitig auszuführen. Auch die Datenauthentifizierung sowie die fundierte und latenzarme Datenanalyse erfolgen bei PostgreSQL häufig besser als bei vielen kommerziellen Mitbewerbern. Die Datenbank arbeitet mit komplexen Datentypen und Anfragen und kann dadurch auch im Bereich Big Data Punkte sammeln. Für steigende Anforderungen können zusätzliche Ressourcen wie Speicher oder CPUs hinzugefügt werden. Außerdem helfen Features wie Just-in-Time-Kompilierung und Tabellenpartitionierung bei der Verarbeitung großer Datenvolumen.

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Sicher
Zuverlässig
Flexibel

Kompatibilität

Beide Lösungen funktionieren plattformübergreifend und sind somit auf Linux, macOS, Solaris und Windows einsetzbar. PostgreSQL geht sogar noch ein Stück weiter und funktioniert auch unter FreeBSD, HP-UX, NetBSD und OpenBSD. Die SQL-Datenbank ist von Natur aus ACID-konform (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), während MongoDB diese Möglichkeit zumindest wahlweise bietet. Beide Systeme unterstützen zahlreiche Programmiersprachen, wobei die Auswahl im Vergleich MongoDB vs. PostgreSQL beim jüngeren System deutlich größer ist.

Programmiersprache Unterstützt von Mongo DB Unterstützt von PostgreSQL
Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Kotlin
Lisp
Lua
MatLab
.net
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk
Swift
Tcl

Sicherheit

Einer der wichtigsten Gründe, aus denen sich Nutzerinnen und Nutzer für PostgreSQL entscheiden, ist die starke Sicherheitsarchitektur der Datenbank. Dazu gehören unter anderem das Lightweight Directory Access Protocol (LDAP) und ein Pluggable Authentication Module (PAM) sowie hostbasierte Authentifizierung, Datenverschlüsselung und SSL-Zertifikate. Die vorgegebene Datenbankstruktur sorgt außerdem zusätzlich dafür, dass Ihre Daten immer bestmöglich geschützt sind. Auch MongoDB verfügt über zahlreiche Sicherheitsfeatures und bietet unter anderem Verschlüsselungen auf Feldebene und Clientseite. Auch die Verteilung auf unterschiedliche Server bietet zumindest eine hohe Ausfallsicherheit und sorgt dafür, dass Daten ohne größere Verzögerungen wieder zur Verfügung stehen.

MongoDB vs. PostgreSQL: Welche Versionen gibt es?

Eine der Gemeinsamkeiten von MongoDB vs. PostgreSQL ist ihr Open-Source-Ansatz. Beide Systeme sind somit nicht nur quelloffen, sondern auch zumindest in ihrer Basisversion kostenlos erhältlich. Das bedeutet zwar auch, dass der professionelle Support in diesem Fall fehlt, zwei engagierte Communities machen dieses Manko allerdings wieder wett und beraten auch Neulinge sehr gern. Die Dokumentation und Erweiterungsmöglichkeiten sind auch durch die längere Marktreife bei PostgreSQL etwas umfangreicher. MongoDB bietet dafür zusätzlich verschiedene Pro-Versionen. Die Varianten „Enterprise“ und „Atlas“ (für die Cloud-Nutzung) sind kostenpflichtig, verfügen dafür aber auch über einige zusätzliche Features und einen umfassenden Support.

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Welche Unternehmen verwenden die beiden Datenbanken?

Auch wenn der Vergleich MongoDB vs. PostgreSQL zeigt, dass die beiden Lösungen zwei sehr unterschiedliche Ansätze verfolgen, haben sie dennoch eine Sache gemeinsam: Zahlreiche große Unternehmen bauen ganz oder teilweise auf die Services und Vorteile, die die beiden Datenbanken ihnen bieten.

Zu den bekanntesten Firmen, die auf MongoDB setzen, gehören die folgenden:

  • Adobe
  • Amadeus
  • AppScale
  • Craftbase
  • Disney
  • Etsy
  • Foursquare
  • Lyft
  • MTV
  • The New York Times
  • Via Varejo

PostgreSQL wird unter anderem von den folgenden Firmen und Plattformen verwendet:

  • Apple
  • IMDB
  • Instagram
  • Reddit
  • Runkeeper
  • Skype
  • Spotify
  • Twitch
Tipp

Sie möchten mehr über Datenbanksysteme erfahren? In unserem Digital Guide vergleichen wir unter anderem auch MariaDB vs. MySQL, stellen die besten Open-Source-Datenbanken vor und bieten Ihnen ein ausführliches MongoDB-Tutorial.

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