{"id":30666,"date":"2019-10-31T21:36:48","date_gmt":"2019-10-31T18:36:48","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/byla-la-mongodb-voobshhe-pravilnym-vyborom\/"},"modified":"2019-10-31T21:36:48","modified_gmt":"2019-10-31T18:36:48","slug":"byla-la-mongodb-voobshhe-pravilnym-vyborom","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/byla-la-mongodb-voobshhe-pravilnym-vyborom","title":{"rendered":"War MongoDB \u00fcberhaupt die richtige Wahl?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Neulich habe ich erfahren, dass <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.redhat.com\/en\/blog\/red-hat-satellite-standardize-postgresql-backend\">Red Hat die Unterst\u00fctzung f\u00fcr MongoDB aus Satellite entfernt<\/a><\/noindex> (es wird gesagt, wegen der \u00c4nderungen der Lizenz). Das hat mich zum Nachdenken gebracht, denn in den letzten Jahren habe ich eine Menge Artikel gesehen, die beschreiben, wie schrecklich MongoDB ist und dass niemand es jemals benutzen sollte. Aber in dieser Zeit ist MongoDB zu einem viel ausgereifteren Produkt geworden. Was ist passiert? Erkl\u00e4rt sich all der Hass wirklich aus den Anfangsfehlern im Marketing dieser neuen Datenbank? Oder wenden die Leute MongoDB einfach nicht dort an, wo es notwendig ist?<\/p>\n<p>Wenn Sie zuf\u00e4llig denken, dass ich MongoDB verteidige, lesen Sie bitte <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"#1\">den Disclaimer<\/a><\/noindex> am Ende des Artikels.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h1>Neuer Trend<\/h1>\n<p>\nIch arbeite seit mehr Jahren in der Softwarebranche, als man angenehm sagen kann, aber dennoch habe ich nur einen kleinen Teil der Trends erlebt, die unsere Branche getroffen haben. Ich habe das Aufkommen von 4GL, AOP, Agile, SOA, Web 2.0, AJAX, Blockchain... die Liste ist endlos. Jedes Jahr tauchen neue Tendenzen auf. Einige verl\u00f6schen schnell, w\u00e4hrend andere die Art und Weise, wie Software entwickelt wird, grundlegend ver\u00e4ndern.<\/p>\n<p>Rund um jeden neuen Trend entsteht ein gewisser allgemeiner Hype: Die Menschen springen entweder selbst in das Boot oder sehen den L\u00e4rm, der von anderen erzeugt wird \u2013 und folgen dem Pulk. Dieser Prozess wurde von der Firma Gartner in <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Hype_cycle\">dem Hype-Zyklus<\/a><\/noindex>kodifiziert. Obwohl umstritten, beschreibt dieses Diagramm ungef\u00e4hr, was mit Technologien passiert, bevor sie letztendlich n\u00fctzlich werden.<\/p>\n<p>Aber gelegentlich erscheint (oder ist eine zweite Ankunft, wie in diesem Fall) eine neue Innovation, die nur durch eine bestimmte Implementierung angetrieben wird. Im Falle von NoSQL war der Hype stark durch das Aufkommen und den raschen Aufstieg von MongoDB gepr\u00e4gt. Nicht MongoDB hat diesen Trend ins Leben gerufen: Tats\u00e4chlich hatten gro\u00dfe Internetunternehmen Probleme mit der Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen, was zur R\u00fcckkehr nicht-relationaler Datenbanken f\u00fchrte. Die allgemeine Bewegung begann mit Projekten wie Bigtable von Google und Cassandra von Facebook, aber genau MongoDB wurde zur bekanntesten und zug\u00e4nglichsten Implementierung der NoSQL-Datenbank, auf die die meisten Entwickler Zugriff hatten.<\/p>\n<p><i>Hinweis: Sie k\u00f6nnten denken, dass ich Dokumentdatenbanken mit spaltenorientierten Datenbanken, Schl\u00fcssel\/Wert-Speichern oder einem der zahlreichen anderen Datenspeichertypen mische, die unter die allgemeine Definition von NoSQL fallen. Und Sie haben recht. Aber zu der Zeit herrschte Chaos. Alle waren besessen von NoSQL, es wurde jedem wichtig. <b>absolut<\/b> notwendig, obwohl viele die Unterschiede zwischen den verschiedenen Technologien nicht gesehen haben. F\u00fcr viele ist MongoDB zu einem <b>Synonym<\/b> f\u00fcr NoSQL geworden.<\/i><\/p>\n<p>Und die Entwickler st\u00fcrzten sich darauf. Die Vorstellung einer schemafreien Datenbank, die magisch skaliert, um jedes Problem zu l\u00f6sen, war ziemlich verlockend. Um 2014 schien es, dass \u00fcberall, wo ein Jahr zuvor eine relationale Datenbank wie MySQL, Postgres oder SQL Server verwendet wurde, MongoDB-Datenbanken bereitgestellt wurden. Auf die Frage, warum, k\u00f6nnten Sie eine banale Antwort wie \"es ist die Skalierung des Webs\" oder eine durchdachtere Meinung wie \"meine Daten sind sehr schwach strukturiert und passen gut in eine schemafreie Datenbank\" erhalten.<\/p>\n<p>Es ist wichtig zu bedenken, dass MongoDB und Dokumentendatenbanken im Allgemeinen eine Reihe von Problemen im Vergleich zu traditionellen relationalen Datenbanken l\u00f6sen:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Strenges Schema<\/b>: Bei einer relationalen Datenbank sind Sie gezwungen, wenn Sie dynamisch generierte Daten haben, entweder eine Menge zuf\u00e4lliger \"verschiedener\" Daten-Spalten zu erstellen, Blobs von Daten zu stopfen oder eine <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Entity%E2%80%93attribute%E2%80%93value_model\">EAV<\/a><\/noindex>... all dies hat erhebliche Nachteile.\n<\/li>\n<li><b>Schwierigkeiten beim Skalieren<\/b>: Wenn die Daten so umfangreich sind, dass sie nicht auf einen Server passen, bietet MongoDB Mechanismen, um sie auf mehreren Maschinen zu skalieren.\n<\/li>\n<li><b>Komplexe Schema\u00e4nderungen<\/b>: keine Migrationen! In einer relationalen Datenbank kann die \u00c4nderung der Datenbankstruktur ein gro\u00dfes Problem darstellen (besonders wenn die Datenmenge sehr gro\u00df wird). MongoDB hat den Prozess erheblich vereinfacht. Es wurde so einfach gestaltet, dass Sie das Schema einfach unterwegs aktualisieren und sehr schnell vorankommen k\u00f6nnen.\n<\/li>\n<li><b>Schreibgeschwindigkeit<\/b>: Die Leistung von MongoDB war gut, insbesondere bei angemessener Konfiguration. Selbst die Originalkonfiguration von MongoDB, f\u00fcr die sie oft kritisiert wurde, zeigte einige beeindruckende Leistungsdaten.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h1>Alle Risiken liegen bei Ihnen<\/h1>\n<p>\nDie potenziellen Vorteile von MongoDB waren enorm, insbesondere f\u00fcr bestimmte Klassen von Problemen. Wenn man die obige Liste liest, ohne den Kontext zu verstehen und ohne Erfahrung zu haben, k\u00f6nnte man den Eindruck gewinnen, dass MongoDB tats\u00e4chlich eine revolution\u00e4re DBMS ist. Das einzige Problem war, dass die oben genannten Vorteile mit einer Reihe von Vorbehalten verbunden waren, von denen einige unten aufgef\u00fchrt sind.<\/p>\n<p>Um der Gerechtigkeit willen, wird niemand bei 10gen\/MongoDB Inc. sagen, dass das Folgende unwahr ist; es sind einfach Kompromisse.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Verlust von Transaktionen<\/b>: Transaktionen sind ein Hauptmerkmal vieler relationaler Datenbanken (nicht aller, aber der meisten). Transaktionsf\u00e4higkeit bedeutet, dass Sie mehrere Operationen atomar ausf\u00fchren k\u00f6nnen und garantieren k\u00f6nnen, dass die Daten konsistent bleiben. Nat\u00fcrlich kann die Transaktionsf\u00e4higkeit bei einer NoSQL-Datenbank innerhalb eines Dokuments oder mithilfe von Zwei-Phasen-Commits erreicht werden, um transaktionale Semantik zu erhalten. Aber Sie m\u00fcssen diese Funktionalit\u00e4t selbst implementieren... was eine komplexe und m\u00fchsame Aufgabe sein kann. Oft bemerken Sie die Probleme nicht, bis Sie sehen, dass die Daten in der Datenbank in ung\u00fcltige Zust\u00e4nde geraten, weil es unm\u00f6glich ist, die Atomarit\u00e4t der Operationen zu garantieren. <b>Hinweis: Viele haben mir mitgeteilt, dass in MongoDB 4.0 im letzten Jahr Transaktionen eingef\u00fchrt wurden, aber mit einer Reihe von Einschr\u00e4nkungen. Die Schlussfolgerung aus dem Artikel bleibt die gleiche: Bewerten Sie, inwieweit die Technologie Ihren Bed\u00fcrfnissen entspricht.<\/b>\n<\/li>\n<li><b>Verlust relationaler Integrit\u00e4t (Fremdschl\u00fcssel)<\/b>: Wenn Ihre Daten Beziehungen enthalten, m\u00fcssen Sie diese im Anwendungscode ber\u00fccksichtigen. Eine Datenbank, die diese Beziehungen einh\u00e4lt, erleichtert erheblich die Anwendung und somit auch die Arbeit Ihrer Programmierer.\n<\/li>\n<li><b>Fehlende M\u00f6glichkeit, Datenstrukturen anzuwenden<\/b>: Strenge Schemata k\u00f6nnen manchmal ein gro\u00dfes Problem darstellen, sind aber auch ein leistungsf\u00e4higes Mittel zur guten Datenstrukturierung, wenn sie richtig eingesetzt werden. Dokumentenbasierte Datenbanken wie MongoDB bieten eine unglaubliche Flexibilit\u00e4t im Schema, doch diese Flexibilit\u00e4t \u00fcbertr\u00e4gt die Verantwortung f\u00fcr die Datenintegrit\u00e4t auf den Benutzer. Wenn Sie sich nicht darum k\u00fcmmern, m\u00fcssen Sie letztendlich viel Code in der Anwendung schreiben, um mit Daten umzugehen, die nicht in der Form gespeichert sind, die Sie erwarten. Wie oft in unserem Unternehmen Simple Thread gesagt wird... eine Anwendung wird irgendwann neu geschrieben, aber die Daten werden f\u00fcr immer bestehen bleiben. <b>Hinweis: MongoDB unterst\u00fctzt die Schema\u00fcberpr\u00fcfung: sie ist n\u00fctzlich, bietet jedoch nicht die gleichen Garantien wie eine relationale Datenbank. Zun\u00e4chst beeinflusst das Hinzuf\u00fcgen oder \u00c4ndern der Schema\u00fcberpr\u00fcfung keine vorhandenen Daten in der Sammlung. Sie m\u00fcssen sicherstellen, dass Sie die Daten gem\u00e4\u00df dem neuen Schema aktualisieren. Entscheiden Sie selbst, ob dies f\u00fcr Ihre Bed\u00fcrfnisse ausreichend ist.<\/b>\n<\/li>\n<li><b>Eigene Abfragesprache \/ Verlust des \u00d6kosystems von Werkzeugen<\/b>: Die Einf\u00fchrung von SQL war eine absolute Revolution, und seitdem hat sich nichts ver\u00e4ndert. Es ist eine unglaublich leistungsf\u00e4hige Sprache, aber auch ziemlich komplex. Die Notwendigkeit, Abfragen an eine Datenbank in einer neuen Sprache zu konstruieren, die aus JSON-Schnipseln besteht, wird von erfahrenen SQL-Nutzern als ein gro\u00dfer R\u00fcckschritt angesehen. Es gibt ein ganzes Universum von Werkzeugen, die mit SQL-Datenbanken interagieren: von IDEs bis hin zu Reporting-Tools. Der Wechsel zu einer Datenbank, die kein SQL unterst\u00fctzt, bedeutet, dass Sie die meisten dieser Werkzeuge nicht verwenden k\u00f6nnen oder die Daten in SQL umwandeln m\u00fcssen, was sich als schwieriger herausstellen kann, als Sie denken.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nViele Entwickler, die MongoDB ausprobiert haben, verstanden die Kompromisse nicht recht und tauchten oft kopf\u00fcber ein, indem sie sie als prim\u00e4ren Datenspeicher einrichteten. Danach war es h\u00e4ufig unglaublich schwierig, zur\u00fcckzukehren.<\/p>\n<h1>Was h\u00e4tte anders gemacht werden k\u00f6nnen?<\/h1>\n<p>\nNicht alle sprangen kopf\u00fcber und schlugen auf den Boden auf. Aber viele Projekte haben MongoDB dort installiert, wo sie einfach nicht hinpasste \u2013 und sie m\u00fcssen noch viele Jahre damit leben. Wenn diese Organisationen etwas Zeit in die systematische \u00dcberlegung ihrer Technologieauswahl investiert h\u00e4tten, h\u00e4tten viele eine andere Wahl getroffen.<\/p>\n<p>Wie w\u00e4hlt man die richtige Technologie aus? Es gab einige Versuche, einen systematischen Rahmen zur Bewertung von Technologien zu schaffen, wie z. B. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.wohlin.eu\/spi96.pdf\">\u201eRahmen f\u00fcr die Implementierung von Technologien in Softwareorganisationen\u201c<\/a><\/noindex> und <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/pdfs.semanticscholar.org\/4268\/30dd5dd944d3b75ec56b2a3b151c18afbaf9.pdf\">\u201eRahmen zur Bewertung von Softwaretechnologien\u201c<\/a><\/noindex>, aber ich denke, dass es \u00fcbertrieben kompliziert ist.<\/p>\n<p>Viele Technologien k\u00f6nnen vern\u00fcnftig bewertet werden, indem man nur zwei grundlegende Fragen stellt. <b>Das Problem besteht darin, Personen zu finden, die verantwortungsbewusst darauf antworten k\u00f6nnen, sich Zeit nehmen, um Antworten zu suchen und ohne Vorurteile.<\/b><\/p>\n<blockquote><p>Wenn Sie auf kein Problem sto\u00dfen, brauchen Sie kein neues Werkzeug. Punkt.<\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h1>Frage 1: Welche Probleme versuche ich zu l\u00f6sen?<\/h1>\n<p>\nWenn Sie mit einem bestimmten Problem nicht konfrontiert sind, ben\u00f6tigen Sie kein neues Werkzeug. Punkt. Es ist nicht n\u00f6tig, nach einer L\u00f6sung zu suchen und dann ein Problem zu erfinden. Wenn Sie nicht auf ein Problem gesto\u00dfen sind, das die neue Technologie deutlich besser l\u00f6st als Ihre bestehende Technologie, gibt es hier nichts zu besprechen. Wenn Sie dar\u00fcber nachdenken, diese Technologie zu verwenden, weil Sie gesehen haben, wie andere sie nutzen, \u00fcberlegen Sie, mit welchen Problemen sie konfrontiert sind, und fragen Sie sich, ob Sie dieselben Probleme haben. Es ist einfach, Technologie zu \u00fcbernehmen, weil andere sie nutzen; die Schwierigkeit liegt darin, zu verstehen, ob Sie mit denselben Problemen konfrontiert sind.<\/p>\n<h1>Frage 2: Auf was verzichte ich?<\/h1>\n<p>\nDas ist sicherlich eine schwierigere Frage, da man tief graben und sowohl die alte als auch die neue Technologie gut verstehen muss. Manchmal kann man die neue Technologie nicht wirklich verstehen, bis man etwas damit gebaut hat oder man einen Mitarbeiter hat, der \u00fcber entsprechende Erfahrung verf\u00fcgt.<\/p>\n<p>Wenn Sie beides nicht haben, macht es Sinn, \u00fcber die minimalen m\u00f6glichen Investitionen nachzudenken, um den Wert dieses Werkzeugs zu bestimmen. Und wenn Sie Investitionen t\u00e4tigen, wie schwierig wird es sein, die Entscheidung r\u00fcckg\u00e4ngig zu machen?<\/p>\n<h1>Die Menschen machen immer alles kaputt<\/h1>\n<p>\nWenn Sie versuchen, diese Fragen so objektiv wie m\u00f6glich zu beantworten, denken Sie an eines: Sie m\u00fcssen gegen die menschliche Natur ank\u00e4mpfen. Es gibt eine Reihe kognitiver Verzerrungen, die \u00fcberwunden werden m\u00fcssen, um Technologien effektiv zu bewerten. Hier sind einige davon:<\/p>\n<ul>\n<li><b><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Bandwagon_effect\">Effekt der Anh\u00e4ngerschaft<\/a><\/noindex><\/b> \u2013 jeder wei\u00df davon, aber es ist dennoch schwer, dagegen anzuk\u00e4mpfen. Stellen Sie einfach sicher, dass die Technologie wirklich Ihren tats\u00e4chlichen Bed\u00fcrfnissen entspricht.\n<\/li>\n<li><b><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/mindmodeling.org\/cogsci2015\/papers\/0177\/index.html\">Effekt der Neuheit<\/a><\/noindex><\/b> \u2013 viele Entwickler neigen dazu, Technologien, mit denen sie lange gearbeitet haben, zu untersch\u00e4tzen und die Vorteile neuer Technologien zu \u00fcbersch\u00e4tzen. Nicht nur Programmierer, jeder ist dieser kognitiven Verzerrung ausgesetzt.\n<\/li>\n<li><b><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/pigeon.psy.tufts.edu\/avc\/dittrich\/fepef.htm\">Effekt der positiven Eigenschaften<\/a><\/noindex> \u2013 wir neigen dazu, das Gesehene wahrzunehmen und das Fehlende zu \u00fcbersehen. Dies kann in Kombination mit dem Effekt der Neuheit zu Chaos f\u00fchren, da Sie nicht nur die neue Technologie an sich \u00fcbersch\u00e4tzen, sondern auch ihre M\u00e4ngel ignorieren.<\/b>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEine objektive Bewertung ist nicht einfach, aber das Verst\u00e4ndnis der grundlegenden kognitiven Verzerrungen hilft, rationalere Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<h1>Zusammenfassung<\/h1>\n<p>\nWenn eine Innovation auftaucht, m\u00fcssen wir mit gro\u00dfer Vorsicht zwei Fragen beantworten:<\/p>\n<ul>\n<li>L\u00f6st dieses Werkzeug ein echtes Problem?\n<\/li>\n<li>Verstehen wir die Kompromisse gut?<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nWenn Sie diese beiden Fragen nicht sicher beantworten k\u00f6nnen, machen Sie ein paar Schritte zur\u00fcck und denken Sie nach.<\/p>\n<p>War MongoDB \u00fcberhaupt die richtige Wahl? Nat\u00fcrlich ja; wie bei den meisten Engineering-Technologien h\u00e4ngt das von vielen Faktoren ab. Viele, die diese beiden Fragen beantwortet haben, haben von MongoDB profitiert und tun dies weiterhin. Wer das nicht getan hat, hat hoffentlich eine wertvolle und nicht zu schmerzhafte Lektion \u00fcber den Hype-Zyklus gelernt.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"1\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h1>Haftungsausschluss<\/h1>\n<p>\nIch m\u00f6chte klarstellen, dass ich weder Liebe noch Hass f\u00fcr MongoDB empfinde. Es gab einfach keine Probleme, f\u00fcr die MongoDB die beste L\u00f6sung w\u00e4re. Ich wei\u00df, dass 10gen\/MongoDB Inc. zu Beginn sehr mutig handelte, indem sie unsichere Standardwerte festlegten und MongoDB \u00fcberall (insbesondere bei Hackathons) als universelle L\u00f6sung f\u00fcr die Verarbeitung beliebiger Daten f\u00f6rderten. Das war wahrscheinlich eine schlechte Entscheidung. Aber es best\u00e4tigt den hier beschriebenen Ansatz: Diese Probleme waren sogar bei einer oberfl\u00e4chlichen Bewertung der Technologie sehr schnell zu erkennen.<br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/446180\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u044f \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e Red Hat \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443 MongoDB \u0438\u0437 Satellite (\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442, \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0438). \u042d\u0442\u043e \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0435\u0442 \u044f \u0432\u0438\u0434\u0435\u043b \u043a\u0443\u0447\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439, \u043a\u0430\u043a \u0443\u0436\u0430\u0441\u043d\u0430 MongoDB \u0438 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0435\u0451 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u041d\u043e \u0437\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f MongoDB \u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043b\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u043c. \u0427\u0442\u043e \u0436\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c? 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