MongoDB-Fallstudie

NoSQL-Konzepte

Miriam Antona

Software engineer

MongoDB – Überblick

MongoDB logo

  • Beliebte Dokumentdatenbank
  • BSON-Format (Binary JSON)
NoSQL-Konzepte

MongoDB – Features

  • MongoDB Query Language (MQL)
db.users.find({ "address.zipcode" : "10245" })
  • Native Treiber für Programmiersprachen: C#, Java, Python, Scala usw.
  • Indizes auf jedem Feld
  • ACID-Transaktionen (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)
  • Joins in Abfragen
NoSQL-Konzepte

MongoDB – Features

  • Horizontal skalieren
    • natives Sharding
    • Shards hinzufügen/verschieben
  • Replikation
    • 50 Kopien unserer Daten
NoSQL-Konzepte

MongoDB – Produkte

  • MongoDB Compass:
    • Kostenlose GUI
    • Schema erkunden, Abfragen visuell erstellen …
  • MongoDB Atlas:
    • Cloud-Service
    • AWS, Azure, Google Cloud
  • MongoDB Enterprise Advanced:
    • MongoDB in unserer Infrastruktur betreiben
NoSQL-Konzepte

MongoDB – Produkte

  • MongoDB Atlas Lake:
    • Daten abfragen und analysieren
    • AWS S3 und MongoDB Atlas
    • MQL
  • MongoDB Charts:
    • Visualisierungen der Daten
  • Realm Mobile Database:
    • Daten lokal auf iOS oder Android speichern
NoSQL-Konzepte

MongoDB – gängige Einsätze

  • Single-View-Anwendungen: Finanzdienste, Verwaltung, Hightech, Handel …
  • Gaming: Spielerprofile, Bestenlisten …
  • Kataloge: Finanzdienste, Verwaltung, Hightech, Handel …
  • Echtzeit-Analytik
  • Content-Management
  • Internet of Things
NoSQL-Konzepte

MongoDB – Kunden

Logos einiger MongoDB-Kunden

NoSQL-Konzepte

Shutterfly-Fallstudie – Überblick

  • Online-Fotodienst
    • Personalisierte Fotoalben teilen
    • Produkte mit gedruckten Fotos
  • Millionen Kundinnen und Kunden
  • Über sechs Milliarden Bilder

Shutterfly logo

NoSQL-Konzepte

Shutterfly-Fallstudie – Problem und Lösung

  • Starkes Datenwachstum
  • Leistungsgrenzen von Oracle
  • Lange Entwicklungszeiten
  • Anwendungen waren nicht schnell genug
  • Oracle wurde zu teuer
  • Entscheidung für MongoDB
NoSQL-Konzepte

Shutterfly-Fallstudie – Ergebnisse

  • Performance-Verbesserung
    • Inserts 400 ms -> 2 ms
  • Horizontale Skalierung
  • Flexibles Schema -> schnelle Entwicklung
    • Tags, Kommentare etc. sind leicht umzusetzen
  • Neue Abfragemuster
  • Kostensenkung
NoSQL-Konzepte

Shutterfly-Fallstudie – Ergebnisse

  • Performance-Verbesserung
    • Inserts 400 ms -> 2 ms
  • Horizontale Skalierung
  • Flexibles Schema -> schnelle Entwicklung
    • Tags, Kommentare etc. sind leicht umzusetzen
  • Neue Abfragemuster
  • Kostensenkung
1 https://www.mongodb.com/who-uses-mongodb
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