7 Datenmodell (Dokumente, Collections, Datenbanken)

MongoDB nutzt ein dokumentenorientiertes Datenmodell, das durch Flexibilität und Schemafreiheit charakterisiert ist. Es ermöglicht eine natürliche Abbildung von Datenstrukturen moderner Anwendungen.

7.1 Dokumente

7.1.1 Definition

Ein Dokument in MongoDB ist eine unabhängige Datenstruktur, die Informationen in einem JSON-ähnlichen Format speichert. MongoDB verwendet dafür das BSON-Format (Binary JSON), das zusätzliche Datentypen unterstützt.

7.1.2 Aufbau

• Schlüssel-Wert-Paare: Daten werden in Form von Schlüssel-Wert-Paaren gespeichert.
• Flexibilität: Werte können primitive Datentypen (z. B. String, Integer), komplexe Strukturen (z. B. Arrays) oder eingebettete Dokumente sein.

7.1.3 Beispiel

{
  "name": "Anna Müller",
  "age": 30,
  "address": {
    "street": "Hauptstraße 45",
    "city": "Berlin",
    "zip": "10115"
  },
  "hobbies": ["Schwimmen", "Fotografie"],
  "isActive": true
}

7.1.4 Vorteile

• Eingebettete Strukturen: Ermöglichen eine kompakte Speicherung verwandter Daten innerhalb eines einzigen Dokuments.
• Kein fixes Schema: Unterschiedliche Dokumente in derselben Kollektion können verschiedene Felder enthalten.

7.2 Collections

7.2.1 Definition

Eine Collection ist eine Sammlung von Dokumenten, vergleichbar mit einer Tabelle in relationalen Datenbanken.

7.2.2 Eigenschaften

• Schemafreiheit: Dokumente innerhalb einer Kollektion können unterschiedliche Strukturen und Datentypen haben.
• Namensgebung: Collections haben beschreibende Namen, z. B. users, products, orders.

7.2.3 Beispiel

Kollektion users:

[
  { "name": "John Doe", "age": 25 },
  { "name": "Jane Smith", "age": 28, "email": "jane@example.com" }
]

7.2.4 Vorteile

• Flexibilität: Anpassungen der Datenstruktur erfordern keine Änderungen auf Ebene der Kollektion.
• Gruppierung: Collections ermöglichen die logische Organisation von Dokumenten mit ähnlichem Zweck.

7.3 Datenbanken

7.3.1 Definition

Eine Datenbank in MongoDB ist ein Container für mehrere Collections. Sie bietet eine organisatorische Ebene zur Strukturierung und Verwaltung von Daten.

7.3.2 Eigenschaften

• Mehrere Datenbanken: Eine MongoDB-Instanz kann mehrere Datenbanken hosten, z. B. ecommerce, analytics.
• Physische Trennung: Jede Datenbank hat eigene Dateien auf dem Dateisystem des Servers.
• Berechtigungen: Zugriffskontrollen können auf Datenbankebene eingerichtet werden.

7.3.3 Beispiel

Datenbank ecommerce: - Kollektion products enthält Dokumente über Artikel. - Kollektion orders speichert Bestellungen.

7.4 Vorteile des dokumentenorientierten Modells

1. Natürliche Datenrepräsentation: Datenmodelle in MongoDB ähneln der Struktur von Objekten in Programmiersprachen, was die Integration erleichtert.
2. Flexibilität: Schemafreiheit erlaubt es, Datenstrukturen schnell zu ändern, ohne die gesamte Datenbank neu zu strukturieren.
3. Performance: Eingebettete Dokumente reduzieren die Anzahl der Abfragen, da verwandte Daten zusammen gespeichert werden.
4. Skalierbarkeit: Collections und Datenbanken sind leicht über verteilte Systeme skalierbar.

Das dokumentenorientierte Datenmodell von MongoDB bietet eine intuitive und flexible Lösung für moderne Anwendungsanforderungen, besonders in dynamischen Umgebungen mit häufig wechselnden Datenstrukturen.