At vælge den rigtige NoSQL-database er en af de mest kritiske beslutninger for enhver moderne webapplikation på tværs af platforme. Med titaner som Azure Cosmos DB, MongoDB og Amazon DynamoDB, der hver tilbyder kraftfulde løsninger til skalerbarhed og ydeevne, hvordan beslutter du dig for, hvilken der er bedst til dit projekts specifikke behov? Denne praktiske, no-nonsense 2025-købervejledning skærer igennem støjen. Vi dykker dybt ned i en direkte sammenligning med fokus på det, der virkelig betyder noget: global skala, forespørgselsfleksibilitet, samlede ejeromkostninger og udvikleroplevelse. Gør dig klar til at udforske live-filtre, interaktive diagrammer og et visuelt beslutningstræ designet til at hjælpe dig med at lande på det rigtige valg til din app.
GigXP — Cosmos DB vs MongoDB vs DynamoDB: Købervejledningen 2025
GXGigXP.com interaktiv købervejledningSammenligne Filtre Diagrammer Beslutningstræ FAQ Forskning Playbooks Sikkerhed Grænser Omkostningstips Migration
En praktisk, no-nonsense sammenligning fokuseret på global skala, udviklerhastighed, omkostningskontrol og økosystemtilpasning. Udforsk live-filtre, interaktive diagrammer og et visuelt beslutningstræ for at lande på det rigtige valg til din app.
Global skala Forespørgselsfleksibilitet TCO & omkostninger Multi-sky Offline og synkronisering
Hurtigt tag
- Cosmos DB: Nøglefærdig global distribution + konsistenskontrol. Bedst, hvis du er Azure-first og har brug for planetskala med SLA'er.
- MongoDB: Rich queries + multi-cloud portabilitet + Realm/Device Sync til offline. Bedst til fleksibilitet og kompleks forespørgsel.
- DynamoDB: Massiv skala + lav ops + stor omkostningseffektivitet på AWS. Bedst til arbejdsbelastninger med høj kapacitet og nøgleværdi.
GigXP Quick Pick
Azure stack & global skrivning?Cosmos DB.
Multi-cloud eller offline-først?MongoDB.
AWS serverløs og spids skala?DynamoDB.
Funktionssammenligning
| Evne | Cosmos DB | MongoDB | DynamoDB |
|---|---|---|---|
| Global distribution(flere regioner) | ✓ Aktiv-aktiv; indstillelig konsistens | ◇ Globale klynger via sharding/replikaer | ✓ Globale tabeller (multi-aktive) |
| Latency mål(lokal, s. 99) | Etcifret ms (regionalt) | Lav ms (nær primær/replika) | Lav ms (regionalt) |
| Forespørgselsfleksibilitet | SQL-lignende + auto-indeks; multi-model | Aggregation pipeline, rige indekser | Nøgle/partitionsforespørgsler + GSI'er; PartiQL |
| Multi-dokument ACID | Inden for partition (batches/SP'er) | ✓ På tværs af dokumenter og skår | Transaktioner (afgrænset størrelse) |
| Offline/mobilsynkronisering | Tilpasset (skift feed) | ✓ Realm/Device Sync | AppSync + Amplify DataStore |
| Prismodel | RU/s (provisioned/autoscale) eller serverløs | Forekomstniveau (Atlas) eller selv-hostet | Forsynet eller On-Demand (pr. anmodning) |
| Økosystemtilpasning | Azure-native (funktioner, Synapse Link) | Multi-cloud + bred værktøj | AWS-native (Lambda, AppSync, IAM) |
| Låsning/portabilitet | Kun Azure-tjeneste | ✓ Kører hvor som helst / Atlas multi-cloud | Kun AWS-tjeneste |
| Bedst til | Azure-teams har brug for nøglefærdige globale | Fleksible forespørgsler, multi-cloud, offline | High-throughput nøgleværdi på AWS |
Filtrer efter, hvad du holder af
Global multi-master Rich ad-hoc forespørgsler Laveste pris i høj skala Multi-cloud portabilitet Serverløs/on-demand Stærk offline/mobil synkronisering Nulstil
Interaktive diagrammer
Kapacitetsprofil (radar)
Feature Heatmap (1-10)
GlobalForespørgselKosteOpsBærbarhedSkriver
"Omkostninger" ≈ omkostningseffektivitet; "Ops" ≈ operationel enkelhed; "Writes" ≈ vedvarende skrivegennemstrømning.
Gennemstrømningsindeks vs. relativ månedlig omkostningsindeks
Læser/sek.:1500Skriver/sek.:500Gns. varestørrelse (KB):1Regioner 1235Tilstand Konstant trafikMeget spids trafik
Visuelt beslutningstræ
Hvad er din primære begrænsning? Global skala · Forespørgselsfleksibilitet · Omkostninger Global Scale + SLA'er Azure-first · multi-region skriver forespørgselsfleksibilitetsanalyse · GraphQL · Aggregeringsomkostninger i høj skala Serverløs · Spiky trafik Vælg: Cosmos DB Tunable konsistens · Global skriver Pick: MongoDB Aggregation · Multi‑cloud · Mo Realm Pickable
FAQ
Kan jeg blande dem?
Ja. Mange teams bruger polyglot-persistens: f.eks. DynamoDB til hændelser i høj volumen, MongoDB til indhold og søgning, Cosmos til Azure-native mikrotjenester med ændringsfeed. Hold grænser klare og dokumenter dataejerskab.
Hvad med migrationer senere?
Migrationer på tværs af disse systemer er mulige, men ikke-trivielle. Foretrækker bærbare dataformer (JSON), undgå motorspecifikke funktioner, medmindre de leverer større værdi, og hold indtagelses-/udgangspipelines ved hånden.
Dybe forskningsmoduler
Konsistensspektrum og multiregionale afvejninger
Stærk ⇄ Bounded-staleness ⇄ Session ⇄ Consistent-Prefix ⇄ Eventuelt. Lavere konsistens forbedrer ofte den opfattede latenstid og tilgængelighed i geo-implementeringer på bekostning af potentiel forældet læsning og konflikthåndtering.
- Cosmos DB:fem niveauer indbygget; tilsidesættelser pr. anmodning understøttes; multi-master konfliktløsning (LWW/brugerdefineret) tilgængelig.
- MongoDB (Atlas):Primary håndtere skriver; aflæsninger fra sekundærer er til sidst konsistente. Globale klynger bruger zone-sharding til regional lokalitet.
- DynamoDB:Til sidst konsistent som standard; stærkt konsistente læsninger (samme region); Globale tabeller replikeres asynkront med last-writer-wins.
StrongSessionEventualCosmos: vælg pr. anmodning Mongo: primær stærk, sekundær eventuelDynamo: eventuel + valgfri stærk (regional)
Scenario Playbooks
Global SaaS (multi-region writes)
Plukke:Cosmos DB (multi-master + konsistensniveauer).Alt:DynamoDB Global Tables, hvis AWS-native.
Offline-første mobil
Plukke:MongoDB (Realm/Device Sync).Alt:AppSync + DynamoDB.
Få flere oplysninger:Sammenligning mellem Azure Firewall basic vs Standard vs Premium
Serverløs med Spiky Traffic
Plukke:DynamoDB (On-Demand).Alt:Cosmos Serverless til sprængfyldte arbejdsbelastninger.
Indholds- og søgetung
Plukke:MongoDB (rig aggregering, tekstsøgning).Alt:Cosmos (SQL API) med Synapse Link.
IoT-indtagelse (høj skrivning)
Plukke:DynamoDB (høj skrivegennemstrømning).Alt:Cosmos med velvalgt partitionsnøgle.
Hybrid / Multi-sky
Plukke:MongoDB (Atlas eller selvvært).Alt:—
Sikkerhed, overholdelse og operationsmatrix
| Kontrollere | Cosmos DB | MongoDB (Atlas) | DynamoDB |
|---|---|---|---|
| Kryptering i hvile / under transport | ✓ Ja / Ja | ✓ Ja / Ja | ✓ Ja / Ja |
| Kundeadministrerede nøgler (BYOK) | ✓ Ja (AKV) | ✓ Ja (KMS/AKV/GCP KMS) | ✓ Ja (KMS) |
| Privat netværk | ✓ Privat link | ✓ PrivateLink / VNet Peering | ✓ VPC-endepunkter |
| AuthN/AuthZ | ✓ Azure AD RBAC | ✓ Atlas RBAC, SCIM; SSO | ✓ AWS IAM, finkornet |
| Backup & PITR | ✓ Periodisk og kontinuerlig | ✓ Snapshots & PITR | ✓ On-demand & PITR |
| Revision / Logs | ✓ Azure Monitor / Aktivitet | ✓ Atlas revision | ✓ CloudWatch / CloudTrail |
Bekræft altid regional overholdelse (f.eks. dataophold) og certificeringer (SOC, ISO, HIPAA) for din lejer/region.
Grænser og kvoter (hurtig reference)
| Begrænse | Cosmos DB | MongoDB | DynamoDB |
|---|---|---|---|
| Maks vare/dokumentstørrelse | ≈ 2 MB | ≈ 16 MB | ≈ 400 KB |
| Transaktioner | Inden for partitionsnøgleområdet | Multi‑document (incl. sharded) | Op til 25 genstande / 4 MB pr. txn |
| Sekundære indekser | Auto-indeks (konfigurerbar) | Brugerdefineret (rige typer) | LSI/GSI'er (planlæg fremad; op til ~20 GSI'er) |
| Skift strøm | Skift feed | Skift streams | DynamoDB-streams |
Værdier er repræsentative; tjek aktuelle dokumenter for din region og API-niveau.
Kogebog om omkostningsoptimering
Cosmos DB
- Vælg velfordelte partitionsnøgler med høj kardinalitet; undgå varme skillevægge.
- Trim indekseringspolitik (ekskluder sjældent forespurgte stier); foretrækker punkt læst afid+ partitionsnøgle.
- Brug autoskalering med forsigtighed eller serverløs til intermitterende belastninger.
- Samlokaliser elementer, der handler sammen under den samme partitionsnøgle.
- Udnyt TTL til flygtige data; brug Synapse Link til analyser for at aflæse tunge forespørgsler.
MongoDB
- Designdokumenter til læsemønstre; undgå superstore arrays/indlejrede dokumenter.
- Opret sammensatte indekser, der matcher forespørgselsprædikater og sorteringsrækkefølge; bruge projektioner.
- Brug Atlas Performance Advisor; overfør fuldtekst til Atlas-søgning.
- Arkiver kolde data; overveje zoneskæring for at lokalisere regional trafik.
- Indstil forbindelsespuljer og timeouts; ur arbejdssæt vs RAM.
DynamoDB
- Foretræk enkeltbordsdesign; modeladgangsmønstre foran.
- Brug On-Demand til uforudsigelige spidser; skift til klargjort + automatisk skalering, når den er stabil.
- Undgå scanninger; tilføje GSI'er til nye forespørgselsmønstre; batch skriver/læser.
- Overvej DAX for varme læsestier; komprimere store attributter eller flytte klatter til objektlager.
- For globale tabeller, skriv kun hvor det er nødvendigt for at begrænse replikeringsomkostninger.
Migration Cheat Sheets
MongoDB → Cosmos (Mongo API)
- Beholdningsfunktioner (aggregeringsstadier, transaktioner) brugt; tjek Cosmos Mongo API-kompatibilitet.
- Eksport/import via mongodump/gendannelse eller Data Migration Tool; validere indeksdefinitioner.
- Benchmark RU-gebyrer for hot queries; forfine indekseringspolitikken.
SQL → Cosmos (SQL API)
- Denormaliser data: Integrer relaterede data i enkelte dokumenter for at reducere sammenkædninger.
- Vælg en partitionsnøgle, der jævnt fordeler anmodninger (f.eks. "brugerId", "tenantId").
- Migrer data ved hjælp af Azure Data Factory eller brugerdefinerede scripts.
- Omskriv forespørgsler fra SQL til Cosmos DBs SQL-lignende syntaks.
Enhver → DynamoDB
- Modeladgangsmønstre FØRST. Design primære nøgler og GSI'er til alle forespørgsler.
- Brug AWS DMS eller brugerdefinerede scripts til datamigrering.
- Omskriv applikationslogikken for at bruge DynamoDBs nøgleværdi-forespørgselsmodel.
- Udnyt enkeltbords designmønstre, hvor det er muligt.
©GigXP.com