Vergleich von Cosmos DB vs. MongoDB vs. DynamoDB NoSQL-DBs

Ein praktischer, sachlicher Vergleich mit Schwerpunkt auf globaler Skalierung, Entwicklergeschwindigkeit, Kostenkontrolle und Ökosystemanpassung. Entdecken Sie Live-Filter, interaktive Diagramme und einen visuellen Entscheidungsbaum, um die richtige Wahl für Ihre App zu treffen.

Globale Skala Abfrageflexibilität Gesamtbetriebskosten und Kosten Multi-Cloud Offline und synchronisieren

Schnelle Aufnahme

• Cosmos DB: Schlüsselfertige globale Verteilung + Konsistenzkontrollen. Am besten, wenn Sie auf Azure setzen und SLAs auf globaler Ebene benötigen.
• MongoDB: Umfangreiche Abfragen + Multi-Cloud-Portabilität + Realm/Device Sync für offline. Am besten geeignet für Flexibilität und komplexe Abfragen.
• DynamoDB: Riesige Skalierung + geringer Betriebsaufwand + hohe Kosteneffizienz auf AWS. Am besten geeignet für Schlüsselwert-Workloads mit hohem Durchsatz.

GigXP-Schnellauswahl

Azure Stack und globale Schreibvorgänge?Cosmos DB.
Multi-Cloud oder Offline-First?MongoDB.
AWS serverlose und stachelige Skalierung?DynamoDB.

Funktionsvergleich

Filtern Sie nach dem, was Ihnen am Herzen liegt

Globaler Multi-Master Umfangreiche Ad-hoc-Abfragen Niedrigste Kosten bei hoher Skalierung Multi-Cloud-Portabilität Serverlos/On-Demand Starke Offline-/Mobilsynchronisierung Zurücksetzen

Interaktive Diagramme

Fähigkeitsprofil (Radar)

Feature-Heatmap (1–10)

GlobalAbfrageKostenOpsPortabilitätSchreibt

„Kosten“ ≈ Kosteneffizienz; „Ops“ ≈ betriebliche Einfachheit; „Schreibt“ ≈ anhaltender Schreibdurchsatz.

Durchsatz im Vergleich zum relativen monatlichen Kostenindex

Lesevorgänge/Sek.: 1500 Schreibvorgänge/Sek.: 500 Durchschnittliche Elementgröße (KB): 1 Regionen 1235 Modus Ständiger Datenverkehr Sehr starker Datenverkehr

Visueller Entscheidungsbaum

Was ist Ihre Hauptbeschränkung? Globale Skalierung · Abfrageflexibilität · Kosten Globale Skalierung + SLAs Azure-first · Mehrregionale Schreibvorgänge Abfrageflexibilitätsanalysen · GraphQL · Aggregationskosten bei hohem Maßstab Serverlos · Spitzer Datenverkehr Auswahl: Cosmos DB Einstellbare Konsistenz · Globale Schreibvorgänge Auswahl: MongoDB-Aggregation · Multi-Cloud · Realm-Auswahl: DynamoDB On-Demand · Globale Tabellen

FAQ

Kann ich sie mischen?

Ja. Viele Teams verwenden polyglotte Persistenz: z. B. DynamoDB für Ereignisse mit hohem Volumen, MongoDB für Inhalte und Suche, Cosmos für Azure-native Microservices mit Änderungsfeed. Halten Sie Grenzen klar und dokumentieren Sie den Dateneigentum.

Wie sieht es mit späteren Migrationen aus?

Migrationen zwischen diesen Systemen sind möglich, aber nicht trivial. Bevorzugen Sie tragbare Datenformen (JSON), vermeiden Sie Engine-spezifische Funktionen, es sei denn, sie liefern einen übergroßen Wert, und halten Sie Aufnahme-/Ausgangspipelines griffbereit.

Intensive Forschungsmodule

Konsistenzspektrum und multiregionale Kompromisse

Stark ⇄ Begrenzte Veraltung ⇄ Sitzung ⇄ Konsistentes Präfix ⇄ Eventuell. Eine geringere Konsistenz verbessert häufig die wahrgenommene Latenz und Verfügbarkeit bei geografischen Bereitstellungen, allerdings auf Kosten potenziell veralteter Lesevorgänge und Konfliktbehandlung.

• Cosmos DB:fünf Ebenen eingebaut; Überschreibungen pro Anfrage werden unterstützt; Multi-Master-Konfliktlösung (LWW/benutzerdefiniert) verfügbar.
• MongoDB (Atlas):Primäre Handle-Schreibvorgänge; Lesevorgänge von Sekundärseiten sind schließlich konsistent. Globale Cluster nutzen Zonensharding für die regionale Lokalität.
• DynamoDB:Standardmäßig schließlich konsistent; stark konsistente Lesevorgänge (gleiche Region); Globale Tabellen werden asynchron mit den letzten Write-Wins repliziert.

StrongSessionEventualCosmos: Auswahl pro AnfrageMongo: primär stark, sekundär eventualDynamo: eventuell + optional stark (regional)

Szenario-Playbooks

Globales SaaS (Schreibvorgänge in mehreren Regionen)

Wählen:Cosmos DB (Multimaster + Konsistenzebenen).Alle:Globale DynamoDB-Tabellen, wenn AWS-nativ.

Offline-First Mobile

Wählen:MongoDB (Realm/Device Sync).Alle:AppSync + DynamoDB.

Erfahren Sie mehr:Vergleich zwischen Azure Firewall Basic vs. Standard vs. Premium

Serverlos mit Spiky Traffic

Wählen:DynamoDB (On-Demand).Alle:Cosmos Serverless für stoßartige Arbeitslasten.

Inhalts- und suchlastig

Wählen:MongoDB (Rich-Aggregation, Textsuche).Alle:Cosmos (SQL-API) mit Synapse Link.

IoT-Aufnahme (hohe Schreibvorgänge)

Wählen:DynamoDB (hoher Schreibdurchsatz).Alle:Cosmos mit gut gewähltem Partitionsschlüssel.

Hybrid/Multi-Cloud

Wählen:MongoDB (Atlas oder Selbsthost).Alle:—

Sicherheits-, Compliance- und Betriebsmatrix

Überprüfen Sie immer die regionale Compliance (z. B. Datenresidenz) und Zertifizierungen (SOC, ISO, HIPAA) für Ihren Mandanten/Ihre Region.

Limits und Quoten (Kurzreferenz)

Werte sind repräsentativ; Überprüfen Sie die aktuellen Dokumente für Ihre Region und API-Ebene.

Kochbuch zur Kostenoptimierung

Cosmos DB

• Wählen Sie gut verteilte Partitionsschlüssel mit hoher Kardinalität; Vermeiden Sie heiße Partitionen.
• Indexierungsrichtlinie kürzen (selten abgefragte Pfade ausschließen); lieber Punkt liest durchAusweis+ Partitionsschlüssel.
• Verwenden Sie Autoscale umsichtig oder serverlos für intermittierende Lasten.
• Ordnen Sie Elemente, die gemeinsam unter demselben Partitionsschlüssel abgewickelt werden, gemeinsam an.
• Nutzen Sie TTL für kurzlebige Daten; Verwenden Sie Synapse Link für Analysen, um umfangreiche Abfragen auszulagern.

MongoDB

• Designdokumente für Lesemuster; Vermeiden Sie sehr große Arrays/eingebettete Dokumente.
• Erstellen Sie zusammengesetzte Indizes, die den Abfrageprädikaten und der Sortierreihenfolge entsprechen. Verwenden Sie Projektionen.
• Verwenden Sie Atlas Performance Advisor; Volltext an Atlas Search auslagern.
• Kalte Daten archivieren; Erwägen Sie Zonensharding, um den regionalen Verkehr zu lokalisieren.
• Verbindungspools und Timeouts optimieren; Arbeitssatz vs. RAM ansehen.

DynamoDB

• Bevorzugen Sie das Einzeltischdesign; Modellieren Sie Zugriffsmuster im Voraus.
• Verwenden Sie On-Demand für unvorhersehbare Spitzen; Wechseln Sie zu „Bereitgestellt + automatische Skalierung“, wenn die Stabilität stabil ist.
• Vermeiden Sie Scans; GSIs für neue Abfragemuster hinzufügen; Batch-Schreib-/Lesevorgänge.
• Ziehen Sie DAX für Hot-Read-Pfade in Betracht; Komprimieren Sie große Attribute oder verschieben Sie Blobs in den Objektspeicher.
• Schreiben Sie bei globalen Tabellen nur dort, wo es nötig ist, um die Replikationskosten zu begrenzen.

Migrations-Spickzettel

MongoDB → Cosmos (Mongo-API)

1. Verwendete Inventarmerkmale (Aggregationsstufen, Transaktionen); Überprüfen Sie die API-Kompatibilität von Cosmos Mongo.
2. Export/Import über mongodump/restore oder Data Migration Tool; Validieren Sie Indexdefinitionen.
3. Benchmark-RU-Gebühren für Hot-Abfragen; Verfeinern Sie die Indexierungsrichtlinie.

SQL → Cosmos (SQL-API)

1. Daten denormalisieren: Betten Sie verwandte Daten in einzelne Dokumente ein, um Verknüpfungen zu reduzieren.
2. Wählen Sie einen Partitionsschlüssel, der Anfragen gleichmäßig verteilt (z. B. „userId“, „tenantId“).
3. Migrieren Sie Daten mithilfe von Azure Data Factory oder benutzerdefinierten Skripts.
4. Schreiben Sie Abfragen von SQL in die SQL-ähnliche Syntax von Cosmos DB um.

Beliebig → DynamoDB

1. Modellieren Sie ZUERST Zugriffsmuster. Entwerfen Sie Primärschlüssel und GSIs für alle Abfragen.
2. Verwenden Sie AWS DMS oder benutzerdefinierte Skripte für die Datenmigration.
3. Schreiben Sie die Anwendungslogik neu, um das Schlüsselwert-Abfragemodell von DynamoDB zu verwenden.
4. Nutzen Sie nach Möglichkeit Einzeltabellen-Entwurfsmuster.