Im ersten Anlauf schienen mir die Ergebnisse wenig aussagekräftig, also habe ich neue Testdaten generiert. Dieses Mal steht die dreifache Menge Datensätze zur Verfügung, die Suchkriterien bleiben die gleichen.
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mySQL, ElasticSearch und MongoDB sind installiert und mit Testdaten befüllt - Zeit für den Geschwindigkeitsvergleich. Zur Erinnerung: Es geht um die Performance bei der parallelen Ausführung unterschiedlicher komplexer Suchanfragen einer existierenden Applikation, die mySQL regelmäßig an seine Grenzen bringt. ElasticSearch hat seinen Ruf als hochperformante Suchmaschine zu verteidigen und MongoDB soll zeigen, wie eine andere Datenbank im Vergleich abschneidet.
Um ElasticSearch mit den beiden Datenbanken vergleichen zu können, müssen alle drei natürlich die gleiche Aufgabe lösen. Dazu muss eine bestehende SQL-Abfrage in die Query-Sprachen von ElasticSearch und MongoDB übersetzt werden.
mySQL, ElasticSearch und MongoDB müssen sich einem echten Anwendungsfall stellen. Bei der Installation der Clients und Server war mySQL außen vor und das gleiche gilt für den Import der Testdaten: Diese liegen in einer mySQL-Datenbank mit einem praxistauglichen Normalisierungsgrad vor und müssen für einen echten Vergleich jetzt in beide NoSQL-Lösungen übernommen werden.
Ein kleiner Vergleichstest soll zeigen, wie sich mySQL, ElasticSearch oder MongoDB im Praxisumfeld einer echten Applikation bei komplexen Suchanfragen schlagen. Doch bevor alle drei abgefragt werden können, müssen sie erstmal installiert werden.
Anfang des Jahres habe ich mySQL und MongoDB aus Sicht der Daten verglichen, jetzt geht es um Leistung. Neu im Bunde ist dieses Mal ElasticSearch, eine nicht-Datenbank, die sich vor allem mit schneller Volltextsuche rühmt, aber kann sie auch im Praxiseinsatz mithalten?
JOIN ist ein mächtiges Werkzeug, das allerdings auf einen Datenbankserver* beschränkt ist. Wenn dann noch SQL und NoSQL verknüpft werden müssen, steigt der Aufwand schnell in unsinnige Dimensionen. Am Beispiel von MySQL und MongoDB möchte ich zeigen, dass es auch anders geht.
Error messages should be simple, clear and easy to understand. But there are differences: A developer writing some sourcecode will think of something different as "easy to understand" than a user who doesn't know the source or internals. MongoDB reports a "DBClientCursor::init call() failed" on connect errors. Do you know what this message means?
Jede neue Datenbank erfordert einen neuen Lernschritt: Befehle und teilweise auch die Syntax sind trotz aller Standartisierung von SQL über ein klein wenig anders, aber im Allgemeinen findet man sich schnell zurecht - zumindest, wenn der Umstieg von einer SQL-Datenbank auf eine andere erfolgt. Bei NoSQL reicht es dagegen nicht aus, einfach ein paar neue Befehle zu lernen.
Es gibt einen ganz sicheren Weg, die ersten NoSQL-Versuche in einem Fiasko enden zu lassen: MongoDB als 1:1 Ersatz für MySQL verwenden. Der Wechsel zu einer NoSQL-Datenbank ist nicht einfach nur ein Wechsel des Datenspeichers, sondern erfordert auch eine grundlegend neue Arbeits- und Denkweise.
