Dokumentorientierte

Dokumentorientierte Datenbanken speichern Daten als Dokumente, die in Sammlungen (Collections) organisiert sind. Im Gegensatz zu relationalen Tabellen verwenden sie oft keine feste Schemadefinition pro Eintrag; jedes Dokument kann eine eigene Struktur besitzen. Typische Formate sind JSON, BSON oder XML. Diese Herangehensweise erleichtert das Speichern verschachtelter Daten und dynamischer Felder.

In einem dokumentorientierten Modell ist das Dokument die Grundeinheit. Dokumente enthalten Felder mit einfachen Werten, Listen und verschachtelten Objekten. Beziehungen werden häufig über Referenzen oder durch Einbetten von Dokumenten realisiert. Abfragen erfolgen über Indizes auf Felder, häufig unterstützt durch Aggregations-Pipelines, Map-Reduce-Features oder verwaltete Joins auf Anwendungsebene. Die Schemata bleiben flexibel, wodurch sich Felder im Lauf der Zeit ändern können.

Konsistenz und Transaktionen unterscheiden sich je nach System. Viele dokumentorientierte Datenbanken arbeiten flexibel und setzen auf dynamische Schemas; die Transaktionsunterstützung variiert und reicht von begrenzter bis hin zu umfassender ACID-Unterstützung innerhalb einzelner Dokumente oder eingeschränkter Schemata. Skalierung erfolgt typischerweise horizontal durch Sharding und Replikation.

Wichtige Beispiele sind MongoDB, CouchDB, RavenDB und Amazon DocumentDB. Diese Systeme verwenden hauptsächlich JSON-/BSON-Dokumente und bieten APIs zum Lesen, Schreiben, Indizieren und Aggregieren von Dokumentdaten.

Anwendungsgebiete umfassen Content-Management, Produktkataloge, Nutzerprofile, Logging sowie IoT-Szenarien, in denen flexible Schemata, hohe Schreib- und Lesegeschwindigkeit sowie horizontale Skalierbarkeit vorteilhaft sind. Nachteile können komplexe Referenzmodelle statt relationaler Joins und variierende Transaktionsunterstützung über mehrere Dokumente hinweg sein. Dokumentorientierte Ansätze sind oft Teil polyglotter Persistenzarchitekturen.