{"id":60591,"date":"2019-09-12T17:54:16","date_gmt":"2019-09-12T15:54:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/dokumentenverarbeitung-in-mongodb\/"},"modified":"2026-09-04T12:02:52","modified_gmt":"2026-09-04T10:02:52","slug":"dokumentenverarbeitung-in-mongodb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/datenwerkzeuge\/dokumentenverarbeitung-in-mongodb\/","title":{"rendered":"Dokumentenverarbeitung in MongoDB"},"content":{"rendered":"[vc_row type=“in_container“ full_screen_row_position=“middle“ column_margin=“default“ column_direction=“default“ column_direction_tablet=“default“ column_direction_phone=“default“ scene_position=“center“ text_color=“dark“ text_align=“left“ row_border_radius=“none“ row_border_radius_applies=“bg“ overflow=“visible“ overlay_strength=“0.3″ gradient_direction=“left_to_right“ shape_divider_position=“bottom“ bg_image_animation=“none“][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ column_element_direction_desktop=“default“ column_element_spacing=“default“ desktop_text_alignment=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_backdrop_filter=“none“ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ column_position=“default“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/1″ tablet_width_inherit=“default“ animation_type=“default“ bg_image_animation=“none“ border_type=“simple“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“][vc_column_text text_direction=“default“]Als Fortsetzung unserer Blogserie beschreibt dieser Beitrag die grundlegenden Mechanismen zur Abfrage und Bearbeitung von Daten in MongoDB<\/a> \u2013 mit dem Schwerpunkt auf den Anforderungen f\u00fcr den Data Vault Load sowie f\u00fcr Query Patterns.<\/p>\n

Im Gegensatz zu den in relationalen Datenbanken \u00fcblichen Tabellen nutzt MongoDB ein JSON-basiertes Dokumentendatenmodell. Dokumente stellen eine nat\u00fcrlichere M\u00f6glichkeit dar, Daten in einer einzigen Struktur abzubilden: Durch die Einbettung zugeh\u00f6riger Daten als Unterdokumente und Arrays wird zusammengef\u00fchrt, was in einer relationalen Datenbank andernfalls \u00fcber Fremdschl\u00fcssel verkn\u00fcpfte Parent-Child-Tabellen erfordern w\u00fcrde. Sie k\u00f6nnen Daten exakt so modellieren, wie es Ihre Anwendung erfordert \u2013 von komplexen, hierarchischen Dokumenten \u00fcber flache, tabellenartige Strukturen und einfache Key-Value-Paare bis hin zu Freitexten, Geodaten sowie Knoten und Kanten f\u00fcr die Graphverarbeitung.<\/span><\/span> <\/p>\n

[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][image_with_animation image_url=“29645″ image_size=“full“ animation_type=“entrance“ animation=“Fade In“ animation_easing=“default“ animation_movement_type=“transform_y“ hover_animation=“none“ alignment=“center“ border_radius=“none“ box_shadow=“none“ image_loading=“default“ max_width=“100%“ max_width_mobile=“default“ el_class=“Architecture“][divider line_type=“No Line“][vc_column_text]Um Abfragen zu beschleunigen, k\u00f6nnen in Dokumenten gespeicherte Daten \u00fcber beliebige Attribute indiziert werden:<\/span><\/p>\n