Beste Datenbanken für mobile Apps 2024 – Auswahl der besten

Es ist ziemlich schwierig, das Beste auszuwählen, wenn wir viele Optionen haben. Das Gleiche passiert mit Entwicklern mobiler Apps. Es fällt ihnen schwer, die richtige Datenbank für eine App auszuwählen.

Hier bedeutet die richtige Datenbank die am besten geeignete Datenbank, die beim Erstellen einer mobilen App und beim Aktualisieren einer vorhandenen App hilft. Die mobile App-Datenbank bestimmt, ob Ihre App für mehrere Benutzer (alt oder neu) sowie für regelmäßige Wartung und Updates geeignet ist.

In diesem Beitrag werden die Kriterien für die Auswahl der richtigen Datenbank, die besten Datenbanken für mobile Apps und mehr erläutert. Wir stellen sicher, dass dieser Blog Ihnen das bietet, was Sie bei der Auswahl der richtigen Datenbank für mobile Apps benötigen.

Lasst uns beginnen!

Was ist eine Datenbank für mobile Apps?

Eine mobile App-Datenbank ist eine organisierte Sammlung gut strukturierter Informationen entsprechend den Anforderungen der App.

Die Datenbanken werden elektronisch auf einem Desktop oder Laptop gespeichert und mithilfe von Datenbankmanagementsystemen (DBSM) verwaltet, bearbeitet und aktualisiert. Die Kombination aus dem DBMS, den gespeicherten Informationen und der App ergibt assoziativ ein Datenbanksystem, oder wir können sagen, eine Datenbank.

Die Daten werden in der Datenbank als Zeilen und Spalten gespeichert, wodurch die Datenverwaltung und -verarbeitung schnell und einfach erfolgt.

Was ist der Bedarf an mobilen App-Datenbanken?

Neben einer offensichtlichen Anforderung an eine Datenbank gibt es auch andere Anforderungen an Datenbanken.

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Der alltägliche Einsatz einer Datenbank besteht darin, große Datenmengen besser zu speichern. Informieren Sie uns über weitere Verwendungsmöglichkeiten.

Datensicherheit

Mobile App-Datenbanken gewährleisten ultimative Datensicherheit vor Hackerangriffen und Diebstahl. DBMS kommt mit verschiedenen Benutzeranmeldungen, und neue Benutzer benötigen jedes Mal die Erlaubnis, auf die Datenbank zuzugreifen.

Auf Fehler hinweisen

Die in App-Datenbanken gespeicherten Informationen sind äußerst zuverlässig, da DBMS über ein Prüfsystem verfügt, das Fehler identifiziert, die behoben werden müssen.

Einfache und schnelle Suche

Entwickler können mithilfe der Data Query Language (DQL) schnell Datenbanken mobiler Apps durchsuchen.

Problemlose Updates

DBMS umfasst Data Manipulation Languages ​​(DML), die zeitnahe und nahtlose Aktualisierungen der App-Datenbank gewährleisten.

Arten von mobilen App-Datenbanken

Es mag Sie überraschen, dass es sich bei den Datenbanken für mobile Apps um unterschiedliche Typen handelt. Lass es uns herausfinden.

Verteilte Datenbank

Wenn die Daten an verschiedenen physischen Standorten in einer Datenbank gespeichert werden, werden sie verteilt. Es kann sich auf verschiedenen Computern befinden, die genau am physischen Standort platziert sind, oder über ein Netzwerk miteinander verbundener Computer verteilt sein.

Zentralisierte Datenbank

Eine Datenbank, in der Daten an einem „zentralen“ Ort gespeichert werden, ist eine zentralisierte Datenbank. Hier gibt der „zentrale“ Speicherort an, dass die Datenbank an einem einzigen Ort gespeichert ist, aber von jeder externen Ressource aus darauf zugegriffen werden kann.

Wenn Sie beispielsweise über vollständige Daten auf Ihrem Arbeits-PC verfügen, können Sie von Ihrem persönlichen PC aus problemlos darauf zugreifen, wenn diese Datenbank zentralisiert ist.

Cloud-Datenbank

Cloudbasierte Datenbankanwendungen werden in der Cloud ausgeführt. Solche Apps sind eine großartige Innovation, da sie über viel Speicherplatz für Daten verfügen. Die Cloud ist die Technologie über das Internet, die als zentrale Datenbank fungiert, da sie immer verfügbar ist und von überall aus darauf zugegriffen werden kann.

NoSQL-Datenbank

NoSQL ist der einzige Datenbanktyp, der anders als alle anderen Anwendungsdatenbanken funktioniert . Allgemeine Datenbanken für mobile Apps speichern Daten in Zeilen- und Spaltenmustern , NoSQL verfügt jedoch über ein flexibles Schema, das es einem Entwickler ermöglicht, Daten in verschiedenen Formen und Größen unterzubringen.

Kommerzielle Datenbank

Organisationen, die unternehmensbasierte Datenbankanwendungen nutzen, benötigen eine umfangreiche Datenbank zur Speicherung von Mitarbeiterinformationen.

Hier kommen kommerzielle App-Datenbanken zum Einsatz. Diese bieten Anmeldekontrollen und ausreichend Speicherplatz, um die Datensicherheit zu gewährleisten.

Endbenutzerdatenbank

Wenn wir unsere persönlichen Daten auf einer Social-Media-Seite oder einer Online-Shopping-Seite eingeben, werden diese Informationen in der Datenbank des Endbenutzers gespeichert. Wenn Sie außerdem beim Surfen auf Websites die von uns akzeptierten Cookies gesehen haben, speichern die Datenbanken Cookies, die dabei helfen, Ihr Online-Erlebnis zu personalisieren.

Der gesamte Vorgang läuft im Hintergrund ab und stört die Benutzerinformationen nicht.

Relationale Datenbank

Die wachsenden Unternehmen versuchen immer, Beziehungen zwischen zwei oder mehr App-Datenbanken herzustellen. Dies wird als relationale Daten bezeichnet und eine relationale Datenbank erleichtert den Umgang mit solchen Daten.

Die Daten werden in dieser App-Datenbank in Zeilen und Spalten gespeichert, wodurch es einfach ist, Beziehungen zwischen Datenbanken aufzubauen.

Was sind die besten Datenbanken für mobile Apps?

Schauen wir uns nun einige beliebte Top-Datenbanken für die Entwicklung von Android- und iPhone-Apps an. Sie können je nach Bedarf die beste Lösung für Ihre Apps auswählen.

ArangoDB

Als Open-Source- und kostenloses natives Multimodell-Datenbanksystem unterstützt ArangoDB drei Datenmodelle mit einer einheitlichen Abfragesprache, AQL, und einem Datenbankkern.

Geschrieben in: C++, JavaScript

CouchDB

Apache CouchDB ist eine dokumentenorientierte Open-Source-Datenbank, die verschiedene Formate und Protokolle zum Übertragen, Speichern und Verarbeiten ihrer Daten verwendet.

Geschrieben in: C, JavaScript, C++,

Feuerbasis

Eine Datenbank, die beim Erstellen und Ausführen erfolgreicher Apps hilft, ist Firebase. Es wird von Google unterstützt und von App-Entwicklungsunternehmen bevorzugt, von Start-ups bis hin zu globalen Unternehmen. Darüber hinaus handelt es sich um eine plattformübergreifende API mit minimalem Einrichtungsaufwand. Und man kann von seinem Mobilgerät aus ganz einfach als Echtzeitdatenbank darauf zugreifen.

RethinkDB

RethinkDB ist eine kostenlose, verteilte, dokumentenorientierte Open-Source-Datenbank, die JSON-Dokumente mit dynamischen Schemata speichert und sich am besten für die Übertragung von Echtzeitaktualisierungen für Abfrageergebnisse an Apps eignet.

Geschrieben in: Java, Python, JavaScript, C++

SQLite

SQLite ist eine leichtere Version der beliebten MySQL-Datenbank und eine eingebettete App-Datenbank, die es Entwicklern ermöglicht, Mobiltelefonbenutzern den lokalen Datenspeicher zur Verfügung zu stellen.

Geschrieben in: C

Reich

Realm ist eine Open-Source-Datenbank, entwicklerfreundlich und eine Alternative zu SQLite und CoreData. Es startet in wenigen Minuten, portiert die App in Stunden und spart wochenlange Arbeit.

Geschrieben in: Swift, Objective-C, Java, Kotlin, C# und JavaScript.

MariaDB

MariaDB, ein kommerziell unterstützter Zweig des relationalen MySQL-DBMS, soll Open-Source- und freie Software bleiben.

Geschrieben in: C, C++, Perl

MongoDB

MongoDB ist ein quellenverfügbares, plattformübergreifendes, datenbankorientiertes Datenbankprogramm, das JSON-ähnliche Dokumente mit Betriebsschemata verwendet.

Geschrieben in: JavaScript, Python, Java, PHP, C, C++, Ruby, Perl

Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB ist ein vollständig verwalteter proprietärer NoSQL-Datenbankdienst und unterstützt Dokument- und Schlüsselwert-Datenstrukturen. Es hilft bei der Erstellung moderner Apps jeder Größenordnung mit hoher Leistung.

PostgreSQL

PostgreSQL ist eine einzigartige relationale Datenbank und die beste Datenbank für Android- und iOS-Apps. Entwickler können diese Datenbank nach ihren Wünschen anpassen; Deshalb ist es die am meisten bevorzugte Datenbank für mobile Apps.

Geschrieben in: C

Couchbase

Couchbase ist eine verteilte NoSQL-Cloud-Datenbank und bietet außergewöhnliche Vielseitigkeit, Skalierbarkeit, finanziellen Wert und Leistung für lokale, Cloud-, Edge-Computing-, verteilte Cloud- und Hybridbereitstellungen.

Geschrieben in: C++, Erlang, C, Go, Java

Riak DB

Ein verteilter NoSQL-Schlüsselwert-Datenspeicher, die Riak-Datenbank, bietet hohe Verfügbarkeit, einfache Bedienung, Fehlertoleranz und Skalierbarkeit.

Geschrieben in: Erlang

InfluxDB

InfluxDB ist eine Open-Source-Zeitreihendatenbank und speichert und ruft Zeitreihendaten in Feldern ab.

Geschrieben in: Geh

Kassandra

Apache Cassandra ist ein Open-Source- und kostenloser, breitspaltiger, verteilter Speicher und ein NoSQL-DBMS, das große Datenmengen auf verschiedenen Standardservern verarbeitet.

Geschrieben in: Java

Im Speicher gespeichert

Memcached ist ein universelles verteiltes Speicher-Caching-System und eignet sich am besten zur Beschleunigung dynamischer datenbankgesteuerter Websites durch Zwischenspeichern von Daten und Objekten im RAM.

Geschrieben in: C

Redis

Redis ist ein In-Memory-Datenstrukturspeicher und wird als In-Memory-, verteilte, Cache-, Schlüsselwert-Datenbank und Nachrichtenbroker verwendet.

Geschrieben in: C

MySQL

Als relationales Open-Source-DBMS ist MySQL ein vollständig verwalteter Datenbankdienst, der zur Bereitstellung cloudnativer Apps verwendet wird.

Geschrieben in: C, C++

SAP Adaptive Server

SAP Adaptive Server, auch Sybase SQL Server genannt, ist eine relationale Modelldatenbank, die Verfügbarkeit und hohe Leistung für die Verarbeitung gezielter Transaktionen bietet. Es senkt die Betriebskosten der App-Entwicklung mit einem relationalen Datenbankserver. Darüber hinaus kann es auf Infrastructure as a Service (IaaS) und vor Ort bereitgestellt werden.

Geschrieben in: C, C++

Solr

Solr ist eine rasend schnelle, beliebte Open-Source-Plattform und wird auf Apache Lucene entwickelt. Es ist hoch skalierbar, zuverlässig und fehlertolerant und bietet verteilte Indizierung, automatisiertes Failover und Wiederherstellung, Replikation und Abfragen mit Lastausgleich und mehr.

Geschrieben in: Java

IBM Db2

Es basiert auf KI und wurde für tiefere Einblicke entwickelt. Über das IBM Cloud Pak for the Data kann es überall verfügbar sein. Es kombiniert ein KI-gestütztes, bewährtes, unternehmenstaugliches Datenmanagementsystem mit KI und einer integrierten Datenplattform, die auf der skalierbaren, sicheren Red Hat OpenShift-Basis entwickelt wurde.

Geschrieben in : C, C++, Assembly, Java

FileMaker

Es ist die weltweit führende Innovationsplattform am Arbeitsplatz, die dabei hilft, Apps anzupassen und Arbeitsabläufe zu automatisieren. Mit Low-Code können Sie benutzerdefinierte Apps entwickeln, um manuelle Prozesse zu rationalisieren, neue Effizienzsteigerungen zu schaffen und Kosten zu senken.

HBase

Apache HBase ist eine nicht relationale verteilte Open-Source-Datenbank und bietet zufälligen Lese-/Schreibzugriff in Echtzeit auf Ihre Big Data. Es handelt sich um ein versioniertes, verteiltes, nicht relationales Open-Source-Datenbankmodell.

Geschrieben in: Java

SAP HANA

SAP HANA ist ein spaltenorientiertes, relationales In-Memory-DBMS und verhält sich wie die Software, die einen Datenbankserver ausführt, um Daten zu speichern und abzurufen, wenn die Apps sie anfordern.

Geschrieben in: C, C++

Orakel

Als Multimodell-DBMS eignet sich Oracle am besten für die Online-Transaktionsverarbeitung, gemischte Datenbank-Workloads und Data Warehousing.

Geschrieben in: Assemblersprache, C, C++

Splunk

Splunk hat sich der sicheren Speicherung von Daten verschrieben und hält sich an globale und branchenspezifische Compliance-Initiativen. Es ist eine fortschrittliche Datenbanktechnologie erforderlich, die die Indizierung verwendet, um die gespeicherten Protokolldateien zu durchsuchen und zu adressieren.

Microsoft Access

Microsoft Jet Database Engine ist ein DBMS, das die relationale Microsoft Jet Database Engine mit einer grafischen Benutzeroberfläche und Softwareentwicklungstools verbindet. Es ist ein Projekt von Microsoft.

Elasticsearch

Elasticsearch ist eine kostenlose, verteilte und offene Such- und Analyse-Engine, die auf Apache Lucene entwickelt wird. Es ist eine zentrale Komponente des Elastic Stack, einer Reihe offener und kostenloser Tools zur Anreicherung, Datenaufnahme, Analyse, Speicherung und Visualisierung.

Geschrieben in : Java

Teradaten

Als Datenbankdienstleister bietet Teradata datenbank- und analyserelevante Produkte, Software und Dienstleistungen an. Es eignet sich am besten für Unternehmensanalysen und ist eine vernetzte Multi-Cloud-Datenplattform, die alles vereinheitlicht.

Microsoft Azure SQL

Es handelt sich um eine verwaltete Cloud-Datenbank, die auf einer Cloud-Computing-Plattform ausgeführt wird. Es handelt sich um eine vollständig verwaltete Platform-as-a-Service (PaaS)-Datenbank-Engine, die viele Datenbankverwaltungsfunktionen wie Patching, Upgrades, Überwachung und Backups ohne Benutzerbeteiligung verwaltet.

Bienenstock

Apache Hive ist ein Data-Warehouse-Softwareprojekt und bietet eine SQL-ähnliche Schnittstelle zum Abfragen der Daten, die in allen in Hadoop integrierten Datenbanken und Dateisystemen gespeichert sind. Es ist darauf ausgelegt, Petabytes an Daten mithilfe der Stapelverarbeitung schnell zu verarbeiten. Darüber hinaus lässt es sich je nach Ihren Anforderungen einfach skalieren und verteilen.

Geschrieben in : Java

Microsoft SQL Server

Als relationales DBMS ist Microsoft SQL Server ein Softwareprodukt, das hauptsächlich zum Speichern und Abrufen von Daten nach Anforderung der Software-Apps verwendet wird. Es eignet sich am besten für die Verwaltung von Informationen.

Geschrieben in : C, C++

OrientDB

OrientDB ist ein Open-Source-NoSQL-DBMS und eine Datenbank mit mehreren Modellen, die Dokument-, Diagramm-, Wert-/Schlüssel- und Objektmodelle unterstützt. Es kombiniert die Stärke von Diagrammen und die Flexibilität von Dokumenten in einer leistungsstarken und skalierbaren Betriebsdatenbank.

Geschrieben in : Java

Neo4j

Ein Graph-DBMS, Neo4j, bietet Datenwissenschaftlern und Entwicklern die fortschrittlichsten und vertrauenswürdigsten Tools zur Entwicklung intelligenter Apps und ML-Workflows. Es ist als selbst gehosteter und vollständig verwalteter Cloud-Dienst verfügbar.

Geschrieben in : Java

ORMLite

ORMLite ist eine leichtgewichtige ORM-Bibliothek für Java-Apps und bietet Standardfunktionen eines ORM-Tools für allgemeine Anwendungsfälle ohne zusätzliche Komplexität und Mehraufwand wie bei ORM-Frameworks.

Geschrieben in : Java

Firebirdsql

Firebirdsql ist ein relationales Open-Source-SQL-DBMS und läuft auf Microsoft Windows, Linux, macOS und vielen Unix-Plattformen.

Geschrieben in : C++

Berkeley DB

Als Softwarebibliothek bietet Berkeley DB eine leistungsstarke eingebettete Datenbank für Wert-/Schlüsseldaten. Außerdem bietet es eine einfache Funktionsaufruf-API für die Datenverwaltung und den Datenzugriff.

Geschrieben in : C

Was sind die allgemeinen Kriterien für die Auswahl der richtigen Datenbanken für mobile Apps?

Verschiedene Kriterien helfen bei der Auswahl einer geeigneten Datenbank für Ihre mobilen Apps.

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Struktur Ihrer Daten

Die Struktur zeigt an, wie Sie Ihre Daten speichern und abrufen möchten. Mobile Apps verarbeiten Daten in unterschiedlichen Formaten.

Offline-Anwendungen speichern sämtliche Daten auf Mobilgeräten, während Online-Anwendungen für die Funktionsfähigkeit der Speicherdaten auf einen Serverzugriff angewiesen sind.

Größe Ihrer Daten

Die Datengröße ist die Datenmenge, die Sie als wichtige App-Daten speichern und abrufen möchten. Die Datenmenge kann je nach einer Kombination aus der gewählten Datenstruktur und dem Kaliber der Datenbank variieren, um Daten über verschiedene Dateisysteme und Server hinweg zu differenzieren.

Daher sollten Sie eine mobile Datenbank unter Berücksichtigung des gesamten von einer App zu einem bestimmten Zeitpunkt generierten Datenvolumens und der Datengröße, die Sie aus der Datenbank abrufen möchten, auswählen.

Datenmodellierung

Bevor Sie eine Datenbank für mobile Apps auswählen, müssen Sie die von Experten empfohlene Datenmodellierung durchführen. Es handelt sich um eine Darstellung der Datenstrukturen, die Sie in der Datenbank speichern möchten, und um einen robusten Ausdruck der Geschäftsanforderungen.

Die Datenmodellierung ist am besten, wenn Ihre App Funktionen wie Berichte, Suchanfragen, standortbasierte Funktionen und mehr enthält. Solche mobilen Apps benötigen verschiedene Datenbanken, um unterschiedliche Arten von Daten zu verarbeiten.

Uber verwendet beispielsweise verschiedene Datenbanken wie MongoDB, MySQL usw. Solche Datenbanken helfen dabei, eine große Menge eingehender Daten zu speichern.

Geschwindigkeit und Skalierung

Skalierung und Geschwindigkeit teilen uns mit, wie lange eingehende Lese- und Schreibvorgänge in Ihrer App dauern und wie hoch der Servicebedarf ist. Einige Datenbanken helfen bei der Optimierung leseintensiver Anwendungen, während andere sich am besten für die Unterstützung schreibintensiver Lösungen eignen.

Die Auswahl einer Datenbank mit der nötigen Kapazität, um die I/O-Anforderungen einer App zu bewältigen, führt zu einer skalierbaren Architektur.

Beispielsweise ist MongoDB möglicherweise schneller als MySQL, um große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten, letzteres ist jedoch schneller für strukturierte Daten.

Datensicherheit

Bei der Verwendung dezentraler und synchronisierter Speicherung ist es wichtig, Daten sicher zu übertragen, darauf zuzugreifen und zu speichern. Hierzu würden Sie sich mit Authentifizierung, Daten in Bewegung, Daten im Ruhezustand und Lese-/Schreibzugriff befassen.

Die Authentifizierung muss flexibel sein und die Verwendung öffentlicher, standardmäßiger und benutzerdefinierter Authentifizierungsanbieter ermöglichen. Für ruhende Daten auf dem Client und Server benötigen Sie Unterstützung für Verschlüsselung auf Datenebene und Dateisystemverschlüsselung. Die Kommunikation muss über einen sicheren Kanal für die übertragenen Daten erfolgen, beispielsweise TLS oder SSL.

Auswahl an mobilen App-Plattformen

Wenn Sie vorhaben, Apps für eine oder mehrere Plattformen zu entwickeln und darüber nachdenken, sich später zu entscheiden, dann sollten Sie jetzt darüber nachdenken.

Heutzutage entstehen verschiedene mobile Apps, die eine native Desktop-App oder eine Web-App ergänzen. Sie sollten also auch in diese Richtung denken.

Wenn Sie mobile Anwendungen für Android- und iOS-Plattformen entwickeln möchten, können Sie das React Native-Framework verwenden. Es wäre einfacher, für beide Plattformen gleichzeitig zu entwickeln, da die Entwickler über die Fähigkeit verfügen, Code auf beiden Entwicklungsplattformen für mobile Apps zu teilen. Darüber hinaus unterstützt es alle Arten von Datenbanken.

Auswahlkriterien basierend auf Anwendungsfällen

Schauen wir uns nun die Auswahlkriterien je nach Anwendungsfall an:

Mobile Apps mit verschiedenen Datenschichten

Bei vielen Apps, die über ein mehrschichtiges Datenmodell verfügen, ist die Datenverwaltung schwierig, da die „Felder und Tabellen“ weiterhin voneinander abhängig sind.

Außerdem ändern sich verschiedene Apps im Laufe der Zeit und erfordern Änderungen und Modifikationen in der Datenbankstruktur.

Wenn Sie sich für eine strukturierte Datenbank wie PostgreSQL entscheiden, werden Sie nicht häufig Änderungen vornehmen.

Wenn Sie also eine unstrukturierte Datenbank wie MongoDB auswählen, können Sie diese flexibel ändern.

Datensynchronisierung zwischen Backend-Server und lokaler Datenbank

Viele Apps verfügen über Funktionen, mit denen sie offline ausgeführt werden können, erfordern jedoch eine Internetverbindung, um lokale Daten auf dem Server der Anwendung zu speichern.

Dropbox erleichtert beispielsweise das Bearbeiten und Erstellen neuer Dateien auch im Offline-Modus. Und wenn Sie online gehen, werden die Änderungen mit der Cloud synchronisiert.

Wählen Sie also die App-Datenbank, die eine automatische lokale Datenbanksynchronisierung mit dem Cloud-Server und umgekehrt ermöglicht, wie z. B. Couchbase.

Für hochskalierbare mobile Apps

Beim Skalieren Ihrer App denken Sie darüber nach, mehr Ressourcen als Server hinzuzufügen, die zu einer effizienten Datenbank führen.

Die Datenbank muss multithreadfähig sein und daher über die nötige Kapazität verfügen, um die Ressourcen zu nutzen und die Parallelverarbeitung zu verwalten.

Multithreading ermöglicht es einer Datenbank, die parallelen Jobs auf den aktuellen Ressourcen zu planen und die Arbeitslast auf der Serverseite zu reduzieren.

Darüber hinaus sollten Sie über eine verteilte Datenbank verfügen, um die Dienste auf verschiedene Threads aufzuteilen und so die Arbeitslast der Hauptdatenbank zu verringern. Dies führt zu einer verbesserten Parallelverarbeitung von Datenbanken.

Lösen Sie Datenkonflikte zwischen Geräten

Eine mobile App, die dieselben Daten auf verschiedenen Geräten gleichzeitig ändert, kann zu Konflikten führen. Die Datenbank sollte stets Konfliktlösungsmechanismen unterstützen. Es ist wichtig und sollte eine automatische Lösung in der Cloud, auf dem Gerät, durch einen Menschen oder ein externes System ermöglichen.

Benutzer mit einem geringen Netzwerkproblem

Wenn während der Übertragung der erforderlichen Daten die Netzwerkverbindung einer SQL-Datenbank vom clientseitigen Speicher getrennt wird, führt dies zu einer Fehlermeldung. Und wenn es häufig vorkommt, kann eine Neukonfiguration der Datenbank erforderlich sein.

Daher ist es in diesem Fall besser, eine Datenbank auszuwählen, die eine höhere Zuverlässigkeit bietet und nicht häufig die Verbindung verliert.

Pushen von Datenbankänderungen und neuen App-Updates

Wenn wir unsere mobile App aktualisieren möchten, sind einige Änderungen an der lokalen Datenbank erforderlich. Daher sollten Entwickler mit alten Datenbankversionen auf dem Laufenden bleiben.

Die von Ihnen ausgewählte Datenbank sollte das Hinzufügen neuer Tabellen und Felder erleichtern und alte APIs und Datenbankstrukturen für die Benutzer verarbeiten, die über die neueste App-Version verfügen.

Was sind die Best Practices für die Arbeit mit Datenbanken für mobile Apps?

Schauen wir uns nun die Best Practices an, die Sie bei der Arbeit mit Datenbanken für mobile Apps berücksichtigen sollten.

Ziehen Sie Datenbanken in Betracht, die der MVCC-Methode (Multiversion Concurrency Control) folgen.

Eine solche Methode ermöglicht den gleichzeitigen Zugriff ohne Eingriff in Prozesse oder Threads.

MVCC ermöglicht es einem Leser, den Daten-Snapshot zu überprüfen, bevor die Autoren Änderungen vornehmen, indem es Lese- und Schreibvorgänge parallel zulässt.

Prädiktives Caching

Am besten verbessern Sie die Leistung der mobilen App, indem Sie prüfen, wann, wie und wo Benutzer Ihre App verwenden. Anhand ihrer Verhaltensmerkmale können Sie das Benutzersegment identifizieren und ihnen spezifische Informationen bereitstellen, die sie immer benötigen.

Sie können Daten zwischenspeichern und lokal verfügbar machen, bevor sich die Benutzer bei Ihren einzigartigen App-Ideen anmelden. Sie können sich auch für MongoDB entscheiden, da es prädiktives Caching bietet, das es Entwicklern ermöglicht, den Benutzern prädiktiv zwischengespeicherte Daten bereitzustellen, bevor sie danach fragen.

Datenbank-Caching: Um die Last zu reduzieren

Wir sollten eine Caching-Schicht anhängen, um die Belastung der Server zu verringern. Darüber hinaus müssen wir Daten auf dieser Caching-Ebene zwischenspeichern, um eine wiederkehrende Anforderung derselben Daten zu vermeiden. Dadurch wird die Anzahl der an den Server gerichteten Anfragen verringert und die Leistung des Servers effizienter.

Beispielsweise erhalten mobile Apps wie Amazon verschiedene wiederkehrende Anfragen. Durch Anhängen der Caching-Schicht kann die Belastung des Servers verringert werden. Es ist in der Lage, Millionen von Anfragen mit der geringsten Latenz zu verwalten. Sie können für solche Anforderungen auch Memcached und Redic verwenden.

Herausforderungen mit geringer Latenz

Eine niedrige Latenz ist für Online-Gaming und Echtzeit-Apps von entscheidender Bedeutung. Hohe Latenzzeiten erwecken bei den App-Nutzern einen falschen Eindruck . Alles, was sich von 500 ms nach unten bewegt, weist eine hohe Latenz auf.

Sie können also jede Methode anwenden, um die Replikation und Latenz der Datenbank zu reduzieren. Darüber hinaus können Sie Datenbanken mit durchschnittlich geringerer Latenz wählen:

• PostgreSQL – für Transaktionsoperationen in Echtzeit.
• Pipeline DB – SQL-Datenbank am besten für Streaming-Apps.
• RethinkDB – am besten für Echtzeit-Apps.
• MongoDB

Abschluss

Die Auswahl einer Datenbank ist eine wichtige Entscheidung, da sie über das Entstehen oder Scheitern Ihrer App entscheiden kann. Sie müssen prüfen, ob die von Ihnen gewählte Datenbank für mobile Apps die oben genannten Kriterien erfüllt.

Wir hoffen, dass dieser Beitrag Ihnen zeigt, was Sie von mobilen App-Datenbanken erwarten und wie Sie eine flexible Lösung finden.

Wenn Sie eine mobile App erstellen möchten, beauftragen Sie das beste App-Entwicklungsunternehmen mit erfahrenen iOS- und Android-Entwicklern, die Ihre App-Ideen in die Realität umsetzen können.