AWS DocumentDB vs. MongoDB

Warum API-Kompatibilität keine Datenbankstrategie ist

AWS DocumentDB und MongoDB werden regelmäßig gleichgesetzt. Der Grund ist schnell benannt: Beide sollen dieselbe API sprechen. Für viele Entscheidungsprozesse reicht diese Aussage bereits aus, um einen Haken zu setzen. „Kompatibel" klingt nach austauschbar, nach geringem Risiko, nach Flexibilität. Genau diese Annahme ist der Kern des Problems.

Eine Datenbank ist kein Protokoll und kein Interface. Sie ist ein komplexes Systemverhalten. Wer sich ausschließlich an einer API orientiert, blendet Architektur, Performance-Eigenschaften, Feature-Entwicklung und langfristige Abhängigkeiten aus. Im Fall von AWS DocumentDB und MongoDB führt das regelmäßig zu Fehlentscheidungen, die erst im Betrieb sichtbar werden.

Dieser Artikel ordnet ein, worin sich beide Systeme tatsächlich unterscheiden – technisch, strategisch und wirtschaftlich – und warum diese Unterschiede nicht akademisch, sondern operativ relevant sind.

Was AWS DocumentDB technisch ist – und was nicht

AWS DocumentDB ist keine MongoDB-Instanz. Es handelt sich um einen vollständig von AWS entwickelten Managed Service, der die MongoDB-API emuliert. Unter der Oberfläche läuft keine MongoDB-Engine, sondern eine proprietäre Implementierung, deren Ziel es ist, einen Teil des MongoDB-Verhaltens nachzubilden.

AWS übernimmt Betrieb, Skalierung, Backups, Replikation und Hochverfügbarkeit. Für viele Teams ist das attraktiv, insbesondere dann, wenn die gesamte Infrastruktur bereits in AWS betrieben wird und operative Einfachheit höher gewichtet wird als technische Kontrolle.

Das Problem beginnt dort, wo aus „API-kompatibel" implizit „funktional gleichwertig" wird. Diese Gleichsetzung ist technisch nicht haltbar.

API-Kompatibilität: ein begrenztes Versprechen

Die MongoDB-API definiert, wie Abfragen formuliert werden – nicht, wie sie intern ausgeführt werden. Genau hier liegt die Trennlinie zwischen beiden Systemen.

DocumentDB unterstützt einen definierten Teil der MongoDB-API, allerdings:

• nicht jede MongoDB-Version
• nicht jedes Aggregation-Stage
• nicht jedes Index- oder Query-Verhalten
• nicht jede Performance-Optimierung

Feature-Parität ist selektiv und zeitverzögert. Neue MongoDB-Funktionen erscheinen in DocumentDB nur dann, wenn AWS sie implementiert – und nur in dem Umfang, den AWS für sinnvoll hält. Für Entwicklungsteams bedeutet das: Dokumentation allein reicht nicht. Jede Annahme über Verhalten muss validiert werden.

Besonders problematisch wird das bei komplexeren Aggregation Pipelines, spezifischen Index-Strategien oder Edge-Cases im Query Planner. Debugging ist erschwert, weil bekannte MongoDB-Tools und -Erklärmodelle nicht vollständig greifen. Intern läuft eben keine MongoDB.

MongoDB als Referenzsystem

MongoDB selbst ist das Referenzsystem für das eigene Ökosystem. Die Engine ist offen dokumentiert, das Verhalten konsistent über Betriebsmodelle hinweg. Ob selbst betrieben, in Kubernetes oder als Managed Service wie MongoDB Atlas – es ist technisch dieselbe Datenbank.

Das ist kein philosophischer Unterschied, sondern ein betrieblicher Vorteil:

• reproduzierbares Verhalten über Umgebungen hinweg
• konsistente Performance-Charakteristika
• planbare Feature-Entwicklung entlang einer klaren Roadmap
• bekannte Debugging- und Monitoring-Werkzeuge

Für Teams, die produktionsnahe Tests, Lastsimulationen oder komplexe Datenmodelle betreiben, ist diese Konsistenz entscheidend. Abweichungen zwischen Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen sind eine der häufigsten Ursachen für operative Probleme – MongoDB reduziert dieses Risiko strukturell.

Strategische Auswirkungen: Vendor Lock-in durch Verhalten

Der eigentliche Unterschied zwischen DocumentDB und MongoDB liegt nicht im Funktionsumfang einzelner Features, sondern im strategischen Lock-in.

DocumentDB bindet Anwendungen nicht nur infrastrukturell an AWS, sondern funktional. Query-Verhalten, Performance-Eigenschaften und Skalierungsmechanismen folgen einer AWS-spezifischen Logik. Anwendungen werden implizit auf diese Eigenheiten optimiert – oft unbewusst.

Ein späterer Wechsel zu „echtem" MongoDB ist deshalb kein Drop-in-Replace. Es handelt sich um ein Migrationsprojekt, das regelmäßig folgende Punkte umfasst:

• Überprüfung und Anpassung von Aggregation Pipelines
• Revalidierung von Index-Strategien
• Anpassung von Performance-Annahmen
• Tests auf abweichendes Query-Verhalten

Was heute als kompatibel gilt, kann mit wachsender Komplexität zum strukturellen Risiko werden.

Kosten und Skalierung: zwei unterschiedliche Denkmuster

Auch wirtschaftlich unterscheiden sich beide Ansätze fundamental.

DocumentDB skaliert primär instanzgetrieben. Performance-Probleme werden häufig durch größere oder zusätzliche Instanzen gelöst. Architektur-Optimierung ist nur begrenzt möglich, da zentrale Stellschrauben nicht offenliegen.

MongoDB verfolgt einen architekturgetriebenen Ansatz. Skalierung erfolgt gezielt über Sharding, angepasste Topologien und präzise Index-Strategien. Performance-Optimierung bedeutet nicht zwangsläufig mehr Ressourcen, sondern bessere Nutzung bestehender.

Dieser Unterschied wirkt sich langfristig auf die Total Cost of Ownership aus. Systeme, die über Architektur skaliert werden können, bleiben kontrollierbarer – technisch wie finanziell.

Verdichteter Vergleich

Wann welches System sinnvoll ist

AWS DocumentDB kann sinnvoll sein für:

• einfache, stabile MongoDB-nahe Use-Cases
• Anwendungen ohne komplexe Aggregationen
• Systeme, die bewusst dauerhaft in AWS verbleiben
• geringe Anforderungen an Feature-Aktualität

MongoDB ist sinnvoll für:

• wachsende oder sich ändernde Datenmodelle
• Plattformen mit hohen Anforderungen an Vorhersagbarkeit
• komplexe Query- und Aggregation-Logik
• Szenarien, in denen Portabilität eine Rolle spielt

Fazit

Eine Datenbank ist kein API-Versprechen. Sie ist ein Systemverhalten – über Jahre hinweg.

Wer kurzfristige Bequemlichkeit höher gewichtet als langfristige Kontrolle, kann mit DocumentDB arbeiten. Wer jedoch Datenmodelle als strategisches Asset versteht, sollte sich nicht auf eine emulierte Kompatibilität verlassen.

Kontrolle über Daten bedeutet Kontrolle über Verhalten. Und diese Kontrolle lässt sich nicht über eine API abstrahieren.