1 Big Data und Nosql: Ein Vergleich zweier Datenspeichermethoden

Big Data ist ein Begriff, der verwendet wird, um eine große Datenmenge zu beschreiben, die täglich von Unternehmen und Einzelpersonen generiert wird. Diese Daten können in Form von strukturierten Daten, unstrukturierten Daten oder einer Kombination aus beidem vorliegen. Es wird geschätzt, dass die Welt jeden Tag 2,5 Quintillionen Bytes an Daten generiert, und es wird erwartet, dass diese Menge in Zukunft noch zunehmen wird. Nosql ist ein Begriff, der verwendet wird, um eine Datenbank zu beschreiben, die nicht das traditionelle relationale Datenbankmodell verwendet. Stattdessen sind nosql-Datenbanken flexibler und skalierbarer. Sie werden häufig verwendet, um große Datenmengen zu speichern, die für relationale Datenbanken nicht gut geeignet sind.

NoSQL-Datenbanken können gegenüber relationalen Datenbanken eine Vielzahl von Vorteilen bieten. NoSQL-Datenbanken, die flexible Datenmodelle haben, horizontal skalieren und extrem schnelle Abfragen durchführen können, sind ideal für Entwickler. Es ist üblich, dass NoSQL-Datenbanken sehr flexible Schemastrukturen haben.

BigQuery hat beispielsweise einen ANSI-kompatiblen SQL-Dialekt, sodass Sie sich keine Sorgen machen müssen, wenn Sie bereits mit SQL vertraut sind. Es ist davon auszugehen, dass Sie eher Anwendungen bedienen würden, die Bigtable als Datenbank verwenden, als solche, die BigQuery-Abfragen die überwiegende Zeit der Zeit abfragen.

Big-Data-Speicherlösungen sollten in der Lage sein, große Datenmengen zu verarbeiten und zu speichern und sie in ein Format umzuwandeln, das für Analysen verwendet werden kann. Es ist eine Art Datenbank, die horizontal skaliert werden kann und aufgrund ihrer nicht-relationalen Natur große Datenmengen verarbeiten kann.

Die Fähigkeit einer NoSQL-Datenbank , unbegrenzte Arten unstrukturierter Daten zu speichern, macht sie ideal für große Mengen unstrukturierter Daten. Darüber hinaus hat es die Möglichkeit, Datentypen auf Reisen zu ändern. Es enthält Informationen aus einer Dokumentendatenbank. Dadurch erübrigt sich die Vorabdefinition des Datentyps.

Was ist der Unterschied zwischen Nosql und Big Data?

Ein NoSQL-Framework ist eine bessere Wahl für Unternehmen mit Workloads, die sich mehr mit der schnellen Verarbeitung und Analyse großer Mengen unterschiedlicher und unstrukturierter Daten wie Big Data befassen. NoSQL-Datenbanken unterliegen nicht den Beschränkungen eines Schemamodells wie relationale Datenbanken.

NoSQL-Datenbanken werden in der Betriebswelt immer beliebter als Workloads, die sowohl relational als auch NoSQL sind. Hadoop ist beispielsweise eine gute Wahl für Anwendungsfälle in den Bereichen Analyse und historische Archivierung, während NoSQL bei betrieblichen Workloads glänzt. Später wurden NoSQL-Datenbanken wie Dokumenten-/JSON- und Graphdatenbanken von Grund auf als Key- Value-Store-Datenbanken erstellt. Sie sind bequemer zu verwenden, leistungsfähiger und können eine größere Datenmenge verarbeiten als herkömmliche relationale Datenbanken. Im Allgemeinen sind NoSQL-Datenbanken eine ausgezeichnete Wahl für betriebliche Workloads, die einen schnelleren Datenzugriff, geringeren Overhead und die Fähigkeit erfordern, große Datenmengen zu verarbeiten. Daher können sie zur Analyse historischer Archive und zur Durchführung von Analysen verwendet werden.

Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Datenbank?

Strukturierte Daten sind ein wichtiger Bestandteil von Datenbanksystemen. Ein Big-Data-System ist definiert als eines, das strukturierte, halbstrukturierte, Datenbank- und unstrukturierte Datentypen verarbeiten kann. Herkömmliche Daten werden in der Regel jeweils eine Stunde oder einen Tag lang generiert.

Was ist der Unterschied zwischen SQL und Nosql?

SQL-Datenbanken verfügen über eine vertikale Skalierung, während NoSQL-Datenbanken über horizontale Skalierungsfunktionen verfügen. SQL-Datenbanken sind im Gegensatz zu NoSQL-Datenbanken tabellenbasiert, während NoSQL-Datenbanken dokumentenbasiert, schlüsselwertbasiert, graphenbasiert und Wide-Column-Speicher sind. SQL-Datenbanken eignen sich besser für mehrzeilige Transaktionen, während NoSQL-Datenbanken am besten für unstrukturierte Daten wie Dokumente geeignet sind.

Einige NoSQL-Datenbanken haben Stärken und Schwächen, die für jeden Typ einzigartig sind. Document NoSQL-Datenbanken eignen sich gut für Anwendungen, die große Mengen an Textspeicher benötigen, wie z. B. Blogs und Wikis. Sie können auch für Anwendungen mit horizontaler Skalierung verwendet werden, da sie eine große Anzahl von Knoten unterstützen können. Eine NoSQL-Datenbank mit Schlüsselwertspeicherung ist ideal für Anwendungen, die kleine Datenmengen speichern müssen, wie z. B. Caches oder temporäre Tabellen. Breitspaltige NoSQL-Datenbanken sind ideal für Anwendungen mit vertikaler Skalierung, da sie eine große Anzahl von Spalten unterstützen können. Eine graphische NoSQL-Datenbank ist eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen, bei denen große Datenmengen in einem graphischen Format gespeichert werden müssen. Darüber hinaus eignen sie sich gut für Anwendungen, bei denen große Datenmengen in schwer zu organisierenden Tabellen gespeichert werden müssen. Es sind verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken verfügbar, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Die Wahl der richtigen NoSQL-Datenbank für Ihre Anwendung führt zu einer Reihe von Vor- und Nachteilen für jeden Typ von NoSQL-Datenbank.

Was meinen Sie mit Big Data in Nosql?

Im Zusammenhang mit NoSQL-Datenbanken bezieht sich „Big Data“ auf Datensätze, die zu groß oder zu komplex sind, um sie mit herkömmlichen, relationalen Datenbankverwaltungssystemen zu verarbeiten und zu analysieren. NoSQL-Datenbanken sind so konzipiert, dass sie horizontal skaliert werden können, was bedeutet, dass sie sehr große Datenmengen verarbeiten können, indem sie dem System weitere Knoten (Server) hinzufügen. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken oft flexibler als relationale Datenbanken, wodurch sie sich gut für den Umgang mit unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten eignen.

Mit dem Aufkommen von NoSQL-Datenbanken bieten sie mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken. Sie können große Datenmengen effizienter und zeitnaher verarbeiten, was ideal für Anwendungen ist, die eine umfangreiche Datenverarbeitung in kurzer Zeit erfordern. Obwohl NoSQL-Datenbanken nicht fehlerfrei sind, bieten sie einige Vorteile. Viele Datenbanken erfüllen nicht die strengen ACID-Anforderungen herkömmlicher Datenbanken , was zu Dateninkonsistenzen führt. Darüber hinaus fehlen NoSQL-Datenbanken ausgereifte Verwaltungs- und Überwachungstools, was die Fehlerbehebung und Optimierung der Datenbank erschweren kann. Trotz dieser Einschränkungen bleiben NoSQL-Datenbanken in bestimmten Anwendungen funktionsfähig. Wenn Sie nach einer Datenbank suchen, die effizienter und skalierbarer ist, aber nicht die Starrheit einer herkömmlichen relationalen Datenbank erfordert, sind NoSQL-Datenbanken eine gute Option.

Was meinst du mit Nosql?

Im Allgemeinen ist NoSQL, auch bekannt als „nicht nur SQL“, „Non-SQL“ und „DBaaS“, ein Datenbankdesignansatz, der es ermöglicht, Daten offener zu speichern und abzurufen als Datenbanken, die auf traditionellen relationalen Strukturen basieren .

Warum ist Nosql besser für Big Data?

NoSQL-Datenbanken eignen sich besser für Big Data, da sie große Datenmengen effizienter verarbeiten können als herkömmliche relationale Datenbanken. NoSQL-Datenbanken sind so konzipiert, dass sie horizontal skalierbar sind, was bedeutet, dass sie einfach hochskaliert werden können, um mehr Daten zu verarbeiten. Sie haben auch ein flexibleres Schema, das es einfacher macht, neue Datentypen hinzuzufügen und neue Felder zu bestehenden Daten hinzuzufügen.

Es ist üblich, dass Datenbanken bestimmte Arten von Daten verarbeiten. Daher müssen Sie zuerst das Schema angeben, bevor Sie mit der Verwendung der Anwendung beginnen können. Zunächst müssen Sie in NoSQL nichts tun. Die Datenbank kann verwendet werden, um bei Bedarf neue Datentypen hinzuzufügen. Dadurch können Sie eine größere Bandbreite an Daten verarbeiten, ohne das Schema zu ändern. SQL-Datenbanken hingegen sind deutlich schneller als NoSQL-Datenbanken. Da NoSQL keine relationalen Daten unterstützt, ist es für die Verwendung nicht geeignet. SQL-Datenbanken sind weitaus komplexer als NoSQL-Datenbanken. Da NoSQL leichtgewichtig ist, gibt es keine zu großen Daten. Wenn Sie viele Daten speichern müssen, sind SQL-Datenbanken eine gute Wahl.

Unterschied zwischen SQL und Nosql

Es gibt einige wesentliche Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken. SQL-Datenbanken sind relational, was bedeutet, dass Daten in Tabellen gespeichert werden und Beziehungen zwischen Tabellen durch Schlüssel definiert werden. NoSQL-Datenbanken sind nicht relational, was bedeutet, dass Daten in Dokumentensammlungen gespeichert werden. Darüber hinaus sind SQL-Datenbanken in der Regel ACID-konform, was bedeutet, dass Transaktionen atomar, konsistent, isoliert und dauerhaft sind. NoSQL-Datenbanken sind oft BASE-konform, was bedeutet, dass sie letztendlich konsistent sind. Schließlich sind SQL-Datenbanken schemabasiert, was bedeutet, dass die Struktur der Daten durch das Datenbankschema definiert wird. NoSQL-Datenbanken sind oft schemalos, was bedeutet, dass die Struktur der Daten nicht durch das Datenbankschema definiert ist.

NoSQL ist im Vergleich zu SQL bei der Datennormalisierung im Allgemeinen effizienter, aber dieser Unterschied ist nicht immer sichtbar. Beim Abfragen von Daten im JSON-Format ist SQL effizienter als JSON.
Tatsächlich müssen SQL und NoSQL nicht geschrieben werden, um ihre Aufgabe zu erfüllen. Dies ist für einige Anwendungen von Vorteil, da sie über SQL-Datenbanken problemlos auf NoSQL-Datenbanken zugreifen können.
Dieser Vorteil gilt möglicherweise überhaupt nicht für alle Anwendungen. Es ist möglich, dass Sie Code schreiben müssen, wenn Sie das Verhalten einer SQL-Datenbank ändern müssen.
Außerdem ist NoSQL starrer als SQL. Eine NoSQL-Datenbank kann nicht hinzugefügt oder gelöscht werden, ohne dass alle ihre Daten davon betroffen sind.
NoSQL hingegen ist agiler als SQL. Knoten in einer NoSQL-Datenbank können hinzugefügt oder entfernt werden, ohne dass sich dies auf den Rest der Datenbank auswirkt.
Ein weiterer Vorteil von NoSQL-Datenbanken ist, dass sie wesentlich einfacher skaliert werden können als SQL-Datenbanken. Das Hinzufügen weiterer Knoten zu einer NoSQL-Datenbank kann mehr Ressourcen beanspruchen als das Hinzufügen von Zeilen zu einer SQL-Datenbank.
Die Verwendung von SQL- und NoSQL-Datenbanken hat zahlreiche Vor- und Nachteile. Es ist wichtig, dass Sie die spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung berücksichtigen, bevor Sie sich für eines entscheiden.

Arten von Nosql-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken fallen in vier Hauptkategorien: Schlüsselwertspeicher, Dokumentdatenbanken, Spaltenfamiliendatenbanken und Graphdatenbanken. Jede Art von NoSQL-Datenbank ist für eine bestimmte Art von Datenmodell konzipiert. Schlüsselwertspeicher, die einfachste Art von NoSQL-Datenbank, sind für die Speicherung einer großen Anzahl von Datensätzen mit minimaler Indizierung optimiert. Die Datensätze in einem Schlüsselwertspeicher sind mit einem Schlüssel organisiert, der jeden Datensatz eindeutig identifiziert. Der Wert ist normalerweise ein großer, unstrukturierter Datenblock. Dokumentdatenbanken wie MongoDB speichern Daten in JSON-ähnlichen Dokumenten. Jedes Dokument kann eine beliebige Anzahl von Schlüssel-Wert-Paaren enthalten, und die Struktur jedes Dokuments kann sich von anderen Dokumenten in derselben Sammlung unterscheiden. Spaltenfamiliendatenbanken wie Cassandra speichern Daten in Spalten statt in Zeilen. Jede Zeile kann eine unterschiedliche Anzahl von Spalten haben, und die Spalten in jeder Zeile können in beliebiger Reihenfolge sein. Graphdatenbanken wie Neo4j speichern Daten in einer Graphstruktur mit Knoten, Kanten und Eigenschaften. Knoten stellen Entitäten wie Personen oder Unternehmen dar, und Kanten stellen die Beziehungen zwischen ihnen dar.

Beim Aufskalieren kann eine Datenbank horizontal wachsen und bei Bedarf weitere Knoten hinzufügen. Der Begriff „Replikation“ bezieht sich auf die Tatsache, dass Daten im Falle eines Knotenausfalls auf mehreren Knoten automatisch wiederhergestellt werden. Mithilfe einer flexiblen Datenstruktur können Daten in einer Vielzahl von Formaten gespeichert werden, darunter Text, JSON und XML, ohne dass der Anwendungscode geändert werden muss. Um die Leistung von NoSQL-Systemen zu steigern, können mehrere Techniken verwendet werden, darunter spaltenorientierte Speicherung, MapReduce-Algorithmen und Sharding. Darüber hinaus ermöglicht die horizontale Skalierung die Unterteilung der Datenbank in kleinere Teile, wodurch jedes Teil nach Bedarf herunter- oder heraufskaliert werden kann. NoSQL-Datenbanken bieten eine Reihe von Vorteilen gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken, wie z. B. größere Skalierbarkeit und Flexibilität. Sie können auch verwendet werden, um Echtzeitanwendungen in Echtzeit auszuführen, da sie eine hohe Leistung und einen einfachen Zugriff auf große Datenmengen erfordern.

Was ist Nosql

Nosql ist eine Art Datenbank, die skalierbar und flexibel ist. Es ist eine gute Wahl für Anwendungen, die große Datenmengen verarbeiten müssen oder Echtzeit-Antworten erfordern.

NoSQL-Datenbanken werden immer beliebter, da sie gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken eine Vielzahl von Vorteilen bieten. Sie sind in der Regel schneller, skalierbarer und kostengünstiger in der Wartung. Eine der beliebtesten NoSQL-Datenbanken ist Cassandra. Im Gegensatz zu Zeilen, die Daten in einem Raster speichern, speichern Spalten Daten in Cassandra. Daher müssen Daten in einer Datenbank nicht auf eine bestimmte Weise organisiert werden. Eine NoSQL-Datenbank kann auch zum Ausführen größerer Anwendungen verwendet werden, da sie sehr anpassungsfähig ist. Da eine NoSQL-Datenbank nicht auf eine bestimmte Weise organisiert werden muss, kann sie außerdem vergrößert oder verkleinert werden, um sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden. Ein Nachteil von NoSQL-Datenbanken ist, dass sie keine Joins durchführen können. Daten können nicht mit anderen Daten kombiniert werden, um ein vollständigeres Bild zu erhalten, da sie in Spalten und nicht in Zeilen gespeichert werden. NoSQL-Datenbanken sind eine ausgezeichnete Wahl zum Speichern von Daten im Allgemeinen. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken sind sie oft schneller, skalierbarer und kostengünstiger in der Wartung.

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Datenbankmodell verwenden. Stattdessen verwenden sie eine Vielzahl unterschiedlicher Modelle, darunter Schlüsselwert-, Dokument-, Spalten- und Diagrammdatenbanken. Nosql-Datenbanken sind oft skalierbarer und leistungsfähiger als relationale Datenbanken und eignen sich gut für Anwendungsfälle, in denen die Daten nicht gut für das relationale Modell geeignet sind.

Obwohl Hadoop fortschrittlicher als SQL ist, erfreut es sich in der Branche wachsender Beliebtheit, da es in der Lage ist, große Datenmengen effektiver zu handhaben. SQL ist möglicherweise eine kostengünstigere Option für komplexere Abfragen als Hadoop für einfachere Abfragen, aber es ist auch eine sicherere Option für einfachere Abfragen.