Braucht Nosql Orm

ORM ist eine Schicht zwischen der Datenbank und der Anwendung, die es der Anwendung ermöglicht, mit der Datenbank zu arbeiten, ohne die Details der Datenbank kennen zu müssen. Dies kann je nach Anwendung gut oder schlecht sein. Beispielsweise würde eine Anwendung, die Daten aus einer relationalen Datenbank speichern und abrufen muss, von der Verwendung eines ORM profitieren. Das ORM würde die Details der Abbildung der Daten auf die Datenbank und umgekehrt handhaben. Dies würde es der Anwendung ermöglichen, sich auf die Geschäftslogik und nicht auf die Details der Datenbank zu konzentrieren. Eine Anwendung, die mit einer NoSQL-Datenbank arbeiten muss, würde jedoch nicht von der Verwendung eines ORM profitieren. Dies liegt daran, dass ein ORM die Details der NoSQL-Datenbank nicht verarbeiten könnte. Die Anwendung müsste sich direkt mit den Details der Datenbank befassen. Ob eine Anwendung ein ORM benötigt oder nicht, hängt also von der Anwendung und der Art der Datenbank ab, die sie verwendet.

Object Relational Mapping (ORM) hat sich in den letzten Jahren entwickelt, um das Problem der Nichtübereinstimmung von Beziehungen in der objektorientierten Programmiersprache (OOP) zu lösen. Einige der beliebtesten sind Hibernate, Toplink, Eclipselink und so weiter. Obwohl NoSQL-Datenbanken mit branchenüblichen Frameworks (z. B. SQL) erstellt werden können, gibt es für sie derzeit keinen Industriestandard. Daher ist es immer schwierig, den Umgang mit einer NoSQL-Datenbank zu erlernen. ORM-Frameworks gibt es seit über 30 Jahren, und dieser Industriestandard ist gut etabliert. Als gute Fallstudie sollten ORM-Tools verwendet werden, um Anwendungen von RDBMS auf NoSQL-Datenbanken zu migrieren. Es gibt zahlreiche weitere Vorteile bei der Verwendung eines ORM-Tools gegenüber einer einfachen Low-Level-Treiberbibliothek.

Die objektrelationale Abbildungsmethode (ORM) erstellt eine Schicht zwischen der Sprache und der Datenbank, damit Programmierer mit Daten ohne die Verwendung von OOP arbeiten können.

Was ist ein ORM? Object Relational Mapping (ORM) ist im Wesentlichen der Prozess des Abfragens oder Ausführens von CRUD-Operationen (Create, Read, Update, and Delete) auf Datenbankstrukturen basierend auf einem objektorientierten Paradigma. Auf SQL mit Hilfe von ORM kann man sich eigentlich nicht verlassen.

Warum ein Orm mit Nosql verwenden?

Es gibt mehrere Gründe, ein ORM mit NoSQL zu verwenden. Der erste Grund ist, dass es dabei helfen kann, die Datenkonsistenz und Datenintegrität über mehrere NoSQL-Datenbanken hinweg zu verwalten. Durch die Verwendung eines ORM können Sie Datenregeln und Integritätseinschränkungen durchsetzen, die dazu beitragen können, dass Ihre Daten konsistent und genau bleiben.
Ein weiterer Grund für die Verwendung eines ORM mit NoSQL ist, dass es zur Verbesserung der Leistung beitragen kann. Durch die Verwendung eines ORM können Sie das Schreiben von benutzerdefiniertem Code zum Abrufen von Daten aus jeder NoSQL-Datenbank vermeiden. Dies kann dazu beitragen, die Leistung zu verbessern, indem der Zeitaufwand für das Schreiben von Code für den Zugriff auf Daten reduziert wird.
Schließlich kann die Verwendung eines ORM dazu beitragen, Ihren Code portabler zu machen. Durch die Verwendung eines ORM können Sie Code schreiben, der von der zugrunde liegenden NoSQL-Datenbank unabhängig ist. Dies kann es einfacher machen, Ihren Code bei Bedarf in eine andere NoSQL-Datenbank zu verschieben.

Warum ein Orm mit Nosql verwenden?

SQL wird dadurch nicht mehr benötigt. Wenn Sie direkt mit der Datenbank interagieren und Abfragen in derselben Sprache ausführen, die für Ihren Back-End-Code verwendet wird, wird Ihre Datenbankleistung verbessert.

Können wir Orm mit Mongodb verwenden?

Seit der Veröffentlichung von Prisma ORM ist das Interesse an der MongoDB-Unterstützung sehr groß. Beide Technologien sind für Entwickler von Vorteil, da sie es ihnen ermöglichen, anspruchsvollere Software schneller und effizienter zu erstellen. Es ist jetzt möglich, MongoDB als produktionsbereite Komponente in unserem kommenden Release 3.12 zu verwenden.

Braucht Mongodb ein Orm?

Die Programmiersprache MongoDB eliminiert die Notwendigkeit komplexer objektrelationaler Zuordnungsschichten (ORM) im Code, die Objekte in relationale Tabellen übersetzen. Abgesehen vom flexiblen Datenmodell von MongoDB kann sich Ihr Schema auch weiterentwickeln, wenn sich die Geschäftsanforderungen weiterentwickeln.

Der Object ORM oder Object-Relational Mapper, auch bekannt als ODM oder Object Document Mapper, wird verwendet, um das Framework einer Programmiersprache, die NoSQL-Datenbank und den ORM zu verbinden. In den meisten Fällen kann dasselbe Problem mit einem MongoDB-ORM gelöst werden, aber die Unterschiede in Leistung und Design sind zahlreich. Die Produkte sind auch viel anspruchsvoller und komplexer. Python-Entwickler können PyMongo verwenden, um auf vielfältige Weise mit MongoDB-Datenbanken zu interagieren. Motor ODM wurde entwickelt, um einen nicht blockierenden Zugriff auf MongoDB zu ermöglichen, und kann Tausende von Anfragen pro Sekunde verarbeiten. Python-Entwickler können mithilfe von Beanie problemlos Daten aus einer Sammlung in einem Dokument hinzufügen, löschen, aktualisieren oder lesen. Minimongo ist eine leichtgewichtige, schemalose, minimale und objektorientierte Modellverwaltungsbibliothek, die auf Python auf MongoDB basiert.

MongoDB hat im Laufe der Zeit als robustes Datenbankverwaltungssystem an Popularität gewonnen. Python, eine sehr alte und leistungsstarke Programmiersprache, kann mit leistungsstarken NoSQL-Datenbankdiensten wie MongoDB kombiniert werden, um leistungsfähigere Anwendungen zu erstellen. Dieser Leitfaden führt Sie durch die wichtigsten MongoDB-ORMs für Python, die für Ihre Anwendung am besten geeignet sind, und erklärt, welches meiner Meinung nach das beste ist.

Das Ökosystem für Js ist ausgezeichnet und es lohnt sich. Es gibt eine intuitive Benutzeroberfläche, die einfach zu erlernen und zu verwenden ist, sowie eine gut definierte API. Es unterstützt MySQL, PostgreSQL und SQLite sowie MongoDB, MySQL, PostgreSQL und SQLite als Konnektoren. Wenn Sie ein Erstbenutzer sind, ist es eine gute Idee, die offizielle Dokumentation zu lesen. Dieses Buch ist gut geschrieben und hat ein einfaches Format. Lernen Sie zunächst die Bibliothek kennen und konstruieren Sie Ihr erstes Modell. Es basiert auf Node.js und zielt darauf ab, das Problem der Durchsetzung eines bestimmten Schemas auf der Anwendungsebene mit Hilfe einer Node.js-basierten Object Data Modeling (ODM)-Bibliothek zu lösen. Wenn Sie MongoDB als Datenbank verwenden möchten, werden Sie wahrscheinlich MongoDB als ORM verwenden wollen. Es ist ein guter Grund, gerade jetzt danach Ausschau zu halten, da es sich um die beliebteste ORM-Bibliothek in Node.js handelt.

Ist Mongodb Orm oder Odm?

Auf diese Frage gibt es keine richtige Antwort, da sie von persönlichen Vorlieben abhängt. MongoDB kann sowohl als ORM (Object Relational Mapping) als auch als ODM (Object Document Mapper) verwendet werden. Einige Leute ziehen es vor, MongoDB als ORM zu verwenden, weil es mehr Flexibilität und Anpassbarkeit ermöglicht. Andere ziehen es vor, MongoDB als ODM zu verwenden, weil es die Datenmodellierung und -abfrage vereinfachen kann.

ORM-Bibliotheken werden neben anderen Bibliotheken, die diesen ähnlich sind, in MongoDB erstellt. Diese Funktionen werden manchmal als Object Document Mapper (ODMs) bezeichnet, aber MongoDB ist kein Verwaltungssystem für relationale Datenbanken . Diese Liste enthält einige der besten ODM- und MongoDB-ORM-Bibliotheken für verschiedene Programmiersprachen. Eine Ruby-Anwendung, die auf dem MongoDB-Backend ausgeführt wird, und eine MongoDB-Anwendung, die auf dem Python-Backend ausgeführt wird, können wann immer möglich die API-Parität von MongoDB verwenden. Prisma, eine neue Art von ORM, ist eine grundlegend andere Art von ORM als herkömmliche ORMs für Node.js. Ein Mongoose-Deklarationsmodell ermöglicht es Entwicklern, ein Schema auf Anwendungsebene zu definieren. Mit dem Prisma-Client können Sie Daten typsicher in Ihre Datenbank lesen und schreiben, ohne komplexe Modellinstanzen verwalten zu müssen. Dieses Spring Data-Projekt verwendet ein Spring-basiertes Programmiermodell, um ein vertrautes und konsistentes Modell für die Erstellung neuer Datenspeicher zu erstellen und gleichzeitig speicherspezifische Funktionen beizubehalten. Java-Entwickler werden in Zukunft vom POJOcentric-Modell der Interaktion mit einer MongoDB DBCollection profitieren.

Die Vorteile eines Odm für Mongodb

Wenn Sie an Ihrem ersten Projekt von Grund auf neu arbeiten oder wenn Sie an einem komplexeren Problem arbeiten, für das es noch keine fertige Lösung gibt, sollten Sie ein ODM in Betracht ziehen.
Was ist ein MongoDB-Daemon?
Die Verwendung von ODMs ist eine großartige Möglichkeit, Ihre Objekt- und Dokumentdarstellungen zu integrieren. Diese Tools vereinfachen die Verwendung der nativen Treiber von MongoDB und bieten eine schemabasierte Modellierungslösung, die die Datenmodellierung effizienter macht.

Benötigt Nosql ein Schema?

Hat NoSQL Schemata? Das Schema von NoSQL-Datenbanken unterscheidet sich von dem relationaler Datenbanken dadurch, dass sie nicht gleich aufgebaut sind. Eine NoSQL-Datenbank kann basierend auf der zugrunde liegenden Struktur, die sie verwendet, in vier Typen eingeteilt werden.

Benötigen NoSQL-Datenbanken Schemas? Der Bereich der NoSQL-Datenbanken hat in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erregt. NoSQL hat weitgehend als Ersatz für SQL gedient, das Schwierigkeiten hatte, viele der gleichen Lücken zu schließen. Da NoSQL auf mehreren Datenmodellen basiert, muss kein Schema verwendet werden, um Daten zu speichern. Sie müssen bedenken, dass Ihr Code in der Lage sein muss, mehrere Funktionen zu erfüllen und gleichzeitig alle zu erfüllen. Wie Sie sehen können, sind die Primärschlüssel die Daten, die von der Datenbank abgefragt werden. Entitäten, Spezifikationen und Abfragemuster können in diesen Abschnitt aufgenommen werden.

In diesem Schritt lernen wir, wie NoSQL-Datenbanken ihre Primärschlüssel implementieren. Da NoSQL ohne Schema sich selbst überlassen ist, kommt es häufig zu Anarchie, was zur Bildung von etwas führt. Wenn es um das Schema geht, gibt es einige Vorteile. Wie im vorherigen Schritt müssen Sie die Indizes entwerfen, und dies hängt stark davon ab, welche Nummer Sie wählen.

Mongodb: Die Vor- und Nachteile einer schemalosen Datenbank

Im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank erfordert MongoDB nicht die gleichen Regeln oder Schemas. Im Allgemeinen wird beim Schreiben von Daten ein partielles Schema erzwungen, das Sammlungen und Indizes in einem Datenbankverwaltungssystem (DBMS) explizit auflistet. Die Flexibilität von MongoDB macht es ideal für große Mengen halbstrukturierter und unstrukturierter Daten.
Wenn Sie Ihre Daten nicht kontrollieren, kann eine NoSQL-Datenbank zu einer Produktionsdatenbank werden, die den Wert der Daten im Prozess mindert. Die Schemadefinition einer NoSQL-Datenbank kann erforderlich sein, um eine hohe Datenqualität aufrechtzuerhalten.

Benötigen Sie ein Orm für Mongodb

Auf diese Frage gibt es keine eindeutige Antwort. Einige Entwickler ziehen es vor, einen ORM (Object-Relational Mapper) für MongoDB zu verwenden, während andere dies für unnötig halten. Letztlich bleibt es dem einzelnen Entwickler überlassen, ob er ein ORM für sein Projekt nutzen möchte oder nicht.

Jedes Java Runtime Environment-Produkt, das den CData JDBC-Treiber für MongoDB unterstützt, kann es ausführen. Es gibt zwei Möglichkeiten, auf MongoDB-Sammlungen als Tabellen zuzugreifen: automatische Schemaerkennung und geschriebene Spalten. Es ist nicht erforderlich, Zeichenfolgenspezifikationen zu schreiben, da das RSD-Dateiformat einfach ist. Um eine Verbindung zu MongoDB-Daten herzustellen, befolgen Sie diese Schritte, um die Verbindungseigenschaften zu konfigurieren. Hibernate stellt eine Verbindung zu MongoDB her und erstellt Java-Objekte für die Tabellen, auf die Sie zugreifen möchten, und führt andere Konfigurationsaufgaben durch. Eine typische JDBC-URL kann mit dem im MongoDB-Treiber integrierten Verbindungszeichenfolgen-Designer erstellt werden. Es gibt auch Freiformabfragen, die nicht an eine Datenbank gebunden sein müssen.

Cdata.mongodb sollte sich in der Datei hibernate.cfg befinden. MongoDBDriver Jdjbc:mongodeb:server=jdbc:mongodeb Der Name des Servers ist MyServer, der Port ist Port und die Datenbank ist Test. Ein SQL Server führt SQL dynamisch aus. Mit der im vorherigen Schritt erstellten Entität können Sie nun MongoDB-Daten suchen und ändern.

Nosql Vs Sql wann zu verwenden

In relationalen Datenbanken ist SQL eine Programmiersprache, die als Schnittstelle zwischen der Datenbank und dem Computer dient. Relationale Datenbanken (auch bekannt als umgekehrte Datenmodelle) verarbeiten Daten, indem sie Datensätze in Zeilen und Tabellen logisch verbinden. NoSQL-Datenbanken sind nicht auf SQL angewiesen und enthalten keine deklarativen Methoden.

Wann sollte ich NoSQL oder NoSQL im Vergleich zu dem verwenden, was ich MongoDB verwende? Die Art der Informationen, die Sie speichern, sowie die beste Art, sie zu speichern, bestimmen, was besser ist. Daten können in beiden Typen gespeichert werden, da jeder sie auf einzigartige Weise speichert. Während einige Teams sich für eines entscheiden, entscheiden sich andere dafür, beide zu verwenden. Eine NoSQL-Engine ist so konzipiert, dass sie Cloud Computing zum Aufskalieren nutzt. Da die Cloud skalierbar ist, können Sie ihr volles Potenzial ausschöpfen. Bei der Arbeit mit NoSQL ist die Wahrscheinlichkeit des Scheiterns agiler Entwicklungsteams geringer.

Beim Umgang mit NoSQL stoßen Sie eher auf schwierige Probleme, die unbeantwortet bleiben. Wenn Sie eine große Anzahl von Datenquellen haben oder mit großen Datenmengen zu tun haben, wäre NoSQL fehl am Platz. Wenn Sie nichts gegen Datenkonsistenz oder 100 % Datenintegrität haben, ist NoSQL eine bessere Option als SQL. Mit NoSQL können Sie flexibler sein und die Kosten niedrig halten, wenn sich Ihre Daten ändern müssen. Einige Anwendungen verwenden häufig das eine oder andere, aber wann und wo sie dies tun, wird häufig durch ihre Verwendung bestimmt. Die Ingenieure von Integrant haben sehr hart gearbeitet, um eine Lösung für ein Middleware-Projekt zwischen JavaScript und Java zu finden. In diesem kurzen Überblick gibt Integrant einige seiner besten Empfehlungen für die Zuweisung von Ressourcen zu Softwareentwicklungsprojekten.

Wer auf der Suche nach einer Speicher-Engine ist, die ACID-Eigenschaften garantieren kann, sollte unbedingt auf NoSQL verzichten. SQL-Datenbanken sind ideal für dynamische Vorgänge wie Finanztransaktionen, die Sie regelmäßig durchführen müssen. Wenn Ihre Anwendung außerdem die Fähigkeit erfordert, Datenknoten dynamisch zu ändern, sollten Sie NoSQL-Speicher-Engines vermeiden. Wenn Geschwindigkeit Ihr Hauptanliegen ist, können NoSQL-Microservices eine hervorragende Lösung sein.

Nosql-Datenbanken sind besser für Big Data

Wenn es um Big Data geht, eignen sich NoSQL-Datenbanken besser zum Skalieren, da sie für die horizontale Skalierung ausgelegt sind. Darüber hinaus können sie beim Umgang mit großen Abfragen effizienter sein.

Nosql-Beispiel

Nosql-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken, die häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet werden. Sie sind hochgradig skalierbar und können problemlos auf mehrere Server verteilt werden. Beispiele für nosql-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra und Hadoop.

Sie unterscheidet sich von einer relationalen Datenbank dadurch, dass NoSQL-Datenbanken keine Syntax zur Datenspeicherung haben. Im Folgenden sind einige der wichtigsten NoSQL-Funktionen aufgeführt: ein einfaches Design, nahtlose horizontale Skalierbarkeit und granulare Verfügbarkeitskontrolle. Eine NoSQL-Datenbank hat zahlreiche Vorteile, aber auch einige Nachteile. Herkömmliche Datenbanken wie SQL sind in der Regel kostengünstiger für Anwendungen wie das Transaktionsmanagement. NoSQL-Datenbanken werden im Allgemeinen immer beliebter, obwohl relationale Datenbanken immer noch für eine Vielzahl von Geschäftsfunktionen verwendet werden. Noql-Datenbanken erfreuen sich aufgrund ihrer Fähigkeit, Cloud-, Web- und Big-Data-Anwendungen in Echtzeit in allen Branchen zu verarbeiten, wachsender Beliebtheit. Eine NoSQL-Lösung kann von einer serverlosen Peer-to-Peer-Architektur mit konsistenten Eigenschaften für alle Knoten profitieren.

Die Verbesserungen erleichtern das Lesen und Schreiben sowie das längere Onlinebleiben. Im Folgenden sind die fünf Haupttypen von NoSQL-Datenbanken aufgeführt: Organisationen müssen Datenbanktypen basierend auf ihren Geschäftsanforderungen auswählen, da es keine „ideale“ Variante gibt. Im Allgemeinen basieren Schlüssel-Wert-Paare in NoSQL auf Hash-Tabellen mit einem eindeutigen Schlüssel und einem Zeiger auf ein bestimmtes Datenelement. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB und Oracle BDB sind einige Beispiele für NoSQL-Datenbanklösungen. Jede Spalte wird einzeln in einer spaltenbasierten NoSQL-Datenbank behandelt. Diese Datenbanken werden hauptsächlich zur Verwaltung von Anwendungen wie Business Intelligence, Data Warehouses, Bibliothekskartenkatalogen und CRM verwendet. Datenbank NoSQL ist ein Datenbanktyp, der zusätzlich zur Multirelationalität ein Graphenmodell verwendet.

Knoten im Speicher werden Kanten jeder Entität zugewiesen, während Beziehungen Knoten-IDs zugewiesen werden. Dies ist ein idealer Ort, um Beziehungen aufzubauen, da bereits Daten vorhanden sind. Diese Art von Datenbank wird hauptsächlich in Anwendungen wie sozialen Netzwerken und Datenanalyse verwendet. Dokumentorientierte NoSQL-Datenbanken wie MongoDB können mit dynamischen Schemas zum Speichern von Dokumenten erstellt werden. Die Lösung enthält eine Funktion, die Dokumente mithilfe von JavaScript indiziert, transformiert und kombiniert, und der JSON-Datenaustausch wird verwendet, um Dokumente in CouchDB zu speichern und zu verarbeiten. Oracle NoSQL Database wurde entwickelt, um Schlüsselwert- und JSON-Tabellendatenmodelle zu unterstützen, und es kann entweder lokal oder über die Cloud darauf zugegriffen werden. InfiniteGraph, eine spezialisierte Graphdatenbank, wird verwendet, um Graphdatenmodelle auszuführen.

Die Plattform ist skalierbar, plattformübergreifend, Cloud-betrieben und wurde mit dem Ziel entwickelt, hohe Durchsatzanforderungen zu erfüllen. In seiner 'DO'-Abfragesprache unterstützt es komplexe graphen- und wertbasierte Abfragen. Diese Technologie hat ein breites Publikum in einer Vielzahl von Branchen gefunden, darunter Gesundheitswesen, Telekommunikation, Cybersicherheit, Finanzen, Fertigung und Netzwerke.

Nosql-Datenbanken: Warum sie besser für Big Data und Echtzeit-Webanwendungen geeignet sind

Datenbank NoSQL-Datenbanken werden in einem breiteren Anwendungsspektrum eingesetzt als tabellenbasierte SQL-Datenbanken, da sie für diese Anwendungen besser geeignet sind. NoSQL-Systeme werden manchmal als „Not Only SQL“ oder „Not Only SQL“ bezeichnet. Sie können SQL-ähnliche Abfragesprachen unterstützen oder neben SQL-Datenbanken in polyglott-persistenten Architekturen sitzen.

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken werden immer beliebter, da das Datenvolumen, das von Anwendungen und Benutzern generiert wird, weiter zunimmt. Sie eignen sich besonders gut für den Umgang mit großen Mengen unstrukturierter Daten wie Social-Media-Posts, Weblogs und Sensordaten. Einer der Vorteile von nosql - Datenbanken ist , dass sie viel einfacher und kostengünstiger skaliert werden können als traditionelle relationale Datenbanken .

Daten werden in Dokumenten gespeichert und nicht in Datenbanken, die auf relationalen Daten basieren. Sie sind so konzipiert, dass sie flexibel und skalierbar sind und schnell auf moderne Geschäftsanforderungen in Bezug auf das Datenmanagement reagieren können. Eine NoSQL-Datenbank kann Daten auf verschiedene Arten speichern, darunter in einer reinen Dokumentendatenbank, einem Schlüsselwertspeicher, einer Datenbank mit breiten Spalten oder einer Diagrammdatenbank. Global-2000-Unternehmen führen NoSQL-Datenbanken schnell ein, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Schuld daran sind fünf Trends, die eine Reihe von technischen Herausforderungen mit sich bringen, die für die meisten relationalen Datenbanken zu schwierig zu bewältigen sind. Aufgrund des festen Datenmodells sind relationale Datenbanken ein großes Problem für die agile Entwicklung. Wenn NoSQL verwendet wird, wird ein Anwendungsmodell verwendet, um das Datenmodell zu definieren.

Eine NoSQL-Implementierung gibt nicht vor, wie Daten in Zukunft modelliert werden müssen. JSON ist das De-facto-Format für die Datenspeicherung in einer dokumentenorientierten Datenbank. Ein optimierter Anwendungsentwicklungsprozess reduziert sowohl den Overhead als auch den Zeitaufwand für beide ORM-Frameworks. Der neu veröffentlichte Couchbase Server 4.0 fügt N1QL (ausgesprochen Nickel) als leistungsstarke Abfragesprache hinzu, die es ermöglicht, SQL in JSON zu übersetzen. Es unterstützt nicht nur standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen, sondern auch Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und andere Funktionen. Verteilte NoSQL-Datenbanken, die in großem Maßstab betrieben werden und keinen Single Point of Failure aufweisen, bieten eine Fülle von betrieblichen Vorteilen. Wenn Kunden ihre Geschäfte online über Apps und Web abwickeln, wird die Verfügbarkeit einer Anwendung immer wichtiger.

NoSQL-Datenbanken sind einfach einzurichten, zu konfigurieren und zu skalieren. Es wurde entwickelt, um Ihnen das Lesen, Schreiben und Speichern von Daten zu ermöglichen. Darüber hinaus können sie in einer Vielzahl von Größenordnungen verwendet werden, einschließlich der Verwaltung und Überwachung von Clustern aller Größen. Sie können mithilfe einer verteilten NoSQL-Datenbank zwischen Rechenzentren replizieren – es muss keine zusätzliche Software installiert werden. Darüber hinaus ermöglicht es die sofortige Implementierung von Hardware-Routern, sodass Anwendungen nicht darauf warten müssen, dass die Datenbank ein Problem erkennt, und dann einen eigenen Wiederherstellungsprozess durchführen. Eine NoSQL-Datenbank wird für die heutigen Web-, Mobil- und Internet-of-Things-Anwendungen immer wichtiger.

Nosql-Datenbanken vs. Relationale Datenbanken

Was ist der Unterschied zwischen einer Nosql-Datenbank und einer relationalen Datenbank?
Eine NoSQL-Datenbank hingegen enthält keine Zeilen, während eine relationale Datenbank dies tut. relationale Datenbanken, die aus durch Spalten verknüpften Tabellen bestehen und als NoSQL-Datenbanken bezeichnet werden, speichern Daten anders. NoSQL-Datenbanken speichern Daten in Spalten statt in Tabellen.