So wählen Sie die richtige NoSQL-Datenbank aus

Nosql-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken , die in der Regel skalierbarer und leistungsfähiger sind als ihre relationalen Gegenstücke. Sie werden häufig in Big-Data-Anwendungen verwendet, bei denen die Daten zu groß oder zu komplex sind, um von einer relationalen Datenbank effektiv verwaltet zu werden. Nosql-Datenbanken können grob in vier Hauptkategorien eingeteilt werden: Schlüsselwertspeicher, Dokumentspeicher, Spaltenspeicher und Graphdatenbanken. Jede Art von nosql-Datenbank hat ihre eigenen einzigartigen Eigenschaften, aber alle nosql-Datenbanken haben einige gemeinsame Merkmale, wie z. B. Schemafreiheit, horizontale Skalierbarkeit und Unterstützung einer einfachen Replikation.

Es handelt sich um eine Datenbankstruktur, die mit einer Vielzahl von Speichertypen angepasst werden kann. Eine NoSQL-Datenbank kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aufnehmen. Dokumentdatenbanken sind datenbankähnliche Datenbanken, die Dokumente mithilfe von Zeichenfolgen, Pfaden oder URLs speichern. Eine Key-Value-Datenbank mit hoher Performance ist die einfachste Version einer No-SQL-Datenbank. Die Daten werden in Knoten und Kanten in einer Graphdatenbank gespeichert. Die Knoten stellen Informationen über Personen, Orte und Dinge dar, und die Kanten stellen die Verbindungen zwischen ihnen dar. Wenn Sie eine NoSQL-Datenbank verwenden, werden Befehle wie GET, PUT und DELETE verwendet, um mit den gespeicherten Daten zu interagieren.

Dies ist bei NoSQL nicht der Fall, da keine strukturierten Daten erforderlich sind. NoSQL-Datenbanken speichern Daten, die nicht auf eine bestimmte Weise strukturiert sind.

Eine NoSQL-Datenbank kann aus einer reinen Dokumentendatenbank, einem Key-Value-Store, einer Wide-Column-Datenbank oder einer Graph-Datenbank bestehen.

MongoDB, CouchDB, CouchBase, Cassandra, HBase, Redis, Riak und Neo4J sind nur einige der verfügbaren NoSQL-Datenbanken. Dokumentorientierte NoSQL-Datenbanken umfassen MongoDB, CouchDB, CouchBase, Amazon SimpleDB, Riak und Lotus Notes.

Was gilt für NoSQL-Datenbanken? Anstatt sich auf die Leistung zu konzentrieren, geht es ihnen um die Transaktionskonsistenz.

Was sind die grundlegenden Merkmale eines Nosql-Datenbankquizlets?

Kurz gesagt bezieht sich NoSQL auf nicht-relationale Datenbankmodelle und SQL; daher der Name NoSQL , da sie hochgradig verteilte Datenbankarchitekturen unterstützen, hochskalierbar, hochverfügbar und fehlertolerant sind und sehr große Daten (z

Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken speichern NoSQL-Datenbanken Daten in einem anderen Format. Zu den Dokumenttypen gehören Schlüsselwertausdrücke, Breitspaltenausdrücke und Diagramme. Seit den späten 2000er Jahren sind die Kosten für die Speicherung von Daten dramatisch gesunken, was zur Entwicklung von NoSQL-Datenbanken geführt hat. Entwickler können eine große Menge unstrukturierter Daten in der Cloud speichern, sodass sie wählen können, wie sie die Daten formatieren und speichern. Dokumentendatenbanken, Key-Value-Datenbanken, Wide-Column-Stores und Graph-Datenbanken sind nur einige Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Da keine Verknüpfungen erforderlich sind, werden Abfragen viel schneller abgeschlossen. Ein Anwendungsfall kann so ernst sein wie das Speichern kritischer Finanzdaten auf einem Smartphone oder so spielerisch wie das Speichern von IoT-Messwerten aus einer intelligenten Katzentoilette.

Der Zweck dieses Tutorials ist es zu erklären, wie und warum eine NoSQL-Datenbank gewählt werden sollte. Zusätzlich zu den oben besprochenen Themen werden wir einige Missverständnisse über NoSQL-Datenbanken untersuchen. Laut database-engines.com ist MongoDB die beliebteste nichtrelationale Datenbank der Welt. Mit diesem Tutorial können Sie eine MongoDB-Datenbank abfragen, ohne etwas auf Ihrem Computer zu installieren. MongoDB-Datenbanken werden in einem Cluster gespeichert. Atlas kann mit dem Speichern von Daten beginnen, nachdem Sie einen Cluster eingerichtet haben. Sie können den Atlas Data Explorer, die MongoDB Shell oder den MongoDB Compass verwenden, um Ihre eigene Datenbank mit einer der drei Sprachen zu erstellen.

In diesem Beispiel müssen Sie den Beispieldatensatz von Atlas importieren. NoSQL-Datenbanken bieten Entwicklern eine Reihe von Vorteilen, darunter Flexibilität bei Datenmodellen, horizontale Skalierung, blitzschnelle Abfragefunktionen und Benutzerfreundlichkeit. Mit dem Daten-Explorer können Dokumente hinzugefügt, bearbeitet und gelöscht werden. Ein Aggregations-Framework ist ein äußerst leistungsfähiges Werkzeug zur Analyse von Daten. Am einfachsten ist es, in Atlas und Atlas Data Lake gespeicherte Diagrammdaten zu erstellen.

Dokumentorientierte NoSQL-Datenbanken werden in zwei Typen eingeteilt: Schlüsselwert-NoSQL-Datenbanken und Schlüsselwert-NoSQL-Datenbanken. Jedes Dokument in einer dokumentenorientierten Datenbank kann mit einer eindeutigen Kennung identifiziert werden, wodurch die Datenbank Daten als Dokumente speichern kann. Die Key-Value Stores paaren ein Datenelement mit einem bestimmten Wert in einer bestimmten Reihenfolge. NoSQL gewinnt aufgrund seiner Fähigkeit, das traditionelle relationale Datenbankmodell zu ersetzen, an Popularität. Dieses System soll schneller, effizienter und skalierbarer sein. Darüber hinaus können NoSQL-Datenbanken aufgrund ihrer Fähigkeit, Datenänderungen zu tolerieren, größere Transaktionen gleichzeitig mit herkömmlichen Datenbanken verarbeiten. Ein NoSQL-Datenbankmodell ist eine Instanz eines bestimmten Typs von Datenbankverwaltungssystem (DBMS). Aufgrund ihrer Fähigkeit, traditionelle relationale Datenbanken zu ersetzen, wird diese Technologie schnell populär. Das Ziel von NoSQL ist es, es schneller, effizienter und skalierbarer zu machen. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken toleranter gegenüber Datenänderungen als herkömmliche Datenbanken und können eine größere Anzahl von Transaktionen gleichzeitig verarbeiten.

Was sind drei Funktionen von Nosql?

Flexible Schemata gehören zu den Merkmalen einer NoSQL-Datenbank. Eine horizontale Skalierung ist möglich. Schuld an den hohen Abfrageraten ist ein Datenmodell. Dieses Tool ermöglicht die einfache Entwicklung von Anwendungen.

Auswahl der richtigen Nosql-Datenbank für Ihre Bedürfnisse

Es gibt verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Bevor Sie eine Entscheidung treffen, sollten Sie verstehen, was Sie von der Datenbank erwarten. In diesem Artikel finden Sie drei Beispiele.
MongoDB ist eine beliebte Wahl zum Speichern von Daten in einer leicht durchsuchbaren und aktuellen Weise. Dieses Tool ist ideal für E-Commerce-Sites und Webanwendungen, die häufig aktualisiert und schnell weiterentwickelt werden müssen. MongoDB kann auch zum Speichern von Daten verwendet werden, auf die aus Tabellen nicht leicht zugegriffen werden kann.
Die CouchDB-Datenbank ist eine ausgezeichnete Wahl zum Speichern von Daten, auf die mehrere Benutzer zugreifen müssen. Es kann verwendet werden, um Webanwendungen zu erstellen oder große Mengen an Spieldaten für große Multiplayer-Spiele zu speichern. Dokumentenspeicher, die auch in CouchDB verfügbar sind, machen es einfach, Daten in einem Cloud-Speicherdienst zu verwalten und zu durchsuchen.
Der CouchBase-Datenspeicher ist eine fantastische Wahl zum Speichern von Daten, auf die mehrere Benutzer gleichzeitig zugreifen müssen. CouchBase hat auch eine Funktion namens Indizierung, die es Benutzern ermöglicht, in Echtzeit nach Daten zu suchen.

Was ist das Merkmal der Nosql-Datenbank Mcq?

Nosql-Datenbanken zeichnen sich durch ihre Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit und Flexibilität aus. Sie werden häufig in Situationen verwendet, in denen herkömmliche relationale Datenbanken nicht gut geeignet sind, z. B. wenn Daten unstrukturiert sind oder horizontale Skalierbarkeit erforderlich ist.

Datenbank-MCQs enthalten Merkmale, die denen einer Datenbank ähneln. Das kostenlose PDF finden Sie unten. Laden Sie die Antwort auf die objektive Frage für die Eigenschaften des Datenbank-Quiz herunter und speichern Sie sie. Die neueste Ausgabe der beliebten monatlichen MCQ-Quizreihe, das Characteristics Of Database Quiz, bietet Antworten auf Fragen aus der Reihe. Oracle Database ist die beliebteste Datenbank für Online-Transaktionsverarbeitung, Data Warehousing und gemischte Datenbank-Workloads. Oracle Corporation ist das Unternehmen, das die Oracle-Datenbank entwickelt und vermarktet. Es handelt sich um eine Allzweckdatenbank, die für die Online-Transaktionsverarbeitung, Data Warehousing und gemischte Workload-Workloads verwendet wird.

Eine Oracle-Datenbank kann nicht mehr als sechzehn Tabellen haben. Ein solcher Server speichert Daten an einem zentralen Ort und kann regelmäßig gesichert werden. Objektrelationale Datenbankverwaltungssysteme (ORDBMS) implementieren objektorientierte Funktionen wie benutzerdefinierte Typen, Vererbung und Polymorphie. Eine Datenbank kann eine Vielzahl von Tabellen enthalten. Jede Datendatei in der Datenbank kann bis zu 65.536 Dateien enthalten. Der Begriff DBMS bezieht sich auf ein Allzweck-Softwaresystem, das die Erstellung, Änderung und gemeinsame Nutzung von Datenbanken zwischen Benutzern und Anwendungen ermöglicht. Ein Datenbankserver wird verwendet, um Datenbanken zu speichern und zu verwalten, die auf dem Server gespeichert sind, und um Benutzern den Zugriff auf die Datenbanken zu ermöglichen. Ein Spiralmodell ist ein risikogesteuerter Prozessmodellgenerator, der von Softwareentwicklern verwendet werden kann, um ihre eigenen Prozessmodelle zu generieren.

Ein NoSQL-Datenbankverwaltungssystem (DBMS) verwendet eine Vielzahl von nicht relationalen Datenspeichern, z. B. Dateisysteme, Objektspeicher, Schlüsselwertspeicher und spaltenorientierte Speicher, um Daten zu speichern. Herkömmliche Datenbanken, die typischerweise auf hierarchisch miteinander verknüpften Tabellen basieren, waren Anfang der 2000er Jahre die Ursache des Problems.
NoSQL-Datenbanken sind skalierbarer und effizienter als herkömmliche relationale Datenbanken, und das Fehlen eines klar definierten Schemas macht sie flexibler und einfacher zu verwalten. Darüber hinaus ist es kostengünstiger zu implementieren und zu warten als ein herkömmliches DBMS, da seine Datenbeschränkungen weniger streng sind.

Was sind die Hauptmerkmale von Nosql-Systemen im Bereich Datenmodelle?

Die drei wichtigsten Merkmale einer NoSQL-Datenbank sind Scale-out, Replikation und flexible Datenstruktur.

Was sind die Hauptmerkmale von NOSQL-Systemen in den Bereichen Datenmodellierung und Abfragesprachen? Erläutern Sie die größten Herausforderungen, denen Sie in Ihrer Karriere als Software-Ingenieur begegnen werden. Legacy-Herausforderungen sind solche, die mit der Wartung und Aktualisierung kritischer Unternehmenssoftware verbunden sind. Es wird für Systeme immer schwieriger, als verteilte Systeme über Netzwerke hinweg zu arbeiten. Ein EC Partial Uses wird von Unternehmen verwendet, um einen Teil ihrer Geschäfte online sowie einige ihrer Offline-Aktivitäten abzuwickeln. Eine E-Commerce-Transaktion, bei der keine physischen Waren oder Dienstleistungen geliefert werden, wird als reiner elektronischer Handel bezeichnet. Unternehmen mit teilweisem E-Commerce haben einen physischen Standort für ihre Waren und Dienstleistungen, haben aber eine Online-Präsenz.

Der Schlüsselwertspeicher ist das einfachste und am wenigsten komplexe NoSQL-Datenmodell und wurde für schnellere Lese- und Schreibvorgänge entwickelt. Daten werden in Paaren von Schlüsseln und Werten gespeichert, die in einem Schlüsselwert gespeichert werden. Wenn ein Client einen Wert anfordert, sucht ein Server nach dem damit verbundenen Schlüssel und gibt den entsprechenden Wert zurück. Ähnlich wie Schlüsselwertspeicher speichern Spalten Werte und Schlüssel in Spalten, aber die Schlüssel sind Spalten einer Tabelle und die Werte werden in Spalten gespeichert. Ein spaltenorientierter Speicher ermöglicht Ihnen im Gegensatz zu einem Schlüsselwertspeicher die Suche nach Werten anhand des Spaltennamens. Daten werden in graphbasierten Speichern für eine vernetzte Umgebung gespeichert. Die Knoten und Kanten in einem Diagramm werden als Daten gespeichert. Die Knoten stellen Datenelemente dar, und jede Kante stellt eine Beziehung zwischen diesen Knoten dar. Dokumentorientierte Speicher und spaltenorientierte Speicher sind insofern ähnlich, als die Schlüssel Dokumente und keine Werte sind. Der dokumentorientierte Speicher kann verwendet werden, um anhand des Dokumentnamens nach Werten zu suchen. Schlüsselwertsysteme, Dokumente und Diagramme sind einige der Datenmodelle, die in NoSQL-Datenbanken verfügbar sind. Datenbankoperationen bieten Atomaritäts-, Konsistenz-, Isolations- und Dauerhaftigkeitseigenschaften (ACID): Atomarität erfordert nur eine Transaktion, nicht viele. Die vier Arten von NoSQL-Datenbanken sind Schlüssel-Wert-Paare, Spalten, graphbasierte Datenbanken und dokumentorientierte Datenbanken. Sie können mithilfe eines dokumentorientierten Speichers nach Dokumenten suchen.

Die Vor- und Nachteile eventueller Konsistenz

Daten in einem weichen Zustand sind möglicherweise nicht aktuell oder konsistent mit dem, was derzeit vorhanden ist.
Konsistenz: Es ist nicht ungewöhnlich, dass sich die Datenbank zu einem bestimmten Zeitpunkt ändert, aber sie wird wahrscheinlich auch im Laufe der Zeit konstant bleiben.

Nosql-Datenbankstruktur

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die nicht die traditionelle tabellenbasierte Struktur einer relationalen Datenbank verwendet. NoSQL-Datenbanken werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet, die große Datenmengen schnell speichern und verarbeiten müssen.

Dokumentdatenbanken speichern Daten statt Zeilen in NoSQL-Datenbanken. Da die Anforderungen an die Datenverwaltung von Unternehmen steigen, müssen sie flexibel, skalierbar und in der Lage sein, schnell zu reagieren. Es gibt viele verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, aber reine Dokumentendatenbanken, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graphdatenbanken sind Beispiele. Enterprise NoSQL-Datenbanken entwickeln sich schnell zur De-facto-Plattform für unternehmenskritische Anwendungen in den größten Unternehmen der Welt. Es gibt fünf Haupttrends, die technische Herausforderungen mit sich bringen, die für die meisten relationalen Datenbanken zu schwierig zu handhaben sind. Aufgrund ihres festen Datenmodells stellt die relationale Datenbank ein großes Problem für die agile Entwicklung dar, da sie diese nicht unterstützen kann. Ein NoSQL-Datenmodell basiert auf einem Anwendungsmodell.

In NoSQL gibt es keine statische Möglichkeit zu definieren, wie die Daten modelliert werden sollen. Das De-facto-Format zum Speichern von Daten in einer dokumentenorientierten Datenbank ist JSON. Durch diese Methode kann ein ORM-Framework eliminiert und die Anwendungsentwicklung vereinfacht werden. N1QL (ausgesprochen Nickel) ist eine SQL- und JSON-Abfragesprache, die mit Couchbase Server 4.0 eingeführt wurde. Neben den standardmäßigen SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen kann es auch Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und andere Funktionen verarbeiten. Eine verteilte NoSQL-Datenbank ist eine robuste Datenbank, die auf einer Scale-out-Architektur basiert und keinen Single Point of Failure aufweist. Da ein Großteil der Kundeninteraktion online über Web und mobile Apps stattfindet, wird die Verfügbarkeit immer wichtiger.

NoSQL-Datenbanken sind einfach zu konfigurieren, zu installieren und zu skalieren. Sie wurden entwickelt, um Informationen lesen, schreiben und speichern zu können, und sie wurden unter diesem Gesichtspunkt gebaut. Sie können in jeder Größenordnung ausgeführt werden, unabhängig davon, ob sie kleine oder große Cluster verwalten und überwachen. Jedes Rechenzentrum repliziert seine Datenbank mit seiner eigenen Software, sodass für eine NoSQL-Datenbank keine zusätzliche Software erforderlich ist. Darüber hinaus ermöglicht es eine sofortige Notfallwiederherstellung über Hardware-Router, da Anwendungen nicht warten müssen, bis die Datenbank ein Problem entdeckt und ihre eigene Wiederherstellung durchführt. Mit der wachsenden Popularität von NoSQL-Datenbanken wird es immer beliebter, Web-, Mobil- und IoT-Anwendungen mit ihnen zu entwickeln.

Beispiel einer Nosql-Datenbank

Beispiele hierfür sind NoSQL-Datenbanken mit mehreren Modellen wie OrientDB, ArangoDB und MarkLogic Server.

Es kann eine NoSQL-Datenbank verwendet werden, bei der es sich um eine Art nicht relationale Datenbank handelt, die Daten nicht auf die gleiche Weise speichert wie relationale Datenbanken. Eine NoSQL-Datenbank muss nicht schemagesteuert sein, erfordert keinen Join und ist einfach zu skalieren. Es ist für verteilte Datenspeicher gedacht, die das Herzstück einer NoSQL-Datenbank bilden, um enorme Speicheranforderungen zu erfüllen. Jeden Tag sammeln Twitter, Facebook, Google und andere Unternehmen Terabytes an Benutzerdaten. Die Shared-Nothing-Architektur verteilter NoSQL-Datenbanken impliziert, dass die Datenbank nicht über eine einzelne Steuereinheit oder einen einzelnen Speicher verfügt. Dadurch müssen nicht mehrere Datenbanken für dieselben Daten bereitgestellt und verwaltet werden. Da die Daten unabhängig von der Anzahl der kopierten Kopien immer verfügbar sind, profitiert die Verwendung einer verteilten Datenbank davon.

Ein Schlüssel-Wert-Speicher ist eine Struktur, in der alle Objekte gehalten und bewertet werden. Column Family Stores speichern und verarbeiten extrem große Datenmengen in einer Vielzahl von Maschinen. Eine Dokumentendatenbank ist im Wesentlichen eine Sammlung zuvor versionierter Dokumente mit zugehörigen Schlüsselwertsammlungen. Halbstrukturierte Dokumente werden in Formaten wie JSON gespeichert. SQL und andere deklarative Abfragesprachen sind nicht für Graphdatenbanken konzipiert. Anstatt zu versuchen, diese Datenbanken abzufragen, steht das Datenmodell im Mittelpunkt. Da RESTful-Schnittstellen ein gemeinsames Merkmal von NoSQL-Plattformen sind, können Sie sich darüber mit Ihren Daten verbinden.

Eine Graphdatenbank ist im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank eine multirelationale Datenbank, in der Tabellen in einer Konstante verknüpft sind. Eine Graphdatenbank integriert ein End-to-End-Backend, um mehrere Datenmodelle gleichzeitig zu verarbeiten. Datenbanken mit mehreren Modellen sind ein neues Konzept in der NoSQL-Welt und werden in Zukunft immer beliebter. Eine vollständige Liste der beliebtesten Datenbanken und ihrer Trends finden Sie unter http://db-engines.com/en/ranking.html.

Nosql-Datenbanken: Warum Mongodb führend ist

Eine Reihe wichtiger Merkmale von MongoDB sind die Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit und die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten. Darüber hinaus unterstützt es die meisten der beliebtesten Programmiersprachen und Plattformen.
BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j und CouchDB sind nur einige der heute auf dem Markt erhältlichen NoSQL-Datenbanken. Alle diese Datenbanken enthalten eine Reihe von Datenspeicheroptionen, einschließlich Text, Grafiken und Schlüssel-Wert-Paaren, aber sie unterscheiden sich in Bezug auf die Funktionen.

Vorteile von Nosql

Nosql-Datenbanken haben viele Vorteile gegenüber herkömmlichen SQL-Datenbanken . Sie sind viel skalierbarer und können viel mehr Daten verarbeiten. Sie sind auch viel schneller und effizienter.

Der Hauptzweck von NoSQL-Datenbanken besteht darin, Benutzern zu dienen, anstatt herkömmliche relationale Datenbanken zu ersetzen. Infolgedessen sind NoSQL-Datenbanken in der Regel skalierbarer und leistungsfähiger als ihre relationalen Gegenstücke. Die Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit ihrer Datenmodelle können erhebliche Vorteile gegenüber dem relationalen Modell für Cloud Computing darstellen, insbesondere im Vergleich zum relationalen Modell. Wenn die Daten gespeichert oder abgerufen werden, sind weniger Transformationen erforderlich. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, Daten zu speichern und abzurufen, was es einfacher denn je macht. Es gibt zahlreiche NoSQL-Datenbanken , die die Flexibilität von Schemas ermöglichen und es dem Entwickler ermöglichen, die Eigenschaften der Sprache zu steuern. Außerdem kann sich die Datenbank dadurch schneller an neue Datentypen anpassen.

Infolgedessen können NoSQL-Datenbanken Daten in nativen Formaten speichern, anstatt sie in einen Speicher konvertieren zu müssen. Die meisten NoSQL-Datenbanken haben eine große Community von Entwicklern um sich herum. Die Verwendung eines Clusters von Computern zum Erstellen einer Datenbank ermöglicht es der Datenbank auch, sich automatisch zu erweitern und zu verkleinern.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken haben viele Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken, z. B. die Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu speichern, ACID-konform zu sein und in der Cloud entwickelt zu werden. Darüber hinaus haben nosql-Datenbanken einige Nachteile, z. B. dass sie weniger kompatibel mit SQL-Anweisungen sind und die Unterstützung für Arbeitsabfragen möglicherweise komplexer ist. Die Verwendung einer nosql-Datenbank bietet zahlreiche Vorteile und ist für eine Reihe von Anwendungen eine praktikable Option.

Nosql-Datenbankvergleich

SQL ist nicht mit NoSQL-Datenbanken kompatibel, was bedeutet, dass Sie eine manuelle Abfragesprache benötigen, um Ihre Datenbank zu verwalten. Schließlich sind NoSQL-Datenbanken deutlich weniger stabil und haben typischerweise weniger Fähigkeiten als relationale Datenbanken, weil sie relativ neu sind.

Daten in einer nicht-relationalen Datenbank werden in Tabellenbeziehungen gespeichert, die auch als Nicht-SQL-Datenbanken bezeichnet werden. Cassandra, MongoDB und Apache HBase sind derzeit drei der beliebtesten NoSQL-Datenbanken auf dem Markt. Mit diesem Leitfaden können Sie die NoSQL-Datenbanken Ihrer beiden Unternehmen vergleichen. Cassandra ist eine ausgezeichnete Wahl für Column Store- und Datenbankverwaltungssysteme. MongoDB und Cassandra verwenden keine masterlose Ringarchitektur wie Cassandra. Sie benötigen eine manuelle Abfragesprache, wenn Sie NoSQL verwenden, da SQL damit nicht kompatibel ist, sodass Ihr System langsamer und komplexer wird. DoubleClick musste sich den Herausforderungen der Bereitstellung von Internetanzeigen mit Agilität und Skalierbarkeit stellen, weshalb zunächst MongoDB erstellt wurde.

HBase ist eine kostenlose, auf mehrere Spalten verteilte Open-Source-Datenbank, die auf HDFS aufbaut und von Google Bigtable unterstützt wird. Die primäre Replikatarchitektur von HBase ermöglicht im Gegensatz zu Cassandra einen Single Point of Failure. Das SolarWinds DPM-Tool wird von Open-Source- und NoSQL-Datenbankadministratoren verwendet, um die Leistung zu überwachen und zu optimieren. DPM ist eine SaaS-Plattform mit einer einfach zu bedienenden Weboberfläche, mit der Sie von jedem Ort aus darauf zugreifen können. HBase ist eine großartige Lösung für hohe Workloads, die eine große Anzahl von Datensätzen und schreibintensive Anwendungen erfordern.

Netflix Wahl von Mongodb

Netflix hat sich für MongoDB entschieden, um die Datenbank für unsere Webanwendungen zu verwalten. Aufgrund seiner Skalierbarkeit, Flexibilität und Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, kann es große Datenmengen verarbeiten. Es gibt auch eine große Community von Menschen, die zu MongoDB beitragen, wodurch es einfach zu erlernen und zu warten ist.

Nosql-Anwendungsbeispiele

Nosql-Datenbanken werden häufig für stark frequentierte Websites und Anwendungen verwendet, bei denen sich die Daten ständig ändern. Sie werden auch für umfangreiche Datenanalysen und Data Warehousing verwendet. Einige beliebte Nosql-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra und Hadoop.

Für welche Kategorie von Nosql-Datenbanken wird empfohlen, Daten nicht zu teilen?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von der konkreten Anwendung und dem Anwendungsfall abhängt. Es wird jedoch im Allgemeinen nicht empfohlen, Daten in einem Schlüsselwertspeicher oder einer dokumentorientierten Datenbank zu fragmentieren. Diese Datenbanksysteme sind so konzipiert, dass sie ohne Sharding skalierbar und leistungsfähig sind, sodass das Hinzufügen von Sharding die Leistung tatsächlich beeinträchtigen kann.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Die NoSQL-Datenbank hat viele Vorteile gegenüber einer herkömmlichen relationalen Datenbank. Sie können mehr Daten verarbeiten, besser skalieren und bieten mehr Flexibilität. Darüber hinaus erleichtern sie Entwicklern die Verwendung, da sie über eine benutzerfreundlichere Oberfläche verfügen.
Es ist die gebräuchlichste Methode, um einen Datensatz in Teile aufzuteilen. Shauling ermöglicht es, Daten auf verschiedenen Servern zu speichern, was die Verwaltung der Datensätze vereinfacht. Es wird in NoSQL-Datenbanken unterstützt, die für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt sind.