Verpasst Microsofts SQL Server etwas, indem er keine NoSQL-Funktionen anbietet?

Microsoft ist seit langem ein wichtiger Akteur in der Welt der relationalen Datenbanken, wobei ihr Flaggschiffprodukt SQL Server eines der beliebtesten Datenbankverwaltungssysteme auf dem Markt ist. In den letzten Jahren zeichnet sich jedoch ein zunehmender Trend weg von relationalen Datenbanken hin zu sogenannten NoSQL-Datenbanken ab. Diese neueren Datenbanksysteme sind skalierbarer und einfacher zu handhaben und wurden von vielen großen Webunternehmen wie Facebook, Google und Netflix übernommen. Warum hat Microsoft SQL Server keine NoSQL-Funktionen hinzugefügt? Es gibt einige mögliche Gründe. Erstens könnte Microsoft das Gefühl haben, dass sie auf dem Markt für relationale Datenbanken bereits gut positioniert sind und keine Notwendigkeit sehen, eine größere Änderung an ihrem Flaggschiffprodukt vorzunehmen. Zweitens möchten sie den Verkauf ihrer anderen Datenbankprodukte wie Azure SQL Database möglicherweise nicht kannibalisieren. Was auch immer der Grund sein mag, es scheint unwahrscheinlich, dass Microsoft in absehbarer Zeit NoSQL-Funktionen zu SQL Server hinzufügen wird. Dies lässt Benutzern, die Microsoft-Produkte für ihre NoSQL-Anforderungen verwenden möchten, zwei Möglichkeiten: Verwenden Sie ein separates NoSQL-Datenbanksystem oder verwenden Sie eines der vielen Tools von Drittanbietern, die es SQL Server ermöglichen, mit NoSQL-Daten zu arbeiten.

Stellt Microsoft eine Nosql-Datenbank bereit?

NoSQL-Datenbanken haben eine Vielzahl von Optionen zum Hosten oder Bereitstellen auf Microsoft Azure. MongoDB, Gremlin und Cassandra sind nur einige der über Azure verfügbaren NoSQL-NoSQL-Dienste.

Nosql-Datenbanken: Das Beste aus beiden Welten

RavenDB ist eine NoSQL-Datenbank, mit der Sie die Vorteile einer NoSQL-Datenbank mit den Vorteilen einer relationalen Datenbank kombinieren können. Darüber hinaus bietet es vollständige Transaktionsdatenintegrität (ACID), sodass Sie es mit Ihren vorhandenen SQL-Datenbanken verwenden können, um beide Arten der Datenintegrität zu maximieren. Oracle NoSQL Database Cloud Service ermöglicht Entwicklern das Erstellen von Anwendungen mit Dokumenten-, Spalten- und Schlüsselwert-Datenbankmodellen mit vorhersagbaren Reaktionszeiten im Millisekundenbereich und Datenreplikation für Hochverfügbarkeit. Azure Cosmos DB für NoSQL ist ein nativer NoSQL-Dienst, mit dem Sie auf nicht relationale Weise eine Verbindung mit dem Dokumentdatenmodell herstellen können. Es kann native JSON-Dokumente beliebig in einer Vielzahl von Schemas speichern.

Unterstützt SQL Server Nosql?

SQL Server unterstützt keine NoSQL-Datenbanken. NoSQL-Datenbanken sind nicht relational und daher nicht mit SQL Server kompatibel.

In den späten 2000er Jahren wurden NoSQL-Datenbanken entwickelt, um zu skalieren, schnell abzufragen und die Programmierung zu vereinfachen. Die Flexibilität von NoSQL-Datenbanken sowie die Skalierbarkeit und Einfachheit der Entwicklung mit ihnen machen sie ideal zum Erstellen von Datenstrukturen. Auf SQL (Structured Query Language)-Datenbanken mit starren, komplexen, tabellarischen Schemata wird typischerweise unter Verwendung relationaler Datenbanken zugegriffen. ACID-Transaktionen mit mehreren Dokumenten können jetzt in MongoDB 4.0 verarbeitet werden, und MongoDB 4.2 enthält die Fähigkeit, mehrere Sharding-Cluster zu umfassen. Datenmodelle stehen in diesem Abschnitt an erster Stelle. NoSQL-Datenbanken sind häufig eher für Abfragen als für die Reduzierung von Datenduplizierungen optimiert. Komprimierung ist auch in einigen Nr.

Nein. SQL-Datenbanken, um den Speicherbedarf zu reduzieren. Graphdatenbanken sind ausgezeichnete Werkzeuge zur Analyse von Beziehungen, aber möglicherweise nicht ausreichend für den alltäglichen Abruf. Die Verwendung von MongoDB oder einer anderen Datenbank ist nützlich, wenn Sie sie für einen bestimmten Zweck verwenden möchten. Das Whitepaper Where to Use MongoDB hilft Ihnen bei der Bestimmung, welche Datenbank für Sie geeignet ist. Eine der einfachsten Möglichkeiten, mit NoSQL-Datenbanken zu beginnen, ist die Verwendung von MongoDB Atlas. Sie können MongoDB online kostenlos an der MongoDB University lernen, die vollständige Online-Schulungen anbietet.

Auswahl der richtigen Datenbank

Die Entscheidung für den Einsatz einer Datenbank wird letztlich von den Besonderheiten des Projekts sowie den Bedürfnissen der Nutzer getroffen.

Warum Sql und nicht Nosql verwenden?

SQL-Datenbanken ermöglichen eine effiziente Datenverarbeitung und tabellenübergreifende Datenzusammenführung, wodurch komplexe Abfragen für strukturierte Daten wie Ad-hoc-Anforderungen einfacher durchgeführt werden können. Mit zunehmender Komplexität der Abfragen wird es schwieriger, Konsistenz zwischen Produkten zu finden, die NoSQL-Datenbanken verwenden.

Um die richtige Cloud-Datenbank auszuwählen, müssen Sie zunächst überlegen, wie Ihre Daten aussehen und wie Sie sie abfragen werden, sowie Ihre Anforderungen an die Skalierbarkeit. Je nachdem, welchen Datenbanktyp Sie verwenden, sind SQL (Structured Query Language) oder NoSQL (Not only SQL) die gängigsten. In dieser dritten Folge von Big Data in der Cloud gehen wir auf einige Tipps und Tricks ein. Eine NoSQL-Datenbank kann verwendet werden, um Daten wie Artikelinhalte, Beiträge in sozialen Medien und andere Arten von unstrukturierten Daten zu speichern. Mögliche Datentypen sind graphbasierte, datenorientierte Schlüssel-Wert-Paare und Spaltenspeicher. NoSQL-Datenbanken wurden im Hinblick auf Flexibilität und Skalierbarkeit unter Berücksichtigung dieser Funktionen erstellt. Ihre Datenbank wächst mit Ihrem Unternehmen, wenn es wächst.

Sie müssen darüber nachdenken, wie Ihre Daten wachsen werden, wenn Ihre NoSQL-Datenbank skaliert wird; Sowohl NoSQL-Datenbanken als auch NoSQL-Datenbanken werden unterschiedlich skaliert. Die Kombination der besten Eigenschaften beider Arten von Datenbanken ist zu einem immer beliebteren Trend geworden. Neben On-Premise- und Cloud-Datenbanken steht Ihnen eine breite Palette an Datenbankoptionen zur Verfügung. Die Wahl zwischen NoSQL oder SQL als primäre Datenspeicherplattform ist eine der wichtigsten Entscheidungen, die Sie treffen können. Unser nächster Beitrag wird sich mit zusätzlichen Cloud-Datenspeicherkomponenten wie Data Warehouses und Data Lakes befassen.

Infolgedessen können NoSQL-Datenbanken ein breiteres Spektrum an Datentypen aufnehmen und sind anpassungsfähiger. Wenn es um Datenabfragefunktionen geht, können sie außerdem sowohl schneller als auch effizienter sein. Die Flexibilität von NoSQL-Datenbanken ist einer ihrer Nachteile; Sie neigen dazu, anfälliger für Dateninkonsistenz und Datenverlust zu sein.
Bei der Auswahl einer Datenbank müssen Sie Ihre spezifischen Datenanforderungen berücksichtigen. SQL ist die beste Wahl, wenn Sie eine Datenbank benötigen, die sehr zuverlässig ist und die strenge ACID-Konformität einhält. Wenn Sie jedoch nach einer Datenbank mit mehr Flexibilität und der Fähigkeit suchen, eine Vielzahl von Datentypen zu verarbeiten, ist NoSQL möglicherweise der richtige Weg.

Können Sie Nosql und SQL mischen?

NoSQL-Datenbanken hindern Sie nicht daran, SQL zu verwenden, eine Abfragesprache, die zum Ausführen von Datenoperationen verwendet wird. NoSQL und SQL können zusammen verwendet werden. SQL wird in einigen NoSQL-Datenbanken verwendet, um die Daten zu durchsuchen.

Durch die Kombination relationaler und nicht-relationaler Technologien ist ein angepasstes, kontextbezogenes Informationsmanagement möglich. NoSQL-Befürworter kämpfen seit Beginn eines vorgetäuschten Krieges vor zehn Jahren gegen Datenbanken. Es ist für beide Seiten schwierig, den Wandel zu bewältigen – nicht nur in Bezug auf Daten, sondern auch in Bezug auf Kontext und Bedeutung. Solche Änderungen müssen gemanagt werden, um den modernen geschäftlichen Anforderungen an Agilität gerecht zu werden. Es ist entscheidend, dass sich die Daten- (oder besser Informations-) Modellierung weiterentwickelt, um kontinuierliche Änderungen in kontextuellen Beziehungen zu identifizieren und zu beschreiben. Mit einem ICMS kann der Kontext auf die gleiche Weise wie bei Dokumentenspeichern definiert und geändert werden. Darüber hinaus ermöglicht ein ICMS durch die explizite Verwaltung kontextbestimmender Informationen die Wiederverwendung vorhandener Daten.

Das ICMS wurde durch die Kombination relationaler und nicht-relationaler Technologien auf die gleiche Weise geschaffen wie ein kleines, in Deutschland entwickeltes Produkt namens CortexDB. Die Entwicklung weg von relationalen Datenbanken wurde Mitte der 2000er Jahre durch die Unfähigkeit vorangetrieben, sich an sich ändernde Datenkontexte anzupassen. Durch die Kombination dieser Technologien können Unternehmen zu einem Niveau des adaptiven, kontextbezogenen Informationsmanagements übergehen, das in der heutigen dynamischen Geschäftsumgebung unerlässlich ist.

Für einige Anwendungen sind NoSQL-Datenbanken eine hervorragende Alternative zu herkömmlichen relationalen Datenbanken. Sie eignen sich besonders für Anwendungen, die keine hohe Leistung oder Skalierbarkeit erfordern oder für die Leistung oder Skalierbarkeit später relativ einfach hinzugefügt werden können.

Warum Mongodb der beste Weg ist, Daten abzufragen

Die MongoDB-Datenbank ist ein fantastisches Tool für den Zugriff auf und das Abrufen von Daten aus einer Vielzahl von Quellen. Neben relationalen Datenbanken können die Inhalte mit anderen Datenquellen verknüpft werden. Trotz der Tatsache, dass SQL immer noch ein gängiges Werkzeug für einige Aufgaben ist, kann eine stark strukturierte SQL-Datenbank vorzuziehen sein. Es ist nicht erforderlich, SQL zu lernen, bevor Sie MongoDB verwenden, aber es ist nützlich.

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Modell verwenden. Sie werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet, bei denen herkömmliche Datenbanken nicht skaliert werden können.

Anstatt Daten in einer relationalen Datenbank zu speichern, speichern NoSQL-Datenbanken Daten in Dokumenten. Sie sind so konzipiert, dass sie modernen Geschäftsanforderungen gerecht werden und schnell auf Datenverwaltungsanforderungen reagieren, wodurch sie flexibel, skalierbar und skalierbar sind. Eine NoSQL-Datenbank kann große Datenmengen speichern und lässt sich in fünf Typen einteilen: reine Dokumentendatenbanken, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken. Die Global 2000 führen schnell NoSQL-Datenbanken ein, um geschäftskritische Anwendungen zu unterstützen. Aufgrund von fünf Trends sind die meisten relationalen Datenbanken nicht in der Lage, mit ihnen umzugehen. Das feste Datenmodell relationaler Datenbanken macht sie zu einem großen Hindernis für die agile Entwicklung, da ihnen die Agilität fehlt. Zur Definition des Datenmodells wird das Anwendungsmodell verwendet, das das Datenmodell in NoSQL definiert.

MongoDB geht nicht davon aus, dass die Daten statisch modelliert werden müssen. Für dokumentenorientierte Datenbanken ist JSON das De-facto-Datenformat. Der Overhead von ORM-Frameworks entfällt und die Anwendungsentwicklung wird vereinfacht. N1QL (ausgesprochen Nickel) wurde in Couchbase Server 4.0 als leistungsstarke SQL- und JSON-Abfragesprache eingeführt. Es unterstützt auch eine Vielzahl anderer Funktionen neben den standardmäßigen SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen, einschließlich Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und mehr. Da eine verteilte NoSQL-Datenbank keinen Single Point of Failure hat, bietet sie erhebliche betriebliche Vorteile. Mehr Kundeninteraktionen finden online über Web- und mobile Apps statt, was die Verfügbarkeit belastet.

Datenbankadministratoren können NoSQL-Datenbanken schnell erstellen, konfigurieren und skalieren. Beim Lesen, Schreiben und Speichern wurden diese Geräte entwickelt, um die gleichen Funktionen zu erfüllen. Sie können in jeder Größe betrieben werden, einschließlich der Verwaltung und Überwachung von Clustern unterschiedlicher Größe. Die NoSQL-Datenbank ist verteilt und erfordert keine separate Software, und sie enthält eine integrierte Replikation zwischen mehreren Rechenzentren. Darüber hinaus ermöglicht die Technologie ein sofortiges Failover über Hardware-Router; Anwendungen müssen nicht warten, bis die Datenbank ein Problem entdeckt, bevor sie ihre eigenen ausführen. Da NoSQL zu einer beliebten Datenbanktechnologie geworden ist, verlassen sich Web-, Mobil- und IoT-Anwendungen zunehmend darauf.

Große Datenmengen können in NoSQL-Datenbanken gespeichert werden, die weitaus effizienter sind als herkömmliche relationale Datenbanken. Der NoSQL-Datenbankdienst von Cloud Bigtable ist ideal für die groß angelegte Datenverarbeitung und -speicherung, da auf ihn mit einer Verfügbarkeit von 99,999 % zugegriffen werden kann. Durch die Verwaltung von über 5 Milliarden Anfragen pro Sekunde bei Spitzenleistung und 10 Exabyte an Daten pro Tag ist Cloud Bigtable der ideale NoSQL-Datenbankdienst für Unternehmen, die eine hochleistungsfähige Verwaltung ihrer Daten mit vollem Funktionsumfang benötigen.

Ist SQL eine Nosql-Datenbank?

NoSQL-Datenbanken werden in großen Datenbanken verwendet. SQL und NoSQL unterscheiden sich in ihren Definitionen, ob sie relational (SQL) oder nicht-relational (NoSQL) sind, ob ihre Schemas vordefiniert oder dynamisch sind, wie sie skalieren, welche Art von Daten sie enthalten und ob sie besser für Multi geeignet sind -Zeilentransaktionen oder unstrukturierte Daten

Warum die Oracle Nosql-Datenbank die beste Wahl für die Datenverwaltung ist

Oracle NoSQL Database ist eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die die Zuverlässigkeit, Flexibilität und Verfügbarkeit einer konsistenten Datenverwaltung über eine Vielzahl von Speicherknoten hinweg benötigen. Die NoSQL-Datenbank von Oracle wurde entwickelt, um robust und skalierbar zu sein, was sie zu einer ausgezeichneten Wahl für Organisationen macht, die große Datenmengen verwalten müssen. Darüber hinaus zeichnet sich die Oracle NoSQL-Datenbank durch ihre umfangreichen Funktionen und Optionen aus, die sie zu einer vielseitigen Datenverwaltungslösung machen.