Ist NoSQL sicherer als relationale Datenbanken?

Auf die Frage, ob NoSQL-Datenbanken sicherer sind als ihre relationalen Pendants, gibt es keine definitive Antwort. Es gibt jedoch mehrere Gründe, warum einige Experten glauben, dass NoSQL-Datenbanken möglicherweise mehr Sicherheit bieten. Erstens werden NoSQL-Datenbanken oft von Grund auf im Hinblick auf Sicherheit entwickelt, während relationale Datenbanken ursprünglich nicht im Hinblick auf Sicherheit entwickelt wurden. Zweitens verwenden NoSQL-Datenbanken häufig einfachere Datenmodelle, die weniger anfällig für die Arten von Angriffen sind, die die komplexeren Datenmodelle relationaler Datenbanken ausnutzen. Schließlich kann die Verwendung von NoSQL-Datenbanken dazu beitragen, die Angriffsfläche einer Organisation insgesamt zu reduzieren, indem die Dateninfrastruktur vereinfacht wird.

NoSQL-Datenbanken sind aufgrund ihrer Skalierbarkeit und Flexibilität benutzerfreundlicher und anpassungsfähiger in Bezug auf die Speicherung von Daten. Es gibt jedoch ernsthafte Sicherheitsprobleme, die angegangen werden müssen. Ein NoSQL-System verwendet kein SQL, um Abfragen durchzuführen, sondern ermöglicht es Benutzern, Datenattribute basierend auf ihren Anforderungen zu ändern. Laut einem Sicherheitsexperten machen Benutzer von NoSQL-Datenbanken anfangs eher Fehler. Laut Alex Rothacker, Manager der Forschungsabteilung von Application Security Inc., TeamSHATTER, teilt die Mehrheit der Menschen diese Meinung. Menschen, die von No.5- und No.6-Datenbanken angezogen werden, sind oft junge, unerfahrene Startups. Bei NoSQL-Datenbanken soll eine NoSQL-Datenbank auf Internetebene bereitgestellt und direkt mit dem Internet verbunden werden.

Ohne sorgfältige Netzwerksegmentierung kann es anderswo ein Tor zu attraktiveren Datenspeichern sein. Hacker bereiten sich wahrscheinlich aggressiver auf einen Angriff auf diese Datenbanken vor. Laut Shulman betreten Hacker dies eher als Deployment-Verantwortliche. Trotzdem fordert er, dass Unternehmen nicht aufhören sollten, NoSQL zu verwenden. Aufgrund der Abhängigkeit von Perimetersicherheit für sichere Datenbanken verwenden Organisationen laut Rothacker häufig Verschlüsselung, wann immer dies möglich ist.

Skalierung, Einfachheit, weniger Code und einfache Wartung sind alles Vorteile von NoSQL. Eine NoSQL-Datenbank hat den Nachteil, dass sie weniger ausgereift und weniger flexibel ist als herkömmliche Datenbanken . Bei Rückfragen gibt es keinen Spielraum für Flexibilität. Eine NoSQL-Datenbank skaliert nicht automatisch.

Eine NoSQL-Datenbank hingegen ermöglicht eine viel größere Flexibilität bei der Datenverarbeitung. Bevor Sie mit der Verwendung der Anwendung beginnen können, müssen Sie zunächst das Schema angeben. Darüber hinaus setzt die NoSQL-Datenbank im Gegensatz zu den meisten Datenbanken keine Begrenzung für die Arten von Daten, die gespeichert werden können. Sie können bei Bedarf weitere Typen hinzufügen, was es einfacher macht, Ihre Anforderungen zu ändern.

Am 29. September 2021 vergleichen wir die Leistung von SQL und NoSQL.

Was sind die Nachteile der NoSQL-Datenbankentwicklung ? Da NoSQL-Datenbanken ACID-Transaktionsunterstützung (Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability) fehlt, haben sie zusätzlich zur Unterstützung von NoSQL-Datenbanken häufig Nachteile. Viele Anwendungen sind mit Single-Record-Atomizität kompatibel, wenn das Schema richtig entworfen wurde.

Ist Nosql sicherer als SQL?

NoSQL-Datenbanken verfügen über wenige Sicherheitsfunktionen, die mit denen von SQL-Datenbanken vergleichbar sind, sodass Benutzer schneller auf Daten zugreifen können. Es fehlt ihnen an Integrität und Vertraulichkeit, was entscheidend ist. Da ihnen außerdem ein klar definiertes Schema fehlt, können die Berechtigungen nicht separat zugewiesen werden.

Bei der Auswahl einer Cloud-Datenbank sollten Sie berücksichtigen, wie Ihre Daten aussehen, wie Sie sie abfragen möchten und wie groß sie sind. Sie müssen sich mit ziemlicher Sicherheit entscheiden, welche Art von Datenbank Sie verwenden möchten: SQL (Structured Query Language) oder NoSQL (Not only SQL). Unser dritter Artikel einer Reihe von Artikeln zu Big Data in der Cloud wird in wenigen Wochen veröffentlicht. Im Gegensatz zu einer herkömmlichen Datenbank kann eine NoSQL-Datenbank unstrukturierte Daten wie Artikelinhalte, Beiträge in sozialen Medien und andere Arten von Daten speichern. Ein Datensatz kann basierend auf seinem Typ in Spalten, Dokumente, Diagramme oder Schlüssel-Wert-Paare unterteilt werden. Da NoSQL-Datenbanken ein breites Spektrum an Workloads bewältigen können, sind sie auf Flexibilität und Skalierbarkeit ausgelegt. Wenn Ihr Unternehmen wächst, wächst auch Ihre Datenbank.

Ihre NoSQL-Datenbank wird mit der Zeit wachsen, also sollten Sie dies einplanen. NoSQL- und NoSQL-Datenbanken sind beides Datenbanken, die unterschiedlich skaliert werden. In den letzten Jahren wurde versucht, die besten Eigenschaften beider Arten von Datenbanken zu kombinieren. Sie müssen sich nicht zwischen einer Cloud-Datenbank und einer On-Premise-Datenbank entscheiden. Die Wahl zwischen NoSQL-Datenbanken und primärer Datenspeicherung ist eine der wichtigsten Entscheidungen, die Sie als Data Scientist treffen. In unserem nächsten Beitrag werden wir uns die anderen Komponenten der Cloud zum Speichern von Daten ansehen, wie z. B. Data Warehouses und Data Lakes.

Nosql-Datenbanken: Nicht so sicher, wie Sie denken

Trotz ihrer Sicherheit sind NoSQL-Datenbanken nicht so robust wie relationale Datenbanken. Da relationale Datenbanken zentralisiert sind, bieten sie eine bessere Sicherheit, da sie einfacher nachzuvollziehen sind, wer Zugriff auf die Daten hat und wie sie verwendet werden.

Ist die Nosql-Datenbank sicher?

Nosql-Datenbanken sind oft sicherer als herkömmliche relationale Datenbanken , da sie weniger anfällig für häufige SQL-Injection-Angriffe sind. Darüber hinaus verfügen nosql-Datenbanken in der Regel über integrierte Sicherheitsfunktionen, die unbefugten Zugriff und Datenlecks verhindern.

Mit der Verbreitung des Internets der Dinge (IoT) und des Cloud-Computing stieg auch die Notwendigkeit, das Speichern und Abrufen von Daten aus Datenbanken zu organisieren. In diesem Whitepaper wird der aktuelle Stand von Sicherheits- und Datenschutzlösungen auf Basis von NoSQL-Datenbanken wie Redis, Cassandra, MongoDB und Neo4j untersucht. Der Begriff NoSQL wurde erstmals 1998 verwendet, um eine Datenbank zu beschreiben, die kein SQL benötigte und als frei verfügbare Quelle zur Verfügung gestellt wurde. NoSQL-Datenbanken können besser als SQL-Datenbanken verwendet werden, um die Anforderungen von IoT-bezogenen Umgebungen zu erfüllen. Sie stehen neben Skalierung und Performance vor einer der schwierigsten Herausforderungen. Um in verteilten Systemen horizontal zu skalieren, verlassen sich NoSQL-Datenbanken auf ihr Datenmodell und ihren Abrufmodus, bei denen es sich um Schlüsselwert-, spaltenorientierte, Dokument- und Diagrammfunktionen handelt. Dieses Papier analysiert die Verwendung von Redis, Cassandra, MongoDB und Neo4j in einer Vielzahl von Datenbanken.

Die Autoren von [7] untersuchen Strategien und entsprechende Eigenschaften, Stärken und Schwächen von NoSQL-Datenbanken sowie die Schwierigkeiten bei deren Einsatz. Die NoSQL-Datenbank wird häufig mit der SQL-Datenbank verglichen, die im Wesentlichen eine relationale Datenbank ist. Obwohl einige NoSQL-Datenbanken relationalen Datenbanken ähnlicher zu sein scheinen als sie sind, geht ihnen ihre unstrukturierte Natur nicht verloren. Das Papier wurde erstellt, um zu bewerten, wie Sicherheitsanforderungen (wie Authentifizierung, Autorisierung, Zugriffskontrolle, Datenschutz, Richtliniendurchsetzung, Integrität und Vertraulichkeit) für diese Arten von Datenbanken erfüllt werden. Naomi D'Antonio erhielt einen Ph.D. in Computer and Telecommunications Engineering von der Universität Catania, Italien, unter der Leitung von Prof. Aurelio La Corte. Ihre Forschungsschwerpunkte sind unter anderem WSN, WMSN, das Internet der Dinge (IoT) und verteilte Systeme. Ihre Veröffentlichungen sind in Publikationen wie COMNET, IEEE IoT, ETT, ITL und dem Journal of Technology and Logistics erschienen.

Sabrina Sicari, Alessandra Rizzardi, Alfonso Coen Porisini und Aurelio La Corte sind alle Alumni der University of California-Irvine. Im Rahmen ihrer Forschung beschäftigen sie sich mit NoSQL-Datenbanken, NewSQL-Datenbanken und dem Internet der Dinge. Ihre Arbeit wurde von COMNET, IEEE IoT, ETT und ITL veröffentlicht.

Ist Nosql der neue Sicherheitsstandard?

Warum ist NoSQL so sicher und warum kann es nicht gehackt werden? Wie bei jeder Technologie gibt es auch bei der Verwendung von NoSQL-Datenbanken zahlreiche Vor- und Nachteile. Der größte Vorteil ist jedoch, dass diese Datenbanken enorme Datenmengen verarbeiten können. Darüber hinaus sind traditionelle Datenbanken nicht immun gegen eine Vielzahl von Sicherheitsproblemen. Die in die neueren NoSQL-Systeme integrierten Sicherheitsfunktionen sind in einer Vielzahl von Einstellungen verfügbar. Ist NoSQL sicher? Ich habe keinen Zweifel daran, dass es wahr ist.

Was ist sicherer Rdbms oder Nosql?

Viele Organisationen haben sich aufgrund der Leichtigkeit, mit der Daten auf Hunderte oder sogar Tausende von Servern verteilt werden können, für nicht relationale Datenbankverwaltungssysteme oder NoSQL-Datenbanken entschieden. NoSQL-Datenbanken hingegen bieten nicht das gleiche Sicherheitsniveau wie relationale Datenbanken.

1976 wurde ein wichtiger Meilenstein in der Entwicklung relationaler Datenbankverwaltungssysteme (RDBMS) erreicht. Oracle Database, eine der beliebtesten Datenbankplattformen, wurde 1979 entwickelt. Eine neuere und überzeugendere Alternative zur Datenbank ist NoSQL, das im letzten Jahrzehnt auf den Markt kam. Im Folgenden finden Sie einen kurzen Vergleich der beiden Arten von Datenbanken. Die strukturierte Abfragesprache, auch bekannt als SQL, ist die am häufigsten verwendete RDBMS-Plattformsprache. Datenbank NoSQL ist ein Datenbanktyp, der nicht auf dem relationalen Datenmodell basiert. Im Gegensatz zu NoSQL-Datenbanken, die typischerweise eines von vier verschiedenen Datenspeichermodellen verwenden, sind alternative Datenspeichermodelle weiter verbreitet.

Es gibt verschiedene Ansätze zur Strukturierung und Organisation von Daten, von denen jeder seine eigenen Vorteile hat. Auch wenn NoSQL eine neuere Technologie als RDBMS ist, sollte dies nicht als Nachteil interpretiert werden. Die beiden Technologien werden heute in Stacks verschiedener Art weit verbreitet, von Legacy-Anwendungen bis hin zu den modernsten Cloud-nativen Umgebungen. Betrachten Sie sie jedoch als geeignet für eine Vielzahl von Anwendungen. Datenstruktur und Speicherung sind nur einige der Vorteile von NoSQL in einer solchen Situation. Beim Umgang mit Daten, die zu groß oder zu komplex sind, um in einer NoSQL-Datenbank gespeichert zu werden, kann NoSQL beim Hochskalieren effektiver sein. RDBMS schneidet am besten bei der Verwaltung einfacherer, konsistenter Datensätze ab, während NoSQL bei der Verwaltung großer Datensätze besser abschneidet.

Da MongoDB über eine so große Anzahl von Funktionen verfügt, kann es zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen verwendet werden. Mit der Fähigkeit zur horizontalen Skalierung ist dieser Server eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen mit einem hohen Datenvolumen. MongoDB ist eine vielseitige Plattform mit erweiterten Funktionen zum Durchsuchen von Feldern oder einer Vielzahl von Abfragen oder regulären Ausdrücken. Unternehmen, die große Datenmengen speichern und verarbeiten müssen, werden feststellen, dass es eine ausgezeichnete Wahl ist.

SQL ist sicherer als Nosql: Warum?

SQL bietet größere Sicherheit als NoSQL, da es sich an ACID-Eigenschaften hält, die Datenkonsistenz, Datenintegrität und Datenredundanz gewährleisten. Schließlich können gute RDBMS-Designs selbst DBAs den Zugriff auf die Daten verwehren, wenn sie sorgfältig mit rollenbasierter Sicherheit, feinkörniger Zugriffskontrolle und anderen Funktionen abstrahiert werden. NoSQL hingegen hat kein Schema, und die Daten müssen im angegebenen Format eingefügt werden, wodurch sie anfällig für Datenkorruption sind. Im Vergleich zu SQL macht es das Fehlen gespeicherter Prozeduren in NoSQL auch weniger effizient und weniger sicher.

Warum wird Nosql Sql vorgezogen?

Datenbankadministratoren müssen aus Gründen der Datenintegrität SQL-Datenbanken auf einem einzigen Server verwenden, was die Skalierung erschwert. Da NoSQL-Datenbanken horizontal skaliert werden, können Sie weitere Server hinzufügen, um Ihre wachsende Datenbank zu unterstützen. Die Tatsache, dass NoSQL effizienter als SQL ist, ist ein großer Vorteil.

Verwenden von NoSQL vs. NoSQL, je nachdem, welche Art von Informationen Sie speichern und wie Sie sie am besten speichern. Bei beiden Arten der Speicherung werden Daten auf unterschiedliche Weise gespeichert. Die Wahl zwischen beiden ist eine schwierige Entscheidung, aber viele Teams ziehen es vor, beide zu verwenden. Bei NoSQL-Engines steht Cloud Computing im Mittelpunkt ihres Designs. Mit der Cloud-Skalierbarkeit können Sie die zahlreichen Vorteile nutzen. Es ist sehr sinnvoll, NoSQL mit agilen Entwicklungsteams zu kombinieren. Wenn Sie NoSQL verwenden, werden Sie eher auf schwierige Probleme stoßen, die keine Dokumentation erfordern.

Wenn Sie mit einem großen Datenvolumen oder einer Vielzahl von Datentypen zu tun haben, ist NoSQL nicht für Sie geeignet. Sie können NoSQL verwenden, wenn es Ihnen nichts ausmacht, inkonsistente Daten zu haben, oder wenn Ihnen die Datenintegrität oder -konsistenz egal ist. Wenn Sie NoSQL verwenden, können Sie Ihre Datenkosten verwalten, wenn Sie sie ändern. Die Wahl zwischen dem einen oder anderen ist normalerweise nicht das Ziel, sondern wie sie innerhalb derselben Anwendung verwendet werden und wann sie verwendet werden. Die Ingenieure von Integrant führten eine emotionale Debatte darüber, welche Sprache die beste für ein Middleware-Projekt wäre. In dieser kurzen Lektüre skizziert Integrant einige seiner wichtigsten Empfehlungen für die Zuweisung von Ressourcen in Softwareentwicklungsprojekten.

Es gibt zahlreiche Vorteile von NoSQL-Datenbanken gegenüber herkömmlichen Datenbanken, wie z. B. ihre Fähigkeit, unbegrenzte Arten von Daten zu speichern. Die Möglichkeit für den Benutzer, den Datentyp unterwegs zu ändern, ist ebenfalls ein Feature. Da keine Vorkenntnisse über den Datentyp erforderlich sind, können damit halbstrukturierte Daten gespeichert werden. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken kostengünstiger zu implementieren, da sie vor der Implementierung keine Datentypen definieren müssen. Da sie außerdem große Mengen an strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten verarbeiten können, sind sie ideal für die Verarbeitung unstrukturierter Daten.

Mongodbs Hochleistungs-Engine

Die Engine von MongoDB, die sich besonders gut für die Verarbeitung großer Datenmengen eignet, kann mit einer Vielzahl von Datentypen umgehen.

Vor- und Nachteile von Nosql

Es gibt viele Vor- und Nachteile bei der Verwendung einer NoSQL-Datenbank gegenüber einer SQL-Datenbank. Einige der Vorteile von NoSQL-Datenbanken sind ihre Skalierbarkeit, ihre Flexibilität in Bezug auf das Schema und ihre Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten. Zu den Nachteilen von NoSQL-Datenbanken gehören ihre fehlende Unterstützung für einige der fortgeschritteneren SQL-Funktionen, ihre fehlende Standardisierung und ihre mangelnde Reife.

Historisch basierte das Datenbankmanagement auf einer rationalen Datenbank. Der Aufstieg von NoSQL- oder Cloud-Datenbanken sorgt jedoch heutzutage für Aufsehen. NoSQL-Modellen werden durch ihre Implementierung neue Knoten hinzugefügt, sodass sie einfacher erweitert werden können. Infolgedessen wurde es bereits um Autoreparaturfunktionen, Datenverteilung, geringere Verwaltungs- und Wendeanforderungen und vereinfachtes Datendesign erweitert. Aufgrund der Popularität der heutigen Web 2.0-Anwendungen wurden NoSQL-Modelle entwickelt. Fast alle NoSQL-Funktionen zielen darauf ab, diese Anforderungen zu erfüllen, anstatt die Anforderungen von Apps zu erfüllen, die mit diesen Merkmalen erstellt wurden. Darüber hinaus stehen für Standard-Web-Apps weniger Analysefunktionen zur Verfügung. Das NoSQL-Modell sollte von keinem Unternehmen, das es in Betracht zieht, ohne Vorsicht implementiert werden.

Der Mangel an Standardisierung kann zu Dateninkonsistenzen führen, die die Sicherheit und Vertraulichkeit von Daten gefährden können. Forscher der University of California, Berkeley, entdeckten, dass sie auf sensible Daten in einer NoSQL-Datenbank zugreifen können, indem sie die fehlende Standardisierung im Datenlayout ausnutzen.
MongoDB zum Beispiel ist eine NoSQL-Datenbank, die ein eigenes Datenmodell erstellt hat, um der fehlenden Standardisierung in der Branche entgegenzuwirken. Andererseits hat dieser Ansatz auch seine Schwächen. MongoDB und Cassandra funktionieren beispielsweise nicht gut in SQL. Daher ist die Verwendung dieser Datenmodelle in bestehenden SQL-Datenbanken nicht so einfach, wie sie sein könnte.
Aus diesem Grund ist es wichtig, dass die Vorteile jeder NoSQL-Datenbank integriert werden. Der hybride Ansatz ermöglicht die Verwendung einer relationalen Datenbank als Backend für bestimmte Aufgaben und einer NoSQL-Datenbank als Frontend für andere.
Wenn die Daten wachsen und sich ändern, ermöglicht Ihnen dieser Ansatz einen reibungslosen Übergang zu einer NoSQL-basierten Architektur.

Wofür ist Nosql gut?

Durch das Hinzufügen von NoSQL-Datenbanken können viele moderne Anwendungen, wie z. B. mobile Apps, Webanwendungen und Spiele, jetzt mit Skalierbarkeit, hoher Leistung und hochfunktionalen Datenbanken erstellt werden.

Nosql vs. SQL

Zur Integration einer relationalen Datenbank wird die Programmiersprache SQL verwendet. Relationale Datenbanken verwenden Tabellen und Zeilen als Datensätze mit logischen Verbindungen zwischen ihnen. NoSQL-Datenbanken hingegen enthalten kein SQL und sind weder relational noch SQL-fähig.

Alle datenwissenschaftlichen Teilbereiche sind stark auf Daten angewiesen, um effektiv zu sein. Die überwiegende Mehrheit der Daten wird in einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) gespeichert. Die Sprache des DBMS muss verwendet werden, um mit ihm zu interagieren und zu kommunizieren. SQL (Structured Query Language) wird verwendet, um mit DBMS (DBM) zu interagieren. In den letzten Jahren ist ein weiterer Name für eine Datenbank aufgetaucht: NoSQL-Datenbanken. Nicht relationale Datenbanken wie NoSQL-Datenbanken speichern keine Daten in Tabellen und Datensätzen. Die Datenhaltungsstruktur hingegen wird anforderungsspezifisch ausgelegt und optimiert.

Es gibt vier verschiedene Arten von Spalten: Diagrammdatenbanken, dokumentorientierte Spalten, Schlüssel-Wert-Paare und spaltenorientierte Dokumente. Dokumentorientierte Datenbanken sind ein Beispiel für die dokumentorientierte Datenbank von Python. Mit einer NoSQL-Datenbank können Sie, kurz gesagt, eine flexiblere Datenstruktur erstellen. SQL-Datenbanken hingegen haben eine starrere Struktur und einen weniger flexiblen Datentyp. Wenn Sie ein Neuling sind, sind SQL und NoSQL möglicherweise die besten Optionen. Sie sollten eine basierend auf Ihren Daten, Ihrer Anwendung und dem, was Ihnen die Entwicklung Ihrer Anwendung erleichtert, auswählen. Obwohl SQL besser als NoSQL ist, glaube ich nicht, dass es es in irgendeiner Weise übertrifft. Wenn Sie auf Ihre Daten hören, werden Sie die beste Entscheidung für sich treffen.

Ist Nosql schneller als SQL?

In unserem Experiment haben wir festgestellt, dass NoSQL-Datenbanken bei der Speicherung von Schlüsselwerten besser abschneiden als SQL, insbesondere wenn die Daten verschlüsselt sind. NoSQL-Datenbanken sind jedoch möglicherweise nicht vollständig mit ACID-Transaktionen kompatibel, was zu Dateninkonsistenzen führen kann.

Ist Nosql sicherer als SQL?

In Bezug auf Datenkonsistenz, Datenintegrität und Datenredundanz ist SQL bei komplexen Abfragen sicherer als NoSQL, da SQL die ACID-Spezifikationen einhält.

Nosql-Sicherheitslücken

Es kommt häufig vor, dass NoSQL-Injection-Schwachstellen auftreten, wenn Entwickler Benutzereingaben akzeptieren und verarbeiten, diese aber nicht ordnungsgemäß bereinigen. Die genauen Limits für NoSQL-Datenbanken hängen von der verwendeten Datenbank-Engine ab, z. B. MongoDB, Cassandra, Redis oder Google Bigtable.

Angesichts der großen Bandbreite an NoSQL-Datenbanken ist es wichtig, die generischen Schwächen dieser Modelle zu erkennen und sie bei jeder Implementierung nach Bedarf anzuwenden. Die meisten Daten werden im Klartext gespeichert, obwohl es einige Ausnahmen wie Cassandra gibt, die über integrierte Verschlüsselungsmechanismen verfügen. Es ist immer noch entscheidend, die Verschlüsselung an Prozesse auf der Anwendungsebene oder das Dateisystem selbst zu delegieren. Da es nur wenige NoSQL-Datenbanken mit robusten Datenprüfungsmechanismen gibt, müssen sich potenzielle Angreifer auf sie verlassen, wenn sie sich nicht sicher sind. Wenn Parameter falsch überprüft werden, kann der API-Aufruf, der die Befehlsausführung bestimmt, sie möglicherweise nicht richtig verarbeiten, wenn sie ausgewertet und verarbeitet werden. Verschlüsselungs- und SSL-Protokolle werden häufig in Beziehungsdatenbanken verwendet, während NoSQL-Datenbanken normalerweise standardmäßig auf „sicher“ eingestellt sind.

Welches Szenario eignet sich am besten für Nosql?

Mit der NoSQL-Datenbank können Unternehmen eine große Menge an unstrukturierten Daten in Echtzeit und in großen Mengen verwalten.

Die wichtigsten Überlegungen bei der Auswahl einer Datenbank sind, ob es sich um eine relationale Datenbank (SQL) oder eine nicht-relationale Datenbank (Nosql) handeln soll. Das Verständnis der Unterschiede zwischen ihnen ist entscheidend, wenn Sie den richtigen Datenbanktyp für Ihr Projekt auswählen möchten. Ein Vorteil für Big Data ist das dynamische Schemadesign von NoSQL-Datenbanken, das eine größere Flexibilität ermöglicht. Ein Wide-Column-Speicher ist eine Art Schlüssel-Wert-Paar, wohingegen eine dokumentbasierte, graphische Datenbank oder ein Schlüssel-Wert-Paar-Speicher verwendet werden kann. Dadurch kann jedes Dokument seine eigene eindeutige Struktur haben, was die Erstellung von Dokumenten ermöglicht, ohne dass eine definierte Struktur erforderlich ist. Big Data und Datenanalyse sind zwei Bereiche, in denen NoSQL viele Fragen zu beantworten hat. Einige NoSQL-Datenbanken erfordern zusätzlich zur Community-Unterstützung externes Fachwissen, während andere nur die Teilnahme der Community erfordern.

Im Allgemeinen führt NoSQL die gleichen Funktionen schneller als SQL aus, wenn es darum geht, Lese- und Schreibvorgänge auf einer einzelnen Datenentität durchzuführen. Google, Yahoo, Amazon und andere haben NoSQL-Datenbanken für große Datensätze entwickelt. Die Anforderung zur Erhöhung der Datenverarbeitungskapazität wurde von bestehenden relationalen Datenbanken nicht erfüllt. NoSQL-Datenbanken sind horizontal skalierbar und können je nach Bedarf leistungsfähiger werden. Diese Arten von Anwendungen sind ideal für Anwendungen wie Content-Management-Systeme, Big-Data-Anwendungen, Echtzeitanalysen usw.

Der Aufstieg von Nosql-Datenbanken

Die Vorteile von NoSQL-Datenbanken, zusätzlich zu ihrer besseren Eignung für Big-Data-Analysen, haben ihre Popularität gesteigert. Beispielsweise werden Beziehungsdaten am besten in einer Datenbank gespeichert, die ACID-Transaktionen unterstützt und über ein vorhersagbares Schema verfügt. In einigen Fällen können NoSQL-Datenbanken in bestimmten Situationen vorzuziehen sein. Big-Data-Analysen können mithilfe von NoSQL-Datenbanken durchgeführt werden, die eine große Datenmenge in einer Vielzahl von Formaten speichern können. Vorhersageanalysen können auch an Daten durchgeführt werden, die in einer NoSQL-Datenbank gespeichert sind, wie z. B. Daten von Social-Media-Websites.

Nosql-Datenbank

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 und Echtzeit-Webanwendungen verwendet.

Dokumentdatenbanken sind NoSQL-Datenbanken, während relationale Datenbanken relationale Datenbanken sind. Diese Art von Datenverwaltungssystem ist so konzipiert, dass es flexibel und skalierbar ist und schnell auf die Anforderungen moderner Unternehmen reagieren kann. Eine NoSQL-Datenbank kann eine Vielzahl von Datentypen enthalten, einschließlich reiner Dokumentdatenbanken, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken. Global 2000-Unternehmen setzen schnell auf NoSQL-Datenbanken, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Dies liegt an fünf großen Trends, die technische Herausforderungen darstellen, die für viele relationale Datenbanken zu schwierig sind. Relationale Datenbanken sind ein wichtiger Streitpunkt für die agile Entwicklung, da ihr festes Datenmodell schwierig zu entwickeln ist. Ein NoSQL-Datenmodell wird durch ein Anwendungsmodell definiert.

Das NoSQL-Modell legt die Menge der zu modellierenden Daten nicht automatisch fest. JSON ist das De-facto-Format zum Speichern von Daten in einer dokumentenorientierten Datenbank. Es rationalisiert auch die Anwendungsentwicklung, da ORM-Frameworks überflüssig werden. SQL kann jetzt mithilfe von N1QL (ausgesprochen Nickel), einer leistungsstarken Abfragesprache, die mit Couchbase Server 4.0 eingeführt wurde, in JSON konvertiert werden. Darüber hinaus unterstützt es standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen zusätzlich zu Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und anderen Funktionen. Eine horizontale Skalierung ohne Single Point of Failure und die Verwendung einer verteilten NoSQL-Datenbank bieten erhebliche betriebliche Vorteile. Da immer mehr Kunden über Apps und Websites online mit Unternehmen in Kontakt treten, ist eine Erhöhung der Kundenverfügbarkeit von entscheidender Bedeutung.

Eine NoSQL-Datenbank kann einfach installiert, konfiguriert und skaliert werden. Die Geräte wurden entwickelt, um die Übertragung von Lese-, Schreib- und Speichervorgängen zu ermöglichen. Sie können Cluster jeder Größe verwalten und überwachen sowie Cluster unterschiedlicher Größe verwalten. In einer verteilten NoSQL-Datenbank muss keine separate Software verwendet werden, um Daten zwischen Standorten zu replizieren. Darüber hinaus ermöglicht es sofortige Anwendungsausfallzeiten über Hardware-Router, sodass nicht mehr gewartet werden muss, bis die Datenbank ein Problem entdeckt, bevor eine unabhängige DBA-Wiederherstellung durchgeführt wird. Als Technologie der Wahl für Web-, Mobil- und IoT-Anwendungen werden NoSQL-Datenbanken immer wichtiger.

Wie Nosql-Datenbanken immer beliebter werden

Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken wird aus verschiedenen Gründen immer beliebter. Sie bieten eine bessere Leistung und Flexibilität als herkömmliche Datenbanken und eignen sich besser für Anwendungen, bei denen Sie große Datenmengen mit geringer Latenz speichern müssen. Darüber hinaus ermöglichen Ihnen die Datenspeicherfunktionen vieler NoSQL-Datenbanken, Daten flexibler zu speichern, was sie zu einer ausgezeichneten Wahl für Anwendungen macht, die häufig Daten in mehreren Formaten speichern.