Ist Nosql nicht relational

Nosql ist eine nicht relationale Datenbank . Sie unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht von den traditionellen relationalen Datenbanken. Einer der Hauptunterschiede besteht darin, dass nosql-Datenbanken kein Schema haben. Das bedeutet, dass Sie jede Art von Daten in einer nosql-Datenbank speichern können, ohne deren Struktur vordefinieren zu müssen. Dies macht nosql-Datenbanken viel flexibler und skalierbarer als relationale Datenbanken.

Schlüssel- oder Wertepaare, JSON-Dokumente oder Diagramme können zum Speichern von Daten verwendet werden. SQL wird zum Abfragen von Daten in NoSQL-Datenbanken verwendet, ist aber in NoSQL-Datenbanken nicht vorhanden. Während viele dieser Datenbanken SQL-kompatible Abfragen unterstützen können, bezieht sich der Begriff NoSQL auf eine nicht relationale Datenbank. In einem Dokumentenspeicher ist es nicht erforderlich, dass sich alle Dokumente am selben Ort befinden. Es gibt zahlreiche Vorteile bei der Verwendung dieses Freiformansatzes. Der Schlüssel, der normalerweise gehasht wird, ist eine eindeutige Kennung für das Dokument, die häufig verwendet wird. In den meisten Fällen werden atomare Operationen über mehrere Felder eines einzelnen Dokuments ausgeführt.

Im Allgemeinen speichert eine Spaltenfamiliendatenbank Daten in Schlüsselreihenfolge, anstatt einen Hash zu berechnen. Der Zeilenschlüssel, der als primärer Index gilt und den schlüsselbasierten Zugriff mit einem bestimmten Schlüssel oder einem Satz von Schlüsseln ermöglicht, ist mit dem Index verknüpft. Alternativ können Sie mithilfe einiger Implementierungen Sekundärindizes über Spalten in einer Spaltenfamilie einrichten. Der Schlüssel/Wert-Speicher ist hochoptimiert für die Durchführung einfacher Suchvorgänge unter Verwendung eines Schlüssels oder einer Gruppe von Schlüsseln in einer durchschnittlich großen Anwendung. Die Knoten- und Kanteninformationstypen in Diagrammdatenspeichern werden auf zwei unterschiedliche Arten verwaltet. Entitäten werden durch Knoten dargestellt, die durch Kanten dargestellt werden. Eine Graphdatenbank kann als Abfragesprache zum Organisieren von Beziehungen basierend auf einem Netzwerk von Beziehungen dienen.

Zeitreihendatenspeicher unterstützen die Speicherung von Telemetriedaten auf ganz spezifische Weise. Die IoT-Sensoren und Anwendungs-/Systemzähler könnten einbezogen werden. Ein bestimmtes Blob wird über mehrere Knoten in einem Objektdatenspeicher repliziert. Die Verwendung von Dateifreigaben in einem Netzwerk ermöglicht den Zugriff auf Dateien über standardmäßige Netzwerkprotokolle wie Server Message Block (SMB). Externe Indizes können als sekundäre Indizes für beliebige Datenspeicher verwendet werden. Wir können es verwenden, um große Datenmengen zu indizieren und sofortigen Zugriff auf diese Daten zu ermöglichen. Die Indizes werden erstellt, indem ein Indexverarbeitungsprozess ausgeführt wird. Sie sind mehrsprachig und können die Freitextsuche unterstützen.

Eine No-SQL-Datenbank ist eine leistungsstarke, nicht relationale Datenbank, die kein SQL verwendet. Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit, Belastbarkeit und Verfügbarkeit sind nur einige ihrer Vorteile. Anstatt normalisierte Tabellen zu verknüpfen, speichert NoSQL unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten, typischerweise in Schlüssel-Wert-Paaren oder JSON-Dokumenten.

Anstatt Daten in Tabellen zu speichern, speichern NoSQL-Datenbanken sie in Dokumenten. Um diesen Prozess zu vereinfachen, kategorisieren wir sie in zwei Typen: SQL und Datenmodelle, die auf verschiedene Situationen angewendet werden können. Es ist möglich, eine NoSQL-Datenbank zu erstellen, indem Sie sie als reine Dokumentendatenbank, als Key-Value-Store, als Wide-Column-Datenbank oder als Graph-Datenbank definieren.

Die Daten in relationalen Datenbanken werden nach einem bestimmten Schema gespeichert. Daten können mit NoSQL-Systemen in jeder erforderlichen Struktur gespeichert werden, aber die Möglichkeit, die Struktur beim Speichern von Daten im NoSQL-System zu ändern, stellt sicher, dass die Daten immer aktualisiert werden.

Ist die NoSQL-Datenbank schematisiert? Die Schemata von NoSQL-Datenbanken unterscheiden sich von denen relationaler Datenbanken dadurch, dass sie nicht starr sind. Die zugrunde liegende Struktur einer NoSQL-Datenbank ist in allen vier Haupttypen von Datenbanken gleich.

Sind Nosql relational?

Eine NoSQL-Datenbank, auch bekannt als nicht relationale Datenbank, ist nicht auf Tabellen, Felder oder Spalten angewiesen, um Daten aus relationalen Datenbanken zu speichern. Nicht relationale Datenbanken können für die horizontale Skalierung verwendet werden, da sie Cloud-fähig konzipiert wurden.

Datenbankschemata werden verwendet, um Daten in relationalen Datenbanken zu speichern. Beim Einsatz eines NoSQL-Systems können Daten in beliebiger Struktur abgelegt werden. Datenbankadministratoren verwenden die Anweisungen SELECT, INSERT und DELETE in einer relationalen Datenbank, um Daten hinzuzufügen oder zu aktualisieren. Der Zugriff auf Dokumente (Spalten) über NoSQL-Abfragen ähnelt dem Zugriff auf Dokumente (Spalten) über MongoDB-Abfragen. Obwohl NoSQL-Systeme häufig als „relationale Datenbanken“ bezeichnet werden, beziehen sie sich auf Systeme, in denen ein Benutzer ein Schema definiert, eine relationale SQL-Abfrage verwendet, um Daten hinzuzufügen, zu aktualisieren oder zu entfernen, und so weiter. SQL wird typischerweise in bestimmten Anwendungen verwendet, während NoSQL-Datenbanken im Allgemeinen verwendet werden. In einer SQL-Datenbank und einer NoQL-Datenbank können unterschiedliche Entitäten gespeichert sein.

SQL-Datenbanken haben aufgrund der begrenzten Speicherkapazität des Systems eine begrenzte Anzahl von Dokumenten zur Speicherung zur Verfügung. NoSQL-Datenbanken gibt es in verschiedenen Formen und Größen, wobei jede durch die Art und Weise definiert wird, wie sie Daten speichert. Abhängig von der Art Ihrer Daten und der von Ihnen gewünschten Leistung können Sie das für Sie beste Datenbanksystem auswählen.

Der JSON-ähnliche Speicher von MongoDB basiert auf einer nicht relationalen Dokumentendatenbank. Die MongoDB-Datenbank verfügt über ein flexibles Datenmodell, das zum Speichern unstrukturierter Daten sowie für eine vollständige Indizierung und Replikation sowie umfangreiche und einfache APIs verwendet werden kann. MongoDB ist eine ausgezeichnete Wahl für große unstrukturierte Datenspeicheranwendungen, da es einfach und gut geeignet ist, um Daten zu speichern, die einer herkömmlichen relationalen Datenbank nur schwer zugeordnet werden können.

Warum ist Nosql nicht relational?

Nosql ist nicht relational, da es sich um eine Datenbank handelt, die nicht die traditionelle Tabellenstruktur verwendet. Nosql wird verwendet, um Daten flexibler zu speichern und sich leicht skalieren zu lassen.

Datenbanksysteme wie relational und NoSQL sind in Cloud-nativen Apps weit verbreitet. Sie sind auf verschiedene Weise aufgebaut, speichern Daten auf verschiedene Weise und ermöglichen eine Vielzahl von Wahlmöglichkeiten für die Benutzererfahrung. No-SQL-Datenbanken speichern Daten in Schlüssel-Wert-Paaren oder Dokumenten, die unstrukturiert oder halbstrukturiert sind. Die Fähigkeit von NoSQL-Datenspeichern , innerhalb von Sekunden auf große Datenmengen zu reagieren, ist bei Diensten mit hohem Volumen von entscheidender Bedeutung. Wenn Sie ein konsistentes System für ein aktuelles Element anfordern, warten Sie auf diese Antwort, bis alle Repliken erfolgreich aktualisiert wurden. Selbst wenn ein Knoten nicht über die neuesten Daten verfügt, gibt er eine sofortige Antwort zurück. Partition Tolerance stellt sicher, dass das System nicht aufhört zu arbeiten, wenn ein replizierter Datenknoten ausfällt.

Database as a Service (DBaaS) ist die bevorzugte Methode einer Cloud-nativen Anwendung zum Speichern von Daten. Mit diesen Diensten können Sie Ihr Netzwerk mit integrierter Sicherheit, Skalierbarkeit und Überwachung ausstatten. Jeder Dienst könnte auf einem virtuellen Azure-Computer gehostet werden, und die Datenbank Ihrer Wahl könnte auf dem Computer installiert werden. Ein Cloud-nativ-basierter Microservice kann je nach Anforderung der Anwendung entweder eine relationale Datenbank oder eine NoSQL-Datenbank implementieren. Azure hat vier verwaltete relationale Datenbanken (DBaaS) im Angebot. In jeder dieser Lösungen sind „Simple-in-Time“-Kapazität und ein „Pay-as-you-go“-Modell verfügbar. Microsofts Flaggschiff-Datenbank SQL Server sowie eine Reihe anderer Open-Source-Alternativen sind alle verfügbar.

So einfach ist die Auswahl der für eine Azure-Datenbank erforderlichen Menge an Prozessorkernen, Arbeitsspeicher und Speicherplatz. Microsoft wird Azure weiterhin als offene Plattform pflegen, indem es verwaltete Versionen beliebter Open-Source-Datenbanken bereitstellt. Während inaktiver Zeiträume hält die Serverless-Compute-Ebene automatisch Datenbanken an, um nur Speichergebühren zu erheben. Als Oracle Sun Microsystems kaufte, erstellte es einen Fork von MySQL namens MariaDB. Die Azure-Datenbank für MariaDB ist ein vollständig verwalteter relationaler Datenbankdienst, der als Teil der Azure-Cloud verfügbar ist. Es verwendet die MariaDB Community Edition-Server-Engine. Es kann geschäftskritische Workloads auf vorhersehbare Weise bewältigen und gleichzeitig die dynamische Skalierung beibehalten.

Das Befehlszeilenschnittstellentool oder Azure Data Migration Service kann verwendet werden, um Postgres-Datenbanken zu Azure zu migrieren. Es unterstützt standardmäßig sowohl Schreib- als auch Lesevorgänge und ermöglicht es Ihnen, jede Ihrer Datenbankregionen dafür zu konfigurieren. Entwicklungsteams können CosmosDB verwenden, um vorhandene Mongo-, Gremlin- ​​oder Cassandra-Datenbanken mit geringen oder keinen Codeänderungen in die neue Datenbank zu migrieren. Microservices, die Azure-Tabellenspeicher nutzen, können problemlos zur CosmosDB-Tabellen-API migrieren, indem sie Azure-Tabellenspeicher als primären Speicher verwenden. In Abbildung 5-13 sind in Azure CosmosDB fünf gut definierte Konsistenzmodelle verfügbar. Um eine konsistente, zuverlässige und effiziente Leistung zu erzielen, müssen zwischen diesen Optionen granulare Kompromisse eingegangen werden. Die folgende Tabelle zeigt den Konsistenzgrad für jede Disziplin.

Jeremy Likness, der Programmmanager von Microsoft, bietet eine ausführliche Erläuterung zu jedem der fünf Modelle. Die NewSQL-Technologie kombiniert auf neuartige Weise verteilte Skalierbarkeit mit den ACID-Garantien einer relationalen Datenbank. Die NewSQL-Datenbank ist so konzipiert, dass sie in kurzlebigen Cloud-Umgebungen gut funktioniert, da sie jederzeit durch einen einfachen Neustart der zugrunde liegenden virtuellen Maschinen neu gestartet oder neu geplant werden kann. Die aktuellste Zahl findet sich bei der Cloud Native Computing Foundation. Ein Client kann ein Services-Konstrukt verwenden, um einen DNS-Eintrag weiterzuleiten, um eine Gruppe identischer NewSQL-Datenbankprozesse mit einem einzigen Client zu adressieren. Die mit der Dienstadresse verknüpften Datenbankinstanzen können von der Adresse der Anwendung selbst entkoppelt werden, ohne dass bestehende Instanzen negativ beeinflusst werden. Dasselbe Ergebnis kann immer durch gleichzeitiges Anfordern von Diensten erzielt werden.

Diese Datenbanken, die effizienter und flexibler als herkömmliche SQL-Datenbanken sind, haben sich zum beliebtesten Datenbanktyp entwickelt.

Die Vorteile nicht relationaler Datenbanken für Wissenschaftler

Nicht relationale Datenbanken werden auch im Bereich der wissenschaftlichen Forschung verwendet. Nichtrelationale Datenbanken bieten eine Struktur zur Analyse von Daten, die es Wissenschaftlern ermöglicht, sie auf eine für die Analyse optimierte Weise zu speichern. Anstatt ein Zeilen-und-Spalten-Modell zu verwenden, können Wissenschaftler Daten aus mehreren Experimenten besser vergleichen und Muster entdecken, die sonst in einer herkömmlichen Datenbank nicht erkennbar wären, indem sie Daten in Tabellen speichern, die nicht auf Zeilen und Spalten beruhen.

Was ist eine nicht relationale Datenbank?

Es gibt viele verschiedene Datenbanktypen, aber eine nicht relationale Datenbank ist ein Datenbanktyp, der Daten nicht in einem herkömmlichen Tabellenformat speichert. Nicht-relationale Datenbanken werden häufig zum Speichern großer Datenmengen verwendet, auf die schnell zugegriffen werden muss, z. B. NoSQL-Datenbanken.

Eine nicht relationale Datenbank speichert Daten typischerweise in nicht tabellarischer Form und ist flexibler als eine relationale Datenbank. Nicht-relationale Datenbanken, auch bekannt als NoSQL, sind reine SQL-Datenbanken, die nicht mit dem Internet verbunden sind. Tabellen, die Informationen enthalten, sowie Teile und Arten von Informationen, werden in relationalen Datenbanken gespeichert. Daten können bei jeder Änderung in einer nicht relationalen Datenbank gespeichert werden, oder sie können in Anwendungen gespeichert werden, die eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten. Diese Datenbanken sind ideal für die schnelle Anwendungsentwicklung, da sie sich schnell ändern und große Mengen komplexer, unstrukturierter Daten verarbeiten können. Weitere Informationen werden einer nicht relationalen Datenbank hinzugefügt, sobald sie verfügbar sind, sodass sie neue Daten aufnehmen kann. Diese Systeme bieten sowohl Sicherheit als auch Agilität und ermöglichen eine schnelle Anwendungsentwicklung. Sie können auch kostengünstiger zu verwalten sein als relationale Datenbanken, bieten eine bessere Leistung und sind einfacher zu verwalten als relationale Datenbanken.

Viele Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken haben zum Aufstieg von NoSQL-Datenbanken beigetragen. Diese Datenbanken sind in der Regel einfacher zu verwenden und flexibler, wodurch sie schneller und einfacher zu verwenden sind. Sie eignen sich auch besser für eine Vielzahl von Anwendungen, darunter Webanwendungen, mobile Apps und große Datenanwendungen.
Einer der wichtigsten Vorteile von NoSQL-Datenbanken ist ihre Anpassungsfähigkeit. Sie können auch zum Speichern von Binär- und Textdaten sowie JSON verwendet werden. Diese Flexibilität ermöglicht es Anwendungen, eine Vielzahl von Daten gleichzeitig zu speichern.
NoSQL-Datenbanken bieten erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken, wie z. B. eine höhere Datenverarbeitungseffizienz. Dies lässt sich dadurch erklären, dass sich NoSQL-Datenbanken gegenüber traditionellen relationalen Datenbanken durch eine Reihe von Algorithmusänderungen auszeichnen. Dadurch kann die Datenbank schneller ausgeführt werden.
Einer der Nachteile von NoSQL-Datenbanken ist, dass sie nicht so umfassend unterstützt werden wie traditionelle relationale Datenbanken. Infolgedessen werden verschiedene Werkzeuge benötigt, um die Aufgaben zu erfüllen. Trotz dieses Nachteils hat die Einführung von NoSQL-Datenbanken durch immer mehr Unternehmen diesen verringert.
NoSQL-Datenbanken haben im Allgemeinen eine Reihe von Vorteilen gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken. Sie sind kostengünstiger, anpassungsfähiger und einfacher zu verwenden als andere Formen der Datenverarbeitung. Es ist auch erwähnenswert, dass sie immer beliebter werden, daher ist es eine gute Idee, sie in Ihre Anwendungen zu integrieren.

Relationale vs. nicht relationale Datenbank

Es gibt zwei Arten von Datenbanken: relationale und nicht relationale. Relationale Datenbanken speichern Daten in Tabellen, und diese Tabellen sind durch Schlüssel miteinander verknüpft. Nicht relationale Datenbanken speichern Daten in Dokumenten, und diese Dokumente sind nicht durch Schlüssel miteinander verknüpft.

Eine relationale Datenbank ähnelt einer Tabellendatenbank darin, dass sie auf dem Konzept von Tabellen und Spalten aufgebaut ist. Eine Tabelle enthält eine Vielzahl von Zeilen und Spalten, die organisiert sind, um eine konsistente Struktur bereitzustellen. Jede Zeile in einer Tabelle enthält einen Satz von Datenwerten. Jede Spalte in einer Tabelle enthält einen eindeutigen Datenwert.
Relationale Datenbanken eignen sich hervorragend zum Speichern von Daten, da sie leicht verständlich organisiert werden können. In einer relationalen Datenbank befindet sich eine Tabelle mit dem Namen, der Adresse und der Telefonnummer einer Person. Diese Art von Datenbank bietet auch eine hervorragende Datenspeicherung, da sie einfach zu aktualisieren ist. Es wäre einfach, die Adresse einer Person zu aktualisieren, wenn ihre Tabelle eine neue Adresse enthält.
Es gibt jedoch einige Nachteile bei der Verwendung einer relationalen Datenbank. Ein Nachteil relationaler Datenbanken besteht darin, dass sie bei der Datenverarbeitung nicht so effizient sind wie nicht-relationale Datenbanken. Abgesehen von diesem Nachteil sind relationale Datenbanken in der Datenverarbeitung nicht so schnell wie nicht-relationale Datenbanken.
Der Unterschied zwischen NoSQL-Datenbanken und relationalen Datenbanken besteht darin, dass NoSQL-Datenbanken nicht dasselbe sind. NoSQL-Datenbanken enthalten in keiner Weise Tabellen und Spalten. Dokument- und knotenbasierte NoSQL-Datenbanken basieren auf dem Konzept der dokument- und knotenbasierten Datenbanken. Ein Dokument ist eine Sammlung von Daten, die in einem Knoten gespeichert sind und auf die zugegriffen werden kann. Ein Knoten oder Punkt in der Datenbank, an dem Daten gespeichert werden können, befindet sich normalerweise auf einem Server.
Wenn es in einer NoSQL-Datenbank an Organisation mangelt, ist sie ein hervorragendes Werkzeug, um schwer verständliche Daten zu speichern. In einer NoSQL-Datenbank werden Name, Adresse und Telefonnummer einer Person in einer Tabelle gespeichert. Diese Art von Datenbank ermöglicht es Ihnen auch, zuvor nicht wiederherstellbare Daten zu verfolgen. Wenn sich beispielsweise die Adresse einer Person ändert, wird es schwierig, die Informationen in der Tabelle zu aktualisieren.
Es gibt jedoch einige Nachteile von NoSQL-Datenbanken. Obwohl NoSQL-Datenbanken Daten effizienter verarbeiten können als relationale Datenbanken, tun sie dies nicht so effektiv. Der zweite große Nachteil von NoSQL-Datenbanken ist, dass sie Daten nicht so schnell verarbeiten wie relationale Datenbanken.

SQL vs. Nosql

SQL-Datenbanken können vertikal skaliert werden, während NoSQL-Datenbanken horizontal skaliert werden können. SQL-Datenbanken können tabellenbasiert sein, während NoSQL-Datenbanken Dokumente, Schlüssel, Diagramme oder Zeilen speichern können. SQL-Datenbanken eignen sich besser für mehrzeilige Transaktionen, während NoSQL-Datenbanken besser für unstrukturierte Daten wie JSON oder Dokumente geeignet sind.

Alle Teilgebiete der Data Science basieren auf Daten. Daten werden normalerweise in einem Datenbankverwaltungssystem (DBMS) gespeichert, wenn Sie sie benötigen. Die Sprache eines DBMS muss verwendet werden, um mit ihm zu interagieren und zu kommunizieren. SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache, die von DBMS verwendet wird. Im Bereich der Datenbanken taucht neuerdings der Begriff „nosql databases“ auf. NoSQL-Datenbanken, die keine Daten in Tabellen oder Datensätzen speichern, müssen keine Daten in Tabellen oder Datensätzen speichern. Anstatt nur Daten zu speichern, wurde es für spezifische Anforderungen konzipiert und optimiert.

Die am häufigsten verwendeten Datenbanktypen sind Graphdatenbanken, spaltenorientierte Datenbanken, dokumentorientierte Datenbanken und Schlüssel-Wert-Paare. MongoDB, eine dokumentenorientierte Datenbank, ist in der Sprache Python zu finden. Infolgedessen haben Sie durch die Verwendung von NoSQL-Datenbanken mehr Kontrolle über Ihre Datenstruktur. SQL-Datenbanken hingegen sind starrer und weniger flexibel in ihren Datentypen. SQL und NoSQL sind möglicherweise die besten Optionen für Anfänger, die die Grundlagen erlernen möchten. Jedes davon hat zahlreiche Vor- und Nachteile, und Sie sollten eines auswählen, das auf der Grundlage der Daten, der Anwendung und der Erleichterung Ihrer Arbeit für Sie geeignet ist. Letztendlich konkurrieren SQL und NoSQL nicht; sie konkurrieren auch nicht. Wenn Sie Ihre Daten analysieren, werden Sie feststellen, dass dies in Ihrem besten Interesse ist.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken speichern NoSQL-Datenbanken wie MongoDB Daten dokumentenorientiert, wodurch das Lesen und Schreiben von Daten effizienter wird. Die in einem DBMS gespeicherten Daten können in einer Navigations- oder hierarchischen Weise angezeigt werden. Daten werden mit RDBMS in tabellarischen Strukturen gespeichert. Wenn Daten aus einem DBMS gelesen werden, müssen sie zuerst geparst werden, bevor die gewünschten Spalten angezeigt werden. Es ist jedoch flexibler und effizienter, Daten in NoSQL zu speichern, wodurch die Lese- und Schreibvorgänge schneller ausgeführt werden können. Neben der Tatsache, dass NoSQL-Datenbanken zum Speichern von Daten verwendet werden können, die für ein herkömmliches RDBMS nicht gut geeignet sind, können sie auch zum Speichern von Daten verwendet werden, die für ein anderes DBMS nicht gut geeignet sind. Die beste Eigenschaft einer NoSQL-Datenbank ist ein Datensatz, der ständig aktualisiert wird oder ein hohes Volumen an Transaktionen enthält. NoSQL-Datenbanken bieten im Allgemeinen zahlreiche Vorteile gegenüber herkömmlichen RDBMS und werden in den letzten Jahren immer beliebter. Die Fähigkeit, Daten zu speichern, die für ein herkömmliches RDBMS zu umfangreich wären, ist eine der wichtigsten Eigenschaften dieser Systeme.

Ist SQL schneller als Nosql?

In Bezug auf die Geschwindigkeit ist NoSQL im Allgemeinen schneller als SQL, insbesondere für die Speicherung von Schlüsselwerten in unserem Experiment. NoSQL-Datenbanken unterstützen ACID-Transaktionen jedoch möglicherweise nicht vollständig, was zu inkonsistenten Daten führen kann.

Ist Amazon ein Nosql oder SQL?

SQL wird in einer Vielzahl von relationalen Datenbanken für eine Vielzahl von datenbankgesteuerten Anwendungen verwendet, aber alle diese Tools sind in Ruby geschrieben. Mit DynamoDB können Sie die AWS Management Console, die AWS CLI oder die NoSQL WorkBench verwenden, um Ad-hoc-Aufgaben auszuführen.

Nicht relationale Datenbanktypen

Eine nicht-relationale Datenbank kann in fünf Typen eingeteilt werden: Dokumentdatenspeicher, spaltenorientierte Datenbanken, Schlüsselwertspeicher, Dokumentspeicher und Diagrammdatenbanken. Die Typen werden häufig kombiniert, um eine einzelne Anwendung zu erstellen.

EF Codd, ein IBM-Forscher, prägte 1970 in seiner Forschungsarbeit „A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks“ den Begriff „relationale Datenbank“. Mithilfe von Schlüsseln können mehrere Tabellen in einer relationalen Datenbank verknüpft werden. Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL und IBMDB2 sind die am häufigsten verwendeten relationalen Datenbanken. Ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) ist eine gute Möglichkeit, die Integrität und Genauigkeit Ihrer Daten sicherzustellen. Um ferentielle Integrität zu erreichen, ist eine Primär- und Fremdschlüsselbeziehung erforderlich. Zusätzlich zum Primärschlüssel müssen im Falle einer Datensatzlöschung alle zugehörigen Datensätze gelöscht werden, die den Primärschlüssel enthalten. Der Begriff verwaiste Datensätze wird verwendet, um Datensätze zu beschreiben, die aus dem System ausgelassen wurden.

Nicht relationale Datenbanken enthalten im Gegensatz zu relationalen Datenbanken keine Tabellen, Zeilen, Primärschlüssel oder Fremdschlüssel. Mit einem Speichermodell, das für die Art der zu speichernden Daten optimiert ist, kann eine NoSQL-Datenbank so aufgebaut werden, dass sie alle Arten von Daten verarbeiten kann. Dokumentdatenspeicher, Spalten-, Schlüssel-Wert-Speicher, Diagramm-, Index- und Diagrammdatenbanken sind die gängigsten Arten von NoSQL-Datenbanken. Der Zweck von Graphdatenbanken besteht darin, Informationen zwischen Entitäten effizient zu speichern. Object-Relational Mapping (ORM) wird von der NoSQL-Datenbank anstelle der von relationalen Datenbanken verwendeten Structure Query Language (SQL) verwendet. Zu den häufig verwendeten NoSQL-Sprachen gehören Java, Javascript,. NET und PHP.

Es gibt zwei Arten von Datenbanken, die für sich genommen gleichermaßen nützlich sind, aber beide werden aus unterschiedlichen Gründen und auf unterschiedliche Weise verwendet. Die Unterscheidung zwischen einer relationalen und einer nicht-relationalen Datenbank ist nicht immer absolut, und beide können verwendet werden. Um festzustellen, welcher Datenbanktyp für Ihr Projekt am besten geeignet ist, analysieren Sie die Anforderungen und Anwendungsfunktionen der Organisation.

Dokumentdatenspeicher ermöglichen es Benutzern, wie relationale Standarddatenbanken, vordefinierte Datenbeziehungen über mehrere Datenbanken hinweg auf der Grundlage vordefinierter Datenbeziehungen zu verwalten. Dokumentdatenspeicher hingegen sind insofern einzigartig, als sie eher auf Dokumenten als auf Tabellen basieren. Dokumentdatenspeicher enthalten normalerweise Dateien in einem Textformat und können mit Standard-SQL-Befehlen abgefragt werden. Eine spaltenorientierte Datenbank ermöglicht es Benutzern, wie eine relationale Standarddatenbank, vordefinierte Datenbeziehungen über mehrere Datenbanken hinweg zu verwalten. Spaltenorientierte Datenbanken hingegen sind insofern einzigartig, als Daten in Spalten und nicht in Tabellen gespeichert werden. Dadurch können Daten effizienter gespeichert und Daten effektiver abgefragt werden. Der Schlüsselwertspeicher ähnelt einer relationalen Standarddatenbank insofern, als Benutzer vordefinierte Datenbeziehungen über mehrere Datenbanken hinweg verwalten können. Es ist wichtig zu beachten, dass Schlüsselwertspeicher eindeutig sind, da sie nur Schlüssel und Werte und keine Tabellen enthalten. Obwohl Graphen in Graphdatenbanken häufiger vorkommen als Tabellen, sind sie dennoch einzigartig in ihrem Design. Graphdatenbanken enthalten Daten nicht nur in Zahlen oder Text, sondern auch in anderen Datentypen. Anstatt Daten in einer Textdatei zu speichern, können Diagramme in einer Reihe anderer Formate gespeichert werden. Die Fähigkeit, Daten auf eine Vielzahl von Arten abzufragen, die herkömmliche Datenbanken nicht verarbeiten können, ermöglicht eine Vielzahl von Möglichkeiten.

Nicht relationale Bedeutung

In vielen Fällen kann die Bedeutung eines Wortes oder Satzes nicht anhand seiner Bestandteile bestimmt werden. Dies liegt daran, dass Bedeutung oft relational ist oder in Beziehung zu anderen Dingen steht. Beispielsweise hat das Wort „links“ eine andere Bedeutung, wenn es in den Ausdrücken „links abbiegen“ oder „linkshändig“ verwendet wird. In diesen Fällen wird die Bedeutung des Wortes „links“ durch seine Beziehung zu anderen Wörtern im Satz bestimmt.

Die Vorteile nicht relationaler Datenbanken

Eine Reihe von Faktoren hat in den letzten Jahren zur Popularität nichtrelationaler Datenbanken beigetragen. Der Zugriff auf diese Datenbanken ist schneller als bei herkömmlichen relationalen Datenbanken und eignet sich besser für die schnelle Anwendungsentwicklung. Darüber hinaus sind sie anpassungsfähiger und ermöglichen maßgeschneiderte Datenbanklösungen.

Beispiel für eine nicht relationale Datenbank

Nicht relationale Datenbanken basieren nicht auf dem relationalen Modell und verwenden kein SQL für Abfragen. Beispiele für nicht relationale Datenbanken sind MongoDB, BigTable und Redis.

Die MongoDB-Datenbank ist so konzipiert, dass sie auf jeder Plattform funktioniert und nicht relationaler Natur ist. MongoDB-Daten werden in MongoDB-Sammlungen und BSON-Dateien gespeichert. Der Begriff „Sammlung“ bezieht sich auf eine Sammlung von einem oder mehreren Dokumenten, die als Tabelle und Zeile angezeigt werden können. Die Objektnotation mit JavaScript wird als JSON bezeichnet. Die in Mongo enthaltenen Daten können in einem einzigen Dokument gespeichert werden. Es ist nicht notwendig, viel Geld auszugeben, um sich zusammenzuschließen. Die binäre JavaScript-Objektnotation (BSON) ist eine Art der Objektnotation für JavaScript.

In MongoDB werden hier die internen Daten gespeichert. Sie müssen sich keine Gedanken über das interne BSON-Format machen, da MongoDB alles verarbeitet. MongoDB enthält, wie die meisten anderen Datenbanken, keine Tabellen oder Zeilen. Eine Sammlung ist ein Container für Daten in Mongo, während ein Dokument eine Sammlung ist. Im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank, die Daten in drei separaten Tabellen enthält, kann Mongo Daten in allen drei Tabellen gleichzeitig enthalten. Wenn MongoDB Daten im binären JSON auf der Festplatte speichert , verwendet es das BSON-Format. Dokument in Dokument eingebettet, wodurch verhindert wird, dass an verschiedenen Stellen auf Daten zugegriffen wird; Dies ist entscheidend, wenn Sie in einer nicht relationalen Datenbank arbeiten.

Beziehungen und Referenzen können in MongoDB auf die gleiche Weise definiert werden, wie sie in einer relationalen Datenbank definiert werden können. Benötigen Sie ein jederzeit änderbares Schema, das flexibel für die Daten sein soll, reicht eine nicht-relationale Datenbank. Mit anderen Worten, NoSQL oder Not Only SQL ist eine nicht relationale Datenbank, die kein SQL erfordert. Die Software speichert Daten auf eine völlig andere Weise als eine traditionelle relationale Datenbank. In einer Dokumentendatenbank wie MongoDB haben wir keine Tabellen und Zeilen, sondern Sammlungen und Dokumente. Infolgedessen wird unser Code einfacher zu warten und sauberer sein. Das Dokumentschema in Mongo ist dynamisch und selbstbeschreibend in dem Sinne, dass es dynamisch generiert wird.

Mongo speichert Dokumente in beliebiger Form und Größe, sodass sie genauso flach oder komplex sein können wie unsere Anwendungen. Es ist einfach zu erlernen und hat eine robuste Abfragesprache. Im Allgemeinen sind Daten einfach abzufragen, und Transaktionen sind selten erforderlich. In diesem Fall erfordert das Hinzufügen eines neuen Servers zum Pool nicht das Herunterfahren vorhandener Server.

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind in den letzten Jahren immer beliebter geworden, da der Bedarf an flexibleren und skalierbareren Datenbanklösungen gestiegen ist. Diese Datenbanken sind oft einfacher zu verwenden und fehlerverzeihender als ihre relationalen Gegenstücke, was sie zu einer guten Wahl für viele Web- und mobile Anwendungen macht.

Eine NoSQL-Datenbank unterscheidet sich von einer relationalen Datenbank eher durch die Dokumentenspeicherung als durch die Tabellenhierarchie. Sie wurden so konzipiert, dass sie anpassungsfähig, skalierbar und in der Lage sind, innerhalb weniger Minuten auf die Datenverwaltungsanforderungen moderner Unternehmen zu reagieren. NoSQL-Datenbanken können in vier Typen eingeteilt werden: reine Dokumentendatenbanken, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken. Mit der Hinzufügung von NoSQL-Datenbanken zu unternehmenskritischen Anwendungen hat die Global 2000 die Einführung von NoSQL-Datenbanken beschleunigt. Die fünf oben identifizierten Trends sind am schwierigsten für eine relationale Datenbank zu verwenden. Eine relationale Datenbank ist eine der schwerwiegendsten Hürden in der agilen Entwicklung, da es sich in erster Linie um ein Modell mit festen Daten handelt. Das Anwendungsmodell definiert das Datenmodell in NoSQL.

Datenmodelle können in NoSQL dynamisch definiert werden, wenn sie nicht statisch sind. Dokumentorientierte Datenbanken sind Datenspeicher, die typischerweise im JSON-Format vorliegen. Dies reduziert nicht nur ORM-Frameworks, sondern reduziert auch Entwicklungszeit und -kosten. Die neue Version von Couchbase Server 4.0 führt N1QL (ausgesprochen Nickel) ein, eine SQL-zu-JSON-Abfragesprache. Es unterstützt nicht nur standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen, sondern auch Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und viele andere Funktionen. Die Vorteile einer verteilten NoSQL-Datenbank sind zahlreich, darunter die einfache Skalierung und das Fehlen eines Single Point of Failure. Da immer mehr Kunden online über Apps auf Mobil- und Webplattformen mit Unternehmen interagieren, wird die Verfügbarkeit zu einem zunehmenden Problem.

Es ist einfach, NoSQL-Datenbanken einzurichten, zu konfigurieren und zu skalieren. Sie wurden entwickelt, um Lese-, Schreib- und Speichervorgänge zu verteilen. Sie können in jeder Größe eingesetzt werden, ob klein oder groß, und sie können verwaltet und überwacht werden. Eine NoSQL-Datenbank ist im Gegensatz zu einer einzelnen Datenbank so aufgebaut, dass sie gleichzeitig in beiden Rechenzentren läuft – es ist keine Software erforderlich. Darüber hinaus ermöglicht es sofortige Bereitstellungen über Hardware-Router – Anwendungen müssen nicht warten, bis die Datenbank einen Fehler erkennt und ausführt, bevor sie sich selbst replizieren können. Heutzutage verwenden Cloud Computing, mobile Anwendungen und das Internet der Dinge alle NoSQL-Datenbanken.

Die Fähigkeit von NoSQL-Datenbanken, enorme Datenmengen zu verarbeiten, ist bekannt. Es bietet auch ein hohes Maß an Flexibilität in der Verwendung.
Die NoSQL-Datenbank ist ein Datenbanktyp, der nicht auf dem relationalen Modell basiert. Stattdessen verwendet es eine andere Struktur, die mehr Flexibilität ermöglicht. Es kann auch zum Speichern und Abrufen von Daten verwendet werden.
Datenbank-NoSQL-Systeme können von Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen verwendet werden. In diesen Dateien können zusätzlich zu den Metadaten, Funktionen und Operationen von Modellen Daten gespeichert werden. Data Engineers hingegen können mit ihnen Daten bereinigen und speichern.
Es ist einfacher, Daten in NoSQL-Datenbanken zu manipulieren. Beim Entwickeln einer Anwendung müssen Sie kein Schema angeben. Darüber hinaus schränkt die NoSQL-Datenbank die Arten von Daten, die darin gespeichert werden können, nicht ein. Sie können bei Bedarf Änderungen vornehmen, indem Sie Ihrem Konto neue Typen hinzufügen.
Wenn große Datenmengen zur NoSQL-Datenbank hinzugefügt werden, zeigt sich deren Umfang.

Die Unterschiede zwischen SQL- und Nosql-Datenbanken

Insbesondere SQL-Datenbanken basieren auf einem hierarchischen Modell, in dem Datenzeilen in Spalten organisiert sind. Jede Spalte in einer Tabelle speichert einen bestimmten Datentyp, und jede Tabelle besteht aus einer oder mehreren Spalten. Die SQL-Abfrage wird nur zum Abrufen von Daten benötigt.
Eine NoSQL-Datenbank hingegen ist nicht auf eine hierarchische Struktur ausgelegt. Die Daten werden auf einem spaltenbasierten System modelliert. Folglich ist jede Zeile in einer Datenbank einfach eine Sammlung von Daten. Da die Daten nicht in Tabellen organisiert sind, lassen sie sich einfacher speichern und verwalten.
Darüber hinaus können NoSQL-Datenbanken für mehr als nur das Speichern von Daten verwendet werden. Schemas und andere Informationen, die bei der Datenbankkonfiguration verwendet werden, werden ebenfalls von ihnen gespeichert. Diese Arten von Datenbanken eignen sich hervorragend für Anwendungen, die eine schnelle Erstellung und Verwaltung erfordern.
SQL und NoSQL sind nur zwei Beispiele. SQL ist beispielsweise ein relationales Datenbankmodell, das SQL verwendet. Jede Tabelle in einem Datensystem ist mit einer anderen verknüpft, und die Daten sind in Tabellen organisiert. Sie können eine SQL-Abfrage ausführen, um Daten abzurufen, indem Sie das Schlüsselwort „Datenbank“ verwenden.
NoSQL-Datenbanken hingegen verwenden nicht das gleiche relationale Modell wie herkömmliche Datenbanken. Die Daten sind auf diese Weise desorganisiert, weil sie keine Tabellenstruktur haben. Es ist einfach eine Sammlung von Daten, die in einer Datenbank gespeichert sind. Dadurch sind SQL-Abfragen schwieriger auszuführen.
Darüber hinaus können NoSQL-Datenbanken eine Vielzahl von Datentypen speichern. Daher sind sie ausgezeichnete Optionen für Anwendungen, die ein hohes Maß an Anpassung und Datenkontrolle erfordern.