Ist NoSQL die richtige Wahl für Ihre Anwendung?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da dies von den spezifischen Anforderungen der Anwendung abhängt. Es gibt jedoch einige allgemeine Richtlinien, die befolgt werden können. Wenn die Daten nicht gut strukturiert sind oder häufig aktualisiert werden müssen, ist eine NoSQL-Lösung möglicherweise die bessere Wahl. NoSQL-Datenbanken sind außerdem skalierbarer als herkömmliche relationale Datenbanken .

Es gibt einige Tools und Technologien, die für Ihre Anwendung heute besser geeignet sind als noch vor einem Jahr, aber morgen vielleicht nicht mehr so ​​gut sind. Die Auswahl der richtigen Datenbank für die Anwendung ist nicht nur wichtig, sondern auch schwierig. Wir werden in diesem Artikel einige nicht- relationale Datenbankoptionen durchgehen und erläutern, wie man eine gegenüber der anderen auswählt. NoSQL-Datenbanken gibt es schon seit langer Zeit, sie tauchten erstmals in den 1960er Jahren auf, aber ihr Name wurde im frühen 21. Jahrhundert geprägt. Die Daten in einer relationalen Datenbank sind in einer festen und vordefinierten Struktur fest und vordefiniert. Es muss nicht angegeben werden, welche Datentypen mit NoSQL-Datenbanken kompatibel sind. Es basiert auf einer Open-Source-NoSQL-Datenbank mit masterlosem Peer-to-Peer-Computing.

Daten werden zwischen mehreren Knoten in einem Cluster partitioniert und ausgeglichen, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Der neue Server wird dem Cluster hinzugefügt, sobald ein paar einfache Befehle ausgeführt werden. Darüber hinaus können Sie durch die Verwendung der Skalierbarkeit Ihre Daten unbegrenzt am Laufen halten, was sehr nützlich ist. Daten in NoSQL-Datenbanken sind nicht gefährdet, wenn alle anderen Komponenten Ihrer serverseitigen Anwendung so konzipiert sind, dass sie nahtlos und schnell integriert werden können. Aufgrund der Geschwindigkeit, mit der NoSQL große Datenmengen verarbeiten kann, ist es ideal für Anwendungen, die dies erfordern. SQL-Datenbanken eignen sich am besten für einige Projekte, während NoSQL-Datenbanken am besten für andere geeignet sind.

Eines der attraktivsten Merkmale von NoSQL ist seine Skalierbarkeit, Einfachheit und geringe Code-Ebene. NoSQL-Plattformen fehlen die folgenden Nachteile: Sie sind weniger ausgereift, weniger flexibel und benötigen weniger Datenspeicher. Dadurch sind Abfragen weniger flexibel. Das Ziel von NoSQL ist nicht, sich selbst zu skalieren.

NoSQL hat eine Reihe von Vorteilen in Bezug auf die Flexibilität bei der Datenspeicherung. Herkömmliches RDMS stützt sich wie die meisten anderen Ansätze zur Datenstruktur auf eine statische Datenstruktur; Best Practices erfordern jedoch die Erstellung eines Datenbankschemas, bevor mit der Codierung begonnen wird.

Es wird allgemein empfohlen, ein RDBMS zu verwenden, wenn man mehrzeilige Transaktionen und komplexe Verknüpfungen hat. Dokumentanweisungen (oder komplexe Objektanweisungen) können mit mehreren Tabellen innerhalb einer NoSQL-Datenbank wie MongoDB verknüpft werden, was beispielsweise Konsistenz impliziert.

SQL-Datenbanken sind die beste Wahl für die Arbeit mit strukturierten Daten, da sie alle Datentypen verarbeiten können, während NoSQL-Datenbanken alle Datentypen (ob strukturiert oder unstrukturiert) verarbeiten können. SQL-Datenbanken sind eine bessere Wahl für komplexe Abfragen als NoSQL-Datenbanken, aber sie sind bei der Behandlung komplexer Abfragen nicht so effektiv wie NoSQL-Datenbanken.

Wann würden Sie sich für eine Nosql-Datenbank entscheiden?

Es gibt viele Gründe, eine NoSQL-Datenbank einer SQL-Datenbank vorzuziehen. Einige Gründe sind: Die Daten sind unstrukturiert oder die Struktur ist unbekannt, die Daten sind groß oder wachsen schnell, die Daten müssen hochverfügbar oder skalierbar sein oder viele Benutzer greifen gleichzeitig auf die Daten zu.

Lange Zeit diente die relationale Datenbank als Standard für die Datenspeicherung. Nicht relationale Datenbanken könnten das nächste große Ding sein. Die unstrukturierte Natur dieser Datenbank erfordert eine deutliche Abkehr von relationalen Datenbanken. Hinsichtlich der Speicherung großer Datenmengen sind Datenbanken flexibler als Dateisysteme. Mit nicht-relationalen Datenbanken können Entwickler schnell und einfach Datenbanksysteme erstellen . Sie werden durch ein CAP-Theorem [Consistency, Availability, and Tolerance Partition] und ihr Verhalten unterschieden. Es gibt mehrere SQL-Dialekte, aber die meisten verwenden Syntax und Grammatik, die denen der Standardsprache SQL ähneln.

Eine alternative Struktur kann für NoSQL-Datenbanken mit einem dynamischen Schema dargestellt werden. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, spaltenorientierte Datenbanken und Graphdatenbanken sind die vier Arten von NoSQL-Datenbanken. Eine NoSQL-Datenbank basiert auf einer Reihe von Algorithmen, die als CAP-Theorem bekannt sind. SQL-Datenbanken zeichnen sich durch die oben beschriebenen Merkmale aus. Für Einsteiger gibt es im Internet diverse Anleitungen.

NoSQL-Datenbanken, die riesige Datenmengen in einem flexiblen Schema speichern, können aufgrund mangelnder Konsistenz und Flexibilität in der Datenstruktur scheitern. In Bezug auf die Abfrageeffizienz sind sie nicht so effizient wie relationale Datenbanken, und sie erfordern viel Zeit zum Einrichten und Abfragen von Daten. Eine NoSQL-Datenbank ist eine bessere Wahl für Unternehmen, die schnellere Datenverarbeitungs- und Abfragefunktionen benötigen, sowie für Unternehmen, die komplexe Abfragen für strukturierte Daten benötigen.

Soll ich Nosql oder SQL wählen?

NoSQL-Abfragen sind schnell und einfach auszuführen, aber sie sind viel langsamer. Dies liegt an Ihrem hohen Transaktionsvolumen. SQL-Datenbanken sind stabiler und garantieren die Integrität der Daten, was sie zu einer besseren Wahl für schwere oder komplexe Transaktionen macht. Sie müssen sicherstellen, dass ACIDs konform sind.

Die Wahl einer Datenbank, die sowohl relational als auch nicht relational ist, ist die wichtigste Entscheidung, die ein DBA treffen kann. Es gibt zahlreiche Unterschiede zwischen den beiden Datenbanken, und es ist wichtig, sie zu verstehen, um eine fundierte Entscheidung darüber treffen zu können, welche verwendet werden soll. NoSQL-Datenbanken, die ein dynamisches Schemadesign verwenden, eignen sich besser für große Datenmengen, da Flexibilität erforderlich ist. Je nach Anforderung können dies Schlüssel-Wert-Paare, dokumentenbasierte, graphische Datenbanken oder Wide-Column-Stores sein. Dadurch können Dokumente ohne definierte Struktur erstellt werden, wodurch jedes Dokument seine eigene Struktur haben kann. Es gibt zahlreiche Fragen zu NoSQL, insbesondere wenn es um Big Data und Datenanalyse geht. Einige NoSQL-Datenbanken erfordern Community-Support, während andere die Unterstützung eines externen Experten bei der Einrichtung und Verwaltung der Datenbank erfordern.

NoSQL kann Daten selbst lesen und schreiben, ist aber nicht so schnell wie SQL. Google, Yahoo, Amazon und viele andere Unternehmen haben NoSQL-Datenbanken für Big Data erstellt. Vorhandene relationale Datenbanken waren nicht in der Lage, die erhöhten Verarbeitungsanforderungen der heutigen Daten zu bewältigen. Die NoSQL-Datenbank ist horizontal skalierbar, sodass sie bei Bedarf größer und leistungsfähiger werden kann. Es eignet sich für Anwendungen, die keine spezifische Schemadefinition haben, wie z. B. Content-Management-Systeme, Big-Data-Anwendungen und Echtzeitanalysen.

Es gibt zwei Arten von Datenbanken: SQL-Datenbanken und NoSQL-Datenbanken. Was ist das Richtige für mich?
Es gibt im Allgemeinen mehr Zuverlässigkeit und Unterstützung für SQL-Datenbanken unter den Anbietern, und daher ist es wahrscheinlicher, dass sie in Ihrer Standarddatenbankkonfiguration enthalten sind. In einigen Fällen sind NoSQL-Datenbanken schneller und skalierbarer, wodurch sie sich ideal für Anwendungen mit hohen Geschwindigkeitsanforderungen eignen.
Wenn es um die Speicherung von Schlüsselwerten geht, schneiden NoSQL-Datenbanken unseren Tests zufolge besser ab als SQL-Datenbanken. NoSQL-Datenbanken unterstützen ACID-Transaktionen möglicherweise nicht vollständig, was zu Inkonsistenzen zwischen Daten führen kann. Bei Entscheidungen sollten Sie die Vorteile von Schnelligkeit und Zuverlässigkeit berücksichtigen.
Einer der besten Aspekte beider Datenbanken ist, dass sie für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden können. Sie können wählen, welche Sie nehmen.

Nosql-Datenbanken: Das Gute, das Schlechte und die beste Wahl für Sie

NoSQL-Datenbanken sind nicht nur flexible Datenmodelle, sie sind horizontal skalierbar und haben eine hervorragende Abfrageleistung, sie sind auch flexibler und benutzerfreundlicher als relationale Datenbanken. Aufgrund ihrer Flexibilität sind Schemas in diesen Systemen eine gute Wahl für Anfänger. Trotz des Nachteils von NoSQL-Datenbanken sind sie weniger entwickelt als SQL-Datenbanken, sodass für erfahrene Entwickler der Einstieg in SQL möglicherweise die beste Option ist. Es wird letztendlich von Ihren Vorlieben und Bedürfnissen bestimmt.

Warum Nosql-Datenbanken nicht immer eine gute Wahl sind

Transaktionales NoSQL bietet nicht immer die ACID-Eigenschaften Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit. Die meisten relationalen Datenbanken verfügen über ACID, wodurch sichergestellt wird, dass Daten bei der Übertragung über die gesamte Datenbank hinweg konsistent bleiben.

Als die NoSQL-Technologie zum ersten Mal eingeführt wurde, waren Datenbanken nicht in der Lage, die Skalierungsanforderungen zu erfüllen. Zusätzlich zu Cold Storage und Batch-Batch-Zugriff machte NoSQL Daten im Petabyte-Bereich zugänglich und kostengünstig. Infolge der Eile, die Big Data-Herausforderungen zu lösen, hat NoSQL die Kernfunktionen von Datenbanken aufgegeben, die sie hochleistungsfähig und benutzerfreundlich machen. Da es die einzige Möglichkeit zur Skalierung war, war es die einzige Option für Google, Facebook, Microsoft und Yahoo, ihre großen Systeme aufzubauen. MySpace wuchs in den späten 2000er Jahren schnell und erforderte den Einsatz einer großen Anzahl von SQL Servern, um seine Expansion zu verwalten. Infolgedessen wurde deutlich, dass diese neuen digitalen Dienste eine neue Art der Erfassung, Verwaltung und Darstellung von Daten erforderten. In beiden Fällen werden die ACID- und BASE-Modelle verwendet.

Dies ist als ACID bekannt, was für Atomic, Consistent, Isolation und Long Term steht. Wenn ein System allgemein verfügbar ist, einen weichen Zustand hat und in gewisser Weise konsistent ist, wird es als Basis bezeichnet. Wenn eine Anwendung nicht auf das Erscheinen des Schreibvorgangs warten muss, bevor sie Änderungen vornimmt, sind konsistente Schreibvorgänge einfacher zu verwalten. Architekten und Entwickler sollten die Möglichkeit haben, ein konsistentes Konsistenzniveau in Datensystemen festzulegen. Konsistenz ist eine notwendige Komponente des Erfolgs, aber sie ist nicht die einzige Lösung. Ein gutes Schemadesign erfordert eine sorgfältige Planung und erfordert einen hohen Aufwand seitens des Designers. Das Fehlen eines Schemas ermöglicht es dem Ingenieur, Daten schneller in das System einzugeben.

Nichtsdestotrotz dient es als Katalysator für den Leser, um eine Lösung zu finden. Die Speicherung von Dokumentendaten (und Schlüssel/Wert) sollte ein Merkmal einer modernen Datenbank sein und nicht nur ein optionales Merkmal eines Produkts. Das Design von MongoDB basiert auf dem Konzept, Softwareinstallationen und erste Benutzererfahrungen einfach zu machen. Es hat sich jedoch herausgestellt, dass das relationale Modell an sich schon ziemlich leistungsfähig ist. In jedem System, das nicht das trivialste ist, müssen Sie immer zurückgehen und die Daten auf andere Weise betrachten. NoSQL hatte in den letzten zehn Jahren nur begrenzten Erfolg bei seinen Versuchen, die Welt zum Besseren zu verändern. Insbesondere bei der Durchführung analytischer Abfragen im Rahmen von Service Level Agreements ist eine gute Leistung von entscheidender Bedeutung.

Eine weitere Herausforderung ist die Schwierigkeit, verteilte Systeme zu verwalten, die durch ihre schiere Größe noch verschärft wird. Einige Menschen sind in der Welt des relationalen Denkens ausgebildet und ausgebildet. SingleStoreDB Self-Managed 7.0 umfasst eine schnelle Sync-Replikationsfunktion sowie Sync-Dauerhaftigkeit. In diesem Fall wird ein zweiphasiger Commit verwendet, um sicherzustellen, dass DDL-Änderungen ordnungsgemäß durch den Cluster weitergegeben werden. Mit HA können Sie Daten auf zwei Arten von einer Maschine auf eine andere replizieren: synchron und asynchron. Wenn Sie entscheiden, dass einige Spalten, die Sie später abfragen müssen, Spalten sind, können Sie sie indizieren und projizieren. Der SingleStore ist ein verteiltes Abfrageverarbeitungssystem.

Mit diesem System können Sie Abfragen in Standard-SQL-Syntax durchführen und die Abfrageverteilung über die Clusterknoten hinweg handhaben. Sie können praktisch jede Abfrage in SingleStore ausdrücken, das alle ANSI-SQL-Operatoren unterstützt. Es hat sich immer wieder bewiesen, dass das relationale Modell funktioniert. Es hat eine Reihe neuer Produkte und Dienstleistungen hinzugefügt, wie zum Beispiel den SingleStore Universal Storage. Es gibt keine inhärente Herausforderung für das relationale Modell oder die Abfragesyntax. Um die Vorteile einer Scale-out-Architektur nutzen zu können, war eine andere Speicherimplementierung erforderlich.

MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die wegen ihrer Benutzerfreundlichkeit und Einfachheit beliebt ist. Dennoch gibt es eine Reihe von Sicherheits- und Datenschutzproblemen, die angegangen werden müssen. Der Client hat die Möglichkeit, mit dem Server über Klartext zu kommunizieren, was ihn einem Angriffsrisiko aussetzt. Darüber hinaus fehlen MongoDB externe Verschlüsselungstools, was es anfällig für Datendiebstahl macht. Da die Dateien nicht verschlüsselt sind, sind sie außerdem anfällig für Diebstahl und Offenlegung.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Zu den am häufigsten genannten Nachteilen von NoSQL-Datenbanken gehört die fehlende ACID-Transaktionsunterstützung (atomar, konsistent, isoliert, haltbar) über mehrere Dokumente hinweg. Einzeldatensatz-Atomizität ist für eine Vielzahl von Anwendungen akzeptabel, wenn das Schemadesign angemessen ist. Es gibt einige Vor- und Nachteile von NoSQL-Datenbanken, aber sie können für einen Benutzer auch schädlich sein. Transaktionsdaten werden beispielsweise von NoSQL-Datenbanken nicht unterstützt, was die Datenverwaltung erschwert. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken nicht so gut wie herkömmliche Datenbanken, wenn es darum geht, strukturierte, halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten zu speichern, wodurch sie für bestimmte Anwendungen weniger geeignet sind. Einige Anwendungen hingegen verwenden trotz dieser Nachteile weiterhin NoSQL-Datenbanken. Eine NoSQL-Datenbank kann in bestimmten Situationen nützlich sein, wenn sie eine einfachere Strukturierung vieler verschiedener Datentypen ermöglicht und einfacher integriert werden kann. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken häufig besser geeignet, um strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in einer einzigen Datenbank zu speichern und zu modellieren, was für bestimmte Anwendungen von Vorteil sein kann. Trotz der Tatsache, dass NoSQL-Datenbanken einige Nachteile haben, sind sie für eine Vielzahl von Anwendungen immer noch sehr beliebt.

Sollte ich Nosql verwenden?

Wann ist es sinnvoll, NoSQL zu verwenden? Die NoSQL-Datenbank kann Daten auf vielfältige Weise speichern und muss nicht so strukturiert sein wie SQL-Datenbanken. Nicht relationale Datenbanken sind daher anpassungsfähiger und flexibler, was sie zu einer ausgezeichneten Wahl macht, wenn es um den Umgang mit großen Mengen unstrukturierter und nicht zusammenhängender Daten geht.

Aufgrund des Aufkommens von NoSQL-Datenbanken werden sie von Organisationen jeder Größe übernommen. Dieser Artikel versucht zu erklären, warum NoSQL immer beliebter wird und wann NoSQL eine gute Wahl für die Erstellung von Anwendungen ist. Frühe Internetpioniere stießen auf Frustration mit traditioneller Datenbanktechnologie, die die Entwicklung von NoSQL inspirierte. Da NoSQL-Datenbanken immer beliebter werden, wird es wichtiger denn je, zu lernen, wann es sinnvoll ist, sie zu verwenden. NoSQL bietet zusätzlich zu einer breiten Palette von Datenbankstrukturen und Datenmodellen eine breite Palette von Datenbankstrukturen und Datenmodellen. Basierend auf dieser Diskussion identifizieren wir die Hauptgründe, warum sich Menschen im Allgemeinen für NoSQL als ihre bevorzugte Lösung entscheiden. NoSQL-Datenbanken haben sich als Reaktion auf Cloud Computing und Automatisierung schnell weiterentwickelt. Streaming-Technologien, die in NoSQL-Datenbanken eingebettet sind, sind häufig zuverlässiger. Um MongoDB als kostenlose NoSQL-Datenbank zu verwenden, können Sie MongoDB Atlas, die beliebteste MongoDB NoSQL-Datenbank, ausprobieren.

Warum sollten Sie Nosql verwenden?

Im Allgemeinen sind NoSQL-Datenbanken beliebter als SQL-Datenbanken, da sie Daten in einfachen und unkomplizierten Formen enthalten, die das Verständnis erleichtern. Darüber hinaus werden NoSQL-Datenbanken häufig verwendet, um die Datenstruktur durch direkte Änderung zu vereinfachen.

Wann sollte Nosql verwendet werden?

Es gibt einige wichtige Gründe, warum Sie eine NoSQL-Datenbank verwenden sollten:
– Wenn Sie eine Datenbank benötigen, die horizontal skaliert werden kann (d. h. durch Hinzufügen weiterer Maschinen/Knoten zum System)
– Wenn Sie große Datenmengen speichern müssen
– Wenn Sie hohe Durchsatzanforderungen haben
– Wenn Sie eine niedrige Latenz benötigen
– Wenn Sie einfache Datenmodelle haben
– Wenn Sie Flexibilität in Ihrem Schema benötigen

Bei der Entscheidung, ob Sie NoSQL oder MongoDB verwenden, müssen Sie die Art der Informationen, die Sie speichern möchten, sowie den besten Weg dafür berücksichtigen. Es ist gleich, ob Daten in der einen oder anderen Art gespeichert werden. Es kann schwierig sein, sich zwischen zwei Teams zu entscheiden, aber viele entscheiden sich für eines. Die NoSQL-Engines werden zum Aufskalieren und Ausführen auf Cloud Computing verwendet. Da die Cloud skalierbar ist, werden die Skalierbarkeitsvorteile maximiert. Sowohl NoSQL als auch agile Entwicklungspraktiken arbeiten gut zusammen. Flache NoSQL-Systeme stoßen im Vergleich zu traditionelleren NoSQL-Systemen eher auf schwierige Probleme.

Die Verwendung von NoSQL zur Verarbeitung großer Datenmengen oder einer Vielzahl von Datentypen wäre fehl am Platz. Wenn Ihnen die Datenkonsistenz oder Datenintegrität nichts ausmacht, ist die Verwendung von NoSQL möglicherweise die beste Option. Da NoSQL mehr Flexibilität und Kostenkontrolle bietet, können Sie Ihre Daten jederzeit ändern. Es ist nicht ungewöhnlich, dass Anwendungen beide gleichzeitig verwenden, aber wie tun sie das und wann tun sie das? Für ein großes Java-Projekt diskutierten Integrant-Ingenieure heftig über JavaScript statt Java. Dieser Artikel bietet einen schnellen Überblick über die wichtigsten Empfehlungen von Integrant für die Zuweisung von Ressourcen in Softwareentwicklungsprojekten.

Nachteile von Nosql gegenüber Sql

Warum ist eine NoSQL-Datenbank schlecht? Einer der am häufigsten genannten Nachteile von NoSQL-Datenbanken ist, dass sie keine ACID-Transaktionen (atomar, konsistent, isoliert, haltbar) über mehrere Dokumente hinweg unterstützen. In vielen Fällen ist die Unteilbarkeit einzelner Datensätze im Schemadesign akzeptabel.

Die Bedeutung von Daten in modernen Organisationen ist hinlänglich bekannt. SQL- und NoSQL-Datenbanken sind in der Regel die beste Wahl für eine große Anzahl von Unternehmen. Jeder von ihnen hat seine eigenen Stärken und Schwächen. Wir werden die Vor- und Nachteile jedes einzelnen prüfen und Ihnen eine klare Entscheidung treffen. Es ist wie ein endloses Tag-Spiel: Es gibt immer eine Lücke zwischen dem idealen Setup und den tatsächlich verarbeiteten Daten. Der Hauptvorteil von NoSQL-Datenbanken gegenüber Datenbanken mit gemeinsam genutztem Speicher besteht darin, dass sie horizontal skaliert werden können, wodurch die Kapazität einfacher und kostengünstiger erweitert werden kann. Dies ist ein gutes Produkt für Cloud Computing, da es extrem große und schnell wachsende Datenmengen handhabt.

Wenn Sie NoSQL verwenden, werden Daten auf mehrere Server und Regionen verteilt, was zu keinem einzelnen Fehlerpunkt führt. Infolgedessen sind NoSQL-Datenbanken stabiler und belastbarer, mit kontinuierlicher Verfügbarkeit und ohne Ausfallzeiten. Datenbanktypen in NoSQL können basierend auf den Anforderungen des Anwendungsfalls ausgewählt werden, sodass Entwickler die für sie richtige Mischung auswählen können. Viele Organisationen bevorzugen Open-Source-NoSQL-Datenbanken, weil sie kostengünstig sind. Da sie mit extrem großen und schnell wachsenden Datensätzen umgehen können, sind sie eine ausgezeichnete Wahl für Cloud Computing. NoSQL-Abfragen werden von einer Standardsprache nicht unterstützt. Um die Abfragen durchzuführen, werden teurere Mitarbeiter wie Entwickler und Datenwissenschaftler benötigt.

Astra von DataStax ist eine Multi-Cloud-Datenbank als Service (DBaaS), die auf Apache Cassandra und Kubernetes läuft und auf einer Microservices-Architektur basiert. In Astra werden Treiberkonstrukte zugunsten einer Open-Source-Daten-API-Schicht, Stargate, entfernt. Mit Azure, Google Cloud Platform oder Amazon Web Services können Sie schnell und einfach loslegen.

Die Vor- und Nachteile von Sql und Nosql

Die Skalierung mit NoSQL erfordert ein höheres Maß an Ressourceneffizienz als bei anderen Paradigmen.
Es ist einfacher, SQL-Datenbanken zu erstellen und zu verwalten als NoSQL-Datenbanken.
SQL eignet sich eher für Hochleistungsanwendungen, während NoSQL eher für Anwendungen mit geringer Latenz und niedriger Geschwindigkeit geeignet ist.
Die Ausführung von SQL-Datenbanken als Scale-Up ist teurer als die Ausführung von NoSQL-Datenbanken.

Wer verwendet Nosql-Datenbanken?

Nosql-Datenbanken werden von einer Vielzahl von Organisationen und Einzelpersonen aus verschiedenen Gründen verwendet. Einige verwenden nosql-Datenbanken, weil sie skalierbarer sind und mehr Daten verarbeiten können als herkömmliche relationale Datenbanken. Andere verwenden nosql-Datenbanken, weil sie flexibler sind und leicht an spezifische Anforderungen angepasst werden können. Wieder andere verwenden nosql-Datenbanken, weil sie effizienter sind und eine bessere Leistung als herkömmliche Datenbanken bieten können.

NoSQL-Datenbanken werden aus verschiedenen Gründen verwendet, einschließlich ihrer Funktionalität, Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit. Sie werden immer häufiger in Echtzeit-Webanwendungen und in Big Data eingesetzt. Eine NoSQL-Datenbank ist eine Art Datenbankmanagementsystem (DBMS) der nächsten Generation. Die einzige Struktur in RDBMS besteht darin, dass es nur strukturierte Daten speichert und abruft. Da NoSQL-Datenbanken mehr Geschäftsanwendungen unterstützen können und ihnen somit eine größere Flexibilität und Skalierbarkeit bieten als relationale Datenbanken, werden sie in der Industrie immer beliebter. Das Erstellen einer NoSQL-Datenbank, die ein flexibles und offenes Datenmodell verwendet, kann eine bessere Lösung zum Speichern von Multimedia-Inhalten sein. Das Thema Datenmanagement ist für Unternehmen in der heutigen Zeit zu einem kritischen Thema geworden.