Ist etwas relational oder nicht?

Es gibt ein paar wichtige Überlegungen, wenn man versucht festzustellen, ob etwas relational ist oder nicht. Die erste ist, ob die Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten organisiert sind. Wenn ja, dann ist es wahrscheinlich relational. Wenn nicht, dann ist es wahrscheinlich nicht relational. Eine weitere wichtige Überlegung ist, ob die Daten mit einer Sprache wie SQL abgefragt werden. Überlegen Sie abschließend, ob die Daten normalisiert sind. Normalisierte Daten sind in der Regel in relationalen Datenbanken zu finden und tragen dazu bei, sicherzustellen, dass die Daten konsistent und genau sind. Wenn die Daten nicht normalisiert sind, sind sie wahrscheinlich nicht relational.

NoSQL- und relationale Datenbanken sind zwei der häufigsten Datenbanktypen, die in Cloud-nativen Apps verwendet werden. Sie werden auf einzigartige Weise erstellt und aufgerufen, und sie speichern und rufen Daten auf unterschiedliche Weise ab. Daten in einer No-SQL-Datenbank sind in der Regel unstrukturiert oder halbstrukturiert in Schlüssel-Wert-Paaren oder Dokumenten. NoSQL-Datenspeicher werden für Dienste bevorzugt, die aufgrund der hohen Nachfrage eine Reaktionszeit von weniger als einer Sekunde benötigen. Wenn Sie ein konsistentes System nach einem Element abfragen, das gerade aktualisiert wird, warten Sie auf das Ergebnis, bis alle Repliken erfolgreich aktualisiert wurden. Selbst wenn die neueste Antwort nicht die neueste Knotenantwort ist, wird sie zurückgegeben. Wenn ein replizierter Datenknoten ausfällt, stellt Partition Tolerance sicher, dass das System weiterhin funktioniert.

Database as a Service (DBaaS) ist ein Cloud-nativer Datendienst, der von Cloud-nativen Anwendungen unterstützt wird. Diese Dienste bieten integrierte Sicherheit, Skalierbarkeit und Überwachung. Sie können die für jeden Dienst zu verwendende Datenbank auswählen, indem Sie einen virtuellen Azure-Computer konfigurieren. Ein Enterprise Microservice kann je nach Anforderung entweder eine relationale Datenbank oder eine NoSQL-Datenbank implementieren. Die vier verwalteten relationalen Datenbanken von Azure sind als Dienst (DBaaS) verfügbar. Es ist nicht erforderlich, Zeit zu investieren oder einen festgelegten Betrag für die Dienstleistungen zu zahlen. Zu den Open-Source-Optionen von Microsoft gehören mehrere SQL Server-Datenbanken sowie die Flaggschiff-SQL Server-Datenbank.

Sie können eine Azure-Datenbank in wenigen Minuten bereitstellen, indem Sie eine Reihe von Verarbeitungskernen, Arbeitsspeicher und Speicher konfigurieren. Microsoft investiert weiterhin in Azure, indem es verwaltete Versionen beliebter Open-Source-Datenbanken bereitstellt und es Open Source hält. Wenn Datenbanken inaktiv sind, reduziert serverloses Computing die Speicherkosten, indem sie automatisch angehalten werden, wenn die Computing-Ebene nicht verwendet wird. Als Oracle Sun Microsystems kaufte, erstellte es eine verwaltete Version von MariaDB, einem Fork von MySQL. Ein vollständig verwalteter relationaler Datenbankdienst, auf den über die Azure-Cloud mit der Azure-Datenbank für MariaDB zugegriffen werden kann. Daher basiert der Dienst auf der Server-Engine der MariaDB Community Edition. Es ist in der Lage, geschäftskritische Workloads mit vorhersagbarer Leistung und dynamischer Skalierbarkeit zu bewältigen.

PostgreSQL-Datenbanken können mithilfe des Befehlszeilenschnittstellentools oder des Azure Data Migration Service zu Microsoft Azure migriert werden. Aktiv/Aktiv-Clustering auf globaler Ebene wird durch CosmosDB DB ermöglicht. Jeder Ihrer Datenbankbereiche kann so konfiguriert werden, dass er sowohl Schreib- als auch Lesevorgänge unterstützt. Mit minimalen Änderungen an Daten oder Code können Sie vorhandene Mongo-, Gremlin- ​​oder Cassandra-Datenbanken zu CosmosDB migrieren. Die Cosmos DB-Tabellen-API, die für die Azure-Tabellenspeicherung entwickelt wurde, ist für Dienste, die sie verwenden, leicht zugänglich. Abbildung 5-13 zeigt fünf gut definierte Konsistenzmodelle, die in Azure CosmosDB verfügbar sind. Mit diesen Optionen können Sie granulare Kompromisse basierend auf Ihren Anforderungen in Bezug auf Konsistenz, Verfügbarkeit und Leistung eingehen.

Die folgende Tabelle zeigt die verschiedenen Konsistenzstufen. Jeremy Likness, Program Manager von Microsoft, erläutert die fünf Modelle ausführlich. NewSQL ist eine neue Datenbanktechnologie, die verteilte Skalierbarkeit sowie ACID-Garantien für eine relationale Datenbank verwendet. NewSQL-Datenbanken wurden so konzipiert, dass sie gut in kurzlebigen Cloud-Umgebungen funktionieren, in denen zugrunde liegende virtuelle Maschinen jederzeit neu gestartet oder neu geplant werden können. Gemäß der vorherigen Abbildung veröffentlicht die Cloud Native Computing Foundation eine Vielzahl von Open-Source-Projekten. Wenn der Client eine Gruppe identischer NewSQL-Datenbanken mithilfe eines Dienstekonstrukts erstellt, stellt er eine Verbindung zu den entsprechenden DNS-Adressen her. Wir können skalieren, ohne bestehende Anwendungsinstanzen zu stören, indem wir Datenbankinstanzen von der Adresse des Dienstes trennen, mit dem sie verknüpft sind. Es ist immer vorzuziehen, Dienstleistungen von verschiedenen Anbietern zu einem bestimmten Zeitpunkt anzufordern.

Eine NoSQL-Datenbank, die keine relationale Datenbank ist, ermöglicht andere Strukturen im Vergleich zu einer SQL-Datenbank (mit Zeilen und Spalten) sowie eine größere Flexibilität bei der Formatauswahl.

Wenn eine relationale Datenbank Daten speichert , werden sie in einem Schema gespeichert, das für diese Datenbank spezifisch ist. NoSQL-Systeme hingegen ermöglichen das Speichern von Daten in einer beliebigen Struktur, aber sie ermöglichen auch die Aktualisierung dieser Daten, wenn eine neue Struktur hinzugefügt wird.

Woher weiß ich, ob meine Daten relational sind?

Auf diese Frage gibt es keine definitive Antwort, da dies von den jeweiligen Daten und deren Organisation abhängt. Es gibt jedoch einige allgemeine Merkmale, die typischerweise mit relationalen Daten verbunden sind, wie z. B. eine konsistente Struktur (z. B. alle Datensätze haben dieselbe Anzahl von Feldern in derselben Reihenfolge), eindeutige Primär- und Fremdschlüssel und explizite Beziehungen zwischen Tabellen. Wenn Ihre Daten diese Merkmale aufweisen, handelt es sich wahrscheinlich um relationale Daten.

Wie wähle ich zwischen Nosql und Relational?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von einer Reihe von Faktoren abhängt, darunter den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts und Ihren persönlichen Vorlieben. Einige allgemeine Richtlinien können jedoch hilfreich sein. Wenn Sie eine hochgradig skalierbare Datenbank benötigen, die große Datenmengen verarbeiten kann, ist eine NoSQL-Datenbank möglicherweise die bessere Wahl. Wenn Sie andererseits eine Datenbank mit starker Transaktionsunterstützung und gut definierten Schemas benötigen, ist eine relationale Datenbank möglicherweise besser geeignet. Letztendlich ist es wichtig, die Datenbank auszuwählen, die für Ihr spezielles Projekt am besten geeignet ist.

Auf dieser Seite finden Sie Informationen, die Ihnen bei der Entscheidung zwischen einer relationalen Datenbank, einer NoSQL-Datenbank oder einer Hybriddatenbank helfen. Im Folgenden wird die Datenbankhierarchie beschrieben: Datenbanktypen. In der folgenden Tabelle werden die Eigenschaften der einzelnen Datenbanktypen gründlich und objektiv verglichen. Sie sollten überlegen, ob eine NoQL-Datenbank gut zu Ihrem Unternehmen, Ihren technischen Anforderungen und Ihrer Bereitstellungsumgebung passt. Eine NoSQL-Komponente kann zu einem bestehenden System hinzugefügt werden, um es zu ergänzen. Eine Nosql-Datenbank ersetzt ein System, wenn es zu teuer ist oder aufgrund von erhöhter Benutzerparallelität, Datengeschwindigkeit oder Datenvolumen, das von Cloud-Anwendungen generiert wird, kaputt geht. Weitere Informationen zu relationalen Datenbanken und NoSQL-Datenbanken finden Sie in den häufig gestellten Fragen zu Managed Operations.

Es ist eine großartige Wahl für stark transaktionsbasierte Anwendungen, da es sowohl große Datenmengen als auch dokumentenorientiertes Design verarbeiten kann. Dies ist nicht die beste Wahl für Anwendungen, die hierarchische Daten speichern, da es für diese Art der Speicherung nicht geeignet ist. MongoDB unterstützt auch große Datensätze, die umfangreichen Speicherplatz erfordern.

Wählen Sie die richtige Datenbank für Ihr Unternehmen

Bei der Auswahl der besten Datenbank für Ihr Unternehmen kommt es vor allem darauf an, welche konkreten Anforderungen Sie haben. NoSQL-Datenbanken eignen sich besser für große Datenmengen, die nicht vordefiniert werden müssen, aber eine gut organisierte Struktur haben; Während relationale Datenbanken gut organisierte Daten speichern können, müssen NoSQL-Datenbanken sie in einem vordefinierten Schema speichern.
Die Verwendung einer NoSQL-Datenbank bietet gegenüber einer relationalen Datenbank mehrere Vorteile, darunter Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Bei der Auswahl einer Datenbank geht es darum, die Bedürfnisse des Unternehmens sowie die spezifischen Daten, die gespeichert werden müssen, zu berücksichtigen.

Was ist der Unterschied zwischen Nosql und relationalen Datenbanken?

Es gibt mehrere wesentliche Unterschiede zwischen nosql und relationalen Datenbanken. Der vielleicht wichtigste Unterschied ist, dass nosql-Datenbanken im Allgemeinen viel besser skalierbar sind als relationale Datenbanken. Das liegt daran, dass nosql-Datenbanken verteilt werden sollen, was bedeutet, dass sie auf mehrere Server verteilt werden können. Relationale Datenbanken hingegen sind typischerweise auf einen einzelnen Server beschränkt. Dadurch sind sie viel weniger skalierbar.
Ein weiterer wesentlicher Unterschied besteht darin, dass nosql-Datenbanken häufig andere Datenmodelle verwenden als relationale Datenbanken. Während relationale Datenbanken beispielsweise typischerweise ein tabellarisches Datenmodell verwenden, können Nosql-Datenbanken ein dokumentbasiertes Datenmodell oder ein Schlüsselwertspeicher-Datenmodell verwenden. Dies kann nosql-Datenbanken viel flexibler machen als relationale Datenbanken.
Schließlich sind nosql-Datenbanken oft viel einfacher zu verwenden als relationale Datenbanken. Dies liegt daran, dass sie normalerweise einfachere Schnittstellen haben und weniger Konfiguration erfordern.

Die Daten einer relationalen Datenbank können nach bestimmten Schemata in der Datenbank gespeichert werden. NoSQL-Systeme ermöglichen das Speichern von Daten in jeder für Sie geeigneten Struktur. In einer relationalen Datenbank verwenden Benutzer die Anweisungen SELECT, INSERT und DELETE, um Daten zu erstellen oder zu aktualisieren. Der Zugriff auf Dokumente (Spalten) ist über NoSQL-Abfragen möglich. Der Begriff „relationale Datenbank“ bezieht sich nicht auf NoSQL-Systeme, sondern auf Systeme, in denen der Benutzer ein Schema definiert, eine Abfrage mit SQL erstellt und dann Daten mit NoSQL hinzufügt, aktualisiert oder entfernt. SQL hingegen ist für bestimmte Situationen besser geeignet, da NoSQL-Datenbanken normalerweise für allgemeine Zwecke verwendet werden. Entitäten können in SQL-Datenbanken oder in Nosql-Datenbanken gespeichert werden, und es ist üblich, Unterschiede zwischen den beiden Datenbanken zu bemerken.

Nur die dem System zur Verfügung stehende Speichermenge bestimmt die Anzahl der in einer SQL-Datenbank gespeicherten Dokumente. Der Typ der von Ihnen verwendeten NoSQL-Datenbank bestimmt die Datenspeicherkapazität. Sie müssen die Art Ihrer Daten und die erforderliche Leistung berücksichtigen, um das beste Datenbanksystem für Ihre Anforderungen auszuwählen.

Wenn NoSQL-Datenbanken horizontal hochskaliert werden, sind sie in der Lage, Workloads mit hohem Volumen zu bewältigen, indem sie die Daten auf mehrere Knoten verteilen. Wenn ein Knoten ausfällt, stellt ein Replikationssystem sicher, dass die Daten dem Cluster immer zur Verfügung stehen. Durch die Verwendung flexibler Datenmodelle können Sie wählen, welche Arten von Daten Sie in Ihrer Datenbank verwenden möchten. Da NoSQL-Datenbanken immer beliebter werden, bieten sie eine Reihe von Vorteilen gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken . Die Daten können schnell und effektiv verarbeitet werden, da sie für die Verarbeitung großer Datenmengen skaliert werden können. Es ist auch flexibler und ermöglicht es Ihnen, Daten in einer Vielzahl von Formaten zu speichern.

Nosql vs. SQL-Datenbanken: Was ist besser für Ihr Projekt?

SQL-Datenbanken können vertikal oder horizontal skaliert werden, während NoSQL-Datenbanken horizontal skaliert werden können. SQL-Datenbanken hingegen sind tabellenbasiert, während NoSQL-Datenbanken tabellenbasiert, dokumentenbasiert, graphenbasiert oder breitspaltenbasiert sind. Für unstrukturierte Daten wie Dokumente oder JSON sind NoSQL-Datenbanken vorzuziehen. Datenbankrelationale Datenbanken haben mehr Vorteile gegenüber NoSQL-Datenbanken, wenn es um mehrzeilige Transaktionen geht, während NoSQL-Datenbanken mehr Vorteile gegenüber unstrukturierten Daten wie Dokumenten oder JSON haben. Wenn Daten strukturiert bearbeitet werden müssen, ist es unerlässlich, eine relationale Datenbank zu verwenden. Eine NoSQL-Datenbank ist einer großen Datenbank mit großem Datenvolumen vorzuziehen.

Vergleich zwischen relationaler Datenbank und Nosql-Beispiel

SQL-Datenbanken hingegen sind tabellenbasiert, während NoSQL-Datenbanken Dokument-, Schlüsselwert-, Diagramm- oder Wide- Column-Datenbanken sind. MySQL, Oracle, PostgreSQL und Microsoft SQL Server sind Beispiele für SQL-Datenbanken. Zu den NoSQL-Datenbanken gehören MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j und CouchDB.

Daten in NoSQL-Datenbanken können als Dokumente oder Schlüsselpaare selbst statt in strukturierter Form gespeichert werden. Die Daten in einer relationalen Datenbank müssen strukturiert und normalisiert abgelegt werden. Eine gut definierte Datenbank mit einer relationalen Datenbank kann für bestimmte Anwendungen einen erheblichen Leistungsvorteil bieten. Der Begriff NoSQL bezieht sich auf eine breitere Gruppe von Datenbanken, die mit strukturierten Daten nicht kompatibel sind. Datenbank Die Fähigkeit von NoSQL-Datenbanken, horizontal zu skalieren, und eine hohe Partitionstoleranz sind Schlüsselmerkmale. Da außerdem niemand eine bestimmte Struktur in der Datenbank erzwingt, können sie keine Abfragen verbinden. Die No-Code Data Pipeline von Hevo Data ermöglicht die Integration oder Replikation von Daten aus relationalen Datenbanken in NoSQL-Datenbanken.

Wir haben hier keine One-Size-Fits-All-Lösung, und die Entscheidung muss anhand der spezifischen Eigenschaften Ihres Anwendungsfalls getroffen werden. Ein Vergleich der folgenden Faktoren bestimmt, welche Datenbank verwendet werden soll, relational oder NoSQL. Wenn Ihre Anwendung die Datenverarbeitung großer Datenmengen erfordert, ist es besser, mit einer NoSQL-Datenbank zu beginnen, anstatt Terabytes an Daten zu verwenden. NoSQL-Datenbanken werden schließlich hinsichtlich ihres Schreibens vorhersehbar sein. Die Anwendung hat die Möglichkeit, alte Daten zu lesen, bis der Schreibvorgang an alle Knoten weitergegeben wird. RDBMS ist in der Lage, komplexe Joins durchzuführen und Daten zu analysieren. Eine NoSQL-Datenbank schneidet am besten ab, wenn Daten im selben Format gespeichert werden, in dem sie verbraucht werden.

Für relationale Datenbanken ist häufig High-End-Spezialhardware erforderlich, um große Datenmengen zu verarbeiten. Dies gilt nur für Daten, die groß genug sind, um die Verwendung einer verteilten Datenbank zu rechtfertigen. Hevo verwendet die meisten gängigen Datenbankkombinationen und -quellen, um Daten zu replizieren und zu laden, was es zu einer No-Code-Datenpipeline macht. Durch die niedrigste Produktionszeit von Hevo können sich Entwickler und Analysten auf ihre Kerngeschäftslogik konzentrieren, während sie Kopiervorgänge durchführen. Hevo kann für einen Tag Ihnen gehören. Sie können Hevo 14 Tage lang kostenlos testen und aus erster Hand sehen, wie leistungsfähig es ist.

NoSQL-Datenbanken können für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden und sind in verschiedenen Formen und Größen erhältlich. Dokumentendatenbanken wie MongoDB, auf die mit einfachen Suchabfragen zugegriffen werden kann, erleichtern die Verwaltung großer Datenmengen. Die Schlüsselwertdatenbank kann große Datenmengen mit sehr einfachen Suchabfragen verarbeiten und kann problemlos auf sehr große Datenmengen skaliert werden.

Nosql-Datenbanken auf dem Vormarsch in Unternehmen

Die Fähigkeit, riesige Datenmengen mit sehr geringer Latenz und großen Volumina zu verarbeiten, ist einer der Gründe, warum NoSQL-Datenbanken in Unternehmen immer beliebter werden. Darüber hinaus eignen sie sich für Daten, die für ein traditionelles relationales Datenbankmodell nicht so gut geeignet sind.

Welche der folgenden ist keine relationale Datenbank?

MongoDB ist keine relationale Datenbank. MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank, das heißt, sie speichert Daten in JSON-ähnlichen Dokumenten. Relationale Datenbanken hingegen speichern Daten in Tabellen.

Die nicht relationale Datenbank kann Daten in nicht tabellarischer Form speichern, im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken, die Daten in einem relationalen Format speichern können. Nicht-relationale Datenbanken, die keine reinen SQL-Datenbanken sind, werden manchmal als NoSQL bezeichnet. Tabellen, die Datenstücke und Kategorien enthalten, werden in relationalen Datenbanken gespeichert. Der Einsatz von nicht-relationalen Datenbanken ist ideal für die Speicherung von Daten, die häufig geändert werden können, oder für Anwendungen, die eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten. Sie können für große Mengen komplexer, unstrukturierter Daten sowie zur Unterstützung sich schnell entwickelnder Anwendungen verwendet werden, die eine dynamische Datenbank erfordern, die sich schnell ändern kann. Wenn mehr Informationen gesammelt werden, kann eine nichtrelationale Datenbank diese verarbeiten. Anwendungen können dank ihrer Agilität und Sicherheit in wenigen Minuten entwickelt werden. Sie können auch kostengünstiger zu verwalten sein und im Vergleich zu relationalen Datenbanken eine bessere Leistung und Geschwindigkeit bieten.

Eine Eins-zu-eins-Beziehung ist definiert als das Vorhandensein einer einzelnen Dateninstanz, die einer einzelnen Zeile in der Datenbank entspricht. Wenn Sie im obigen Beispiel über eine Kundentabelle verfügen, in der Kundeninformationen gespeichert sind, würden Sie Eins-zu-Eins-Beziehungen zwischen Kundendatensätzen und Zeilen in der Kundentabelle haben.
Wenn es eine einzelne Dateninstanz in einer Datenbank gibt, die einer Reihe von Zeilen entspricht, wird dies als eine Eins-zu-Viele-Beziehung bezeichnet. Wenn Sie beispielsweise eine Produkttabelle haben, in der Produktinformationen gespeichert sind, besteht eine Korrelation zwischen jedem Produktdatensatz und einer Reihe von Zeilen in der Produkttabelle.
Die Zahl-zu-Viele-Beziehung ist als ein Satz von Dateninstanzen definiert, die einem Satz von Zeilen in der Datenbank entsprechen. In einem Beispiel würde eine Kundentabelle, die Kundeninformationen speichert und Zeilen mit Kundendatensätzen enthält, eine langfristige Beziehung haben.
Sie sollten mit den Geschäftsregeln vertraut sein, die für Daten und Tabellen gelten, bevor Sie sie untersuchen. Wenn es Regeln über die Anzahl der Kontonummern und die Anzahl der Spalten in der Kundentabelle gibt, ist es möglich, dass der Name des Kunden auf eine Spalte beschränkt wird. Es handelt sich um eine Reihe von Geschäftsregeln, die für die Daten in der Kundentabelle gelten und bestimmen, wie sie verwendet werden.
Das Erstellen einer Datenbank erfordert ein Verständnis der Arten von Beziehungen, die in den Daten vorhanden sind, sowie ein gutes Verständnis der Regeln, die die Beziehung regeln. Auf diese Weise können Sie eine Datenbank erstellen, die den spezifischen Anforderungen der Daten entspricht.

Welche der folgenden ist keine relationale Datenbank?

Was ist eine nicht relationale Datenbank? Was sind die Merkmale, die es nicht-relational machen?
Welches sind einige der Nicht-NoSQL-Datenbanken?
Microsoft SQL Server ist ein Datenbankverwaltungssystem, das in Verbindung mit Microsoft Azure verwendet werden kann.
Was ist eine relationale Datenbank?
MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Microsoft SQL Server und Oracle Database sind nur einige der bekannten RDBMS.

Nosql-Datenbanken

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die nicht das herkömmliche tabellenbasierte Modell relationaler Datenbanken verwendet. NoSQL-Datenbanken werden häufig für die Speicherung und Verarbeitung von Daten in großem Umfang verwendet.

Dokumentendatenbanken sind relationalen Datenbanken in der NoSQL-Welt vorzuziehen. Ihre Anpassungsfähigkeit, Skalierbarkeit und Fähigkeit, schnell auf die heutigen Datenverwaltungsanforderungen zu reagieren, ist in ihr Design integriert. Es gibt zahlreiche NoSQL-Datenbanken, wie reine Dokumentendatenbanken , Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken. Eine wachsende Zahl von Global-2000-Unternehmen wendet sich NoSQL-Datenbanken zu, um unternehmenskritische Anwendungen auszuführen. Fünf Trends sind dafür verantwortlich, zum Teil, weil sie technische Herausforderungen schaffen, die für die meisten relationalen Datenbanken zu schwierig sind. Der Hauptnachteil relationaler Datenbanken ist ihr festes Datenmodell, das eine agile Entwicklung deutlich erschwert. Das Anwendungsmodell wird verwendet, um das Datenmodell in NoSQL zu definieren.

Es gibt keine statische Definition von NoSQL-Datenmodellen. Dokumentorientierte Datenbanken verwenden normalerweise JSON als Standardformat zum Speichern von Daten. Dadurch müssen Sie sich nicht mehr mit ORM-Frameworks und dem damit verbundenen Overhead auseinandersetzen. N1QL (ausgesprochen Nickel), eine leistungsstarke SQL-zu-JSON-Abfragesprache, wurde in Couchbase Server 4.0 eingeführt. Darüber hinaus unterstützt es standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen sowie Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und viele andere Funktionen. Die betrieblichen Vorteile einer verteilten NoSQL-Datenbank lassen sich auf vielfältige Weise demonstrieren, einschließlich der Möglichkeit, sie ohne Zwischenfälle zu verwenden. Da immer mehr Kundeninteraktionen online über Web- und mobile Apps stattfinden, wird die Verfügbarkeit dieser Dienste zu einem immer größeren Problem.

NoSQL-Datenbanken können skalierbar konfiguriert und kostengünstig installiert werden. Sie wurden entwickelt, um mehrere Funktionen zu unterstützen, z. B. das Speichern, Lesen, Schreiben und Verteilen von Daten. Sie können in jeder Größe bereitgestellt werden, unabhängig davon, ob sie kleine oder große Cluster verwalten. Die zugrunde liegende Datenbank ist verteilt, sodass keine Software erforderlich ist, um Daten zwischen verschiedenen Rechenzentren zu replizieren. Darüber hinaus ermöglichen Hardware-Router eine sofortige Notfallwiederherstellung; Anwendungen müssen nicht warten, bis die Datenbank ein Problem entdeckt, bevor sie ihre eigene Notfallwiederherstellung durchführen. Die NoSQL-Datenbanktechnologie wird als Alternative zu relationalen Datenbanken für Web-, Mobil- und Internet-of-Things-Anwendungen immer beliebter.