Microsoft SQL Server fügt Unterstützung für Nosql-Datenbanken hinzu

SQL Server ist ein von Microsoft entwickeltes Verwaltungssystem für relationale Datenbanken (RDBMS). Als Datenbankserver ist es ein Softwareprodukt mit der Hauptfunktion, Daten zu speichern und abzurufen, wie sie von anderen Softwareanwendungen angefordert werden – die entweder auf demselben Computer oder auf einem anderen Computer über ein Netzwerk (einschließlich Internet) laufen können. SQL Server wird von einer Vielzahl von Programmiersprachen und Komponenten unterstützt, einschließlich ODBC, OLE DB und .NET Framework. Microsoft hat angekündigt, dass die nächste Version von SQL Server, die sich derzeit in der Entwicklung befindet, Unterstützung für nosql-Datenbanken enthalten wird. Dies ist eine große Veränderung für das Unternehmen, das seit Jahrzehnten ein überzeugter Befürworter des relationalen Datenbankmodells ist. Die Hinzufügung von nosql-Unterstützung wird SQL Server zu einer vielseitigeren Plattform machen, die in der Lage ist, die Anforderungen einer breiteren Palette von Anwendungen zu erfüllen. Es ist noch nicht klar, wie Microsoft die Nosql-Unterstützung in SQL Server implementieren wird. Das Unternehmen hat gesagt, dass es mit den großen Anbietern von Nosql-Datenbanken wie MongoDB zusammenarbeitet, um sicherzustellen, dass SQL Server ihre Produkte nativ unterstützen kann. Dies wird wahrscheinlich eine Art Integration zwischen den beiden Systemen beinhalten, die es SQL Server ermöglicht, nosql-Daten zu speichern und abzufragen. Das Hinzufügen von nosql-Unterstützung zu SQL Server ist eine wichtige Entwicklung, die erhebliche Auswirkungen auf den Datenbankmarkt haben wird. Microsoft ist der dominierende Akteur auf dem Markt für relationale Datenbanken, und die Hinzufügung von nosql-Unterstützung wird SQL Server zu einer noch attraktiveren Option für Unternehmen machen, die nach einer vielseitigen und leistungsstarken Datenbankplattform suchen.

Wenn Sie Erfahrung mit SQL-Datenbanken haben, können Sie möglicherweise einen Job als Data Scientist, Data Analyst oder Software Engineer bekommen. Eine NoSQL-Datenbank speichert keine Daten in einer relationalen Datenbank, daher der Begriff NoSQL. Basierend auf den Anforderungen unserer Unternehmen können NoSQL-Datenbanken auf vielfältige Weise verwendet werden. Die NoSQL-Datenbank ist in allen Aspekten, einschließlich Speicher- und Lese-/Schreibleistung, sehr skalierbar. Da Daten nicht sofort in einer Datenbank repliziert werden können, ist dies ein Problem für Systeme wie FinTech oder MedTech. Durch die Integration einer SQL-Schnittstelle in seine NoSQL-Datenbanken wie Apache Hive und Tigergraph haben NoSQL-Datenbanken dieses Problem gelöst. Sobald ein Archiv fertiggestellt ist, bleiben alle Beiträge verborgen und nur für diejenigen zugänglich, die Zugriff darauf haben. Wenn sie gegen den Verhaltenskodex der DEV Community verstoßen, indem sie belästigende oder beleidigende Inhalte posten, können Sie sie melden.

Obwohl NoSQL-Datenbanken als SQL-Datenbanken verwendet werden können, wird SQL nur als Abfragesprache verwendet. Die Beziehung zwischen NoSQL und SQL kann in mancher Hinsicht vorteilhaft sein. SQL wird häufig verwendet, um nach Daten in NoSQL-Datenbanken zu suchen.

Unterstützt SQL Server Nosql?

NoSQL-Datenbanken werden als Alternative zu relationalen Datenbanken wie SQL Server immer beliebter. Obwohl SQL Server NoSQL-Datenbanken nicht nativ unterstützt, gibt es eine Reihe von Problemumgehungen, mit denen Sie eine NoSQL-Datenbank mit SQL Server verwenden können. Beispielsweise können Sie das Hadoop Distributed File System (HDFS) verwenden, um Daten aus einer NoSQL-Datenbank zu speichern, und diese Daten dann mit SQL Server abfragen.

Warum SQL-Datenbanken effizienter sind als Nosql-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken eignen sich gut zum Speichern unstrukturierter Daten, sind jedoch weniger effizient bei der Verarbeitung unstrukturierter Datenabfragen. SQL-Datenbanken sind im Vergleich zu NoSQL-Datenbanken effizienter bei der Verarbeitung von Abfragen und der tabellenübergreifenden Verknüpfung von Daten, wodurch komplexe Abfragen für strukturierte Daten einfacher durchgeführt werden können.

Wird SQL durch Nosql ersetzt?

Beide Datenbanken können sich zum jetzigen Zeitpunkt nicht gegenseitig ersetzen, und es sieht so aus, als würde dies auf unbestimmte Zeit so bleiben. Als Ersatz für SQL-Datenbanken werden sich NoSQL-Datenbanken nur durchsetzen, wenn sie die Konsistenz der Daten wahren und gleichzeitig die Abfragegeschwindigkeit erhöhen können.

Wenn wir von NoSQL-Datenbanken hören, werden wir mit einer echten und wichtigen Frage konfrontiert: Inwiefern ist eine NoSQL-Datenbank besser als SQL? Um zu verstehen, welche Datenbank in einer Anwendung verwendet werden sollte, betrachten wir die Struktur, Merkmale und Fehler beider Datenbanktypen. NoSQL-Systeme werden in vier Typen eingeteilt. Dokumentendatenbanken, Schlüsselwertdatenbanken, große Spaltendatenbanken und Diagramme sind nur einige Beispiele. Eine NoSQL-Datenbank speichert Daten in nicht tabellarischen Beziehungen und verwendet flexiblere Datenmodelle. Die Key-Value-Datenbank speichert Daten als Wörterbuch oder Hash-Tabelle, wobei der Schlüssel das Wörterbuchwort und der Wert die Definition des Wortes ist. Daten werden in Diagrammen in Knoten und Kanten gespeichert, wobei Entitäten und Kanten Beziehungen zwischen Knoten definieren.

Diese Technologien werden hauptsächlich in sozialen Netzwerken, Betrugserkennung, Logistik, Netzwerkanalyse, räumlichen Daten und Empfehlungsmaschinen verwendet. Graphdatenbanken wie Neo4j, InfiniteGraph und JanusGraph können zum Generieren von Daten verwendet werden. Die Vor- und Nachteile beider Arten von Datenbanken sind unterschiedlich, und sie können beide in Systemen ihres Typs verwendet werden. SQL-Datenbanken sind beim Umgang mit großen Datenmengen sehr einfach zu bedienen, da sie gut strukturiert und organisiert sind. Eine NoSQL-Datenbank ist in Bezug auf den Abfragedurchsatz nicht besonders effizient und erfordert eine zusätzliche Verarbeitung, um Daten zu verarbeiten. Auf MongoDB, einer der beliebtesten NoSQL-Datenbanken, können ACID-Transaktionen mit mehreren Dokumenten durchgeführt werden. MongoDB und CouchDB sind nicht nur so leistungsfähig wie herkömmliche Datenbanken , sondern führen auch bessere Abfragen durch. Es hängt vollständig von der Datenstruktur, der Abfragebehandlung und den Skalierbarkeitsanforderungen einer Anwendung ab. Statt nur SQL sollte NoSQL nicht nur als SQL, sondern auch als Non-SQL bezeichnet werden.

Der Aufstieg von NoSQL-Datenbanken hat eine lebhafte Debatte ausgelöst. Was ist besser zu bauen, eine vertikal oder horizontal skalierbare Datenbank?
Vertikal skalierbare Datenbanken wie SQL-Datenbanken können eine große Anzahl von Benutzern bewältigen, indem sie mehr CPU-, RAM- und SSD-Speicher hinzufügen. Shauling ermöglicht die horizontale Skalierbarkeit von NoSQL-Datenbanken und anderen Datenbanken mit großem Datenverkehr, indem der Datenbank weitere Server hinzugefügt werden.
Eine gute Datenbank ist nicht gleich einer besseren. Jeder hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Die vertikale Skalierung ist in Situationen nützlich, in denen ein einzelner Server vergrößert werden muss, aber nicht in Situationen, in denen mehrere Server erforderlich sind. In einigen Fällen ist die horizontale Skalierung geeignet, wenn Sie dem System weitere Server hinzufügen müssen, aber sie ist nicht geeignet, wenn Sie viele Server auf einem einzelnen Computer hinzufügen müssen.
NoSQL-Datenbanken werden wahrscheinlich relationale Datenbanken ergänzen und sogar ersetzen. Sie können die Belastung eines Systems verringern und gleichzeitig die Geschwindigkeit Ihrer Anwendung erhöhen.

Die Vor- und Nachteile von Nosql vs. SQL

Obwohl NoSQL immer beliebter wird, ist es kein Ersatz für SQL. Es ist eine praktikable Alternative zu einer herkömmlichen Methode. Es gibt einige Projekte, die gut mit SQL-Datenbanken funktionieren, während andere gut mit NoSQL-Datenbanken funktionieren. Es ist nicht ungewöhnlich, dass Leute sagen, dass beide dasselbe bedeuten. Wird SQL jemals sterben? SQL wird in absehbarer Zeit nicht auslaufen, da es eine Reihe von Vorteilen bietet, die Datenexperten zu schätzen wissen. SQL und relationale Datenbanken sind wichtige Bestandteile des Technologie-Stacks für führende Technologieunternehmen. SQL ist ein etabliertes Werkzeug im Bereich des Datenmanagements; Es ist schwierig, ein Ersatzwerkzeug zu finden. Ist es relevant für SQL für nosql? Es ist möglich, NoSQL als einzige Option zu verwenden. Obwohl SQL-Datenbanken immer noch als primäres Datenbanksystem verwendet werden , haben sie in Bezug auf die NoSQL-Vorteile einen langen Weg zurückgelegt. Bei Datenbanken wie Oracle und SQL Server können Sie dynamisches JSON speichern, Indizes verwenden und Abfragen basierend auf dem Wert filtern. Ist MongoDB eine gute Alternative zu SQL? Es gibt zahlreiche Vorteile von MongoDB gegenüber MySQL, aber es ist kein Ersatz für letzteres. Es funktioniert in manchen Situationen anstelle von MySQL, aber es ist keine garantierte Lösung. In einer Umgebung werden sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datenbanken gleichzeitig verwendet.

Können Sie Nosql und SQL mischen?

Ja, Sie können nosql und sql mischen, aber es wird nicht empfohlen, da es zu Verwirrung und Inkonsistenz führen kann. Wenn Sie beispielsweise eine nosql-Datenbank haben und diese mit sql abfragen möchten, müssen Sie eine andere Syntax verwenden und können möglicherweise nicht alle Funktionen von sql nutzen.

Bei der Auswahl einer Cloud-Datenbank sollten Sie berücksichtigen, wie Ihre Daten aussehen, wie Sie sie abfragen und wie Sie sie skalieren. SQL (Structured Query Language) oder NoSQL (Not only SQL) sind die beiden gängigsten Datenbanktypen. Der dritte Artikel unserer Big Data in the Cloud-Serie ist jetzt verfügbar. Wenn Sie Daten wie Artikelinhalte, Social-Media-Beiträge und andere unstrukturierte Daten in einer NoSQL-Datenbank speichern, sind diese viel einfacher zu finden. Daten können je nach Typ in Spalten, Diagramme oder Schlüssel-Wert-Paare unterteilt werden. Vor diesem Hintergrund wurden NoSQL-Datenbanken mit dem Ziel entwickelt, Flexibilität und Skalierbarkeit zu bieten. Ihre Datenbank wird mit dem Wachstum Ihres Unternehmens erweitert.

Da sich NoSQL- und NoSQL-Datenbanken in Bezug auf den Umfang unterscheiden, müssen Sie darüber nachdenken, wie sich Ihr Datensatz in Zukunft entwickeln wird. Die Idee ist, die besten Eigenschaften beider Arten von Datenbanken zu kombinieren. Es stehen zahlreiche Datenbankoptionen zur Auswahl, unabhängig davon, ob Sie eine On-Premise- oder Cloud-Datenbank verwenden. Die Wahl zwischen NoSQL-Datenbanken und NoSQL-Datenbanken als primärer Datenspeicher ist eine der wichtigsten Entscheidungen, die Sie treffen können. Im folgenden Beitrag betrachten wir Cloud-Datenspeicherkomponenten wie Data Warehouses und Data Lakes.

NoSQL-Datenbanken haben ihre eigenen Eigenschaften. Bei der Abfrageverarbeitung ist die Oracle-Datenbank nicht so effizient wie SQL-Datenbanken, bei Ad-hoc-Anfragen kann sie jedoch effizienter sein. Darüber hinaus haben sie keine Konsistenzprobleme, aber die Abfrage von Daten kann länger dauern. NoSQL-Datenbanken eignen sich zum Speichern von Daten, die häufigen Zugriff erfordern, jedoch nicht die Konsistenz oder Leistung einer SQL-Datenbank erfordern.

Sql vs. Nosql: Was ist die beste Datenbank für Ihr Unternehmen?

Die kohärente Tabellenstruktur von Data Virtuality sowie die ausgeklügelte Transformation, die es automatisch durchführt, machen den Zugriff und die Abfrage von MongoDB einfach, und der Inhalt kann auch mit anderen Datenbanken wie relationalen Datenbanken kombiniert werden, um die Abfrage zu vereinfachen.
Infolgedessen verwenden die meisten Unternehmen sowohl nicht relationale als auch relationale Datenbanken, um eine Vielzahl von Aufgaben zu erledigen. Obwohl NoSQL-Datenbanken aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Skalierbarkeit an Popularität gewonnen haben, werden SQL-Datenbanken weiterhin bevorzugt.
Wenn Ihre Daten sehr strukturiert sind und ACID-Compliance ein Muss ist, ist SQL eine ausgezeichnete Wahl. Wenn Sie nicht wissen, was Sie wissen müssen, oder wenn Ihre Daten unstrukturiert sind, ist NoSQL möglicherweise die beste Option für Sie. Eine NoSQL-Datenbank benötigt keine vordefinierten Schemas wie eine SQL-Datenbank.
Das Erlernen von SQL und NoSQL ist für jeden erforderlich, der mit einer Vielzahl von Datentypen arbeiten möchte.

Ist Nosql immer noch SQL?

SQL ist eine Standardsprache zum Speichern, Bearbeiten und Abrufen von Daten in Datenbanken. NoSQL ist ein Begriff, der verwendet wird, um Datenbanken zu beschreiben, die nicht dem traditionellen SQL-Modell folgen.

Jedes dieser Systeme ist für seinen spezifischen Anwendungsbereich sowie seine Vor- und Nachteile geeignet. Nicht relationale Datenbanken wie NoSQL sind leistungsstark und können in einer Vielzahl von Datenmodelltypen konfiguriert werden. Diese Datenbanken eignen sich aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit, hohen Verfügbarkeit und Flexibilität ideal für den Einsatz in einer Vielzahl von Anwendungen. NoSQL entstand in den frühen 2000er Jahren. Das dynamische Schema einer NoSQL-Datenbank besteht aus unstrukturierten Daten. Obwohl relationale Datenbanken eine sorgfältige Planung und Struktur erfordern, ermöglichen nicht-relationale Datenbanken die Dokumentenerstellung, ohne dies tun zu müssen. Die NoSQL-Datenbank kann in Größe und Funktion erweitert werden.

Daher ist ihre Auswahl ideal für große, komplexe Datensätze. Um Datenduplizierung zu vermeiden, werden in Datenbanken normalisierte Daten verwendet. Da Speicherplatz und Arbeitsspeicher kostengünstig sind, gibt NoSQL an, dass es irrelevant ist, ob eine gewisse Datenredundanz vorhanden ist. NoSQL-Datenbanken werden zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die IT-Branche und beweisen ihren Wert. SQL-Datenbanken hingegen gibt es seit über 40 Jahren und haben sich als zuverlässig erwiesen. Bei der Auswahl eines Datenbankverwaltungssystems ist es unabhängig vom primären Ziel einer Organisation entscheidend, die Funktionalität des Systems zu berücksichtigen.

Die Popularität von NoSQL-Datenbanken hat in den letzten Jahren zugenommen, wobei Befürworter ihre Flexibilität und Geschwindigkeit als Hauptvorteile nennen. Trotz dieser Verbesserungen argumentieren einige Kritiker weiterhin, dass NoSQL aufgrund seiner fehlenden Standardisierung nicht mit anderen Datenbanken kompatibel ist. NoSQL-Datenbanken können Daten schneller speichern als herkömmliche SQL-Datenbanken , aber sie unterstützen möglicherweise nicht alle ACID-Transaktionen. NoSQL wird in den mobilen Apps und Reservierungssystemen von Ryanair und Marriott verwendet, während NoSQL im Content-Management-System von Gannett verwendet wird. Trotz einiger Kritik scheint NoSQL an Popularität zu gewinnen, und die Befürworter scheinen mit seiner Flexibilität und Geschwindigkeit zufrieden zu sein. Wenn Sie nach einer Datenbank suchen, die eine große Datenmenge in kurzer Zeit verarbeiten kann, ist NoSQL möglicherweise die beste Datenbank für Sie.

Nosql-Datenbanken bieten mehr Optionen und Flexibilität

Aufgrund der Vielzahl von Datenspeicheroptionen und der Flexibilität, die NoSQL-Datenbanken bieten, kann es für SQL-Datenbanken in Zukunft schwierig werden, im Wettbewerb zu bestehen. Da MongoDB eine nicht-relationale Datenbank ist, kann sie auf viele verschiedene Arten als SQL-Datenbanken verwendet werden. Aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit sowie seiner Skalierbarkeit wird MongoDB von einer großen Anzahl von Entwicklern verwendet. Trotz der Tatsache, dass MongoDB MySQL, eine bei Entwicklern beliebte Datenbank, nicht vollständig ersetzen wird, wird es bei Entwicklern beliebt sein.

Können Sie SQL und Nosql zusammen verwenden?

Ja, Sie können SQL und NoSQL zusammen verwenden. Jedes hat seine eigenen Stärken und Schwächen, daher ist es oft sinnvoll, beide zusammen zu verwenden. Beispielsweise können Sie eine SQL-Datenbank zum Speichern strukturierter Daten und eine NoSQL-Datenbank zum Speichern unstrukturierter Daten verwenden.

Entgegen der landläufigen Meinung unterstützt die NoSQL-Technologie nicht die Leistung relationaler Datenbanken. In Wirklichkeit sorgt NoSQL für sich selbst, indem es SQL mit dem notwendigen Wissen und der nötigen Leistung versorgt. Laut Gartner wird erwartet, dass der Markt für nicht-relationale DBMS zwischen 2020 und 2020 am schnellsten wachsen wird. Microservices (ein verteilter Skalierungsansatz für die horizontale Anwendungsskalierung) haben sich in den letzten Jahren ebenso durchgesetzt wie NoSQL. Die Anzahl der Datenbanken, die ein Microservice verwenden kann, ist unbegrenzt, sodass ein vollständiges System manchmal mehrere Datenbanken erfordern kann. Es wird als Datenbank-Wildwuchs bezeichnet und beinhaltet die Erweiterung von Datenbanken. Datenbankmodellierung bezieht sich auf Datenbanken, die auf einer einzigen Datenspeichertechnologie basieren, aber auf verschiedene Weise gelesen, geschrieben und aufgerufen werden können. Laut Matthew Groves, dem Gründer und Entwickler von Couchbase, beginnen die besten relationalen und NoSQL-Datenbanken zu konvergieren.

Die Vorteile der Verwendung der richtigen SQL-Anweisungen bei der Migration von Daten in eine Nosql-Datenbank

SQL-Datenbanken eignen sich am besten für Datenstrukturen mit definierten und vordefinierten SQL-Funktionen. Im Gegensatz dazu eignen sich NoSQL-Datenbanken besser für Daten, die weniger komplex sind und keine vordefinierte Struktur haben. Es ist wichtig, die richtigen SQL-Anweisungen zu verwenden, um Datenverluste beim Migrieren von Daten von einer SQL-Datenbank zu einer NoSQL-Datenbank zu vermeiden.

SQL vs. Nosql

SQL ist eine Standardsprache zum Speichern, Bearbeiten und Abrufen von Daten in Datenbanken. NoSQL ist ein nicht relationales Datenbankverwaltungssystem, das SQL nicht zum Speichern, Bearbeiten oder Abrufen von Daten verwendet.

Das Ziel von Data Science ist es, die Macht der Daten mit all ihren Teilgebieten zu kombinieren. Daten werden in der Regel in einem Datenbankverwaltungssystem (DBMS) gespeichert und sind von verschiedenen Orten aus zugänglich. Die DBMS-Sprache muss verwendet werden, wenn mit ihr interagiert und kommuniziert wird. SQL (Structured Database Language) wird verwendet, um mit DBMS zu interagieren. Auch der Begriff „Nosql-Datenbanken“ wurde in den letzten Jahren geprägt. Daten in einer nicht relationalen Datenbank, wie z. B. NoSQL-Datenbanken, können in Tabellen und Datensätzen gespeichert werden. Stattdessen wird die Datenspeicherstruktur entwickelt und optimiert, um bestimmte Anforderungen zu erfüllen.

Graphdatenbanken sind der gebräuchlichste Typ, aber es gibt noch vier weitere beliebte Typen: spaltenorientiert, dokumentorientiert, Schlüssel-Wert-Paare und dokumentorientiert. Dokumentorientierte Datenbanken sind ein Beispiel für eine Python-basierte Datenbank wie MongoDB. NoSQL-Datenbanken ermöglichen Ihnen im Kontext von Datenstrukturen eine präzisere Gestaltung Ihrer Daten. SQL-Datenbanken hingegen sind starrer und haben einen weniger flexiblen Datentyp. Wenn Sie ein Anfänger sind, können SQL und NoSQL ein guter Ausgangspunkt sein. Es gibt mehrere Optionen, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen, also treffen Sie Ihre Entscheidung auf der Grundlage Ihrer Daten, der Anwendung, für die sie dienen, und was es Ihnen erleichtert, etwas zu bauen. Es ist schwer zu argumentieren, dass SQL besser ist als NoSQL oder wie es heute geschrieben wird. Wenn Sie sich Ihre Daten anhören, wählen Sie die beste für Sie aus.

Eine NoSQL-Datenbank ist nicht nur bequemer, sondern bietet auch eine Vielzahl von Vorteilen gegenüber einer relationalen Datenbank. NoSQL-Datenbanken haben eine Vielzahl von Vorteilen gegenüber herkömmlichen Datenbanken, einschließlich der Flexibilität von Datenmodellen, der horizontalen Skalierung, der Fähigkeit zur schnellen Abfrage und der Leichtigkeit, mit der Entwickler sie erstellen können. Die NoSQL-Datenbank ist typischerweise sehr anpassungsfähig an Schemaänderungen. MongoDB ist eine schnellere und elastischere Datenbank als ein SQL-Server. Der SQL-Server hingegen unterstützt JOIN- und Global-Transaktionen, während MongoDB dies nicht tut. Der MS SQL-Server unterstützt im Gegensatz zu MongoDB keine großen Datenmengen.

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind ein Datenbanktyp, der nicht die traditionelle tabellenbasierte Struktur einer relationalen Datenbank verwendet. Stattdessen verwendet es ein flexibleres System, das an viele verschiedene Datentypen angepasst werden kann.

NoSQL-Datenbanken speichern Daten in Dokumenten und nicht in relationalen Datenbanken. Diese Systeme wurden so konzipiert, dass sie anpassungsfähig, skalierbar und in der Lage sind, innerhalb von Sekunden auf die Anforderungen des Geschäftsdatenmanagements zu reagieren. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken sind Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Global 2000-Unternehmen führen NoSQL-Datenbanken schnell ein, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Es gibt fünf Trends, die verhindern, dass die meisten relationalen Datenbanken wie erwartet funktionieren. Aufgrund ihres festen Datenmodells sind relationale Datenbanken ein großes Hindernis für die agile Entwicklung. Das Anwendungsmodell definiert das Datenmodell von NoSQL.

Das NoSQL-Modell erlegt der Datenmodellierung keine statische Ordnung auf. In einer dokumentenorientierten Datenbank ist JSON das De-facto-Format zum Speichern von Daten. Dies reduziert den Bedarf an ORM-Frameworks im Entwicklungsprozess und vereinfacht die Anwendungsentwicklung. N1QL (ausgesprochen Nickel) ist eine leistungsstarke Abfragesprache, die SQL und JSON mit der Veröffentlichung von Couchbase Server 4.0 zugänglicher macht. Es unterstützt nicht nur standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen, sondern auch Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und andere Optionen. Daher bietet eine verteilte NoSQL-Datenbank, die sowohl skalierbar ist als auch keinen Single Point of Failure aufweist, überzeugende betriebliche Vorteile. Da immer mehr Kundeninteraktionen online über Web- und mobile Apps durchgeführt werden, wird die Verfügbarkeit immer wichtiger.

Sie können NoSQL-Datenbanken mit einfachen Tools installieren, konfigurieren und skalieren. Sie wurden entwickelt, um Benutzern das konsistente Lesen, Schreiben und Speichern von Informationen zu ermöglichen. Sie können in jeder Größe betrieben werden, einschließlich großer Cluster und kleiner Cluster. Jeder Datenspeicher wird durch eine NoSQL-Datenbank gesichert, und es ist keine separate Software erforderlich, um Daten zwischen Datenspeichern zu replizieren. Darüber hinaus können Hardware-Router sofort Anwendungsüberläufe bereitstellen – Anwendungen müssen nicht warten, bis die Datenbank ein Problem entdeckt, und ihre eigenen Überläufe durchführen. Datenstrukturen, die in NoSQL-Datenbanken gespeichert werden können, werden in den heutigen Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen immer beliebter.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Anstatt sich auf den Organisationsgrad und die Konsistenz einer traditionellen relationalen Datenbank zu verlassen, können NoSQL-Datenbanken auf einer viel niedrigeren Ebene ausgeführt werden. Echtzeit-Streaming und Big-Data-Anwendungen erfordern beispielsweise eine große Skalierbarkeit, weshalb sie für diese Umgebungen geeignet sind. Trotz ihrer Mängel haben NoSQL-Datenbanken einige Vorteile. Sie sind nicht geeignet für Anwendungen, die eine häufige und detaillierte Kontrolle über die Datenorganisation erfordern, wie z. B. Datenmodellierung und Berichterstellung. Da sie außerdem nicht für mehrzeilige Transaktionen ausgelegt sind, sind sie für sie nicht besonders gut geeignet.