NoSQL: Eine Abkehr von traditionellen RDBMSs

Veröffentlicht: 2022-11-18

Die NoSQL-Bewegung ist eine Bewegung weg von traditionellen relationalen Datenbankverwaltungssystemen (RDBMS), die in den späten 2000er Jahren begann. Der Name „NoSQL“ wurde 2009 von Carlo Strozzi geprägt. NoSQL-Datenbanken sind oft skalierbarer und bieten eine bessere Leistung als RDBMS. Sie sind auch oft flexibler in Bezug auf das Datenschema. NoSQL-Datenbanken werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet.

NoSQL ist heute das umstrittenste Schlagwort in der Datenbranche, und das schon seit der Jahrhundertwende. Wenn es um NoSQL geht, ändern sich nicht nur die Neins zu Not only, wenn der Markt wächst, sondern auch die Jas, die die Komplexität des Bereichs widerspiegeln. Der beste Weg, den Begriff zu verstehen, besteht darin, ihn als eine Sammlung von nicht-relationalen Technologien zu betrachten. Datenspeicher wie Key-Value-Speicher, Grafiken, Dokumente und große Tabellen sind alle nicht relationale Datenbanken. NoSQL, das 1998 geprägt wurde, ist der Begriff für eine relationale Datenbank. Fast allen NoSQL-Datenbanken fehlt ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability) als eines ihrer Unterscheidungsmerkmale. Die UnQL-Abfragesprache wurde hauptsächlich entwickelt, um Dokumente und Daten abzufragen, die im JSON-Format ausgezeichnet wurden.

Dokumentspeicher sind eine Vielzahl von Formaten und binären Kodierungen, die im Internet zu finden sind. Wenn Sie eine im Arbeitsspeicher zwischengespeicherte Datenbank mit Schlüsselwertspeicherung verwenden, werden Sie durch das Muster unterstützt. Die zugrunde liegenden Daten von Graphdatenbanken werden in einer Matrix durch die Beziehungen zwischen ihnen dargestellt. Tabellarische Datenbanken sind ideal für Big-Data-Anwendungen, da sie sehr einfach zu erstellen und zu warten sind. BigTable, von Google erstellt und als dreidimensionale Schlüsselstruktur konzipiert, ist eine tabellarische Datenbank. Bei Verwendung einer MultiValue-Datenbank kann ein Attribut in mehreren Spalten mit mehreren Werten gespeichert werden. Andere NoSQL-Dialekte wie Tuple Store-Datenbanken und das RDF-Format sind weniger bekannt.

Nicht tabellarische Daten werden in der NoSQL-Datenbank in einem nicht relationalen Format gespeichert. NoSQL kann auch verwendet werden, um auf andere Arten von Datenbankspeichern als auf SQL zu verweisen. Zu den Dokumenttypen gehören Dokumente, Schlüsselwerttypen, breite Spalten und Diagramme.

Carlo Strozzi entwickelte 1998 eine leichtgewichtige Open -Source-NoSQL-Datenbank , die nicht SQL als Namen verwendete. Als Eric Evans und Johan Oskarsson 2009 einen Artikel über nicht-relationale Datenbanken schrieben, rückte der Name wieder ins Rampenlicht. SQL-Systeme werden verwendet, um relationale Datenbanken zu beschreiben.

SQL und NoSQL haben sich zu wichtigen Komponenten in der modernen Softwareentwicklung entwickelt. In jedem von ihnen gibt es einige Stärken und einige Schwächen.

Auch die Fähigkeit, dynamische Operationen auf NoSQL durchzuführen, fehlt. Es hat keine Auswirkungen auf die ACID-Eigenschaften. Wenn Sie Finanztransaktionen oder andere Dateneingabeaufgaben durchführen müssen, können SQL-Datenbanken eine Option sein. Wenn Ihre Anwendung hinsichtlich der Laufzeitanforderungen flexibel sein muss, sollten Sie auf NoSQL verzichten.

Was ist Nosql-Migration?

Eine Nosql-Migration ist der Prozess der Konvertierung von Daten aus einer Nosql-Datenbank in eine andere Nosql-Datenbank. Dies kann aus verschiedenen Gründen geschehen, z. B. durch den Wechsel zu einem neuen Nosql-Datenbankanbieter oder die Konvertierung in ein neues Nosql-Datenbankformat.

Bei der Migration zu einer NoSQL-Datenbank ist die Auswahl einer relationalen Datenbank oder einer nicht-relationalen Datenbank eine der wichtigsten Entscheidungen. Trotz ihrer Vorzüge haben beide Mängel, die sie ungeeignet machen. MongoDB und andere NoSQL-Datenbanken verwenden Datenstrukturen, die denen heutiger Programmiersprachen ähneln. Mit dieser Gliederung kann ein Entwickler Daten in der entsprechenden Form seines Anwendungscodes speichern. Trotz des inhärenten Schemas in jeder Programmiersprache, die die Erstellung der Datenbank ermöglicht, erfordert eine schemalose Datenbank immer noch eine umfangreiche Migration. Darüber hinaus können NoSQL-Datenbanken Daten so interpretieren, dass sie für Variationen im inhärenten Schema der Daten empfänglich sind. Entwickler werden eine Steigerung der Produktion sowie die Möglichkeit bemerken, die Datenschicht horizontal zu skalieren.

Kanten sind mit Knoten in einer Graphdatenbank verbunden. Die Knoten enthalten Datenobjekte wie Titel, Kurse und Aktien, während die Kanten Informationen darüber enthalten, wie die Knoten interagieren. Dokumentendatenbanken können große Datenmengen in privaten Dokumenten speichern. Key-Value ermöglicht die Konstruktion eines einfachen Datenmodells, wie es im Titel angegeben ist.

Welche DB eignet sich besser für die Migration?

Die Migrationsdatenbank besteht aus einer strukturierten Datenbank.

Warum verwendet Uber Nosql?

In NoSQL-Datenbanken können Daten in Echtzeit gespeichert werden. Da NoSQL-Datenbanken keine Indexspeicherung unterstützen (aufgrund des Fehlens verteilter Transaktionen), speichert das Fulfillment-Team von Uber den Index in einer separaten Tabelle.

Was ist der Grund für die Nosql-Bewegung?

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Es gibt viele Gründe für die Nosql-Bewegung. Die häufigsten sind:
-Die Notwendigkeit einer besser skalierbaren Datenbanklösung, die große Datenmengen verarbeiten kann
-Die Notwendigkeit eines flexibleren Datenbankschemas, das Änderungen leichter aufnehmen kann
-Die Notwendigkeit einer stärker verteilten Datenbanklösung, die auf mehreren Servern bereitgestellt werden kann

Seit Jahrzehnten ist eine relationale Datenbank eine beliebte Methode zum Organisieren von Daten. Die Größe des NoSQL-Marktes betrug 2.410,5 Millionen US-Dollar im Jahr 2018 und wird voraussichtlich bis 2026 22.087 Millionen US-Dollar erreichen. NoSQL-Systeme werden von einigen der weltweit größten Technologieunternehmen verwendet, um große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten. Im Mai wurde eine Finanzierungsrunde in Höhe von 105 Millionen US-Dollar für die neueste Produktentwicklung von Couchbase angekündigt. Im Juni startete Couchbase Cloud die Beta-Version des diesjährigen Cloud-Battles. Die Sicherheit und Einrichtung von NoSQL-Datenbanken ist den Benutzern überlassen, nicht Open-Source-Datenbankprogrammen wie MongoDB. Der NoSQL-Ansatz versucht, die vielen Beschränkungen von SQL zu mildern.

Peter Alvaro ist Informatikprofessor an der University of California, Santa Cruz. Mit der Reifung der Spezialdatenbanken sieht er eine Zukunft, in der sie mit ihren ausgereiften Gegenstücken koexistieren. Laut Michael Carey, einem Datenbank-Vordenker und Chefarchitekten von Couchbase, ist NoSQL hier, um zu bleiben. Mia Cathell ist Seniorin an der Boston University und studiert Journalismus und Informatik. Erin Ross, eine studentische Journalistin und Mitbegründerin des Government Center, das eine wöchentliche politische Nachrichtensendung produziert, bot ihre Mentorenschaft an. Diese Geschichte wurde im Rahmen des David Perlman Summer Mentoring Program der National Association of Societies for Women produziert.

Welche Vorteile bieten NoSQL-Datenbanken? Einer der wichtigsten Vorteile von NoSQL-Datenbanken ist ihre Skalierbarkeit gegenüber herkömmlichen SQL-Datenbanken. Wenn SQL-Datenbanken zur Handhabung von Web-Scale-Anwendungen verwendet werden, sind sie für zusätzliches Engineering nicht erforderlich. Es ist einfach und klar, den Weg zur Datenskalierbarkeit zu verstehen. Welche Vorteile haben NoSQL-Datenbanken gegenüber herkömmlichen Datenbanken? In Bezug auf die Skalierung können NoSQL-Datenbanken manchmal einen Kompromiss zwischen Leistung und Skalierbarkeit bieten. Dadurch sind der Erweiterung der Datenbank aufgrund der Architektur einer NoSQL-Datenbank keine Grenzen gesetzt. Infolgedessen hat es eine höhere Ausfallsicherheit sowie einen größeren Datensatz, der verarbeitet werden muss, und weniger Ressourcen, die dafür aufgewendet werden müssen. Was ist eine NoSQL-Datenbank? Um mit NoSQL-Datenbanken erfolgreich zu sein, müssen Sie zunächst ihre Architektur verstehen und dann das entsprechende Schemadesign implementieren.

Die Vorteile der Nosql-Technologie

Es ist erwähnenswert, dass die NoSQL-Technologie eine Vielzahl von Vorteilen bieten kann, einschließlich erhöhter Skalierbarkeit, verbesserter Geschwindigkeit und verbesserter Analyse. Ein verteiltes Datenbanksystem ermöglicht es NoSQL, große Datenmengen schneller und effizienter zu verarbeiten als ein einzelnes Datenbanksystem. Da NoSQL-Systeme außerdem flexibler und granularer sind, sind sie häufig einfacher für Data Mining und Analysen zu verwenden. Trotz der Nachteile der NoSQL-Technologie, wie der fehlenden Standardisierung und der fehlenden Kontrolle durch einen einzelnen Anbieter, gibt es zahlreiche Vorteile. Moderne Webanwendungen sind aufgrund des gestiegenen Datenvolumens zunehmend auf NoSQL-Systeme angewiesen.


Was ist ein Nosql-Ansatz?

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NoSQL ist ein Ansatz zur Datenbankverwaltung, der für eine Vielzahl von Datentypen verwendet werden kann, einschließlich Schlüsselwert-, Dokument-, Spalten- und Diagrammformaten. NoSQL-Datenbanken sind in der Regel nicht relationale, verteilte, flexible und skalierbare Datenbanken.

NoSQL ist mehr als nur SQL. Neben gängigen Typen sind mehrere neue NoSQL-Datenbanksysteme verfügbar. Wenn es um NoSQL geht, verwendet jeder eine andere Art von Datenmodell, was zu erheblichen Unterschieden zwischen ihnen führt. NoSQL-Frameworks haben keine Datenbank, was eines ihrer häufigsten Merkmale ist. Es umfasst Datenstrukturen und Daten-Clustering sowie Replikationsunterstützung und -konsistenz. Webanwendungen, die Schlüsselwertdatenbanken für Sitzungsverwaltung und Caching verwenden, profitieren stark davon. Beim Erstellen eines großen Datenspeichers sollten Sie eine Abfrage nach Spaltenformat anstreben.

In den folgenden fünf Kategorien fallen NoSQL und SQL in die folgenden Kategorien: API, Datenmodell, Schemaanforderung, Skalierbarkeit und Datenintegrität. Die NoSQL-Datenbank kann je nach Bedarf formfrei oder schemalos gespeichert werden. Dadurch haben Programmierer mehr Flexibilität bei ihrer Arbeit, was die Entwicklung erleichtern kann. NoSQL- und SQL-Datenbanken wurden entwickelt, um Daten zu schützen, während sie von Anwendungen und Benutzern erstellt, gelesen, aktualisiert und gelöscht werden. Bei alleiniger Ausführung in einem konsistenten Datenbankzustand können Transaktionen, die ACID verwenden, entweder korrekte Ergebnisse liefern oder ohne Wirkung beendet werden. Einige Datenbanken, die vormals Pre-Relational-Management-Systeme (RDBMS) waren, werden als NoSQL-Datenbanken bezeichnet. Eine Datenbank ist in den frühen 2000er Jahren, als diese Datenbanken in der Cloud und im Internet erstellt wurden, allgemeiner als große Datenbank bekannt.

Zu den Dokumentendatenbanken gehören unter anderem MongoDB und Redis.
CouchDB und DynamoDB sind zwei Key-Value-Datenbanken.
Zu den Graphdatenbanken gehören unter anderem Neo4j und MongoDB.
Es gibt zahlreiche Gründe, warum NoSQL-Datenbanken in den letzten Jahren immer beliebter wurden. Diese Systeme können große Datenmengen in kurzer Zeit verarbeiten, sind hocheffizient und können skaliert werden, um große Informationsmengen aufzunehmen. Darüber hinaus können sie Daten auf vielfältige Weise speichern, die nicht unbedingt auf eine standardmäßige Weise strukturiert sind.
Für Daten, die nicht unbedingt standardisiert strukturiert sind, ist eine NoSQL-Datenbank ideal. Es ist auch ideal zum Speichern von Daten, auf die schnell und einfach zugegriffen werden kann, sowie zum Skalieren.

Nosql-Datenbanken: Die perfekte Lösung für unstrukturierte Daten

Datenbank NoSQL-Datenbanken können Daten speichern, die nicht in das herkömmliche relationale Modell passen. Sie eignen sich neben der Speicherung unstrukturierter Daten auch zum Speichern unstrukturierter Daten wie Blogbeiträge, Fotoalben oder Videodateien. Sie können auch verwendet werden, um Daten zu verfolgen, auf die häufig zugegriffen wird, wie z. B. Kundendatensätze oder Produktdaten.
NoSQL-Datenbanken sind auch wegen ihrer Flexibilität beliebt. Diese Bibliotheken eignen sich ideal zum Erstellen moderner Anwendungen mit einer Vielzahl von Datenmodellen. Sie können Daten in jedem Format speichern und lassen sich einfach auf große Datenmengen skalieren, da sie Daten in jedem Format speichern können.

Was ist Nosql

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Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Datenbankmodell verwenden. Stattdessen verwenden sie eine Vielzahl unterschiedlicher Modelle, darunter Schlüsselwert-, Dokument-, Spalten- und Diagrammdatenbanken. Nosql-Datenbanken sind oft skalierbarer und einfacher zu handhaben als relationale Datenbanken und sie werden immer beliebter, da Web- und mobile Anwendungen immer datenintensiver werden.

Daten werden in NoSQL-Datenbanken in einem Format gespeichert, das sich von relationalen Datenbanken auf nicht-relationale Weise unterscheidet. Rufen Sie Daten aus NoSQL-Datenbanken mit deklarativen strukturierten Abfragesprachen, APIs und Abfrage-für-Frage-Beispielen ab. Dadurch tragen sie zur agilen Entwicklung bei, indem sie sich schnell an sich ändernde Anforderungen anpassen. Bis vor kurzem waren relationale Datenbanken das beliebteste Modell. NoSQL-Datenbanken bieten eine breite Palette von Datenmodellen und Schemas. Sie können auch für Anwendungen verwendet werden, die große Datenmengen und geringe Latenz- oder Antwortzeiten erfordern. Vermeiden Sie zu jeder Zeit die Verwendung von NoSQL-Datenbanken.

Es ist möglich, dass Anwendungen weniger Tabellen (oder Container) verwenden und Datenbeziehungen nicht mithilfe von Referenzdaten modellieren. NoSQL-Datenbanken sind auf Benutzerfreundlichkeit sowie schnelle, einfache Abfragen ausgelegt. Entwickler finden es auch einfacher, in diesen Datenbanken zu codieren. Um in NoSQL-Datenbanken horizontal zu skalieren, wird ein Prozess verwendet, der als Skalierung bezeichnet wird. Ein effizienteres System wäre in der Lage, eine viel größere Datenmenge zu verarbeiten.

HBase, eine verteilte, spaltenorientierte Datenbank, unterstützt eine breite Palette von Datenmodellen und eignet sich daher ideal für große Datensätze. Es ist ideal für die Lagerung großer Lasten, da es horizontal gut skaliert ist. Die Datenbankarchitektur von Cassandra ist sehr einfach zu bedienen und die Skalierbarkeit wird durch die stark verteilte, spaltenorientierte Architektur gewährleistet. Da es für Entwickler einfach zu verwenden ist, ist es eine beliebte Wahl für Data-Warehousing- und Big-Data-Anwendungen.

Was ist Nosql?

Im Allgemeinen ist NoSQL eine Art von Datenbank, die die Speicherung und Analyse von Daten ermöglicht, die nicht die Verwendung herkömmlicher relationaler Datenbankstrukturen erfordert.

Nosql-Datenbankdienste von Google

Die NoSQL-Datenbankdienste von Google sind insofern einzigartig, als sie große und dynamische Datensätze in einem einzigen Durchgang verarbeiten können, ohne dass ein festes Schema erforderlich ist. Daher eignen sie sich gut für Anwendungen wie Suche, soziale Netzwerke und Echtzeitanalysen. Beispielsweise sind Cassandra, HBase und Hypertable spaltenbasierte NoSQL-Datenbanken, die flexibler und skalierbarer sind als herkömmliche relationale Datenbanken .

Was ist SQL vs. Nosql?

Eine SQL-Abfrage ist eine Abfragemethode, die verwendet wird, um eine relationale Datenbank abzufragen. Relationale Datenbanken sind solche, die logische Zeilen- und Tabellenverknüpfungen verwenden, um Datensätze darzustellen. SQL wird in NoSQL-Datenbanken nicht verwendet, da es sich nicht um relationale Datenbanken handelt.

Verwendung von SQL- und Nosql-Datenbanken durch Apple

SQL und NoSQL werden beide in Apple-Produkten verwendet. FoundationDB ist eine kostenlose und quelloffene NoSQL-Datenbank, die von Apple Inc. erstellt wurde, die auch der Schöpfer von Project Loon ist.

Nosql-Beispiele

Nosql ist ein Begriff für Datenbanken, die nicht das traditionelle, relationale Modell verwenden. Sie werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet. Einige Nosql-Beispiele sind MongoDB, Cassandra und HBase.

Datenbank NoSQL ist ein Datenbanktyp, der Daten nicht auf die gleiche Weise speichert wie relationale Datenbanken. NoSQL umfasst mehrere Schlüsselfunktionen wie einfaches Design, nahtlose horizontale Skalierbarkeit und granulare Verfügbarkeitskontrolle. NoSQL hat zahlreiche Vorteile, aber auch einige Nachteile. Für Anwendungen wie das Transaktionsmanagement ist in der Regel eine herkömmliche Datenbank vorzuziehen. Obwohl relationale Datenbanken immer noch für eine Vielzahl von Geschäftszwecken verwendet werden, gewinnen NoSQL-Datenbanken an Popularität. Mit Noql-Datenbanken können Unternehmen jeder Größe ihre Cloud-, Web- und Big-Data-Anwendungen in Echtzeit verwalten. NoSQL-Lösungen können eine serverlose Peer-to-Peer-Architektur mit konsistenten Eigenschaften für alle Knoten bereitstellen.

Es wurde eine signifikante Leistungsverbesserung vorgenommen, die hervorragende Lese- und Schreibgeschwindigkeiten und kontinuierliche Verfügbarkeit ermöglicht. Es gibt fünf Haupttypen von NoSQL-Datenbanken: die primären sowie zwei sekundäre. Es gibt keine „ideale“ Variation von Datenbanktypen; Vielmehr müssen Unternehmen sie basierend auf ihren Geschäftsanforderungen auswählen. Schlüssel-Wert-Paar NoSQL basiert konzeptionell auf Hash-Tabellen mit einem einzigen Schlüssel und einem Zeiger auf ein bestimmtes Datenelement. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB und Oracle BDB sind einige der heute verfügbaren NoSQL-Lösungen. Spaltenbasierte NoSQL-Datenbanken arbeiten auf verschiedene Weise, wobei jede Spalte separat behandelt wird. Diese Datenbanken werden hauptsächlich für die Verwaltung von Business Intelligence, Data Warehouses, Kartenkatalogen und CRM-Systemen von Bibliotheken verwendet.

NoSQL-Datenbanken sind wie herkömmliche Datenbanken multirelational und werden auf Graphmodellen ausgeführt. Während der Speicherung werden jeder Entität Knoten und jeder Beziehung Kanten zugewiesen. Da die Daten bereits vorhanden sind, ist das Herstellen von Beziehungen ein schneller Prozess. Eine große Anzahl sozialer Netzwerke und Anwendungen zur Analyse räumlicher Daten basieren auf dieser Art von Datenbank. Dokumentorientierte NoSQL-Datenbanken wie MongoDB verwenden dynamische Schemas zum Speichern von Daten. Dokumentspeicher werden im JSON-Datenaustauschformat gespeichert, und die Lösung basiert auf JavaScript, um Dokumente zu indizieren, umzuwandeln und zu kombinieren. Diese NoSQL-Datenbank enthält Schlüsselwert- und JSON-Tabellendatenmodelle und kann vor Ort oder in der Cloud bereitgestellt werden.

InfiniteGraph ist eine spezialisierte Graphdatenbank zur Entwicklung von Graphdatenmodellen. Es basiert auf einer Cloud-basierten Plattform, ist skalierbar, plattformübergreifend und für hohe Durchsätze ausgelegt. Die 'DO'-Abfragesprache hat die Fähigkeit, komplexe graphen- und wertbasierte Abfragen zu handhaben. Gesundheitswesen, Telekommunikation, Cybersicherheit, Finanzen, Fertigung und Netzwerke sind einige der Branchen, die diese Lösung verwenden.

Warum Nosql-Datenbanken die Zukunft sind

Wenn es um große Datensätze geht, haben NoSQL-Datenbanken viele Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken. Sie sind ideal für Anwendungen, die Agilität erfordern, wie Webanwendungen, mobile Apps und Gaming-Anwendungen.

Nosql-Tutorial

Es gibt viele Möglichkeiten, mit NoSQL zu beginnen. Eine Möglichkeit besteht darin, online ein Tutorial zu finden. Hier können Sie sich mit den Grundlagen von NoSQL vertraut machen und erfahren, wie Sie damit beginnen. Es gibt auch viele Bücher zu diesem Thema. NoSQL kann anfangs etwas überwältigend sein, aber mit ein wenig Anstrengung kann es leicht sein, den Dreh raus zu bekommen.

Es ist ein Datenverwaltungssystem, das kein Schema zum Verwalten von Daten benötigt und einfach zu verwenden ist. In diesem Tutorial lernen Sie einige grundlegende Konzepte von NoSQL kennen. Die NoSQL-Datenbank hat bei großen Internetunternehmen wie Google, Facebook, Amazon und anderen, die mit großen Datenmengen umgehen, an Popularität gewonnen. Carlo Strozzi entwickelte 1998 das Konzept von NoSQL, um eine dateibasierte Datenbank zu beschreiben. 2009 hat Eric Evans den Begriff „nicht relationale Datenbanken“ populär gemacht, um den aktuellen Trend zu beschreiben. Sowohl 2009 als auch 2010 wurden NoSQL-Konferenzen abgehalten. Letztes Jahr war Atlanta Gastgeber einer NoSQL East-Konferenz .

Die verschiedenen Arten von Nosql-Datenbanken

Dokumentdatenbanken wie MongoDB und CouchDB ermöglichen es Ihnen, JSON-ähnliche Dokumente mit beliebigen Daten zu erstellen. Auf die Datenbank wird unter Verwendung einer Suchabfrage zugegriffen, die den Schlüssel des Dokuments enthält, der verwendet werden kann, um Felder in jedem Dokument zu indizieren, die eindeutige Schlüssel enthalten. MongoDB ist gut geeignet, um Daten so wie sie sind dynamisch abzufragen und zu aktualisieren.
Ähnlich wie bei Schlüsselwertspeichern wie Redis und Cassandra werden indexierbare Zeichenfolgen zur Datenspeicherung verwendet. Mit einem Schlüssel und dem Wert als Suchparameter können Sie nach den Daten suchen. Redis eignet sich gut zum Abrufen kurzfristiger Daten, die knapp sind.
Columnar Storage wird häufig in Wide-Column-Datenbanken wie HBase und MongoDB verwendet. Die Datenbank enthält sowohl Spalten als auch Zeilen, was bedeutet, dass jede Spalte ihre eigene Datei hat. Dieses Format ist ideal für große Datensätze, die in großen Mengen gespeichert werden müssen und häufig durch Scannen der gesamten Tabelle abgefragt werden können.
Es ist selten, dass Sie Beziehungen zwischen Objekten in Graphdatenbanken wie Neo4j und OrientDB modellieren können. Daher eignen sie sich gut für den Umgang mit Daten, die sowohl Flexibilität als auch Verständnis erfordern.

Nosql gegen Mysql

Die MySQL-Datenbank basiert zunächst auf einem Tabellendesign und ist relationaler Natur. Dokumentbasierte NoSQL-Funktionen sind nicht relational und verlassen sich nicht auf semantische Argumente. Da NoSQL-Datenbanken noch relativ neu sind, sind MySQL-Datenbanken weiterhin die bevorzugte Wahl für viele Benutzer.

Das Verwaltungssystem für relationale Datenbanken von Microsoft verwendet Mystery als Teil seines Produkts. Unformatierte und nicht zusammenhängende Daten können mit NoSQL gemäß den Benutzeranforderungen platziert und abgerufen werden. Lassen Sie uns einen genaueren Blick auf einige der Hauptunterschiede zwischen den beiden Optionen werfen. MyAdmin vs. NoSQL: IT-Führungskräfte sollten ihre Optionen abwägen und entscheiden, welche sie verwenden möchten. Einige argumentieren, dass NoSQL der Schlüssel zur Zukunft ist, während andere darin ein Problem sehen. Bei der Auswahl einer Lösung kommt es vor allem auf die komplexen Geschäftsanforderungen des Unternehmens und das verbrauchte Datenvolumen an.

Wie unterscheidet sich Nosql von Mysql?

MySQL ist eine relationale Datenbank, die in Tabellenform aufgebaut ist, während NoSQL in Form einer dokumentenbasierten Datenbank aufgebaut ist. NoSQL-Datenbanken sind die neueste Ergänzung auf dem Datenbankmarkt, da MySQL eine Datenbank etabliert hat, die den riesigen IT-Markt abdeckt; NoSQL-Datenbanken werden jedoch bei großen IT-Unternehmen immer beliebter.

Was ist besser Nosql oder SQL?

SQL-Datenbanken eignen sich am besten für mehrzeilige Transaktionen, während NoSQL-Datenbanken am besten für unstrukturierte Daten wie Dokumente und JSON geeignet sind. SQL-Datenbanken werden häufig in Legacy-Systemen verwendet, die auf dem relationalen Modell basieren.

Ist Nosql schneller als Mysql?

In unserem Experiment haben wir festgestellt, dass NoSQL in Bezug auf die Geschwindigkeit im Allgemeinen schneller ist als SQL, insbesondere für die Speicherung von Schlüsselwerten. NoSQL-Datenbanken unterstützen ACID-Transaktionen jedoch möglicherweise nicht vollständig, was zu Dateninkonsistenzen führt.

Ist Mysql Nosql oder SQL?

MySQL verwendet die Structured Query Language (SQL), eine spezialisierte Programmiersprache. Diese Sprache ist sehr einfach zu verwenden und besteht hauptsächlich aus DDL-, DML-, DCL- und TCL-Befehlen zum Abrufen und Bearbeiten von Daten. Unstrukturierte Abfragesprachen hingegen werden in MongoDB verwendet. Als Referenz für die Abfragesprache wird die Abfragesprache MongoDB verwendet.