NoSQL-Datenbankarchitekturen: Der spaltenorientierte Ansatz

Es gibt eine Reihe verschiedener Architekturen, die bei der Arbeit mit NoSQL-Datenbanken verfolgt werden können, aber die häufigste ist der spaltenorientierte Ansatz. Dieser Ansatz wird häufig verwendet, da er ein flexibleres Schema ermöglicht, was bei der Arbeit mit großen Datenmengen hilfreich sein kann. Darüber hinaus kann dieser Ansatz auch dazu beitragen, die Leistung zu verbessern, indem eine bessere Komprimierung von Daten ermöglicht wird.

Die NoSQL-Bewegung hat in den letzten Jahren mit Modellen zum Speichern und Abrufen von Daten Fahrt aufgenommen. Es ist nicht erforderlich, eine Tabelle zu erstellen und die Daten in mehreren Zeilen im Fremdschlüssel zu speichern. In NoSQL werden Daten in einem Schlüsselwertformat gespeichert. Eine NoSQL-Datenbank speichert große Datenmengen in Echtzeit. In einer NoSQL-Datenbank wird die Hash-Funktion auf der obersten Ebene verwendet, wo sie einen bekannten Algorithmus ausführt, der eine Eingabe mit variabler Länge nimmt und eine Ausgabe mit fester Länge erzeugt. Wenn dieser Schlüssel erneut gehasht wird, ruft eine Datenbank-Engine das Wertepaar ab, das dem Schlüssel entspricht, den sie in der Datenbank entdeckt hat (sofern der Schlüssel vorhanden ist). Im Allgemeinen gibt es drei Arten von NoSQL-Datenbanken: deklarative, semantische und graphische. Es gibt auch Schlüsselwertspeicher, Dokumentspeicher, Diagramme und Spaltenspeicher.

In der Hybridarchitektur werden verschiedene Datenbankmodelle verwendet, um ein Hybridmodell zu erstellen. Wenn Sie eine hybride Architektur verwenden, können Sie mit SQL und NoSQL in einem einzigen System arbeiten.

Welcher Architektur folgt Nosql?

Eigentum ist eines der vielen Merkmale von NoSQL-Datenbanken. Im Gegensatz zu ACID, bei dem es sich um eine Reihe von Eigenschaften handelt, handelt es sich hier um eine Reihe von Regeln und Richtlinien. Die BA-Grundverfügbarkeit, der S-Soft-Zustand und die E-Geradheitskonsistenz sind alle Indikatoren für die E-Geradheitskonsistenz. Im Gegensatz zu einer strukturierten Datenbank , die Daten in einem bestimmten Format speichert, werden Daten in einer NoSQL-Datenbank im Key-Value-Format gespeichert.

Administratoren ändern die Kapazität von RDBMS-Datenbanken und NoSQL-Datenbanken auf verschiedene Weise. Die einzige Möglichkeit, die Kapazität eines relationalen Systems zu erhöhen, besteht darin, teure Hardware, schnellere CPUs und mehr RAM hinzuzufügen. Eine Netzwerkkomponente mit erweiterten Funktionen. Knoten, die je nach Bedarf einfach hinzugefügt und entfernt werden können, bieten „elastische“ Kapazität in NoSQL-Clustern. Anwendungen mit hohem Volumen und geringer Latenz können von der Verwendung einer NoSQL-Datenbank profitieren, die eine masterlose Architektur verwendet. Die NoSQL-Datenbank unterscheidet sich von einer relationalen Datenbank dadurch, dass sie einen erstmaligen Anwendungsentwicklungsansatz fördert. Diese Methode der Datenreplikation wird in diesen Datenbanken verwendet, bei denen alle Knoten gleichzeitig repliziert werden.

NoSQL-Datenbanken verwenden mehrere "Formen" von Datenobjekten, was bedeutet, dass sie koexistieren und Daten widerstandsfähiger machen können, aber sie können auch mehr Fehler machen. Datenmodelle können in einer relationalen Datenbank im Gegensatz zu deklarativ strukturierten Modellen in Schemas deklarativ strukturiert werden. Dieser Ansatz wird häufig von NoSQL umgestoßen, das dem Entwickler mehr Macht gibt und die Kontrolle über Datenstrukturen oft stärker dezentralisiert.

Die NoSQL-Datenbank von LinkedIn passt hervorragend zur Plattform des Netzwerks. Die Daten auf LinkedIn ändern sich ständig und rollen, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für ein Unternehmen macht, das sich vernetzen möchte. Da LinkedIn eine NoSQL-Datenbank verwendet, spart es viel Zeit und Ressourcen, da die Datenbank nicht bei jeder Änderung neu erstellt werden muss. Benutzer können über die neuesten Trends und Verbindungen auf dem Laufenden bleiben, indem sie auf die Website reagieren.

Was ist die Nosql-Datenbankarchitektur?

NoSQL-Datenbanken zeichnen sich durch eine Abkehr von SQL-basierten Servern aus. Die Logik der Validierung, Zugriffskontrolle, Zuordnung abfragbarer indizierter Daten, Korrelation zwischen verwandten Daten, Konfliktlösung, Aufrechterhaltung von Integritätsbeschränkungen und Auslösen von Prozeduren wird aus der Datenbankschicht entfernt.

Bei NoSQL-Datenbanken ist es am besten, auch mit einer Änderung der Anwendungsarchitektur zu gehen. Der NoSQL-Ansatz betont im Gegensatz zu SQL-basierten Servern die Einfachheit. Wir werden in diesem Artikel ausführlicher auf die Datenverwaltung eingehen und eine Datenverwaltungsschicht vorschlagen, die NoSQL-Datenbanken und die verschiedenen Aspekte der Datenverwaltung kombiniert. Die hierarchische verschachtelte Struktur in Datenentitäten ist eine der am häufigsten verwendeten Funktionen von NoSQL-Datenbanken. Die verschachtelte Datenstruktur funktioniert elegant in Situationen, in denen auf die Kind-/Unterstruktur immer innerhalb eines Elterndokuments zugegriffen werden kann. In einigen Fällen können verschachtelte Strukturen dabei helfen, unnötige bidirektionale Beziehungen zu eliminieren. Tatsächlich sind Beziehungen in einigen realen Anwendungen immer noch sehr wichtig.

Die Beziehungen zwischen herkömmlichen RDBMS und anderen Datenbanken wurden gründlich verstanden. Wie modellieren wir Beziehungen und NoSQL-Datenbanken? Die verschiedenen Ansätze lassen sich wie folgt zusammenfassen. Um zu verhindern, dass Daten dupliziert werden, wird empfohlen, Normalisierungsstrategien zu verwenden. Das Denormalisieren von Daten hat auch das Potenzial, die Abfrageleistung zu verbessern. Wenn NoSQL-Ansätze versuchen, die von Edgar Codd etablierten Säulen des Datenmanagements zu entkräften, gehen sie in die falsche Richtung. Anstatt eine wiederverwendbare API für den Zugriff auf die Datenbank zu verwenden, konzentriert sich dieser Ansatz auf die Implementierung der Datenbank.

Das Datenkonsistenzmanagement wird zu einer wichtigen Komponente des NoSQL-Speichers, da es die Erfassung und Verwaltung von Daten erfordert. Die BerkeleyDB-API ist eine Schlüsselwert-Dokumentdatenbank-API, die nach der indizierten Schlüsselwert-Dokumentdatenbank-API modelliert ist. Laut einem aktuellen W3C-Bericht ist es in NoSQL-Datenbanken, auf die über den Browser zugegriffen wird, vorzuziehen, programmgesteuerte Indizes statt abfragebasierte Indizes zu verwenden. Dies bedeutet jedoch nicht, dass Datengültigkeits- und Integritätseinschränkungen entfernt werden können. Die Verlagerung der Validierung von der Speicherebene auf die Datenverwaltungsebene reduziert den Speicherbedarf. Im Allgemeinen kann ein entspannteres konsistentes Replikationssystem basierend auf einer strengeren Transaktionssemantik auf jedem Datenbankspeichersystem implementiert werden. Benutzerdefinierte Replikation und Konsistenzerzwingung können in Anwendungen äußerst nützlich sein, in denen einige Updates stabiler sind, während andere entspannter sind.

Konfliktlösung basierend auf Konfliktlösung im Stil von Multi-Version Concurency Control (MVCC), wie sie in CouchDB zu finden ist, kann naiv sein. Persevere 2.0 kann verwendet werden, um ein Datenmodell zu definieren und Produkte mit ihren Herstellern zu verknüpfen. Wir haben das MVC-Modell vollständig implementiert. Infolgedessen glaube ich, dass diese Art von Benutzeroberflächenebene als mVC rekapitalisiert werden sollte, was eine geringere Betonung auf Datenmodellierungsbedenken in der Benutzeroberflächenlogik vermittelt.

NoSQL-Datenbanken sind hervorragende Kandidaten für Datenspeicher, die eine hohe Leistung und Skalierbarkeit erfordern. Sie können viele Daten verarbeiten und sind einfach zu bedienen. NoSQL-Datenbanken sind nicht nur äußerst zuverlässig und in der Lage, hohe Verkehrslasten zu bewältigen, sondern auch äußerst anpassungsfähig.

Was ist schemalos? Warum folgt Nosql einer schemalosen Architektur?

Ein Schema ist eine Blaupause oder ein Plan, der zum Erstellen einer Datenbank verwendet wird. Ein Schema kann Regeln enthalten, die festlegen, welche Daten in der Datenbank zulässig sind und wie die Daten organisiert sind.
NoSQL-Datenbanken wird oft nachgesagt, dass sie einer „schemalosen“ Architektur folgen. Das bedeutet, dass sie kein bestimmtes Schema für die in ihnen gespeicherten Daten erzwingen. Dies kann als großer Vorteil angesehen werden, da es viel mehr Flexibilität beim Speichern und Abrufen von Daten ermöglicht.

Der Begriff „schemalose“ Datenbanken wurde kürzlich in der IT-Branche populär. Anstatt schemalose Datenbanken in die Hände von Entwicklern zu legen, ist es an der Zeit, sie auf den freien Markt zu bringen. Wenn Daten in einer schemalosen Datenbank gespeichert werden, werden sie als Schlüssel/Wert-Paar (auch bekannt als KV) oder als JSON-Dokument gespeichert. Eine schemalose Datenbank kann im Gegensatz zu einer Zeile in einer relationalen Datenbank die Möglichkeit haben, den Status einer Account-Zeile vollständig zu ändern. Alles, was erforderlich ist, um zu bestimmen, wie Entitäten zu gruppieren sind, ist ein einzelnes Attribut einer Entität. Der Großteil dieser Aktivität wird vollständig aus Datenbanken ohne Schemas eliminiert. Dies ist ein schwerer Schlag für ein Unternehmen, dessen Überleben stark von seinen Daten abhängt.

Um die Latenz zu bewältigen, müssen hochmoderne Geräte mit hohen Kapital- und Betriebskosten erworben werden. Ein manueller Bereitstellungsfehler kann zu Verzögerungen von mehreren Tagen oder Monaten führen. Aufgrund ihres flexiblen Datenspeichermodells reduzieren NoSQL-Datenbanken komplexe Migrationen und Änderungssynchronisierungen. Sie können eine Ansicht der Daten definieren, anstatt in einer schemalosen Datenbank darum kämpfen zu müssen. Eine schemalose Datenbank erfordert weder die Entwicklung oder den Einsatz einer komplexen/proprietären Infrastruktur noch große Kapital- oder Betriebsausgaben. Auf Knopfdruck lässt sich eine kleine Instanz auf nahezu jede beliebige Größe skalieren.

Diese Freiheit kann Sie sowohl befreien als auch herausfordern. Die Möglichkeit, die Daten zu ändern, ohne befürchten zu müssen, dass die Anwendung beschädigt wird, kann befreiend sein. Es kann schwierig sein, ein flexibles und effizientes Schema zu finden und die Daten bestmöglich zu strukturieren. Eine schemalose Datenbank hat im Gegensatz zu einem herkömmlichen RDBMS ihre eigenen Herausforderungen und kann im Vergleich zu herkömmlichen RDBMS eine erhebliche Flexibilität und Effizienz bieten.

Welche der folgenden ist die einfachste Nosql-Architektur?

Es gibt viele verschiedene Arten von NoSQL-Architekturen, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Die einfachste NoSQL-Architektur ist der Key-Value-Store, der ein sehr einfacher Typ einer NoSQL-Datenbank ist. Schlüsselwertspeicher sind sehr schnell und skalierbar, aber sie sind nicht sehr flexibel und unterstützen keine komplexen Abfragen.

Eine NoSQL-Datenbank kann Daten eher speichern als eine relationale Datenbank. Sie sind anpassungsfähig, skalierbar und in der Lage, schnell auf die Anforderungen des modernen Geschäftsdatenmanagements zu reagieren. Der Begriff NoSQL bezieht sich auf eine breite Palette von Datenbanktypen, darunter reine Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Graphdatenbanken. Mit dem Aufstieg der Global 2000-Unternehmen gewinnen NoSQL-Datenbanken als Mittel zur Unterstützung unternehmenskritischer Anwendungen an Bedeutung. Es gibt fünf Haupttrends, die den Einsatz relationaler Datenbanken aufgrund ihrer technischen Herausforderungen erschweren. Aufgrund ihres festen Datenmodells unterstützen relationale Datenbanken die agile Entwicklung nicht sehr gut. Bei der Verwendung von NoSQL wird das Datenmodell durch das Anwendungsmodell definiert.

Datenmodellierung ist in NoSQL nicht im herkömmlichen Sinne definiert. Daten werden im JSON-Format als Teil einer dokumentenorientierten Datenbank gespeichert. ORM-Frameworks sind nicht mehr erforderlich, und der Entwicklungsprozess wird rationalisiert. N1QL (ausgesprochen Nickel), eine leistungsstarke Abfragesprache, die SQL auf JSON erweitert, wurde in Couchbase Server 4.0 eingeführt. Es unterstützt auch ein Array (GROUP BY), Sortieren (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und mehr als nur SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen. Die Vorteile verteilter NoSQL-Datenbanken sind zahlreich, einschließlich der Verwendung einer Scale-out-Architektur und ohne Single Point of Failure. Die Fähigkeit, einen schnellen und effizienten Service zu bieten, wird immer wichtiger, da immer mehr Kundeninteraktionen online über mobile und Web-Apps abgewickelt werden.

NoSQL-Datenbanken gibt es in verschiedenen Größen, sie sind einfach zu installieren und können für spezifische Anforderungen konfiguriert werden. Sie wurden entwickelt, um Lese-, Schreib- und Speicherbewegungen zu ermöglichen. Sie können Cluster unterschiedlicher Größe verwalten und überwachen sowie Operationen in allen Größenordnungen durchführen. Sie müssen keine Software installieren, um eine NoSQL-Datenbank auszuführen: Es ist so einfach wie das Speichern von Daten in einer verteilten NoSQL-Datenbank. Darüber hinaus ermöglicht die Verwendung von Hardware-Routern einen sofortigen Ausfall, da nicht mehr darauf gewartet werden muss, dass die Datenbank ein Problem erkennt und einen unabhängigen Wiederherstellungsprozess durchführt. Auf NoSQL basierende Datenstrukturen werden als Teil der heutigen Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen immer beliebter.

Die Architektur von NoSQL-Datenbanken basiert auf Spalten. Das bedeutet, dass die Daten wie in einer normalen Datenbank in Zeilen und Spalten gespeichert werden. Im Gegensatz zu einer normalen Datenbank sind NoSQL-Datenbanken eher auf Leistung als auf Konsistenz ausgelegt. Da sie für ein hohes Datenvolumen ausgelegt sind, sind sie nicht durch ihre Fähigkeit, schnell auf Änderungen zu reagieren, eingeschränkt. Es spielt keine Rolle, um welche Art von Daten es sich bei einer NoSQL-Datenbank handelt: Sie kann für die Speicherung großer Datenmengen verwendet werden. Es ist auch eine gute Option für Unternehmen, die auf schnelle Veränderungen reagieren müssen. Sie können schnell und einfach nach Daten suchen, da NoSQL-Datenbanken spaltenbasiert sind. Aufgrund ihres schnellen Zugriffs auf spezifische Informationen sind diese Lösungen eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die nach schnellen Antworten suchen. Es ist auch eine gute Idee für Unternehmen, die große Datenmengen benötigen, um NoSQL-Datenbanken zu verwenden. Daher sind sie eine hervorragende Option für Unternehmen, die zusätzliche Server benötigen. NoSQL-Datenbanken lassen sich einfach um spaltenbasierte Datenstrukturen erweitern. Daher muss das Hinzufügen weiterer Daten zu Datenbanken die Leistung für Unternehmen nicht beeinträchtigen. Eine NoSQL-Datenbank ist eine gute Wahl für Unternehmen, die große Datenmengen speichern müssen.

Nosql-Einführung

Nosql ist eine Datenbank, die Daten in einem anderen Format als dem traditionellen relationalen Format speichert . Obwohl nosql-Datenbanken viele verschiedene Formen annehmen können, haben sie alle das gemeinsame Merkmal, dass sie skalierbar und einfach zu verwenden sind.

Eine relationale Datenbank ist das Ergebnis eines Artikels von EFCodd aus dem Jahr 1970 mit dem Titel A relational model of data for large shared databases. Ein verteiltes System ist eines, das viele Computer und Softwarekomponenten verwendet, die über ein Computernetzwerk miteinander kommunizieren. Damit das System ein gemeinsames Ziel erreichen kann, müssen Computer miteinander interagieren und Ressourcen gemeinsam nutzen. Ein verteiltes Computersystem hat aufgrund seiner hohen Rechengeschwindigkeit eine größere Rechenleistung als andere Arten von Systemen. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken erfordern NoSQL-Datenbanken nicht die Verwendung von SQL oder anderen ähnlichen Algorithmen. Wenn ein NoSQL-System verwendet wird, kann es Daten viel schneller speichern, da es die Vorteile der Skalierung nutzt. Carlo Strozzi prägte den Begriff NoSQL 1998 für eine Geschäftsidee.

Herkömmliche Datenbanken haben vier offensichtliche gemeinsame Merkmale: Sie sind relational, sie sind verteilt, sie sind nicht relational und sie entsprechen nicht der Atomarität, Konsistenz, Isolation oder Dauerhaftigkeit. Gemäß dem CAP-Theorem gibt es drei grundlegende Anforderungen, die bei der Entwicklung von Anwendungen für verteilte Systeme erfüllt werden müssen. Nach dem CAP-Theorem können verteilte Computersysteme nicht garantieren, dass alle drei dieser Eigenschaften gleichzeitig vorhanden sind. NoSQL-Datenbanken werden in vier Kategorien eingeteilt (die häufigsten davon sind Kategorien). Eine Kante oder ein Bogen ist eine endliche (oder veränderliche) Menge geordneter Paare in Diagrammdatenstrukturen.