NoSQL-Datenbanken: Vorteile und Anwendungsfälle

NoSQL-Datenbanken werden aus verschiedenen Gründen zunehmend von Unternehmen verwendet. Sie sind in der Regel skalierbarer als herkömmliche relationale Datenbanken, können große Datenmengen effizienter verarbeiten und sind oft flexibler in Bezug auf das Datenschema. NoSQL-Datenbanken können auch einfacher zu entwickeln und bereitzustellen sein als relationale Datenbanken und kostengünstiger sein.

Strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten können alle mit NoSQL-Datenbanken gespeichert werden. Eine NoSQL-Datenbank ist darauf ausgelegt, als Teil eines großen, nicht vertrauenswürdigen Systems verwendet zu werden. Sie sind schneller und skalierbarer als herkömmliche relationale Datenbanken, wenn es darum geht, große Datenmengen zu bewältigen. NoSQL-Datenbanken, die beliebteste neue Datenspeichertechnologie, werden zum Speichern von Daten verwendet. Oracle begann 1979 mit der Entwicklung eines Datenbanksystems , das auf einem einzelnen Server ausgeführt werden konnte. NoSQL-Datenbanken sind häufig skalierbarer und leistungsfähiger als relationale Datenbanken. Laut einer IBM Marketing Cloud-Studie stammen seit 2016, als die Datenerstellung im Internet begann, 90 % der im Internet generierten Daten aus dem Internet.

Da die Kosten für Speicher und Verarbeitungsleistung sinken, werden verteilte Systeme immer häufiger. Eine NoSQL-Datenbank schneidet im Vergleich zu einer herkömmlichen Datenbank in einem verteilten System deutlich besser ab. NoSQL verwendet im Gegensatz zu SQL eine Vielzahl unterschiedlicher Modelle. Es gibt vier Arten von Datenbanken: Schlüssel-Wert-Paare, spaltenorientierte Typen, graphbasierte Typen und dokumentorientierte Typen. Die DynamoDB-Datenbank speichert Daten in Tabellen und Elementen, ebenso wie andere Datenbanken wie Zeilen, Datensätze oder Tupel. In DynamoDB können Sie maximal drei Elemente pro Tabelle speichern. Viele Kunden berücksichtigen beim Kauf nicht die Kosten für den Besitz einer NoSQLDB, und viele Faktoren werden bei der Bewertung übersehen.

Die Kosten für NoSQL-Datenbanken können zwischen einigen Hundert Dollar und Zehntausenden von Dollar liegen. Die Kosten für die Wartung einer NoSQLDB können je nach verwendetem Hosting-Dienst stark variieren. Die Zahl der NoSQL-Spezialisten ist deutlich geringer als die Zahl der klassischen Datenbankspezialisten. Die Entscheidung für einen IT-Beratungspartner ist eine kluge Entscheidung, um den Projekterfolg sicherzustellen.

Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken zum Speichern und Abrufen von Daten mit minimalen oder keinen Anforderungen an vordefinierte Schemas ist von Vorteil. Wenn Ihrer Anwendung neue Arten von Informationen hinzugefügt werden, kann sie sich schnell an diese Anforderungen anpassen, ohne dass Tabellenstrukturen, Indizes usw. geändert werden müssen.

Das Schema einer relationalen Datenbank ist festgelegt. Es gibt keine Konsistenz in NoSQL-Datenbanken, solange sie im gleichen Format gehalten werden. Transaktionen werden von NoSQL-Datenbanken nicht unterstützt (sie unterstützen nur einfache Transaktionen). Transaktionen werden von der relationalen Datenbank unterstützt (zusätzlich zum Beitritt).

Im Vergleich zu herkömmlichen relationalen Datenbanken sind sie viel schneller und lassen sich leichter skalieren. Als eine der Hauptkomponenten von NoSQL ist es eine kostengünstige Option für große Datensätze. Ihr Schema wird sich weiterentwickeln, wenn Ihre Anwendung wächst und Sie neue Felder hinzufügen.

Die NoSQL-Datenbanktechnologie wird in Verbindung mit Cloud Computing, dem Web, Big Data und der großen Benutzerbasis verwendet. Das 40 Jahre alte RDBMS wurde durch NoSQL abgelöst, das es populären Internetunternehmen wie LinkedIn, Google, Amazon und Facebook ermöglicht, seine Nachteile zu überwinden.

Warum verwenden Unternehmen Nosql-Datenbanken?

Es gibt viele Gründe, warum Unternehmen NoSQL-Datenbanken verwenden. Ein Grund dafür ist, dass NoSQL-Datenbanken besser skalierbar sind als herkömmliche relationale Datenbanken. Dadurch können sie größere Datenmengen effizienter verarbeiten. Ein weiterer Grund ist, dass NoSQL-Datenbanken flexibler sind als herkömmliche Datenbanken . Das bedeutet, dass sie leicht an die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens angepasst werden können. Schließlich sind NoSQL-Datenbanken oft effizienter als herkömmliche Datenbanken, wenn es um die Verarbeitung großer Datenmengen geht. Dies macht sie zu einer guten Wahl für Unternehmen, die über große Datensätze verfügen, die schnell verarbeitet werden müssen.

Es ist unwahrscheinlich, dass Entwickler in Zukunft NoSQL-Datenbanken entwickeln werden. Mit dem Aufkommen beliebter Anwendungen werden Datenbanken immer wichtiger, um sie zu betreiben. Einige beliebte Anwendungen kennen NoSQL-Datenbanken möglicherweise nicht und wissen nicht, warum sie für sie von Vorteil sind. Forbes, die erste Wirtschaftspublikation, die 1996 eine Website startete, war die erste, die dies tat. Forbes wechselte für seine 140 Millionen Online-Benutzer zu MongoDB Atlas, um sie zu bedienen. Während der COVID-19-Pandemie ermöglichte die Verwendung einer Cloud-basierten Infrastruktur der Publikation, schnell zu reagieren. Accenture wählte BangDB als NoSQL-Datenbank für seine Lead-Scoring-Anwendung.

Cassandra ist eine NoSQL-Datenbank, mit der Facebook seine Messenger-Operationen skalieren kann, ohne sich Gedanken über Ausfälle machen zu müssen. Google Bigtable ist eine Anwendung, mit der Google Mail Zahlungen für das weltweit größte Online-Unternehmen verarbeiten kann. Alle LinkedIn-Anwendungen, von der Suche über die Nachrichtenübermittlung bis hin zur Profilverwaltung, können über die Espresso-Datenbank ausgeführt werden. BangDB steht jetzt zum kostenlosen Download zur Verfügung, um mehr darüber zu erfahren und zu sehen, ob es die richtige Anwendung für Sie ist.

Eine NoSQL-Datenbank ist die neueste Ergänzung der Liste der Datenbanken. Sie wurden vor einigen Jahren zum ersten Mal in die Geschäftswelt eingeführt, haben aber in letzter Zeit an Popularität gewonnen. Einer der wichtigsten Vorteile der Verwendung einer NoSQL-Datenbank ist die Fähigkeit, große Mengen unstrukturierter Daten zu speichern.
Unternehmen, die große Datenmengen sehr flexibel speichern müssen, sollten NoSQL-Datenbanken in Betracht ziehen. Da es in NoSQL-Datenbanken keinen vordefinierten Typ für Daten gibt, kann dort alles gespeichert werden. Sie müssen sich im Voraus keine Gedanken über Datentyp oder Layout machen, denn das ist alles, was Sie brauchen.
Auch NoSQL-Datenbanken können für die Datenverwaltung verwendet werden. Da sie eine große Benutzerflexibilität bieten, können Sie Datentypen jederzeit ändern. Anders ausgedrückt, die Datenbank kann auf die Bedürfnisse der Organisation zugeschnitten werden.
Die Nutzung von NoSQL-Datenbanken in der Geschäftswelt nimmt zu. Neben der Möglichkeit, große Mengen unstrukturierter Daten zu speichern, können sie auch von der Data-Lake-Funktion profitieren. Eine NoSQL-Datenbank ist die ideale Datenbank für Unternehmen, die eine Datenbank suchen, die komplexe Geschäftsprozesse verwalten kann.

Die Nutzung von Nosql-Datenbanken durch Netflix zahlt sich in großem Maße aus

Für ein Unternehmen wie Netflix kann die Verwendung von NoSQL-Datenbanken eine Reihe von Vorteilen bieten. Die von ihnen verwendeten Datenbanken können eine große Datenmenge verarbeiten. NoSQL-Datenbanken bieten auch eine breite Palette von Leistungsoptionen, sodass Netflix problemlos skaliert werden kann. Darüber hinaus kann Netflix durch die Verwendung dieser Datenbanken sicherstellen, dass seine Daten ständig aktualisiert werden, was für ein Unternehmen wie Netflix von entscheidender Bedeutung ist.

Warum wird Nosql bevorzugt?

Nosql-Datenbanken werden aus verschiedenen Gründen gegenüber herkömmlichen SQL -Datenbanken bevorzugt. Sie sind in der Regel skalierbarer, flexibler in Bezug auf das Datenschema und leistungsfähiger. Nosql-Datenbanken sind auch oft besser geeignet, um große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten.

Obwohl einige Tools und Technologien heute besser für Ihre Anwendung geeignet sind als gestern, werden andere in Zukunft möglicherweise nicht mehr funktionieren. Neben der Auswahl der richtigen Datenbank ist die Auswahl der richtigen Version der Anwendung eine schwierige Entscheidung. In diesem Artikel werden einige Szenarien erörtert, in denen nicht relationale Datenbanken relationalen Datenbanken vorzuziehen sind. Seit den 1960er Jahren gibt es NoSQL-Datenbanken, aber der Begriff „NoSQL“ wurde erst Anfang des 21. Jahrhunderts populär. Eine relationale Datenbank ist eine feste und vordefinierte Struktur, in der Daten gespeichert werden. Es gibt keine Einschränkungen hinsichtlich der Datentypen, die Sie in NoSQL-Datenbanken speichern können. Eine NoSQL-Datenbank, die von Natur aus masterlos, Peer-to-Peer und plattformübergreifend ist.

Daten können als Teil eines Datentrennungs- und -ausgleichsprozesses zwischen mehreren Knoten in einem Cluster partitioniert und ausgeglichen werden. Ein Cluster kann einfach durch Ausführen einiger Befehle hinzugefügt werden. Darüber hinaus wird durch die Nutzung größerer Speicherbereiche die Leistung verbessert und es sind hohe Lese-/Schreibgeschwindigkeiten möglich. Es kann verhindert werden, dass Daten zu einem Engpass werden, wenn alle anderen Komponenten Ihrer serverseitigen Anwendung so konzipiert sind, dass sie nahtlos und schnell sind. Es ist sinnvoller, NoSQL für Big-Data-Anwendungen einzusetzen, da es sehr schnell mit großen Datenmengen umgehen kann. Die SQL-Datenbank eignet sich besser für bestimmte Projekte, während die NoSQL-Datenbank für andere ideal ist.

NoSQL-Datenbanken haben eine Reihe von Vorteilen, die sie zu einer ausgezeichneten Wahl machen. In Bezug auf aktuelle unstrukturierte Daten sind sie einfach zu verwenden, effizient und groß genug, um große Datensammlungen zu unterstützen. Darüber hinaus sind sie vielseitig einsetzbar, sodass sie in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden können.
Eine NoSQL-Datenbank unterscheidet sich in mehrfacher Hinsicht von einer relationalen Datenbank. Diese Systeme sind effizienter, benutzerfreundlicher und skalierbarer als aktuelle unstrukturierte Datensysteme.

Nosql vs. SQL: Welche Datenbank eignet sich am besten für Ihr System?

Eine NoSQL-Datenbank hat viele Vorteile gegenüber einer relationalen Datenbank. NoSQL-Datenbanken sind einfach zu handhaben, da sie eine breite Palette flexibler Datenmodelle verwenden, horizontal skalieren, unglaublich schnelle Abfragen haben und sehr flexibel sind. Die NoSQL-Datenbanken sind typischerweise sehr flexibel in ihren Schemas.
Dokument- oder JSON-Daten eignen sich am besten für NoSQL-Datenbanken. SQL-Datenbanken werden auch häufig in Legacy-Systemen verwendet, die in der relationalen Datenbankstruktur aufgebaut wurden. Wenn ein System die Handhabung mehrerer Zeilen erfordert, sind SQL-Datenbanken die beste Wahl. Wenn das System nur mit unstrukturierten Daten umgehen muss, ist es vorzuziehen, eine NoSQL-Datenbank zu verwenden.

Warum Nosql

Nosql-Datenbanken werden aufgrund ihrer vielen Vorteile immer beliebter. Sie sind hochgradig skalierbar, können große Datenmengen verarbeiten und sind sehr flexibel. Sie sind zudem einfach zu bedienen und lassen sich problemlos in bestehende Systeme integrieren.

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die Daten in einem Format speichert, das weniger verbreitet ist als eine relationale Datenbank. LDAs, deklarative strukturierte Abfragesprachen und Query-by-Example-Sprachen sind Beispiele für NoSQL-Datenbanken, die mit APIs, deklarativen strukturierten Abfragesprachen oder Query-by-Example-Sprachen abgefragt werden können. Agile Entwicklung ist das Modell, das sie als Reaktion auf sich schnell ändernde Anforderungen übernehmen wollten. Bis vor kurzem waren relationale Datenbanken das am weitesten verbreitete Datenbankmodell. Eine NoSQL-Datenbank kann verwendet werden, um eine Vielzahl von Datenmodellen und Schemata zu erstellen. Es ist ideal zum Erstellen von Anwendungen, die große Datenmengen verwenden und geringe Latenz- oder Reaktionszeiten erfordern. Wann sollten Sie aufhören, NoSQL-Datenbanken zu verwenden?

Einige Anwendungen (oder Container) verwenden weniger Tabellen (oder Container) und ihre Datenbeziehungen werden nicht mithilfe von Referenzen modelliert. Die NoSQL-Datenbank wurde entwickelt, um die Anforderungen schnell wachsender Datensätze mit einfach verständlichen Abfragen zu erfüllen. Diese Datenbanken erleichtern Entwicklern auch die Programmierung erheblich. Mit dieser Methode können NoSQL-Datenbanken horizontal skaliert werden. Bei großen Datenmengen kann die Cloud effizienter sein.

Warum Mongodb die beliebteste Nosql-Datenbank ist

Die immer beliebter werdende Datenbank NoSQL hat zahlreiche Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken. Große Datenbanken mit geringer Latenz ermöglichen die Speicherung und Abfrage großer Datenmengen, sodass Anwendungen schnell auf Änderungen reagieren können. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken eine gute Wahl für Anwendungen, die eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten müssen, da sie anpassungsfähig genug sind, um eine Vielzahl von Datenmodellen zu verarbeiten. Trotz der Tatsache, dass es viele NoSQL-Datenbanken gibt, ist MongoDB unübertroffen.

Was ist Nosql vs. SQL?

Es gibt viele Unterschiede zwischen Nosql- und SQL-Datenbanken, aber der auffälligste ist, dass Nosql-Datenbanken schemalos sind, SQL-Datenbanken dagegen nicht. Das bedeutet, dass Nosql-Datenbanken einfacher an Änderungen im Datenmodell angepasst werden können, während Änderungen an einer SQL-Datenbank eine sorgfältige Planung erfordern und zu Datenverlust führen können. Darüber hinaus können Nosql-Datenbanken oft mehr Daten effizienter verarbeiten als SQL-Datenbanken.

Beispiele für Nosql-Datenbanken

Es gibt einige Beispiele für NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Apache Cassandra und Redis. Diese Datenbanken sind darauf ausgelegt, hohe Leistung, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit für große Datensätze bereitzustellen.

Im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank speichert eine NoSQL-Datenbank Daten nicht im gleichen Format. Da NoSQL kein festes Schema hat, Verknüpfungen vermieden werden und einfach skaliert werden kann, ist es für viele Benutzer eine gute Option. NoSQL-Datenbanken werden für verteilte Datenspeicher mit enormem Speicherbedarf verwendet. Unternehmen wie Twitter, Facebook und Google sammeln täglich Terabytes an Benutzerinformationen. Basierend auf einer Shared-Nothing-Architektur verfügt eine verteilte NoSQL-Datenbank nicht über eine einzelne Steuereinheit oder ein Speichersystem. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Datenbanken für dieselben Daten bereitzustellen und zu verwalten. Da Daten immer noch auf mehrere Kopien einer verteilten Datenbank verteilt sind, sind sie immer verfügbar.

Alles wird in einem Schlüsselwertspeicher als Schlüssel und Wert gespeichert. Column Family Stores speichern und verarbeiten eine große Datenmenge, die über eine große Anzahl von Computern gesendet wird. Dokumentdatenbanken sind im Wesentlichen Sammlungen von versionierten Dokumenten, die zuvor unbekannte Schlüsselwertdatensätze enthalten. Halbstrukturierte Dokumente werden in Formaten wie JSON gespeichert. SQL hingegen bietet eine deklarative Abfragesprache mit hohem Detaillierungsgrad. Anstatt sich auf Datenmodellabfragen zu verlassen, können diese Datenbanken nur nach Namen abgefragt werden. Für NoSQL-Plattformen stehen häufig RESTful-Schnittstellen zur Verfügung, um Daten untereinander auszutauschen.

Eine Graphdatenbank hingegen ist eine multirelationale Datenbank, die keine lose verbundenen Tabellen in einer relationalen Datenbank hat. Eine Graphdatenbank kann mehrere Datenmodelle sowie ein einzelnes Backend verarbeiten. Datenbanken mit mehreren Modellen müssen in der NoSQL-Welt noch vollständig angenommen werden, aber sie werden in Zukunft mehr Aufmerksamkeit erhalten. Unter http://db-engines.com/en/ranking.html können Sie die beliebtesten Datenbanken einordnen und feststellen, wie sie sich verbessert haben.

Vereinfachung der Datenbankentwicklung mit Nosql-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken bieten eine Vielzahl von Funktionen, die eine schnellere Entwicklung datenbankgestützter Anwendungen ermöglichen. In diesen Systemen ist SQL erforderlich. Die AWS Management Console, die Amazon Web Services CLI und die NoSQL WorkBench sind alle Möglichkeiten, DynamoDB ad hoc auszuführen.

Liste der Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht die Standard-SQL-Sprache zum Abfragen von Daten verwenden. Stattdessen verwenden sie alternative Abfragesprachen, die skalierbarer und einfacher zu verwenden sind. Einige der beliebtesten Nosql-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra und Redis.

Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken sind NoSQL-Datenbanken eine nicht konzeptionelle Datenbank, die Daten auf andere Weise speichern kann. In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf die 10 größten NoSQL-Datenbanken in Bezug auf das Volumen, darunter MongoDB, Cassandra, Elastica, Amazon DynamoDB, HBase und so weiter. Wenn unsere Organisation eine Volltextsuche benötigt, ist die Verwendung dieser Datenbank die effektivste Option. Durch die Nutzung dieser Datenbank ist es möglich, große Datenmengen einzusehen und zu reservieren. Amazon DynamoDB hat das primäre Ziel, die Ausführung von Hochleistungsanwendungen auf einer Vielzahl von Plattformen zu ermöglichen. Diese Datenbank kann 10 Billionen Anfragen an einem einzigen Tag verarbeiten, wobei 700 Organisationen sie verwenden. Wenn wir eine große Anzahl von Schlüsselwertabfragen in einer einfachen Schlüsselwertabfrage verarbeiten müssen, ist DynamoDB die beste Wahl. Sie können Petabyte an Daten verarbeiten, aber wenn wir nur eine kleine Datenmenge haben, bekommen sie nicht das, was wir wollen. Wir werden uns diese Datenbank für einen bestimmten Anwendungsfall ansehen, wenn wir zufällig und in Echtzeit auf Daten zugreifen möchten.

Die Vor- und Nachteile der beliebtesten Nosql-Datenbanken

MongoDB ist laut Stack Overflow-Entwicklerumfragen die beliebteste NoSQL-Datenbank . MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank, die sich in ihrer Struktur von herkömmlichen Datenbanken unterscheidet. Dokumente werden in MongoDB verwendet, um das Datenmodell zu erstellen, das die Plattform verwendet. Dokument-IDs in MongoDB werden durch JSON-Strings dargestellt. MongoDB bietet zusätzlich zu seiner indexbasierten Suchfunktion Zugriff auf eine große Datenmenge. NoSQL-Datenbanken werden derzeit in Schlüsselwert-, spaltenbasierte, dokumentenbasierte und graphenbasierte Datenbanken eingeteilt, jede mit ihren eigenen Besonderheiten, Vor- und Nachteilen, auf die in diesem Artikel näher eingegangen wird. Was ist das beste Produkt?

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Datenbankmodell verwenden. Stattdessen verwenden sie eine Vielzahl unterschiedlicher Modelle, darunter Schlüsselwerte, Dokumente, Spalten und Grafiken. Nosql-Datenbanken sind oft skalierbarer und einfacher zu verwenden als relationale Datenbanken und werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet.

Der Hauptvorteil von NoSQL-Datenbanken gegenüber herkömmlichen Datenbanken ist ihre Flexibilität. NoSQL-Datenbanken enthalten Daten in der Regel in einer einzigen Datenstruktur, z. B. einem Dokument, und nicht in einem typischen Tabellenformat. Dieses nichtrelationale Datenbankdesign hat mehrere Vorteile gegenüber einem schemabasierten Datenbankdesign, einschließlich der Fähigkeit, große und typischerweise unstrukturierte Datensätze in sehr kurzer Zeit zu verwalten. Das Konzept der NoSQL-Datenbanken erfordert keine Anbindung von Tabellen. Die Fähigkeit, verschiedene Datenstrukturen bereitzustellen, ist das, was NoSQL bietet, und es kann in Datenanalysen, sozialen Netzwerken und mobilen Apps verwendet werden. Trotz der Tatsache, dass jeder Datenbanktyp seine eigenen Vorteile hat, bevorzugen die meisten Unternehmen NoSQL und relationale Datenbanken. Der Hauptzweck von Dokumentendatenbanken besteht darin, Daten zusammenzuhalten, damit sie in Anwendungen verwendet werden können.

Dokumentendatenbanken werden häufig verwendet, um Benutzerprofile und Inhalte in Content-Management-Systemen zu verwalten. Datenbanken mit breiten Spalten speichern Informationen in Spalten, sodass Benutzer nur auf die Spalten zugreifen können, die sie benötigen. Neben Apache HBase und Apache Cassandra sind eine Reihe anderer Datenbanken Beispiele für diesen Typ. Graphdatenbanken dienen als Ressource zum Speichern und Verwalten von Verbindungen zwischen Elementen innerhalb eines Graphen. Daten werden im Primärspeicher und nicht auf der Primärfestplatte gespeichert, wodurch der Zugriff auf Informationen erleichtert wird. Es macht Sinn, dass Dienste wie Microservices attraktiv sind, weil sie die Notwendigkeit eines einzigen, gemeinsam genutzten Datenspeichers für alle Anwendungen beseitigen. Mit den Produkten von IBM können Sie eine breite Palette von NoSQL- und NoSQL-Datenbanken für eine Vielzahl von Geschäftsanwendungen erstellen. IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced ist ein kostenloses Add-on, das mit IBM Cloud Pak for Data funktioniert. Sie können den Dienst mit gängigen Web- und Mobilentwicklungs-Stacks verwenden, da er Teil eines Open-Source-Ökosystems ist, das Apache CouchDB, PouchDB und Bibliotheken umfasst.