NoSQL-Datenbanken und Ad-hoc-Abfragen: Was Sie wissen müssen

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da die Entscheidung, ob eine NoSQL-Datenbank für Ad-hoc-Abfragen verwendet werden soll oder nicht, von einer Reihe von Faktoren abhängt. Im Allgemeinen eignen sich NoSQL-Datenbanken jedoch gut für Ad-hoc-Abfragen, da sie für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt sind und sich leicht skalieren lassen. Darüber hinaus bieten NoSQL-Datenbanken in der Regel flexiblere Schemaoptionen als relationale Datenbanken , wodurch Änderungen oder Ergänzungen Ihrer Daten einfacher berücksichtigt werden können.

Erlaubt Mongodb Ad-hoc-Abfragen?

Mit der Unterstützung von Ad-hoc-Abfragen können Entwickler ihre Ad-hoc-Abfragen in Echtzeit aktualisieren, was zu erheblichen Leistungsverbesserungen führt. In MongoDB sind mehrere Datenbanktypen verfügbar, darunter Feldabfragen, Bereichsabfragen und Suchen mit regulären Ausdrücken. Es gibt einige Felder, zu denen zurückgegeben werden kann, sowie einige benutzerdefinierte Funktionen.

MongoDB kann Abfragen von vier Millisekunden problemlos verarbeiten. Es kann Abfragen zu Feldern, Bereichen, Positionen, Werten und sogar regulären Ausdrücken verarbeiten. Es unterscheidet sich von CouchDB in seiner Fähigkeit, dynamische Abfragen zu verarbeiten. Es gab einige Abfragen, die viel Zeit zum Produzieren von Daten benötigten. Es ist die einzige kostenlose NoSQL-Datenbank zur Dokumentenspeicherung, die raumbezogene Funktionen unterstützt. Mittels innovativem Sharding lässt sich eine Datenbank sehr einfach horizontal skalieren, was ziemlich einzigartig ist. Wir haben es mit mehreren serverbasierten Apps getestet und festgestellt, dass es besser abschnitt als CouchDB, aber auch hier wurde unser Anwendungsfall stark von MongoDB beeinflusst.

Sharding Ihrer Datenbank für verbesserte Leistung

Weitere Informationen zum Sharding finden Sie in unserem Leitfaden.

Wann sollte Nosql nicht verwendet werden?

Darüber hinaus unterstützt NoSQL keine dynamischen Operationen. Es gibt keine Garantie, dass es ACID-Eigenschaften hat. Wenn Sie beispielsweise mit Transaktionen wie Finanzberichten zu tun haben, sind SQL-Datenbanken möglicherweise eine gute Wahl. Sie sollten NoSQL vermeiden, wenn die Leistung Ihrer Anwendung durch die Fähigkeit, bei Bedarf ausgeführt zu werden, eingeschränkt ist.

Aufgrund der Popularität von NoSQL-Datenbanken beginnen Unternehmen jeder Größe, sie zu verwenden. Dieser Artikel versucht zu erklären, warum NoSQL immer beliebter wird und wozu NoSQL gut ist. Die frühen Internetpioniere hatten einen großen Tag mit NoSQL, das als Ergebnis ihrer Frustration mit traditionellen Datenbanktechnologien entstand. Wenn es an der Zeit ist, mit der Verwendung von NoSQL-Datenbanken zu beginnen, muss geklärt werden, wie dies zu tun ist. Datenbankstrukturen und Datenmodelle werden häufig in NoSQL verwendet. In dieser Diskussion betrachten wir NoSQL im Hinblick auf seine verschiedenen Anwendungen und identifizieren die häufigsten Gründe für seine weit verbreitete Einführung. Aufgrund des Cloud-Zeitalters haben sich NoSQL-Datenbanken schnell an die Automatisierung angepasst, die Teil der Cloud ist. In NoSQL-Datenbanken sind Echtzeit-Streaming-Technologien häufig effektiver. Wenn Sie mehr über MongoDB, die am weitesten verbreitete NoSQL-Datenbank, erfahren möchten, können Sie MongoDB Atlas kostenlos ausprobieren.

Die NoSQL-Datenbank unterscheidet sich von der relationalen Datenbank dadurch, dass sie nicht auf Tabellen und Spalten angewiesen ist. Anstelle von Graphen, Bäumen oder Mengen werden Datenstrukturen verwendet, um Graphen, Bäume und Mengen zu erstellen. Sie sind ideal für Anwendungen mit höherer Flexibilität und Skalierbarkeit. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken im Vergleich zu herkömmlichen relationalen Datenbanken effizienter und schneller. Anstatt sich auf die Leistung von Tabellenscans zu verlassen, verwenden sie Algorithmen, die auf Leistung optimiert sind. NoSQL-Datenbanken sind eine gute Wahl für moderne Anwendungen, die eine flexiblere und skalierbarere Datenbank erfordern. Die Benutzererfahrung ist hervorragend, und sie sind in Bezug auf Geschwindigkeit und Effizienz häufig effizienter als herkömmliche relationale Datenbanken.

Nosql-Datenbanken sind nicht immer die richtige Wahl

Trotz ihrer Mängel können NoSQL-Datenbanken für ein Unternehmen von Vorteil sein. Darüber hinaus unterstützen NoSQL-Datenbanken keine Funktionalität, die von relationalen Datenbanken nativ unterstützt wird. Eine Vielzahl von Zuverlässigkeitsmerkmalen wie Atomarität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit sind erforderlich.
NoSQL-Datenbanken werden häufig mit Nachteilen wie Kompatibilitätsproblemen mit SQL-Anweisungen, fehlender Standardisierung und Schwierigkeiten bei der Unterstützung von Arbeitsabfragen behaftet genannt. SQL-Datenbanken hingegen eignen sich besser für schwere oder komplexe Transaktionen, da sie stabiler sind und eine bessere Datenintegrität aufweisen. SQL-Datenbanken sind nicht nur einfacher in Umgebungen zu verwenden, die ACID-Konformität erfordern, sondern eignen sich auch besser für diese Art von Unternehmen.

Was sind die Einschränkungen von Nosql?

Was sind die Nachteile der NoSQL-Datenbank? Einer der häufigsten Kritikpunkte an NoSQL-Datenbanken ist, dass sie ACID-Transaktionen über mehrere Dokumente hinweg nicht unterstützen können (Atomizität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit). Mehrere Anwendungen können mit einer einzelnen Datensatzatomarität ausgeführt werden, wenn das Schema richtig entworfen wurde.

Eine NoSQL-Datenbank, ein Datenbanktyp, der in Open Source verfügbar ist, hat sich zu einer bedeutenden neuen Datenspeichertechnologie entwickelt. Die meisten von ihnen sind nicht perfekt. In diesem Artikel sehen wir uns einige der Nachteile und Einschränkungen der NoSQL-Speicherung an. ACID-Transaktionen, eine gängige Technik, um sicherzustellen, dass Daten über mehrere Datenbanken hinweg konsistent bleiben, sind in NoSQL-Datenbanken ungewöhnlich. Das Ziel von NoSQL ist nicht, eine Schnittstelle zwischen Datenbanken oder Programmiersprachen zu sein. Dadurch ist das Erlernen von NoSQL-Datenbanken schwieriger. Es gibt eine Reihe von NoSQL-Speicherprodukten, die deutliche Nachteile haben. Bei der Bewertung der Vor- und Nachteile verschiedener NoSQL-Lösungen stehen zahlreiche Optionen zur Verfügung.

NoSQL-Datenbanken sind nicht so ausgereift, flexibel oder einfach zu skalieren wie herkömmliche Datenbanken . Sie haben aufgrund fehlender Standardisierung größere Schwierigkeiten, Arbeitsanfragen zu unterstützen.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken bieten eine Reihe von Vorteilen gegenüber relationalen Datenbanken, darunter Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit. Dennoch haben sie einige Nachteile, darunter eine fehlende Transaktionsunterstützung und ein hoher Speicherbedarf.

Können Sie Nosql für relationale Daten verwenden?

Beziehungen können in NoSQL-Datenbanken gespeichert werden und unterscheiden sich von relationalen Datenbanken in Bezug auf Struktur und Speicherung. Viele Benutzer von NoSQL-Datenbanken glauben, dass das Modellieren von Beziehungsdaten in NoSQL-Datenbanken einfacher ist als das Modellieren von Beziehungsdaten in einer relationalen Datenbank, da zugehörige Daten nicht partitioniert werden müssen.

Datenbanksysteme, die relationales oder NoSQL verwenden, werden häufig in Cloud-nativen Apps verwendet. Sie alle haben ihre eigenen Merkmale, einschließlich integrierter Technologie, Datenspeicherung und Zugänglichkeit. Eine No-SQL-Datenbank ist eine Datenbank, die keine unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten speichert; es handelt sich in der Regel um ein Schlüssel-Wert-Paar oder Dokument. NoSQL-Datenspeicher eignen sich am besten für hochvolumige Dienste, die Reaktionszeiten von weniger als einer Sekunde erfordern. Wenn Sie ein konsistentes System nach einem Element abfragen, das gerade aktualisiert wird, warten Sie auf diese Antwort, bevor Sie Änderungen daran vornehmen. Jeder Knoten antwortet sofort, unabhängig davon, wann diese Antwort empfangen wurde, selbst wenn es sich nicht um die neuesten Daten handelt. Wenn ein replizierter Datenknoten ausfällt, stellt die Partitionstoleranz sicher, dass das System weiterhin wie gewohnt funktioniert.

Database as a Service (DBaaS) ist eine Cloud-native Anwendung, die eine Sammlung von Datendiensten verwendet. Diese Dienste enthalten integrierte Sicherheits-, Skalierbarkeits- und Überwachungsfunktionen. Sie könnten Ihre bevorzugte Datenbank auf jedem Dienst in einem virtuellen Azure-Computer platzieren und dann den virtuellen Azure-Computer einrichten. Je nach Datenanforderungen kann ein Cloud-basierter Microservice implementiert werden, der relationale, NoSQL- oder beide Technologien einsetzt. Azure kann im Rahmen seines Azure Database as a Service (DBaaS)-Dienstes vier relationale Datenbanken in der Cloud verwalten. Sie alle haben ein Pay-as-you-go-Geschäftsmodell, bei dem sie Just-in-Time-Ladungen bewältigen können. Es ist zusätzlich zu Microsofts Flaggschiff-Datenbank SQL Server und einer Reihe von Open-Source-Alternativen verfügbar.

In wenigen Minuten können Sie Ihrem System eine Azure-Datenbank hinzufügen, indem Sie die Menge an Arbeitsspeicher, Verarbeitungskernen und Speicherplatz auswählen, die Sie benötigen. Das anhaltende Engagement von Microsoft für die offene Plattform von Azure spiegelt sich im Angebot des Unternehmens an verwalteten Versionen beliebter Open-Source-Datenbanken wider. Das Einfrieren von Datenbanken in inaktiven Zeiträumen wird automatisch von der Serverless-Compute-Ebene gehandhabt, sodass nur Speichergebühren berechnet werden können. Die verwaltete Version von MariaDB ist beispielsweise als Ergebnis der Übernahme von Sun Microsystems durch Oracle entstanden. In der Azure-Cloud müssen keine separaten Datenbanken für MariaDB ausgeführt werden; Stattdessen wird eine Azure-Datenbank für MariaDB als Dienst verwaltet. Dieser Dienst verwendet die MariaDB Community Edition-Server-Engine. Dieses System kann unternehmenskritische Workloads bewältigen und gleichzeitig die Anforderungen an die dynamische Skalierbarkeit erfüllen.

Das Befehlszeilenschnittstellentool oder der Azure Data Migration Service können verwendet werden, um Postgres-Datenbanken zu MongoDB zu migrieren. Darüber hinaus können Sie mit CosmosDB jede Ihrer Datenbankregionen so konfigurieren, dass sowohl Schreib- als auch Lesevorgänge unterstützt werden, indem Sie Aktiv/Aktiv-Clustering global unterstützen. Ein Entwickler kann vorhandene Mongo-, Gremlin- ​​oder Cassandra-Datenbanken mit minimalen Änderungen an Daten oder Code schnell zu CosmosDB migrieren. Wenn sie Azure-Tabellenspeicher verbrauchen, sind Mikrodienste, die die CosmosDB-Tabellen-API verwenden, einfach zu migrieren. Azure CosmosDB enthält fünf Konsistenzmodelle in Abbildung 5-13, von denen jedes gut definiert ist. Es ist möglich, diese Optionen zu verwenden, um granulare Kompromisse hinsichtlich Konsistenz, Verfügbarkeit und Leistung einzugehen. Die folgende Tabelle zeigt den Grad der Konsistenz in der Liste.

Jeremy Likness, Microsoft Program Manager, bietet eine hervorragende Erklärung für jedes der fünf Modelle. Die NewSQL-Technologie soll die relationale Datenbank ersetzen, indem sie die verteilte Skalierbarkeit von NoSQL mit der ACID-Garantie einer relationalen Datenbank kombiniert. Eine newSQL-Datenbank ist darauf ausgelegt, in kurzlebigen Cloud-Umgebungen zu gedeihen, in denen virtuelle Maschinen nach Belieben neu gestartet und neu geplant werden können. Als Ergebnis der vorherigen Abbildung hat die Cloud Native Computing Foundation Links zu den oben aufgeführten Open-Source-Projekten bereitgestellt. Mithilfe des Services-Konstrukts kann ein Client problemlos eine Sammlung identischer NewSQL-Datenbankprozesse von einem einzigen DNS-Eintrag aus ansprechen. Unser Ansatz ermöglicht es uns, ohne Unterbrechung bestehender Anwendungsinstanzen zu skalieren, indem wir die Verknüpfung der Datenbankinstanzen mit der Adresse des Dienstes aufheben. Jedes Mal, wenn Sie eine Anfrage an einen Dienst senden, erhalten Sie immer das gleiche Ergebnis.

Es wird immer beliebter mit einer NoSQL-Datenbank wegen seiner Leistung, Skalierbarkeit und fehlenden Bindung. Sie sind in der Lage, Daten, Metadaten von Modellen, Merkmale und Betriebsparameter zu speichern.
Datenwissenschaftler können sie verwenden, um Daten, Metadaten von Modellen, Funktionen und Betriebsparameter zu speichern. Machine-Learning-Ingenieure können sie unter anderem verwenden, um die Metadaten, Funktionen und Betriebsparameter von Modellen zu speichern.
Sie können zum Speichern und Abrufen bereinigter Daten durch Dateningenieure verwendet werden.

Warum Nosql-Datenbanken immer beliebter werden

Die Popularität von NoSQL-Datenbanken wird durch die Tatsache vorangetrieben, dass sie eine größere Anzahl von Datenelementen verarbeiten können und daher weniger Speicher benötigen als relationale Datenbanken. Die Fähigkeit, mit Daten umzugehen, die nicht in ein relationales Schema passen, ist ebenfalls ein beliebtes Merkmal von ihnen.
Eine relationale Datenbank bleibt der beliebteste Datenbanktyp. Es eignet sich gut für Daten, die systematisch abgefragt werden müssen, z. B. Tabellen mit komplexen Datenstrukturen.
Aufgrund ihres hohen Volumens eignen sich NoSQL-Datenbanken besser für den Umgang mit Daten, die nicht in eine relationale Datenbank passen. Viele Menschen stellen fest, dass sie Daten analysieren können, ohne einen systematischen Datensuchprozess durchlaufen zu müssen.

Wann Sie Nosql nicht verwenden sollten

Es gibt einige wichtige Gründe, warum Sie möglicherweise keine NoSQL-Datenbank verwenden möchten:
-Sie benötigen ACID-Konformität für Ihre Transaktionen. NoSQL-Datenbanken sind im Allgemeinen nicht ACID-konform.
-Ihre Daten sind stark strukturiert und Sie benötigen das relationale Modell, um diese Struktur aufrechtzuerhalten.
-Sie haben eine große Datenmenge und benötigen die Skalierbarkeit einer NoSQL-Datenbank. Wenn Ihre Datengröße überschaubar ist, benötigen Sie möglicherweise keine zusätzliche Skalierbarkeit.
-Sie brauchen Echtzeitanalysen. NoSQL-Datenbanken sind normalerweise nicht für Echtzeitanalysen konzipiert.

SQL ist für das Sharding schwieriger zu verwenden als MongoDB, aber MongoDB macht es viel einfacher. Wir können mithilfe von Sharding horizontal skalieren, was ein großer Vorteil für unsere Daten ist. Einige Benutzer sind möglicherweise mit der Schreibsperre unzufrieden. Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken kann nicht eingeschränkt werden, also akzeptieren Sie, dass sie tun können, was sie tun. Im Fall von NoSQL muss der Ausdruck „nosql“ nicht relational bedeuten, und wenn das relationale Modell ignoriert wird, wird NoSQL SQL aus verschiedenen Gründen niemals ersetzen. Die meisten NoSQL-Lösungen, die ich gesehen habe, scheinen entweder Key-Value-Store-basiert oder relational zu sein. Eine Ansäuerung dieser Verbindungen tritt häufiger auf.

NoSQL-Datenbanken hingegen können flexibler und anpassungsfähiger an die Anforderungen einer bestimmten Organisation angepasst werden. NoSQL-Datenbanken können verwendet werden, um unstrukturierte Daten wie Text zu speichern, während SQL-Datenbanken verwendet werden können, um strukturiertere Daten wie Tabellen zu speichern. Als allgemeine Regel gilt, dass die Ermittlung der Anforderungen Ihres Unternehmens die wichtigsten Überlegungen bei der Auswahl einer Datenbanktechnologie sind .

Mongodb: Großartig für große Mengen unstrukturierter Daten, aber nicht für sensible Informationen

MongoDB zum Beispiel ist eine ausgezeichnete NoSQL-Datenbank zum Speichern unstrukturierter Daten, aber sie eignet sich nicht für Anwendungen, die eine sichere Protokollierung der persönlichen Informationen der Benutzer erfordern. NoSQL-Datenbanken sind daher nicht so sicher wie SQL-Datenbanken, und einige der Funktionen, die sie für bestimmte Anwendungen nützlicher machen, sind nicht verfügbar. Eine SQL-Datenbank ist eine ausgezeichnete Wahl für alle Anwendungen, bei denen die Daten sicher aufbewahrt werden müssen.

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Modell verwenden. Stattdessen verwenden sie eine Vielzahl unterschiedlicher Modelle, darunter Schlüsselwerte, Dokumente, Spalten und Grafiken. Nosql-Datenbanken sind oft skalierbarer und einfacher zu verwalten als relationale Datenbanken und können eine gute Wahl für Anwendungen sein, die große Datenmengen haben oder eine hohe Leistung erfordern.

Anstatt sich auf relationale Datenbanken zu verlassen, speichern NoSQL-Datenbanken Daten in Dokumenten. In der schnelllebigen Geschäftswelt von heute müssen Datenverwaltungssysteme flexibel und skalierbar sein und schnell auf sich ändernde Anforderungen reagieren können. Zu den Datenbanktypen in NoSQL gehören Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken. Eine wachsende Zahl von Global-2000-Unternehmen setzt NoSQL-Datenbanken ein, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Fünf Technologietrends stellen die meisten relationalen Datenbanken vor die größten Herausforderungen. Aufgrund des festen Datenmodells ist es für agile Entwickler schwierig, sie in einer relationalen Datenbank zu unterstützen. Ein NoSQL-Datenbankmodell kann durch das Anwendungsmodell definiert werden.

Datenmodellierung muss nicht statisch sein, wie NoSQL deutlich macht. JSON, ein Format, das de facto in dokumentenorientierten Datenbanken verwendet wird, wird am häufigsten zum Speichern von Daten verwendet. Mit diesem Ansatz werden keine ORM-Frameworks mehr benötigt und die Anwendungsentwicklung wird vereinfacht. Es enthält N1QL (ausgesprochen Nickel), eine leistungsstarke SQL-Abfragesprache, die zum Interpretieren von JSON verwendet werden kann. Zusätzlich zu den standardmäßigen SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen unterstützt es Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und so weiter. Verteilte NoSQL-Datenbanken bieten zahlreiche operative Vorteile, da sie auf horizontale Skalierung ausgelegt sind und keinen einzelnen Fehlerpunkt aufweisen. Da immer mehr Kunden über mobile Apps und Websites mit Marken interagieren, wird es immer wichtiger, über eine angemessene App- und Webverfügbarkeit zu verfügen.

Es ist einfach, NoSQL-Datenbanken einzurichten, zu konfigurieren und zu skalieren. Sie wurden entwickelt, um das Lesen, Schreiben und Speichern auf einheitliche Weise zu ermöglichen. Sie sind für die Überwachung und Verwaltung in einer Vielzahl von Größenordnungen verfügbar, einschließlich derjenigen von kleinen und großen Clustern. Eine NoSQL-Datenbank wird verteilt und kann ohne zusätzliche Software zwischen mehreren Rechenzentren repliziert werden. Darüber hinaus ermöglicht es ein sofortiges Failover über Hardware-Router, sodass Anwendungen ihr eigenes Failover durchführen können, anstatt darauf zu warten, dass die Datenbank sie über ein Problem benachrichtigt. Da sich Web-, Mobil- und IoT-Anwendungen weiterentwickeln, werden NoSQL-Datenbanken immer häufiger.

Trotzdem bleibt MongoDB aufgrund seiner großen Anzahl von Funktionen, Leistung und Skalierbarkeit die beliebteste NoSQL-Datenbank. Es gibt zahlreiche Anwendungen, die eine schnelle, skalierbare und flexible Datenbank erfordern. MongoDB ist nicht nur ein reichhaltiges Dokumentenmodell, sondern auch eine geeignete Anwendung.

Dokumentbasierte Nosql-Datenbanken sind einfach zu verwenden

Dokumentbasierte NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und CouchDB speichern Daten in JSON- oder XML-Dateien. Sie können auf Daten in diesen Datenbanken genauso zugreifen und sie abfragen wie in XML- oder JSON-Dateien, indem Sie dieselben Befehle verwenden. Daten in Schlüsselwertspeichern wie Redis werden basierend auf ihrem Typ sortiert. Infolgedessen können Sie Daten in diese Speicher auf die gleiche Weise wie bei einer Datei lesen oder schreiben, indem Sie dieselben Befehle verwenden. DynamoDB und andere Wide-Column-Stores können Daten in Spalten speichern, die viel breiter sind als die standardmäßige 64-Bit-Ganzzahl. Diese Methode ist ideal für große Datensätze in Bezug auf die Geschwindigkeit des Abrufs und der Verarbeitung. Als Knoten und Kanten in einem Diagramm werden Daten in Neo4j-Datenspeichern gespeichert. Derselbe Befehlssatz kann zum Abfragen und Durchlaufen von Daten in diesen Speichern wie in einem Diagramm verwendet werden.