NoSQL-Datenbanken sind ideal für Big Data

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die nicht die herkömmliche tabellenbasierte Struktur relationaler Datenbanken verwendet. NoSQL-Datenbanken werden häufig für Big Data und Echtzeit-Webanwendungen verwendet. Während eine relationale Datenbank durch die Anzahl der Tabellen begrenzt ist, die sie speichern kann, kann eine NoSQL-Datenbank eine unbegrenzte Anzahl von Dokumenten speichern. Damit eignen sich NoSQL-Datenbanken ideal für den Umgang mit großen Datenmengen.

Organisationen jeder Größe übernehmen NoSQL-Datenbanken aufgrund ihrer Beliebtheit. Warum ist NoSQL so beliebt und was sind die guten NoSQL-Datenbanken? Die traditionelle Datenbanktechnologie wurde von den frühen Internetpionieren, die NoSQL entwickelten, frustriert. Aufgrund des schnellen Wachstums von NoSQL-Datenbanken ist eine sorgfältige Bewertung ihrer Verwendung erforderlich. NoSQL zeichnet sich durch seine breite Palette an Datenbankstrukturen und Datenmodellen aus. Eine Diskussion in diesem Abschnitt betrachtet jeden als eine Teilmenge einer breiteren Gruppe von Gründen, warum Menschen NoSQL bevorzugen. NoSQL-Datenbanken wurden ursprünglich für Cloud-Workloads erstellt und haben sich schnell an die Cloud-Automatisierung angepasst, die jetzt Teil ihres Lebens ist. Die Integration von NoSQL-Datenbanken mit Echtzeit-Streaming-Technologien ist häufig überlegen. Der einfachste Weg, um zu lernen, wie man MongoDB kostenlos nutzt, ist, MongoDB Atlas, die beliebteste NoSQL-Datenbank, auszuprobieren.

Für Unternehmen, die eine schnelle Verarbeitung und Analyse großer Mengen unterschiedlicher und unstrukturierter Daten wie Big Data benötigen, ist NoSQL die bessere Wahl. Datenbank NoSQL-Datenbanken haben kein festes Schemamodell wie relationale Datenbanken.

Im Allgemeinen eignen sich NoSQL-Datenbanken besser zum Speichern und Modellieren von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten in einer Datenbank als in mehreren.

Mit NoSQL-Datenbanken können Sie Daten mit minimalen oder keinen datenspezifischen Anforderungen speichern und abrufen. Sie können sich schnell an neue Arten von Informationen anpassen, indem Sie dieselbe Tabellenstruktur, denselben Index und andere Methoden verwenden, die Sie verwenden würden, wenn Sie vorhandene Informationen ändern müssten.

MongoDB ist ohne Zweifel die beliebteste NoSQL-Datenbank auf dem Markt. Der Marktführer wird durch seine Leistung in einer Reihe von Kategorien deutlich.

Was ist ein Vorteil einer Nosql-Datenbank?

Ein Vorteil einer nosql-Datenbank ist die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten. Nosql-Datenbanken sind außerdem skalierbarer als herkömmliche relationale Datenbanken .

Da NoSQL-Datenbanken horizontal skalierbar sind, können sie große Datenmengen verarbeiten, ohne dass ein dedizierter Server erforderlich ist. Mit dieser Art der Skalierbarkeit können mobile Anwendungen und Webplattformen schnell und einfach wachsen.
Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken einfach zu bedienen und bieten ein konsistentes Datenmodell in Bezug auf die Benutzerfreundlichkeit. Dies ist besonders nützlich, da sich die Technologie ständig ändert und Daten leichter zugänglich und verständlicher werden.

Wann Sie Nosql nicht verwenden sollten

Es gibt einige Schlüsselsituationen, in denen es nicht ratsam ist, eine NoSQL-Datenbank zu verwenden:
– Wenn Sie ACID-Konformität für Ihre Transaktionen benötigen
– Wenn Ihre Daten stark strukturiert sind
– Wenn Sie komplexe Abfragen ausführen müssen
– Wenn Sie eine strenge Datenverwaltung benötigen

Es ist viel einfacher, MongoDB zu fragmentieren als SQL. Wir können zusätzlich zur horizontalen Skalierung auch horizontal skalieren, was ein großer Vorteil ist. Einige Benutzer sind möglicherweise mit der Schreibsperre unzufrieden. Ein NoSQL-DBMS kann Entscheidungen basierend auf allem treffen, was es kann. Da kein SQL kein relationales Modell bedeuten muss, macht das Ignorieren des relationalen Modells NoSQL in vielen Anwendungen zu einem Nicht-Faktor. Die meisten NoSQL-Lösungen , die ich gesehen habe, basieren, soweit ich das beurteilen kann, auf dem Key-Value-Store-Ansatz, der von relationalen Datenbanken nicht unterstützt wird. Sie verlieren häufig die Fähigkeit, Farbe zu behalten.

Warum Nosql-Datenbanken gut für Big Data sind

Ist nosql gut für große Datenmengen? Eine NoSQL-Datenbank kann mehr Daten verarbeiten als eine relationale Datenbank, was in der NoSQL-Welt ein großer Vorteil ist. Da es keine spezialisierten Datenverwaltungs- und Sicherheitsfunktionen für kleine Daten gibt, sind sie nicht so effektiv wie größere Rechenzentren.

Nosql-Beispiel

Es gibt einige verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Beispiele für NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Apache Cassandra und Redis. MongoDB ist eine beliebte Wahl für Webanwendungen, die große Datenmengen speichern müssen. Cassandra ist eine gute Wahl für Anwendungen, die eine hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit erfordern. Redis ist eine gute Wahl für Anwendungen, die eine hohe Leistung und geringe Latenz benötigen.

NoSQL-Datenbanken haben keine Datenstruktur und speichern Daten auf andere Weise als Datenbanken mit einer ähnlichen Struktur wie relationale Datenbanken. Eines der Hauptmerkmale von NoSQL ist, dass es als einzelne Einheit mit nahtloser horizontaler Skalierbarkeit und granularer Verfügbarkeitskontrolle konzipiert werden kann. NoSQL bietet eine Reihe von Vor- und Nachteilen. Wenn Sie nach Tools für das Transaktionsmanagement suchen, ist die herkömmliche Datenbank normalerweise die bessere Option. Obwohl relationale Datenbanken immer noch verwendet werden, um eine Vielzahl von Geschäftsprozessen auszuführen, werden NoSQL-Datenbanken immer beliebter. Heute werden NoQL-Datenbanken von Unternehmen in allen vertikalen Segmenten der Branche verwendet, um Echtzeit-Cloud-, Web- und Big-Data-Anwendungen zu handhaben. Eine NoSQL-Lösung kann eine serverlose Peer-to-Peer-Architektur mit konsistenten Eigenschaften über alle Knoten hinweg bereitstellen.

Die verbesserte Leistung führt zu verbesserten Lese- und Schreibgeschwindigkeiten und kontinuierlicher Verfügbarkeit. Es gibt fünf Haupttypen von NoSQL-Datenbanken: asynchrone Datenbanken, deklarative Datenbanken, NoSQL-spezifische Datenbanken und NoSQL-spezifische Datenbanken. Es gibt keine „idealen“ Datenbanktypen; Vielmehr müssen Unternehmen sie basierend auf ihren Geschäftsanforderungen auswählen. Ein Schlüssel-Wert-Paar ähnelt konzeptionell einer Hash-Tabelle, da es einen eindeutigen Schlüssel und einen Zeiger auf ein bestimmtes Datenelement verwendet. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB und Oracle BDB sind nur einige der verfügbaren NoSQL-Datenbanken. In NoSQL-Datenbanken wird jede Spalte unabhängig behandelt, weshalb Spalten verwendet werden. Beispiele für solche Datenbanken sind Business Intelligence, Data Warehouses, Bibliothekskartenkataloge und CRM-Anwendungen.

Graphmodelle werden in NoSQL-Datenbanken verwendet, da sie multirelational sind und das multirelationale Modell verwenden. Jede Entität wird während der Speicherung als Knoten und auch als Kante klassifiziert. Hier werden schnell Beziehungen geknüpft, weil die Daten bereits vorhanden sind. Anwendungen wie soziale Netzwerke und räumliche Analysen erfordern diese Art von Datenbank. Dokumentorientierte NoSQL-Datenbanken wie MongoDB können mit dynamischen Schemas erstellt werden. Dokumenttypen werden in CouchDB im JSON-Format gespeichert, und die Lösung wird von JavaScript für die Indexierung, Transformation und Zusammenführung von Dokumenten unterstützt. Oracle NoSQL Database ist eine cloudbasierte und lokale Datenbank, die Schlüsselwert- und JSON-Datenmodelle unterstützt.

InfiniteGraph ist eine spezialisierte Graphdatenbank, die sich auf Graphdatenmodelle konzentriert. Damit können Sie skalieren, Plattformen übergreifend und mit hohen Geschwindigkeiten laufen. Eine ausgefeilte graphen- und wertbasierte Abfragesprache, bekannt als „DO“, ist verfügbar. Diese Lösung ist in Branchen wie Gesundheitswesen, Telekommunikation, Cybersicherheit, Finanzen, Fertigung und Netzwerken beliebt.

So verwenden Sie Nosql-Datenbanken in verschiedenen Anwendungen

Eine NoSQL-Datenbank kann auf vielfältige Weise verwendet werden. Streamen Sie Live-Streaming und Analysen auf der Website. Diese Daten werden durch Datenanwendungen in der Softwareindustrie dargestellt.
Diese App ist etwas schwierig zu bedienen. Dieser Artikel befindet sich im Speicherbereich der Website. Neben den Geschäften gibt es Online-Shops.

Arten von Nosql-Datenbanken

Es gibt vier gängige Arten von NoSQL-Datenbanken: Schlüsselwert-, Spalten-, Dokument- und Diagrammdatenbanken. Schlüsselwertdatenbanken speichern Daten als Zuordnung von Schlüsseln zu Werten. Spaltendatenbanken speichern Daten in Spalten statt in Zeilen. Dokumentendatenbanken speichern Daten als Dokumente. Graphdatenbanken speichern Daten als Graph aus Knoten und Kanten.

Eine NoSQL-Datenbank ist eine Teilmenge einer SQL-Datenbank. Ein Datenmodell, das in Verwaltungssystemen für relationale Datenbanken verwendet wird, unterscheidet sich in der Struktur von dem traditionellen Zeilen- und Spaltentabellenmodell, das in diesen Systemen verwendet wird. Es gibt auch zahlreiche NoSQL-Datenbanken, die sich voneinander unterscheiden. Dokumentdatenbanken, die am häufigsten verwendet werden, werden in der Regel horizontal skaliert und mithilfe eines standardmäßigen Datenbank-Frameworks implementiert. Der Einsatz von Plattformen und mobilen Apps in Branchen wie E-Commerce, Handel und App-Entwicklung ist zahlreich. Ein detaillierter Vergleich von MongoDB und PostgreSQL soll Ihnen dabei helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen. Eine spaltenorientierte Datenbank kann nach Bedarf eine Reihe von Wertspalten generieren.

Da sie Daten auf so neuartige Weise schreiben müssen, ist es für sie schwierig, konsistent Antworten zu finden. Eine Graphdatenbank ist für das Erfassen und Suchen von Verbindungen zwischen Datenelementen optimiert. Es ist nicht erforderlich, SQL JOIN zu verwenden, um mehrere Tabellen zu verknüpfen.

Die Vorteile der Verwendung einer Nosql-Datenbank

Was sind die Vor- und Nachteile der Verwendung der Nosql-Datenbank? Eine nosql-Datenbank kann als Reaktion auf sich ändernde Anforderungen nach oben und unten skaliert werden. Die Fähigkeit, mit großen Datenmengen umzugehen, wird in nosql als Skalierbarkeit bezeichnet. Anstelle von SQL, einem relationalen Datenbankverwaltungssystem , basieren nosql-Datenbanken auf Oracle. Nosql-Datenbanken hingegen basieren auf spaltenbasiertem Speicher, wodurch sie anpassungsfähiger und einfacher zu verwalten sind. Nosql-Datenbanken können aufgrund ihrer Flexibilität eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten. Nosql-Datenbanken speichern Daten daher nicht in einem bestimmten Format. Jede Art von Daten kann in einer Spalte gespeichert werden, wenn sie dargestellt werden kann.