NoSQL-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken, die keine traditionellen tabellenbasierten Schemas verwenden

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die nicht das traditionelle tabellenbasierte Schema einer relationalen Datenbank verwendet. NoSQL-Datenbanken werden häufig für Big Data und Echtzeit-Webanwendungen verwendet.

Datenbank NoSQL, ein nicht relationales Datenbankformat, speichert Daten in einem anderen Format als relationale Datenbanken. Deklarative strukturierte Abfragesprachen, APIs und Query-by-Example-Methoden können zum Abfragen von NoSQL-Datenbanken verwendet werden. Sie sind ein Vorbild für agile Entwicklung, weil sie sich schnell an veränderte Anforderungen anpassen. Vor einigen Jahren war der gebräuchlichste Datenbanktyp eine relationale Datenbank. Die NoSQL-Datenbankplattform unterstützt eine Vielzahl von Datenmodellen und -schemata. Sie eignen sich für Anwendungen mit großen Datenmengen und geringen Latenz- bzw. Reaktionszeiten. Es ist immer am besten, keine NoSQL-Datenbank zu verwenden.

Einige Anwendungen verwenden weniger Tabellen (oder Container) und ihre Datenbeziehungen werden nicht mithilfe von Referenzen modelliert. Bei NoSQL-Datenbanken bestand eine hohe Nachfrage nach einfachen, schnellen und umfangreichen Abfragen. Diese Datenbank erleichtert Entwicklern auch die Programmierung erheblich. NoSQL-Datenbanken bauen auf einem Prozess auf, der als Skalierung bezeichnet wird, wodurch sie horizontal skaliert werden können. Sie können Daten mit zunehmendem Volumen effizienter verwalten.

Was ist eine Nosql-Datenbank?

Eine NoSQL-Datenbank ist eine moderne Datenbank , die nicht die traditionelle tabellenbasierte relationale Datenbankstruktur verwendet. Stattdessen verwendet es eine flexiblere Struktur, die besser mit den Arten von Big Data umgehen kann, die in der modernen Welt immer häufiger vorkommen.

Dokumentbasierte NoSQL-Datenbanken speichern Daten eher als relationale Datenbanken. Wir haben sie so konzipiert, dass sie anpassungsfähig und skalierbar sind und schnell auf die sich schnell ändernden Anforderungen moderner Unternehmen reagieren können. Es gibt verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, darunter reine Dokumentendatenbanken, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken. Global-2000-Unternehmen setzen zunehmend NoSQL-Datenbanken ein, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Die meisten relationalen Datenbanken werden durch fünf Technologietrends behindert. Relationale Datenbanken sind aufgrund ihres festen Datenmodells ein großer Stolperstein für die agile Entwicklung, da sie diese nicht sehr effektiv unterstützen. Bei NoSQL wird das Anwendungsmodell verwendet, um das Datenmodell zu definieren.

Ein NoSQL-Modell erfordert nicht immer die Verwendung einer statischen Datenmodellierung. Es wird verwendet, um Daten in einer dokumentenorientierten Datenbank in einem als JSON bekannten Format zu speichern. Dadurch müssen ORM-Frameworks nicht mehr mit Overhead belästigt werden und die Anwendungsentwicklung wird rationalisiert. N1QL (ausgesprochen Nickel) ist eine leistungsstarke Abfragesprache, die jetzt als Teil von Couchbase Server 4.0 verfügbar ist. Neben den standardmäßigen SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen unterstützt es Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und so weiter. Durch die Verwendung einer verteilten NoSQL-Datenbank, die mit einer Scale-out-Architektur entwickelt wurde und keinen Single Point of Failure aufweist, können erhebliche betriebliche Vorteile erzielt werden. Die zunehmende Anzahl von Kundeninteraktionen, die online stattfinden, sowohl über das Web als auch über mobile Apps, erhöht den Einsatz für die Verfügbarkeit.

Bei NoSQL-Datenbanken sind keine komplizierten Schritte wie das Einrichten und Konfigurieren erforderlich. Sie wurden entwickelt, um das Lesen, Schreiben und Speichern von Dokumenten zu ermöglichen. Sie sind für den Betrieb in jeder Größenordnung verfügbar, was die Verwaltung und Überwachung großer und kleiner Cluster umfasst. Mit einer verteilten NoSQL-Datenbank ist keine separate Software erforderlich, um Daten zwischen Büros zu replizieren. Darüber hinaus ermöglicht es ein sofortiges Failover über Hardware-Router – Anwendungen müssen nicht warten, bis die Datenbank ein Problem erkennt, und ihre eigene Wiederherstellung durchführen. In den heutigen Web-, Mobil- und IoT-Umgebungen werden NoSQL-Datenbanken immer beliebter.

Für NoSQL-Datenbanken muss kein festes Schema verwendet werden, da sie keine relationalen Eigenschaften haben. Herkömmliche relationale Datenbanken , wie Dateninkonsistenzen und Datenbanksperren, können dadurch vermieden werden. MongoDB ist dank seiner umfangreichen Funktionen und seines Engagements in der Community der klare Marktführer in diesem Bereich. Wenn Sie nach einem Open-Source-Datenbanksystem mit hoher Skalierbarkeit und Flexibilität suchen, ist MongoDB wahrscheinlich eine gute Wahl.

Nosql-Datenbanken – Die neue Welle der Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind ideal für Anwendungen wie mobile Anwendungen, Webanwendungen und Spiele, da sie hochflexibel, skalierbar und leistungsstark sind. Da sie große Datensätze verarbeiten können, können sie außerdem anstelle von SQL-Datenbanken verwendet werden.

Was ist die Nosql-Datenbank anhand eines Beispiels erklären?

Diese Technologie wird verwendet, um Web-Apps und Big-Data-Analysen zu erstellen. Unternehmen wie Twitter, Facebook und Google sammeln täglich Terabytes an Benutzerdaten. Es gibt NoSQL-Datenbanken, die SQL nicht als primäre Datenbank verwenden. Trotz des Namens „Norel“ setzt sich NoSQL durch. Carl Strozz führte das Konzept von NoSQL erstmals 1998 ein.

SQL ist nur eine Komponente von NoSQL. Eine NoSQL-Datenbank besteht aus vier Arten von Datenstrukturen. Da jeder NoSQL-Typ ein anderes Datenmodell verwendet, kann es schwierig sein, zwischen ihnen zu unterscheiden. Datenbanklose Funktionen sind eine der häufigsten NoSQL-Eigenschaften. Dazu gehören Schema, Daten-Clustering, Replikationsunterstützung und eine konsistente Sprache. Die Verwendung von Schlüsselwertdatenbanken für Sitzungsverwaltung und Caching ist eine großartige Idee für Webanwendungen. Beim Lesen von Daten aus Spalten sind die besten Datenspeicher diejenigen, die eine große Auswahl an Spalten haben.

NoSQL und SQL lassen sich in fünf Kategorien einteilen: API, Datenmodell, Schema, Skalierbarkeit und Datenintegrität. Eine NoSQL-Datenbank kann Daten in einem schemalosen Format oder einem Freiformformat speichern. Die Flexibilität dieses Ansatzes erleichtert Programmierern die Entwicklung. In NoSQL-Datenbanken wird zusätzlich zu den Methoden, die von SQL-Datenbanken zum Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen von Daten verwendet werden, die von Anwendungen und Benutzern erstellt, gelesen, aktualisiert und gelöscht werden, versucht, die Datenintegrität zu schützen. Wenn eine Transaktion allein in einem konsistenten Datenbankzustand mit ACID ausgeführt wird, wird sie entweder abgeschlossen, liefert korrekte Ergebnisse oder bricht ab. Einige Datenbanken, beispielsweise solche, die vor dem relationalen Verwaltungssystem (RDBMS) erstellt wurden, können als NoSQL-Datenbanken bezeichnet werden. Ein großer Datenbankcluster in Cloud- und Webanwendungen wird häufig als Datenbank bezeichnet, die zu diesem Zweck Anfang der 2000er Jahre erstellt wurde.

Mit der Einführung des Internets stieg die Popularität von NoSQL-Datenbanken sprunghaft an. Da kein vordefiniertes Schema erforderlich ist, ist NoSQL ideal für Webanwendungen, die Flexibilität und Skalierbarkeit erfordern. In jüngerer Zeit haben Unternehmen begonnen, den Wert von NoSQL für die Datenspeicherung und -analyse zu erkennen.
NoSQL-Datenbanken sind eine ausgezeichnete Wahl, um mit der zunehmenden Datenfülle umzugehen. Diese Datenbanken können große Datenmengen auf vielfältige Weise speichern, einschließlich einer flexibleren und skalierbareren Struktur. Darüber hinaus bieten sie eine agilere und flexiblere Datenspeicherlösung als herkömmliche Big-Data-Lösungen.
Da NoSQL-Datenbanken flexibler und skalierbarer sind als herkömmliche relationale Datenbanken, werden sie immer beliebter. Darüber hinaus sind sie agiler und wendiger als herkömmliche Big-Data-Lösungen.

Nosql-Datenbankstruktur

Anstatt Daten in relationalen Tabellen zu speichern, speichern NoSQL-Datenbanken Daten in Dokumenten. Mit anderen Worten, wir kategorisieren sie nicht nur in Bezug auf den Datentyp als SQL, sondern auch als eine Vielzahl flexibler Datentypen. Die gängigsten NoSQL-Datenbanktypen sind Graphdatenbanken, die aus Graphdateien bestehen, und reine Dokumentendatenbanken, die aus Schlüsselwertspeichern bestehen.

Eine NoSQL-Datenbank ist eine Art unstrukturierter Speicher, der auf einer NoSQL-Datenbank basiert. Da diese Datenbanken keine feste Tabellenstruktur haben, haben sie nicht die gleiche Struktur wie traditionelle, relationale Datenbanken. Herkömmliche Datenbanken hingegen sehen sich einem erhöhten Grad an Skalierbarkeit und Leistungsherausforderungen gegenüber. Eine NoSQL-Datenbank muss nicht lizenziert werden und kann auf kostengünstiger Hardware betrieben werden. Es gibt keine nativ unterstützten Zuverlässigkeitsfunktionen in NoSQL-Datenbanken, und die meisten NoSQL-Datenbanken unterstützen sie nicht. Infolgedessen suchen sie Leistung und Skalierbarkeit im Austausch für Konsistenz. Wenn das System entwickelt wird, müssen Entwickler ihren eigenen proprietären Code entwickeln, was die Komplexität erhöht.

Infolgedessen können mehr Transaktionen gefährdet sein, wenn es weniger Anwendungen gibt, die sich für sichere und zuverlässige Transaktionen auf sie verlassen. Das Dokumentspeichermodell ähnelt dem eines Schlüsselwertspeichers, der auf einem Schlüsselwertmodell basiert. Da es beiden Datenbanken an Konsistenz auf Datenbankebene mangelt, können Anwendungen Zuverlässigkeits- und Konsistenzfunktionen besser unterstützen. Dokumentenspeicher speichern die Daten in Bytes und sind mit Werten codierbar. XML, JSON oder BSON (binär codiertes JSON) sind Beispiele für XML-basierte Codierungen. Entwickler können Graphdatenbanken verwenden, um sich auf die Beziehungen zwischen Objekten statt auf die Objekte selbst zu konzentrieren. Die Flexibilität des Schemaspeichers von MongoDB bedeutet, dass gespeicherte Objekte nicht unbedingt dieselbe Struktur oder dieselben Felder aufweisen müssen.

Hypertable ermöglicht die Verteilung von Datenspeichern auf mehrere Knoten, um deren Skalierbarkeit zu maximieren. Cassandra und MongoDB sind zwei der am weitesten verbreiteten NoSQL-Datenbankverwaltungssysteme . Es ist eine datenorientierte Datenbank, die mit C erstellt wurde. Sie speichert Daten in Form von verschlüsselten Daten (als Dokumente bezeichnet). Um bestimmte Dokumente aus einer Datenbank abzurufen, wird ein Abfragedokument erstellt, das die Felder enthält, mit denen die gewünschten Dokumente übereinstimmen. Mehrere Maschinen (Knoten) werden basierend auf dem Verhalten der Daten partitioniert und verteilt (Sharding). Cassandra und MongoDB verwenden beide einen Datenreplikationsmechanismus. Master-Slave erfordert gelegentlich eine gewisse Beteiligung des Administrators, während Replica-Set mehr Automatisierung und eine bessere Behandlung von Fehlern ermöglicht.

Der MongoDB-Server fungiert als Shard (teilt die Daten zwischen Shards) und reduziert die Ausfallraten, da er vollständig automatisch ist. In NoSQL-Datenbanken werden mehrere Indizierungsdatenstrukturen wie B-Tree, T-Tree und O2-Tree verwendet. Ein T-Baum besteht aus drei Arten von Knoten: Knoten mit linken und rechten Kindern, Knoten ohne Kinder und Halbblattknoten mit nur einem Kind. Das vorgeschlagene O2-Tree-Indizierungsverfahren würde die Indizierungsleistung in der Zukunft verbessern. In Wirklichkeit beträgt das Verhältnis zwischen Aktualisierungen und B-Tree und B-Tree 0-10 %. T-förmige Bäume schneiden in Bezug auf die Leistung besser ab. Aufgrund der hohen Leistung und Skalierbarkeit, die NoSQL-Datenbanken bieten, bestand großes Interesse an ihnen.

Es fehlen noch Features, die für Konsistenz und Zuverlässigkeit in den Produkten sorgen. Einige NoSQL-DBMS begegnen diesen Herausforderungen, indem sie neue Funktionen hinzufügen. NoSQL ist eine hervorragende Ergänzung zu bestehenden Datenbankstandards, aber es gibt einige wichtige Unterschiede.

Das Nosql-Datenmodell enthält keinen Primärschlüssel

Hat Nosql einen Primärschlüssel?
Primärschlüssel gehören entgegen der landläufigen Meinung nicht zu NoSQL-Datenmodellen. In einer Tabelle ist der Primärschlüssel eine Spalte, die für die Zeile eindeutig ist.

Beispiele für Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Modell verwenden. Beispiele für Nosql-Datenbanken sind MongoDB, CouchDB und Cassandra. Diese Datenbanken werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet, da sie große Datenmengen effizient verarbeiten können.

NoSQL-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken, die Daten in einem anderen Format speichern als eine relationale Datenbank. Es ist einfach zu skalieren und erfordert kein Schema, sodass das Verbinden vermieden wird. Eine NoSQL-Datenbank wird verwendet, um große Datenmengen in verteilten Datenbanken zu speichern. Twitter, Facebook, Google und andere Online-Dienste sammeln täglich Terabytes an Benutzerinformationen. Die Shared-Nothing-Architektur verteilter NoSQL-Datenbanken impliziert, dass es keine einzelne Steuereinheit oder Speicher in der Datenbank gibt. Dadurch müssen die gleichen Daten nicht mehr in mehreren Datenbanken gespeichert werden. Der Vorteil einer verteilten Datenbank besteht darin, dass auf die Daten kontinuierlich zugegriffen werden kann, da sie immer noch auf mehrere Kopien verteilt sind.

Alles in einem Schlüsselwertspeicher wird als Schlüssel und Wert gespeichert. Ein Column Family Store ist ein Rechenzentrum, das eine große Datenmenge auf einer großen Anzahl von Maschinen speichert und verarbeitet. Dokumentdatenbanken enthalten Versionen anderer Schlüsselwertsammlungen, bei denen es sich um Versionen zuvor vorhandener Dokumente handelt. Halbstrukturierte Dateien werden im Fall von Datenstrukturen in Formaten wie JSON gespeichert. SQL und andere deklarative Abfragesprachen werden von Graphdatenbanken nicht unterstützt. Im Gegensatz dazu basieren Abfragen in diesen Datenbanken auf dem verwendeten Modell. Es gibt viele NoSQL-Plattformen, die RESTful-Schnittstellen zu Daten bereitstellen.

Eine Graphdatenbank ist im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank eine mehrdimensionale Datenbank mit lose verbundenen Tabellen. Graphdatenbanken verarbeiten mehrere Datenmodelle in einem einheitlichen Backend. Multi-Modell-Datenbanken sind neu in der NoSQL-Welt und werden in den kommenden Jahren ein heißes Thema sein. Ein Ranking der beliebtesten Datenbanken sowie deren Entwicklung finden Sie unter http://db-engines.com/en/ranking.

Liste der Nosql-Datenbanken

Es gibt viele Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Die beliebtesten NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra und Redis.

Das NoSQL-Konzept (kurz für Not Only SQL) unterscheidet sich von herkömmlichen Datenbanken dadurch, dass es große Datenmengen sammeln und verarbeiten soll. Es gibt verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Datenmodellierungs- und Geschäftsanforderungen. Dokumentbasierte, graphbasierte, breite spaltenbasierte und Schlüsselwert-Datenbanken sind einige der gängigsten Arten von Datenbanken. Datengrids sind eine Art Netzwerk von Systemen, die den Zugriff auf Daten in Cloud-Datenbanken und Grids ermöglichen. Eine Multimodelldatenbank ist eine Datenbank, die die Merkmale von zwei oder mehr Datenbankmodellen kombiniert. Das Inhaltsverzeichnis für 2021 enthält eine nach Typ geordnete Liste von NoSQL-Datenbanken. Die Neo4J-Datenbank, die auf Java basiert und eine Reihe zusätzlicher Funktionen enthält, ist ein Open-Source-Projekt der Graph Data Platform.

RedisGraph, ein Redis-Modul, ermöglicht die Übersetzung von Abfragedaten in Ausdrücke der linearen Algebra über die Abfragesprache Cypher. Eine weitere Hadoop-basierte Lösung, Accumulo, ist ebenfalls verfügbar. ObjectDB, Infinispan, Hazelcast und ArangoDB sind einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanken. Obwohl die folgende Liste keine vollständige Liste enthält, sind viele andere Lösungen verfügbar. Es ist einfach, diese Listen zu verwenden, um Ihre Suche nach der besten Datenbanklösung einzugrenzen.

Die beste Nosql-Datenbank für Sie

MongoDB ist mit über 100 Millionen Benutzern die beliebteste NoSQL-Datenbank . Trotzdem stehen über hundert verschiedene Nosql-Datenbanken zur Auswahl, sodass jeder gerne eine verwenden kann.

Nosql-Datenbank-Tutorial

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die nicht das traditionelle tabellenbasierte Schema einer relationalen Datenbank verwendet. NoSQL-Datenbanken werden häufig für Big Data und Echtzeit-Webanwendungen verwendet. Diese Datenbanken sind oft skalierbarer und bieten eine schnellere Leistung als relationale Datenbanken.

Die NoSQL-Datenbank ist ein nicht-relationales Datenmanagementsystem, das kein Schema benötigt und je nach Bedarf des Benutzers skaliert werden kann. In diesem Tutorial lernen Sie die Grundlagen von NoSQL kennen, darunter: Grundkonzepte, Konzepte, Konzepte usw. Viele große Internetunternehmen, darunter Google, Facebook, Amazon und andere, verwenden NoSQL-Datenbanken, um riesige Datenmengen zu speichern. NoSQL wurde 1998 von Carlo Strozzi geprägt, um eine Datenbank zu beschreiben, die Dateien verwendet. Eric Evans definierte 2009 nicht-relationale Datenbanken als einen signifikanten Anstieg ihrer Popularität. NoSQL-Konferenzen fanden erstmals 2009 und 2010 in den Vereinigten Staaten statt. Atlanta war letztes Jahr Gastgeber einer weiteren NoSQL-East-Konferenz .

Warum Mongodb die perfekte Nosql-Datenbank ist

Wenn Sie nach einer NoSQL-Datenbank suchen, die einfach zu verwenden, leistungsstark und gut unterstützt ist, ist MongoDB genau das Richtige für Sie.

Beste Nosql-Datenbank

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von den spezifischen Anforderungen der zu erstellenden Anwendung oder des zu erstellenden Systems abhängt. Einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra und Redis. Jeder hat seine eigenen Stärken und Schwächen, daher ist es wichtig, den richtigen für die jeweilige Aufgabe auszuwählen.

ScyllaDB ermöglicht es Ihnen, mehr Aufgaben als je zuvor auszuführen, indem es Ihrer bestehenden Infrastruktur ermöglicht, eine bessere Leistung zu erzielen. Das schnellste NoSQL , das Workloads mit hohem Durchsatz und geringer Latenz auf Ihrer Infrastruktur ausführen kann. ScyllaDB ist eine hervorragende NoSQL-Datenbank für umfangreiche Schlüsselwert- und Wide-Column-Speicherbereitstellungen.

Warum Mongodb besser ist als Cassandra

In Sachen Flexibilität und Skalierbarkeit ist MongoDB Cassandra überlegen.

Nosql vs. SQL

Es gibt viele verschiedene Arten von Datenbankverwaltungssystemen, von denen jedes seine eigenen Stärken und Schwächen hat. Zwei der beliebtesten sind SQL (Structured Query Language) und NoSQL-Datenbanken. SQL-Datenbanken sind sehr leistungsfähig und bieten viele Funktionen, aber ihre Einrichtung und Verwaltung kann komplex sein. NoSQL-Datenbanken sind viel einfacher und oft einfacher zu verwenden, aber sie haben nicht alle Funktionen von SQL-Datenbanken.

Um alle Aspekte der Datenwissenschaft durchzuführen, sind große Datenmengen erforderlich. Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) wird üblicherweise verwendet, um die von Ihnen benötigten Daten zu speichern. Sie müssen die Sprache des DBMS verwenden, wenn Sie damit interagieren und kommunizieren möchten. SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache, die zur Interaktion mit DBMS verwendet wird. Das Feld wurde kürzlich um Datenbankbegriffe wie NoSQL-Datenbanken erweitert. NoSQL-Datenbanken speichern wie nicht relationale Datenbanken keine Daten in Tabellen oder Datensätzen. In diesem Fall wurde die Datenspeicherstruktur für spezifische Anforderungen entworfen und optimiert.

Es stehen vier Arten von Datenstrukturen zur Verfügung: spaltenorientierte, dokumentorientierte, Schlüssel-Wert-Paare und Diagrammdatenbanken. Dokumentorientierte Datenbanken sind ein Beispiel für eine Python-Datenbank. Mit einer NoSQL-Datenbank können Sie die Struktur Ihrer Daten freier spezifizieren. SQL-Datenbanken hingegen haben eine starrere Struktur und einen weniger flexiblen Datentyp. Für Anfänger kann es vorzuziehen sein, mit SQL zu beginnen, bevor Sie zu NoSQL übergehen. Die Unterschiede in jedem dieser Programme sind erheblich, und Sie sollten die Vor- und Nachteile jedes einzelnen basierend auf Ihren Daten, Ihrer Anwendung und der Leichtigkeit, mit der Sie sie anwenden können, berücksichtigen. Was ich sagen kann, ist, dass SQL in seiner aktuellen Form nicht mehr die leistungsfähigste Alternative zu NoSQL oder der Art und Weise, wie es geschrieben ist, ist. Sie können die beste Option basierend auf Ihren Daten auswählen.

NoSQL-Datenbanken werden immer beliebter, um große Datenmengen nach Bedarf zu speichern. NoSQL-Datenbanken wie MongoDB sind für ihre Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit bekannt. Der Hauptunterschied zwischen SQL-Datenbanken und NoSQL-Datenbanken besteht darin, dass eine einzelne Entität in einer NoSQL-Datenbank gespeichert wird und nicht über mehrere Tabellen in SQL-Datenbanken verteilt wird. Es ist wichtig zu erkennen, dass sich dieser Unterschied auf Ihre Leistung auswirkt.
Bei der Migration zu einer NoSQL-Datenbank sollten Sie den Hauptunterschied zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken verstehen: Eine einzelne Datenentität wird in der NoSQL-Datenbank untergebracht und nicht über mehrere Tabellen innerhalb von SQL-Datenbanken verteilt.
SQL-Datenbanken erfordern normalerweise mehr Lese- und Schreibvorgänge, wenn sie gleichzeitig mit einer großen Datenentität arbeiten. Der Primärschlüssel einer SQL-Datenbank wird benötigt, um den Ort der Daten in einer Tabelle zu bestimmen. In einer NoSQL-Datenbank ist der Primärschlüssel jedoch der Partitionsschlüssel, was bedeutet, dass Lese- und Schreiboperationen schneller ausgeführt werden können, indem mit einer einzelnen Entität statt mit mehreren verfahren wird.
Die RDBMS-Tabelle muss mit anderen Tabellen verknüpft werden, um das Geschäftsobjekt abzurufen, und diese eng verwandten Tabellen sollten zu einer einzigen NoSQL-Tabelle zusammengeführt werden. Da die Daten in einer einzigen Tabelle gespeichert werden, ist der Join-Vorgang außerdem schneller.
Eine SQL-Datenbank unterscheidet sich von einer NoSQL-Datenbank dadurch, dass eine einzelne Entität in der Datenbank gespeichert wird und nicht über mehrere Tabellen verteilt ist. Beachten Sie bei der Migration von SQL-Datenbanken zu NoSQL-Datenbanken, dass der Unterschied zwischen ihnen erheblich ist. Um die Performance zu steigern, müssen alle zusammengehörigen Tabellen in einer einzigen Tabelle zusammengefasst werden.

Ist Nosql schneller als SQL?

Unser Experiment ergab, dass NoSQL-Datenbanken im Allgemeinen schneller sind als SQL, insbesondere für die Speicherung von Schlüsselwerten. Da NoSQL-Datenbanken jedoch keine vollständige ACID-Unterstützung bieten, können sie möglicherweise nicht alle ACID-Transaktionen unterstützen, was zu Dateninkonsistenzen führt.

Nosql-Datenbanken: Vor- und Nachteile

Wenn Sie unstrukturierte Daten wie Protokolle, Bilder oder Videos speichern, sind NoSQL-Datenbanken der richtige Weg. Darüber hinaus können sie große Datenmengen zeitnah und effizient verarbeiten. Sie sind nicht so gut wie herkömmliche Datenbanktabellen, die vordefinierte Spalten und Einschränkungen haben.
Obwohl NoSQL-Datenbanken sehr einfach zu erlernen und zu verwenden sind, sind sie nicht für jede Anwendung geeignet. Bevor Sie sich für eine NoSQL-Datenbank entscheiden, sollten Sie zunächst die spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung berücksichtigen.

Ist Nosql sicherer als SQL?

SQL ist bei komplexen Abfragen sicherer als NoSQL, da es sich an ACID-Eigenschaften hält und Datenkonsistenz, Integrität und Redundanz aufrechterhält.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Die Flexibilität und Skalierbarkeit von NoSQL-Datenbanken sind attraktiv für Start-ups und Technologieunternehmen, außerdem sind sie flexibler und skalierbarer als relationale Datenbanken. Uber setzt im Rahmen seines Entwicklungsprozesses eine NoSQL-Datenbank ein, um sicherzustellen, dass das Unternehmen Ausfälle überwinden kann. Darüber hinaus hilft die Verwendung einer NoSQL-Datenbank, Datenkonsistenz und Leistung sicherzustellen.

Ersetzt Nosql SQL?

Beide Datenbanken können sich zum jetzigen Zeitpunkt nicht ersetzen, und es sieht so aus, als würden sie es werden. Um NoSQL-Datenbanken zu einer Alternative zu SQL-Datenbanken zu machen, besteht die einzige Möglichkeit, sicherzustellen, dass Daten immer konsistent sind und dass die Abfragegeschwindigkeit konstant bleibt, darin, eine Möglichkeit für NoSQL zu schaffen, um sicherzustellen, dass Daten immer konsistent sind.

Warum Nosql-Datenbanken die Führung übernehmen

Trotz der Popularität von SQL-Datenbanken erleben NoSQL-Datenbanken ein Wachstum. Datenprofis haben es in der Regel schwieriger, SQL-Datenbanken zu verwenden, weil sie schwieriger zu verwenden sind. Darüber hinaus ermöglichen NoSQL-Datenbanken Entwicklern häufig, die Struktur von Daten direkt zu ändern. Außerdem sind NoSQL-Datenbanken leichter verständlich als SQL-Datenbanken.

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Datenbankmodell verwenden. Stattdessen verwenden sie eine Vielzahl von Modellen, die für bestimmte Zwecke optimiert sind. Nosql-Datenbanken sind oft skalierbarer und einfacher zu verwalten als relationale Datenbanken.

Ein alternatives Datenbanksystem namens NoSQL ist ein Überbegriff für jedes System, das sich von einer herkömmlichen SQL-Datenbank unterscheidet. Das Verwaltungssystem für relationale Datenbanken verwendet ein Zeilen- und Spaltentabellenmodell, aber sie verwenden ein flexibleres Datenmodell. Bezeichnend ist auch, dass sich NoSQL-Datenbanken stark voneinander unterscheiden. Dokumentdatenbanken mit einer Scale-out-Architektur werden üblicherweise in Dokumentdatenbanken mit der weitesten Verbreitung verwendet. Kunden nutzen Plattformen wie E-Commerce-Plattformen, Handelsplattformen und die Entwicklung mobiler Apps, um ihr Geschäft aufzubauen. Einen ausführlichen Vergleich der führenden NoSQL-Datenbanken MongoDB und PostgreSQL finden Sie in diesem Artikel. Datenbankspalten können den Wert einer Spalte schnell aggregieren.

Die Art und Weise, wie sie Daten schreiben, macht es schwierig, mit ihnen konsistent zu sein. Graphdatenbanken sind zum Erfassen und Durchsuchen der Verbindungen zwischen Datenelementen optimiert, um die Verbindungen zwischen Datenelementen zu erfassen und zu durchsuchen. Sie sind in der Lage, den Overhead zu vermeiden, der mit dem SQL-Joining mehrerer Tabellen verbunden ist.

Die verschiedenen Arten von Nosql-Datenbanken

Die Popularität von NoSQL-Datenbanken ist in den letzten Jahren im Gegensatz zu traditionellen relationalen Datenbanken sprunghaft angestiegen. Zu den dokumentorientierten NoSQL-Datenbanken gehören Cassandra, HBase und Hypertable, die Daten in Dateien mit den folgenden Zeichen als Spalten speichern. Daten können in Schlüsselwertdatenbanken wie Riak, MongoDB und Redis mithilfe von Schlüsselwertpaaren gespeichert werden. Viele große Datenbanken speichern Informationen in einer einzigen Spalte, einschließlich Neo4j und OrientDB. Eine Graphdatenbank, wie z. B. Oracle'sgraph oder Neo4j'sgraph, baut auf einer Graphdatenbank auf und ermöglicht es Benutzern, Graphen abzufragen, zu speichern und zu verwalten.