Nosql-Datenbanken sind die Zukunft der Datenverwaltung

Nosql-Datenbanken werden zum Zwecke der nicht relationalen Speicherung von Daten erstellt. Diese Art von Datenbank wird häufig von Unternehmen verwendet, die bei der Datenverwaltung auf Geschwindigkeit und Flexibilität angewiesen sind. Nosql-Datenbanken werden auch oft von Entwicklern verwendet, die eine Alternative zu den traditionelleren relationalen Datenbanken suchen.

Es ist allgemein anerkannt, dass NoSQL-Datenbanken eine Vielzahl von Funktionen unterstützen, einfach zu entwickeln sind und skaliert werden können, um den Anforderungen der anspruchsvollen Rechenzentren von heute gerecht zu werden. Sie werden immer häufiger in Echtzeitanwendungen wie Datenanalysen und Webanwendungen eingesetzt. Ein NoSQL-Datenbankverwaltungssystem (DBMS) ist eine Art Datenbankverwaltungssystem der nächsten Generation. Die Syntax traditioneller RDBMS ist SQL (Structured Query Language), die nur strukturierte Daten speichert und abruft. Viele Unternehmen migrieren zu NoSQL-Datenbanken, um mehr Flexibilität und Skalierbarkeit zu erreichen und gleichzeitig die gleiche Funktionalität wie relationale Datenbanken beizubehalten. Aufgrund ihrer flexiblen und offenen Datenmodelle ist es möglich, multimediale Inhalte mit NoSQL-Datenbanken zu speichern. Das Management von Daten ist heute eines der wichtigsten Themen im Geschäftsleben.

Data Scientists und Machine Learning Engineers können beispielsweise NoSQL-Datenbanken zum Speichern von Metadaten, Funktionen und Operationen von Modellen verwenden. Data Engineers hingegen können sie verwenden, um bereinigte Daten zu speichern und abzurufen.

Key-Value-Store-NoSQL-Datenbanken sind bekannt, darunter DynamoDB, Riak und Redis.

NoSQL-Datenbanken, die auf Cloud Computing, dem Web und Big Data aufbauen, werden von Unternehmen und Organisationen gleichermaßen verwendet. Die jüngste Einführung von NoSQL durch beliebte Internetunternehmen wie LinkedIn, Google, Amazon und Facebook zeigt, wie lange RDBMS ineffektiv war.

Transaktionsdatenbanken werden von NoSQL-Datenbanken nicht unterstützt (nur einfache Transaktionen werden unterstützt). Transaktionen (auch bekannt als verbundene Transaktionen) können von der relationalen Datenbank unterstützt werden. Um große Datenmengen in einer schnell wachsenden Umgebung zu bewältigen, werden NoSQL-Datenbanken verwendet. Wenn sich Daten langsam bewegen, wird eine relationale Datenbank verwendet, um damit umzugehen.

Wer verwendet Nosql?

Es gibt viele Gründe, warum sich jemand für die Verwendung einer NoSQL-Datenbank entscheidet. Der vielleicht wichtigste Grund ist, dass NoSQL-Datenbanken im Allgemeinen skalierbarer sind als herkömmliche relationale Datenbanken. Dies liegt daran, dass NoSQL-Datenbanken für die Verteilung konzipiert sind, was bedeutet, dass sie auf mehrere Server oder sogar auf mehrere Rechenzentren verteilt werden können. Dies macht sie widerstandsfähiger gegen Ausfälle und ermöglicht es ihnen, mehr Datenverkehr zu bewältigen.
Weitere Gründe für die Wahl einer NoSQL-Datenbank sind die Tatsache, dass sie oft einfacher zu entwerfen und zu implementieren sind als eine relationale Datenbank und eine gute Wahl für die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten sein können.

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, in der Daten in einem anderen Format als relationale Datenbanken gespeichert werden. Um eine NoSQL-Datenbank abzufragen, kann eine API in deklarativ strukturierten Abfragesprachen oder eine Instanz einer Abfragesprache erstellt werden. Sie sind ideal für die agile Entwicklung, da sie in jeder Hinsicht agil sind, indem sie sich schnell an sich ändernde Anforderungen anpassen. Bis vor kurzem waren relationale Datenbanken das am weitesten verbreitete aller Datenbankmodelle. Datenbank NoSQL-Datenbanken können so konfiguriert werden, dass sie Flexibilität in der Schemastruktur bieten und eine Vielzahl von Datenmodellen unterstützen. Aufgrund ihrer hohen Leistung eignet sie sich für die Erstellung von Anwendungen mit großen Datenmengen und geringen Latenz- oder Antwortzeiten. Wenn Sie sich bei NoSQL-Datenbanken nicht sicher sind, ist es keine gute Idee, sofort eine zu verwenden.

Die Datenbeziehungen zwischen einigen Anwendungen werden nicht mit Referenzen modelliert, da sie weniger Tabellen (oder Container) verwenden. NoSQL-Datenbanken sind nicht nur groß, sondern bieten auch einen schnellen und einfachen Datenzugriff. Entwickler finden es auch viel einfacher, mit der Verwendung dieser Datenbanken zu programmieren. Die Skalierung einer NoSQL-Datenbank basiert auf dem Prozess der Nutzung ihrer horizontalen Skalierungsfähigkeiten. Sie sind besser geeignet, um riesige Datenmengen effizienter zu verarbeiten.

Daher ist MongoDB eine ausgezeichnete Wahl zum Erstellen einer Datenbank für Anwendungen, die keine umfangreichen Änderungen erfordern und einfach abzufragen sind. Wer jedoch eine konsistente und schnell laufende Datenbank benötigt, sollte ganz auf MongoDB verzichten und stattdessen auf eine traditionellere SQL-Datenbank zurückgreifen .

Nosql-Datenbanken: Der neue Standard für die Datenspeicherung

Eine NoSQL-Datenbank wird immer beliebter, da sie komplexe Datensätze auf eine Weise speichern und modellieren kann, die von einer herkömmlichen SQL-Datenbank nicht einfach repliziert oder verwaltet werden kann. Dem Text zufolge eignen sich NoSQL-Datenbanken besser zum Speichern halbstrukturierter oder unstrukturierter Daten als SQL-Datenbanken, die sich besser für umfangreiche Transaktionen und das Datenintegritätsmanagement eignen. Während NoSQL-Datenbanken so konfiguriert werden können, dass sie die ACID-Compliance-Standards erfüllen, müssen SQL-Datenbanken dies tun.

Warum sollten Sie die Nosql-Datenbank verwenden?

In einer NoSQL-Datenbank werden strukturierte, halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten häufig an einem Ort gespeichert und modelliert.

Herkömmliche relationale Datenbanken wurden von NoSQL-Datenbanken nicht unterstützt, die erstellt wurden, um ihre Einschränkungen zu beheben. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken sind NoSQL-Datenbanken tendenziell skalierbarer und performanter. Sie verfügen über die Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit, die eine schnellere und effizientere Verwendung als relationale Modelle ermöglichen, insbesondere in der Cloud-Computing-Umgebung. Wenn die Daten für die zukünftige Verwendung gespeichert oder abgerufen werden, sind weniger Transformationen erforderlich. Es gibt zahlreiche Arten von Daten, die schneller gespeichert und abgerufen werden können. Viele NoSQL-Datenbanken ermöglichen die Erstellung von deklarativen Schemas, die von Entwicklern kontrolliert werden. Um die Datenbank an neue Datentypen anzupassen, können Sie diese Methode verwenden.

Da NoSQL-Datenbanken Daten in nativen Formaten speichern, müssen Entwickler sie nicht in einen Speicher konvertieren. NoSQL-Datenbanken werden im Allgemeinen mit der Unterstützung einer großen Anzahl von Entwicklern erstellt. Ein Cluster von Computern kann die Kapazität einer Datenbank auch automatisch konfigurieren und erweitern.

Eine der besten Optionen für den Umgang mit großen Datenmengen ist NoSQL. Es ist in der Lage, unbegrenzte Datenmengen zu speichern, und es kann so konfiguriert werden, dass Datentypen im laufenden Betrieb geändert werden. Daher ist es eine gute Wahl für dokumentbasierte Datenbanken, die den Datentyp nicht im Voraus definieren müssen. Es ist auch ein hervorragendes Werkzeug, da es in der Lage ist, Daten schnell zu verarbeiten. Daher ist es eine gute Wahl für Anwendungen, die große Datenmengen in kurzer Zeit verarbeiten.

Die Vor- und Nachteile von SQL vs. Nosql-Datenbanken

Da NoSQL-Datenbanken Daten in einfacheren, leichter verständlichen Formen speichern als SQL-Datenbanken, werden sie immer beliebter. NoSQL-Datenbanken erlauben es Entwicklern nicht nur, die Datenstruktur direkt zu ändern, sondern ermöglichen auch häufig deklarative Datenstrukturen.
SQL ist eine gute Wahl für sehr strukturierte Daten, wenn Sie ACID-Anforderungen erfüllen müssen. Wenn es um Datenanforderungen geht, ist die beste Option möglicherweise die Verwendung von NoSQL, wenn diese unklar sind oder Ihre Daten unstrukturiert sind. Beim Speichern von Daten in einer NoSQL-Datenbank benötigen Sie keine vordefinierten Schemas wie beim Speichern von Daten in einer SQL-Datenbank. In einigen Fällen kann es vorteilhaft sein, Daten auf diese Weise zu speichern und abzurufen, was mehr Freiheit ermöglicht.

Wofür sind Nosql-Datenbanken am besten geeignet?

Nosql-Datenbanken eignen sich am besten zum Speichern großer Datenmengen, die nicht auf herkömmliche Weise strukturiert sind. Sie eignen sich auch gut für die Bewältigung hoher Verkehrslasten und für Anwendungen, die Echtzeit-Datenzugriff erfordern.

Aufgrund der Popularität von NoSQL setzen immer mehr Unternehmen aller Größen auf NoSQL-Datenbanken. Dieser Artikel versucht zu erklären, warum NoSQL immer beliebter wird und wann es die beste Wahl für die Erstellung von Anwendungen ist. Die frühen Internetpioniere waren von der traditionellen Datenbanktechnologie frustriert, die die Entwicklung von NoSQL inspirierte. Wenn es um NoSQL-Datenbanken geht, gibt es keinen festgelegten Zeitpunkt und Ort, um mit der Verwendung zu beginnen. daher gibt es keinen Sollwert, an dem sie angemessen sind. NoSQL kann eine breite Palette von Datenbankstrukturen sowie Datenmodellen unterstützen. Die Hauptgründe für die Verwendung von NoSQL werden in dieser Diskussion erörtert, die anerkennt, wie wichtig es ist, sie alle als Gruppe zu behandeln. Datenbanksysteme mit nicht relationalen Daten werden in das Cloud-Zeitalter integriert, weil sie in dieser Zeit entstanden sind. Eine NoSQL-Datenbank ist häufig besser mit der Echtzeit-Streaming-Technologie kompatibel. Wenn Sie mit MongoDB, der beliebtesten NoSQL-Datenbank, beginnen, können Sie MongoDB Atlas kostenlos testen.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Eine NoSQL-Datenbank bietet eine Reihe von Vorteilen gegenüber einer relationalen Datenbank, darunter schnellerer Datenzugriff, bessere Speicherung und größere Kapazität zum Speichern von Datentypen. Darüber hinaus sind sie in großen Datenanwendungen beliebt, da sie im Vergleich zu herkömmlichen Datenstrukturen einfacher zu handhaben sind.

Warum verwendet Netflix Nosql?

Netflix verwendet NoSQL-Datenbanken, weil sie skalierbarer sind und eine schnellere Leistung bieten als herkömmliche relationale Datenbanken. NoSQL-Datenbanken sind auch flexibler, sodass Netflix problemlos neue Datentypen hinzufügen und die Struktur ihrer Daten ändern kann, ohne die gesamte Datenbank neu erstellen zu müssen.

Yury Izrailevsky, Director of Cloud and Systems Infrastructure bei Netflix, erklärt, wie und warum das Unternehmen einige seiner Systeme auf NoSQL umgestellt hat. Netflix verwendet neben SimpleDB, HBase und Cassandra drei NoSQL-Tools. Er schreibt auch, dass hohe Verfügbarkeit (auch bekannt als überlegener Kundenservice) normalerweise wichtiger ist als starke Konsistenz. Netflix hat ein Whitepaper und einen Blogbeitrag zur Verwendung von MongoDB als NoSQL-Datenbank veröffentlicht. Das Unternehmen verwendet HBase als seine Hadoop-Integrationsplattform sowie Cassandra wegen seiner Skalierbarkeit und des Fehlens eines Single Point of Failure. Anands Lösung besteht darin, Engpässe und Grenzen der vertikalen Skalierbarkeit zu vermeiden.

Netflix und LinkedIn nutzen Simpledb und Hbase

Netflix, einer der weltweit beliebtesten Streaming-Dienste, migriert von Cassandra zu SimpleDB, HBase und Cassandra auf Amazon Web Services. SimpleDB ist eine wichtige Komponente ihrer NoSQL-Architektur Node.js und skaliert die Datenbank für ihre multiaktive Topologie, global konsistente Sekundärindizes, globale Transaktionen und Open-Source-Anforderungen. Darüber hinaus beabsichtigen sie, Cassandra als ihre zentrale Infrastrukturkomponente für ein weltweit vertriebenes Streaming-Produkt zu verwenden. LinkedIn, eine der weltweit größten und beliebtesten Social-Networking-Sites, verwendet zusätzlich zu seiner bestehenden Datenbank eine graphische NoSQL-Datenbank, um die Beziehungen zwischen seinen Benutzern zu fördern.

Wann Sie Nosql nicht verwenden sollten

Es gibt einige wichtige Gründe, warum Sie möglicherweise keine NoSQL-Datenbank verwenden möchten:
1. Sie benötigen ACID-Konformität für Ihre Transaktionen.
2. Ihre Daten sind extrem strukturiert und Sie benötigen eine genaue Kontrolle über das Schema.
3. Sie müssen komplexe Verknüpfungen über Datensätze hinweg durchführen.
4. Ihre Daten sind größtenteils statisch und ändern sich nicht oft.
NoSQL-Datenbanken eignen sich nicht gut für Anwendungen, die ein hohes Maß an Datenkonsistenz aufrechterhalten müssen, oder für Anwendungen, die komplexe Datenbeziehungen erfordern. Wenn Ihre Daten relativ einfach sind und nicht streng kontrolliert werden müssen, ist eine NoSQL-Datenbank möglicherweise eine gute Option.

Einfaches Sharding ist mit MongoDB möglich, das viel einfacher ist als SQL. Dank Sharding können wir horizontal skalieren, und es fügt unseren Daten viel Wert hinzu. Einige Leute haben möglicherweise Schwierigkeiten mit der Schreibsperre. Mit anderen Worten, den Fähigkeiten von NoSQL-DBMSs sind keine Grenzen gesetzt. Wenn NoSQL für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden soll, muss es etwas anderes als SQL bedeuten, und wenn das relationale Modell ignoriert wird, wird NoSQL niemals in der Lage sein, SQL für eine Vielzahl von Zwecken zu ersetzen. Die Mehrheit der NoSQL-Lösungen, die ich gesehen habe, scheint eher in den Key-Value-Store-Ansatz als in den relationalen Ansatz zu fallen. Diese Verbindungen neigen dazu, ihre sauren Eigenschaften zu verlieren, wenn sie altern.

Arten von Nosql-Datenbanken

Es gibt viele Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Die beliebtesten Typen sind Dokument-, Schlüsselwert-, Spaltenfamilien- und Diagrammdatenbanken. Dokumentdatenbanken wie MongoDB eignen sich am besten zum Speichern von Daten mit einem flexiblen Schema. Daten werden in Dokumenten gespeichert, die JSON-Objekten ähneln. Dies erleichtert das Hinzufügen und Entfernen von Feldern nach Bedarf. Key-Value-Datenbanken wie Redis sind für die Speicherung von Daten optimiert, die von einem Schlüssel abgefragt werden können. Werte können alles sein, von einer einfachen Zahl bis hin zu einer komplexen Datenstruktur. Key-Value-Datenbanken werden häufig als Cache oder Nachrichtenwarteschlange verwendet. Datenbanken der Spaltenfamilie wie Cassandra eignen sich am besten zum Speichern von Daten, die in Spalten organisiert sind. Column-Family-Datenbanken sind hochgradig skalierbar und können problemlos auf mehrere Server verteilt werden. Graphdatenbanken wie Neo4j eignen sich am besten für die Speicherung von Daten, die auf komplexe Art und Weise zusammenhängen. Graphdatenbanken können gut mit Daten umgehen, die viele Beziehungen haben.

Ein alternatives System zu herkömmlichen SQL-Datenbanken wird als NoSQL bezeichnet, was für nicht strukturierte Daten steht. Diese Art von Datenbankverwaltungssystem verwendet ein Datenmodell, das nicht dasselbe ist wie das traditionelle Zeilen- und Spaltentabellenmodell, das in relationalen Datenbanken verwendet wird. Es stehen auch zahlreiche NoSQL-Datenbanken zur Auswahl. Dokumentendatenbanken der am weitesten verbreiteten Typen werden typischerweise mit einer Scale-out-Architektur implementiert. E-Commerce-Plattformen, Handelsplattformen und Entwicklungsplattformen für mobile Apps sind nur einige Beispiele für Anwendungsfälle. Dieser Artikel untersucht die wichtigsten NoSQL-Datenbanken, einschließlich MongoDB und PostgreSQL. Aufgrund der Geschwindigkeit, mit der Spalten aggregiert werden können, können Spalten in spaltenorientierten Datenbanken schnell aggregiert werden.

Sie müssen in der Lage sein, Daten so zu schreiben, dass es schwierig ist, konsistent zu sein. Es ist entscheidend, Graphdatenbanken zu optimieren, um Datenelemente zu suchen und zu erfassen, die sich aufeinander beziehen. In SQL eliminieren sie den Overhead, der mit dem JOINING mehrerer Tabellen verbunden ist.

Nosql-Datenbankbeispiel

Zu den auf Spalten basierenden NoSQL-Datenbanken gehören Cassandra, HBase und Hypertable.

Die NoSQL-Datenbank erfordert kein einzelnes Schema und erfordert keine Verwendung relationaler Datenstrukturen. NoSQL-Datenbanken können für die groß angelegte Datenspeicherung verwendet werden, da sie auf Benutzer mit enormen Speicheranforderungen verteilt werden können. Unternehmen wie Twitter, Facebook und Google verwenden NoSQL, um große Datenmengen zu speichern und Echtzeit-Webanwendungen zu erstellen. Eine Wichtig-Wert-Datenbank speichert und ruft Daten als Schlüsselwertpaar ab. Diese Art von NoSQL-Datenbank kann als Sammlung, Wörterbuch oder als Array assoziativer Anweisungen verwendet werden. Dokumenttypen werden hauptsächlich in Content-Management-Systemen, Blogging-Plattformen, Echtzeitanalysen und E-Commerce verwendet. Graphbasierte Datenbanken werden häufig verwendet, um räumliche Daten, Logistikdaten und soziale Netzwerke zu analysieren.

Sie können Ansichten in CouchDB definieren, indem Sie MapReduce verwenden. Nur zwei von drei Garantien bietet laut Studie eine verteilte Datenspeicherung . Datenkonsistenz: Die Datenkonsistenz soll auch nach der Ausführung einer Operation erhalten bleiben. Wenn die Kommunikation zwischen Servern unzuverlässig ist, sollte der Systembetrieb nicht angehalten werden.

Wo werden Nosql-Datenbanken verwendet?

Eine NoSQL-Datenbank wird aufgrund des Wachstums von Big Data und Echtzeit-Webanwendungen immer häufiger. NoSQL-Systeme werden auch als Not only SQL bezeichnet, zusätzlich dazu, dass sie als SQL-ähnliche Abfragesprachen bezeichnet werden und als polyglot-persistente Datenspeicher dienen.

Drei Gründe für die Verwendung von Nosql-Datenbanken

Eine NoSQL-Datenbank ist aus verschiedenen Gründen beliebt. Die Lösungen sind so konzipiert, dass sie einfach zu bedienen, schnell und skalierbar sind. Sie können für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden, darunter Webanwendungen, mobile Anwendungen und Big-Data-Analysen. Es ist auch wegen seiner Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität sehr beliebt.

Nosql-Datenbankstruktur

Anstatt Daten in Tabellen zu speichern, speichern NoSQL-Datenbanken Daten in Dokumenten. Daher kategorisieren wir sie als „nicht nur SQL“ und unterteilen sie in eine Vielzahl flexibler Datenmodelle. Eine NoSQL-Datenbank kann beliebig viele verschiedene Typen haben, z. B. eine reine Dokumentendatenbank, einen Key-Value-Store, eine Wide-Column-Datenbank oder eine Graph-Datenbank.

Eine NoSQL-Datenbank ist eine unstrukturierte Datenbank. Ihnen fehlt die feste Struktur herkömmlicher, relationaler Datenbanken. Infolgedessen wird es immer schwieriger, traditionelle Datenbanken zu skalieren und eine gute Leistung zu erbringen. NoSQL-Datenbanken sind nicht lizenzpflichtig und können auf kostengünstiger Hardware betrieben werden. In den meisten NoSQL-Datenbanken gibt es keine nativ unterstützten Zuverlässigkeitsfunktionen, die für relationale Datenbanken verfügbar sind. In diesem Sinne müssen sie nach Leistung streben und gleichzeitig Konsistenz wahren. Zusätzlich zur Implementierung ihres eigenen proprietären Codes müssen Entwickler auch den Code des Systems schreiben.

Viele Anwendungen können daher Schwierigkeiten haben, sichere und zuverlässige Transaktionen durchzuführen. Ein Dokumentenspeicher ähnelt einem Schlüsselwertspeicher insofern, als er auf einem Schlüsselwertmodell basiert. Infolgedessen fehlt es ihnen an Konsistenz auf Datenbankebene, sodass Anwendungen mehr Zuverlässigkeits- und Konsistenzfunktionen bereitstellen können. In Dokumentspeichern werden Werte verwendet, um gespeicherte Daten zu codieren. XML, JSON oder BSON (binär codiertes JSON) sind akzeptable Codierungen für diese Dokumente. Graphdatenbanken ermöglichen es Entwicklern, sich auf die Beziehungen zwischen Objekten statt auf deren Eigenschaften zu konzentrieren. Da MongoDB über einen flexiblen Schemaspeicher verfügt, sind beim Speichern von Objekten nicht immer die gleiche Struktur und die gleichen Felder erforderlich.

Hypertable nutzt Datenspeicher-Verteilungstechnologie, um die Anzahl der Knoten zu maximieren, auf denen Datenspeicher verteilt werden können. MongoDB und Cassandra sind zwei der beliebtesten NoSQL-Datenbankverwaltungssysteme . Dokumentorientierte Datenbanken wie MongoDB werden unter Verwendung von C erstellt. codierte Daten (auch als Dokumente bezeichnet) werden in ihrer codierten Form gespeichert. In einer Datenbank wird ein Abfragedokument erstellt, das die Felder enthält, in denen sich die gewünschten Dokumente befinden sollen, um sie abzurufen. Das Partitionieren und Verteilen von Daten über mehrere Maschinen (Knoten) wird als Data Layering bezeichnet. Es verwendet ein Datenreplikationsschema ähnlich dem von Cassandra. Während Master-Slave manchmal vom Administrator aufgrund eines Automatisierungsproblems benötigt wird, ist Replica-Set besser darin, mit Fehlern umzugehen und sie zu automatisieren.

Da MongoDB vollständig automatisiert ist, wird die gemeinsame Nutzung von Daten zwischen Shards (oder die gemeinsame Nutzung von Daten zwischen ihnen) reduziert, wodurch die Datenbank hochgradig skalierbar wird. Es gibt viele verschiedene Indizes für NoSQL-Datenbanken, darunter B-Tree, T-Tree und O2-Tree. Die drei Arten von Knoten eines T-Baums sind ein Knoten mit einem rechten und einem linken Kind, ein Blattknoten ohne Kinder und ein Halbblattknoten mit nur einem Kind. O2-Tree soll verwendet werden, um die Leistung aktueller Indizierungsmethoden zu verbessern. In Sachen Update ist B-Tree neben einer Update Ratio von 0 deutlich asynchron. Bäume mit T-förmigen Wipfeln haben eine bessere Chance auf eine gute Leistung. Aufgrund ihrer hohen Leistung und Skalierbarkeit erfreuen sich NoSQL-Datenbanken wachsender Beliebtheit.

Trotz dieser Nachteile gibt es immer noch Lücken in ihren Funktionen, die Konsistenz und Zuverlässigkeit ermöglichen. Neue Funktionen gehören zu den Tools, die in NoSQL-DBMSs zur Bewältigung dieser Herausforderungen verfügbar sind. Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken ist ein guter erster Schritt, um einige wichtige Probleme anzugehen, aber es gibt einige Bedenken.

Nosql-Datenbanken unterstützen Verknüpfungen nicht in der gleichen Weise wie relationale Datenbanken

Tritt Oracles nosql bei?
NoSQL-Datenbanken bieten Joins nicht auf die gleiche Weise wie relationale Datenbanken. Durch die Verwendung von Joins auf andere Weise können sie Daten abrufen.

Liste der Nosql-Datenbanken

Es gibt einige verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Die beliebtesten NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Apache Cassandra und Redis.

Der Begriff NoSQL-Datenbank bezieht sich auf eine nicht konzeptionelle Datenbank, die Daten anders speichern kann als eine relationale Datenbank. In diesem Artikel sehen wir uns die fünf wichtigsten NoSQL-Datenbanken an: MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB und HBase. Diese Datenbank ist die beste Option, wenn wir eine Volltextsuche für unsere Organisation benötigen. Mit dieser Datenbank können große Datenmengen analysiert werden. DynamoDB ist in erster Linie für den Einsatz in großem Maßstab zum Ausführen von Hochleistungsanwendungen vorgesehen. Diese Datenbank kann an einem Tag zehn Billionen Anfragen verarbeiten und wird von fast 700 Organisationen verwendet. In vielen Fällen ist DynamoDB die beste Lösung, wenn wir eine große Anzahl von Schlüsselwertabfragen verarbeiten müssen. Wenn wir über eine kleine Datenmenge verfügen, ist es dieser Datenbank nicht möglich, Petabytes an Daten zu verarbeiten, sodass sie nicht das erhalten, was wir benötigen. Wenn wir in unserem Anwendungsfall Echtzeitzugriff auf die Daten benötigen, wäre diese Datenbank die beste Wahl.

Die verschiedenen Arten von Nosql-Datenbanken

Zu den Vorteilen von NoSQL-Datenbanken gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken gehören Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Robustheit. Darüber hinaus sind sie benutzerfreundlicher in der Anwendung und können an spezifische Bedürfnisse angepasst werden.
Im Allgemeinen werden NoSQL-Datenbanken in vier Typen eingeteilt: Schlüsselwert, spaltenbasiert, dokumentbasiert und graphbasiert. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick über die einzelnen Methoden, wobei der Schwerpunkt auf ihren Vor- und Nachteilen liegt.
Um Daten zu speichern, verwendet eine Schlüsselwertdatenbank einen Schlüsselwertspeicher. Jeder Datensatz in einem Schlüsselwertspeicher hat einen eindeutigen Schlüssel, der ihm zugeordnet ist. Wenn Sie eine Datenbank abfragen, wird der dem Schlüssel zugeordnete Wert abgerufen.
Eine spaltenbasierte Datenbank verwendet wie ein Schlüsselwertspeicher Spalten anstelle von Schlüsseln. In spaltenbasierten Datenbanken ist jeder Spalte ein Datentyp (Zeichenfolge, Zahl, Datum usw.) zugeordnet. Wenn Sie die Datenbank abfragen, werden Sie alle Werte in der Spalte zurückgeben.
Dokumentendatenbanken basieren auf einem Dokumentenmodell, das die Speicherung von Daten ermöglicht. Dokumentbasierte Datenbanken bestehen aus einer Sammlung von Datenelementen, die als benannte Felder bekannt sind und nach Datentyp organisiert sind. Wenn Sie die Datenbank abfragen, wird der Wert für ein bestimmtes Feld in einem Dokument zurückgegeben.
Graphdatenbanken können Daten auf intuitive Weise in einem Graphmodell speichern. Graphbasierte Datenbanken bestehen aus einer Sammlung von Knoten und Kanten, die miteinander verknüpft sind. Wenn Sie die Datenbank abfragen, wird der Wert für einen bestimmten Knoten in einem Diagramm zurückgegeben.