Nosql-Datenbanken haben viele Vorteile, sind aber einfach zu bedienen?

Nosql-Datenbanken werden immer beliebter, da der Bedarf an flexibleren und skalierbareren Datenbanklösungen wächst. Aber ist nosql wirklich einfach zu bedienen? Es besteht kein Zweifel, dass nosql-Datenbanken viele Vorteile gegenüber traditionellen relationalen Datenbanken haben. Sie sind flexibler, skalierbarer und in vielen Fällen leistungsfähiger. Dies bedeutet jedoch nicht unbedingt, dass nosql-Datenbanken einfach zu verwenden sind. Tatsächlich können nosql-Datenbanken ziemlich komplex sein und es gibt eine steile Lernkurve, die mit ihnen verbunden ist. Aber sobald Sie die anfängliche Lernkurve hinter sich haben, können nosql-Datenbanken sehr mächtige und nützliche Werkzeuge sein. Ist nosql also einfach? Es hängt von Ihrer Definition von einfach ab. Wenn Sie bereit sind, Zeit zum Lernen zu investieren, kann nosql einfach sein. Aber wenn Sie erwarten, dass Sie es einfach aufheben und ohne Anstrengung verwenden können, dann wird nosql nicht einfach sein.

Wenn es um NoSQL-Datenbanken geht, ist es nicht schwierig; Das Problem besteht darin, den richtigen Weg zu finden, sie zu verwenden. Verschachtelte relationale Datenbanken wie feste Schemas, normalisierte Daten und Unterstützung für ausdrucksstarke Abfragen wie SQL werden von NoSQL-Datenbanken nicht unterstützt. Das Design eines NoSQL-Datenbankschemas variiert von Typ zu Typ, und es gibt keine allgemein empfohlenen Ansätze. NoSQL bleibt auch nach einigen der Best Practices relationaler Datenbanken gültig, z. B. nicht alles in der Datenbank zu speichern. Obwohl viele NoSQL-Datenbanken zum Speichern von Dateien wie Bildern, transcodierten Videos usw. verwendet werden können, ist es sinnvoller, sie in einem verteilten Dateisystem zu speichern und dann die Datenbank zum Abrufen der Metadaten zu verwenden. Erwarten Sie, dass in bestimmten NoSQL-Datenbanken nur auf Schlüsselattribute und vordefinierte Indizes zugegriffen werden kann, wenn Abfragen durchgeführt werden. Um Transaktionen mit einer NoSQL-Datenbank zu implementieren, müssen Sie zunächst feststellen, wie viel Unterstützung bereitgestellt wird.

Transaktionen werden in einer relationalen Datenbank anders gehandhabt als Festschreibungen und Rollbacks. Da viele Web- und Mobilfunktionen unterschiedliche Abfragefunktionen erfordern, ist es ratsam, mit einer relationalen Datenbank zu beginnen. Wenn Ihre Anwendung besondere Unterstützung für hohen Durchsatz, Verfügbarkeit, Speicherskalierung oder etwas anderes erfordert, sind NoSQL-Datenbanken eine ausgezeichnete Wahl. In den letzten Jahren hat die weit verbreitete Einführung von Microservices zu einer logischen Verwendung mehrerer Datenbanktypen geführt.

Die NoSQL-Datenbank-Community ist in den letzten Jahren schnell gewachsen, da sie seit über einem Jahrzehnt von Entwicklern verwendet wird. Die SQL-Community ist ausgereifter, aber diese Community ist nicht so ausgereift wie die SQL-Community. Infolgedessen kann der Umgang mit nicht dokumentierten Problemen noch schwieriger werden.

Eine NoSQL-Datenbank ist auch nicht in der Lage, dynamische Operationen durchzuführen. Es ist nicht garantiert, dass es eine Säure mit den gleichen Eigenschaften produziert. Bei Finanztransaktionen und anderen ähnlichen Anforderungen sind SQL-Datenbanken möglicherweise die beste Wahl. Wenn Sie Ihre Anwendung mit Spitzenleistung ausführen müssen, vermeiden Sie NoSQL.

Was ist einfacher Nosql oder SQL?

SQL-Datenbanken können komplexe Abfragen verarbeiten und Daten tabellenübergreifend verknüpfen, was die Durchführung von Ad-hoc-Abfragen und die Durchführung komplexer Abfragen für strukturierte Daten erleichtert. Aufgrund der mangelnden Konsistenz zwischen NoSQL-Datenbanken können Abfragen auf NoSQL-Datenbanken oft länger dauern, insbesondere wenn die Abfragekomplexität steigt.

Bei der Datenbankauswahl ist die Entscheidung für eine relationale Datenbank (SQL) oder eine nicht-relationale Datenbank (NoSQL) die wichtigste Entscheidung. Es gibt zahlreiche Unterschiede zwischen den beiden Arten von Datenbanken, daher ist es wichtig, sie zu verstehen, bevor Sie eine Entscheidung darüber treffen, welche Art von Datenbank für ein Projekt am besten geeignet ist. NoSQL-Datenbanken schneiden bei großen Datenmengen besser ab, da sie dynamisch sind und flexible Datenstrukturen ermöglichen. Dabei kann es sich um ein Schlüssel-Wert-Paar, eine dokumentbasierte Datenbank, eine Graphdatenbank oder einen breitspaltigen Speicher mit unterschiedlichsten Anforderungen handeln. Dokumente können somit ohne eine definierte Struktur erstellt werden, wodurch jedes Dokument sein eigenes Regelwerk hat. NoSQL wird im Zusammenhang mit Big Data und Data Analytics häufig als Technologie in Frage gestellt. Einige NoSQL-Datenbanken bestehen aus Community-Mitgliedern, während andere die Unterstützung von Experten benötigen, um eingerichtet und verwaltet zu werden.

NoSQL ist nicht schneller als SQL, wenn es darum geht, Lese- oder Schreibvorgänge auf einer einzelnen Datenentität durchzuführen, genauso wie SQL es ist, wenn es darum geht, Lese- oder Schreibvorgänge durchzuführen. Google, Yahoo und Amazon gehören zu den Unternehmen, die NoSQL-Datenbanken für Big Data entwickelt haben. Da bestehende relationale Datenbanken die gestiegenen Datenverarbeitungsanforderungen nicht bewältigen konnten, war dies der Fall. NoSQL-Datenbanken können je nach Bedarf in Größe und Leistung wachsen. Wenn Sie Anwendungen benötigen, die keine spezifischen Schemadefinitionen verwenden, wie z. B. Content-Management-Systeme, Big-Data-Anwendungen oder Echtzeitanalysen, sind diese am besten geeignet.

Es war zunächst eine erfolgreiche Lösung für dieses Problem. Als FB wuchs, wurde klar, dass PHP nicht darauf ausgelegt war, gut zu skalieren. Facebook hat eine eigene interne Datenbank namens GraphQL erstellt, um Benutzern zu ermöglichen, den sozialen Graphen direkt von der Webanwendung aus abzufragen und zu manipulieren.
Ein Facebook-Benutzer kann die Website zusätzlich zur Anzahl der Benutzer abfragen. Aus diesem Grund hat Facebook einen enormen sozialen Graphen geschaffen, der heute zu den größten der Welt gehört.
Dennoch hat GraphQL einige Nachteile. Es können auch Probleme mit der ACID-Konformität der Datenbank auftreten, was zu Dateninkonsistenzen führen kann. Darüber hinaus fehlt es an Unterstützung für Indizes, was dazu führen kann, dass der Social Graph ineffizient arbeitet.
Trotz dieser Nachteile hat FB festgestellt, dass GraphQL schneller ist als die PHP-Codebasis, wodurch neue Funktionen schneller hinzugefügt werden können. Infolgedessen wird FB wahrscheinlich noch viele Jahre lang GraphQL verwenden.

Was ist Easy Mysql oder Nosql?

Die starre Schemastruktur von MySQL schränkt seine Skalierbarkeit ein, während NoSQL eine einfache Schemastruktur hat, die leicht skaliert werden kann. In MySQL ist das Datenbankmodell vor der Erstellung einer Datenbank erforderlich, während in NoSQL-Datenbanken keine detaillierte Modellierung erforderlich ist.

Gründe, die Nosql-Datenbank gegenüber traditionellen relationalen Datenbanken in Betracht zu ziehen

Die Vorteile von NoSQL-Datenbanken gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken reichen von der Benutzerfreundlichkeit bis hin zur einfachen Verwaltung. In leseintensiven Anwendungen können NoSQL-Datenbanken aufgrund der Verteilung von Daten auf mehrere Server/Shards effizienter skaliert werden. Eine NoSQL-Datenbank kann mehr Daten verarbeiten, wenn sie für schreibintensive Anwendungen verwendet wird, da die Daten nicht auf einen einzelnen Server beschränkt sind. Da NoSQL-Datenbanken außerdem große Datenmengen verarbeiten können und eine geringe Latenz haben, eignen sie sich gut für das Internet der Dinge.

Ist Nosql die einfachste Datenbank?

Nosql ist eine Datenbank, die einfach und leicht zu bedienen ist. Es wird oft für kleine Projekte oder für Projekte verwendet, die nicht viel Datenspeicher benötigen.

Vorteile von Nosql

NoSQL-Datenbanken werden aufgrund ihrer vielen Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken immer beliebter. NoSQL-Datenbanken sind viel besser skalierbar und können große Datenmengen effizienter verarbeiten. Sie sind auch flexibler, ermöglichen einfache Schemaänderungen und unterstützen ein breiteres Spektrum an Datentypen. NoSQL-Datenbanken sind im Allgemeinen auch einfacher zu verwenden und erfordern weniger Wartung als relationale Datenbanken.

NoSQL-Datenbanken wurden entwickelt, um die Anforderungen einer wachsenden Zahl von Kunden zu erfüllen, indem sie herkömmliche relationale Datenbanken ersetzen. Im Vergleich zu relationalen Datenbanken sind NoSQL-Datenbanken häufig skalierbarer und performanter. Datenmodelle dieser Anbieter bieten die Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit, die sie ideal für Cloud-Computing-Anwendungen machen, insbesondere für relationale Datenbanken. Wenn Daten zur weiteren Verarbeitung gespeichert oder abgerufen werden, sind weniger Transformationen erforderlich. Daten können auf vielfältige Weise gespeichert und abgerufen werden, was das Auffinden und Analysieren von Informationen erleichtert. Viele NoSQL-Datenbanken verfügen über Schemata, die auf bestimmte Anforderungen abgestimmt sind und dynamisch geändert werden können. Dadurch kann die Datenbank einfach in neue Datentypen konvertiert werden.

Daten in NoSQL-Datenbanken werden in nativen Formaten gespeichert, sodass Entwickler Daten nicht mehr in Speicher konvertieren müssen. NoSQL-Datenbanken sind typischerweise von einer großen Entwickler-Community umgeben. Wenn ein Cluster von Computern verwendet wird, um eine Datenbank bereitzustellen, wird seine Kapazität automatisch erweitert und verringert.

Im Allgemeinen bieten NoSQL-Datenbanken eine schnellere Leistung als herkömmliche relationale Datenbanken. Je komplexer eine Anfrage ist, desto schwieriger wird es, Antworten zu erhalten. Diese Strategie ist mit Kosten verbunden: NoSQL-Datenbanken sind nicht so zuverlässig wie SQL-Datenbanken, wenn es um die Datenintegrität geht. Dies gilt insbesondere, wenn es um Transaktionen geht.
Wenn Sie eine Anwendung mit hohem Datenverkehr und hohem Volumen erstellen, sind SQL-Datenbanken der richtige Weg. Sie sind stabiler und gewährleisten die Datenintegrität. Wenn Sie etwas Komplexeres erstellen möchten oder strenge ACID-Standards erfordern, ist NoSQL der richtige Weg.

Was sind Vor- und Nachteile von Nosql?

NoSQL bietet die folgenden Vorteile: Skalierbarkeit, Einfachheit, weniger Code und einfache Wartung. NoSQL hat einige Nachteile, zusätzlich dazu, dass es weniger ausgereift und flexibel ist. Abfragen sind weniger komplex zu interpretieren. Es gibt keine Möglichkeit, NoSQL allein zu skalieren.

Was sind die Vorteile von Nosql Mcq?

Sie können unstrukturierte Daten in einer sicheren Umgebung speichern. Dieses Produkt erfüllt die strengsten ACID-Anforderungen. Damit können Cloud-basierte Anwendungen erstellt werden.

Nosql-Beispiel

NoSQL ist eine Datenbank, die ein flexibles Schema ermöglicht. Das bedeutet, dass Sie die Struktur Ihrer Daten nicht im Voraus definieren müssen und sie bei Bedarf spontan ändern können. NoSQL-Datenbanken werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet, bei denen die Daten zu groß und komplex sind, um sie in einer herkömmlichen relationalen Datenbank zu speichern .

Die NoSQL-Datenbank unterscheidet sich von der relationalen Datenbank dadurch, dass sie Daten nicht hintereinander speichert und die Datenspeicherung anders handhabt. Einfaches Design, nahtlose horizontale Skalierbarkeit und granulare Verfügbarkeitskontrolle sind einige der Hauptmerkmale von NoSQL. Trotz der Tatsache, dass NoSQL viele Vorteile hat, hat es auch einige Nachteile. In Anwendungen wie dem Transaktionsmanagement wird normalerweise eine herkömmliche Datenbank bevorzugt. Obwohl relationale Datenbanken weiterhin für eine Vielzahl von Geschäftszwecken verwendet werden, gewinnen NoSQL-Datenbanken an Popularität. Noql-Datenbanken ermöglichen die Verwaltung von Echtzeit-Cloud-, Web- und Big-Data-Anwendungen für Unternehmen in allen Branchen. NoSQL-Lösungen ermöglichen eine serverlose Peer-to-Peer-Architektur mit einem konsistenten Satz von Eigenschaften über alle Knoten hinweg. Mit verbesserter Leistung können jetzt Lese- und Schreibgeschwindigkeiten verbessert und eine kontinuierliche Verfügbarkeit bereitgestellt werden.

Es gibt fünf Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Es gibt keine ideale Variation; Unternehmen müssen Datenbanktypen basierend auf ihren Geschäftsanforderungen auswählen. Das Schlüssel-Wert-Paar-NoSQL-Konzept basiert auf Hash-Tabellen, bei denen einem bestimmten Datenelement ein Schlüssel und diesem Element ein Zeiger zugewiesen wird. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB und Oracle BDB sind nur einige der verfügbaren NoSQL-Datenbanken. Spaltenbasierte NoSQL-Datenbanken werden verwendet, um Daten spaltenbasiert zu speichern. Eine Datenbank dieses Typs wird hauptsächlich zum Verwalten von Anwendungen wie Business Intelligence, Data Warehouses und Bibliothekskartenkatalogen verwendet. Daten in NoSQL-Datenbanken sind mehrdimensional und werden in Diagrammform gespeichert.

Die Beziehungen zwischen Entitäten werden während der Speicherung als Kanten gespeichert, und die Knoten werden als Knoten gespeichert. Hier werden schnell Beziehungen geknüpft, weil die Daten bereits vorhanden sind. Diese Art von Datenbank wird typischerweise in Anwendungen wie sozialen Netzwerken und räumlicher Datenanalyse verwendet. Dokumentorientierte NoSQL-Datenbanken bestehen aus dynamischen Schemas, die zum Speichern von Dokumenten verwendet werden. Die Dokumentenspeicherung in der CouchDB-Lösung basiert auf dem JSON-Datenaustausch, und die Lösung verwendet auch JavaScript, um Dokumente zu indizieren, zu transformieren und zu kombinieren. Oracle NoSQL Database unterstützt Schlüsselwert- und JSON-Tabellendatenmodelle zusätzlich zur Unterstützung von Schlüsselwert- und JSON-Tabellen. Es ist lokal oder in der Cloud verfügbar.

InfiniteGraph ist eine spezialisierte Graphdatenbank, die sich auf Graphdatenmodelle spezialisiert hat. Diese Cloud-basierte Virtualisierungsplattform verwendet eine Vielzahl von Technologien, darunter Skalierbarkeit, plattformübergreifende, Cloud-betriebene und hohe Durchsatzfähigkeiten. Es unterstützt komplexe, wertbasierte und graphbasierte Abfragen basierend auf seiner 'DO'-Abfragesprache. Gesundheitswesen, Telekommunikation, Cybersicherheit, Finanzen, Fertigung und Netzwerke sind nur einige Branchen, die diese Lösung verwenden.

NoSQL-Datenbanken bieten eine Reihe von Vorteilen gegenüber SQL-Datenbanken, einschließlich größerer Skalierbarkeit, größerer Flexibilität und größerer Datenverarbeitungskapazität. Es ist jedoch wichtig, die Einschränkungen von NoSQL-Datenbanken beim Entwerfen eines Hochverfügbarkeitssystems zu berücksichtigen. Eine dieser Einschränkungen ist die fehlende Transaktionsunterstützung. Dieses Problem kann auftreten, wenn sichergestellt werden soll, dass Daten immer zur Interpretation verfügbar sind.
Mit Erlang, einer funktionalen Programmiersprache, können hochverfügbare Systeme erstellt werden. Erlang verfügt auch über die erforderlichen Funktionen zur Abwicklung von Transaktionen sowie über die Skalierbarkeit und Flexibilität, die in einer NoSQL-Datenbank erforderlich sind. Daher ist es eine gute Wahl für Systeme, die eine hohe Verfügbarkeit erfordern.

Nosql-Datenbanken: Wann man sie verwendet

NoSQL-Datenbanken können in einer Vielzahl von Umgebungen verwendet werden, darunter Big Data, Echtzeit-Webanwendungen und mobile Apps.

Nosql vs. SQL

SQL ist die Programmiersprache, die von relationalen Datenbanken verwendet wird. Das Grundkonzept rationaler Datenbanken besteht darin, dass Daten in Zeilen und Tabellen mit logischen Verbindungen zwischen ihnen gespeichert werden. Die NoSQL-Datenbankklasse umfasst nicht-relationale DBMs, die nicht SQL-spezifisch sind.

Strukturierte Abfragesprachen (SQL) werden zur Verwaltung relationaler Datenbanken verwendet und sind die am häufigsten verwendeten und bekanntesten Programmiersprachen. Das NoSQL-Modell zum Speichern und Abrufen von Daten unterscheidet sich von dem einer tabellarischen Form dadurch, dass es auf andere Weise modelliert werden kann. Wir haben eine Liste der Vor- und Nachteile von beiden zusammengestellt, sowie ein umfassendes Verständnis der Vor- und Nachteile beider. SQL ist die am weitesten verbreitete Programmiersprache für RDBMS, während NoSQL die bevorzugte Software zum Speichern von strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten ist. Welche Option ist für Sie bequemer, wenn Ihr Projekt eine andere Art von Dienstleistung erfordert als die andere? Letzteres hingegen ist eher objektbasiert und für die Speicherung einer Vielzahl von Datentypen geeignet, während ersteres eher auf komplexe Abfragen ausgerichtet ist.

Nosql vs. SQL-Datenbanken

MongoDB und Cassandra sind zwei NoSQL-Datenbanken, die aufgrund ihrer Fähigkeit, unstrukturierte Daten gut zu verarbeiten, sowie ihrer Geschwindigkeit und Skalierbarkeit an Popularität gewinnen. SQL-Datenbanken hingegen zeichnen sich durch traditionellere Datenverwaltungsaufgaben wie mehrzeilige Transaktionen und Datenbankunterstützung für Legacy-Systeme aus. Die Vorteile von NoSQL mögen klar sein, aber es kann schwierig sein, ACID-Transaktionen vollständig zu unterstützen, was zu Dateninkonsistenzen führen kann. Die Sicherheit von SQL-Datenbanken gegenüber NoSQL beruht hauptsächlich auf Datenkonsistenz, Integrität und Redundanz, was eine Eigenschaft ist, mit der sich SQL-Datenbanken auszeichnen. Obwohl NoSQL SQL irgendwann ersetzen wird, ist es unwahrscheinlich, dass es auf absehbare Zeit zu einer primären Datenbankoption wird.

Nosql steht für

Was ist eine NoSQL-Datenbank? Anstelle von Zeilen und Spalten speichern NoSQL-Datenbanken Daten in JSON-Dokumenten. Die Unterscheidung zwischen NoSQL und SQL steht für „nicht nur SQL“, sondern auch „überhaupt kein SQL“.

Daten in NoSQL-Datenbanken werden in einem Format gespeichert, das sich von dem unterscheidet, das in herkömmlichen Datenbanken verwendet wird. Zu den Dokumenttypen gehören Schlüsselwerttypen, Breitspaltentypen und Diagrammtypen. Die Speicherkosten sind in den letzten Jahren erheblich gesunken, was zur Entwicklung von NoSQL-Datenbanken geführt hat. Entwickler können diese Plattformen verwenden, um große Mengen unstrukturierter Daten zu speichern, was ihnen viel Flexibilität bietet. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertdatenbanken, Wide-Column-Stores und Graphdatenbanken sind Beispiele für NoSQL-Datenbanken, die eine Vielzahl von Funktionen bieten. Anstatt beizutreten, fragen Sie einfach schneller ab. Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle, von äußerst nützlich (z. B. Finanzdaten) bis hin zu weniger clever und unterhaltsam (z. B. Speichern von IoT-Messwerten aus einer intelligenten Katzentoilette).

In diesem Tutorial sehen wir uns an, wann und warum NoSQL-Datenbanken verwendet werden. Darüber hinaus werfen wir einen Blick auf einige häufige Missverständnisse über NoSQL-Datenbanken. Laut MongoDB ist MongoDB die beliebteste nicht-relationale Datenbank der Welt. Wenn Sie diesen Schritten folgen, können Sie eine MongoDB-Datenbank abfragen, ohne etwas installieren zu müssen. MongoDB-Cluster speichern Ihre Datenbanken am selben Ort wie Ihre anderen MongoDB-Datenbanken . Wenn Sie einen Cluster haben, können Sie Atlas zum Speichern von Daten verwenden. Es ist möglich, eine Datenbank mit dem Atlas Data Explorer, der MongoDB Shell oder MongoDB Compass zu erstellen, oder es ist auch möglich, die gängigste Programmiersprache zu verwenden.

Mithilfe der Beispieldatensätze von Atlas können Sie dieses Beispiel importieren. NoSQL-Datenbanken haben eine Reihe von Vorteilen, darunter anpassbare Datenmodelle, horizontale Skalierung, blitzschnelle Abfragen und Benutzerfreundlichkeit für Entwickler. Mit dem Datenexplorer können Sie neue Dokumente einfügen, vorhandene bearbeiten und löschen. Es ist ein unglaublich leistungsfähiges Werkzeug, wenn es um die Analyse Ihrer Daten geht. Mithilfe von Diagrammen können Sie die Daten in Atlas und Atlas Data Lake einfach visualisieren.

Warum Nosql-Datenbanken auf dem Vormarsch sind

Da NoSQL-Datenbanken einfach zu erstellen und zu ändern sind und eine hohe Skalierbarkeit aufweisen, erfreuen sie sich wachsender Beliebtheit.

Ist Mongodb Nosql

MongoDB, eine Datenbankplattform, basiert auf einem nicht-relationalen Dokumentenmodell. Daher spricht man heute von einer NoSQL-Datenbank (NoSQL = Not-only-SQL), die sich stark von traditionellen relationalen Datenbanken wie Oracle, MySQL und Microsoft SQL Server unterscheidet.

MongoDB ist ein Datenbankmanagementsystem, das als Open-Source-Projekt entstanden ist und auf einem dokumentenorientierten Datenbankmodell basiert. Es speichert Daten in flachen Dateien unter Verwendung von binären Speicherobjekten in MongoDB. Aufgrund ihrer kompakten Größe und Effizienz ist die Datenspeicherung ideal für große Mengen. NoSQL, eine Art Datenbankmanagementsystem, unterscheidet sich grundlegend von relationalen Datenbanken. Die Aggregationsfunktion von MongoDB optimiert die Datenverarbeitung in Batch-Situationen. Dokumentensammlungen werden in MongoDB gespeichert und können eine Vielzahl unterschiedlicher Typen enthalten. Wir vergleichen die Inhalte, Felder und Größen der beiden Dokumente in derselben Sammlung mit schemalosen Methoden. NoSQL kann also niemals mit MongoDB verglichen werden, und MongoDB kann niemals mit NoSQL verglichen werden.

Mongodb: Eine leistungsstarke Nosql-Datenbank

Es ist eine leistungsstarke Nosql-Datenbank mit einer Fülle von Funktionen, die sie zu einer ausgezeichneten Wahl für die Datenspeicherung macht. Diese Plattform hat viele Vorteile gegenüber anderen Plattformen, abgesehen davon, dass sie einfach zu bedienen ist, eine große Community von Unterstützern hat und skalierbar ist.

Liste der Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind eine Art Datenbank, die nicht die traditionelle SQL-Sprache verwendet. Stattdessen verwendet es ein flexibleres System, das für eine Vielzahl unterschiedlicher Datentypen verwendet werden kann.

Herkömmliche Datenbanken, die keine großen Datenmengen verarbeiten, basieren auf SQL (für „Not Only SQL“). NoSQL hingegen basiert auf non-sql. MongoDB-Datenbanken gibt es in einer Vielzahl von Varianten und Typen, von denen jede einen eigenen Ansatz zur Datenmodellierung verwendet und einem bestimmten Zweck dient. Dokumentbasierte Datenbanken, graphbasierte Datenbanken und Datenbanken mit breiten Spalten sind nur einige der gängigen Arten von Datenbanken. Datengrids, sowohl in Grid- als auch in Cloud-Datenbanken , sind eine Sammlung von Systemen, die zusammenarbeiten, um auf Daten aus der Cloud zuzugreifen. Datenbankmodelle sind Datenbanken, die die Merkmale von zwei oder mehr Datenbanktypen kombinieren. Die folgende Tabelle zeigt eine Liste der NoSQL-Datenbanken für 2021.

Die Graph-Datenplattform von Neo4J enthält zusätzliche Funktionen, die kostenlos und Open-Source sind, was sie zu einer idealen Plattform für die Entwicklung von Graph-Datenbanken macht. RedisGraph verwendet die Cypher-Abfragesprache, um Abfragen in lineare Algebra-Ausdrücke zu übersetzen, die in das Redis-Graph-Datenbankmodul integriert ist. Eine weitere Hadoop-basierte Lösung namens Accumulo basiert ebenfalls auf Googles Bigtable. ObjectDB, Infinispan, Hazelcast und ArangoDB sind einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanken auf dem Markt. Es gibt zahlreiche Optionen auf dem Markt, und dies ist keine vollständige Liste. Diese Liste hilft Ihnen bei der Auswahl der Datenbanklösung, die Ihren Anforderungen am besten entspricht.

Nosql-Datenbanktypen: Schlüsselwert, spaltenbasiert, dokumentbasiert und grafikbasiert

NoSQL-Datenbanken werden basierend auf Schlüsselwertspeichern, die auch als Zeilenspeicher bezeichnet werden, in verschiedene Typen eingeteilt. Schlüssel- und Wertdaten sind in einer sortierten Reihenfolge organisiert. Darüber hinaus erleichtert es die Suche nach Daten, bietet jedoch keine Datenverwaltungs- oder Abfragefunktionen.
Daten, die in spaltenbasierten Speichern gespeichert sind, die auch als Tabellenspeicher bezeichnet werden, werden in Spalten sortiert, ähnlich wie Daten, die in Schlüsselwertspeichern gespeichert sind. Neben Datenverwaltungs- und Datenabfragefunktionen bieten spaltenbasierte Speicher eine Reihe weiterer Funktionen.
Dokumentbasierte Speicher speichern wie spaltenbasierte Speicher Daten in sortierten Listen von Dokumenten, ähnlich wie spaltenbasierte Speicher. Dokumentenspeicher hingegen sind vielseitiger, da sie verwendet werden können, um Transaktionen zu unterstützen und Versionen zu verfolgen.
Graphbasierte Speicher speichern wie dokumentbasierte Speicher Daten in sortierten Listen von Knoten und Kanten, ähnlich wie Daten in einem Dokument organisiert sind. Graphbasierte Stores hingegen können zusätzliche Features wie Joins und Paginierung anbieten.