NoSQL-Datenbanken: Die Debatte um ihre Verwendung für Benutzeranmeldedaten

Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken für Benutzeranmeldedaten wird viel diskutiert. Das Hauptargument gegen die Verwendung einer NoSQL-Datenbank ist die mangelnde Sicherheit, da NoSQL-Datenbanken nicht so sicher sind wie herkömmliche relationale Datenbanken. Die Verwendung einer NoSQL-Datenbank für Benutzeranmeldedaten bietet jedoch einige Vorteile. Der Hauptvorteil ist die Skalierbarkeit von NoSQL-Datenbanken. Sie können eine große Datenmenge viel besser verarbeiten als relationale Datenbanken. Ein weiterer Vorteil ist die Flexibilität von NoSQL-Datenbanken. Sie können leicht an die spezifischen Anforderungen einer Anwendung angepasst werden.

NoSQL-Datenbanken sind aufgrund ihrer Funktionalität, einfachen Entwicklung und Skalierbarkeit weit verbreitet. Echtzeit-Webanwendungen und Big Data gehören zu der wachsenden Zahl von Anwendungen, die sie verwenden. NoSQL-Datenbanken sind die Zukunft der Datenbankverwaltungssysteme . RDBMS werden normalerweise geschrieben, um nur strukturierte Daten mit SQL (Structured Query Language) zu speichern und abzurufen. Viele Branchen setzen NoSQL-Datenbanken ein, um einigen Geschäftsanwendungen mehr Flexibilität und Skalierbarkeit zu verleihen. NoSQL-Datenbanken bieten mit ihrem flexiblen und offenen Datenmodell eine effizientere Möglichkeit, Multimedia-Inhalte zu speichern. Dies ist eines der dringendsten Probleme, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind.

Ist Nosql gut für Benutzerdaten?

Nosql ist gut für Benutzerdaten, da es skalierbar, flexibel und einfach zu verwenden ist. Es kann große Datenmengen verarbeiten und verfügt über ein robustes Sicherheitsmodell.

Datenbank NoSQL-Systeme speichern Daten in Dokumenten und nicht in relationalen Datenbanken. Sie sind so konzipiert, dass sie anpassungsfähig, skalierbar und in der Lage sind, schnell auf die Anforderungen moderner Unternehmen in Bezug auf das Datenmanagement zu reagieren. Eine NoSQL-Datenbank kann als reine Dokumentendatenbank, Key-Value-Store-Datenbank, Wide-Column-Datenbank oder Graph-Datenbank klassifiziert werden. Schnell wachsende Global-2000-Unternehmen setzen zunehmend NoSQL-Datenbanken ein, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Die meisten relationalen Datenbanken werden trotz ihrer Einfachheit durch fünf Trends behindert, die technische Herausforderungen mit sich bringen, die unerschwinglich schwer zu lösen sind. Da relationale Datenbanken auf festen Datenmodellen basieren, haben sie einen großen Nachteil bei der Unterstützung der agilen Entwicklung. Ein NoSQL-Datenmodell ist eines, das in Bezug auf sein Anwendungsmodell definiert wurde.

Bei der Verwendung von NoSQL ist das Modell der Daten nicht statisch. Als De-facto-Format dient JSON, eine Abkürzung für Data Storage in a Document Oriented Database. Dadurch werden keine ORM-Frameworks mehr benötigt und die Anwendungsentwicklung wird rationalisiert. N1QL (ausgesprochen Nickel) ist eine leistungsstarke Abfragesprache, mit der SQL mithilfe von Couchbase Server 4.0 direkt aus JSON gelesen werden kann. Es unterstützt auch SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen sowie Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und andere Funktionen. Eine verteilte NoSQL-Datenbank ist eine ausgezeichnete Wahl, da sie auf Scale-out ausgelegt ist, keinen Single Point of Failure aufweist und überzeugende betriebliche Vorteile bietet. Mangelnde Verfügbarkeit wird zu einem immer ernsteren Problem, da mehr Kundeninteraktionen online über Web- und mobile Apps stattfinden.

Datenbankadministratoren werden feststellen, dass NoSQL-Datenbanken einfach zu verwenden, zu konfigurieren und zu skalieren sind. Sie wurden entwickelt, um Daten zu speichern, zu lesen und zu schreiben. Sie können in jeder Situation betrieben werden, einschließlich kleiner und großer Cluster, und können verwaltet und überwacht werden. Mit der Installation einer NoSQL-Datenbank ist keine zusätzliche Software erforderlich, um die Replikation zwischen Rechenzentren durchzuführen. Darüber hinaus ermöglicht es eine sofortige Notfallwiederherstellung über Hardware-Router – Anwendungen müssen nicht warten, bis die Datenbank ein Problem entdeckt, und müssen selbst darauf reagieren. Aufgrund seiner Flexibilität wird NoSQL immer beliebter für Web-, Mobil- und Internet-of-Things-Anwendungen.

Die beiden Haupttypen von NoSQL-Datenbanken sind dokumentorientiert und Schlüsselwert. Schlüsselwertspeicher verwenden eine Liste von Schlüsselwertpaaren anstelle von JSON- oder XML-Dateien, während dokumentorientierte Datenbanken beide Formate verwenden. Im Gegensatz zu NoSQL konzentrieren sich Big-Data-Workloads eher auf die schnelle Verarbeitung und Analyse großer Mengen unterschiedlicher und unstrukturierter Daten, was NoSQL zur besseren Wahl macht. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken verlassen sich NoSQL-Datenbanken nicht auf ein festes Schemamodell. NoSQL, das einfacher ist und weniger Code benötigt als herkömmliche Datenbanken , hat mehrere Vorteile. Der Nachteil von NoSQL ist, dass es weniger ausgereifte, weniger flexible Abfragen erfordert. Die Art von Abfrageabfragen macht sie weniger flexibel. Eine NoSQL-Datenbank ist nicht dafür ausgelegt, als NoSQL-Datenbank zu dienen. Die dokumentorientierte Architektur und die Schlüsselwertarchitektur einer NoSQL-Datenbank sind die beiden häufigsten Typen. Der Hauptunterschied zwischen dokumentenorientierten Datenbanken und Schlüsselwertspeichern besteht darin, dass dokumentenorientierte Datenbanken ausgereifter und flexibler sind, während Schlüsselwertspeicher weniger komplex und schneller zu verwenden sind. Unternehmen mit einer großen Datenmenge und einem Bedarf an Geschwindigkeit sollten NoSQL in Betracht ziehen.

Warum Nosql-Datenbanken für viele moderne Anwendungen hervorragend geeignet sind

Die aktuelle Datenbanklandschaft wird von einer Fülle unterschiedlicher Arten von Datenbanken dominiert, die für unterschiedlichste Zwecke eingesetzt werden können. Einige eignen sich besser zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten, während andere eher für andere Anwendungen geeignet sind. Eine NoSQL-Datenbank wie MongoDB ist häufig besser geeignet, um strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten zu speichern und zu modellieren. Dies liegt an ihrer anpassungsfähigen und skalierbaren Architektur. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken häufig schneller und einfacher zu verwenden als herkömmliche Datenbanken, wenn es um den Zugriff auf und die Bearbeitung von Daten geht. Obwohl NoSQL-Datenbanken in einer Vielzahl moderner Anwendungen nützlich sein können, sind sie nicht perfekt. Ihnen fehlt beispielsweise die Fähigkeit, dynamische Operationen durchzuführen, was sie für Anwendungen ungeeignet macht, die ACID-Eigenschaften erfordern. Wenn Ihre Anwendung außerdem langfristige Laufzeitflexibilität erfordert, ist eine NoSQL-Datenbank möglicherweise ungeeignet.

Wofür sind Nosql-Datenbanken am besten geeignet?

Aufgrund der Natur von NoSQL-Datenbanken können strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in einer Datenbank gespeichert und modelliert werden, im Gegensatz zu zwei oder mehr.

NoSQL-Datenbanken werden daher zukünftig von Entwicklern nicht mehr verwendet. Da wir die Zukunft erreichen, werden diese Datenbanken immer wichtiger, um populäre Anwendungen zu betreiben. Sie wissen vielleicht nicht, dass es einige beliebte Anwendungen gibt, die NoSQL-Datenbanken verwenden. Forbes begann 1996 als erste Wirtschaftspublikation mit der Veröffentlichung einer Website. Für die 140 Millionen Online-Benutzer von Forbes wurde MongoDB Atlas bereitgestellt, um die Anforderungen dieser Website zu erfüllen. Die Cloud-Infrastruktur der Publikation verschaffte ihr während der COVID-19-Pandemie mehr Flexibilität. BangDB wurde von Accenture als bevorzugte NoSQL-Datenbank für seine Lead-Scoring-Anwendung ausgewählt.

Eine NoSQL-Datenbank wie Cassandra ermöglicht es Facebook, den Messenger-Betrieb ohne Unterbrechung zu verwalten. Google Bigtable ist ein von Google bereitgestellter Dienst, der von einem der weltweit größten Online-Unternehmen verwendet wird, um Google Mail-Transaktionen zu unterstützen. Jede LinkedIn-Anwendung läuft auf der Espresso-Datenbank, was die Systemzuverlässigkeit garantiert. Laden Sie BangDB kostenlos herunter, um mehr zu erfahren und sofort zu sehen, ob es das Richtige für Sie ist.

MongoDB ist zusätzlich zu seiner Fähigkeit zur horizontalen Skalierung äußerst flexibel. Daher müssen Sie sich keine Gedanken über Datenverlust machen, wenn Sie dem System weitere Server hinzufügen. MongoDB unterstützt eine breite Palette von Abfragesprachen, einschließlich JavaScript und Java, was die Interaktion mit der Datenbank für Entwickler einfach macht. Da NoSQL-Datenbanken wie MongoDB flexibler und skalierbarer sein können als SQL-Datenbanken , haben NoSQL-Datenbanken eine Reihe von Vorteilen. Wenn Ihre Daten sehr strukturiert sind und ACID-Konformität erfordern, kann SQL eine gute Option sein. Wenn Ihre Datenanforderungen jedoch unklar oder Ihre Daten unstrukturiert sind, können Sie NoSQL in Betracht ziehen, wenn Sie Schwierigkeiten haben, festzustellen, was Sie benötigen. Im Gegensatz zu SQL-Datenbanken sind in NoSQL-Datenbanken keine vordefinierten Schemas erforderlich. MongoDB ermöglicht Ihnen in einigen Fällen eine horizontale Skalierung. Neben JavaScript und Java, die die Interaktion mit der Datenbank erleichtern, unterstützt MongoDB auch eine Reihe weiterer Abfragesprachen.

Mongodb: Die beliebteste Nosql-Datenbank

MongoDB ist die am weitesten verbreitete NoSQL-Datenbank und kann in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt werden. Das Erlernen von NoSQL-Datenbanken ist nicht erforderlich, da sie einfach zu erlernen sind und schnell und einfach an die Anforderungen der Daten angepasst werden können. MongoDB wird häufig in Echtzeit-Web- und Big-Data-Anwendungen eingesetzt.

Wofür ist Nosql nicht gut?

Darüber hinaus kann NoSQL keine dynamischen Operationen verarbeiten. Es kann nicht garantiert werden, dass es ACID-Eigenschaften hat. In diesen Situationen können Sie SQL-Datenbanken verwenden, z. B. bei Finanztransaktionen. Ebenso sollten Sie NoSQL vermeiden, wenn Sie ein hohes Maß an Laufzeitflexibilität bereitstellen müssen.

Es besteht großes Interesse an NoSQL-Technologien , aber es ist möglicherweise nicht die beste Wahl für Sie. Da Daten immer größer werden, gemessen an Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt, wird es immer beliebter, Anwendungsdaten in NoSQL-Datenbanken zu speichern. Das Beispiel von Uber zeigt, dass die richtige Passform manchmal schlecht passt, wenn es um Technologie geht. Der CTO von Etsy empfiehlt, eine kleine Anzahl bekannter Tools zu verwenden, die eine langfristige Funktionsfähigkeit der Software gewährleisten. MySQL war ihre erste Wahl, auch wenn sich die Daten nicht für RDSM eigneten.

Cassandra wurde als verteilte Datenbank mit automatischem Sharding und Replikation konzipiert, um eine hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit zu gewährleisten. Es ist in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten, und es hat ein hohes Maß an Parallelität. Cassandra verfügt auch über eine reichhaltige Abfragesprache, die eine anspruchsvolle Datenexploration ermöglicht. Die GCP-Datenbankdienste von Google sind in einer Vielzahl von Sprachen verfügbar. Einer dieser Dienste sind die NoSQL-Datenbankdienste , die einzigartig in ihrer Fähigkeit sind, große, dynamische Datensätze ohne festes Schema zu verarbeiten. Die frühe Datenspeicherung von Facebook erforderte eine relationale MySQL-Datenbank. Facebook-Ingenieure haben, inspiriert von dem Artikel über Google BigTable von Google, Cassandra entwickelt, einen Column-Family-Store, der auf der NoSQL-Datenbank von Facebook basiert.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Es gibt einen wachsenden Trend zu nicht relationalen Datenbanken, da sie eine bessere Leistung als herkömmliche Datenbanken bieten. Trotz dieser Vorteile gibt es einige Nachteile bei der Verwendung dieser Technologie in bestimmten Situationen. Die meisten NoSQL-Datenbanken werden nicht von ACID-Transaktionen unterstützt, was ein Problem für Anwendungen sein kann, die starke Konsistenzgarantien erfordern. Darüber hinaus haben NoSQL-Datenbanken keine standardisierte Struktur, was die Integration mit anderen Anwendungen erschwert.

Nosql für Benutzerdaten

Nosql-Datenbanken werden häufig zum Speichern von Benutzerdaten verwendet. Dies liegt daran, dass sie in der Regel skalierbarer und flexibler sind als herkömmliche relationale Datenbanken. nosql-Datenbanken können verwendet werden, um Daten in einer Vielzahl von Formaten zu speichern, darunter Schlüssel-Wert-Paare, dokumentorientiert und spaltenorientiert.

Es gibt zahlreiche Debatten darüber, welche Art von Datenbank besser ist. Im Rahmen dieses Kurses lerne ich, diese im konkreten Fall einzusetzen und situationsgerecht zu gestalten. Im Gegensatz zu Datenbanken wie DynamoDB, die einen geringen Wartungsaufwand haben können, erfordern andere wie Cassandra möglicherweise viel Arbeit. Wenn wir weiterhin dieselbe Datenbank verwenden möchten, könnten wir einen anderen Ansatz wählen. Darüber hinaus könnten wir die Datenbankebene auf irgendeine Weise einschränken, z. B. indem wir das Alter optional oder obligatorisch machen, während dieser Code im Backend eingegeben werden muss, bevor Abfragen ausgeführt werden können. Es wäre unnötig, den gesamten Tisch zu besetzen, und die Mehrzahl der Zellen wäre leer. Wenn wir nur zwei große Kunden haben, die diese Anforderungen erfüllen und die anderen gerne die Standardspalten verwenden, können wir die gemeinsamen in eine einzige Tabelle und die unterschiedlichen in eine separate unterteilen.

Unsere Flexibilität würde es uns ermöglichen, eine beliebige Anzahl von Kunden zu skalieren und zu unterstützen, mit denen wir zusammenarbeiten müssten. Eine der Lösungen besteht darin, für jeden Kunden unterschiedliche Strukturen zu haben. Ein Kunde mit der ID 1: Angenommen Angenommen, Kunde A ist aufgeführt als: 1. Claire, das Land: 1, der Kunde: A, die Telefonnummer: 077707070, die E-Mail-Adresse: [email protected], die Familiengröße: 3, und die Visumspflicht: ja,… Wir könnten auch eine NoSQL-Datenbank verwenden, die flexibel ist und kein starres Schema hat. Es wäre auch problematisch, weil wir sie alle abrufen und im Backend zu einer einzigen Datei zusammenfassen müssten.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Es gibt jedoch einige Nachteile von NoSQL-Datenbanken zum Speichern von Benutzerdaten. In erster Linie sind NoSQL-Datenbanken in Bezug auf benutzerfreundliche Funktionen nicht so ausgereift wie relationale Datenbanken. NoSQL-Datenbanken verarbeiten Daten aufgrund ihrer einzigartigen Speichermethoden auch langsamer als relationale Datenbanken.

Beste Datenbank für die Anmeldung

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da dies von den spezifischen Anforderungen der Anwendung abhängt. Einige beliebte Optionen für Datenbanksysteme , die für ein Anmeldesystem verwendet werden können, sind jedoch MySQL, PostgreSQL und MongoDB.

Arten von Nosql-Datenbanken

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

Beste Datenbank für Benutzerkonten

Die Oracle-Datenbank-Engine ist eine der drei am häufigsten verwendeten RDBMS/SQL-Datenbanken (weitere Einzelheiten folgen in einem späteren Abschnitt). Microsoft SQL Server ist ein Datenbankserver .

Jeder Datenbank muss ein Konto zugeordnet sein. Es gibt zwei Varianten: Datenbank-Benutzerkonten und Cloud-Datenbank-Benutzerkonten . Über Benutzerkonten ist nur eine Datenbank zugänglich. Alle Datenbanken sind über universelle Benutzerkonten zugänglich. Sie können Datenbankbenutzer erstellen, aktualisieren oder entfernen, indem Sie sich auf der Seite „Websites“ anmelden. Ab Plesk 12.0 können Sie die neue Remote-Datenbankverwaltungsfunktion verwenden, um den Zugriff auf eine Datenbank einzuschränken oder zuzulassen. Die Zugriffseinstellungen für jedes Datenbankbenutzerkonto werden eingerichtet.

Weitere Informationen zum Konfigurieren benutzerdefinierter Zugriffsregeln finden Sie im Abschnitt Benutzerdefinierte Zugriffsregeln. Passwörter für Datenbankbenutzerkonten müssen mindestens 5 Zeichen lang sein, dürfen keinen Benutzernamen enthalten und dürfen nicht mit ASCII-Zeichen ausgefüllt werden. Neu erstellten Datenbankbenutzern werden die Rollen „Lesen“ und „Schreiben“ zugewiesen. Nur lesenden oder nur schreibenden Zugriff erlauben, wenn Sie die entsprechende Rolle auswählen. Wenn Sie die Berechtigungen ändern, wird die Rolle Benutzerdefiniert. Gemäß den folgenden Standardberechtigungen sollte Microsoft SQL Server diese Funktionen haben. Es ist wichtig zu beachten, dass sich der Hosting-Provider das Recht vorbehält, diese Berechtigungen zu ändern.

Mongodb ist eine gute Wahl für unstrukturierte Daten

Wenn Sie Daten normalerweise nicht strukturieren, ist MongoDB eine ausgezeichnete Wahl. MongoDB ist sehr einfach zu verwenden und kann große Mengen an Lese- und Schreibverkehr verarbeiten, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für Hochleistungs-Computing macht.

Nosql-Datenbanken

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

Verschachtelte Systeme sind NoSQL-basierte Systeme, die nicht SQL-Datenbanken nachempfunden sind. Es wird ein Datenmodell erstellt, das sich von dem traditionellen Zeilen- und Spaltentabellenmodell unterscheidet, das in relationalen Datenbankverwaltungssystemen verwendet wird. Es gibt mehrere NoSQL-Datenbanken sowie sehr unterschiedliche Datenbanken. Die am häufigsten verwendeten Dokumentendatenbanken haben eine Scale-out-Architektur. Beispiele für Anwendungsfälle sind E-Commerce-Plattformen, Handelsplattformen und die Entwicklung mobiler Apps. Die folgende Tabelle vergleicht MongoDB und PostgreSQL sowie ihre Funktionen und Fähigkeiten. Datenbanktypen mit Spalten können den Wert einer Spalte schnell aggregieren.

Aufgrund der Art und Weise, wie sie Daten schreiben, ist es für sie schwierig, konsistent zu sein. Graphdatenbanken optimieren die Datenerfassung und -suche basierend auf den Beziehungen zwischen Datenelementen. Mehrere Tabellen können in SQL verknüpft werden, ohne dass der erforderliche Overhead entsteht.