NoSQL-Datenbanken: Die Zukunft der Datenspeicherung?

Eine NoSQL-Datenbank (ursprünglich als „Nicht-SQL“ oder „nicht relational“ bezeichnet) bietet einen Mechanismus zum Speichern und Abrufen von Daten, der auf andere Weise als die tabellarischen Beziehungen modelliert wird, die in relationalen Datenbanken verwendet werden. Solche Datenbanken gibt es seit Ende der 1960er Jahre, der Name „NoSQL“ wurde jedoch erst im frühen 21. Jahrhundert geprägt, ausgelöst durch die Bedürfnisse von Web 2.0-Unternehmen. NoSQL-Datenbanken werden zunehmend in Big-Data-Anwendungen und im Cloud-Computing eingesetzt.

Eine NoSQL-Datenbank ist ein Datenbanktyp, der Daten nicht auf die gleiche Weise enthält wie relationale Datenbanken. Erläuterungen zu NoSQL-Datenbanken finden Sie in idiomatischen Sprach-APIs, deklarativen strukturierten Abfragesprachen und Query-by-Frage-Beispielen. Sie arbeiten als agile Software Engineers, weil sie sich schnell an veränderte Anforderungen anpassen können. Bis vor kurzem waren relationale Datenbanken der häufigste Datenbanktyp. NoSQL-Datenbanken ermöglichen nicht nur das Erstellen von Schemata auf der Grundlage verschiedener Datenmodelle, sondern sind auch flexibel und mehrsprachig. Das Erstellen von Anwendungen mit hohem Datenvolumen und geringen Latenz- oder Reaktionszeiten erfordert, dass sie so effizient wie möglich sind. Wenn ich keine NoSQL-Datenbank verwenden möchte:.

In einigen Anwendungen werden nur wenige Tabellen (oder Container) verwendet, deren Datenbeziehungen nicht über Referenzen modelliert werden. Datenbank NoSQL-Datenbanken wurden erstellt, um große Datenmengen mit angemessener Geschwindigkeit zu verarbeiten. Darüber hinaus ermöglichen diese Datenbanken Entwicklern, Code viel schneller zu schreiben. In NoSQL-Datenbanken wird die horizontale Skalierung als Prozess bezeichnet. Auf effizientere Weise können sie Daten präziser verarbeiten.

Was ist eine Nosql-Datenbank?

Es gibt viele verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Die beliebtesten NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra und Redis. MongoDB ist eine leistungsstarke dokumentenorientierte Datenbank, die einfach zu verwenden und skalierbar ist. Cassandra ist eine hochgradig skalierbare, spaltenorientierte Datenbank, die sich perfekt für die Verarbeitung großer Datenmengen eignet. Redis ist ein In-Memory-Schlüsselwertspeicher, der sich perfekt zum Speichern häufig aufgerufener Daten eignet.

NoSQL-Datenbanken speichern Daten in Dokumenten und nicht in Tabellen, die ähnlich wie relationale Datenbanken strukturiert sind. Moderne Datenmanagementanforderungen erfordern Flexibilität, Skalierbarkeit und schnelle Reaktion. Sie sind so konzipiert, dass sie sowohl flexibel als auch skalierbar sind. Es ist auch möglich, mit NoSQL eine reine Dokumentendatenbank, eine Key-Value-Store-Datenbank, eine Wide-Column-Datenbank und eine Graph-Datenbank zu erstellen. Über 2000 der 2000 größten Unternehmen weltweit integrieren NoSQL-Datenbanken schnell in ihre unternehmenskritischen Anwendungen. Mehrere Faktoren haben dazu beigetragen: Fünf große Trends stellen technische Herausforderungen dar, die in den meisten relationalen Datenbanken zu schwierig zu handhaben sind. Eine relationale Datenbank ist ein großes Problem, da sie für die agile Entwicklung schlecht geeignet ist, da sie ein festes Datenmodell hat.

Eine NoSQL-Implementierung verwendet das Anwendungsmodell, um das Datenmodell zu definieren. In NoSQL ist die Modellierung nicht statisch. Es wird das JSON-Format verwendet, das de facto das Format zum Speichern von Daten in einer dokumentenorientierten Datenbank ist. Dies ist vorteilhaft, da es ORM-Frameworks überflüssig macht und eine einfachere Anwendungsentwicklung ermöglicht. N1QL (ausgesprochen Nickel) wurde in Couchbase Server 4.0 als leistungsstarke Abfragesprache eingeführt, die SQL mit JSON verbinden kann. Es unterstützt nicht nur standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen, sondern auch Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und so weiter. Einer der überzeugendsten betrieblichen Vorteile von verteilten NoSQL-Datenbanken ist ihre Fähigkeit, skalierbar ausgeführt zu werden und keinen Single Point of Failure zu haben.

Aufgrund der zunehmenden Kundenbindung über Online- und mobile Apps wird die Verfügbarkeit zu einem immer größeren Problem. Die Implementierung, Konfiguration und Skalierung von NoSQL-Datenbanken ist einfach. Sie sollen für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, einschließlich Lesen, Schreiben und Speichern. Sie können auch zur Verwaltung und Überwachung von Clustern unterschiedlicher Größe sowie zur Verwaltung und Überwachung des Netzwerks verwendet werden. Die Replikation von Daten zwischen Datenbanken ist in eine verteilte NoSQL-Datenbank integriert, und dafür ist keine Software erforderlich. Darüber hinaus ermöglicht es eine sofortige Notfallwiederherstellung über Hardware-Router – Anwendungen können ihre eigene Notfallwiederherstellung durchführen, wenn die Datenbank ausfällt. Die NoSQL-Datenbanktechnologie entwickelt sich schnell zu einem Favoriten in den heutigen Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen.

Konsistenz ist die Fähigkeit, Daten konsistent zu speichern. Es stellt sicher, dass verschiedene Teile der Datenbank getrennt voneinander arbeiten können. Daten sind dauerhaft, wenn sie nicht verloren gehen oder in einer Weise verändert werden, die eine Wiederherstellung ihres vorherigen Zustands unmöglich machen würde. Die Popularität von NoSQL-Datenbanken ergibt sich aus einer Reihe von Vorteilen gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken . Wenn es um die groß angelegte Datenverarbeitung geht, sind sie kostengünstiger zu warten, effizienter zu skalieren und effizienter zu betreiben. Darüber hinaus bieten sie eine Reihe von Datenmodellen, die für eine bestimmte Anwendung möglicherweise besser geeignet sind.

Nosql-Datenbanken sind die neue Hotness

Eine NoSQL-Datenbank wird immer beliebter, um große Mengen an Textdaten zu speichern und traditionelle SQL-Datenbanken zu ersetzen. MongoDB und CouchDB sind zwei der beliebtesten Open-Source-NoSQL-Frameworks. Es gibt zahlreiche moderne Anwendungen, die eine leistungsstarke, flexible und skalierbare Datenbank erfordern, wie z. B. Mobile, Web und Gaming. NoSQL-Datenbanken eignen sich gut für diese Art von Anwendungen.

Was ist die Nosql-Datenbank anhand eines Beispiels erklären?

NoSQL ist ein wichtiges Werkzeug bei der Entwicklung von Echtzeit-Webanwendungen und Big Data. Twitter, Facebook und Google beispielsweise führen täglich ein Protokoll darüber, wie viele Benutzer sie haben. Eine NoSQL-Datenbank ist im Gegensatz zu SQL nicht nur eine Datenbank mit reinen SQL-Funktionen. Obwohl NoSQL besser als NoREL bekannt ist, wurde es schnell angenommen. Carl Strozz führte 1998 erstmals NoSQL-Konzepte ein.

Eine NoSQL-Datenbank muss keinem Schema folgen, um Daten zu verwalten. Das Hauptziel von NoSQL-Datenbanken besteht darin, große Datenmengen in verteilten Datenbanken zu speichern. Unternehmen wie Twitter, Facebook und Google verwenden NoSQL, um riesige Datenmengen zu speichern und Echtzeit-Webanwendungen zu erstellen. Eine Schlüsselwertdatenbank speichert und ruft Daten als Schlüsselwertpaar ab. In einer NoSQL-Datenbank wird dieser Datenbanktyp für Sammlungen, Wörterbücher, assoziative Array-Funktionen usw. verwendet. Dieser Dokumenttyp wird für Content-Management-Systeme, Blogging-Plattformen, Echtzeitanalysen und E-Commerce-Anwendungen verwendet. Die häufigsten Anwendungen für graphbasierte Datenbanken sind soziale Netzwerke, Logistik und räumliche Daten.

Wenn Sie CouchDB verwenden, können Sie Ansichten in MapReduce definieren. Die Garantieanforderung ist, dass ein verteilter Datenspeicher zwei von drei garantiert. Die Daten sollten auch nach der Ausführung einer Operation konsistent sein, um die Konsistenz zu wahren. Auch wenn die Kommunikation zwischen den Servern nicht stabil ist, sollte das System funktionieren.

Die wachsende Popularität von NoSQL-Datenbanken wird darauf zurückgeführt, dass sie extrem flexibel sind und sich schnell skalieren lassen. Sie sind aufgrund ihrer großen Kapazität zur Verarbeitung unstrukturierter Daten ideal für Big-Data-Anwendungen. NoSQL-Datenbanken können auch verwendet werden, um Daten in Anwendungen zu verwalten, die einen schnellen Zugriff auf Informationen erfordern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken verlassen sie sich zum Laden von Daten nicht auf ein herkömmliches Schema, sodass sie schnell geladen werden können. Schließlich eignen sich NoSQL-Datenbanken gut für Anwendungen, die einen Zugriff auf Daten mit geringer Latenz erfordern. Da sie einen anderen Ansatz für die Datenspeicherung verwenden, können sie eine Vielzahl von Daten auf vielfältige Weise verarbeiten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Was ist der Unterschied zwischen SQL und Nosql?

SQL-Datenbanken sind vertikal skalierbar, während NoSQL-Datenbanken horizontal skalierbar sind. Eine SQL-Datenbank ist eine tabellenbasierte Datenbank, während eine NoSQL-Datenbank aus Dokumenten, Schlüsseln, Diagrammen und breiten Spalten besteht. SQL-Datenbanken werden am besten für mehrzeilige Transaktionen verwendet, während NoSQL-Datenbanken am besten für unstrukturierte Daten wie Dokumente oder JSON verwendet werden.

Die strukturierte Abfragesprache (SQL) ist die beliebteste und am weitesten verbreitete Programmiersprache in Bezug auf ein relationales Datenbankverwaltungssystem. Daten in NoSQL können auf andere Weise als in Tabellenform gespeichert und abgerufen werden. Dies sind die Vor- und Nachteile von beiden sowie ein vollständiges Verständnis ihrer Vor- und Nachteile. SQL ist die beliebteste Programmiersprache für RDBMS und wird am häufigsten zum Speichern strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten verwendet, wobei NoSQL dafür am weitesten verbreitet ist. Abhängig von Ihren Anforderungen und Projektanforderungen ist es vorzuziehen, einen Drittanbieter zu verwenden. Ersteres konzentriert sich auf komplexe Abfragen mit Datenkonsistenz und ACID-Eigenschaften, während letzteres objektbasiert ist und eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten kann.

NoSQL-Datenbanken hingegen können schneller sein, insbesondere wenn es um die Speicherung von Schlüsselwerten geht. Darüber hinaus können NoSQL-Datenbanken zwar ACID-Transaktionen unterstützen, sind aber möglicherweise nicht vollständig in der Lage, sie zu unterstützen.

Warum Nosql-Datenbanken immer beliebter werden

Bei „NoSQL“ geht es trotz seines Namens um mehr als nur um Datenbanken ohne SQL. Es wurde ein neuer Datenbanktyp entwickelt, der Daten in JSON-Dokumenten speichert und nicht in herkömmlichen relationalen Datenbanken, die Daten in Tabellen mit Spalten und Zeilen speichern. NoSQL-Datenbanken werden aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Effizienz bei der Verarbeitung großer Datenmengen immer beliebter.
SQL hat eine schnellere Reaktionszeit als NoSQL. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass NoSQL-Datenbanken ACID-Transaktionen möglicherweise nicht vollständig unterstützen, was zu inkonsistenten Daten führt. Im Allgemeinen ist die Zeit, die zum Speichern von Schlüsselwerten benötigt wird, mit NoSQL schneller als mit SQL.

Was ist ein Nosql-Datenbankbeispiel?

Beliebt sind spaltenbasierte NoSQL-Datenbanken wie Cassandra, HBase und Hypertable.

Eine NoSQL-Datenbank speichert Daten nicht in einem relationalen Datenbankformat, sondern in einem nicht relationalen Format. NoSQL erfordert kein festes Schema, erfordert keine Joins und ist hochgradig anpassungsfähig. Eine NoSQL-Datenbank ist für verteilte Datenspeicher mit großem Speicherbedarf gedacht. Jeden Tag sammeln Unternehmen wie Twitter, Facebook und Google Terabytes an Benutzerdaten. Die Shared-Nothing-Architektur verteilter NoSQL-Datenbanken impliziert, dass die Datenbank keine einzelne Steuereinheit oder Speichereinheit hat. Dadurch entfällt die Notwendigkeit mehrerer Datenbanken zum Speichern derselben Daten. Der Vorteil der Verwendung einer verteilten Datenbank besteht darin, dass die Daten ständig verfügbar bleiben, unabhängig davon, ob sie auf mehrere Kopien verteilt sind oder nicht.

Der Zweck eines Schlüsselwertspeichers besteht darin, alles in Form eines Schlüssels und eines Werts zu speichern. Diese Art von Spaltenspeicher enthält sehr große Datensammlungen und wird von vielen Maschinen verwendet. Dokumentdatenbanken sind im Wesentlichen Versionen von zuvor verwendeten Schlüsselwertsammlungen, die aktualisiert wurden. Halbstrukturierte Dokumente werden in einer Vielzahl von Formaten gespeichert, einschließlich JSON. Im Gegensatz zu SQL, das eine deklarative Abfragesprache auf hohem Niveau bietet, ist dies bei Graphdatenbanken nicht der Fall. Anstatt diese Datenbanken zu durchsuchen, basiert eine Abfrage auf dem gewählten Datenmodell. Über viele NoSQL-Plattformen kann über RESTful-Schnittstellen auf Daten zugegriffen werden.

Eine analytische Graphdatenbank ist im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank von Natur aus mehrstufig. Graphdatenbanken ermöglichen die Integration mehrerer Datenmodelle und die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Datentypen. Multi-Modell-Datenbanken sind ein neues Gebiet in NoSQL und werden bald viel Aufmerksamkeit erhalten. Das Ranking der beliebtesten Datenbanken und deren Fortschritt ist unter http://db-engines.com/en/ranking verfügbar.

Die Vor- und Nachteile der Verwendung einer Nosql-Datenbank

NoSQL-Datenbanken haben erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen SQL-Datenbanken. Neben Big Data und Echtzeitanwendungen sind sie aufgrund ihrer Skalierbarkeit und Performance ideal für High-Performance-Workloads. Neben Webanwendungen sind sie beliebt für den schnellen Datenzugriff.
Eine NoSQL-Datenbank kann neben fehlender Standardisierung und fehlender klarer Abfragesprache eine Reihe von Nachteilen aufweisen. Diese Nachteile können jedoch gemildert werden, wenn man eine NoSQL-Datenbank verwendet, da sie eine bessere Leistung und Skalierbarkeit aufweist.

Nosql-Datenbank-Tutorial

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. Sie können schneller und skalierbarer sein als relationale Datenbanken, aber es kann auch schwieriger sein, mit ihnen zu arbeiten.
Wenn Sie mehr über NoSQL-Datenbanken erfahren möchten, stehen Ihnen online zahlreiche Ressourcen zur Verfügung. Dieses NoSQL-Datenbank-Tutorial von MongoDB ist ein großartiger Ausgangspunkt. Es behandelt die Grundlagen dessen, was eine NoSQL-Datenbank ist, wie sie sich von einer relationalen Datenbank unterscheidet und wie man mit der Verwendung einer solchen beginnt.

Nichtrelationales Datenmanagement, wie z. B. eine NoSQL-Datenbank, erfordert kein Schema und ist einfach zu skalieren. In diesem Tutorial lernen Sie einige Grundlagen von NoSQL kennen. NoSQL-Datenbanken sind beliebt bei Internetgiganten wie Google, Facebook, Amazon und anderen, die mit riesigen Datenmengen umgehen. Carlo Strozzi prägte 1998 den Begriff „NoSQL“, um eine Datenbank zu beschreiben, die keine Daten im Dateiformat enthielt. Eric Evans prägte den Begriff 2009 und beschreibt, wie nicht relationale Datenbanken immer beliebter werden. Zwischen 2009 und 2010 wurde eine ganze Reihe von NoSQL-Konferenzen abgehalten. Die NoSQL East Conference fand letztes Jahr in Atlanta statt.

Die Vorteile des Lernens von Nosql

Die Einführung von NoSQL-Datenbanken wird durch ihre Skalierbarkeit und Fähigkeit zur Verarbeitung großer Datensätze vorangetrieben. EdX bietet in Zusammenarbeit mit führenden Persönlichkeiten auf dem Gebiet der Datenwissenschaft und -technologie eine Reihe von Kursen an, die die Grundlagen von NoSQL-Datenbanken abdecken. Sie können lernen, DynamoDB zum Erstellen von NoSQL-Anwendungen und SQL von AWS zu verwenden. Da MongoDB auf dem NoSQL-Dokumentenspeichermodell basiert, ist es eine einfach zu erlernende Datenbank.

Beste Nosql-Datenbank

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da dies von den spezifischen Anforderungen der Anwendung abhängt. Zu den beliebtesten NoSQL-Datenbanken gehören jedoch MongoDB, Cassandra und HBase.

CyLabDB verbessert die Leistung Ihrer bestehenden Infrastruktur auf eine Weise, die es Ihnen ermöglicht, mehr als je zuvor damit zu tun. Durch die Verwendung dieses NoSQL können Sie die beste Leistung Ihrer Infrastruktur für Workloads mit hohem Durchsatz und geringer Latenz erzielen. Erfahren Sie, wie ScyllaDB in großem Umfang funktioniert, um anspruchsvolle Schlüsselwert- und Spaltenanwendungsfälle zu unterstützen. Es ist eine der beliebtesten NoSQL-Datenbanken.

Im Gegensatz dazu müssen MySQL-Datentypen gemäß der MySQL-Definition definiert werden. Die Designeinschränkungen von MySQL machen die Verwendung weniger flexibel. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Cassandra und Redis beim Umgang mit großen Mengen unstrukturierter Daten effizienter als MySQL. Datenbank-NoSQLs sind aufgrund ihrer Designbeschränkungen flexibler als MySQL und bieten mehr Flexibilität im Design. Datenbank NoSQL verwendet eine andere Abfragesprache als MySQL, das auf SQL basiert und keine Standard-Abfragesprache verwendet. Eine NoSQL-Datenbank kann unbegrenzte Mengen an unstrukturierten Daten in jedem Format und mit jedem Datentyp speichern. Außerdem hat es die Möglichkeit, den Datentyp unterwegs zu ändern. In dieser Datenbank werden dokumentenbasierte Datenbanken verwendet. Dadurch ist es nicht erforderlich, den Datentyp im Voraus festzulegen.

Ist Kassandra besser als Mongodb?

Trotz der Tatsache, dass sowohl Cassandra als auch MongoDB kein Schema haben, ist MongoDB besser, weil es mehr Flexibilität bietet. Die in der Abfrage verwendete Sprache wird im Folgenden angegeben. Die Auswahl einer Programmiersprache hängt von der Erfahrung des Benutzers, den Projektanforderungen (z. B. Umgang mit großen Datensätzen und erwarteten Arten von Abfragen) und den verfügbaren Frameworks ab.

Liste der Nosql-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Modell von SQL-Datenbanken verwenden. NoSQL-Datenbanken sind oft schneller und skalierbarer als SQL-Datenbanken und werden oft für Big Data und Echtzeit-Webanwendungen verwendet. Einige beliebte NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra und Redis.

NoSQL-Datenbanken sind für die Verwendung in großen Systemen konzipiert, die misstrauisch sind. NoSQL-Datenbanken verwenden nicht dieselben Arten von Datenstrukturen wie relationale Datenbanken. Die Produkte erhielten aufgrund ihrer hervorragenden Kundenzufriedenheitsbewertungen eine Top Rated-Auszeichnung. Diese Liste basiert ausschließlich auf Bewertungen; Es gibt keine bezahlte Platzierung und Analystenmeinungen sind irrelevant. Die MongoDB NoSQL-Datenbank ist ein Open-Source-Datenstrukturserver, der im Arbeitsspeicher ausgeführt werden kann. Amazon DynamoDB ist eine Amazon Web Services-Datenbank, die mit nichts verknüpft oder hierarchisch ist. Microsoft Azure Cosmos DB ist eine Big-Data-Analyseplattform, die vom Softwaregiganten entwickelt wurde.

MarkLogic Server ist eine Datenbank mit mehreren Modellen, die sowohl NoSQL- als auch Enterprise-Datenverwaltungsfunktionen bietet. Die Echtzeit-Datenplattform von Aerospike zielt darauf ab, Unternehmen in die Lage zu versetzen, bei Milliarden von Transaktionen sofort zu handeln und gleichzeitig den Serverbedarf um bis zu 80 % zu senken. Der Google Cloud Bigtable NoSQL-Datenbankdienst ist vollständig verwaltet und skalierbar und bietet eine Verfügbarkeit von 99,999 % für eine Vielzahl von Workloads. Amazon DocumentDB ist eine sichere Cloud-basierte Datenbank, mit der Sie Daten teilen, speichern, abfragen und speichern können. Es gibt weitere Möglichkeiten zum Speichern und Abrufen von Daten in NoSQL-Datenbanken. Tabellenlose Modelle erleichtern deren Verwaltung. Mithilfe von NoSQL-Datenbanken können Sie bestimmte Datenmodelle optimieren, um die bestmögliche Leistung zu erzielen.

Es wird immer üblicher, verteilte Systeme zu installieren, die kostengünstige Speicher- und Verarbeitungsleistung verbrauchen. Datenbank NoSQL kann große Datenmengen flexibel speichern. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken verwenden NoSQL-Datenbanken keine tabellarischen Beziehungen. Aufgrund mangelnder Kenntnisse kann es teurer sein, ein NoSQL-Produkt zu warten.

SQL oder Nosql?

Obwohl es zahlreiche Tools zum Entwickeln von datenbankgesteuerten Anwendungen in relationalen Datenbanken gibt, verwendet keines davon SQL. Mit der AWS Management Console, der AWS CLI oder der NoSQL WorkBench können Sie eine Verbindung zu DynamoDB herstellen und Ad-hoc-Aufgaben in der AWS Management Console, der Amazon Web Services CLI oder der Amazon Web Services NoSQL WorkBench ausführen . Dieser Artikel beschreibt die verschiedenen Arten von NoSQL-Datenbanken mit ihren unterschiedlichen Eigenschaften, Vor- und Nachteilen und gibt einen Überblick. NoSQL-Datenbanken umfassen Schlüsselwert-, spaltenbasierte, dokumentbasierte und graphbasierte Datenbanken. Es stehen mehrere NoSQL-Datenbanken zur Verfügung, darunter MongoDB, Apache HBase und Cassandra. Es ist einfach, reale Web- und Geschäftsanwendungen mit NoSQL horizontal zu skalieren.

Nosql vs. SQL

SQL, auch Programmiersprache genannt, wird in relationalen Datenbanken verwendet. Wenn eine relationale Datenbank Datensätze aus Zeilen und Tabellen mit logischen Verbindungen zwischen ihnen erstellt, wird sie als Tabellendatensatz bezeichnet. SQL wird normalerweise verwendet, um NoSQL-Datenbanken zu beschreiben, da sie nicht relational sind.

Die Grundlage aller Teilbereiche der Data Science sind Daten. Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) ist die am häufigsten verwendete Methode zum Speichern von Daten. Um mit einem DBMS zu interagieren und zu kommunizieren, muss seine Sprache verwendet werden. SQL (Structured Query Language) ist die Sprache, die für die Interaktion mit DBMS verwendet wird. Im Bereich der Datenbanken wurde kürzlich ein neuer Begriff eingeführt: NoSQL-Datenbanken. Das Hauptmerkmal von NoSQL-Datenbanken, wie z. B. nicht relationalen Datenbanken, besteht darin, dass sie Daten nicht in Tabellen oder Datensätzen speichern. Die Datenhaltungsstruktur wird bedarfsgerecht optimiert, statt entworfen.

Es gibt vier Arten von Datenbankmodellen: spaltenorientierte, dokumentorientierte, Schlüssel-Wert-Paare und Diagrammdatenbanken. Dokumentorientierte Datenbanken wie MongoDB sind in Python zu finden. Eine NoSQL-Datenbank erleichtert im Wesentlichen die Strukturierung Ihrer Datenstruktur. SQL-Datenbanken hingegen sind starrer aufgebaut und in Bezug auf die Datentypen weniger flexibel. Wenn Sie zum ersten Mal SQL und NoSQL lernen möchten, ist der SQL-Kurs möglicherweise die beste Wahl. Jeder von ihnen hat zahlreiche Vor- und Nachteile, und Sie sollten sie alle berücksichtigen, wenn Sie eine Entwicklungsumgebung auswählen, die auf Ihren Daten, Ihrer Anwendung und Ihrer Fähigkeit basiert, den Entwicklungsprozess zu vereinfachen. Obwohl SQL besser sein kann als NoSQL und die Art und Weise, wie es implementiert wird, kann ich nicht sagen, dass es das Beste ist. Um die beste Entscheidung zu treffen, müssen Sie auf Ihre Daten hören.

Nosql Mongodb

MongoDB ist ein leistungsstarkes dokumentenorientiertes Datenbanksystem. Es verfügt über eine indexbasierte Suchfunktion, die das Abrufen von Daten schnell und einfach macht. MongoDB bietet auch eine Skalierbarkeitsfunktion, die es ermöglicht, große Datenmengen zu verarbeiten.

MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die Daten in einem JSON-Format speichert und weit verbreitet ist. Die hohe Leistung, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit von MongoDB ist vergleichbar mit anderen Datenbankskript-/Abfragesprachen wie SQL, Oracle und Oracle. In diesem Kapitel lernen Sie NoSQL, seine Typen und Vorteile und seine Verwendung kennen.

Welche Art von Nosql ist Mongodb?

Dokumentdatenbanken verwenden eine als Dokument bezeichnete Struktur, um jeden Schlüssel einem bestimmten Dateityp zuzuordnen. Ein Dokument kann je nach Dokumenttyp viele verschiedene Schlüssel-Wert-Paare oder sogar mehrere Schlüssel-Array-Paare haben. Dokumentendatenbanken werden in MongoDB gespeichert.

Die Vorteile von Mongodb

Dokumentmodelle von MongoDB eignen sich gut für Hochleistungsoperationen wie MapReduce, da sie einfach neue Datentypen hinzufügen und ein hohes Maß an Flexibilität bieten.
MongoDB ist aufgrund seiner Skalierbarkeit und Leistung auch gut für große Datenanwendungen geeignet. Darüber hinaus ist MongoDB Open Source, sodass es einfach zu ändern und zu erweitern ist.

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind ein Datenbanktyp, der nicht das traditionelle tabellenbasierte relationale Modell verwendet. Stattdessen wird ein schemafreies Modell verwendet, das flexibler und einfacher zu skalieren ist.

Die NoSQL-Datenbankbranche wuchs in den späten 2000er Jahren mit einem Fokus auf Skalierung, schnellen Abfragen und einfacherer Programmierung. NoSQL-Datenbanken sind einfach zu handhaben, da sie über flexible Datenmodelle verfügen, horizontal skalieren und einfach an neue Anforderungen angepasst werden können. Relationale SQL-Datenbanken (Structured Query Language) haben typischerweise starre, komplexe, tabellarische Schemata und erfordern eine umfassende vertikale Skalierung. ACID-Transaktionen mit mehreren Dokumenten können jetzt in MongoDB 4.0 ausgeführt und in MongoDB 4.2 über einen Cluster gestreckt werden. Die Top-3-Datenmodelle sind in den Top-3-Datenmodellen zusammengefasst. Die Hauptfunktion von NoSQL-Datenbanken besteht eher darin, Abfragen zu optimieren, als Datenduplizierung zu reduzieren. Einige Nr.

NoSQL-Datenbanken können auch komprimiert werden, um den Speicherbedarf zu reduzieren. Graphdatenbanken können beispielsweise für die Analyse von Beziehungen nützlich sein, liefern aber möglicherweise nicht die Informationen, die Sie für Ihre tägliche Routine benötigen. Das Whitepaper Where to Use MongoDB hilft Ihnen dabei, festzustellen, ob MongoDB oder eine andere Datenbank für Ihre Zwecke geeignet ist. MongoDB Atlas ist eine der am einfachsten zu erlernenden NoSQL-Datenbanken . Die MongoDB University bietet kostenlose Online-Schulungen zum Erlernen von MongoDB.