NoSQL-Datenbanken: Zweispaltiges Design

Nosql-Datenbanken sind auf hohe Leistung, horizontale Skalierbarkeit und einfache Verwaltung ausgelegt. Sie werden oft in Big-Data-Anwendungen verwendet, wo traditionelle relationale Datenbanken Probleme haben. Eine zweispaltige Nosql-Datenbank ist eine Nosql-Datenbank, die zwei Spalten zum Speichern von Daten verwendet. Dies steht im Gegensatz zur traditionellen relationalen Datenbank, die mehrere Tabellen mit mehreren Spalten verwendet. Die zweispaltige nosql-Datenbank ist oft skalierbarer und einfacher zu verwalten als die herkömmliche Datenbank.

NoSQL geht neue Wege, indem es das relationale Modell überwindet und leistungsstarke Funktionen ermöglicht, die andernfalls nicht verfügbar oder schwer zu erreichen wären. Ein NoSQL-Datenbankspeicher oder -system ist eine Sammlung von Objekten, die jeweils durch ein Dokument, ein Diagramm, eine Spalte oder eine Zeile dargestellt werden. Dokumentenspeicher dienen im Wesentlichen als Datenschemata mit assoziativen Schlüsselpaaren und komplexen Datenschemata. Die Daten werden in Spaltenspeichern in Spalten organisiert, genau wie in einer relationalen Datenbank. Die Kapazität von Säulen liegt typischerweise im Bereich von unendlich. Komprimierung und Column-Store-Speicherung sind beides hervorragende Formen der Speicherung. Die Komprimierung ist äußerst effektiv, und die Spaltenspeicherung ist auch eine effiziente Methode zum Speichern von Daten.

Die Geschwindigkeit von Aggregationsabfragen ist im Vergleich zu relationalen Datenbanken höher. Da das Datendesign horizontal ist, sind OLTP-Apps nicht mit Columnar Stores kompatibel. Säulenspeicher bieten eine hocheffektive Lösung, sind jedoch nicht immer mit den natürlichen Einschränkungen verbunden. Spalten sind jedoch weniger konsistent, und Zeilen müssen mehrmals neu geschrieben werden, um Konsistenz zu gewährleisten. Aufgrund des Fehlens nativer Sicherheitsfunktionen sind alle NoSQL-Datenbanken anfälliger für Online-Angriffe. Wenn Cybersicherheit eine hohe Priorität hat, ist es am besten, ein relationales Modell zu verwenden oder Ihr Schema so zu definieren, dass es einfach zu aktualisieren ist.

Es können spaltenbasierte NoSQL-Datenbanken wie Cassandra, HBase und Hypertable verwendet werden.

Was ist die Nosql-Spaltendatenbank?

Diese Datenbanken sind für hochanalytische, komplexe Abfragen im NoSQL-Format konzipiert. Spaltenbasierte Datenbanken speichern wie relationale Datenbanken Daten nach Spalten statt nach Zeilen. Untergruppen werden durch Gruppieren von Spalten gebildet. Für diesen Datenbanktyp gibt es keinen festen Schlüssel- oder Spaltennamen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken speichern NoSQL-Datenbanken Daten in einem nicht-relationalen Format. Zu den Dokumenttypen gehören Schlüsselwerttypen, Breitspaltentypen und Diagrammtypen. Der Aufstieg von NoSQL-Datenbanken wurde durch einen starken Rückgang der Speicherkosten Ende der 2000er Jahre ausgelöst. Entwickler haben mit dieser Technologie viel Flexibilität, da sie es ihnen ermöglicht, große Mengen unstrukturierter Daten zu speichern. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertdatenbanken, Wide-Column-Stores und Graphdatenbanken sind einige der am häufigsten verwendeten NoSQL-Datenbanken . Eine Abfrage kann in weniger als einer Minute abgeschlossen werden, da kein Beitritt erforderlich ist. Die Anwendungsfälle reichen von den einfachsten (z. B. Finanzdaten) über aufwändigere (z. B. Speichern von IoT-Messwerten aus einer intelligenten Katzentoilette) bis hin zu amüsanteren.

In diesem Tutorial sehen wir uns an, wann es sinnvoll ist, auf NoSQL-Datenbanken umzusteigen, und warum Sie dies tun sollten. Darüber hinaus werden wir uns eingehend mit einigen häufigen Missverständnissen über NoSQL-Datenbanken befassen. MongoDB ist laut Datenbankentwicklern eine beliebte nicht relationale Datenbank. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie eine MongoDB-Datenbank abfragen, ohne etwas auf Ihrem Computer zu installieren. MongoDB-Datenbanken können in einem Cluster gespeichert werden. Nachdem Sie Ihren Cluster eingerichtet haben, wird Atlas zu Ihrem bevorzugten Datenrepository. Es gibt drei Möglichkeiten, eine Datenbank zu erstellen: im Atlas Data Explorer, in der MongoDB-Shell oder über Ihre bevorzugte Programmiersprache.

Im folgenden Beispiel wird der Beispieldatensatz von Atlas importiert. Eine NoSQL-Datenbank hat viele Vorteile, einschließlich der Möglichkeit, schnelle Abfragen auszuführen, flexible Datenmodelle zu verwenden und eine horizontale Skalierung durchzuführen. Data Explorer kann verwendet werden, um neue Dokumente einzufügen, vorhandene Dokumente zu bearbeiten und Dokumente zu löschen. Ein Aggregations-Framework ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Analyse von Daten. Dies ist die einfachste Art, Daten in Atlas und Atlas Data Lake zu visualisieren.

MongoDB ist eine äußerst beliebte Open-Source-Datenbank, da es sich um eine robuste, elastische und benutzerfreundliche Plattform handelt. Mit seiner Benutzerfreundlichkeit ist es die ideale Lösung für alle Anwendungen, die große Datenmengen erfordern, von kleinen Unternehmen bis hin zu großen öffentlichen Websites. Wer eine NoSQL-Datenbank mit einem ausgefeilteren Datenmodell sucht, sollte über Cassandra nachdenken. Da es über eine leistungsfähigere Datenstruktur verfügt, ist es ideal für umfangreiche Datenanalysen und datenintensive Anwendungen. MongoDB ist der klare Marktführer im NoSQL-Bereich und eine gute Wahl für alle, die eine flexible und skalierbare Datenbank aufbauen möchten.

Ist die Mongodb-Spalte eine Datenbank?

Die Cassandra- und HBase-Datenbanken sind Datenbanken mit großen Spalten . Eine Dokumentendatenbank besteht aus zwei Teilen: einem Schlüssel und einer als Dokument bezeichneten Datenstruktur. Dokumente können eine Vielzahl von Schlüssel-Wert-Paaren oder Schlüssel-Array-Paaren sowie verschachtelte Dokumente enthalten. Zu den Dokumentdatenbanken gehört MongoDB, eine Dokumentdatenbank.

Mongodb: Spalten, Datentypen und Felder

Die Spalte in MongoDB repräsentiert den Datenwert. Eine Datenbanktabelle beherbergt die Daten in Form von Feldern. Felder werden in der Tabelle nach den Spalten benannt, in denen sie erscheinen. Die erste Spalte einer Tabelle wird als id bezeichnet. Unabhängig vom Datentyp eines Felds ist sein Name immer gleich. Felder können im Allgemeinen jeden Datentyp enthalten.
Daten können in jedem Feld gespeichert werden. Ein Feld kann beispielsweise ein String, ein Array oder ein Dokument sein.
Jedes Feld in einer Tabelle hat einen eindeutigen Namen.

Welche der Nosql-Datenbanken bietet Spaltenspeicher?

Apache HBase, eine spaltenorientierte NoSQL-Datenbank, die mit Open Source erstellt wurde, basiert auf einem Open-Source-Betriebssystem. Es verwendet das Apache Hadoop-Framework. Mit HBase können Sie große Mengen an Daten mit geringer Dichte durch Komprimierung und Speicherung mithilfe von Spalten speichern, sodass Sie es für eine fehlertolerante, effiziente Datenspeicherung verwenden können.

Die Vorteile von Spaltendatenbanken

Da Spalten eher Daten als Zeilen enthalten, unterscheiden sich spaltenorientierte Datenbanken dadurch, dass sie keine Daten in Zeilen speichern. Die spaltenförmige Speicherung bietet mehrere Vorteile, einschließlich verbesserter Leistung und geringerer Speicheranforderungen. Die Verwendung einer spaltenorientierten Datenbank bietet mehrere Vorteile. Verbesserte Leistung: Spaltenbasierte Datenbanken sind schneller als herkömmliche zeilenbasierte Datenbanken, da sie Daten in Spalten speichern und somit schneller lesen können. Kompakte binäre Datenspeicherung: Eine spaltenorientierte Datenbank benötigt weniger Speicherplatz als eine zeilenbasierte Datenbank, da sie Daten in kompakter binärer Form speichern kann. Verbesserte Flexibilität: Eine spaltenorientierte Datenbank ist flexibler als eine zeilenbasierte Datenbank, da sie Daten in einer Vielzahl von Formaten speichern kann. Spalten sind nicht nur ein leistungsstarkes Datenspeichertool, sondern auch leistungsstarke analytische Datenbanken. Aufgrund ihrer höheren Leistung und geringeren Speicheranforderungen sind sie eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen, die eine schnelle Leistung und niedrige Speicherkosten erfordern.

Was ist eine einfache Nosql-Datenbank?

Daten werden in Dokumenten und nicht in Tabellen in NoSQL-Datenbanken gespeichert. Es wäre für uns bequemer, sie als „nicht nur SQL“ zu klassifizieren und sie dann in verschiedene Datenmodelle zu unterteilen. Eine NoSQL-Datenbank kann eine Reihe von Typen enthalten, darunter reine Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken.

NoSQL-Datenbanken können Daten in Dokumenten statt in relationalen Datenbanken speichern. Moderne Geschäftsanforderungen werden durch Datenverwaltungsplattformen erfüllt, die flexibel und skalierbar sind und schnell auf sich ändernde Anforderungen reagieren können. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken sind Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Die Global 2000 führt NoSQL-Datenbanken schnell ein, um geschäftskritische Anwendungen zu betreiben, und sie werden von Tag zu Tag weiter verbreitet. Aufgrund dieser fünf Trends können die meisten relationalen Datenbanken nicht damit umgehen. Die Datenbankspezialisierung ist ein großes Hindernis für die agile Entwicklung, da ihnen die für die agile Entwicklung erforderliche Flexibilität fehlt. Datenmodelle in NoSQL unterscheiden sich von Modellen in anderen Sprachen dadurch, dass sie durch Anwendungsmodelle definiert werden.

In NoSQL gibt es keine statische Definition, wie Daten modelliert werden sollen. JSON ist das De-facto-Standardformat für die Datenspeicherung in einer dokumentenorientierten Datenbank. Diese Frameworks reduzieren die Anzahl der erforderlichen Frameworks, vereinfachen die Anwendungsentwicklung und machen ORMs überflüssig. N1QL (ausgesprochen „Nickel“) ist eine leistungsstarke SQL-zu-JSON-Abfragesprache, die in Couchbase Server 4.0 eingeführt wurde. Es unterstützt nicht nur standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen, sondern auch Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und eine Vielzahl anderer Funktionen. Die betrieblichen Vorteile von NoSQL-Datenbanken, die eine Scale-out-Architektur verwenden und keinen Single Point of Failure benötigen, sind zahlreich. Da immer mehr Kundeninteraktionen online stattfinden, wird es immer wichtiger, eine stabile Website und mobile App zu unterhalten.

NoSQL-Datenbanken erfordern wenig bis gar keine Programmierkenntnisse, können konfiguriert und schnell skaliert werden. Sie wurden so konzipiert, dass sie eine Vielzahl von Medien aufnehmen können, vom Lesen über das Schreiben bis hin zur Aufbewahrung. Sie können in einer Vielzahl von Größenordnungen betrieben werden, einschließlich der Verwaltung und Überwachung von Clustern unterschiedlicher Größe. Es ist keine separate Software erforderlich, um Daten zwischen mehreren Rechenzentren in einer verteilten NoSQL-Datenbank zu replizieren. Darüber hinaus kann Anwendungen eine sofortige Notfallwiederherstellung über Hardware-Router garantiert werden, was bedeutet, dass sie nicht warten müssen, bis die Datenbank ein Problem entdeckt, bevor sie ihre eigene Wiederherstellung durchführen. In den heutigen Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Umgebungen werden zunehmend NoSQL-Datenbanken verwendet.

Diese Flexibilität kann ein großer Vorteil sein, wenn Sie Informationen zu Ihrer Datenbank aktualisieren oder hinzufügen müssen. Darüber hinaus verwenden SQL-Datenbanken normalerweise eine andere Methode zum Speichern von Daten als NoSQL-Datenbanken. Dies kann es einfacher machen, das zu finden, wonach Sie suchen, wenn Sie es am dringendsten benötigen.
NoSQL-Datenbanken bieten mehr Flexibilität bei der Datenverarbeitung. Die Anwendung kann gestartet werden, ohne dass der Benutzer das Schema angeben muss. Darüber hinaus haben Sie aufgrund der NoSQL-Datenbank die Freiheit, eine Vielzahl von Datentypen zu speichern. Wenn sich Ihre Anforderungen weiterentwickeln, können Sie weitere Typen hinzufügen.
Es ist eine gute Idee, diese Flexibilität beim Aktualisieren oder Hinzufügen von Daten zu Ihrer Datenbank im Hinterkopf zu behalten.

Was ist die einfachste Form eines Nosql-Systems?

Ein Schlüsselwertspeicher ist ein Beispiel für eine NoSQL-Datenbank in Aktion. Jedes Datenelement in der Datenbank wird als Schlüssel-Wert-Paar gespeichert, das aus einem Namen (oder Schlüssel) und einem Wert besteht.

Eine NoSQL-Datenbank hat eine hochflexible Speicherstruktur. Eine NoSQL-Datenbank hingegen kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten speichern. Dokumentdatenbanken sind Datenbanken, die Zeichenfolgen, Pfade oder URLs verwenden, um darin gespeicherte Dokumente zu identifizieren. Keine SQL-Datenbanken erfordern wenig bis gar keine Datenbankverwaltung und haben eine hohe Performance. Daten werden in Knoten und Kanten als Teil einer Graphdatenbank gespeichert. Ein Knoten ist eine Darstellung einer Person, eines Ortes oder einer Sache, und eine Kante ist eine Darstellung der Beziehung zwischen den Knoten. Zum Speichern von Daten in einer NoSQL-Datenbank werden Befehle wie GET, PUT und DELETE verwendet.

Nosql-Datenbanken sind eine gute Wahl zum Speichern großer Datenmengen

NoSQL-Datenbanken eignen sich ideal zum Speichern großer Datenmengen, die nicht das Wissen eines Datenbankadministrators erfordern. Beispielsweise könnte eine NoSQL-Datenbank verwendet werden, um Sensornetzwerkdaten zu speichern. Im Allgemeinen sind Schlüsselwertspeicher die einfachste Art von NoSQL-Datenbanken und werden häufig für Caching-Zwecke verwendet.

Was ist Nosql und seine Typen?

Nosql ist ein Datenbanktyp, der einen Schlüsselwertspeicher, Dokumentenspeicher, Spaltenspeicher oder ein Diagrammformat für die Datenspeicherung verwendet. Es ist eine leistungsstarke Alternative zum traditionellen relationalen Datenbankverwaltungssystem (RDBMS), das ein tabellarisches Format für die Datenspeicherung verwendet. Nosql-Datenbanken sind hochskalierbar und können einfach nach oben oder unten skaliert werden, um die Anforderungen der Anwendung zu erfüllen. Sie sind außerdem hochverfügbar und können problemlos auf mehrere Server repliziert werden. Nosql-Datenbanken sind ideal für Anwendungen, die eine hohe Leistung und Skalierbarkeit erfordern. Sie eignen sich auch gut für Anwendungen, die ein flexibles Datenmodell erfordern.

Es ist wichtig zu beachten, dass NoSQL-Datenbanken die Datenspeicherung nicht auf die gleiche Weise handhaben wie herkömmliche Datenbanken . Einfaches Design, eine nahtlose horizontale Skalierbarkeit und eine granulare Verfügbarkeitskontrolle sind nur einige der wichtigsten Merkmale von NoSQL. NoSQL hat zahlreiche Vorteile, aber auch Schwächen. Wenn es um das Transaktionsmanagement geht, wird normalerweise eine traditionelle Datenbank bevorzugt. Obwohl relationale Datenbanken immer noch für eine Vielzahl von Geschäftszwecken verwendet werden, gewinnen NoSQL-Datenbanken zum großen Teil aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit an Popularität. Noql-Datenbanken werden heute von Unternehmen aus allen Branchensegmenten verwendet, um ihre Echtzeit-Cloud-, Web- und Big-Data-Anwendungen zu verwalten. In einer NoSQL-Lösung haben alle Knoten denselben Eigenschaftssatz, was eine serverlose Peer-to-Peer-Architektur ermöglicht.

Neben der verbesserten Leistung bietet dieses Update kontinuierliche Verfügbarkeit und hervorragende Lese- und Schreibgeschwindigkeiten. Es gibt fünf Haupttypen von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Es besteht ein Mangel an idealen Variationen; Anstatt einen Typ einem anderen vorzuziehen, sollten Unternehmen einen Typ basierend auf ihren spezifischen Geschäftsanforderungen auswählen. Ein Schlüssel-Wert-Paar in NoSQL ähnelt konzeptionell Hash-Tabellen, da es einen eindeutigen Schlüssel und Zeiger auf ein bestimmtes Datenelement verwendet. DynamoDB, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB und Oracle BDB sind nur einige Beispiele für verfügbare NoSQL-Datenbanken. NoSQL-Datenbanken in Spalten sind prozedural aufgebaut, wobei die Spalten je nach Anwendung separat behandelt werden. Zu den Anwendungen, die typischerweise von solchen Datenbanken verarbeitet werden, gehören Business Intelligence, Data Warehouses und CRM-Systeme.

Zur Entscheidungsfindung kann eine NoSQL-Datenbank herangezogen werden, die multirelational ist und über ein Graphenmodell verfügt. Während der Speicherung werden Knoten verwendet, um Entitäten darzustellen, während Kanten Beziehungen darstellen. Das Herstellen von Beziehungen ist hier einfach, da die Daten bereits vorhanden sind. Der Großteil dieser Art von Datenbanken wird in Anwendungen wie sozialen Netzwerken und räumlicher Datenanalyse verwendet. Dokumentorientierte NoSQL-Datenbanken wie MongoDB verwenden dynamische Schemas zum Speichern von Dokumenten. In CouchDB wird ein JSON-Datenaustauschformat zum Speichern von Dokumenten verwendet, während in der Lösung ein JSON-Datenaustauschformat zum Indizieren, Transformieren und Kombinieren von Dokumenten verwendet wird. Oracle NoSQL Database enthält Schlüsselwert- und JSON-Tabellendatenmodelle und kann lokal oder über die Cloud bereitgestellt werden.

InfiniteGraph, eine spezialisierte Graphdatenbank, wurde für Graphdatenmodelle erstellt. Dies ist eine Cloud-basierte und skalierbare Lösung, die große Datenmengen unterstützt. Eine komplexe graphische oder wertbasierte Abfrage kann mit der Abfragesprache „DO“ ausgeführt werden. Die Lösung wird häufig in Branchensegmenten wie Gesundheitswesen, Telekommunikation, Cybersicherheit, Finanzen, Fertigung und Netzwerken eingesetzt.

Nosql-Datenbanken: Ein Überblick

Als NoSQL-Datenbanken werden Datenbankarchitekturen bezeichnet, die nicht auf traditionellen relationalen Datenstrukturen wie NoSQL beruhen. Eine NoSQL-Datenbank kann so beschrieben werden, dass sie Schlüsselwertspeicher, Wide-Column-Speicher und Diagramme enthält.

Nosql-Datenbank-Tutorial

Nosql-Datenbanken werden immer beliebter, da der Bedarf an Geschwindigkeit und Flexibilität wächst. Dieses Tutorial gibt Ihnen eine kurze Einführung in Nosql und wie Sie damit beginnen können. Nosql-Datenbanken unterscheiden sich von herkömmlichen relationalen Datenbanken dadurch, dass sie kein Schema verwenden oder Daten in einem tabellarischen Format speichern müssen. Dies ermöglicht einen viel schnelleren Datenabruf und ist ideal für Anwendungen, die Echtzeit-Datenzugriff erfordern.

Beispiele für Nosql-Datenbanken

Einige beliebte Beispiele für nosql-Datenbanken sind MongoDB, CouchDB und Cassandra. Diese Datenbanken werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet, da sie große Datenmengen effizient verarbeiten können.

NoSQL-Datenbanken speichern Daten in einem nicht relationalen Format wie MongoDB und nicht in einer relationalen Datenbank. Der NoSQL-Ansatz erfordert kein festes Schema, beinhaltet keine Verknüpfung und kann innerhalb weniger Minuten skaliert werden. Der Hauptzweck von NoSQL-Datenbanken besteht darin, große verteilte Datenspeicher mit enormen Speicheranforderungen zu erstellen. Unternehmen wie Twitter, Facebook und Google analysieren täglich Terabytes an Daten ihrer Nutzer. Eine NoSQL-Datenbank im verteilten Modus hat keine einzelne Steuereinheit oder Speicher, was bedeutet, dass es sich nicht um eine einzelne NoSQL-Datenbank handelt. Dadurch entfällt die Notwendigkeit mehrerer Datenbanken für die gleichen Daten, da die Bereitstellung und Verwaltung mehrerer Datenbanken entfällt. Der Vorteil einer verteilten Datenbank besteht darin, dass die Daten verfügbar bleiben, egal wie viele Kopien verwendet werden.

In Schlüsselwertspeichern wird alles als Schlüssel oder Wert bezeichnet. Column Family Stores speichern und verarbeiten riesige Datenmengen auf einer Vielzahl von Computern. Eine Dokumentdatenbank ist im Wesentlichen eine Sammlung von Versionen anderer Schlüsselwertsammlungen, die in einer Dokumentdatenbank gespeichert sind. Halbstrukturierte Dokumente werden ebenfalls in JSON gespeichert. Im Gegensatz zu Datenbanken wie SQL verfügen Datenbankdiagramme nicht über deklarative Abfragesprachenfähigkeiten auf hoher Ebene. Wenn Anfragen an diese Datenbanken gestellt werden, werden sie datenmodellspezifisch behandelt. RESTful-Schnittstellen sind eine Option für viele NoSQL-Plattformen.

Im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank, die sich durch lose zusammenhängende Tabellen auszeichnet, zeichnet sich eine Graphdatenbank durch multirelationale Strukturen aus. Eine Graphdatenbank soll mehrere Datenmodelle neben einem einzigen Backend handhaben. In der NoSQL-Welt wird viel über Multi-Model-Datenbanken geredet, und es besteht auch in Zukunft großes Interesse daran. Die beliebtesten Datenbanken sowie deren Fortschritte werden in einem Bericht aufgeführt, der unter http://db-engines.com/en/ranking verfügbar ist.

Ist Amazon ein Nosql oder SQL?

Die Tools zum Entwickeln von datenbankgesteuerten Anwendungen sind in relationalen Datenbanken verfügbar, aber sie basieren alle auf SQL und nicht auf anderen Skriptsprachen. Sie können die AWS Management Console, die AWS CLI oder die NoSQL WorkBench verwenden, um mit DynamoDB zu arbeiten und Ad-hoc-Aufgaben auszuführen.

SQL vs. Nosql

In SQL geschriebene Datenbanken sind vertikal skalierbar, während in NoSQL geschriebene Datenbanken horizontal skalierbar sind. Für SQL werden Datenbanktabellen verwendet, während für NoSQL-Datenbanken Dokument-, Schlüsselwert-, Diagramm- oder Breitspaltenspeicher verwendet werden. Eine SQL-Datenbank ist besser als eine NoSQL-Datenbank für mehrzeilige Transaktionen, während eine NoSQL-Datenbank besser für unstrukturierte Daten wie Dokumente oder JSON geeignet ist.

Es ist entscheidend, Daten zu verstehen, da sie sich auf alle Teilbereiche der Datenwissenschaft beziehen. Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) ist die häufigste Form der Datenspeicherung. Sie müssen die Sprache des DBMS verwenden, um mit ihm zu interagieren und zu kommunizieren. SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache, die zur Interaktion mit DBMSs verwendet wird. Ein weiterer Begriff, der in den letzten Jahren aufgetaucht ist, sind NoSQL-Datenbanken. Daten werden nicht in Tabellen und Datensätzen in einer nicht relationalen Datenbank gespeichert. Es ist somit für spezifische Anforderungen optimiert und auf maximale Leistung ausgelegt.

Zu den vier häufigsten Typen gehören Graphdatenbanken, spaltenorientierte Tabellen, dokumentorientierte Tabellen und Schlüssel-Wert-Paare. In Python kann eine dokumentenorientierte Datenbank wie MongoDB angezeigt werden. NoSQL-Datenbanken geben Ihnen im Wesentlichen mehr Kontrolle über Ihre Datenstruktur. SQL-Datenbanken hingegen sind starrer und haben weniger Flexibilität, wenn es um Datentypen geht. Als Anfänger sind SQL und NoSQL möglicherweise vorzuziehen. Sie sollten ein Programm basierend auf seinen Vor- und Nachteilen sowie den Daten, der Anwendung und dem Prozess auswählen, die seine Entwicklung erleichtern. Ich kann nicht sagen, dass SQL NoSQL oder der Art und Weise, wie es geschrieben ist, überlegen ist. Sobald Sie sich Ihre Daten anhören, haben Sie ein klares Bild davon, was für Sie am besten ist.