Nosql-Abfragen sind schneller als relationale – hier ist der Grund

Nosql-Abfragen sind aus mehreren Gründen schneller als relationale. Erstens sind nosql-Datenbanken im Allgemeinen skalierbarer als relationale Datenbanken. Dies bedeutet, dass sie eine größere Anzahl gleichzeitiger Benutzer und mehr Daten ohne Leistungseinbußen verarbeiten können. Zweitens verwenden nosql-Datenbanken oft ein einfacheres Datenmodell als relationale Datenbanken. Dies bedeutet, dass sie den Overhead komplexer Join-Operationen vermeiden können. Schließlich sind nosql-Datenbanken oft so konzipiert, dass sie auf handelsüblicher Hardware ausgeführt werden können, die normalerweise billiger und skalierbarer ist als die High-End-Hardware, die zum Ausführen einer relationalen Datenbank erforderlich ist.

NoSQL-Systeme sind normalerweise nicht in der Lage, eine relationale Algebra oder eine hochstrukturierte Abfragesprache bereitzustellen. Viele Anwendungsfälle sind mit NoSQL-Lösungen einfach zu lösen, da sie auf einer Vielzahl neuartiger Strukturen aufbauen. Konsistenzgarantien und Plattenlayoutspezifikationen sind in einem herkömmlichen RDBMS nicht erforderlich. Es ist üblich, dass Lösungen aufgeteilt und horizontal skaliert werden (nicht so einfach mit SQL!). Infolgedessen verringern sequentielle Lesevorgänge die Schreibverstärkung der Festplatte und verbessern die Festplattenleistung. Wenn Sie es jedoch nicht benötigen, ist SQL Server im Allgemeinen ausreichend, sofern Sie dies nicht tun. Die Verwendung des richtigen Tools für die richtige Aufgabe kann dazu führen, dass PostgreSQL oder MySQL immer häufiger verwendet werden.

Normale SQL-Datenbanken speichern Daten in logischen Tabellen und nicht in redundanten Daten, da es sich um normalisierte Datenbanken handelt. SQL-Datenbanken übertreffen in diesem Fall NoSQL-Datenbanken beim Verbinden, Abrufen von Daten, Durchführen von Abfragen usw.

Viele der Vorteile von NoSQL-Datenbanken ähneln denen von relationalen Datenbanken. Eine NoSQL-Datenbank ist sehr vielseitig in Bezug auf ihre Datenmodelle, Skalierbarkeit, Abfragegeschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Das Schema in NoSQL-Datenbanken ist normalerweise sehr flexibel.

Eine NoSQL-Datenbank wurde speziell für die Verarbeitung von Datenmodellen erstellt und verfügt über Schemata, die zum Erstellen moderner Anwendungen verwendet werden können. Eine NoSQL-Datenbank kann so erstellt werden, dass sie die Anforderungen von Benutzern in großem Umfang erfüllt, ohne dass sie dafür mit wenig oder gar keinem Aufwand zu tun haben.

Eine NoSql-Datenbankimplementierung ist einfach und verwendet normalerweise billige Server, um die riesige Menge an Daten und Transaktionen zu bewältigen, während eine RDBMS-Datenbank teuer ist und die Verwendung großer Server und Speichersysteme erfordert. Daher kann das Speichern und Verarbeiten von Daten in NoSQL deutlich kostengünstiger sein als in RDBMS.

Warum sind Nosql-Datenbanken schneller?

Nosql-Datenbanken sind schneller, weil sie nicht durch die starre Struktur herkömmlicher relationaler Datenbanken eingeschränkt sind. Sie können einfach skaliert werden, um den Anforderungen moderner Anwendungen gerecht zu werden. Darüber hinaus können nosql-Datenbanken problemlos in andere Systeme integriert werden, was ihre Geschwindigkeit und Effizienz weiter erhöht.

Aufgrund dieser Einschränkung kann die Skalierbarkeit stark beeinträchtigt werden, wenn die Datenbank größer wird oder die Daten immer komplexer werden. NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und Cassandra sollen jedoch flexibel sein und eine schnelle Änderung und Dateneingabe ermöglichen.
Darüber hinaus bietet NoSQL eine Reihe von Vorteilen in Bezug auf Einfachheit. Die überwiegende Mehrheit des Codes, der zum Implementieren und Verwenden von RDMS erforderlich ist, ist nicht trivial. Herkömmliches RDMS hingegen erfordert eine erhebliche Menge an Code, um zu funktionieren, während NoSQL weniger als die Hälfte des Aufwands erfordert.
Neben der einfachen Wartung hat NoSQL noch einige weitere Vorteile. Es kann schwierig sein, ein RDMS täglich zu warten, was häufige Codebasis-Updates erforderlich macht. Im Gegensatz dazu sollen NoSQL-Datenbanken einfacher aktualisiert werden können, wobei Updates normalerweise nur wenige Änderungen an der Datenbankkonfiguration erfordern.
Mit NoSQL können Sie die Skalierbarkeit, Flexibilität und Wartung Ihrer Daten erheblich erweitern. Es gibt jedoch ein paar Nachteile. Aufgrund der Einschränkungen von NoSQL-Datenbanken können sie nicht eigenständig skaliert werden.

Warum ist Nosql besser als eine relationale Datenbank?

Es ist unmöglich, den Single Failure Point einer NoSQL-Datenbank zu erreichen. Wenn eine relationale Datenbank ausfällt, dann nur an einem einzigen Punkt. Eine NoSQL-Datenbank kann große Datenmengen in einem sehr hohen Volumen verarbeiten. Daten in NoSQL-Datenbanken können mit moderater Komplexität gehandhabt werden.

Es ist entscheidend, die geeignete Datenbank für Ihr Projekt auszuwählen, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Viele NoSQL-Datenbanken, wie die von Amazon, basieren auf niedrigdimensionalen Datenstrukturen. DynamoDB hat im Vergleich zu anderen Datenbanken ein weniger strukturiertes Design. Da es kein definiertes Schema gibt, ist die Möglichkeit, Schemas zu ändern, größer. Dadurch ist es ideal für Projekte, die eine ständige Änderung der Datenstruktur erfordern. Die Einschränkungen des CAP-Theorems werden von Datenbankmodellen wie ACID und BASE auf unterschiedliche Weise angegangen. Datenbanksysteme mit NoSQL-Features zeichnen sich durch ihre hohe Verfügbarkeit aus. Wenn Sie ein flexibles Schema benötigen oder viele Daten haben, sollten Sie Amazon DynamoDB als NoSQL-Datenbank in Betracht ziehen.

Warum Nosql schneller ist

Nosql-Datenbanken sind oft schneller als ihre relationalen Gegenstücke, da sie skalierbarer sind und große Datenmengen effizienter verarbeiten können. Darüber hinaus sind nosql-Datenbanken oft flexibler in Bezug auf ihre Datenmodelle, was die Arbeit mit ihnen erleichtern kann.

Es verwendet eine Master-Slave-Architektur sowie einen primären und einen sekundären Server für eine primäre und eine sekundäre Domäne. Der Primärserver liest Daten von allen Knoten, während der Masterserver auf sie schreibt. Bei einem Failover wird der sekundäre Server zum primären Server.
Die schreibintensive Natur von Cassandra konkurriert mit dem Modell von MongoDB, das auf einem einzelnen beschreibbaren primären Knoten pro Replikatsatz basiert. Die Leistung von Cassandra wird auf diese Weise verbessert, da sie bei zahlreichen gleichzeitigen Schreibvorgängen effizienter arbeiten kann. Cassandra verwendet wie viele andere Cloud-Dienste eine Master-Slave-Architektur, was bedeutet, dass sowohl primäre als auch sekundäre Server zum Lesen und Schreiben auf allen Knoten verwendet werden. Es ist aufgrund seiner Master-Slave-Architektur und der Tatsache, dass es viele gleichzeitige Schreibvorgänge verarbeiten kann, eine großartige Wahl für ein schreibintensives System.

Warum ist Nosql skalierbarer?

Die Architektur der NoSQL-Datenbank ist horizontal ausgerichtet. Mit Sramping können Sie mehr Datenverkehr verarbeiten, was zu einer Erhöhung der Server in Ihrer NoSQL-Datenbank führt. Die Fähigkeit zur horizontalen Skalierung ist größer als die Fähigkeit zur vertikalen Skalierung, was NoSQL-Datenbanken zur beliebtesten Wahl für große und sich häufig ändernde Datensätze macht.

Skalierbarkeit ist die Fähigkeit, extrem große Datenbanken mit hohen Anforderungsraten und geringer Latenz zu unterstützen. Bei hochvolumigen Websites wie eBay, Amazon, Twitter und Facebook sind Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit gefragt. Wenn Sie mehrere Instanzen gleichzeitig auf demselben Server ausführen können, verwenden Sie die horizontale Skalierung.

Warum Nosql-Datenbanken die bevorzugte Wahl für große oder sich ständig weiterentwickelnde Datensätze sind.

Wenn NoSQL-Datenbanken horizontal ausgeführt werden, sind sie in der Regel in der Lage, einen Anstieg des Datenverkehrs einfach durch Hinzufügen weiterer Server zu bewältigen. Mit der Fähigkeit zu erweitern und viel leistungsfähiger zu werden, werden NoSQL-Datenbanken weithin als bevorzugte Plattform für große oder sich ständig ändernde Datensätze angesehen.
Da Daten auf mehrere Maschinen verteilt werden, können einfache Standardmaschinen die CPU-Leistung sowohl erhöhen als auch verringern. Maschinen sind nicht erforderlich. Die Anzahl der skalierbaren Punkte ist unbegrenzt. Dadurch wird NoSQL extrem skalierbar (unendlich).
Apache Cassandra ist die mit Abstand am häufigsten verwendete und größte skalierbare massive Datenbank der Welt. Es handelt sich um eine Open-Source-NoSQL-Datenbank mit geringer Latenz und Fehlertoleranz (unter Verwendung von Replikaten), Skalierbarkeit und dezentraler Architektur, was bedeutet, dass sie in Bezug auf Hochverfügbarkeit keinem Master-Slave-Muster folgt.

Nachteile von Nosql

Die Verwendung einer NoSQL-Datenbank hat einige Nachteile, darunter:
1. Sie sind nicht so gut für den Umgang mit Transaktionsdaten geeignet.
2. Sie können schwieriger abzufragen und zu aktualisieren sein.
3. Sie werden von bestehenden Tools und Frameworks nicht so gut unterstützt.

Die rationale Datenbank war schon immer die am weitesten verbreitete Datenbankverwaltungsmethode. Trotzdem werden NoSQL- und Cloud-Datenbanken als Datenbankverwaltungslösungen immer beliebter. Es gibt einige Vorteile von NoSQL-Datenbanken, aber es gibt auch einige Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten, bevor Sie sich auf sie festlegen. Es ist möglich, Daten in einer NoSQL-Datenbank zu speichern und abzurufen, ohne dass ein vordefiniertes Schema erforderlich ist. Sie können in Echtzeitanalysen sowie in Big-Data-Anwendungen und im Internet der Dinge (IoT) verwendet werden. NoSQL-Datenbanken erfordern im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken keine konstante Datenbankwartung. In NoSQL kann es schwieriger sein, Lösungen für Probleme zu finden.

Es besteht keine Notwendigkeit, NoSQL allein zu skalieren. NoSQL-Datenbanken hingegen können für diejenigen nützlich sein, die Flexibilität bei der Informationsspeicherung ohne Codierungsänderungen benötigen. Im Allgemeinen wären SQL-Systeme mit einem ausgereifteren Toolset effizienter.

Nosql-Datenbanken: Vor- und Nachteile

NoSQL-Datenbanken können im Gegensatz zu relationalen Datenbanken zur Lösung einer Vielzahl von Problemen verwendet werden. Sie können effizienter sein, wenn sie für große Datensätze verwendet werden, können unstrukturierte Daten speichern und haben einen geringen Overhead. Obwohl sie möglicherweise nicht für alle Anwendungen die beste Wahl sind, können sie anstelle einer relationalen Datenbank verwendet werden, es sei denn, bestimmte Gründe erfordern dies. Darüber hinaus unterstützen NoSQL-Datenbanken keine Transaktionen. Wenn sie also in Anwendungen verwendet werden, die diese Funktionalität benötigen, müssen sie mit Vorsicht verwendet werden.

Rdbms gegen Nosql

Daten können in RDBMS in einer tabellarischen Struktur gespeichert werden. Tabellenüberschriften werden verwendet, um Spaltennamen bzw. Zeilen zu identifizieren. NoSQL-Datenbanken können Daten in einer Vielzahl von Formaten speichern, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten. Die Daten werden nicht aufbewahrt, nachdem die ACID in einem regulären DBMS angewendet wurde.

Datenbankoptionen sind in einer Vielzahl von Formaten auf dem Markt erhältlich. Entwickler können verwirrt sein, welches Tool oder welche Tool-Sets sie für RDBMS, NoSQL, Big Data, Datenbank-Appliances usw. verwenden sollen. Viele große Unternehmen nutzen bereits alternative Datenbanken und sparen damit bares Geld. Datenbank NoSQL-Datenbanken haben keinen festen Tabellenabstand und keine horizontale Skalierung wie bei anderen Datenbanken. Das Datenmodell muss keinesfalls ein Schema oder eine feste Struktur haben. Aufgrund der Größe einer NoSQL-Datenbank ist es einfacher, Daten ohne vordefinierte Schemas in eine Datenbank einzufügen. Dadurch kann das Format oder Datenmodell geändert werden, ohne dass eine Anwendungsunterbrechung oder Änderungsverwaltung zu einem größeren Problem in SQL wird. Die Kosten für Server und die Open-Source-Bewegung sind beide niedriger. NoSQL-Datenbanken sind günstig zu finden und Open Source.

Die Vorteile von Nosql-Systemen

Das NoSQL-System kann jedes Datenmodell annehmen, solange es semantisch stabil ist. Ein Dokument kann verwendet werden, um jede Art von Daten darzustellen.