Nosql-Technologie: Eine neue Klasse von Hochleistungsdatenbanken

Die Nosql-Technologie bezieht sich auf eine neue Klasse von Datenbankverwaltungssystemen, die auf hohe Leistung, Skalierbarkeit und Flexibilität ausgelegt sind. Nosql-Datenbanken werden in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet, darunter Big-Data-Analysen, Webanwendungen und mobile Apps. Nosql-Datenbanken unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht von herkömmlichen relationalen Datenbanken. Sie sind oft so konzipiert, dass sie horizontal skalierbar sind, was bedeutet, dass sie einfach skaliert werden können, indem einem Cluster weitere Knoten hinzugefügt werden. Sie sind auch in Bezug auf das Datenmodell tendenziell flexibler und ermöglichen einen schemalosen oder schemaoptionalen Ansatz. Dies ermöglicht eine schnellere Entwicklung, da kein starres Schema im Voraus definiert werden muss. Schließlich werden nosql-Datenbanken oft im Hinblick auf hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz entwickelt, was sie ideal für unternehmenskritische Anwendungen macht.

Der Hauptvorteil von NoSQL-Datenbanken gegenüber relationalen Datenbanken besteht darin, dass sie Daten in einem anderen Format als das einer relationalen Datenbank speichern können. Eine NoSQL-Datenbank kann entweder mit einer idiomatischen Sprach-API, deklarativen strukturierten Abfragesprachen oder Query-by-Example-Abfragesprachen abgefragt werden. Dadurch bringen sie einem agilen Entwicklungsparadigma eine schnelle Anpassung an sich ändernde Anforderungen. Vor einigen Jahrzehnten war das am weitesten verbreitete Modell eine relationale Datenbank. Viele NoSQL-Datenbanken können mit Schemas konfiguriert werden, die an die Anforderungen verschiedener Datenmodelle angepasst werden können. Sie sind ideal für die Entwicklung von Anwendungen, die große Datenmengen und geringe Latenzzeiten erfordern. Um NoSQL-Datenbanken zu vermeiden.

Datenbeziehungen zwischen einigen Anwendungen werden nicht mit Referenz modelliert, und ihre Tabellen (oder Container) sind häufig weniger. NoSQL-Datenbanken wurden erstellt, um sehr einfach zu verwenden und viele Daten zu speichern. Entwickler können diese Datenbanken auch verwenden, um Software schneller zu erstellen. Die horizontale Skalierung einer NoSQL-Datenbank basiert auf der horizontalen Skalierung mithilfe eines als Skalierung bezeichneten Prozesses. Sie können sehr viel effizienter mit extrem großen Datenmengen umgehen.

Der bedeutendste Vorteil von NoSQL ist seine Skalierbarkeit, einfache Wartung, geringe Codeanforderungen und einfache Skalierbarkeit. Eine NoSQL-Datenbank ist weniger ausgereift und weniger flexibel, das sind die Nachteile. Eine Abfrage ist schwieriger zu manipulieren. Eine NoSQL-Datenbank ist nicht darauf ausgelegt, in Bezug auf die Skalierung autark zu sein.

Es vermeidet Verbindungen, erfordert kein festes Schema und lässt sich skalieren, um die Anforderungen einer Vielzahl von Workloads zu erfüllen. In den kommenden Jahren werden NoSQL-Datenbanken die Grundlage für die nächste Generation von Datenbanken bilden. Ein NoSQL-Datenbanksystem wird verwendet, um riesige Datenmengen zu speichern, beispielsweise die einer ganzen Nation oder der Nation einer Nation.

LinkedIn ist eine der beliebtesten Anwendungen, die eine NoSQL-Grafikdatenbank verwendet, um Beziehungen innerhalb des Systems zu stärken. Die massive Netzwerkplattform verwaltet den fortlaufenden Zustand der Daten, sodass Benutzer die Daten verwenden können, wann und wo sie benötigt werden, auch wenn sie nicht direkt mit dem Netzwerk verbunden sind.

RavenDB ist eine NoSQL-Dokumentendatenbank, die alle Möglichkeiten einer relationalen Datenbank nutzt und gleichzeitig die Vorteile einer NoSQL-Datenbank bietet. Darüber hinaus umfasst es eine vollständig transaktionale (ACID) Datenintegrität, die in Verbindung mit vorhandenen SQL-Datenbanken verwendet werden kann, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Was ist mit Nosql gemeint?

Nosql ist ein Begriff für eine Datenbank, die nicht das traditionelle relationale Modell verwendet. Eine nosql-Datenbank kann ein Schlüsselwertspeicher, ein Dokumentspeicher oder ein Graphspeicher sein.

NoSQL-Datenbanken wurden in eine wachsende Zahl von Big-Data- und Echtzeit-Webanwendungen integriert. NoSQL-Systeme werden manchmal auch als Not only SQL bezeichnet, um sie von SQL-basierten Abfragesystemen zu unterscheiden. Das CAP-Theorem besagt, dass viele NoSQL-Datenbanken die Konsistenz (im Sinne von Konsistenz) zugunsten von Geschwindigkeit und Verfügbarkeit kompromittieren. Echte ACID-Transaktionen sind in NoSQL-Datenbanken selten verfügbar, obwohl einige Datenbanken sie in ihr Design integriert haben. Um den Datenverlust zu minimieren, bieten einige NoSQL-Systeme Konzepte wie Write-Ahead-Protokollierung an. Datenbanksemantik und referenzielle Integrität sind in relationale Datenbanken integriert, sodass sie sich nicht über Datenbanken erstrecken.

Trotz dieser Unterschiede bieten GCP und SQL großen Datenunternehmen viele der gleichen Vorteile, darunter schnelle Datenverarbeitung, Notfallwiederherstellung und geschäftliche Agilität.
SQL ist ein bekanntes Datenbankverwaltungssystem (DBMS), das wie die NoSQL-Datenbankdienste von GCP eine Reihe von Vorteilen bietet. Trotzdem kann NoSQL aufgrund seiner einzigartigen Funktionen bei bestimmten Datentypen und Anwendungen nützlicher sein. NoSQL kann beispielsweise große, dynamische Datensätze verarbeiten, die nicht schemagebunden sind. Die Leistung dieser Plattform ist ausgezeichnet, was sie zu einer ausgezeichneten Wahl für Anwendungen wie Suche und soziale Medien macht, die eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen erfordern. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken flexibler und können aufgrund des Fehlens eines vordefinierten Schemas leicht skaliert werden. Während SQL für viele datenintensive Anwendungen immer noch eine ausgezeichnete Wahl ist, kann NoSQL für einige die bessere Option sein.

Warum wird Nosql verwendet?

NoSQL-Datenbanken erfreuen sich wachsender Beliebtheit, da sie Daten in einfachen, unkomplizierten Formaten speichern, die sie leichter verständlich machen als SQL-Datenbanken. Darüber hinaus erlauben NoSQL-Datenbanken Entwicklern häufig, die Struktur der Daten selbst direkt zu ändern.

Nosql steht für

Nosql steht für nicht nur sql. Es ist eine neue Art, über Datenbanken nachzudenken.

Oracle NoSQL-Datenbanken sind darauf ausgelegt, die Anforderungen moderner Anwendungen zu erfüllen. Die Oracle NoSQL-Datenbank ermöglicht eine geringe Latenz und ein flexibles Datenmodell, sodass sie die anspruchsvollsten Anwendungen von heute unterstützen kann. Die AWS Management Console, die AWS CLI und die NoSQL WorkBench vereinfachen die Arbeit mit Oracle NoSQL Database und DynamoDB und machen sie zu einem vielseitigen und leistungsstarken Tool für die Verwaltung von Daten in der Cloud.

Was ist eine Nosql-Datenbank?

Nosql-Datenbanken werden zum Speichern und Abrufen von Daten verwendet, die nicht in einer herkömmlichen relationalen Datenbank strukturiert sind. Diese Datenbanken werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet, bei denen sich Daten ständig ändern und auf die schnell zugegriffen werden muss.

Daten werden in Dokumenten und nicht in Tabellen in NoSQL-Datenbanken gespeichert. Aufgrund ihrer Flexibilität, Skalierbarkeit und schnellen Reaktionszeit sind sie ideal für die Datenverwaltungsanforderungen moderner Unternehmen. Eine NoSQL-Datenbank kann eine Vielzahl von Datentypen speichern, darunter Dokumente, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken. Laut einer Studie setzen Global-2000-Unternehmen zunehmend auf NoSQL-Datenbanken, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Die fünf diskutierten Trends sind die technischen Herausforderungen, die die meisten relationalen Datenbanken nicht bewältigen können. Da das relationale Datenbankmodell auf festen Daten basiert, ist es äußerst schwierig, eine agile Entwicklung zu unterstützen. Ein Anwendungsmodell definiert ein Datenmodell in NoSQL.

Datenmodelle in NoSQL sind nicht statisch, sondern dynamisch. Daten werden in JSON als De-facto-Format für dokumentenorientierte Datenbanken gespeichert. Der Overhead von ORM-Frameworks entfällt und die Anwendungsentwicklung wird vereinfacht. N1QL (ausgesprochen Nickel), eine leistungsstarke Abfragesprache, wurde der Programmierumgebung Couchbase Server 4.0 hinzugefügt. Es unterstützt standardmäßige SELECT-, FROM-, WHERE-Anweisungen sowie Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und viele weitere Funktionen. Eine verteilte NoSQL-Datenbank zeichnet sich durch ihre High-Level-Operationen und keinen Single Point of Failure aus. Aufgrund des zunehmenden Volumens an Kundeninteraktionen, die online über Web- und mobile Apps stattfinden, wird es immer schwieriger, die Nachfrage zu befriedigen.

Eine NoSQL-Datenbank ist einfach einzurichten, zu konfigurieren und zu skalieren. Sie wurden entwickelt, um ein konsistentes Leseerlebnis zu bieten, indem Lese-, Schreib- und Speichervorgänge auf dem gesamten Gerät verteilt werden. Sie können im Großen und im Kleinen verwaltet und überwacht werden. Es ist nicht erforderlich, separate Software zu installieren, um die Replikation zwischen Rechenzentren in einer verteilten NoSQL-Datenbank durchzuführen. Darüber hinaus ermöglichen Hardware-Router Anwendungen, sofort ein Failover auf Anwendungsebene zu starten, wodurch die Datenbank kein Problem erkennen und ihren eigenen Wiederherstellungsprozess einleiten muss. Heutzutage werden NoSQL-Datenbanken für Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen immer wichtiger.

In puncto Scale-out ist MongoDB zweifelsohne der klare Sieger. Da die Datenbank horizontal skaliert werden kann, können dem System weitere Server hinzugefügt werden, ohne die Funktionsweise der Datenbank ändern zu müssen. Darüber hinaus kann MongoDB vertikal skaliert werden, sodass Daten auf mehrere Server aufgeteilt werden können. Eine effizientere Ressourcenzuweisung sowie eine schnellere Leistung sind die Vorteile dieser Technologie. Darüber hinaus hat MongoDB eine sehr flexible Datenstruktur sowie einen sehr umfangreichen Satz von Datentypen. Es kann verwendet werden, um Daten in einer Vielzahl von Formaten zu speichern, einschließlich JSON, BSON und Dokumentenspeichern. Da es so einfach ist, auf Daten zuzugreifen und sie zu speichern, erleichtert dies die Wiederherstellung. MongoDB ist eine fantastische NoSQL-Datenbank, die jeder verwenden kann. Aufgrund seiner hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit, der Unterstützung großer Datenbanken und der Möglichkeit zur horizontalen Skalierung eignet es sich für eine Vielzahl von Datentypen.

Vorteile von Nosql

Nosql-Datenbanken haben viele Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken. Sie sind viel besser skalierbar, können einfacher verteilt werden und sind im Allgemeinen performanter. Sie sind auch oft flexibler in Bezug auf das Schema, was in bestimmten Situationen ein großer Vorteil sein kann.

Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken entstand aus den Einschränkungen traditioneller relationaler Datenbanken. Im Vergleich zu relationalen Datenbanken sind NoSQL-Datenbanken oft besser skalierbar und bieten eine höhere Leistung. Datenmodelle können aufgrund ihrer Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit helfen, den Entwicklungsprozess zu beschleunigen, insbesondere in Cloud-Computing-Umgebungen. Für Daten, die zur Verwendung gespeichert oder abgerufen werden, sind weniger Transformationen erforderlich. Dank der großen Auswahl an Datenspeicheroptionen können mehr Daten bequemer gespeichert und abgerufen werden. Die Schemas in vielen NoSQL-Datenbanken sind anpassbar und können von Entwicklern auf vielfältige Weise modifiziert werden. Dadurch kann die Datenbank verwendet werden, um neue Arten von Daten einfacher zu erstellen.

Da NoSQL-Datenbanken Daten in nativen Formaten speichern, müssen Entwickler Daten nicht in Speicherformate konvertieren. Eine große Anzahl von NoSQL-Datenbanken wird von einer großen Anzahl von Entwicklern erstellt. Wenn eine Datenbank unter Verwendung eines Clusters von Computern erstellt wird, kann sie außerdem automatisch erweitert und konfiguriert werden, um ihre Kapazität zu erhöhen oder zu verringern.

SQL-Datenbanken können nur wenige hundert Transaktionen pro Sekunde verarbeiten, während NoSQL-Datenbanken Millionen von Transaktionen pro Sekunde verarbeiten können. Aufgrund der NoSQL-Architektur liegt dies an der dokumentbasierten Architektur, die eine größere Flexibilität bei der Datenspeicherung ermöglicht.
Dokument und JSON sind Beispiele für unstrukturierte Daten, die ein Unternehmen haben kann. Diese Daten sollten in einer NoSQL-Datenbank wie MongoDB gespeichert werden, da sie Millionen von Transaktionen pro Sekunde verarbeiten kann. Die dokumentbasierte Architektur von MongoDB ermöglicht eine größere Flexibilität bei der Datenspeicherung, was einer der Gründe dafür ist.
Ein Vorteil der Verwendung einer NoSQL-Datenbank wie MongoDB ist ihre Benutzerfreundlichkeit. Unternehmen können den Datentyp im Feld jederzeit ändern, ohne die Performance des Systems zu gefährden. Einer der Gründe dafür ist die Flexibilität von MongoDB, die die Änderung von Datentypen unterwegs ermöglicht.

Nosql vs. SQL

SQL ist eine Programmiersprache, die als Schnittstelle zwischen relationalen Datenbanken verwendet wird. Tabellen und Zeilen werden von Analogiedatenbanken als Datensätze mit logischen Verknüpfungen zwischen ihnen beschrieben. NoSQL ist ein Datenbanktyp, der keine relationalen Eigenschaften und im Allgemeinen keine SQL-Fähigkeiten hat.

Daten sind die Grundlage aller Aspekte der Datenwissenschaft. Die überwiegende Mehrheit der Zeit werden Daten in einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) gespeichert. Um mit dem DBMS zu interagieren und zu kommunizieren, muss die DBMS-Sprache verwendet werden. SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache, die zur Interaktion mit Datenbanken verwendet wird. Ein weiterer Begriff, der im Bereich der Datenbanken aufgetaucht ist, sind NoSQL-Datenbanken. Dazu werden NoSQL-Datenbanken verwendet, die Daten nicht in Tabellen oder Datensätzen speichern. Die Struktur der Datenspeicherung ist auf spezifische Anforderungen zugeschnitten.

Graphdatenbanken werden in vier Typen eingeteilt: spaltenorientiert, dokumentorientiert, Schlüssel-Wert-Paare und Schlüssel-Wert-Paare. MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank, die ein Beispiel für eine dokumentenorientierte Datenbank in Python ist. Sie haben eine größere Kontrolle über die Datenstruktur in einer NoSQL-Datenbank als in einer herkömmlichen Datenbank . SQL-Datenbanken hingegen haben eine starrere Struktur und einen weniger flexiblen Datentyp. Mit SQL zu beginnen und sich bis zu NoSQL hochzuarbeiten, ist möglicherweise die beste Option für Anfänger. Jede hat ihre eigenen Vor- und Nachteile, daher sollten Sie eine basierend auf Ihren Daten, der Anwendung und dem, was den Prozess für Sie vereinfacht, auswählen. Die Wahrheit ist, dass SQL nicht mit NoSQL oder der Art und Weise, wie es geschrieben ist, verglichen werden kann. Indem Sie auf Ihre Daten hören, wählen Sie die beste Option.

Nosql vs. SQL: Was ist schneller und sicherer?

NoSQL schneidet in Bezug auf die Geschwindigkeit besser ab als SQL, insbesondere in unserem Experiment, in dem es um die Speicherung von Schlüsselwerten ging. Obwohl NoSQL-Datenbanken ACID-Transaktionen in einigen Fällen möglicherweise nicht unterstützen, kann dies zu Dateninkonsistenzen führen.
Wenn es um Datenkonsistenz, Datenintegrität und Datenredundanz geht, ist SQL für komplexe Abfragen die bessere Wahl als NoSQL. Während NoSQL-Datenbanken eine praktikable Option für SQL-Datenbanken sind, wenn sie Daten konsistent halten und im selben Abfragebereich bleiben können, müssen sie in der Lage sein, die Abfragegeschwindigkeit aufrechtzuerhalten.

Nosql-Beispiele

Nosql-Datenbanken werden in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet, in denen Daten häufig gelesen oder geschrieben werden und die Struktur der Daten nicht genau definiert ist. Einige Beispiele sind Social-Media-Anwendungen, E-Commerce-Websites und Content-Management-Systeme.

Nicht relationale Datenbanken wie NoSQL-Datenbanken speichern Daten in einem anderen Format als denen, die in relationalen Datenbanken zu finden sind. Es ist einfacher, mit NoSQL zu skalieren, da es kein Schema, keine Verknüpfungen und keine feste Struktur erfordert. NoSQL-Datenbanken werden verwendet, um riesige Datenmengen für verteilte Anwendungen zu speichern. Twitter, Facebook und Google beispielsweise sammeln täglich Terabytes an Nutzerdaten. In verteilten NoSQL-Datenbanken gibt es keine einzelne Speicher- oder Steuereinheit, was bedeutet, dass es keine einzelne Steuereinheit gibt. Daher müssen nicht mehrere Datenbanken verwaltet und bereitgestellt werden, um dieselben Daten zu speichern. In einer verteilten Datenbank werden die Daten an einem Ort aufbewahrt, da mehrere Kopien der Daten aufbewahrt werden.

Es gibt Schlüsselwertspeicher, in denen alle Informationen als Wert gespeichert werden. Der Column Family Store ist ein extrem großes Datenspeicher- und -verarbeitungssystem, das auf einer großen Anzahl von Computern ausgeführt wird. Dokumentdatenbanken ähneln Datenbanksystemen darin, dass sie Sammlungen anderer Schlüsselwertsätze sind, die geändert wurden. Sie werden in Formaten wie JSON gespeichert, die zum Speichern halbstrukturierter Daten verwendet werden. SQL und andere deklarative Abfragesprachen werden von Graphdatenbanken nicht unterstützt. Anstatt einfach Daten aus diesen Datenbanken abzurufen, sind Abfragen für sie datengesteuert konzipiert. RESTful-Schnittstellen zu Daten können in viele NoSQL-Plattformen eingebaut werden.

Im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank, die häufig lose verbunden ist, ist eine Graph-Datenbank mehrdimensionaler Natur. Der Hauptvorteil von Graphdatenbanken ist ihre Fähigkeit, eine breite Palette von Datenmodellen in einem einzigen Backend zu verarbeiten. Derzeit gibt es nur wenige NoSQL-Datenbanken, die Multi-Model-Daten verarbeiten können, und in Zukunft werden weitere hinzukommen. Database engine.com hat eine Rangliste der beliebtesten Datenbanken zusammengestellt und wie sie in Bezug auf die Benutzerzahl wachsen.

ist ein Beispiel für ein Nosql-DBMS?

MongoDB ist eine beliebte NoSQL-Datenbank . Es ist eines der beliebtesten Open-Source-NoSQL-Systeme. MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank, die JSON-ähnliche Dokumente in dynamischen Schemas speichert. Es gibt eine kostenlose Version von Apache CouchDB. Die Apache-Datenbank ist eine weborientierte Open-Source-Datenbank.

Json: Das perfekte Format für Nosql-Datenbanken

Webentwickler halten JSON für ein leichtes Daten-Markup-Format, das einfach zu verarbeiten und zu lesen ist. Diese Datei kann auch in andere Formate wie XML und JSON-LD konvertiert werden.
JSON ist eine ausgezeichnete Wahl für NoSQL-Datenbanken, da es eine Vielzahl von Speicheroptionen für große Datenmengen ermöglicht.

Was sind Beispiele für nicht relationale Datenbanken?

Zu den NoSQL-Datenbanklösungen gehören unter anderem MongoDB, Apache Cassandra, Redis, Couchbase und Apache HBase. Wenn Sie Anwendungen schnell entwickeln möchten, sind diese am besten geeignet.

Versuchen Sie nicht, Ihre Excel-Tabelle in eine Datenbank umzuwandeln

Excel-Tabellen sind in der Lage, eine relationale Datenbank zu erstellen, dies erfordert jedoch einen erheblichen Aufwand. Außerdem können Excel-Tabellen nicht als relationales Datenbankmodul (RDM) exportiert werden. Daher müssen Benutzer vor der Verwendung einer relationalen Datenbank eine Kopie der Tabellenkalkulation erstellen.

Nosql-Tutorial

Nosql ist ein leistungsstarkes Datenbanksystem , das große Datenmengen verarbeiten kann. Es ist einfach zu skalieren und verfügt über viele Funktionen, die es zu einer guten Wahl für große Organisationen machen.

Eine NoSQL-Datenbank ist ein nicht relationales Datenverwaltungssystem, das kein Schema erfordert und skaliert werden kann, um die Anforderungen der Organisation zu erfüllen. In diesem Tutorial lernen Sie einige wichtige NoSQL-Konzepte kennen. Eine NoSQL-Datenbank erfreut sich bei großen Internetkonglomeraten wie Google, Facebook, Amazon und anderen, die mit großen Datenmengen umgehen, zunehmender Beliebtheit. NoSQL wurde 1998 von Carlo Strozzi erfunden, um eine Datenbank zu beschreiben, die Dateien enthält. Eric Evans schlug den Begriff 2009 vor, um den aktuellen Trend der zunehmenden Zahl nichtrelationaler Datenbanken zu beschreiben. 2009 und 2010 wurden NoSQL-Konferenzen abgehalten. Dort fand auch NoSQL East statt, das letztes Jahr in Atlanta stattfand.

Ist Nosql die richtige Wahl für Ihr nächstes Projekt?

NoSQL zu lernen ist nicht schwierig, aber die richtige Anwendung zu finden, kann schwierig sein. Es ist wichtig zu verstehen, dass NoSQL nicht denselben Grundprinzipien folgt wie relationale Datenbanken, wie z. B. feste Schemas, normalisierte Daten und ausdrucksstarke Abfragen. NoSQL-Datenbanken hingegen können für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, wodurch sie für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet sind. Auf Amazon Web Services können Sie beispielsweise nicht nur SQL lernen, sondern auch, wie Sie NoSQL mit DynamoDB für skalierbare Anwendungen erstellen.