Nosql vs. relationale Datenbanken

Nosql ist ein Datenbanktyp, der mehr Flexibilität und Skalierbarkeit bietet als herkömmliche relationale Datenbanken. Da nosql-Datenbanken nicht an dieselben Regeln wie relationale Datenbanken gebunden sind, können sie in einer Vielzahl von Situationen verwendet werden, in denen relationale Datenbanken nicht ideal wären. Beispielsweise können nosql-Datenbanken zum Speichern großer Datenmengen verwendet werden, auf die schnell zugegriffen werden muss, oder für Anwendungen, die Datenaktualisierungen in Echtzeit erfordern.

In NoSQL-Datenbanken gespeicherte Daten unterscheiden sich von denen, die in relationalen Datenbanken gespeichert sind, da sie nicht auf Beziehungszuordnungen angewiesen sind. NoSQL-Datenbanken können mit idiomatischen Sprach-APIs, deklarativen strukturierten Abfragesprachen und Query-by-Example-Sprachen abgefragt werden. Dieser Paradigmenwechsel lässt sich auf ihre Fähigkeit zurückführen, sich schnell an veränderte Anforderungen anzupassen. Bis vor kurzem waren relationale Datenbanken das am weitesten verbreitete Modell in diesem Bereich. NoSQL-Datenbanken basieren auf flexiblen Schemas und haben Zugriff auf eine Vielzahl von Datenmodellen. Aufgrund ihrer großen Datenmengen und geringen Latenzzeiten eignen sie sich ideal für die Erstellung komplexer Anwendungen. Wann Sie keine NoSQL-Datenbanken verwenden sollten.

Es gibt einige Anwendungen, die weniger Tabellen (oder Container) verwenden, und Datenbeziehungen werden nicht mithilfe von Referenzen modelliert. NoSQL-Datenbanken können verwendet werden, um einfache Abfragen durchzuführen, während enorme Datenmengen vorhanden sind. Diese Datenbanken machen die Programmierung für Entwickler viel einfacher und schneller. Der Vorgang des horizontalen Hochskalierens in NoSQL-Datenbanken wird als Skalierung bezeichnet. Die Fähigkeit, enorme Datenmengen effizienter zu handhaben, ist ein zusätzlicher Bonus.

Viele moderne Anwendungen wie Mobiltelefone, das Internet und Spiele erfordern hochfunktionale, flexible und skalierbare Datenbanken, und NoSQL-Datenbanken eignen sich hervorragend für diese Anwendungen.

MongoDB ist eine Open-Source-Datenbank, die sich auf dokumentenorientiertes Design spezialisiert hat. Es ist die beliebteste NoSQL-Datenbank .

Data Scientists und Machine Learning Engineers können beispielsweise NoSQL-Datenbanken für Datenspeicherung, Modellierung, Metadaten, Funktionen und Operationen verwenden. Sie können auch von Dateningenieuren verwendet werden, um saubere Daten zu speichern und abzurufen.

Sie können wie folgt auf die NoSQL-Datenbankdienste von Google Cloud zugreifen: Cloud Firestore – eine dokumentenorientierte Datenbank, die Schlüsselpaare speichert. Ich habe diese App so erstellt, dass sie auf Mobilgeräten einfach zu verwenden und für kleine Dokumente optimiert ist. Dokumentendatenbanken in der Cloud sind so aufgebaut, dass sie automatisch skalieren, gut funktionieren und Benutzern eine einfache Schnittstelle bieten.

Wo werden Nosql-Datenbanken verwendet?

Nosql-Datenbanken werden an einer Vielzahl von Orten verwendet. Sie werden häufig anstelle herkömmlicher relationaler Datenbanken verwendet, da sie flexibler und einfacher zu handhaben sind. Sie werden auch häufig in Situationen verwendet, in denen Daten verteilter gespeichert werden müssen, beispielsweise im Fall einer Cloud-basierten Anwendung.

Auf Dokumentendatenbanken kann eher über NoSQL-Datenbanken als über relationale Datenbanken zugegriffen werden. Sie sind so konzipiert, dass sie hochgradig anpassungsfähig, skalierbar und in der Lage sind, schnell auf moderne Geschäftsanforderungen im Bereich des Datenmanagements zu reagieren. Eine NoSQL-Datenbank kann neben reinen Dokumentendatenbanken auch reine Dokumentendatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Wide-Column-Datenbanken und Diagrammdatenbanken enthalten. Da Organisationen auf der ganzen Welt NoSQL-Datenbanken einführen, um geschäftskritische Anwendungen zu betreiben, steigt die Nachfrage nach NoSQL-Datenbanken rapide an. Es gibt fünf Haupttrends, die die Verwendung relationaler Datenbanken schwieriger machen, als sie sein sollten. Eine relationale Datenbank ist ein großes Hindernis für die agile Entwicklung, da sie über ein festes Datenmodell verfügt, das die agile Entwicklung nicht gut unterstützt. In NoSQL werden Anwendungsmodelle verwendet, um das Datenmodell zu definieren.

Das NoSQL-Modell stützt sich nicht auf statische Methoden, um zu definieren, wie Daten modelliert werden sollen. Ein JSON-basierter Datenspeicher kann das De-facto-Format zum Speichern von Daten in einer dokumentenorientierten Datenbank sein. Dadurch werden keine ORM-Frameworks mehr benötigt und Entwickler können Anwendungen schneller erstellen. Die Version Couchbase Server 4.0 enthält N1QL, eine leistungsstarke Abfragesprache, die SQL auf JSON erweitert. Es unterstützt nicht nur standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen, sondern auch Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und mehr. Daten ohne Single Point of Failure werden von einer verteilten NoSQL-Datenbank bereitgestellt, die skalierbar ist und niemals abstürzt. Da immer mehr Kundeninteraktionen online stattfinden, ist es entscheidend, zuverlässige Dienste aufrechtzuerhalten.

NoSQL-Datenbanken sind relativ einfach zu erstellen, zu konfigurieren und zu skalieren. Mit diesen Speichergeräten können Sie Dokumente erstellen, lesen und speichern. Sie können in einem breiten Maßstab operieren, von kleinen Clustern bis hin zu großen. In einer verteilten NoSQL-Datenbank ist keine separate Software für die Replikation zwischen Rechenzentren erforderlich. Darüber hinaus ermöglicht es ein sofortiges Failover über Hardware-Router, sodass Anwendungen nicht warten müssen, bis die Datenbank ausfällt, bevor sie ihre eigenen ausführen. Da die Technologie, die die heutigen Web-, Mobil- und IoT-Anwendungen antreibt, immer beliebter wird, wird die NoSQL -Datenbanktechnologie immer wichtiger.

Warum Nosql-Datenbanken die Oberhand gewinnen

Da NoSQL-Datenbanken immer beliebter werden, können sie Daten in einfacheren, leichter verständlichen Formaten speichern. Darüber hinaus ermöglichen NoSQL-Datenbanken Entwicklern häufig, die Struktur von Daten direkt zu ändern. Dies macht es zu einer ausgezeichneten Wahl für Anwendungen, bei denen eine große Datenmenge in einer Vielzahl von Formaten gespeichert werden muss.

Wer verwendet derzeit Nosql?

Nosql wird derzeit von einer Vielzahl von Organisationen verwendet, darunter große Namen wie Facebook, Google und Amazon. Viele nosql-Datenbanken sind Open Source, was zu ihrer weit verbreiteten Akzeptanz beigetragen hat. Nosql wird häufig wegen seiner Skalierbarkeit, Flexibilität und Leistungsvorteile verwendet.

Entwickler werden künftig keine NoSQL-Datenbanken verwenden. Während wir uns der Zukunft nähern, treten wir offiziell in eine Welt ein, in der beliebte Anwendungen auf gemeinsamen Datenbanken ausgeführt werden können. Möglicherweise kennen Sie einige beliebte Anwendungen nicht, die NoSQL-Datenbanken verwenden, und wissen nicht, warum sie so vorteilhaft sind. Forbes startete 1996 als erste Wirtschaftspublikation eine Website. Forbes nutzte MongoDB Atlas, um seine Website zu migrieren, um 140 Millionen Online-Benutzer zu bedienen. Mit Hilfe einer Cloud-basierten Infrastruktur konnte die Publikation auf ihrem Höhepunkt auf die COVID-19-Pandemie reagieren. BangDB wurde von Accenture ausgewählt, um die Lead-Scoring-Anwendung zu hosten.

Facebook Messenger kann dank einer NoSQL-Datenbank namens Cassandra auf hohem Niveau ohne einen einzigen Fehler ausgeführt werden. Google Bigtable ist ein Online-Zahlungssystem, das Transaktionen innerhalb von Google Mail ermöglicht. Die Espresso-Datenbank von LinkedIn ist eine kritische Komponente seiner Anwendungen, was sie äußerst zuverlässig macht. BangDB ist für eine begrenzte Zeit kostenlos, um mehr zu erfahren und zu sehen, ob es das Richtige für Sie ist.

In Azure können Sie ganz einfach NoSQL-Datenbanken entwickeln. Es bietet eine breite Palette an Optionen und Zuverlässigkeit, was es zu einer idealen Plattform für große Datenanwendungen macht. Sie können diese Tools je nach Ihren Vorlieben entweder lokal oder in der Cloud in Azure hosten. Auf Azure sind mehrere NoSQL-Datenbanken verfügbar, aber MongoDB ist die beliebteste, mit kostenlosen und kostenpflichtigen Abonnementoptionen. Gremlin, eine kostenlose NoSQL-Datenbank, bietet eine begrenzte Menge an Speicherplatz, kann aber auch zum Generieren von Diagrammen und anderen Visualisierungstools verwendet werden. Cassandra ist zwar eine teurere Option als MongoDB und Gremlin, bietet aber mehr Funktionen und ist zuverlässiger.

Warum Nosql-Datenbanken immer beliebter werden

Verschachtelte Datenbanken wie NoSQL-Datenbanken werden immer beliebter, da sie viele Vorteile gegenüber herkömmlichen Datenbanken bieten, wie z. B. Skalierbarkeit und Agilität. Diese Technologien eignen sich auch gut für Anwendungen, die eine hohe Leistung erfordern, wie sie beispielsweise von Fluggesellschaften, Online-Händlern und Nachrichtenagenturen verwendet werden.

Was ist ein Beispiel für Nosql?

Cassandra, HBase und Hypertable sind nur einige Beispiele für spaltenbasierte NoSQL-Datenbanken.

NoSQL-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken, die Daten in einem nicht relationalen Format speichern können. Da NoSQL kein festes Schema erfordert, Verknüpfungen vermeidet und schnell skaliert, ist es ideal für umfangreiche Anwendungen. Eine NoSQL-Datenbank dient der verteilten Speicherung großer Datenmengen und hat einen hohen Bedarf an Speicherplatz. Twitter, Facebook und Google beispielsweise sammeln täglich Terabytes an Nutzerdaten. Die Shared-Nothing-Architektur in verteilten NoSQL-Datenbanken impliziert, dass die Datenbank keine einzige Steuereinheit oder Speicher hat. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, mehrere Datenbanken für dieselben Daten zu implementieren und zu verwalten. Da die Daten während des Replikationsprozesses in mehreren Kopien verbleiben, bietet eine verteilte Datenbank eine kontinuierliche Datenversorgung.

Alles wird in Schlüsselwertspeichern als Schlüssel und als Wert gespeichert. Es soll sehr große Datenmengen speichern und verarbeiten, die von einer großen Anzahl von Maschinen verteilt werden. Eine Dokumentendatenbank ist im Wesentlichen eine versionierte Dokumentensammlung, die andere Schlüsselwertsammlungen enthält. Halbstrukturierte Dokumente können in Formaten wie JSON gespeichert werden. Im Gegensatz zu SQL haben Abfragesprachen in Graphdatenbanken keine deklarativen Strukturen. Es ist stattdessen datengesteuerter Natur. RESTful-Schnittstellen werden in einer Vielzahl von NoSQL-Plattformen verwendet, um Daten mit dem Server zu verbinden.

Eine Graphdatenbank hingegen ist eine mehrdimensionale Datenbank ohne lose verbundene Tabellen. Eine Graphdatenbank soll mit einer Vielzahl von Datenmodellen und einem einzigen Backend arbeiten. Datenbanken mit mehreren Modellen, die ein neues Feature in NoSQL sind, werden voraussichtlich in Zukunft an Popularität gewinnen. Ein Ranking der beliebtesten Datenbanken finden Sie unter http://db-engines.com/en/ranking.

NoSQL-Datenbanken bieten in vielerlei Hinsicht erhebliche Vorteile gegenüber SQL-Datenbanken. Aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Skalierbarkeit sind sie eine ausgezeichnete Wahl für groß angelegte Anwendungen. Bei NoSQL-Datenbanken sind jedoch einige wichtige Faktoren zu beachten. Einer der Hauptvorteile von NoSQL-Datenbanken ist ihre hohe Skalierbarkeit. SQL-Datenbanken sind langsamer und skalierbarer als PostgreSQL-Datenbanken, wodurch sie sich ideal für umfangreiche Anwendungen eignen. Bevor Sie sich für eine NoSQL-Datenbank entscheiden, sollten Sie die Anforderungen Ihrer Anwendung berücksichtigen. Wenn Sie eine reaktionsschnelle Anwendung benötigen, ist eine NoSQL-Datenbank wie MongoDB möglicherweise die bessere Wahl als eine traditionellere Datenbank wie SQL Server. Ein weiterer Vorteil von NoSQL-Datenbanken ist, dass sie einfach skaliert werden können. Da sie es Ihnen ermöglichen, die Datenbank an Ihre speziellen Anforderungen anzupassen, können diese Programme in einigen Fällen sehr nützlich sein. Beispielsweise möchten Sie möglicherweise eine NoSQL-Datenbank für Anwendungen verwenden, die ein hohes Maß an Reaktionsfähigkeit erfordern, was eine große skalierbare Datenbank erfordern würde. Mit NoSQL-Datenbanken kann jeder, der sich für eine Karriere in der Datenwissenschaft interessiert, schnell loslegen. Diese Datenbanken bieten nicht nur die schnellste und beste Skalierbarkeit herkömmlicher SQL-Datenbanken , sondern sie haben auch die niedrigsten Betriebskosten. Bei der Auswahl einer Datenbank ist es wichtig, die spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung zu berücksichtigen.

Nosql-Datenbanken: Die neue Welle der Datenspeicherung

Dokumentendatenbanken hingegen speichern Daten eher in Dokumenten als in relationalen Datenbanken. Infolgedessen werden sie als „nicht nur SQL“ mit Datenmodellen in einer Vielzahl von Kategorien klassifiziert. Eine NoSQL-Datenbank besteht typischerweise aus einer reinen Dokumentendatenbank, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken. MySQL ist eine der bekanntesten NoSQL-Datenbanken. MySQL, eine tabellenbasierte Datenbank, verwendet Zeilen und Spalten zum Speichern von Daten. Eine Webanwendung, die es verwendet, ist höchstwahrscheinlich einfach zu bedienen und erfreut sich bei Entwicklern großer Beliebtheit. Datenbank NoSQL-Datenbanken gibt es in einer Vielzahl von Formaten, darunter Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken. Ein Schlüsselwertspeicher wie MongoDB speichert Daten in einer Reihe von Schlüsseln und Werten. Da es Daten in einer Reihe von Spalten speichert, ist es ideal für große Datensätze in einer Datenbank mit breiten Spalten wie Cassandra. Graphdatenbanken wie Neo4j basieren auf der Graphentheorie, was sie ideal für Daten macht, die verbunden und miteinander verbunden sind. Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken für Rapid Application Development (RAD) ist eine ausgezeichnete Wahl. Diese Materialien sind nicht nur vielseitig, sondern auch im großen Maßstab einsetzbar und eine hervorragende Wahl für kleine bis große Projekte.

Wann Sie Nosql nicht verwenden sollten

Nosql-Datenbanken eignen sich nicht gut für Anwendungen, die komplexe Verknüpfungen erfordern, oder für Anwendungen, die ACID-Konformität erfordern.

SQL ist weitaus schwieriger zu fragmentieren als MongoDB. Wir können in einem einzigen Shard horizontal skalieren, was für Daten äußerst nützlich ist. Es ist möglich, dass die Schreibsperre einige Probleme verursacht. Unabhängig von Ihren Einschränkungen können NoSQL-DBMS alles tun. NoSQL muss ausdrücklich angeben, dass es sich nicht um eine Teilmenge des relationalen Modells handelt, und wenn dies nicht der Fall ist, kann NoSQL eine Vielzahl von Funktionen nicht ausführen. Da ich einige NoSQL-Lösungen gesehen habe, habe ich festgestellt, dass der Key-Value-Store-Ansatz unter ihnen üblich ist. Sie verlieren mit der Zeit ihre ACID-Eigenschaften.

MongoDB und Cassandra sind zwei hervorragende NoSQL-Systeme zum schnellen Aufbau großer Datenspeicher für Anwendungen, die viele unstrukturierte Daten speichern müssen. Darüber hinaus erleichtern sie die Analyse großer Datenmengen. SQL eignet sich besser für komplexere Abfragen, während NoSQL besser zum Speichern großer Datenmengen und zum Verarbeiten großer Datenmengen in kurzer Zeit geeignet ist.

Nosql-Beispiel

Nosql-Datenbanken sind so konzipiert, dass sie ein hohes Maß an Leistung, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit bieten. Gängige Nosql-Beispiele sind MongoDB, Cassandra und HBase. Diese Datenbanken werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet, bei denen traditionelle relationale Datenbanken Schwierigkeiten hätten, mit dem Volumen und der Geschwindigkeit der Daten Schritt zu halten.

Es ist entscheidend, eine Datenbanksoftware zu verwenden, um eine aufschlussreiche Java-Anwendung zu erstellen. NoSQL bezieht sich auf jedes nicht-traditionelle Datenbanksystem, das einer SQL-Datenbank ähnelt. Wenn Sie die Schritte in diesem Artikel befolgen, können Sie NoSQL-Datenbanken auf einfache Weise verstehen. Einige Leute bezeichnen es als „NoSQL“, während andere es als „nicht SQL“ oder „nicht serialisiertes“ SQL bezeichnen. Ein NoSQL-Datenbankmodell unterscheidet sich von einem Zeilen- und Spaltentabellenmodell, das üblicherweise in relationalen Datenbanken verwendet wird. Es gibt eine Reihe von Gründen, warum NoSQL-Datenbanken von Tag zu Tag beliebter werden. NoSQL-Datenbanken werden basierend auf ihrem Datenmodell in verschiedene Kategorien eingeteilt.

Eine NoSQL-Datenbank kann in drei Typen eingeteilt werden: Key-Value, Wide Column Store und Document Database. MongoDB wurde von DB-Engines durchweg als die beliebteste NoSQL-Datenbank eingestuft. Je nachdem, für welche NoSQL-Datenbank Sie sich entscheiden, kann die Entscheidung für den zu verwendenden Typ schwierig sein, da jeder seine eigenen Eigenschaften hat. Wir benötigen kein vordefiniertes Schema in einer NoSQL-Datenbank, wie wir es in einer relationalen Datenbank tun. NoSQL-Datenbanken eignen sich besonders gut zum Manipulieren von Schemas. Durch einfache Datenbankanpassungen können wir unsere Datenbank immer aktuell halten, sobald sich Anforderungen ändern. NoSQL-Datenbanken hingegen unterstützen keine ACID-Transaktionen (Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability) über mehrere Dokumente hinweg.

Das Hauptziel von NoSQL-Datenmodellen war die Optimierung von Abfragen und nicht die Rationalisierung von Datenstrukturen. Während SQL-Datenbanken eine größere Datenkonsistenz bieten sollen, bieten NoSQL-Datenbanken weniger Konsistenz. Obwohl die Speicherkosten derzeit relativ günstig sind, ist dies kein großer Nachteil. Der Hauptfokus von NoSQL-Datenbanken lag auf der Skalierung und dem Angebot von Lösungen, um schnelle Anwendungsänderungen als Ergebnis von agilen und DevOps-Praktiken zu ermöglichen. NoSQL-Datenbanken haben eine Vielzahl von Strukturen, darunter JSON, Schlüssel-Wert-Paare, Tabellen mit breiten Spalten mit Zeilen und dynamischen Spalten, Knoten und Kanten und so weiter. Die SQL-Datenbanken erfordern SQL-Joins, um einige Datensätze aus der Datenbank abzufragen und die Ergebnisse vorzubereiten. Unsere Artikel zu NoSQL-Datenbanken in Spring Boot enthalten praktische Beispiele.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

In jedem Fall bieten NoSQL-Datenbanken eine ganze Reihe von Vorteilen. Mit diesen Lösungen können Speicherlösungen skaliert werden, um die Anforderungen einer wachsenden Benutzergemeinschaft zu erfüllen, sowie Abfragefunktionen, die verbessert werden können. Diese Datenbanken sind einfacher zu erlernen und zu verwenden als herkömmliche SQL-Datenbanken, bieten jedoch eine Reihe von Vorteilen wie Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Datenflexibilität. Es ist wichtig, die spezifischen Anforderungen der Anwendung zu berücksichtigen, bevor Sie sich für eine NoSQL-Datenbank entscheiden, da zahlreiche Datenbanken verfügbar sind.