Die Vor- und Nachteile von NoSQL-Datenbanken

Nosql-Datenbanken erfreuen sich zunehmender Beliebtheit als Alternative zu traditionellen relationalen Datenbanken. nosql-Datenbanken haben jedoch ihre eigenen Einschränkungen. Eine der größten Einschränkungen von nosql-Datenbanken ist die fehlende Unterstützung für Transaktionen. Transaktionen sind ein wesentlicher Bestandteil jeder Datenbank und ermöglichen die sichere und konsistente Aktualisierung von Daten. Ohne Transaktionen können Daten beschädigt werden oder verloren gehen. Eine weitere Einschränkung von nosql-Datenbanken ist die fehlende Unterstützung für komplexe Abfragen. Abfragen sind das A und O jeder Datenbank, und nosql-Datenbanken haben oft Schwierigkeiten mit allem, was über einfache Abfragen hinausgeht. Schließlich sind nosql-Datenbanken oft weniger skalierbar als ihre relationalen Gegenstücke. Dies liegt daran, dass sie oft einfachere Datenmodelle verwenden, die nicht so einfach skalierbar sind. Trotz dieser Einschränkungen haben nosql-Datenbanken ihre eigenen Vorteile und werden immer beliebter. Sie sind oft einfacher zu verwenden und können für bestimmte Arten von Workloads leistungsstärker sein.

NoSQL-Datenbanken haben sich schnell zu einer führenden Plattform für die Speicherung großer Datenmengen entwickelt. Sie sind jedoch nicht perfekt. In diesem Artikel sehen wir uns die Nachteile und Vorteile von NoSQL-Speicher an. Obwohl die meisten NoSQL-Datenbanken weit verbreitet sind, unterstützen sie keine ACID-Transaktionen, die sicherstellen, dass die Daten über alle Datenbanken hinweg konsistent bleiben. Es gibt zahlreiche Arten von Datenbanken und Programmierschnittstellen, aber NoSQL gehört nicht dazu. Infolgedessen erfordern NoSQL-Datenbanken mehr Lernkurven. Für jedes NoSQL-Speicherprodukt gibt es einige Nachteile, die für dieses Produkt einzigartig sind. Wenn es um NoSQL-Lösungen geht, können Unternehmen eine Reihe von Entscheidungen treffen, die auf den Vor- und Nachteilen der einzelnen Lösungen basieren.

Datenbank NoSQL-Datenbanken können verwendet werden, um enorme Datenmengen in verteilten Datenspeichern zu speichern. NoSQL kann bei Big Data, Echtzeit-Webanwendungen, Customer 360, Online-Shopping, Online-Spielen, dem Internet der Dinge, sozialen Netzwerken und Online-Werbung helfen.

Da SQL-Datenbanken vertikal skalierbar sind, können Sie die Last auf einem einzelnen Server erhöhen, indem Sie RAM, SSD oder CPU einer SQL-Datenbank erhöhen. NoSQL-Datenbanken hingegen sind vertikal skalierbar, was bedeutet, dass sie erhöhten Datenverkehr bewältigen können, indem sie einfach mehr Server zu ihren Datenbanken hinzufügen.

Objektorientierte Datenbanken haben Mängel, einschließlich mangelnder Kompatibilität mit SQL-Anweisungen. Derzeit gibt es keine Datenbanken, die vollständig mit SQL kompatibel sind, und sie sind auch nicht zu 100 % kompatibel mit neuen Datenbanken, die ihre eigene Abfragesprache verwenden. Probleme mit Arbeitsabfragen in einer NoSQL-Datenbank erfordern mehr Wissen. Es gibt nicht genug Standardisierung im System.

Der Hauptgrund dafür ist, dass Ihre Datenmengen die Leistungsgrenzen Ihres RDBMS überschreiten. Es ist möglich, dieses Problem zu lösen, indem zwei Eigenschaften von NoSQL-Datenbanken verwendet werden: Datenflexibilität und Skalierbarkeit.

Was sind die Vorteile und Einschränkungen von Nosql?

NoSQL hat neben Skalierbarkeit, Einfachheit und Low-Code eine Reihe weiterer Vorteile. NoSQL bietet eine Reihe von Nachteilen, darunter: Es ist weniger ausgereift, weniger flexibel und weniger in der Lage, anspruchsvolle Abfragen durchzuführen. Die Anzahl der Abfragen ist geringer. Es ist nicht beabsichtigt, in Bezug auf die Skalierung autark zu sein.

Das Ziel von NoSQL-Datenbanken war es, die Einschränkungen herkömmlicher relationaler Datenbanken zu beseitigen. Im Vergleich zu relationalen Datenbanken sind NoSQL-Datenbanken häufig skalierbarer und bieten eine bessere Leistung. Sie sind einfacher zu verwenden und flexibler, sodass Sie in einer Cloud-Computing-Umgebung schneller entwickeln können als mit relationalen Modellen. Wenn eine Datendatei für die zukünftige Verwendung gespeichert oder abgerufen wird, sind weniger Transformationen erforderlich. Viele verschiedene Arten von Daten können auf einfachere Weise gespeichert und abgerufen werden. NoSQL-Datenbanken gibt es in einer Vielzahl von Formen und Größen, und Entwickler sind für die Definition von Schemas verantwortlich. Dadurch ist es einfacher, die Datenbank in neue Datenformate zu integrieren.

Die in NoSQL-Datenbanken gespeicherten Daten werden in nativen Formaten gespeichert, sodass Entwickler sie nicht in ein Geschäftsformat konvertieren müssen. Es gibt eine starke Community von Entwicklern rund um NoSQL-Datenbanken. Wenn eine Datenbank auf einem Cluster von Computern aufgebaut wird, ist sie auch in der Lage, ihre Kapazität automatisch zu erweitern und zu verkleinern.

In den letzten Jahren haben sich NoSQL-Datenbanken zur beliebtesten Speichertechnologie für Daten entwickelt. Die Datenbanken entsprechen nicht dem traditionellen relationalen Datenbankmodell , was sich auf ihre Leistung auswirken kann. Dennoch haben NoSQL-Datenbanken viele Vorteile, die sie für bestimmte Anwendungen ideal machen. Einer der wichtigsten Vorteile von NoSQL-Datenbanken sind ihre großen Benutzergemeinschaften. Dadurch haben Sie Zugriff auf eine Vielzahl von Ressourcen, die Ihnen bei der Lösung eventuell auftretender Probleme helfen. Da Sie sich keine Gedanken über die Konsistenz von Daten in einer NoSQL-Datenbank machen müssen, kann die Datennormalisierung einfacher sein. Auch die Performance und Skalierbarkeit von NoSQL-Datenbanken sind denen relationaler Datenbanken überlegen. Es ist einfacher, eine Datenbank in diesen Systemen auszuführen, da Sie Ihre Datenbank nicht codieren müssen. Bei komplexen Abfragen haben NoSQL-Datenbanken eine höhere Lernkurve als relationale Datenbanken. Neben der Starrheit von NoSQL-Datenbanken mangelt es einigen anderen Datenbanken an Starrheit. Sie können einer NoSQL-Datenbank keine Spalten hinzufügen oder entfernen, ohne die Datenbankstruktur als Ganzes zu beeinflussen. Wenn Sie Daten ändern müssen, die nicht mit Ihrem vorhandenen Schema kompatibel sind, kann dies Ihre Möglichkeiten dazu einschränken. Obwohl NoSQL-Datenbanken beim Datenabruf weniger effektiv sind als relationale Datenbanken, sind sie kostengünstiger, wenn es um die Ressourcenzuweisung geht. Dies liegt daran, dass NoSQL-Datenbanken nicht die Ressourcen benötigen, die zur Unterstützung von ACID-Transaktionen erforderlich sind. Generell gilt, dass der Einsatz von NoSQL-Datenbanken Vor- und Nachteile hat. Datenbankbasierte Anwendungen können für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, einschließlich Webanwendungen und Anwendungen, die eine schnelle Skalierung erfordern. Beachten Sie bei der Auswahl einer NoSQL-Datenbank die Einschränkungen und Funktionen, die jede Datenbank hat.

Was sind Probleme mit Nosql?

Bei der Verwendung einer NoSQL-Datenbank können verschiedene Probleme auftreten. Ein Problem ist, dass NoSQL-Datenbanken nicht so ausgereift sind wie SQL-Datenbanken, sodass möglicherweise weniger Funktionen und weniger Support verfügbar sind. Darüber hinaus können NoSQL-Datenbanken schwieriger abzufragen und zu aktualisieren sein als SQL-Datenbanken und sie unterstützen möglicherweise nicht dieselben Datentypen. Schließlich sind NoSQL-Datenbanken oft weniger skalierbar als SQL-Datenbanken, sodass sie möglicherweise nicht in der Lage sind, große Datenmengen oder hohe Verkehrslasten zu bewältigen.

NoSQL-Datenbanken sind nicht nur Open Source, sondern geben uns auch mehr Freiheit, wenn es um Daten geht. In MongoDB können wir zwei verschiedene Dokumente mit demselben Namen, aber unterschiedlichen Feldern erstellen. Wir müssen Daten für einen anderen Index neu indizieren, wenn wir das Schema oder die Zuordnung eines Index in Elasticsearch nicht erhalten. Es ist weniger wahrscheinlich, dass Fehler verursacht werden. Die richtige Datenmodellierung, Indizierung und Partitionierungstechniken erzielen die höchste Leistung. Der Vorteil von NoSQL gegenüber anderen DBMS besteht darin, dass es sich nicht mit Fehlern befassen muss, die darauf zurückzuführen sind, dass die X-Tabelle bereits mit Daten gefüllt wurde und die Y-Tabelle noch aussteht. Ein Nachteil des Codes besteht darin, dass er defensiver geschrieben werden muss, da Sie nicht sicher sind, ob der geänderte Datensatz bereits in einem anderen Teil der Anwendung verfügbar ist. Einige Analysten entscheiden sich möglicherweise dafür, NoSQL zu vermeiden, wenn es nur eine begrenzte Analyse und/oder keine JOINs gibt.

Es ist auch schwierig, eine NoSQL-Datenbank zu definieren, die für eine bestimmte Aufgabe am besten geeignet ist. MongoDB war eine ausgezeichnete Wahl für den Umgang mit dynamischen Daten und den schnellen Zugriff darauf. Obwohl dies möglicherweise die beste Lösung zum Speichern von Daten in einem bestimmten Format oder zum Sichern von Daten durch Verschlüsselung ist, ist es möglicherweise nicht die beste Lösung zum Speichern von Daten in einem bestimmten Format.
Eines der Hauptmerkmale von NoSQL-Datenbanken ist ihre Anpassungsfähigkeit. Sie können in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt und an die spezifischen Anforderungen einer Organisation angepasst werden.

Was sind Nachteile von Nosql?

Was sind einige Nachteile der NoSQL-Datenbanktechnologie ? NoSQL-Datenbanken unterstützen häufig keine ACID-Transaktionen (Atomic, Consistency, Isolation, Durability), da sie nicht denselben Transaktionstyp über mehrere Dokumente hinweg unterstützen. Eine einzelne Datensatzatomarität ist in einer Vielzahl von Anwendungen akzeptabel, solange das Schema richtig konfiguriert ist.

Warum ist Nosql nicht zuverlässig?

NoSQL-Datenbanken sind nicht immer die beste Option und nicht immer die intelligenteste Lösung. Einer der Hauptnachteile von NoSQL-Datenbanken besteht darin, dass ihnen Zuverlässigkeitsfunktionen fehlen, die in relationalen Datenbanken zu finden sind. Mit anderen Worten, Zuverlässigkeitsmerkmale wie Atomarität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit sind alle vorhanden.

Welches ist kein Vorteil von Nosql?

Nosql-Datenbanken eignen sich nicht gut für Anwendungen, die komplexe Abfragen oder Transaktionen erfordern. Darüber hinaus bieten nosql-Datenbanken nicht das gleiche Maß an Datensicherheit und Datenschutzkontrollen wie relationale Datenbanken.

Eine NoSQL-Datenbankinnovation speichert Daten in JSON-Datensätzen und nicht in Segmenten und Zeilen wie bei anderen relationalen Datenbanken. Die No-SQL-Regel impliziert, dass NoSQL-Verzeichnisse Daten speichern und abrufen können. NoSQL-Verzeichnisse sind ebenso anpassungsfähig, vielseitig und in der Lage, Probleme für eine Vielzahl von Organisationen schnell zu identifizieren und zu lösen. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertdatenbanken, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken sind die vier Haupttypen von NoSQL-Datenbanken. Wir können nicht mit Sicherheit sagen, welche Datenbank am besten in der Lage ist, jedes dieser Probleme zu lösen. Wenn Ihr Projekt eine bestimmte Datenbank erfordert, sollten Sie diese auswählen. NoSQL-Datensätze sind im Gegensatz zu relationalen Verzeichnissen häufig anpassungsfähiger und leistungsfähiger.

Weniger Änderungen sind erforderlich, wenn Daten entfernt oder zur Verwendung wiederhergestellt werden. Ganz gleich, welche Art von Informationen Sie haben, sie können jederzeit problemlos gespeichert und wiederhergestellt werden. Durch das Internet und verteilte Rechenzeiträume können NoSQL-Datensätze nun skaliert werden, um den Bedürfnissen einer großen Anzahl von Benutzern gerecht zu werden. Durch die Verwendung vieler PCs zur Übermittlung einer großen Datenmenge kann die Informationsbasis natürlich wachsen und schrumpfen. Darüber hinaus können viele NoSQL-Informationsbasen unterbrechungsfrei umgestaltet und geändert werden. Viele NoSQL-Optionen sind vorgefertigte Varianten mit einer Reihe von Schlüsselelementen, die noch implementiert werden müssen. Eine große Organisation extrahiert Daten aus Unternehmensverzeichnissen, um ihre Kompetenz und Intensität sowie ihr betriebswirtschaftliches Wissen (BI) zu bewerten, ein IT-Thema, auf das sich viele Unternehmen verlassen.

Selbst eine einfache Abfrage erfordert eine umfangreiche Programmierung, und herkömmliche BI-Geräte erlauben keinen NoSQL-Zugriff. Die Standardsprache zum Verwalten von Datenbanken, die relationale Daten enthalten, ist die organisierte Abfragesprache (SQL). Es ist ein nicht soziales NoSQL-Framework und benötigt kein formales Muster, keine Verknüpfungen und keine Skalierungsprobleme. Je nach Datentyp können JSON-Datensätze als Diagramme mit Hubs und Edges sowie Key-Value-Matches angezeigt werden. Flaches Skalieren, auch bekannt als horizontales Hochskalieren, ist der Prozess der Berechnung von Daten in NoSQL-Datenbanken. Es verbessert die Qualität der Informationen, da das DBMS Regeln aufrechterhält, wenn neue Informationen hinzugefügt werden. Die Verwendung von Sharding zur Aufteilung riesiger Datensammlungen in kleinere Fragmente, die über verschiedene Server verteilt sind, wird auch heute noch in NoSQL-Frameworks verwendet.

Als NoSQL-Verzeichnis gibt es keine Garantie, dass die Abfragesprache strukturiert ist. Die NoSQL-Datenbank enthält im Gegensatz zur relationalen Datenbank keine Schemas. Abhängig von der Art Ihres Projekts müssen Sie möglicherweise mehr als ein NoSQL verwenden. Wir können Ihnen bei der Suche nach einem Softwareentwicklungsunternehmen helfen, wenn Sie eines benötigen.

Dokumentendatenbanken werden in erster Linie für Daten verwendet, auf die auf vielfältige Weise zugegriffen werden kann und die keine aufwändige Technologie erfordern. Genauso wie Dokumentdatenbanken jedes Objekt anhand seines Schlüssels identifizieren, identifizieren Schlüsselwertdatenbanken jedes Objekt anhand seines Schlüssels. Eine Datenbank mit breiten Spalten speichert wie eine Schlüsselwertdatenbank Daten in Spalten und nicht in Zeilen. Graphdatenbanken werden im Gegensatz zu traditionelleren Data Warehouses verwendet, um komplexe Daten zu visualisieren. NoSQL-Datenbanken sind in der Regel leistungsmäßig schneller als RDBMS-Datenbanken. Die traditionelle SQL-Abfragesyntax, die in RDBMS-Datenbanken verwendet wird, kann im Vergleich zur effizienteren NoSQL-Syntax, die in SQL-Datenbanken verwendet wird, langsam sein. Darüber hinaus verwenden NoSQL-Datenbanken eine andere Datenstruktur als RDBMS-Datenbanken, was zu einer schnelleren Leistung führen kann. Datenbanksysteme zur Verwaltung großer Daten- und Transaktionsmengen, wie z. B. NoSQL-Datenbanken, sind einfach zu verwenden und verwenden in der Regel kostengünstige Server, während RDBMS-Datenbanken teurer sind und viel Speicherplatz und Rechenleistung erfordern. Infolgedessen kann das Speichern und Verarbeiten von Daten in NoSQL viel teurer sein als in RDBMS. Die Arten von NoSQL-Datenbanken hängen von ihrem Datenmodell und ihrem Design ab. Zu den Dokumenttypen gehören Diagramme, Schlüsselwerttypen, Breitspaltentypen usw. Dokumentendatenbanken werden hauptsächlich für nicht zeitkritische Daten verwendet, auf die von mehreren Benutzern gleichzeitig zugegriffen werden muss.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Die Vorteile von NoSQL-Datenbanken sind zahlreich, aber sie haben ihren Preis. NoSQL-Datenbanken können erstmals strukturierte Daten nicht zuverlässig speichern. Darüber hinaus fehlt ihm die Fähigkeit, Joins durchzuführen, was es weniger vielseitig macht, wenn es um die Abfrage von Daten geht. NoSQL-Datenbanken können daher sowohl für Anwendungen verwendet werden, die nicht viele Daten in einem strukturierten Format speichern müssen, als auch für solche, die einen großen Umfang erfordern.

Was sind die Nachteile der Verwendung einer Nosql-Datenbank wie Mongodb?

Darüber hinaus gibt es ein paar Nachteile von MongoDB NoSQL-Datenbanken. MongoDB benötigt eine große Menge an Arbeitsspeicher für die Datenspeicherung. Die Dokumentgröße ist begrenzt, z. B. 16 MB. MongoDB unterstützt keine Transaktionsverarbeitung.

MongoDB ist eine horizontal skalierbare Datenbank, die auf der Open-Source-Plattform MongoDB basiert. Diese Datenbank, auch bekannt als NoSQL-Datenbank, wurde 2007 erstellt. Da es bei NoSQL nicht nur um SQL geht, kann es in einer Vielzahl von Formaten wie Spalten, Dokumenten, Diagrammen, Schlüssel-Wert-Paaren usw. verwendet werden. MongoDB wurde als eine der wichtigsten NoSQL-Datenbanken aller Zeiten gefeiert. Es wurde mit dem Ziel entwickelt, es für Webanwendungen so einfach wie möglich zu machen. Es gibt keine Tabellen in einer MongoDB NoSQL-Datenbank , was es Entwicklern einfach macht, damit zu arbeiten. BSON-Daten werden im JSON- oder erweiterten JSON-Format gespeichert, wobei Schlüssel-Wert-Paare zum Speichern der Daten verwendet werden.

Bei einem eindeutigen Schlüssel ist der ihm zugeordnete Wert definiert. Die Werte werden in Dokumenten gespeichert, die dann in Sammlungen untergebracht sind. Eine Vielzahl von Datentypen, darunter Boolean, String, Double, Integer, Object, Putzdaten, JavaScript, Array usw., können im BSON-Format gespeichert werden. MongoDB, das 2007 veröffentlicht wurde, ist in den letzten zehn Jahren auf Tausende von Apps angewachsen. Die Unternehmens-IT verfügt jetzt über neue Funktionen, mit denen sie den Betrieb von MongoDB unterstützen kann. Diese Datenbank kann mit jeder Programmiersprache verwendet werden, einschließlich Java, Go, C#, Python, PHP, Scala, Rust und Ruby on Rails. Die Open-Source-Community für MongoDB ist weltumspannend und besteht aus Entwicklern aus der ganzen Welt. Trotz der Tatsache, dass MongoDB viele Vorteile hat, gibt es immer noch einige Nachteile. Das Verschachteln mehrerer Dokumente für mehrere Ebenen ist verboten, und Dokumente, die größer als 16 MB sind, sind nicht zulässig.

NoSQL-Datenbanken haben den Vorteil, dass sie große Datenmengen in kurzer Zeit verarbeiten können. Sie können auch verwendet werden, um relativ kleine Datenmengen zu speichern.

Wann Sie Nosql nicht verwenden sollten

Es gibt einige wichtige Gründe, warum Sie möglicherweise keine NoSQL-Datenbank verwenden möchten:
-Sie benötigen ACID-Transaktionen. NoSQL-Datenbanken sind im Allgemeinen nicht gut darin, Transaktionen zu unterstützen, die sich über mehrere Datensätze erstrecken.
-Ihre Daten sind stark strukturiert. Wenn Ihre Daten einfach und gut organisiert sind, ist eine NoSQL-Datenbank möglicherweise nicht die beste Wahl.
-Sie haben große Datenmengen. NoSQL-Datenbanken können Schwierigkeiten bei der Skalierung haben, um sehr große Datensätze zu verarbeiten.
-Sie benötigen komplexe Abfragen. NoSQL-Datenbanken unterstützen häufig kein SQL oder andere Standard-Abfragesprachen.

MongoDB hat viel bessere Sharding-Fähigkeiten als SQL. Die Fähigkeit zur horizontalen Skalierung ist einer der Vorteile von Sharding. Es mag einige Leute geben, die die Schreibsperre umständlich finden. Ihrer Meinung nach ist die Anzahl der Funktionen, die NoSQL-DBMS verarbeiten können, unbegrenzt. Es gibt keine Möglichkeit, noSQL zu sagen, da dies keine relationale Datenbank bedeuten kann, und wenn das relationale Modell ignoriert wird, wird NoSQL SQL niemals für eine Vielzahl von Zwecken ersetzen können. Die Mehrheit der NoSQL-Lösungen, die ich gesehen habe, fallen in den Key-Value-Store-Ansatz, und ich muss noch eine relationale NoSQL-Lösung finden. Diese Säuren haben andererseits eine schlechte Erfolgsbilanz bei der Herstellung von SÄUREN.

NoSQL ist in Bezug auf die Datenkonsistenz nicht so zuverlässig wie SQL, aber es ist stabiler, wenn es um Datenredundanz und Datenintegrität geht. Das Fehlen von Transaktionsdaten in NoSQL kann es in einigen Situationen zuverlässiger als SQL machen.
SQL ist die beste Datenbank für Zahlungen und sollte regelmäßig verwendet werden. Es ist wichtig zu bedenken, dass NoSQL unter Umständen stabiler sein kann, also sollte es nicht vollständig ausgeschlossen werden.

Vorteile von Nosql gegenüber Sql

SQL-Datenbanken gibt es seit Jahrzehnten und sind die bewährte Lösung zur Speicherung relationaler Daten. Allerdings haben NoSQL-Datenbanken in den letzten Jahren aufgrund ihrer Vorteile gegenüber SQL-Datenbanken an Popularität gewonnen. NoSQL-Datenbanken sind skalierbarer, können einfacher verteilt werden und sind im Allgemeinen performanter als SQL-Datenbanken. Zudem eignen sich NoSQL-Datenbanken oft besser für den Umgang mit unstrukturierten Daten.

Die Wahl einer Cloud-Datenbank sollte auf dem Aussehen Ihrer Daten, der Art und Weise, wie Sie sie abfragen, und Ihrer Skalierbarkeit basieren. SQL (Structured Query Language) oder NoSQL (Not only SQL) Datenbanken sind die wichtigsten Faktoren bei der Entscheidung, welche Datenbank verwendet werden soll. Unsere Big Data in the Cloud-Serie ist jetzt in ihrem dritten Artikel. Daten, die in einer NoSQL-Datenbank gespeichert werden können, wie z. B. Inhalte aus Artikeln, Social-Media-Beiträgen und andere Arten von unstrukturierten Daten, eignen sich viel besser für diese Art von Datenbank. Als Datenspeicher können graphbasierte oder Schlüssel-Wert-Paare sowie Spaltenspeicher verwendet werden. Eine NoSQL-Datenbank ist sowohl auf Skalierbarkeit als auch auf Flexibilität ausgelegt. Ihre Datenbank wird mit dem Wachstum Ihres Unternehmens erweitert.

Da NoSQL- und NoSQL-Datenbanken auf unterschiedliche Weise skaliert werden, müssen Sie darüber nachdenken, wie Ihr Datensatz in Zukunft wachsen wird. Es wurde vorgeschlagen, beide Arten von Datenbanken zu kombinieren, um ihre besten Eigenschaften zu nutzen. Es stehen zahlreiche Datenbankoptionen zur Verfügung, unabhängig davon, ob Sie sich für eine lokale oder eine Cloud-Datenbank entscheiden. Eine der wichtigsten Entscheidungen ist, ob Sie eine NoSQL-Datenbank oder eine NoSQL-Datenbank als primären Datenspeicher verwenden möchten. Unser nächstes Thema sind Data Warehouses und Data Lakes, die zwei weitere Cloud-Datenspeicherkomponenten sind.

Daten, die NoSQL-gesteuert sind und auf verschiedene Arten gespeichert werden können, sind ideal für diese Art von Anwendung. Die Möglichkeit, alle Arten von Daten in NoSQL zu speichern, reduziert den Aufwand, der erforderlich ist, um zwischen verschiedenen Datentypen zu unterscheiden. Wenn sich Ihre Datenanforderungen ändern, können Sie sie schnell vergrößern oder verkleinern. Darüber hinaus ist NoSQL flexibler in Bezug auf die Datenspeicherung als SQL-Datenbanken, die besser für tabellenbasierte Transaktionen geeignet sind. Im Allgemeinen ist NoSQL eine ausgezeichnete Wahl, um große Datenmengen flexibel und skalierbar zu speichern.

Was sind die verschiedenen Probleme, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, wenn sie sich für den Einsatz der Nosql-Technologie entscheiden?

Es gibt ein paar verschiedene Probleme, die auftreten können, wenn sich ein Unternehmen für den Einsatz einer NoSQL-Technologie entscheidet. Ein Problem ist, dass es bei NoSQL keine Standardmethode zum Abfragen der Daten gibt, sodass jedes Unternehmen seine eigenen Methoden dafür entwickeln muss. Dies kann ein schwieriger und zeitaufwändiger Prozess sein. Ein weiteres potenzielles Problem besteht darin, dass NoSQL-Datenbanken oft weniger skalierbar sind als ihre relationalen Gegenstücke, sodass ein Unternehmen sicher sein muss, dass sein Datenbedarf die Fähigkeiten der von ihm gewählten NoSQL-Datenbank nicht übersteigt. Darüber hinaus können NoSQL-Datenbanken schwieriger zu verwalten sein als relationale Datenbanken, sodass ein Unternehmen über das Personal verfügen muss, das dazu in der Lage ist.

Als Unternehmensarchitekt bin ich immer auf der Suche nach neuen innovativen Konzepten/Ideen, von denen meine Unternehmenskunden in verschiedenen vertikalen Märkten profitieren können. Kürzlich habe ich darüber nachgedacht, tief in diesen NoSQL-Trend einzutauchen, um festzustellen, wie genau meine Kunden davon profitieren können. Darüber hinaus wollte ich erfahren, ob dies der richtige Zeitpunkt für Unternehmen ist, dies in die Praxis umzusetzen. Der Unterschied zwischen relationalen Datenbanken und nicht-rationalen Datenbanken besteht darin, dass sich nicht-rationale Datenbanken nicht strikt an ACID-Eigenschaften wie Konsistenz und Isolation halten müssen. Eine gute Vorstellung davon, für welche Anwendungsfälle die Lösung geeignet ist, ergibt sich aus ihrem Speichertyp. Wir leben in einem Zeitalter strukturierter Daten, das weitaus häufiger vorkommt als in den vergangenen 80er und 90er Jahren, als die meisten Daten in einer Unternehmensdatenbank gespeichert wurden. Nicht relationale Datenbanken bieten die beste Gesamtlösung für den Umgang mit diesen Trends (im Gegensatz zu RDBMS-Lösungen), da sie unstrukturierte Daten unterstützen, horizontal durch Partitionen skalieren und Hochverfügbarkeitsunterstützung bieten können.

Dies sind einige der relevanten Anwendungsfälle. Heutzutage bieten viele Organisationen ihren Benutzern die Möglichkeit, Nachrichtenforen, Blogs usw. für Social Computing zu verwenden, und „ nicht relationale Datenbanken “ können ihnen helfen, ihre M&A-, Kostensenkungs-, schnelleren Bearbeitungszeiten und andere Herausforderungen zu meistern . Es kann dabei helfen, die folgenden Probleme von Endbenutzern zu lösen, die am häufigsten vorkommen und am schwierigsten zu lösen sind. Es hat den Vorteil einer kürzeren Bearbeitungszeit, niedrigerer Gesamtbetriebskosten und geschäftlicher Agilität. In diesem Bereich zeichnen sich nicht relationale Datenbanken durch ihre Performance aus, insbesondere wenn das zu speichernde und zu verarbeitende Datenvolumen hoch ist. Trotz der Tatsache, dass diese langfristigen Vorteile alle kurzfristigen Nachteile überwiegen können, gibt es immer noch erhebliche Herausforderungen für Unternehmen, die nicht-relationale Lösungen implementieren möchten. Heutzutage gibt es nur wenige „nicht relationale Datenbanken“, die eine Support-Lösung von einer externen Organisation haben.

Nur mit solchen wie Oracle, IBM oder Microsoft können Sie mit den größten Softwareunternehmen der Welt konkurrieren. Es ist immer ein Streitpunkt zwischen Entscheidungsträgern in Unternehmen, wenn es um Datenwiederherstellung, Backup und Ad-hoc-Datenkorrekturen geht. Derzeit steckt die Einführung nicht relationaler Datenbanken durch Unternehmen noch in den Kinderschuhen. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass NoSQL verwendet werden kann, um das Unternehmen der Zukunft aufzubauen. Wenn Sie verstehen möchten, wie NoSQL dem Unternehmen helfen wird, ist es wichtig, zunächst eine gemeinsame Meinung unter den wichtigsten Interessengruppen aufzubauen. In diesem Vergleich wird ein Überblick über eine Reihe von nicht relationalen Datenbanken gegeben, was ihn zu einem guten Ausgangspunkt für Unternehmen macht, die jetzt ernsthaft über eine Einführung nachdenken, um damit zu beginnen. Wenn eine Organisation mehr als eine Lösung für ihre eigenen spezifischen Anforderungen benötigt, ziehen Sie eine der vier Optionen in Betracht, die die Merkmale aufweist, die am besten mit ihren Anforderungen kompatibel sind.

Bestimmen Sie die Faustregel für die Produkt-/Gelöst-Auswahl: Definieren Sie die Abstraktion für den Datenzugriff. Sie benötigen ein Modell, das Ihnen bei der Planung von Leistung und Skalierbarkeit hilft. Es wird nicht einfach sein, in den nächsten Jahren eine gemeinsame Datendienstplattform für nicht-relationale Datenbanken und standardisierte Datenzugriffsabstraktion zu schaffen. Wenn Sie dies jedoch von Anfang an im Kopf haben, können Sie während der gesamten Reise die richtige Entscheidung treffen. Bei der Entscheidung über Funktionen oder Versionen sollte sich Enterprise der Probleme und Lösungen bewusst sein, die angegangen werden müssen, bevor eine Entscheidung getroffen wird. Um dies zu erreichen, ist es entscheidend, einen iterativen und auf Refactoring fokussierten Modus zu verwenden. Die größte Herausforderung besteht darin, Entscheidungsträger in Unternehmen davon zu überzeugen, dass nicht alle Daten/Objekte in RDBMS verwendet werden können.

Wenn Sie zeigen möchten, dass nicht relationale Datenbanken für einen bestimmten Anwendungsfall verwendet werden können, probieren Sie sie aus. Wenn Unternehmen ihre Informationsmanagementsysteme in Zukunft mit Technologien wie „Non-Relation Database“ transformieren wollen, müssen sie diese sofort ausprobieren. Sourav Mazumder ist Principal Technology Architect bei Infosys Technologies Limited und hat mehr als 14 Jahre im Bereich Informationstechnologie gearbeitet. Seine Interessen konzentrieren sich derzeit auf NoSQL, Web 2.0 Governance, Leistungsmodellierung und Globalisierung.

Arten von Nosql-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken gibt es in einer Vielzahl von Typen, um den Anforderungen verschiedener Anwendungen gerecht zu werden. Die gebräuchlichsten Typen sind Dokument-, Schlüsselwert-, Spalten- und Diagrammdatenbanken.

Datenbankorientierte Systeme sind solche, die neben NoSQL nicht auf herkömmliche SQL-Datenbanken zurückgreifen. In dem Datensystem wird ein Datenmodell verwendet, das sich von dem traditionellen Zeilen- und Spaltentabellenmodell unterscheidet, das in Verwaltungssystemen für relationale Datenbanken verwendet wird. Auf dem Markt sind mehrere NoSQL-Datenbanken mit jeweils eigenen Eigenschaften erhältlich. Die am häufigsten verwendeten Dokumentendatenbanken sind normalerweise herunterskaliert. Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle, wie z. B. E-Commerce-Plattformen, Handelsplattformen und die Entwicklung mobiler Apps. Vergleichen Sie MongoDB mit Postgres und erfahren Sie mehr über die beiden führenden NoSQL-Datenbanken. Eine Spaltendatenbank kann verwendet werden, um mehrere Spalten einer einzelnen Spalte zusammenzufassen.

Da sie Daten so unterschiedlich schreiben, ist es für sie extrem schwierig, konsistente Entscheidungen zu treffen. Eine Graphdatenbank ist ein Satz optimierter Datenbanken zum Erfassen und Suchen von Verbindungen zwischen Datenelementen. Mit diesen Methoden müssen Sie sich nicht mehr mit dem Overhead befassen, der mit dem SQL JOINING mehrerer Tabellen verbunden ist.

Aufgrund seiner Flexibilität, Skalierbarkeit und Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, ist MongoDB weit verbreitet. MongoDB ist auch eine ausgezeichnete Wahl für Webanwendungen und wird von vielen bekannten Websites verwendet.
Obwohl die Fähigkeiten von MongoDB begrenzt sind, hat es sich als zuverlässige und beliebte Datenbank erwiesen. MongoDB ist eine gute Wahl für eine wahrscheinlich beliebte NoSQL-Datenbank.

Nosql-Datenverarbeitung

Die Nosql-Datenverarbeitung ist eine Art der Datenverarbeitung, die für Datenbanken entwickelt wurde, die nicht das standardmäßige relationale Modell verwenden. Diese Art der Datenverarbeitung wird häufig für umfangreiche Datenverarbeitungsaufgaben wie Data Mining und Data Warehousing verwendet.

Eine NoSQL-Datenbank unterscheidet sich von einer herkömmlichen Datenbank dadurch, dass sie flexibler ist. Im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank speichern NoSQL-Datenbanken Daten in einer Datenstruktur, beispielsweise einem Dokument. Dieses Datenbankdesign erfordert kein Schema, um große und unstrukturierte Datensätze zu verarbeiten, was einen schnellen Skalierungsprozess ermöglicht. Da NoSQL-Datenbanken keine Daten speichern, ist kein Austausch von Tabellen erforderlich. Die Anwendung von NoSQL auf Datenanalysen, soziale Netzwerke und mobile Apps ist dank der Vielfalt der verfügbaren Datenstrukturen möglich. Trotz der Tatsache, dass jeder Datenbanktyp seine eigenen Vorteile hat, bevorzugen die meisten Unternehmen NoSQL und relationale Datenbanken. Dokumentendatenbanken speichern Daten als Dokumente, um sie organisiert zu halten, wenn sie in einer Anwendung verwendet werden.

Dokumentendatenbanken werden häufig für Dokumentenmanagementsysteme und Benutzerprofile verwendet. Spaltendatenbanken speichern Informationen in Spalten und erleichtern den Zugriff auf bestimmte Spalten. Es gibt zwei Beispiele für diesen Datenbanktyp: Apache HBase und Apache Cassandra. Graphdatenbanken dienen neben der Speicherung und Verwaltung von Verbindungen zwischen Elementen auch als Informationsportal für den Graphen. Im Gegensatz zu einer herkömmlichen, plattenbasierten Datenbank werden Daten im Hauptspeicher und nicht auf der Platte gespeichert, was den Datenzugriff beschleunigt. Der Hauptvorteil von Microservices besteht darin, dass eine Anwendung Daten nicht mehr an einem einzigen Ort speichern muss, was ein teurer und zeitaufwändiger Prozess ist. Das NoSQL-Datenbankangebot von IBM umfasst eine Vielzahl von NoSQL-Datenbanken für eine Vielzahl von Anwendungen. Dieses kostenlose IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced-Add-on für IBM Cloud Pak for Data finden Sie im Abschnitt IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced. Dieser Dienst ist mit einem Open-Source-Ökosystem kompatibel, das Apache CouchDB, PouchDB und Bibliotheken für beliebte Web- und Mobilentwicklungs-Stacks umfasst.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Eine NOSQL-Datenbank bietet eine Reihe von Vorteilen gegenüber einer herkömmlichen relationalen Datenbank. Da die Daten in Dokumenten und nicht in Tabellen gespeichert sind, ist es außerdem einfacher, auf Daten zuzugreifen, wenn Sie sie verwenden. Da dokumentbasierte Speichermodelle kostengünstig sind und sich nicht auf Tabellenstrukturen stützen, werden Abfragen direkt für Daten und nicht gegen sie ausgeführt. Hinsichtlich der Datenspeicherung sind NOSQL-Datenbanken effizienter als Datenbanken auf Basis von Oracle. Sie müssen nicht jede Spalte indizieren und können große Datenmengen unabhängig von der Spaltenstruktur verarbeiten. NOSQL-Datenbanken sind nicht nur flexibler, sondern auch effizienter. Es stehen auch weitere Datenmodelle zur Verfügung, z. B. Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken. Dadurch können sie auf die Anforderungen der jeweiligen Anwendung zugeschnitten werden.

Datenkonsistenz Die meisten Nosql-Datenbanken

Dadurch opfern NoSQL-Datenbanken ein gewisses Maß an Konsistenz, um eine hohe Verfügbarkeit zu erreichen. Die Ergebnisse sind konsistenter, als wenn sie für starke Konsistenz gemacht wären. Wenn ein Datenspeicher, der die Basisintegrität garantiert, die Ergebnisse des letzten Schreibvorgangs nicht zurückgibt, bedeutet dies, dass dies nicht garantiert ist.

Nosql-Datenbanken: Vor- und Nachteile

Bei den meisten NoSQL-Datenbanken ist kein Ende der letztendlichen Konsistenz statt der vollständigen Konsistenz in Sicht. Die zum Aktualisieren der Datenbank erforderliche Zeit kann länger als gewöhnlich sein. Konsistenz wird manchmal als eventuelle Konsistenz bezeichnet.
Da NoSQL-Datenbanken jedoch keine Unterstützung für Datenbanktransaktionen bieten, sind sie nicht so konsistent wie SQL-Datenbanken. Mit anderen Worten, die Daten können manchmal falsch sein. Diese Art von Transaktion erfüllt nicht die Anforderungen von Transaktionen wie Bank- und Geldautomatenabhebungen, die eine sofortige Überprüfung erfordern.
Wenn Sie ACID-Support benötigen, erhalten Sie 100 % Datenintegrität und Datenkonsistenz. Auch wenn NoSQL besser für einfache Abfrageumgebungen geeignet ist, ist SQL die beste Wahl für komplexe Abfrageumgebungen.