Die verschiedenen Arten von Datenbankverwaltungssystemen

Es gibt viele verschiedene Arten von Datenbankmanagementsystemen , jedes mit seinen eigenen Vor- und Nachteilen. SQL-Datenbanken sind sehr leistungsfähig und können große Datenmengen verarbeiten, aber sie können schwierig zu skalieren sein. NoSQL-Datenbanken sind viel einfacher zu skalieren, aber sie sind nicht so leistungsfähig wie SQL-Datenbanken.

Die Auswahl des richtigen Datenspeichers kann die Verwendung Ihrer Anwendung vereinfachen. Ein gründliches Verständnis der Funktionsweise von Datenbanken ist für die Bewertung von Alternativen unerlässlich. Datenspeicher, die einzelne Datensätze in OLTP-Anwendungen lesen und schreiben können, müssen eine geringe Latenz aufweisen. Blob Storage ist in der hyperskalierten Hadoop-Distribution zu finden und kann zum Speichern unstrukturierter Daten verwendet werden. Tabellendatenspeicher können zum Speichern strukturierter Daten verwendet werden. Für Abfragen und Transaktionen wird die Standard-SQL-Sprache (SQL) verwendet. Eine relationale Datenbank ist darauf ausgelegt, optimierte Transaktionsoperationen durchzuführen.

Transaktionen aktualisieren mehrere Datensätze in mehreren Tabellen und werden mit geringer Latenz geschrieben, da mehrere Datensätze in mehreren Tabellen aktualisiert werden. Datenbankspalten werden für moderne Data Warehouses verwendet. Schlüsselwert, breite Spalte, Dokument (Baum) und Diagrammtypen sind die vier wichtigsten Datentypen, die von NoSQL-Datenspeichern unterstützt werden. Datenspeicher mit mehreren Spalten sind extrem schwierig zu partitionieren. Es handelt sich um einen zweidimensionalen Schlüsselwertspeicher, bei dem jedem Zellenwert ein Zeitstempel zugewiesen wird. Dokumentspeicher speichern und rufen verschachtelte Objekte ab, die Dokumente darstellen. Dokumentbäume können durch Diagrammdatenbanken ersetzt werden, die Dokumentspeichern ähneln, jedoch für die Anzeige von Diagrammen ausgelegt sind.

RDBMS-Datenbanken werden hauptsächlich verwendet, um normalisierte strukturierte (tabellarische) Daten zu verwalten, die einer relationalen Datenbank zugeordnet wurden. Datenspeicher, die die NoSQL-Technologie verwenden, sind darauf ausgelegt, eine große Anzahl von Datenströmen effizienter zu verarbeiten. Die Daten müssen nicht gleichmäßig in Tabellenform gebracht werden, und es gibt keine relationalen Beschränkungen. Für analytische Anwendungsfälle sind NoSQL-Datenbanken häufig besser geeignet als tabellarische Spalten. Um ein hohes Leistungsniveau zu erreichen, werden Datenspeicher mit integrierten Betriebsfunktionen bevorzugt. Die Führung eines unveränderlichen Ledgers ist der Prozess der Aufbewahrung eines unveränderlichen und (kryptographisch) überprüfbaren Transaktionsprotokolls. Eine Zeitreihendatenbank besteht häufig aus einem breiten Spaltenspeicher mit Datums-/Uhrzeitfunktionen, die in den Programmiersprachen geschrieben sind.

Es ist eine Sammlung von geografischen Daten (wie Städte, Länder usw.), die gespeichert werden können. Um den Anforderungen geowissenschaftlicher Abfragen und geometrischer Operationen gerecht zu werden, wurde es optimiert. In Bezug auf Geschäftsanwendungen kann es vorzuziehen sein, eine spaltenorientierte Datenbank zu verwenden. Textsuchen werden häufig an unstrukturiertem (natürlichem) oder halbstrukturiertem Text durchgeführt. Die elastische Suche hat sich in dieser Hinsicht als effektives Werkzeug erwiesen.

Big-Data-Anwendungen sind im Feld zu finden. Aufgrund seiner Geschwindigkeit bei der Verarbeitung großer Datenmengen ist NoSQL eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen mit großen Datenmengen. Wenn alle anderen Komponenten Ihrer serverseitigen Anwendung nahtlos und schnell ausgelegt sind, können Sie NoSQL-Datenbanken verwenden, um sicherzustellen, dass die Daten nicht zum Engpass werden.

Die NoSQL-Datenbanken eignen sich normalerweise besser zum Speichern und Modellieren von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten in einer einzigen Datenbank als andere Arten von Datenbanken.

Es ist wichtig, zwischen NoSQL und SQL zu unterscheiden, da SQL am besten für hohe transaktionsbezogene Arbeitslasten geeignet ist. NoSQL ist eine praktikable Lösung für extrem große Transaktionsanforderungen. Es ist nicht die beste Wahl für diesen Zweck. Es ist nicht möglich, hierarchische Daten hierarchisch zu speichern. Da die hierarchische Datenspeicherung und die Speicherung großer Datenmengen Merkmale der hierarchischen Datenspeicherung sind, ist sie zur Verwendung in beiden geeignet.

Viele moderne Anwendungen wie Mobil-, Web- und Spieleanwendungen erfordern hochfunktionale, anpassbare, skalierbare und leistungsstarke Datenbanken , und NoSQL-Datenbanken eignen sich hervorragend für diese Art von Anwendungen.

Warum sollten Sie Nosql gegenüber Sql wählen?

Der Vorteil von NoSQL gegenüber herkömmlichen Methoden zum Speichern von Daten besteht darin, dass es alle Arten von Daten auf einmal speichern kann, ohne vorher herausfinden zu müssen, welche Art von Daten Sie speichern müssen. Die Datenmenge, die Sie haben, muss nach oben, unten und in verschiedenen Stufen skaliert werden. Wie bereits erwähnt, bietet NoSQL eine viel größere Flexibilität und die Möglichkeit, die Kosten nach Bedarf zu verwalten.

Die Wahl einer Cloud-Datenbank hängt von Faktoren wie der Größe Ihrer Daten, der Art und Weise ab, wie Sie sie abfragen und wie Sie sie skalieren. SQL (Structured Query Language) und NoSQL (nicht nur SQL) sind zwei Datenbanken, die bei einer Datenbank mit ziemlicher Sicherheit ins Spiel kommen werden. Dies ist der dritte einer Reihe von Artikeln zu Big Data in der Cloud. Eine NoSQL-Datenbank ist besser geeignet, um unstrukturierte Daten zu speichern, z. B. Textinhalte auf einer Website, Beiträge in sozialen Medien und andere Arten von Daten. Daten können in einem Spaltenspeicher, einer dokumentorientierten Datenstruktur oder einer graphbasierten Datenstruktur gespeichert werden. NoSQL-Datenbanken sind darauf ausgelegt, Skalierbarkeit und Flexibilität zu unterstützen. Ihre Datenbank wächst mit Ihrem Unternehmen, wenn es expandiert.

Da der Umfang von NoSQL-Datenbanken unterschiedlich ist, müssen Sie berücksichtigen, wie sich Ihr Datensatz im Laufe der Zeit entwickelt. Der Wunsch, die besten Eigenschaften beider Arten von Datenbanken zu kombinieren, ist in den letzten Jahren gewachsen. Unabhängig davon, ob Sie eine lokale Datenbank oder eine Cloud-Datenbank verwenden, stehen Ihnen viele Optionen zur Verfügung. Die wichtigste Entscheidung, die Sie treffen müssen, ist, ob Sie Daten in einer NoSQL-Datenbank oder in einer NoSQL-Datenbank als primäre NoSQL-Speicherquelle speichern möchten. In unserem nächsten Beitrag werden wir uns Cloud-Datenspeicherkomponenten wie Data Warehouses und Data Lakes ansehen.

Die SQL-Datenbank ist jetzt ein vollständigeres System in Bezug auf Leistung und Funktionen. NoSQL-Datenbanken werden jedoch immer beliebter und werden in Zukunft wahrscheinlich häufiger vorkommen.

Wozu dienen Sql- und Nosql-Datenbanken?

SQL-Datenbanken können Abfragen verarbeiten und Daten tabellenübergreifend in einer Umgebung mit strukturierten Daten verknüpfen, was die Durchführung komplexer Abfragen für strukturierte Daten, wie z. B. Ad-hoc-Anforderungen, vereinfacht. NoSQL-Datenbanken erfordern in der Regel mehr Arbeit zum Abfragen von Daten, wenn die Komplexität der Abfrage zunimmt.

SQL ist eine strukturierte Abfragesprache, die es seit den 1970er Jahren gibt. Da NoSQL-Datenbanken nicht relational sind, können sie auf verschiedene Arten geschrieben werden, einschließlich SQL-Datenbanken. Eine NoSQL-Datenbank kann vertikal skaliert werden, sodass Sie einen Server effizienter laden können. Mit NoSQL-Systemen können Sie mit einer Vielzahl von Datenstrukturen in einer Datenbank arbeiten. Eine NoSQL-Datenbank speichert keine Daten in Zeilen und Tabellen, da es sich nicht um eine relationale Datenbank handelt. Daten können dank ihrer Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu organisieren, mit einem dynamischen Schema strukturiert und organisiert werden. SQL und relationale Datenbanken vereinfachen die Verwaltung großer Datenmengen und ermöglichen gleichzeitig die Flexibilität, auf vielfältige Weise auf Daten zuzugreifen.

Da jede Information an einem einzigen Ort gespeichert ist, ist es unwahrscheinlich, dass sie den Betrachter mit früheren Versionen verwechselt. Darüber hinaus ist NoSQL ideal für die Arbeit mit großen Sammlungen von (oder sich ständig ändernden) Daten. NoSQL-Systeme werden aufgrund ihrer großen Datenmengen von einer Reihe großer Unternehmen verwendet, darunter Facebook, Google und andere. Viele Server verarbeiten große Datenmengen, sodass NoSQL-Datenbanken wie Cassandra große Datenmengen verarbeiten. Die beste Option für den Zugriff auf einen Schlüsselwertspeicher ohne starke Integritätsgarantien ist Redis. Elastic Search ist eine ausgezeichnete Wahl, wenn Sie eine komplexe oder flexible Suche durchführen müssen.

Eine NoSQL-Datenbank kann eine riesige Datenmenge verarbeiten und Millionen von Transaktionen pro Sekunde durchführen. Sie bieten Flexibilität bei der Art und Weise, wie Daten gespeichert werden, und ermöglichen die Speicherung von Daten in einer Vielzahl von Geschäftsanwendungen.
NoSQL-Datenbanken sind einer der wichtigsten Aspekte moderner Datenspeicherung, da sie die Erstellung vielfältiger Arten von Datenstrukturen ermöglichen. Eine NoSQL-Datenbank ist möglicherweise die beste Option für Sie, wenn Sie eine Datenbank mit einer großen Anzahl von Dateneingaben benötigen.

Nosql-Datenbanken auf dem Vormarsch, da Entwickler nach Alternativen zu SQL suchen

Aus verschiedenen Gründen werden NoSQL-Datenbanken bei Entwicklern immer beliebter. Einer der mit SQL-Datenbanken verbundenen Ausgaben ist die Wartung und Skalierung. Darüber hinaus glauben viele Entwickler, dass sie nicht alle Funktionen benötigen, die SQL-Datenbanken bieten. Viele Unternehmen migrieren zu einem Cloud-basierten Modell, in dem mehr Daten gespeichert werden, und NoSQL-Datenbanken sind für diese Art von Umgebung besser geeignet.

Wann würden Sie eine relationale Datenbank im Vergleich zu Nosql verwenden?

Die Transaktionsunterstützung in NoSQL-Datenbanken ist auf einfache Transaktionen beschränkt. Transaktionen (auch Joins genannt) können mit relationalen Datenbanken durchgeführt werden. Eine NoSQL-Datenbank wird verwendet, um große Datenmengen schnell zu verarbeiten. Daten mit niedriger Geschwindigkeit werden von einer relationalen Datenbank verarbeitet.

Viele moderne Anwendungen verlassen sich auf NoSQL-Datenbanken (nicht nur auf SQL) und nicht auf relationale Datenbanken. NoSQL ist eine Art von Datenspeichertechnologie, die im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank eine beliebige Anzahl von Methoden verwendet, um Daten dezentral zu speichern. Wenn es um die Einführung einer neuen App oder eines neuen Dienstes geht, kann die Bedeutung von NoSQL nicht genug betont werden. Anstelle eines einzelnen monolithischen Servers werden NoSQL-Datenbanken horizontal auf mehrere Hosts verteilt. Infolgedessen ist die Migration einer NoSQL-Datenbank schneller und kostengünstiger, sodass sie der gestiegenen Nachfrage gerecht werden kann. Da NoSQL eine dezentralisierte Technologie ist, ist es außerdem eine viel bessere Wahl für Unternehmen, die ihre Datenbanken in die Cloud migrieren möchten. NoSQL vermeidet das Sperren von Transaktionen, da es einen Kompromiss zwischen Leistung und Konsistenz eingeht. Aus diesem Grund bietet es eine bessere Alternative für eine große Anzahl von Benutzern, die gleichzeitigen Zugriff benötigen. In Organisationen, die vorhersagbare, strukturierte Daten mit einer begrenzten Anzahl von Personen oder Anwendungen speichern müssen, ist eine relationale Datenbank die beste Option.

Die flexiblen Schemas von MongoDB eignen sich für große Mengen unstrukturierter Daten, und der Prozess der Vereinheitlichung dieser Datentypen erfordert keine einzige Verbindung.
Diese Datenbank ist auch schnell, sodass sie skaliert und zur Transaktionsunterstützung verwendet werden kann.
Im Allgemeinen ist eine relationale Datenbank die beste Lösung, wenn Daten am wahrscheinlichsten strukturiert sind. Das Verweisen auf Tabellen zwischen ihnen in relationalen Datenbanken kann schwierig sein und liefert einen konsistenten Datensatz.
Datenbankfunktionen können auch beschleunigt werden, was sie zu einer ausgezeichneten Wahl für umfangreiche Anwendungen macht.
Wenn eine große Menge unstrukturierter Daten nicht zu einem konsistenten Muster zusammengeführt werden kann, ist MongoDB die beste Option. Die flexiblen Schemas von MongoDB machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für große Sammlungen unstrukturierter Daten, da keine Integration unterschiedlicher Komponenten erforderlich ist.

Nosql-Datenbanken: Die bessere Option für Geschwindigkeit und Skalierbarkeit.

NoSQL-Datenbanken haben in der Regel eine höhere Leistung und Skalierbarkeit als normale Datenbanken . Darüber hinaus sind sie einfach zu bedienen und anpassbar, was sie ideal für Daten macht, auf die schnell zugegriffen werden muss.

Wann verwenden Sie Nosql vs. Mysql?

Datenbanktechnologien wie MySQL werden in relationalen Datenbanken verwendet, während NoSQL-Datenbanken eher designbasiert sind, wie MongoDB, CouchDB und andere. MySQL-Datenbanken verfügen über eine breite Palette von Berichtstools, um die Anwendungsstabilität aufrechtzuerhalten, während NoSQL-Datenbanken Tools für Analysen und Leistungstests fehlen.

Mystery ist eine Komponente des Verwaltungssystems für relationale Datenbanken von Microsoft. Es ermöglicht die Platzierung und Verwaltung von Daten gemäß den spezifischen Anforderungen des Benutzers, unabhängig davon, ob die Daten unformatiert oder nicht verwandt sind. Wir werden uns in den folgenden Abschnitten einige der wichtigsten Unterschiede zwischen ihnen ansehen. Der Unterschied zwischen MyAdmin und NoSQL ist eine Entscheidung, die IT-Führungskräfte treffen müssen. NoSQL soll die Zukunft sein, aber andere sind besorgt über die fehlende Standardisierung. Die Anforderungen der Organisation und das verbrauchte Datenvolumen bestimmen, welche Option für sie am besten geeignet ist.

Wann Sql Vs Nosql Stackoverflow verwenden

SQL-Datenbanken werden normalerweise verwendet, wenn Sie ein relationales Datenmodell haben, das Sie abfragen müssen. NoSQL-Datenbanken werden normalerweise verwendet, wenn Sie große Datenmengen speichern müssen und nicht alle Funktionen einer relationalen Datenbank benötigen.

Welche Datenbank nutzt ein Unternehmen eigentlich? Es ist unmöglich, SQL- und NoSQL-Datenbanken zu vergleichen. Datenbanktypen sind weitaus vielfältiger, als mir bisher bewusst war. Die SQL-Sprache wird verwendet, um SQL-Abfragen auszuführen, wie z. B. das Löschen oder Ändern von Daten. Im Jahr 2019 gab die Mehrheit der Befragten (60 Prozent) an, dass es beliebter sei als NoSQL. Beliebt sind dokumentenorientierte NoSQL-Datenbanken wie MongoDB. PostgreSQL wurde entwickelt, um große Datenbanken sowie SQL-konforme Abfragen zu unterstützen. Wenn Sie viel Daten verarbeiten möchten, sollten Sie die Verwendung von Postgres in Betracht ziehen. Tabellen und Spalten in MongoDB sollten übersichtlich sein.

Warum verwenden wir Nosql anstelle von SQL?

Es gibt zahlreiche Vorteile von NoSQL-Datenbanken gegenüber relationalen Datenbanken. Eine NoSQL-Datenbank ist ideal für Entwickler, da sie über flexible Datenmodelle verfügt, horizontal skalierbar ist und extrem schnelle Abfragen bietet. NoSQL-Datenbanken haben typischerweise sehr flexible Schemas.

Nosql-Datenbanken: Geschwindigkeit vs. Konsistenz

NoSQL-Datenbanken werden aufgrund ihrer größeren Flexibilität und Skalierbarkeit gegenüber herkömmlichen Datenbanken immer beliebter. In unserem Experiment haben wir festgestellt, dass NoSQL-Datenbanken im Allgemeinen schnellere Antwortzeiten als SQL-Datenbanken hatten, wenn es um das Speichern von Schlüssel-Wert-Paaren ging. Obwohl NoSQL-Datenbanken ACID-Transaktionen möglicherweise nicht vollständig unterstützen, kann dies zu Dateninkonsistenzen führen. Obwohl NoSQL-Datenbanken insgesamt schneller sein können, sollten Sie zuerst überlegen, was Ihre Anwendung erfordert.

Verwendet Uber Sql oder Nosql?

Als Datenspeicher wird typischerweise eine NoSQL-Datenbank verwendet. Da NoSQL-Datenbanken keine Indexunterstützung haben (aufgrund fehlender verteilter Transaktionen), speichert das Fulfillment-Team von Uber den Index in einer separaten Tabelle.

Airbnb und Nosql: Eine Liebesgeschichte

Airbnb war schon immer ein Unterstützer von NoSQL. Sie sind eines der wenigen Unternehmen, das Graphdatenbanken wie Neo4j in ihrem Anwendungsentwicklungsprozess verwendet. Die Nutzung von Graphdatenbanken durch Unternehmen hat in den letzten Jahren aufgrund der zahlreichen Vorteile, die sie gegenüber herkömmlichen SQL-Datenbanken bieten, schnell zugenommen. Die Verwendung einer Graphdatenbank hat eine Reihe von Vorteilen, einer davon ist die Tatsache, dass sie eine große Anzahl von Daten effizienter verarbeiten kann. Daten können auf organisierte und komplexere Weise gespeichert werden, was das Auffinden und Zugreifen auf Informationen erleichtert. Graphdatenbanken sind außerdem schneller als herkömmliche SQL-Datenbanken. Für die Suche nach diesen Algorithmen werden große Datensätze verwendet, da sie speziell dafür entwickelt wurden. Airbnb unterstützt eindeutig NoSQL-Technologien und ist zweifellos eines der erfolgreichsten Unternehmen, die diese implementieren.

Wann sollte Nosql verwendet werden?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von den spezifischen Anforderungen des Projekts abhängt. Im Allgemeinen eignen sich Nosql-Datenbanken jedoch am besten für Projekte, die eine hohe Skalierbarkeit und Flexibilität erfordern, da sie auf horizontale Skalierung ausgelegt sind. Darüber hinaus werden Nosql-Datenbanken häufig verwendet, wenn eine Datenverarbeitung in Echtzeit erforderlich ist, da sie im Allgemeinen schneller sind als herkömmliche relationale Datenbanken .

Organisationen jeder Größe übernehmen aufgrund ihres schnellen Wachstums die NoSQL -Datenbanktechnologie . Der Artikel versucht zu erklären, warum NoSQL immer beliebter wird und wann NoSQL eine gute Wahl für die Entwicklung von Apps ist. Frühe Internetpioniere waren mit der traditionellen Datenbanktechnologie unzufrieden, weshalb NoSQL entwickelt wurde. Aufgrund der steigenden Popularität muss geklärt werden, wann NoSQL-Datenbanken eingesetzt werden sollten. Mit NoSQL lassen sich verschiedenste Datenbankstrukturen und Datenmodelle beschreiben. Das Ziel dieser Diskussion ist es, zu erklären, warum Menschen NoSQL so häufig verwenden, und sie auf der Grundlage ihrer gemeinsamen Interessen in Gruppen einzuteilen. Während der Cloud-Ära wurden NoSQL-Datenbanken erstellt und haben sich so schnell wie möglich an die Cloud-basierte Automatisierung angepasst. Mit NoSQL-Datenbanken lassen sich Streaming-Daten in Echtzeit häufig einfacher in die Datenbank integrieren. Das Dienstprogramm MongoDB Atlas ist der einfachste Weg, MongoDB kostenlos zu lernen.

Nosql-Datenbankbeispiel

Zu den auf Spalten basierenden NoSQL-Datenbanken gehören Cassandra, HBase und Hypertable.

Eine NoSQL-Datenbank ist ein nicht relationales Datenbankverwaltungssystem, d. h. es muss kein festes Schema bereitgestellt werden. Damit eine NoSQL-Datenbank den hohen Speicheranforderungen verteilter Datenspeicher gerecht wird, muss sie groß genug sein, um enorme Datenmengen zu speichern. Twitter, Facebook und Google sind nur einige der Unternehmen, die NoSQL verwenden, um große Datenmengen zu verarbeiten und Echtzeit-Webanwendungen zu entwickeln. Die Schlüsselwertdatenbank speichert Daten und ruft sie als Schlüsselwertpaar ab. Diese Art von NoSQL-Datenbank kann zum Erstellen von Sammlungen, Wörterbüchern, assoziativen Arrays usw. verwendet werden. Diese Art von Dokumenten wird häufig in Content-Management-Systemen, Blogging-Plattformen und Echtzeitanalysen verwendet. Die Graph Base Database wird hauptsächlich für soziale Netzwerke und Logistikdaten verwendet.

Mit MapReduce können Sie Ansichten in CouchDB definieren. Dem Bericht zufolge wird ein verteilter Datenspeicher nicht mehr als zwei von drei Garantien bieten können. Datenkonsistenz: Daten sollen auch nach der Ausführung konsistent gehalten werden. Es ist wichtig, eine stabile Partition aufrechtzuerhalten, auch wenn die Kommunikation zwischen den Servern unterbrochen ist.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Eine NoSQL-Datenbank bietet eine Reihe von Vorteilen gegenüber einer SQL-Datenbank. Sie sind skalierbarer, da sie eine größere Datenmenge verarbeiten können. Sie sind auch effizienter, weil sie einfachere Algorithmen zum Speichern und Abrufen von Daten verwenden. Sie sind auch anpassungsfähiger, da sie auf eine Vielzahl von Anforderungen zugeschnitten werden können.
Datenbank-NoSQL-Tools können auch sehr teuer sein, daher bieten sie auch einige Nachteile. Es ist wichtig zu beachten, dass SQL-Datenbanken nicht so viel Unterstützung für diese Datenbanken bieten. Darüber hinaus sind sie sowohl in Bezug auf die Benutzerfreundlichkeit als auch auf die Komplexität schwieriger zu erlernen und zu verwenden als SQL-Datenbanken. Sie sind auch weniger standardisiert und haben einen geringeren Grad an Kompatibilität als SQL-Datenbanken.

Nosql-Datenbank

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die nicht das traditionelle tabellenbasierte Schema einer relationalen Datenbank verwendet. NoSQL-Datenbanken werden häufig für Big Data und Echtzeit-Webanwendungen verwendet.

Daten können in Dokumenten statt in relationalen Tabellen in NoSQL-Datenbanken gespeichert werden. Moderne Unternehmen benötigen robuste, flexible, skalierbare und schnelle Reaktionen auf Datenverwaltungsprobleme. Zu den Arten von NoSQL-Datenbanken gehören Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken. Global-2000-Unternehmen stellen schnell auf NoSQL-Datenbanken um, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Dies lässt sich auf fünf Trends zurückführen, die technische Herausforderungen darstellen, die für die meisten relationalen Datenbanken zu schwierig sind. Die Datenbankverwaltung ist ein großes Hindernis für die agile Entwicklung, da ihr festes Datenmodell die Fähigkeit zur Interaktion mit anderen Systemen stark einschränkt. Zur Definition von NoSQL-Modellen wird ein Anwendungsmodell verwendet, das ein Datenmodell definiert.

Stattdessen versucht NoSQL festzulegen, wie Daten dynamisch modelliert werden sollen. In einer dokumentenorientierten Datenbank ist JSON das De-facto-Format zum Speichern von Daten. Dies spart Geld, da keine ORM-Frameworks erforderlich sind, und vereinfacht die Anwendungsentwicklung. Dies ist die erste Version der Abfragesprache N1QL (ausgesprochen Nickel), die SQL zu JSON in Couchbase Server 4.0 hinzufügt. Zusätzlich zu den standardmäßigen SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen kann es Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und viele andere Funktionen verarbeiten. Der inhärente Wert einer verteilten NoSQL-Datenbank ist ihre Fähigkeit, eine breite Palette von Vorgängen ohne einen einzigen Fehlerpunkt zu unterstützen. Da Kunden online und auf Mobilgeräten mit Unternehmen in Kontakt treten, wird erwartet, dass immer mehr Dienste verfügbar sind.

Es ist einfach, NoSQL-Datenbanken zu erstellen, zu konfigurieren und zu skalieren. Sie werden verwendet, um Informationen zu speichern, Informationen zu lesen, zu schreiben und zu organisieren. Sie können Cluster jeder Größe handhaben, einschließlich solcher in der Verwaltungs- und Überwachungsphase. Es ist möglich, Daten zwischen MongoDB-basierten Datenbanken über die integrierte Replikation zwischen MongoDB-basierten Rechenzentren zu replizieren, sodass keine separate Software erforderlich ist. Infolgedessen müssen Anwendungen nicht darauf warten, dass die Datenbank ein Problem entdeckt und ihr eigenes Failover durchführen; Stattdessen ermöglichen Hardware-Router eine sofortige Verfügbarkeit. In Bezug auf die Datenbanktechnologie wird NoSQL schnell zur bevorzugten Wahl für die heutigen Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen.

Nosql-Datenbanken sind ein vielseitiges Tool für die Datenverwaltung.

Es sind zahlreiche NoSQL-Datenbanken verfügbar, die in einer Vielzahl von Anwendungen wie Webanwendungen, mobilen Apps, Softwareentwicklung und Data Warehousing verwendet werden können. Sie erfüllen die Anforderungen von Anwendungen mit großen Datenmengen, geringer Latenz und einer Vielzahl von Datenmodellen.