Die beliebtesten NoSQL-Datenbanken von 2017

Die Wahl der richtigen NoSQL-Datenbank ist entscheidend für den Erfolg jeder Anwendung oder jedes Systems. Bei der Auswahl einer Datenbank sind viele Faktoren zu berücksichtigen, z. B. Leistung, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Datenmodell. 2017 war ein großes Jahr für NoSQL-Datenbanken . Viele neue Produkte und Funktionen wurden veröffentlicht, und die NoSQL-Landschaft entwickelte sich weiter. Hier sind einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanken des Jahres 2017 und was sie zu bieten haben.

Wie wählen Sie die richtige NoSQL-Datenbank für Ihre Anwendung aus? Dies ist der zweite einer Reihe von Artikeln über NoSQL-Datenbanken. Es handelt sich um einen vierstufigen Prozess, der Sie dabei unterstützt, fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Unterschiede zwischen ACID- und BASE-Eigenschaften helfen Ihnen, die beste Entscheidung zu treffen. Das CAP-Theorem kann verwendet werden, um die NoSQL-Auswahl einzugrenzen, wenn Ihre Anwendung besser mit den Basiseigenschaften und anderen Auswahlfaktoren von NoSQL kompatibel ist. Es gibt nur zwei der drei Garantien in einem verteilten System, die verwendet werden können: Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz; Eine davon kann nicht verwendet werden. Eine NoSQL-Datenbank wird nach Typ klassifiziert, sodass sie auf bestimmte Anforderungen zugeschnitten werden kann. Wenn Sie diese Liste als Ausgangspunkt verwenden, können Sie damit beginnen, Ihre Anwendungsanforderungen zusammenzustellen. Die Wahl einer NoSQL-Datenbank kann auch von ihrer Technologie, ihrer Konfiguration und Infrastruktur, der Architektur Ihrer Anwendung, dem Budget und den in Ihrem Unternehmen verfügbaren Fähigkeiten beeinflusst werden.

Welche Nosql-Datenbank wird am häufigsten verwendet?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von einer Vielzahl von Faktoren abhängt, einschließlich der spezifischen Bedürfnisse der Organisation und der Präferenzen der Entwickler. Einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanken sind jedoch MongoDB, Cassandra und Redis.

Die Nachfrage nach NoSQL-Datenbanken ist gestiegen, da Unternehmen Tausende von Anfragen gleichzeitig bearbeitet und riesige Datenmengen in immer komplexeren Datenbanken gespeichert haben. Eine mit ACID-Daten kompatible MarkLogic-Datenbank stellt außerdem sicher, dass alle Datenbankabfragen konsistent sind. ScyllaDB ist eine monströs schnelle NoSQL-Datenbank mit einem verspielten Namen. Zur Generierung von Dokumenten werden dokumentenorientierte Datenbanken wie MongoDB verwendet. MongoDB ist nicht nur in der Lage, enorme Mengen an Datenverkehr und Daten zu bewältigen, sondern basiert auch auf einer horizontal skalierbaren Architektur. Apache Cassandra hat im Vergleich zu Apache HES ähnliche Geschwindigkeiten für große und kleine Datenmengen, ohne negative Auswirkungen auf die Datengenauigkeit. Im Vergleich zu anderen NoSQL-Datenbanken gilt sie weithin als flexibler.

DynamoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die zum Speichern ganzer Datensätze im Arbeitsspeicher verwendet werden kann. Mit anderen Worten, es handelt sich um ein Produkt von Amazon Web Services (AWS), was bedeutet, dass für die Verwendung keine Hardware erforderlich ist. DynamoDB verschlüsselt Daten standardmäßig, und auf Sicherungen kann über die AWS-Plattform zugegriffen werden. Es sind zahlreiche NoSQL-Datenbanken verfügbar, aber in diesem Artikel wird erläutert, welche für Ihre Anwendung am besten geeignet ist. Obwohl eine NoSQL-Datenbank für eine Web-App immer noch am besten für die Anforderungen einer bestimmten Anwendung geeignet ist, kann sie auch äußerst nützlich sein. Da immer mehr Web-Apps mit Amazon Web Services erstellt werden, wird DynamoDB immer beliebter.

Der Cloud Bigtable-Dienst bietet eine Verfügbarkeit von 99,999 % und ist damit ein hochleistungsfähiger NoSQL-Datenbankdienst. Ein Petabyte an Daten wird verwaltet und verarbeitet in Spitzenzeiten mehr als 5 Milliarden Anfragen pro Sekunde. MongoDB, eine NoSQL-Datenbank, ist einfach, dynamisch und skalierbar und basiert auf einem einfachen, dynamischen und skalierbaren Modell. Dokumentspeicher werden mithilfe eines NoSQL-Dokumentspeichermodells in der Datenbank gespeichert.

Nosql-Datenbanken eignen sich hervorragend für Big Data!

Eine NoSQL-Datenbank ist eine neuere Technologie, die als Reaktion auf die Einschränkungen von SQL-Datenbanken entwickelt wird. Mit SQL können Sie Transaktionen und Daten aus einer einzigen Tabelle verwalten. Obwohl SQL kleinere Datenmengen verarbeiten kann, ist es bei großen Datenmengen nicht so effizient. Große Datenmengen erfordern in NoSQL-Datenbanken seltener eine einzige Tabelle, sodass sie einfacher gehandhabt werden können.
NoSQL-Datenbanken sind ein großartiges Tool für Big Data, Echtzeit-Webanwendungen, Customer 360, Online-Shopping, Online-Gaming, das Internet der Dinge und soziale Netzwerke. Sie zeichnen sich durch die Handhabung großer Daten- und Verkehrsmengen aus.

Was ist die beste Verwendung der Nosql-Datenbank?

Im Allgemeinen sind NoSQL-Datenbanken besser geeignet, um strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in einer einzigen Datenbank zu speichern und zu modellieren, anstatt sie an mehreren Orten zu speichern.

Das schnelle Wachstum von NoSQL-Datenbanken hat sie zur bevorzugten Technologie von Organisationen jeder Größe gemacht. Der Artikel versucht zu erklären, warum NoSQL immer beliebter wird und wann es eine gute Wahl für die Erstellung von Anwendungen ist. Eine Gruppe früher Internet-Pioniere entwickelte das Konzept von NoSQL aus Frustration mit traditioneller Datenbanktechnologie. Um den Anforderungen des schnell wachsenden NoSQL-Datenbankmarktes gerecht zu werden, muss dringend geklärt werden, wann der Einsatz von NoSQL-Datenbanken sinnvoll ist. NoSQL-Datenbanken bestehen aus einer Vielzahl von Datenstrukturen und -modellen. Als Ergebnis dieser Diskussion werden Sie in der Lage sein, die Hauptgründe zu identifizieren, warum Menschen sich NoSQL als Technologie zuwenden. NoSQL-Datenbanken wurden während des Cloud-Zeitalters erstellt und haben sich schnell an die damit einhergehende Cloud-Automatisierung angepasst. Eine NoSQL-Datenbank ist in Bezug auf Echtzeit-Streaming häufig effektiver als eine herkömmliche Datenbank. Das MongoDB-Atlas-Tool ist der einfachste Weg, um kostenlos mit der beliebtesten NoSQL-Datenbank, MongoDB, zu beginnen.

Dieses neue Datenbankmodell wird von Jahr zu Jahr beliebter. Darüber hinaus kann es horizontal skaliert werden, kein starres Schema aufweisen und unstrukturierte Daten in einem Container speichern. Es kann für einige Anwendungen gut geeignet sein, für andere ist es möglicherweise nicht die beste Lösung.
Neben der Möglichkeit, ACID-Eigenschaften zu garantieren, bieten SQL-Datenbanken eine Vielzahl weiterer Vorteile gegenüber NoSQL-Datenbanken. Dadurch werden Transaktionen pünktlich abgeschlossen und die Daten sind über mehrere Anfragen hinweg konsistent. In einigen NoSQL-Datenbanken sind diese Garantien möglicherweise nicht mehr gewährleistet, und es kann eine komplexere Verarbeitung erforderlich sein, um dieselben Ergebnisse zu erzielen.
Eine der wichtigsten Überlegungen beim Kauf einer Datenbank ist ihre Fähigkeit, auf hohem Niveau ausgeführt zu werden. Die Möglichkeit, Daten und Vorgänge spontan zu ändern, ist eine entscheidende Komponente vieler Anwendungen, und eine NoSQL-Datenbank kann diese Anforderung möglicherweise nicht erfüllen. Anstatt sich für eine SQL-Datenbank zu entscheiden, sollten Sie sich für eine SQL-Datenbank entscheiden, die dieses Maß an Flexibilität bietet.
Es ist wichtig, Prioritäten zu setzen, welche Funktionen für Ihre Anwendung am wichtigsten sind und welche am besten für die von Ihnen verwendete Datenbank geeignet sind. Obwohl NoSQL-Datenbanken einige Vorteile bieten können, sind sie möglicherweise nicht die beste Option für alle Anwendungen.

Wo werden Nosql-Datenbanken verwendet?

Echtzeit-Webanwendungen und Big-Data-Analysen gehören zu den Anwendungen, die NoSQL-Datenbanken verwenden. NoSQL-Systeme können nicht nur als SQL bezeichnet werden, um ihre Fähigkeit zu betonen, SQL-ähnliche Abfragesprachen zu unterstützen, sondern auch polyglot-persistente Architekturen, in denen sie mit SQL-Datenbanken koexistieren.

Welche Datenbank wird am häufigsten von Nosql verwendet?

Die Open- Source-NoSQL-Datenbank MongoDB gilt weithin als die beliebteste NoSQL-Datenbank.

Warum sind Nosql-Datenbanken vorzuziehen?

NoSQL-Datenbanken sind relationalen Datenbanken in ihrer Performance weit überlegen. Eine NoSQL-Datenbank ist flexibel, horizontal skalierbar, hat sehr schnelle Abfragen und ist einfach zu erstellen. NoSQL-Datenbanken sind in der Regel äußerst flexibel in Bezug auf die Schemastruktur.

Wird es Nosql-Datenbanken für die nächsten 3 5 Jahre geben?

Da NoSQL-Datenbanken immer beliebter werden, wird erwartet, dass die NoSQL-Datenbankbranche in den kommenden Jahren wachsen wird, da viele große Unternehmen wie Amazon und Oracle NoSQL-Dienste anbieten.

Ist 2017 das NoSQL-Jahr? Wie wird sich die Entwicklung autonomer Datenbanken auf DBAs auswirken? Obwohl NoSQL in den letzten Jahren kein großes Wachstum verzeichnet hat, gehe ich davon aus, dass es nächstes Jahr deutlich anziehen wird. Der DBA wird zweifellos eine größere Rolle spielen, da Unternehmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verwenden, um selbst Patches zu automatisieren, ihre Datenbanken zu optimieren, Anomalien zu erkennen und Indizes zu optimieren. DBAs müssen neue Geschäftsinitiativen strategischer leiten. Es wird entscheidend sein, sicherzustellen, dass die Produktionsdatenbereitstellungsprozesse sowie Tests vor der Produktion sicher sind. Da immer mehr Unternehmen Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO einhalten, sind DBAs für den Schutz der Daten ihres Unternehmens verantwortlich.

Beste Nosql-Datenbank

Es gibt nicht die eine „beste“ NoSQL-Datenbank. Jede Art von NoSQL-Datenbank hat ihre eigenen Stärken und Schwächen, und die beste Datenbank für ein bestimmtes Projekt hängt von den spezifischen Anforderungen dieses Projekts ab. Einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, CouchDB und Cassandra.

Mit ScyllaDB können Sie mit Ihrer vorhandenen Infrastruktur viel effizienter arbeiten, sodass Sie mit weniger mehr erreichen können. Mit diesem NoSQL können Sie Ihre Infrastruktur nutzen, um Workloads mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz nach Bedarf auszuführen. Erfahren Sie, warum ScyllaDB eine der beliebtesten NoSQL-Datenbanken für umfangreiche Anwendungen ist.

Arten von Nosql-Datenbanken

Es gibt viele Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Zu den beliebtesten Typen gehören MongoDB, Cassandra und HBase.

Ein alternatives System zu herkömmlichen SQL-Datenbanken wird als NoSQL-Datenbank bezeichnet. Sie verwenden ein Datenmodell mit einer anderen Struktur als das traditionelle Zeilen- und Spaltentabellenmodell, das in relationalen Datenbanken zu finden ist. Es gibt auch einen bemerkenswerten Unterschied zwischen NoSQL-Datenbanken und untereinander. Die am häufigsten verwendeten Dokumentendatenbanken haben eine Scale-out-Architektur. Es kann in einer Vielzahl von Geschäftskontexten verwendet werden, einschließlich E-Commerce-Plattformen, Handelsplattformen und Entwicklung mobiler Apps. Die Analyse von MongoDB und Postgres kann einen detaillierten Vergleich der beiden führenden NoSQL-Datenbanken liefern. Eine Spaltendatenbank kann den Wert einer bestimmten Spalte schnell aggregieren.

Sie haben aufgrund der Art und Weise, wie sie geschrieben werden, Schwierigkeiten, Daten konsistent zu schreiben. Um die Verbindungen zwischen Datenelementen zu erfassen und zu durchsuchen, werden Graphdatenbanken optimiert. SQL-Jointing kann mit diesen Methoden vermieden werden.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Was sind die Vorteile der Nosql-Datenbank?
Nosql-Datenbanken sind nicht nur schnell, sondern können auch für die Verarbeitung großer Datenmengen skaliert werden. Darüber hinaus kann es Daten speichern, die in einer relationalen Datenbank nicht leicht zugänglich sind, was es zu einem idealen Werkzeug zum Speichern von Daten macht.

Nosql-Datenbankvergleich

Da NoSQL SQL nicht unterstützt, müssen Sie eine manuelle Abfragesprache verwenden, wodurch Ihr System schwieriger zu warten und langsamer wird. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken neu auf dem Markt und verfügen in der Regel nicht über dieselben Funktionen wie relationale Datenbanken.

Eine nicht-relationale Datenbank speichert ihre Daten in tabellarischen Relationen, die auch als Nicht-SQL-Datenbanken bezeichnet werden. Derzeit sind mehrere NoSQL-Datenbanken verfügbar, darunter Cassandra, MongoDB und Apache HBase. Mithilfe dieses Leitfadens können Sie die Leistung verschiedener NoSQL-Datenbanken vergleichen, um festzustellen, welche für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist. Cassandra ist ein weit verbreitetes Column-Store-Datenbanksystem. MongoDB verwendet keine masterlose Ringarchitektur, während Cassandra eine verwendet. Da NoSQL SQL nicht unterstützt, benötigen Sie eine manuelle Abfragesprache, um Ihr System zu unterstützen, was dazu führen kann, dass es komplexer wird und Ihr System verlangsamt. Die MongoDB-Plattform wurde ursprünglich entwickelt, um die Agilitäts- und Skalierbarkeitsprobleme von DoubleClick bei der Schaltung von Internetanzeigen zu beheben.

HBase ist eine verteilte Open-Source-Datenbank mit breitem Spaltenspeicher, die eine Kombination aus Funktionen von Google Bigtable und HDFS verwendet. Wie bei Cassandra verwendet HBase eine primäre Replikatarchitektur mit einem einzigen Fehlerpunkt. SolarWinds DPM ist ein Open-Source-Tool zur Datenbanküberwachung und -optimierung, das sowohl mit Open-Source- als auch mit NoSQL-Datenbanken funktioniert. DPM ist eine SaaS-Plattform mit einer benutzerfreundlichen, webbasierten Benutzeroberfläche, über die Sie von überall aus darauf zugreifen können. Für umfangreiche Anwendungen, die eine große Anzahl von Datensätzen verfolgen müssen, ist HBase eine gute Wahl.

Liste der Nosql-Datenbanken

Es gibt viele verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Couchbase und Cassandra.

Die NoSQL-Datenbank versteht sich nicht als konzeptionelle Datenbank, sondern als nicht konzeptionelle Datenbank, die Daten anders zuordnen kann als relationale Datenbanken. Hier sind die wichtigsten NoSQL-Datenbanken in alphabetischer Reihenfolge: MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB, HBase und so weiter. Diese Datenbank ist die beste Wahl, wenn wir in einem Use-Case-Szenario eine Volltextsuche durchführen wollen. Diese Datenbank ist ideal, um riesige Datenmengen zu organisieren und Analysen durchzuführen. Amazon DynamoDB ist in erster Linie für die Ausführung von Hochleistungsanwendungen in großem Umfang vorgesehen. Diese Datenbank verarbeitet 10 Billionen Anfragen pro Tag, was ungefähr 700 Organisationen entspricht. Um eine große Anzahl von Abfragen in einer einfachen Schlüsselwertabfrage zu verarbeiten, ist DynamoDB die beste Wahl. Wenn wir eine kleine Datenmenge haben, kann diese Datenbank Petabytes an Daten verarbeiten, aber wenn wir eine große Datenmenge haben, können sie sie nicht so verarbeiten, wie wir es wünschen. In unserem Anwendungsfall ist dies die beste Datenbank für den Echtzeit- und Direktzugriff auf Daten.

Lightweight Nosql Db

Die Verwendung einer leichtgewichtigen Nosql-Datenbank bietet viele Vorteile, darunter die Möglichkeit, schnell und einfach zu skalieren, sowie die Flexibilität, mit einer Vielzahl von Datentypen zu arbeiten. Darüber hinaus sind nosql-Datenbanken oft einfacher zu handhaben als ihre relationalen Gegenstücke, was sie zu einer guten Wahl für diejenigen macht, die neu in der Datenbankentwicklung sind.

PoloDB ist eine leichtgewichtige NoSQL-Datenbank, auf die überall und jederzeit zugegriffen werden kann. Die APIs ähneln denen von MongoDB, wodurch sie einfach zu lehnen und zu verwenden sind. Sie müssen es nicht als ZIP-Datei speichern oder ausgeben, da es sich nur um eine Datei handelt. PoloDB kann auf einer Vielzahl von Plattformen kompiliert werden und ist in Rust geschrieben. Es ist eine Datenbank mit vollem Funktionsumfang, die atomare Transaktionen sowie Funktionen mit vollem Funktionsumfang unterstützt. In naher Zukunft wird PoloDB um neue Features ergänzt. Der gesamte Code ist auf GitHub unter MIT-Lizenzen verfügbar. Aufgrund der spezifischen Struktur der Datenbank liest PoloDB Daten, wenn dies erforderlich ist.

Nosql-Datenbanken perfekt für mobile Apps

Es ist eine einfache und effektive NoSQL-Datenbanklösung , die gut mit mobilen Anwendungen funktioniert. MongoDB ist eine leichtgewichtige NoSQL-Datenbank, die in verschiedenen Versionen verfügbar ist und eine Vielzahl von Aufgaben erfüllen kann.

Nosql-Datenbank-Engines

Es gibt viele verschiedene Arten von NoSQL-Datenbank-Engines, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Die beliebtesten NoSQL-Datenbank-Engines sind MongoDB, Apache Cassandra und Redis.

Mittlerweile sind zahlreiche NoSQL-Datenbank- (oder Datenspeicher-)Engines verfügbar. Welches sind die am häufigsten verwendeten Wörter? Was sind die Unterschiede zwischen ihnen? In diesem Beitrag wird untersucht, wie NoSQL-Datenbanken im Vergleich zu herkömmlichen Datenbanken abschneiden, zusätzlich zu den Themen. Als Teil der Studie haben wir die nicht relationalen und nicht suchmaschinenbezogenen Einträge von angesehenem Thema Observer.com mit Google Trends-Ergebnissen derselben Suchbegriffe verglichen. Die MongoDB-Datenbank-Engine ist ein kostenloses Open-Source-Projekt, das Mongo verwendet. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die normalerweise auf vertikale Daten ausgerichtet sind, sind die Zeilen von Cassandra spaltenorientiert, was bedeutet, dass sie das enthalten, was wir normalerweise als vertikale Daten bezeichnen oder was traditionell in relationalen Spalten gespeichert wird.

Redis, die BigTable-Implementierung von Google, ist der beliebteste Schlüsselwertspeicher, während HBase die BigTable-Implementierung von Google ist. Eines der wenigen Verwaltungssysteme für Graphdatenbanken auf unserer Liste ist Neo4j. Das Konzept basiert auf der Vorstellung, dass Kanten als Beziehungen fungieren und Dateninstanzen direkt miteinander verbunden sind. Neben seiner Open-Source-Implementierung ist Neo4j eines der beliebtesten auf der Liste. Graphdatenbanken können in einigen Situationen von Vorteil sein, auch wenn es um Data Mining geht.