Die Vor- und Nachteile der Verwendung von relationalen Datenbanken und NoSQL-Datenbanken für die Metadatenspeicherung

Die Debatte zwischen relationalen Datenbanken und NoSQL-Datenbanken gibt es schon seit vielen Jahren. In der Vergangenheit konzentrierte sich die Debatte hauptsächlich auf Leistung und Skalierbarkeit. In den letzten Jahren hat sich die Debatte jedoch auf Metadaten verlagert. Bei der Entscheidung, ob eine relationale Datenbank oder eine NoSQL-Datenbank zum Speichern von Metadaten verwendet werden soll, sind einige wichtige Überlegungen zu berücksichtigen. Der erste ist die Größe und Komplexität der Metadaten. Wenn die Metadaten klein und einfach sind, ist eine NoSQL-Datenbank möglicherweise die bessere Wahl. Wenn die Metadaten jedoch groß und komplex sind, ist eine relationale Datenbank möglicherweise die bessere Wahl. Die zweite Überlegung ist die Struktur der Metadaten. Wenn die Metadaten stark strukturiert sind, ist eine relationale Datenbank möglicherweise die bessere Wahl. Wenn die Metadaten jedoch weniger strukturiert sind, kann eine NoSQL-Datenbank die bessere Wahl sein. Die dritte Überlegung ist die Abfragebarkeit der Metadaten. Wenn die Metadaten in hohem Maße abfragbar sind, ist eine relationale Datenbank möglicherweise die bessere Wahl. Wenn die Metadaten jedoch weniger abfragbar sind, ist eine NoSQL-Datenbank möglicherweise die bessere Wahl. Die vierte Überlegung schließlich ist die Skalierbarkeit der Metadaten. Wenn die Metadaten hochgradig skalierbar sind, ist eine NoSQL-Datenbank möglicherweise die bessere Wahl. Wenn die Metadaten jedoch weniger skalierbar sind, ist eine relationale Datenbank möglicherweise die bessere Wahl.

Datenbanksysteme mit relationalen und NoSQL-Funktionen werden häufig in Cloud-nativen Apps verwendet. Daten werden unterschiedlich gespeichert, und der Benutzer ist nicht derselbe wie das System. Unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten werden normalerweise in Schlüssel-Wert-Paaren oder Dokumenten in einer No-SQL-Datenbank gespeichert. Da NoSQL-Datenspeicher bei hochvolumigen Diensten Reaktionszeiten von weniger als einer Sekunde aufweisen, werden sie anderen Arten von Datenspeichern vorgezogen. Wenn Sie ein konsistentes System nach einem aktuell aktualisierten Element abfragen, warten Sie auf diese Antwort, bis alle Repliken erfolgreich aktualisiert wurden. Wenn eine sofortige Antwort zurückgegeben wird, handelt es sich um die neuesten Daten; wenn nicht, ist es die neueste Antwort. Ein Replikationsknoten fällt aus, wenn die Partitionstoleranz eingestellt ist, aber das System funktioniert weiterhin.

Database as a Service (DBaaS) ist eine Cloud-native Anwendung, die eine Sammlung von Datendiensten verwendet. Mit diesen Diensten verfügen Sie über integrierte Sicherheit, Skalierbarkeit und Überwachung. Jeder Dienst könnte von einer eigenen virtuellen Azure-Maschine profitieren, die auch mit einer geeigneten Datenbank konfiguriert werden könnte. Ein Cloud-nativer Microservice kann basierend auf den Datenanforderungen entweder eine relationale Datenbank oder eine NoSQL-Datenbank verwenden. Azure stellt seinen Kunden vier verwaltete relationale Datenbanken als Dienst (DBaaS) bereit. Alle Modelle bieten sowohl Pay-as-you-go- als auch Just-in-Time-Funktionen. SQL Server ist die Flaggschiff-Datenbank von Microsoft sowie mehrere Open-Source-Alternativen.

Indem Sie die Menge an Verarbeitungskernen, Arbeitsspeicher und Speicherplatz auswählen, die für eine Azure-Datenbank benötigt werden, können Sie diese innerhalb von Minuten bereitstellen. Microsoft hält sein Versprechen an Azure, indem es eine verwaltete Version beliebter Open-Source-Datenbanken als Teil der Open-Source-Angebote der Plattform anbietet. Serverless Compute Tier-Datenbanken werden während inaktiver Zeiträume automatisch angehalten, sodass keine Speichergebühren anfallen. Als Ergebnis der Übernahme von Sun Microsystems durch Oracle wurde eine verwaltete Version von MariaDB als Fork von MySQL erstellt. Als Teil der Azure-Cloud können Sie eine vollständig verwaltete relationale Datenbank auf der Azure-Datenbank für MariaDB ausführen. Der Dienst basiert auf der Server-Engine MariaDB Community Edition. Es ist in der Lage, geschäftskritische Workloads mit vorhersagbarer Leistung und dynamischer Skalierung zu bewältigen.

Rufen Sie PostgreSQL-Datenbanken über das Befehlszeilenschnittstellentool oder Azure Data Migration Service ab. Sie können angeben, welche Datenbankregionen sowohl Schreib- als auch Lesevorgänge in CosmosDB auf globaler Ebene unterstützen, indem Sie Aktiv/Aktiv-Clustering zulassen. Cosmos DB kann verwendet werden, um vorhandene Mongo-, Gremlin- ​​oder Cassandra-Datenbanken zu migrieren, ohne die Daten oder den Code zu ändern. Wenn Sie Azure Table Storage in Ihren Microservices verwenden, können Sie einfach zur Cosmos DB Table API migrieren. Die fünf Konsistenzmodelle von Azure Cosmos DB sind in Abbildung 5-13 zu sehen. Durch die Nutzung dieser Optionen können Sie granulare Kompromisse basierend auf Konsistenz, Verfügbarkeit und Leistung eingehen. Sie können anhand der folgenden Tabelle sehen, wie konsistent Sie sind.

Jeremy Likness, Program Manager von Microsoft, erläutert die fünf Modelle in dieser ausgezeichneten Präsentation ausführlich. Die NewSQL-Technologie ist eine aufstrebende Datenbanktechnologie, die die verteilte Skalierbarkeit von NoSQL mit der ACID-Garantie einer relationalen Datenbank kombiniert. NewSQL-Datenbanken sind so konzipiert, dass sie in kurzlebigen Cloud-Umgebungen gedeihen, in denen zugrunde liegende virtuelle Maschinen bei Bedarf jederzeit neu gestartet oder neu geplant werden können. Die vorherige Abbildung basierte auf Open-Source-Projekten, die von der Cloud Native Computing Foundation entwickelt wurden. Ein Client kann Dienste verwenden, um eine Reihe identischer NewSQL-Datenbankprozesse als einen einzigen DNS-Eintrag zu adressieren, indem er die Microservices verwendet. Wir können skalieren, ohne bestehende Anwendungen zu stören, wenn wir die Datenbankinstanzen von der Adresse des damit verbundenen Dienstes entkoppeln. Wenn Sie denselben Service gleichzeitig anfordern, funktioniert es immer.

Die Fähigkeit einer NoSQL-Datenbank, eine Vielzahl von Datenstrukturen zu verarbeiten, erleichtert die Organisation von Daten. Eine NoSQL-Datenbank eignet sich häufig besser zum Speichern und Modellieren strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten in derselben Datenbank als eine herkömmliche Datenbank .

Was ist die effektivste Kombination aus NoSQL und relationalen Datenbanktechnologien ? Ein großer Teil der Daten ist unstrukturiert, wobei einige unstrukturierte Daten zusammengeführt werden. Schnelle Skalierung und Transaktionsunterstützung 2 sind im Schema erforderlich.

Da die Daten in NoSQL-Datenbanken im Vergleich zu den in SQL-Datenbanken verwendeten Datenmodellen einfach zu verstehen sind, werden sie immer beliebter. Darüber hinaus können Entwickler direkte Änderungen an der Datenstruktur in NoSQL-Datenbanken vornehmen.

RDBMS ist eine gute Wahl, wenn die Abfrage- und Berichtsanforderungen besonders kritisch sind. NoSQL-Umgebungen bieten in der Regel bessere Echtzeitanalysen für Betriebsdaten als herkömmliche Analysen. Darüber hinaus ist NoSQL in Fällen, in denen Daten aus mehreren Upstream-Systemen gesammelt werden, um eine einzige Anwendung zu erstellen (anstatt nur Berichte zu erstellen), eine wesentliche Komponente.

Wann würden Sie Nosql vs. relationale Datenbank verwenden?

Transaktionen werden von NoSQL-Datenbanken nicht unterstützt (sie unterstützen nur einfache Transaktionen). Transaktionsdaten können in relationalen Datenbanken gespeichert werden (entweder als Verknüpfungen oder Transaktionen). Wenn Hochgeschwindigkeitsdaten erforderlich sind, werden NoSQL-Datenbanken verwendet. Wenn die Datengeschwindigkeit begrenzt ist, wird eine relationale Datenbank verwendet.

Es ist wichtig zu verstehen, welche Datenbanktechnologie für Sie die richtige ist: NoSQL-Datenbanken sind anpassungsfähiger und benutzerfreundlicher als relationale Datenbanken in Bezug auf den Umgang mit und die Weiterentwicklung der Struktur mehrerer Datentypen. Einer der Vorteile von NoSQL-Datenbanken besteht darin, dass sie einfacher zu handhaben, zu speichern und strukturierte, halbstrukturierte und sogar unstrukturierte Daten zu modellieren sind. Datenmodelle können schnell geändert werden, während ihre Genauigkeit beibehalten wird. Wenn Ihre Daten strukturiert sind oder sich für eine hohe Normalisierung eignen, ist SQL möglicherweise die beste Option für Sie. NoSQL-Datenbanken beinhalten eine Skalierungsstrategie, die es ihnen ermöglicht, ihren Datenverkehr ohne Ausfallzeiten zu skalieren. Es kann auch Szenarien geben, in denen die Anzahl der Benutzer, die mobile Apps für den Zugriff auf Ihre Datenbanken verwenden, stark schwankt.

Seit der Einführung von NoSQL-Datenbanken in den letzten Jahren haben eine Reihe von Faktoren zu ihrer Popularität beigetragen. Flexible Datenspeicherung ist eine ihrer Spezialitäten. Herkömmliche RDMS verwenden statische Datenstrukturen, während Best Practices die Erstellung eines Datenbankschemas vor der Codierung vorschreiben. Durch NoSQL-Datenbanken wird die Datenspeicherung flexibler. Die Systeme sind nützlich für jeden Informationsbedarf, der Datenpunkte betrifft, die miteinander verknüpft werden können und auf sichere, regelbasierte und konsistente Weise verwaltet werden müssen. Sie können anpassungsfähiger sein, um die Anforderungen einer bestimmten Anwendung zu erfüllen, da sie nicht an eine bestimmte Struktur gebunden sind. NoSQL-Datenbanken werden neben ihrer Skalierbarkeit immer beliebter. Es ist allgemein bekannt, dass relationale Datenbanken anfällig für Skalierbarkeitsprobleme sind, die aufgrund einer langsamen Reaktionszeit bei Bedarfsänderungen sowie einer trägen Verarbeitung aufgrund großer Datenmengen schwierig zu handhaben sein können. Wenn es um NoSQL-Datenbanken geht, sind sie jedoch flinker und können große Datenmengen verarbeiten, ohne träge zu werden. Obwohl relationale Datenbanken immer noch der De-facto-Standard für viele Anwendungen sind, werden NoSQL-Datenbanken als anpassungsfähigere und skalierbarere Speicherlösung schnell populär.

Wann sollte Nosql nicht verwendet werden?

Darüber hinaus unterstützt NoSQL keine dynamischen Operationen. Die ACID-Eigenschaften eines Produkts können nicht garantiert werden. Wenn Sie beispielsweise Finanztransaktionen durchführen müssen, können SQL-Datenbanken eine gute Wahl sein. Wenn Ihre Anwendung außerdem eine eingeschränkte Laufzeitflexibilität erfordert, sollten Sie NoSQL vermeiden.

Eine NoSQL-Datenbank ist im Vergleich zu einer NoSQL-Datenbank für kleinere Speichergrößen optimiert, wodurch die CPU- und Speicherauslastung reduziert wird. Dadurch können sie in großem Maßstab anpassungsfähiger und effizienter eingesetzt werden. Mehrere Sammlungen denormalisierter Daten können schwierig zu organisieren sein und doppelte Daten enthalten. Es ist ein höheres Datenvolumen erforderlich, und es ist schwieriger, alle Indizes zu aktualisieren, Knoten zu synchronisieren usw. Herkömmliche NoSQL-Server sind auf Eventual Consistency ausgelegt, sodass Änderungen über Knoten und Indizes weitergegeben werden können, ohne auf die Weitergabe der Änderung warten zu müssen. Einige Mitglieder der NoSQL-Familie , wie RavenDB, können ihre eigenen Indizes in Gegenwart der NoSQL-Familie erstellen. Andere MongoDB-Dienste scannen die gesamte Datenbank ohne die Verwendung von Indexdateien.

Es ist wichtig, eine NoSQL-Datenbank zu erstellen, die für jedes Zugriffsmuster geeignet ist. Wenn sie unbekannt sind oder sich häufig ändern, kann es erforderlich sein, die DB-Struktur zu überdenken. Dokumentorientierte NoSQL-Datenbanken sind nicht dazu gedacht, auf atomarer Ebene verwendet zu werden, die OLAP-Systeme benötigen, um Ihre Daten zu zerlegen. Selbst wenn NoSQL die Datenintegritätsvalidierung fehlt (mit Ausnahme von Graph-basiertem NoSQL), kann To Be Continued verwendet werden, um dies zu überwinden. Aufgrund seines späten Einstiegs in das ACID-Protokoll ist Amazon DynamoDB etwas spät im Spiel.

NoSQL-Datenbanken können große Datenmengen schneller und effektiver verarbeiten als herkömmliche relationale Datenbanken, und sie sind sehr schnell und einfach einzurichten. NoSQL-Datenbanken erweisen sich als äußerst vorteilhaft für große Datenanwendungen. Die Datenbanken in dieser Kategorie sind darauf ausgelegt, große Datenmengen sehr schnell zu verarbeiten, was sie zu einer idealen Lösung für Anwendungen macht, die viele Informationen verarbeiten. Daten werden durch NoSQL-Datenbanken geschützt, wenn alle anderen Komponenten Ihrer serverseitigen Anwendung so konzipiert sind, dass sie nahtlos und schnell zusammenarbeiten. Oft gibt es eine bessere Alternative zu großen Datenbanken , die strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten speichern, modellieren und analysieren. Durch die Nutzung dieses Dienstes können Sie innerhalb weniger Minuten auf Informationen über Kunden oder Verkäufe zugreifen. Es gibt derzeit keinen Grund, NoSQL-Datenbanken für Big-Data-Anwendungen zu verwenden. NoSQL-Datenbanken sind eine ideale Lösung, wenn Sie nach einer Möglichkeit suchen, große Datenmengen zu speichern und zu verwalten.

Nosql vs. Sql: Welches ist das Richtige für Ihre Anwendung?

Obwohl NoSQL-Datenbanken nicht immer eine gute Leistung erbringen, bieten sie Vorteile wie Flexibilität und Leistung. Wenn Sie eine große Anzahl von Transaktionen benötigen oder Ihre Anwendung skalieren möchten, sind NoSQL-Datenbanken möglicherweise die bessere Option. Wenn Sie jedoch eine Datenbank benötigen, die sicher ist und Standard-SQL-Anweisungen unterstützt, ist eine SQL-Datenbank möglicherweise die bessere Option.

Wann sollte man eine relationale Datenbank im Vergleich zu Nosql verwenden?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von den spezifischen Anforderungen des Projekts abhängt. Im Allgemeinen eignen sich relationale Datenbanken jedoch am besten für Projekte, die komplexe Abfragen oder Transaktionen erfordern, während NoSQL-Datenbanken besser für Projekte geeignet sind, die eine hohe Skalierbarkeit oder Echtzeitdaten erfordern.

Viele moderne Anwendungen erfordern eher NoSQL-Datenbanken (Nicht-SQL-Datenbanken) als relationale Datenbanken. NoSQL-Datenbanken sind im Gegensatz zu relationalen Datenbanken in ihren Methoden zur Datenspeicherung dezentralisiert. Beispielsweise kann eine neue App oder ein neuer Dienst die Verwendung von NoSQL erfordern, um ihren Start zu handhaben. Eine NoSQL-Datenbank kann im Gegensatz zu einem einzelnen monolithischen Server horizontal über mehrere Hosts skaliert werden. Infolgedessen ist es kostengünstiger und schneller, NoSQL-Datenbanken zu migrieren, um der Nachfrage nach kontinuierlichem Wachstum gerecht zu werden. Organisationen, die ihre Datenbanken in die Cloud migrieren, sind mit NoSQL ebenfalls viel besser dran, da es dezentralisiert ist. Anstatt gesperrte Transaktionen zu verwenden, geht es bei NoSQL-Modellen darum, Konsistenz und Leistung aufrechtzuerhalten. Dies verbessert die Leistung, wenn eine große Anzahl von Benutzern gleichzeitigen Zugriff benötigen. Eine relationale Datenbank ist immer noch die beste Wahl für Unternehmen, die vorhersagbare, strukturierte Daten mit einer begrenzten Anzahl von Benutzern oder Anwendungen benötigen.

Datenfragmentierung: Eine relationale Datenbank kann verwendet werden, um die Datenfragmentierung zu verwalten. Dieses System organisiert Daten in Tabellen und stellt Schemata bereit, die die Beziehungen zwischen ihnen definieren. Wenn Sie eine relationale Datenbank verwenden, können Sie auch Tabellen verknüpfen, um die gewünschten Daten zu erhalten. Datenfragmentierung ist ein Problem, das nicht-relationale Datenbanken nicht lösen. Daten, die desorganisiert sind, sind Daten vorzuziehen, die angemessen organisiert sind.
In Bezug auf die Leistung ruft eine relationale Datenbank Daten schneller ab als eine nicht relationale Datenbank. Es kann auch eine große Datenmenge verarbeiten.

Zu SQL oder Nosql?

Die Vorteile relationaler Datenbanken gehen weit über die Datenverwaltung und Datenverarbeitung hinaus. Es kann jedoch Fälle geben, in denen NoSQL-Datenbanken die bessere Wahl wären. Database NoSQL ist beispielsweise häufig skalierbarer und bietet eine höhere Leistung als herkömmliche Datenbanken. Darüber hinaus machen die Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit ihrer Datenmodelle sowie ihre Fähigkeit, in Cloud-Umgebungen ausgeführt zu werden, sie zu einem effektiven Werkzeug für eine schnellere Anwendungsentwicklung. Bei der Auswahl einer Datenspeicherlösung müssen unbedingt die Anforderungen der Anwendung berücksichtigt werden. In einigen Fällen kann es vorzuziehen sein, eine relationale Datenbank zu verwenden, aber in anderen kann es vorzuziehen sein, eine NoSQL-Datenbank zu verwenden. Es ist jedoch immer vorzuziehen, die Leistung potenzieller Speicherlösungen zu vergleichen, um sicherzustellen, dass sie die Anforderungen der Anwendung erfüllen.

Nosql vs. relationale Anwendungsfälle

Nosql-Datenbanken sind auf Skalierbarkeit ausgelegt und werden häufig für die Verarbeitung großer Datenmengen verwendet. Sie sind auch in Situationen nützlich, in denen die Daten nicht gut strukturiert sind oder sich das Schema ständig ändert. Relationale Datenbanken eignen sich besser für Anwendungen, bei denen die Daten gut strukturiert und das Schema relativ stabil ist.

NoSQL wird neben SQL auch für andere Arten der Speicherung verwendet, anstatt nur Daten zu speichern. Datenbank, die nicht direkt mit der relationalen Datenbank verbunden ist. NoSQL-Datenbanken sind nicht mehr auf den starren, tabellarischen Ansatz traditioneller relationaler Datenbanken beschränkt. Die Wahl zwischen einer NoSQL- und einer herkömmlichen Datenbank ist nicht immer einfach. Betrüger sind sowohl wagemutig als auch anpassungsfähig. Um das Siegel zu brechen, suchen sie ständig nach neuen Wegen. Sie müssen große Mengen an historischen und Live-Daten in Echtzeit analysieren.

Es verfügt über Echtzeit-Zahlungsfunktionen für 19 der 20 weltweit führenden Banken. Ihr Transaktionsvolumen ist außergewöhnlich, mit Billionen von Dollar, die jeden Tag transferiert werden. Es können mehr als nur Transaktionsinformationen analysiert werden, um Identitäten zu erkennen und zu authentifizieren. In diesem Umfeld ist die Flexibilität einer NoSQL-Datenbank gefragt; jede Art von Datenelement kann schnell hinzugefügt werden. NoSQL-Datenbanken haben sich als äußerst zuverlässig und vorhersehbar erwiesen, mit vorhersehbarer, kostengünstiger und horizontaler Skalierbarkeit. In den heutigen schnelllebigen, personalisierten Kundenerlebnissen sind NoSQL-Datenbanken kein entscheidender Vorteil mehr. Die Macquarie Bank konnte sich innerhalb von zwei Jahren von einer fehlenden Präsenz im Privatkundengeschäft schnell zu einem Top-Anwärter im Bereich Digital Banking entwickeln. Wie finde ich No-SQL-Anwendungsfälle? Planen Sie eine Demo für DataStax Astra DB, eine Nosql-Datenbank, die auf Apache Cassandra basiert.