Die drei beliebtesten NoSQL-Datenbanken: MongoDB Cassandra und Couchbase

NoSQL-Datenbanken werden aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität immer beliebter. Bei so vielen verschiedenen verfügbaren Optionen kann es jedoch schwierig sein, sich für eine zu entscheiden. In diesem Artikel vergleichen wir die drei beliebtesten NoSQL-Datenbanken – MongoDB, Cassandra und Couchbase – um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welche am einfachsten zu erlernen ist.

Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken ist relativ einfach. Es ist eine schwierige Aufgabe, die richtigen Orte und Orte zum Wenden zu finden. Zunächst einmal haben NoSQL-Datenbanken nicht die gleichen Eigenschaften wie relationale Datenbanken , wie z. B. feste Schemata, normalisierte Daten und ausdrucksstarke Abfrageunterstützung.

MongoDB, Redis und Couchbase sind einige der beliebtesten NoSQL-Plattformen . Es hängt alles vom Projekt ab; Wenn es Cassandra verwendet, müssen Sie es mit ziemlicher Sicherheit lernen, und wenn es MongoDB verwendet, müssen Sie es mit ziemlicher Sicherheit lernen.

Aus diesem Grund haben wir einen dreistündigen Videokurs erstellt, der Sie dabei unterstützt, mehr über NoSQL-Datenbanken sowie die verschiedenen verfügbaren Typen zu erfahren. Sie werden im Rahmen dieses Kurses vier Datenbanken aufbauen, die auf den vier Haupttypen von Datenbanken basieren, und Sie haben Ihr Gelerntes durch das Erstellen von Projekten geübt.

Was ist die am einfachsten zu erlernende Nosql-Datenbank?

Auf diese Frage gibt es keine definitive Antwort, da sie von der individuellen Erfahrung und Vertrautheit mit Datenbanken abhängt. Einige beliebte Optionen für einfach zu erlernende NoSQL-Datenbanken sind jedoch MongoDB und CouchDB. Diese Datenbanken sind benutzerfreundlich gestaltet und bieten eine Vielzahl von Funktionen, die sie ideal für Anfänger machen.

SQLite ist ein leistungsstarkes Verwaltungssystem für relationale Datenbanken (RDBMS) mit einer einfachen und eleganten Benutzeroberfläche. Darüber hinaus ist die Datenbank die einfachste und benutzerfreundlichste in Bezug auf Verknüpfungen und einfache Abfragen. Anfänger benötigen häufig eine ruhige und unkomplizierte Umgebung, in der das Lernen im Mittelpunkt steht. SQLite ist ein Open-Source-Projekt, das Benutzer beim Erlernen und schnellen Entwickeln ihrer ersten Datenbank unterstützt. Es gibt nicht viele Schritte zur Datenbankverwaltung, da die Datenbank leichtgewichtig und einfach einzurichten ist. Wenn Sie eigenständig sind, benötigen Sie nicht die Unterstützung Ihres Betriebssystems oder externer Bibliotheken. Als Open-Source-Projekt ist die Datenbanksoftware völlig kostenlos nutzbar.

Daher ist dies eine hervorragende Möglichkeit für Anfänger, die Datenbankverwaltung zu erlernen. SQLite ist auch mit einer einfachen grafischen Benutzeroberfläche (GUI) extrem einfach zu verwenden. MongoDB ist die unter Anfängern am häufigsten verwendete NoSQL-Datenbank. Der Grund dafür ist, dass Daten in einem dokumentenorientierten Format gespeichert werden, wodurch sie leichter verständlich sind. Neben einem SQL-Editor verfügt MS SQL Server über eine Schnittstelle. Wenn Sie nach einer Möglichkeit zum Lernen suchen, ist Apache Cassandra eine ausgezeichnete Wahl. Zunächst habe ich relationale Datenbanken wie RDBMS als beste Option zum Erlernen von Datenbankkonzepten gewählt, da sie sich aufgrund ihrer einfachen Erlernbarkeit am besten eignen.

SQLite ist eine kostenlose Open-Source-Datenbank, von der ich angenehm überrascht war, dass sie so einfach einzurichten war, dass ich sie einige Male ausprobieren konnte. SQLite ist ein einfaches RDBMS , das einfach einzurichten und zu verwenden ist. Da es so einfach einzurichten ist, sind das Lernen von Abfragen und das schnelle Beitreten einfache Aufgaben. SQL Server ist die am weitesten verbreitete Datenbank in der Geschäftswelt. Wenn Sie jedoch ein Erstbenutzer sind, sollten Sie es sich vielleicht zweimal überlegen, bevor Sie es lernen.

Heutzutage lässt sich nicht leugnen, dass NoSQL-Datenbanken ein heißes Gut sind. Datenbanksoftware ist einfacher und flexibler als relationale Datenbanken, sodass sie einfacher eingerichtet und verwaltet werden können.
Diese Kategorie wird von MongoDB angeführt. Es hat mehrere Vorteile, die es zu einer beliebten Wahl machen. Es ist beim ersten Mal einfach zu bedienen. Jeder, der über ein grundlegendes SQL-Verständnis verfügt, kann mit MongoDB loslegen. Der zweite Vorteil ist, dass es extrem vielseitig ist. MongoDB kann für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, darunter Webanwendungen, mobile Apps und sogar Big-Data-Anwendungen.
Dabei spielt es keine Rolle, für welche NoSQL-Datenbank Sie sich entscheiden: MongoDB ist der klare Gewinner.

SQL oder Nosql: Was ist einfacher zu lernen?

Was ist der Unterschied zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken?
Die SQL-Datenbank ist effizient bei der Verarbeitung von Abfragen und der tabellenübergreifenden Verknüpfung von Daten, wodurch komplexe Abfragen im Vergleich zu strukturierten Daten einfacher ausgeführt werden können. In einer NoSQL-Datenbank herrscht häufig keine produktübergreifende Konsistenz und ein erhöhter Aufwand für die Datenabfrage.
Die Leichtigkeit, mit der MongoDB erlernt werden kann, macht es zu einer ausgezeichneten Wahl für diejenigen, die eine einfache und effiziente Datenbanklösung benötigen.

Ist Nosql leicht zu erlernen?

Nosql ist nicht leicht zu erlernen. Es ist eine komplexe Datenbank, die viel Wissen und Erfahrung erfordert, um sie effektiv zu nutzen.

Kostenlose Online-Kurse zu NoSQL können Ihnen dabei helfen, die Datenbankprogrammierung zu erlernen und Ihre Karriere voranzutreiben. Daten können in einer nicht tabellenbasierten Methode in einer NoSQL-Datenbank gespeichert werden. Eine NoSQL-Datenbank kann ein nützliches Werkzeug zum Speichern unstrukturierter Daten sein, wenn diese größtenteils unstrukturiert sind. Das Lernen von den besten Online-Kursen und Zertifizierungen von edX kann eine großartige Möglichkeit sein, um über neue Technologien auf dem Laufenden zu bleiben, insbesondere wenn mehr unstrukturierte Daten verfügbar werden. EdX kann Ihnen helfen, ein Datenverwaltungssystem zu verstehen und zu erstellen, indem es Ihnen verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken vorstellt. Die Azure-Datenbanklösung von Microsoft ist ebenfalls auf dem Planeten verfügbar.

Im Vergleich zu SQL-Datenbanken sind NoSQL-Datenbanken trotz fehlender Konsistenz und Komplexität hinsichtlich Skalierung und Datenvolumen im Vorteil. Die Technologien sind ideal für Anwendungen wie Echtzeit-Streaming und das Internet der Dinge, die schnelle Reaktionszeiten und geringe Latenzzeiten erfordern. Trotz der Tatsache, dass SQL-Datenbanken nach wie vor die beliebteste Datenbankplattform bei großen Unternehmen sind, gewinnen NoSQL-Datenbanken an Popularität und werden voraussichtlich in Zukunft weitere Marktanteile gewinnen.

Nosql-Datenbanken: Der nächste Schritt in der Datenverwaltung

SQL-Datenbanken gelten gemeinhin als die leistungsstärksten in Bezug auf Abfragen und Datenverknüpfungen über Tabellen hinweg. Dies erleichtert den Zugriff auf und die Arbeit mit strukturierten Daten und ist somit eine ausgezeichnete Wahl für komplexere Abfragen. Da NoSQL-Datenbanken nicht produktübergreifend konsistent sind, sind Datenabfragen schwieriger. Sie erfordern auch mehr Zeit und Mühe, um zu lernen, wie man sie verwendet, insbesondere wenn die Komplexität der Abfragen zunimmt. edX bietet eine Reihe von Kursen zu NoSQL-Datenbanken an, in denen Sie lernen, wie Sie skalierbare, elastischere Anwendungen mit DynamoDB erstellen.

Was ist einfacher zu lernen, Sql oder Nosql?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von der Person und ihren Vorerfahrungen abhängt. Für diejenigen ohne vorherige Erfahrung ist SQL möglicherweise einfacher zu erlernen, da es sich um eine standardisiertere Sprache handelt. Für diejenigen mit etwas Erfahrung in der Programmierung ist NoSQL jedoch möglicherweise einfacher zu erlernen, da es oft flexibler ist.

Um die richtige Cloud-Datenbank auszuwählen, sollten Sie zunächst überlegen, wie die Daten aussehen, wie Sie sie abfragen und wie sie skaliert werden. Die wichtigste Entscheidung, die Sie treffen müssen, ist, ob Sie SQL (Structured Query Language) oder NoSQL (Not only SQL) verwenden. Dies ist der dritte einer Reihe von Artikeln über Big Data in der Cloud. Eine NoSQL-Datenbank ist viel effizienter als eine herkömmliche Datenbank, wenn es darum geht, unstrukturierte Daten wie Artikel, Social-Media-Beiträge und andere Arten von Daten zu speichern. Daten können auf verschiedene Weise organisiert werden, einschließlich Spalten, Diagrammen oder Schlüssel-Wert-Paaren. NoSQL-Datenbanken wurden so konzipiert, dass sie anpassbar und skalierbar sind. Ihre Datenbank wird mit dem Wachstum Ihres Unternehmens an Bedeutung gewinnen.

Ihre NoSQL-Datenbank wird anders skaliert als Ihre NoSQL-Datenbank, daher ist es wichtig zu überlegen, wie Sie Ihren Datensatz in Zukunft erweitern können. Es gab Bestrebungen, die besten Eigenschaften beider Arten von Datenbanken zu integrieren und zu kombinieren. Es stehen zahlreiche Datenbankoptionen zur Auswahl, unabhängig davon, ob Sie eine lokale Datenbank oder eine Cloud-Datenbank verwenden. Die Wahl einer NoSQL- oder NoSQL-Datenbank als primären Datenspeicher ist eine der wichtigsten Entscheidungen, die Sie treffen können. In unserem nächsten Beitrag werden wir uns zusätzliche Cloud-Datenspeicherkomponenten wie Data Warehouses und Data Lakes ansehen.

Für eine NoSQL-Datenbank muss keinerlei Datenbankmodell erstellt werden, was einer der Gründe dafür ist, dass sie immer beliebter wird. NoSQL-Datenbanken können im Gegensatz zu MySQL, das eine umfangreiche Datenmodellierung erfordert, mit wenig oder gar keiner Modellierung erstellt werden. Dies macht NoSQL-Datenbanken vielseitiger und in der Lage, in einer Vielzahl von Umgebungen zu arbeiten.

Die verschiedenen Arten von Datenbanken: Mysql Vs Mongodb Vs Nosql

SQL gilt seit jeher als erste Wahl, gefolgt von MongoDB und NoSQL. Jede Datenbank hat ihre eigenen Merkmale. Wenn Sie Daten relational speichern möchten, ist die MySQL-Datenbank der richtige Weg. Wenn Sie Daten jedoch flexibler speichern möchten, sind NoSQL-Datenbanken wie MongoDB die bessere Option. Bevor Sie Entscheidungen treffen, ist es wichtig, die Unterschiede zwischen diesen Datenbanken zu verstehen. MySQL ist zwar nicht so schwer zu skalieren wie NoSQL, aber schwieriger zu skalieren.

Der beste Weg, um Nosql zu lernen

Es gibt keinen „besten“ Weg, um NoSQL zu lernen. Einige Möglichkeiten, NoSQL-Datenbanken zu erlernen, umfassen jedoch das Lesen von Artikeln und Tutorials, das Ansehen von Videos und die Teilnahme an Kursen. Sie können auch lernen, indem Sie selbst mit einer NoSQL-Datenbank arbeiten, entweder indem Sie einem Tutorial folgen oder selbst experimentieren. NoSQL-Datenbanken werden immer beliebter, daher stehen viele Ressourcen zur Verfügung, die Ihnen beim Lernen helfen.

Eine NoSQL-Datenbank ist ein Datenbanktyp, der Daten nicht in relationalen Formaten oder Strukturen speichert. Wenn mehr Flexibilität, Skalierbarkeit und Anpassung erforderlich sind, sind NoSQL-Datenbanken ideal. Zur Abfrage einer NoSQL-Datenbank können mehrere Sprachen verwendet werden, was die Verwendung vereinfacht. Laut der Developer Survey 2020 belegt MongoDB mit 26,4 % der Nutzer den fünften Platz unter allen Datenbanken. Dokumentendatenbanken werden häufig im E-Commerce, auf Handelsplattformen und in der Entwicklung mobiler Apps verwendet. Dadurch werden die Daten in dieser Art von NoSQL-Datenbank logisch in Spalten strukturiert. Das Erlernen der Verwendung von NoSQL-Datenbanken ist einer der wichtigsten Aspekte, um ein Datenbankexperte zu werden.

MongoDB wird in mehr als 16.000 Stellenausschreibungen erwähnt. Das Erlernen einer NoSQL-Datenbank kann zwei bis drei Monate dauern. Das Lernen kann durch Kurse oder durch das Lesen von Büchern erfolgen. Als Entwickler haben Sie mit einer NoSQL-Datenbank mehr Flexibilität. Wir werden uns in diesem Kurs ansehen, wie man CouchDB, MongoDB, Cassandra, Riak und Redis verwendet. Wenn Sie diesen Kurs belegen, sollten Sie mit den Grundlagen von Abfragen, Indizes und Schlüsseln vertraut sein. Es ist ein gutes Buch, um NoSQL in einer einzigen Lektion zu lernen, da jede Lektion auf der vorherigen aufbaut.

Dieser Leitfaden führt Sie durch die beliebtesten NoSQL-Datenbanken, darunter MongoDB, Cassandra, Redis, Neo4j, DynamoDB, HBase und InfluxDB. Sie erhalten einen Einblick, wie jede dieser Technologien in der Branche verwendet wird und wie sie bei der Datenbankverwaltung und -abfrage verwendet werden. Lernen Sie NoQL-Datenbanken online mit Hilfe von Online-Ressourcen. Diejenigen, die neu bei Neo4j sind, können mehr darüber erfahren, indem sie die offizielle Website besuchen. Die Dokumentation enthält auch ein Handbuch „Erste Schritte“, das ein ausgezeichneter Ausgangspunkt für den Einstieg in die Verwendung dieser NoSQL-Datenbank ist. NoSQL-Datenbanken können wie relationale Datenbanken nach oben oder unten skaliert werden; dies unterscheidet sich von einer NoSQL-Datenbank, die nur hochskaliert werden kann.

Wenn Sie jedoch mehrere Datensätze hintereinander lesen und schreiben müssen, sind NoSQL-Datenbanken nicht die beste Option. Diese Art von Transaktion kann durch das eingebaute verteilte Transaktionssystem von Erlang gehandhabt werden.
Ein weiterer Nachteil ist, dass NoSQL-Datenbanken große Datenmengen nicht so gut analysieren können. Sie sind auch nicht für Anwendungen geeignet, die eine hohe Leistung erfordern. Erlang hingegen verfügt über einen integrierten Garbage Collector, und seine Fähigkeit, Threads für die Verarbeitung von E/A und E/A zu erstellen, macht es zu einer ausgezeichneten Wahl für einige Anwendungen.
Erlang ist eine gute Wahl für Hochverfügbarkeitssysteme, da es ein verteiltes Transaktionssystem enthält, sehr leistungskritisch ist und enorme Datenmengen verarbeiten kann.

Nosql-SQL

NoSQL-Datenbanken werden häufig verwendet, wenn die Daten für herkömmliche relationale Datenbanken zu groß oder zu komplex sind. NoSQL-Datenbanken sind viel flexibler als SQL-Datenbanken, da sie kein Schema benötigen. Das bedeutet, dass Daten in beliebigen Formaten gespeichert werden können und keine Beziehungen zwischen Datensätzen definiert werden müssen.

SQL funktioniert nicht als Teil von NoSQL (es ist entweder nicht verfügbar oder nicht vorhanden). SQL eignet sich am besten für Abfragen (oder nicht nur für Abfragen). Es wird häufig in nichtrelationalen Datenbanken verwendet. Heutzutage werden viele verschiedene NoSQL-Schemata verwendet, darunter Schlüsselwertspeicher und Dokumentspeicher. Viele NoSQL-Systeme verfügen auch über Schemata mit mehreren Modellen, die zum Speichern von Daten verwendet werden können. Eine nicht relationale (NoSQL) Datenbank ist eine gute Wahl für Unternehmen, die sich ändernde Datenanforderungen erfüllen möchten, ohne sich auf relationale Datenbanken verlassen zu müssen. NoSQL-Datenbanken können ihre eigenen Schnittstellen haben oder einen gemeinsamen Abfragepfad teilen.

Bis 2024 soll der NoSQL-Markt einen Wert von rund 3,4 Milliarden US-Dollar erreichen. Die Abfragesprache von Cassandra wurde entwickelt, um Abfragen über einen horizontal verteilten Servercluster hinweg durchzuführen. Trotz der Tatsache, dass CQL und SQL viele Ähnlichkeiten aufweisen, sticht ein Unterschied hervor: CQL kann keine Joins mit Tabellen wie SQL durchführen. In einer normalisierten Datenbank gibt es keine Wiederholung von Spalten oder Feldern. sich wiederholende Felder werden neben dem Schlüssel aus der unnormalisierten Datenbanktabelle in einer denormalisierten Datenbank in neue Datenbanktabellen gestellt, was zu einer denormalisierten Datenbank führt. Anwendungen mit großen Tabellen, die mehrere Bits gleichzeitig abfragen, eignen sich am besten für normalisierte Daten. Wenn die Umstände stimmen, kann eine Denormalisierung empfohlen werden.

Angesichts von Netzwerkpartitionen, so das CAP-Theorem, kann eine verteilte Datenbank Konsistenz und Verfügbarkeit nicht garantieren. Als Kompromiss können Sie langfristig eine Lösung mit besserer Skalierbarkeit verwenden. Bei Cloud-nativen Anwendungen sind Hochverfügbarkeit und Partitionstoleranz wichtiger als starke Konsistenz. Ein Datenbankdesign besteht aus zwei Teilen: ACID und BASE. Datenkonsistenz ist eine wichtige Komponente von ACID. Der grundlegende Zweck von BASE besteht darin, auf eine große Menge an Informationen gleichzeitig zugreifen zu können, und die Benutzer sind vor allem an der Skalierbarkeit interessiert. Die Verwendung von B-Trees im Vergleich zu logstrukturierten Merge-Trees wird häufig als NoSQL- Datenbankalgorithmen bezeichnet.

Sparse Data ist die nützlichste Art von Datenbanklösung für NoSQL-Datenbanken, die mehr analysieren als sie beschleunigen. Der Begriff „dichte Daten“ bezieht sich auf Datenbanken, die fast alle Datenfelder enthalten. Aufgrund ihrer geringen Dichte können Sie mit spärlichen Daten große Informationscluster inmitten leerer Zellen sehen. Die ScyllaDB NoSQL-Datenbank stellt standardmäßig ein dynamisches SQL-Schema für unstrukturierte Daten bereit. Cassandra baut auf der CQL-Abfragesprache und dem LSM-Baum auf, der ein LSM-Baum ist, der Zusammenführungsdaten speichert. Im Gegensatz zu herkömmlichen RDBMS unterstützt CQL keine gemeinsamen Operationen zwischen Tabellen.

Eine NoSQL-Datenbank ist eine bessere Möglichkeit zum Speichern und Organisieren von Daten, da sie skaliert werden kann, um die Anforderungen verschiedener Organisationen zu erfüllen. Trotz der Tatsache, dass MongoDB mehr Funktionen bietet als DynamoDB, sind die AWS Management Console und die AWS CLI immer noch leistungsfähiger als NoSQL WorkBench . Aufgrund ihrer Einfachheit sind relationale Datenbanken ein ausgezeichnetes Werkzeug für die Entwicklung datenbankgesteuerter Anwendungen, aber sie sind nicht perfekt. Eine NoSQL-Datenbank ist flexibler und beliebter als eine relationale Datenbank, aber sie ist nicht so weit verbreitet.