Was sind die Arten von Nosql-Datenmodellen Quoraquora Was-sind-die-Arten-von-nosql-d

Es gibt vier Haupttypen von NoSQL-Datenbanken: Schlüsselwerte, Dokumente, Spalten und Diagramme. Schlüsselwertdatenbanken sind die einfachste Art von NoSQL-Datenbanken. Jeder Datensatz in einer Schlüssel-Wert-Datenbank hat einen Schlüssel, der zum Suchen des Datensatzes verwendet wird, und einen Wert, bei dem es sich um die mit dem Schlüssel verknüpften Daten handelt. Der Wert kann ein einfacher Datentyp sein, z. B. eine Zeichenfolge oder Zahl, oder ein komplexerer Datentyp, z. B. eine Liste oder eine Karte. Dokumentendatenbanken speichern Daten in Dokumenten. Ein Dokument ist eine Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren, und jedes Dokument hat eine eindeutige ID. Dokumentdatenbanken ähneln Schlüsselwertdatenbanken, aber der Wert kann ein komplexer Datentyp sein, z. B. eine Liste oder eine Karte. Spaltenbasierte Datenbanken speichern Daten in Spalten. Eine Spalte ist eine Sammlung von Werten desselben Datentyps, und jede Spalte hat einen eindeutigen Namen. Spaltenbasierte Datenbanken ähneln relationalen Datenbanken, aber die Daten werden in Spalten statt in Zeilen gespeichert. Graphdatenbanken speichern Daten in Graphen. Ein Graph ist eine Sammlung von Knoten und Kanten, und jeder Knoten hat eine eindeutige ID. Graphdatenbanken ähneln Dokumentendatenbanken, aber die Daten werden in Knoten und Kanten statt in Dokumenten gespeichert.

Der Begriff „NoSQL“ bezieht sich auf jedes alternative System zu SQL-Datenbanken, das nicht die gleiche Datenbankstruktur benötigt. Sie verwenden ein Datenmodell, das sich ein wenig von dem traditionellen Zeilen- und Spaltentabellenmodell unterscheidet, das in relationalen Datenbankverwaltungssystemen zu finden ist. NoSQL-Datenbanken unterscheiden sich auch stark voneinander. Die am weitesten verbreiteten Dokumentendatenbanken werden typischerweise mit einer Open-Source-Skalierungsarchitektur implementiert. E-Commerce, Handelsplattformen und mobile Apps sind Beispiele für Anwendungsfälle, die in einer Vielzahl von Branchen zu finden sind. Der Vergleich von MongoDB mit PostgreSQL bietet einen detaillierten Vergleich der beiden NoSQL-Datenbanken. Eine Spaltendatenbank kann verwendet werden, um mehrere Spalten schnell zusammenzufassen.

Daten werden auf eine Weise geschrieben, die es extrem schwierig macht, konsistent zu sein. In einer Graphdatenbank ist es einfach, nach Verbindungen zwischen Datenelementen zu suchen und diese zu erfassen. Es ist einfacher, SQL JOINs mit diesen Methoden auszuführen.

NoSQL-Datenbanken gibt es in vier Varianten. Dokumentendatenbanken, Schlüsselwertspeicher und grafik- und spaltenorientierte Datenbanken sind die drei häufigsten Arten von Datenbanken.

Jeder Schlüssel ist mit einer Dokumentendatenbank verknüpft, um eine komplexe Datenstruktur zu erstellen, die als Dokument bekannt ist. Dokumente können beliebig viele Schlüssel-Wert-Paare haben, oder sie können verschachtelte Dokumente oder Schlüssel-Array-Paare haben. Eine Dokumentendatenbank wie MongoDB ist eine Art Datenbank.

Was sind Nosql-Datenmodelle?

Was ist ein NoSQL-Datenmodell ? Ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) vermittelt einem Modell wie diesem kein starkes Gefühl der Sicherheit. Infolgedessen wird nicht ausdrücklich darauf hingewiesen, wie Daten zusammenhängen – wie alle Daten zusammenhängen.

NoSQL-Datenbanken speichern riesige Datenmengen und können von jedem und zu jeder Zeit von jedem Ort aus abgerufen werden. Datenmodelle, die auf dutzenden unterschiedlichen Arten von NoSQL-Datenbanken basieren, werden durch die vier Arten von NoSQL-Datenbanken ermöglicht. Das Ziel dieses Tutorials ist es, einen Überblick über alle verfügbaren NoSQL-Datenmodellierungstechniken zu geben. Es müssen keine Daten in einem herkömmlichen relationalen Modell gespeichert werden, da NoSQL kein relationales Modell verwendet. Dokumentbasiertes NoSQL speichert die Daten im Allgemeinen in Dokumenten und verwendet Codierungsmethoden wie XML. Graph- oder Netzwerkdatenmodelle betrachten die Beziehung zwischen zwei Informationen als ebenso wichtig wie die Informationen selbst. Es ist wichtig, Schemas so zu entwerfen, dass sie die mit Ihrem Anwendungsfall verbundenen Prozesse ergänzen.

Ein NoSQL-Datenmodell wird mithilfe von fünf allgemeinen Techniken erstellt. Es ist vernünftig zu schlussfolgern, dass es ein effizienteres Schema gibt, wenn die Abfragehäufigkeit größer ist als die der Daten. Wenn mehrdimensionale Daten zugeordnet werden, können sie mithilfe der Dimensionsreduktion in Schlüsselwertmodelle oder ein anderes nicht mehrdimensionales Modell konvertiert werden. In NoSQL-Daten gibt es sieben verschiedene Hierarchiemodellierungstechniken. Um Daten in einem Baum darzustellen, wird dies als Baumaggregation bezeichnet. Verschachtelte Sätze ordnen Nicht-Blatt-Knoten ihren Eltern oder Kindern mit Indizes am Anfang und Ende zu. In materialisierten Pfaden gespeicherte Pfad-IDs können entweder festgelegt oder einzelne Zeichenfolgen sein.

Ein verschachteltes Dokument kann mit einem anderen Dokument zusammengeführt werden. Im Folgenden sind die Namen der Felder aufgeführt. NoSQL ist im Gegensatz zu SQL ein Open-Source-Datenbankverwaltungssystem. Es stehen zahlreiche Datenbankmodellierungstechniken zur Auswahl. Das Erlernen von NoSQL-Datenmodellierungstechniken ist besonders nützlich, wenn Sie ein Datenbankverwaltungssystem (DBM) erstellen. Noch wichtiger ist es zu lernen, wie man die NoSQL-Technologie nutzt.

Ein Cluster-Modell ist ein Modell eines Clusters von Objekten.
MongoDB kann dank Cluster-Modellen, die Knoten gruppieren und Daten über sie verteilen, horizontal skalieren. Ein Cluster kann als Single-Node-Cluster, Multi-Node-Cluster oder Grid-Cluster klassifiziert werden.
Der einfachste MongoDB-Cluster wird als Single-Node-Cluster bezeichnet. Wenn ein Cluster verwaltet wird, besteht er aus einem einzelnen Knoten, der sowohl die Datenverwaltung als auch den Betrieb übernimmt.
Der Multi-Node-Cluster ist als ein Cluster aus mehreren Nodes definiert, die zu Nodesets gruppiert wurden, bei denen es sich um die Nodes handelt, die als Datencontroller für das Nodeset fungieren. Die anderen Knoten des Knotensatzes werden von seinen anderen Knoten gewählt.
Der Grid-Cluster ist eine fortgeschrittenere Form des Multi-Node-Clusters. Daten werden immer noch über mehrere Knoten im Grid-Cluster transportiert, selbst nachdem sie über mehrere Cluster verteilt wurden. Mit diesem Verfahren können Ressourcen effizienter genutzt werden, was zu einer Steigerung von Leistung und Effizienz führt.

Was ist Nosql? Welche Arten von Nosql gibt es?

NoSQL-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken, die zum Speichern und Abrufen von Daten verwendet werden. Es gibt vier Haupttypen von NoSQL-Datenbanken: Schlüsselwertspeicher, Dokumentenspeicher, Spaltenspeicher und Diagrammdatenbanken. Schlüsselwertspeicher wie Amazon DynamoDB sind die einfachste Art von NoSQL-Datenbank. In einem Schlüsselwertspeicher werden Daten in einem Schlüsselwertpaar gespeichert, wobei jeder Schlüssel einem Wert zugeordnet ist. Dokumentspeicher wie MongoDB ähneln Schlüsselwertspeichern, aber die Werte sind Dokumente und keine einfachen Werte. Spaltenspeicher wie Apache Cassandra speichern Daten in Spalten statt in Zeilen. Graphdatenbanken wie Neo4j speichern Daten in Graphen statt in Tabellen.

Erklären Sie, wie NoSQL-Datenbanken funktionieren und warum Data Scientists sie verwenden. Eine Liste der wichtigsten Fähigkeiten, die ein Data Scientist haben sollte. Fünf Möglichkeiten, wie Data Science im Marketing eingesetzt werden kann. Die US Space Force nutzt Deep Learning, um Satelliten und potenziell tödlichen Weltraumschrott mit Hilfe eines Teleskops zu überwachen.

Abbildung 1 zeigt den ersten einer Reihe von Schritten. Das Ziel von NoSQL-Datenbanken ist es, den Datenzugriff durch die Nutzung halbstrukturierter Daten schneller und einfacher zu gestalten. Diese Datenbanken können skaliert werden, um große Datensätze zu verarbeiten, und bieten im Vergleich zu herkömmlichen Datenbanken eine hervorragende Leistung als Analyse. In Ermangelung normalisierter Datenmodelle kann ein Datenmodell mit einer weniger starren Struktur erstellt werden, das verwendet werden kann, um die Leistung zu verbessern und die zu scannende Datenmenge zu reduzieren.

Was ist kein Nosql-Typ?

Was ist dasselbe wie eine NoSQL-Datenbank? Microsoft SQL Server, auch bekannt als SQL Server, ist ein Verwaltungssystem für relationale Datenbanken.

Wie viele Datenmodelle gibt es in Nosql?

Es gibt vier Hauptdatenmodelle in NoSQL: Schlüsselwert, Spalte, Dokument und Diagramm. Jedes Modell hat seine eigenen Stärken und Schwächen, daher ist es wichtig, das richtige Modell für Ihre speziellen Daten und Ihren Anwendungsfall auszuwählen.

Anstatt nur Daten aus einer relationalen Datenbank abzurufen und zu speichern, umfasst NoSQL auch das Abrufen und Speichern von Daten aus nicht relationalen Datenbanken. Die anwendungsspezifischen Abfragen eines NoSQL-Datenmodells sind fortschrittlicher als die eines herkömmlichen DBMS . Die 'q'-Anweisung wurde im obigen Beispiel als WHERE-Bedingung verwendet, um einen Tabellennamen zuzuweisen. Das Schlüsselwort 'object' wurde verwendet, um den Tabellennamen zuzuweisen. Normale Auswahlabfragen in NoSQL können in der folgenden Reihenfolge geschrieben werden: Das Objekt ist String, der Ausdruck ist Q und die Daten sind Strings. Als allgemeine Regel geben die Felder in q die Namen der Spalten an, die basierend auf der Bedingung in q abgerufen werden müssen. Die Spalten in diesem Fall sind unsere Namen und unser Alter. Bei der Konvertierung in SQL wird die folgende NoSQL-Abfrage wie folgt angezeigt: Zur Auswahl des Namens eines Mitarbeiters, Alter VON Mitarbeiter, WO der Titel "Manager" ist.

Datenmodelle können auf drei Arten verwendet werden: konzeptionell, logisch oder physisch. Um das Gesamtverständnis der Organisation von ihren Daten darzustellen, wird ein konzeptionelles Modell verwendet. Dieses Modell stellt Daten auf einfache und benutzerfreundliche Weise dar, die von Organisationen verstanden und verwendet wird. Die Daten werden im physikalischen Modell als Ganzes dargestellt.
Es gibt drei Wiederherstellungsmodelle für eine Website: einfach, vollständig und massenprotokolliert. Erst wenn die Änderungen an den Daten vorgenommen wurden, kann das einfache Wiederherstellungsmodell verwendet werden. Änderungen und Hinzufügungen zu Daten können angezeigt werden, indem das vollständige Wiederherstellungsmodell ausgeführt wird. Alle an Daten vorgenommenen Änderungen, Hinzufügungen und Löschungen werden vom massenprotokollierten Wiederherstellungsmodell aufgezeichnet.

Arten von Nosql-Datenbanken Beispiele

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die nicht die traditionelle tabellenbasierte relationale Datenbankstruktur verwendet. NoSQL-Datenbanken werden häufig für die Datenspeicherung in großem Umfang verwendet und sind oft skalierbarer und leistungsfähiger als relationale Datenbanken. Einige Beispiele für NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra und Redis.

Eine Java-Anwendung kann nicht ohne die Verwendung von Datenbanksoftware erstellt werden, die vom Java-Entwickler benötigt wird. Eine NoSQL-Datenbank ist jedes System, das anstelle einer SQL-Datenbank verwendet werden kann. Es ist einfach, NoSQL-Datenbanken zu verstehen, indem Sie dieser einfachen Schritt-für-Schritt-Anleitung folgen. Einige Leute bezeichnen NoSQL als nicht-serialisiertes SQL, während andere es nur als SQL bezeichnen. Eine NoSQL-Datenbank unterscheidet sich von einem Zeilen- und Spaltentabellenmodell, das in relationalen Datenbanken verwendet wird, dadurch, dass sie ein Datenmodell verwendet, das einzigartig für das der NoSQL-Welt ist. Die folgenden Faktoren haben zum schnellen Wachstum der Popularität von NoSQL-Datenbanken beigetragen. NoSQL-Datenbanken gibt es je nach Datenmodell in verschiedenen Modellen.

Zu den Datenbanktypen , die NoSQL verwenden, gehören Schlüsselwertdatenbanken, Wide-Column-Speicher, Dokumentdatenbanken und Diagrammdatenbanken. MongoDB ist laut DB-Engines-Ranking die beliebteste NoSQL-Datenbank der Welt. Da jede NoSQL-Datenbank unterschiedliche Merkmale aufweist, kann es schwierig sein, zu bestimmen, welcher Typ für einen bestimmten Anwendungsfall geeignet ist. Im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank müssen wir für Daten in einer NoSQL-Datenbank kein Schema erstellen. NoSQL-Datenbanken zeichnen sich durch sehr flexible Schemata aus. Mit diesem System können wir bei Bedarf schnell und einfach Änderungen an unserer Datenbank vornehmen. ACID-Transaktionen mit mehreren Dokumenten werden von NoSQL-Datenbanken nicht unterstützt, da sie diese nicht unterstützen.

Das primäre Ziel von NoSQL-Datenmodellen bestand darin, Abfragen zu optimieren, anstatt die Datenduplizierung zu reduzieren. Datenkonsistenz wird von NoSQL-Datenbanken nicht auf die gleiche Weise wie von SQL-Datenbanken bereitgestellt. Es gibt keinen Grund zu der Annahme, dass dies ein großes Problem ist, da die Speicherung derzeit kostengünstig ist. Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken zum Skalieren und Angebot für schnelle Anwendungsänderungen hat zur Entwicklung agiler und DevOps-Praktiken geführt. Zu den von NoSQL-Datenbanken verwendeten Arten von NoSQL-Datenbanken gehören JSON, Schlüssel-Wert-Paare, Tabellen mit breiten Spalten, dynamische Spalten, Knoten und Kanten. Wenn SQL-Datenbanken einige Datensätze aus der Datenbank abfragen, verwenden sie Verknüpfungen, um die Ergebnisse vorzubereiten. Auf unserer Spring Boot-Website finden Sie Artikel zur Verwendung von NoSQL-Datenbanken in Aktion.

Welcher der folgenden ist ein Nosql-Datenbanktyp?

Dokumentendatenbanken sind solche, die durch Dokumente gesichert sind. Der Schlüsselwertspeicher ist ein Beispiel für diese Art von Speicher. Eine spaltenorientierte Datenbank ist eine Datenbank mit Spalten. Graphbasierte Datenbanken können verwendet werden, um eine Graphdatenbank zu erstellen.

Eine NoSQL-Datenbank kann in vier Typen unterteilt werden: Schlüsselwertspeicher, Dokumentspeicher, spaltenorientierte Datenbanken und Diagrammdatenbanken. Um ein Problem zu lösen, das mit relationalen Datenbanken nicht gelöst werden kann, gibt es eine Vielzahl von Lösungen. OrientDB zum Beispiel ist eine Datenbank mit mehreren Modellen, die NoSQL und andere Typen kombiniert. Eine relationale Datenbank besteht in vollem Umfang aus vielen verknüpften Tabellen und Entitäten. Die Entität (Person) wird durch eine einzelne Zeile dargestellt, die sich über mehrere Spalten erstreckt, wie in Abbildung 1 gezeigt. Wenn nur eine kleine Anzahl von Spalten beteiligt ist, kann eine Spaltendatenbank jede Spalte separat speichern, was zu einem effizienteren Scan führt. Ein Zeilennummernindex ordnet Zeilennummern den Daten zu, während eine Spaltendatenbank Spaltennummern Zeilennummern zuordnet.

Diese NoSQL-Datenbanken sind aufgrund ihrer geringen Komplexität am einfachsten zu verwenden. Es wurde entwickelt, um alle Dokumente des täglichen Gebrauchs zu speichern und komplexe Berechnungen und Abfragen zu ermöglichen. Normalisierung ist für Dokumentenspeicher unwichtig, solange die Daten in einer sinnvollen Struktur vorliegen. Beziehungen zwischen Entitäten werden effizienter in einer grafischen Datenbank im Informationssystem gespeichert. Graphdatenbanken werden in zwei Typen eingeteilt: Sie sind strukturierte Datenbanken und sie sind nach Merkmalen organisiert. Knoten sind die Entitäten, die für sich allein existieren. Eine Linie stellt die Beziehung zwischen zwei Entitäten und ihren eigenen Eigenschaften dar. Graph-Datenbanken wie Neo4j behaupten ebenfalls, ACID aufrechtzuerhalten, während Key-Value-Speicher und Dokumentenspeicher den strengeren Standard des Geschäftsbetriebs einhalten.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

MongoDB ist eine ausgezeichnete Wahl für kleine und mittlere Unternehmen, die eine dokumentenbasierte Datenbank benötigen. Es ist eine einfach zu bedienende, schnelle App mit einer großen Benutzergemeinschaft. Graphdatenbanken werden in Computernetzwerken verwendet, um Informationen über Netzwerkmitglieder und -verbindungen zu speichern. Zu diesen Technologien gehören Neo4J und HyperGraphDB. Diese leistungsstarken Werkzeuge haben keine praktischen Anwendungen, aber sie können einiges. Die Datenbank NoSQL wird immer beliebter, da Unternehmen sie für eine Vielzahl von Anwendungen einsetzen. Ihre Vielseitigkeit und Benutzerfreundlichkeit machen sie zu einer ausgezeichneten Wahl für Unternehmen jeder Größe.

Welches Merkmal haben alle vier Arten von Nosql-Datenbanken am häufigsten?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von den spezifischen Anforderungen der zu entwickelnden Anwendung abhängt. Es besteht jedoch allgemein Einigkeit darüber, dass die wichtigste gemeinsame Eigenschaft aller vier Arten von NoSQL-Datenbanken ihre Fähigkeit zur horizontalen Skalierung ist. Dies bedeutet, dass sie einem Cluster problemlos weitere Knoten hinzufügen können, um die Kapazität oder Leistung zu erhöhen, ohne den Prozess des Shardings der Daten durchlaufen zu müssen.

NoSQL ist, wie der Name schon sagt, eine Art Programmiersprache, die sich nicht nur auf strukturierte Abfragedaten stützt. Objektorientierte Datenbanken speichern und fragen Daten dynamischer ab als herkömmliche relationale Datenbanken . Es erfordert kein definiertes Schema, um große Volumen zu handhaben, und lässt sich einfach horizontal skalieren. MongoDB ist eine Art NoSQL-Datenbank, die von einer Reihe bekannter Unternehmen wie Amazon, Netflix, Microsoft, Snapchat und Dropbox verwendet wird. Eine NoSQL-Datenbank kann in vier Typen eingeteilt werden: Schlüssel-Wert-Paare, Spalten, Diagramme, Basis-NoSQL-Datenbanken und Basis-NoSQL-Datenbanken. Lassen Sie uns zunächst die vier Kategorien und ihre Funktionen sowie ihre Anwendungsfälle durchgehen. Ein Überblick über die wichtigsten Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen MongoDB und RDBMS.

Dokumenttypen mit Schlüssel-Wert-Paaren können in Graphdatenbanken gespeichert werden. Dies ist ein sehr anpassungsfähiges Modell, das über mehrere Geräte hinweg skaliert werden kann. Wenn eine Anwendung komplexe Transaktionen und Abfragen erfordert, kann eine graphbasierte Datenbank ihre Leistung beeinträchtigen. Datenbankorientierte Datenbanken können verwendet werden, um die Abfragegeschwindigkeit zu optimieren, indem verschachtelte Dokumente und Indexierung unterstützt werden.

Nosql-Datenbanken: Eine Einführung

NoSQL-Datenbanken zeichnen sich durch ihre Eigenschaften aus, wie z. B. flexibel, prozessorientiert, halbstrukturiert und nicht relational zu sein. Darüber hinaus unterscheiden sich Datenbanken hinsichtlich ihres Datenspeicherformats, was sie von relationalen Datenbanken unterscheidet.

Welcher Faktor treibt das Datenmodell in einer Nosql-Datenbank an?

Es basiert häufig auf anwendungsspezifischen Zugriffsmustern, z. B. den Arten von Abfragen, die ein NoSQL-Datenmodell unterstützen kann.

Was sind die Datenmodelle für Nosql-Datenbanken?

In NoSQL-Datenbanken sind mehrere Datenmodelle wie Key-Value, Document und Graph enthalten, wodurch sie in Bezug auf Leistung und Skalierbarkeit in hohem Maße anpassbar sind. Die Attribute Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit (ACID) von Datenbanken werden zusätzlich zu ihrer Atomarität durch ihre Persistenz, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit bereitgestellt.

Benötigen Sie ein Datenmodell mit Nosql?

Auf NoSQL basierende Datenbanksysteme sollen die Zeilen und Spalten relationaler Datenbanken ersetzen. Es stimmt, NoSQL-Datenbanken haben keine Datenmodelle, aber das ist ein weit verbreiteter Irrtum. Dies ist der erste Schritt beim Erstellen eines Schemas und gibt Ihnen eine Vorstellung davon, wie die Daten organisiert werden.

Frühere Nosql-Datenbanktypen

Einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanktypen sind Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertdatenbanken und spaltenorientierte Datenbanken. Jeder Typ hat seine eigenen Stärken und Schwächen, daher ist es wichtig, den richtigen Typ für Ihre spezifischen Bedürfnisse auszuwählen. Dokumentendatenbanken wie MongoDB eignen sich gut für Anwendungen, die große Datenmengen halbstrukturiert oder unstrukturiert speichern müssen. Schlüssel-Wert-Datenbanken wie Redis sind ideal für Anwendungen, die einen schnellen Zugriff auf Daten erfordern, ohne dass komplexe Abfragen erforderlich sind. Spaltenorientierte Datenbanken wie Cassandra sind für Anwendungen konzipiert, die große Datenmengen hochgradig strukturiert speichern müssen.

Es gibt vier Arten von NoSQL-Datenbanken: Schlüsselwert, spaltenbasiert, dokumentbasiert und graphbasiert. Als Schlüssel-Wert-Datenbank speichert sie eine Zeichenfolge mit einem Wert und einem Schlüssel, sodass die Anwendung für die Interpretation ihres Werts verantwortlich ist. In spaltenbasierten Datenbanken werden Daten in Zeilen mit Spalten gespeichert, die mit einem Schlüssel verknüpft sind. Daten in Datenbanken werden durch Knoten und Bögen dargestellt, die aus der Graphentheorie abgeleitet sind. Sie können Informationen entweder als Graphen speichern oder als Graph verarbeiten. Dokumentendatenbanken enthalten Dokumente, denen ein bestimmter Wert zugeordnet ist. Ein Dokument ist laut Wörterbuch eine Datenstruktur mit einem hierarchischen Baum, der aus Karten, Sammlungen und skalaren Werten besteht.

Nosql-Datenbanken bieten Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Flexibilität

Was sind die Vor- und Nachteile der Verwendung der nosql-Datenbank?
Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Flexibilität gehören zu den Vorteilen von NoSQL-Datenbanken. Darüber hinaus sind sie in Bezug auf die Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten effizienter als relationale Datenbanken, was sie ideal für die Verwaltung unstrukturierter Daten macht. Schließlich sind NoSQL-Datenbanken einfacher zu aktualisieren und zu ändern als relationale Datenbanken.

Nosql-Datenbanken

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

Dokumentdatenbanken speichern Daten eher als relationale Datenbanken, die Daten in Zeilen speichern. Da die Anforderungen an die Datenverwaltung von Unternehmen steigen, sind ihre Flexibilität, Skalierbarkeit und Reaktionsfähigkeit von entscheidender Bedeutung. Eine NoSQL-Datenbank kann entweder eine reine Dokumentendatenbank, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken oder eine Graph-Datenbank haben. Global-2000-Unternehmen führen NoSQL-Datenbanken schnell ein, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Der Grund dafür ist, dass fünf der häufigsten Trends bei relationalen Datenbanken technische Herausforderungen mit sich bringen, die so schwierig sind, dass sie mit den meisten Datenbanken nicht kompatibel sind. Aufgrund ihres festen Datenmodells sind Datenbanken mit relationalen Erweiterungen eines der größten Hindernisse für die agile Entwicklung. Das Anwendungsmodell bestimmt das Datenmodell in NoSQL.

NoSQL erfordert nicht, dass Sie das Modell der Daten definieren. JSON ist das De-facto-Format, das in einer dokumentenorientierten Datenbank zum Speichern von Daten verwendet wird. Dies reduziert den mit ORM-Frameworks verbundenen Overhead und rationalisiert den Entwicklungsprozess. N1QL (ausgesprochen Nickel) wurde in Couchbase Server 4.0 eingeführt, einer SQL-zu-JSON-Abfragesprache, die erweitert werden kann. Diese Technologie unterstützt auch standardmäßige SELECT-, FROM-, WHERE-Anweisungen sowie Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und viele andere Funktionen. Mit der Kombination aus Scale-out-Architektur und ohne Single Point of Failure bietet eine verteilte NoSQL-Datenbank überzeugende betriebliche Vorteile. Kundeninteraktionen werden immer digitaler, sodass die Verfügbarkeit zu einem kritischen Anliegen wird, da sie online über das Internet und mobile Apps stattfinden.

NoSQL-Datenbanken können schnell und einfach bereitgestellt, konfiguriert und skaliert werden. Sie wurden entwickelt, um sowohl Lese- und Schreibvorgänge als auch Speicher zu ermöglichen. Sie können in jeder Größe verwendet werden, einschließlich großer Cluster, und sie können verwaltet und überwacht werden. Es muss keine Software installiert werden, um die Replikation zwischen Rechenzentren in einer verteilten NoSQL-Datenbank auszuführen. Infolgedessen müssen Anwendungen nicht darauf warten, dass die Datenbank ein Problem entdeckt, und ihre eigene Fehlerwiederherstellung mithilfe von Hardware-Routern durchführen, was ebenfalls nützlich sein kann. Die heutigen Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen werden zunehmend mit NoSQL-Datenbanken erstellt.