Was bedeutet Nosql in Bezug auf Daten

NoSQL-Datenbanken sind eine Art nicht-relationaler Datenbanken, die nicht das herkömmliche tabellarische Schema relationaler Datenbanken verwenden . Stattdessen verwenden sie eine flexiblere schemalose Struktur, die eine skalierbarere und leistungsfähigere Datenverwaltung ermöglicht. NoSQL-Datenbanken werden häufig zur Handhabung großer Datenmengen verwendet, die mit einer relationalen Datenbank zu schwierig oder zu teuer zu verwalten sind. Sie werden auch häufig für Echtzeit-Webanwendungen verwendet, die in der Lage sein müssen, ein hohes Volumen gleichzeitiger Benutzer zu bewältigen.

Das NoSQL-Datenbankformat speichert Daten in einem anderen Format als herkömmliche relationale Datenbanken. Die Haupttypen von Dokumenten sind Diagramme, Schlüsselwertdiagramme und Diagramme mit breiten Spalten. In den späten 2000er Jahren entstand infolge eines starken Rückgangs der Speicherkosten eine ganze Reihe von NoSQL-Datenbanken. Mit ihnen können Entwickler eine riesige Menge an unstrukturierten Daten speichern, wodurch sie viele neue Anwendungen erstellen können. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertdatenbanken, Wide-Column-Stores und Graphdatenbanken sind Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Die No-Join-Funktion führt zu schnelleren Abfragen. Es kann für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, die von äußerst kritischen (z. B. Finanzdaten) bis hin zu unbeschwerteren (z. B. Lesen von IoT-Messwerten aus einer intelligenten Katzentoilette) reichen.

In diesem Tutorial sehen wir uns an, warum eine NoSQL-Datenbank eine gute Idee ist. Darüber hinaus werden wir einige häufige Missverständnisse über NoSQL-Datenbanken ansprechen und sie entlarven. Laut Datenbankexperten von DB-Engines ist MongoDB die weltweit beliebteste nichtrelationale Datenbank. Wenn Sie die folgenden Anweisungen befolgen, können Sie eine MongoDB-Datenbank abfragen, ohne dass eine Konfiguration auf Ihrem Computer erforderlich ist. MongoDB-Cluster sind Orte, an denen Sie Ihre Datenbanken speichern. Daten können in Atlas gespeichert werden, sobald Sie einen Cluster haben. Der Atlas Data Explorer, die MongoDB Shell oder der MongoDB Compass können alle verwendet werden, um eine Datenbank manuell zu erstellen.

In diesem Fall importieren Sie ein Beispiel-Atlas-Dataset. Eine NoSQL-Datenbank hat eine Vielzahl von Vorteilen, darunter die Flexibilität von Datenmodellen, horizontale Skalierung, blitzschnelle Abfragen und Benutzerfreundlichkeit für Entwickler. Data Explorer kann verwendet werden, um neue Dokumente zu erstellen, vorhandene Dokumente zu bearbeiten und Dokumente zu löschen. Eines der leistungsstärksten Tools zur Datenanalyse ist das Aggregation Framework. Atlas und Atlas Data Lake machen es einfach, dort gespeicherte Daten zu visualisieren.

SQL und NoSQL sind zwei der wichtigsten Frameworks in der modernen Softwareentwicklung. Jeder von ihnen ist ein Individuum mit Stärken und Schwächen.

SQL (Structured Query Language) ist die Sprache, die zum Verwalten von Daten in einem relationalen Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) in einem SQL-Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) verwendet wird. NoSQL ist im Gegensatz zu SQL ein Begriff, der sich auf „nicht relationale Datenbanken“ bezieht.

Was versteht man unter einer Nosql-Datenbank?

Nosql-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken, die für horizontale Skalierung ausgelegt sind. Sie werden häufig für große Datensätze verwendet, auf die schnell zugegriffen werden muss.

Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die Daten in einem rechteckigen Format speichern und abrufen, werden NoSQL-Datenbanken in nicht tabellarischer Form gespeichert und abgerufen. Diese Art von Daten wird von Internetgiganten wie Twitter, Google, Amazon und anderen verwendet, um täglich riesige Datenmengen zu generieren. Dokument-NoSQL-Datenbanken umfassen Schlüssel-Wert-Datenbanken, Wide-Column-Datenbanken und Graph-NoSQL-Datenbanken. Sie können Ihre Daten je nach Wahl in einer relationalen oder NoSQL-Datenbank speichern. Es gibt jedoch einige Unterschiede zwischen den verschiedenen Datenbanken, je nachdem, was Sie benötigen. Eine NoSQL-Datenbank hingegen benötigt keine Struktur zum Speichern von Daten, da sie über ein dynamisches Schema verfügt. Diese Funktion bietet Flexibilität, da Dokumente erstellt werden können, ohne eine Struktur zu definieren.

DynamoDB hingegen ist eine sehr benutzerfreundliche Datenbank, die extrem schnell ist und sehr gut skaliert. Die AWS Management Console vereinfacht das Erstellen, Löschen und Ändern von Elementen in DynamoDB. Eine Tabelle kann mit der AWS CLI erstellt und gelöscht werden, Elemente können mit der AWS CLI eingefügt und abgerufen werden und Indizes können mit der AWS CLI erstellt werden. Mit der AWS WorkBench können Sie komplexere DynamoDB-Anwendungen erstellen. Wenn Sie nach einer NoSQL-Datenbank suchen, die DynamoDB-Funktionen und -Leistung bietet, ist MongoDB möglicherweise die beste Option für Sie. Die AWS Management Console sowie die AWS CLI können zur Verwaltung der MongoDB-Datenbank verwendet werden.

Was ist ein Beispiel für Nosql?

MongoDB, CouchDB, CouchBase, Cassandra, HBase, Redis, Riak und Neo4J sind nur einige der beliebten NoSQL-Datenbanken . Dokumentorientierte NoSQL-Datenbanken umfassen MongoDB, CouchDB, CouchBase, Amazon SimpleDB, Riak und Lotus Notes.

Beim Speichern von Daten sind NoSQL-Datenbanken eher deklarativ als tabellenbasiert, während tabellenbasierte Datenbanken Daten im relationalen Format speichern. Einfaches Design, nahtlose horizontale Skalierung und granulare Verfügbarkeitskontrolle sind nur einige der NoSQL-Features. NoSQL ist in vielerlei Hinsicht vorteilhaft, bringt aber auch einige Nachteile mit sich. Herkömmliche Datenbanken sind in der Regel die bessere Wahl, wenn es um Transaktionsmanagementanwendungen geht. Obwohl relationale Datenbanken immer noch für eine Vielzahl von Geschäftsfunktionen verwendet werden, gewinnen NoSQL-Datenbanken an Popularität. Noql-Datenbanken verarbeiten Echtzeit-Cloud-, Web- und Big-Data-Anwendungen in der gesamten Branche. NoSQL-Lösungen können eine serverlose Peer-to-Peer-Architektur mit konsistenter Architektur und Eigenschaften für alle Knoten bereitstellen.

Die neue Version des Betriebssystems weist eine deutliche Leistungssteigerung auf, die schnellere Lese- und Schreibgeschwindigkeiten und eine kontinuierliche Verfügbarkeit ermöglicht. Eine NoSQL-Datenbank gibt es in fünf verschiedenen Varianten mit diversen Vor- und Nachteilen. Unternehmen müssen Datenbanktypen basierend auf ihren Geschäftsanforderungen auswählen; es gibt keine „ideale“ Variation von Datenbanktypen. Ein Schlüssel-Wert-Paar in NoSQL ähnelt konzeptionell Hash-Tabellen, die einen eindeutigen Schlüssel und einen Zeiger verwenden, um ein Objekt anzugeben, für das es einen eindeutigen Schlüssel gibt. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB und Oracle BDB sind einige der heute verfügbaren NoSQL-Plattformen . Spaltenbasierte NoSQL-Datenbanken basieren auf Spalten, und jede Spalte wird anders behandelt. Es gibt zahlreiche Anwendungen, die von solchen Datenbanken verwaltet werden können, wie z. B. Business Intelligence, Data Warehouses, Bibliothekskartenkataloge und Kundenbeziehungsmanagement.

NoSQL-Datenbanken sind mehrdimensional und modellieren Daten mithilfe eines Diagramms. Wenn ein Knoten während der Speicherung als Knoten betrachtet wird, werden seine Beziehungen als Kanten betrachtet. Da in diesem Fall bereits Daten verfügbar sind, ist das Herstellen von Beziehungen so einfach wie 1-2-3. Eine Datenbank eines sozialen Netzwerks wird weithin in Anwendungen wie der räumlichen Datenanalyse verwendet. Dokumentorientierte MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die dynamische Schemas zum Speichern von Dokumenten verwendet. Indexierung, Transformation und Zusammenführung von Dokumenten erfolgen in JavaScript in der Lösung, die Dokumente im JSON-Format speichert und den JSON-Datenaustausch verwendet. Oracle NoSQL Database ermöglicht Schlüsselwert- und JSON-Tabellendatenmodelle und ist nicht nur lokal oder in der Cloud verfügbar.

InfiniteGraph, eine hochspezialisierte Graphdatenbank , wird für den Entwurf von Graphdatenmodellen verwendet. Aufgrund seiner Skalierbarkeit, plattformübergreifenden Unterstützung, Cloud-basierten Funktionen und hohen Durchsatzkapazität kann es eine Vielzahl von Workloads unterstützen. Die Abfragesprache 'DO' kann komplexe graphen- und wertbasierte Abfragen verarbeiten. In Branchen wie Gesundheitswesen, Telekommunikation, Cybersicherheit, Finanzen, Fertigung und Netzwerken ist diese Lösung eine beliebte Wahl.

Die NoSQL-Datenbankdienste von Google können große, dynamische Datensätze ohne festes Schema verarbeiten und sind in der Lage, große, dynamische Datensätze schnell zu verarbeiten. Infolgedessen können sie von Unternehmen wie Amazon, Google, Netflix und Facebook verwendet werden, die stark auf große Datenmengen angewiesen sind, die herkömmliche Datenbanken nicht verarbeiten können.

Warum Nosql-Datenbanken am besten für die schnelle Anwendungsentwicklung geeignet sind

Datenbanktypen werden basierend auf dem Typ des verwendeten Datenmodells angeordnet. Zu den Dokumenttypen gehören Schlüssel-Wert-Anweisungen, Breitspaltentypen und Diagramme. Der Hauptvorteil von NoSQL-Datenbanken gegenüber relationalen Datenbanken in Rapid Application Development ist ihre Fähigkeit, große Datenmengen mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten zu speichern und abzufragen.
SQL-Datenbanken sind tabellenbasiert, während NoSQL-Datenbanken in Dokumenten, Schlüsseln, Diagrammen oder großspaltigen Speichern gespeichert werden. Zu den heute verfügbaren SQL-Datenbanken gehören MySQL, Oracle, PostgreSQL und Microsoft SQL Server. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j und CouchDB sind Beispiele für NoSQL-Datenbanken.

Was ist der Unterschied zwischen SQL und Nosql?

SQL-Datenbanken können vertikal skalierbar sein, während NoSQL-Datenbanken horizontal skalierbar sein können. SQL-Datenbanken sind tabellenbasiert, während NoSQL-Datenbanken aus Dokumenten, Schlüsseln, Diagrammen oder Wide-Column-Speichern bestehen. SQL-Datenbanken werden in mehrzeiligen Transaktionen bevorzugt, während NoSQL-Datenbanken in unstrukturierten Daten wie Dokumenten oder JSON bevorzugt werden.

Die strukturierte Abfragesprache (SQL) ist die beliebteste Programmiersprache für relationale Datenbankverwaltungssysteme. Das NoSQL-Modell speichert und ruft Daten in einer alternativen Form als tabellarische Daten ab. Im Folgenden finden Sie eine umfassende Aufschlüsselung der Vor- und Nachteile mit einem gründlichen Verständnis der Vor- und Nachteile. Die SQL-Sprache ist die gefragteste Programmiersprache für RDBMS, und die NoSQL-Software wird am häufigsten zum Speichern strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten verwendet. Sie haben die Möglichkeit, je nach Anforderungen und Projekt, an dem Sie arbeiten, zwischen zwei Optionen zu wählen. Ersteres konzentriert sich auf komplexe Abfragen mit Datenkonsistenz und ACID-Eigenschaften, während letzteres eher objektorientiert ist und sich für eine Vielzahl von Speichertypen eignet.

Beide Datenbanken sind zu diesem Zeitpunkt für Unternehmen wichtig. Obwohl NoSQL SQL nicht vollständig ersetzen kann, hat es viele Vorteile gegenüber SQL, die es zu einer praktikablen Geschäftslösung machen. NoSQL hat viele Vorteile für kleinere Unternehmen, da es skalierbar, einfach und leicht zu warten ist. NoSQL ist nicht so ausgereift wie Abfragen, daher ist es möglicherweise nicht die beste Wahl für größere Unternehmen, die mehr Flexibilität benötigen. NoSQL-Datenbanken sind ideal für Unternehmen, die eine skalierbare Datenbank mit einfach zu verwendenden und zu wartenden Funktionen benötigen.

Nosql vs. SQL: Was ist schneller?

NoSQL ist im Allgemeinen schneller als SQL, wenn es um die Speicherung von Schlüsselwerten geht. NoSQL-Datenbanken werden jedoch möglicherweise nicht vollständig von ACID unterstützt, was zu Dateninkonsistenzen führt. Die schnellste Datenbank ist normalerweise SQL und nicht NoSQL.

Nosql Bedeutung

Nosql ist ein Begriff für Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Modell verwenden. Sie werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet, bei denen die Skalierbarkeit und Flexibilität von nosql-Datenbanken besser geeignet sind als relationale Datenbanken.

Auch wenn NoSQL-Datenbanken diese Funktionen möglicherweise unterstützen können, besteht immer das Risiko eines Systemausfalls. NoSQL-Datenbanken wurden daher so konzipiert, dass sie anpassungsfähig und dynamisch sind. Im Falle eines Systems, das einen zuverlässigen Betrieb erfordert, ist die NoSQL-Datenbank normalerweise nicht in der Lage, dies zu tun.
Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken bietet neben ihren Nachteilen zahlreiche Vorteile. Die Verwendung bietet mehrere Vorteile, darunter die Möglichkeit, schnell zu skalieren, schnell Prototypen für Systeme zu erstellen und Daten in einem flexibleren Format zu speichern.
Eine NoSQL-Datenbank ist eine gute Wahl für ein System mit einem dokumentenbasierten Datenmodell. Dies liegt daran, dass relationale Datenbanken diese Art von Daten normalerweise nicht gut unterstützen. Darüber hinaus eignen sich NoSQL-Datenbanken häufig besser für Systeme mit hohem Speicherbedarf. Aufgrund ihrer schnelleren und effizienteren Verarbeitung sind sie eine bessere Wahl als traditionelle relationale Datenbanken.
Mit der Erweiterung von Prototyping-Systemen sind auch NoSQL-Datenbanken eine gute Option. Aus diesem Grund ermöglichen sie eine größere Flexibilität bei der Speicherung von Daten. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken häufig einfacher zu handhaben als herkömmliche Datenbanken.
Einige der Nachteile von NoSQL-Datenbanken sind unten aufgeführt. Eines der Hauptprobleme besteht darin, dass viele dieser Datenbanken keine nativen Zuverlässigkeitsfunktionen enthalten, die in relationalen Datenbanken enthalten sind. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken möglicherweise nicht immer die beste Option für Systeme, die ein hohes Maß an Zuverlässigkeit erfordern. Herkömmliche relationale Datenbanken können nicht verwendet werden, da sie nicht so flexibel sind.

Nosql vs. SQL

SQL ist eine Programmiersprache, die verwendet wird, um mit relationalen Datenbanken zu interagieren. Relationale Datenbanken (auch als Datenbankdatensätze bezeichnet) speichern Daten in Zeilen und Tabellen, die logisch verknüpft sind. Datenbankverwaltungssysteme (DBMs), die kein SQL verwenden, werden als NoSQL bezeichnet.

Alle Aspekte der Datenwissenschaft müssen auf Daten basieren. Ihre Daten werden in der Regel in einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) gespeichert. Um mit dem DBMS zu interagieren und zu kommunizieren, müssen Sie seine Sprache verwenden. In diesem Fall wird die Sprache SQL (Structured Query Language) verwendet, die zur Interaktion mit DBMS verwendet wird. Außerdem ist in den letzten Jahren ein neuer Begriff eingeführt worden: NoSQL-Datenbanken. Eine nicht relationale Datenbank speichert Daten nicht in Tabellen oder Datensätzen. Dadurch wird die Datenspeicherstruktur für spezifische Anforderungen optimiert.

Datenorientierte Datenbanken, dokumentenorientierte Datenbanken, Schlüssel-Wert-Paare und Graphdatenbanken sind die vier häufigsten Arten von Datenstrukturen. In Python kommt die Bibliothek MongoDB zum Einsatz, die auf einer dokumentenorientierten Datenbank basiert. Mit NoSQL-Datenbanken können Sie im Allgemeinen eine flexiblere Datenstruktur erstellen. SQL-Datenbanken hingegen sind starrer und haben einen weniger flexiblen Datentyp. Wenn Sie zum ersten Mal mit SQL programmieren, ist es am besten, mit SQL zu beginnen und dann zu NoSQL überzugehen. Jedes hat seine eigenen Vor- und Nachteile, daher sollten Sie es danach auswählen, wie einfach Sie es verwenden können, auf welcher Anwendung es basiert und welche Vorteile es bietet. Am Ende kann ich nicht sagen, dass SQL besser ist als NoSQL oder jede andere Programmiersprache. Sie werden in der Lage sein, die beste Entscheidung zu treffen, wenn Sie auf Ihre Daten hören.

Die beste Datenbank für Sie: Sql oder Nosql?

Trotz der Tatsache, dass NoSQL- und SQL-Datenbanken einige Vor- und Nachteile haben, hat jede ihre eigenen Vor- und Nachteile. Während SQL-Datenbanken im Allgemeinen zuverlässiger sind und komplexere Transaktionen verarbeiten können, sind NoSQL-Datenbanken effizienter und in der Lage, mehr unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Die individuelle Entscheidung liegt ganz bei ihnen.

Nosql-Beispiele

Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle tabellenbasierte relationale Datenbankmodell verwenden. Beispiele für Nosql-Datenbanken sind MongoDB, CouchDB und Cassandra. Diese Datenbanken werden häufig für webbasierte Anwendungen verwendet, bei denen sich Daten ständig ändern und eine hohe Leistung erforderlich ist.

NoSQL-Datenbanken, die nicht mit einer relationalen Datenbank verknüpft sind, enthalten keine Daten im gleichen Format. Es gibt keine festen Schemas in NoSQL, keine Joins und das System skaliert schnell. Eine NoSQL-Datenbank kann daher verwendet werden, um große Datenmengen in verteilten Datenspeichern zu speichern . Unternehmen wie Twitter, Facebook und Google sammeln täglich Terabytes an Nutzerdaten. Die Shared-Nothing-Architektur verteilter NoSQL-Datenbanken impliziert, dass es keine Steuereinheiten oder Speichereinheiten in der Datenbank gibt. Dadurch entfällt die Notwendigkeit mehrerer Datenbanken zum Speichern derselben Daten. Daten in einer verteilten Datenbank sind immer verfügbar, unabhängig davon, welche Version aktualisiert wird, und dies ermöglicht die gleichzeitige Aktualisierung mehrerer Kopien.

Ein Schlüsselwertspeicher enthält alle Informationen, die als Wert gespeichert werden können. Viele Computer arbeiten zusammen, um Column Family Stores zu erstellen, die riesige Datenmengen verarbeiten. Dokumentdatenbanken enthalten, wie der Name schon sagt, versionierte Versionen anderer Schlüsselwertsammlungen. Halbstrukturierte Dokumente können in Formaten wie JSON gespeichert werden. Eine Graphdatenbank bietet nicht den Typ deklarativer Abfragesprache wie SQL. Stattdessen können diese Datenbanken von Datenmodellen abgefragt werden. RESTful-Schnittstellen sind unter NoSQL-Plattformen für den Zugriff auf Daten üblich.

Eine Graphdatenbank ist im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank eine multirelationale Datenbank mit mehreren Zeilen und Spalten. Mithilfe von Graphdatenbanken können mehrere Datenmodelle in ein einziges Backend integriert werden. Datenbanken mit mehreren Modellen sind eine neue Art von NoSQL-Datenbanken, die sich schnell durchsetzen werden, und es wird in Zukunft viel Wirbel um diese Art von Datenbanken geben. Unter http://db-engines.com/en/ranking kann ein Ranking der beliebtesten Datenbanken und deren Fortschritt eingesehen werden.

Nosql-Datenbanktypen

Es gibt verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Die beliebtesten Typen sind Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertdatenbanken und Spaltendatenbanken. Dokumentendatenbanken wie MongoDB und CouchDB eignen sich am besten zum Speichern von Daten mit einem flexiblen Schema. Das heißt, Daten, die nicht sauber in Zeilen und Spalten passen. Dokumentendatenbanken lassen sich auch einfach horizontal skalieren, da sie über mehrere Server verteilt werden können. Schlüsselwertdatenbanken wie DynamoDB und Riak eignen sich am besten zum Speichern von Daten, die mit einem einzigen Schlüssel abgefragt werden können. Das heißt, Daten, die anhand eines einzelnen Werts, wie z. B. einer ID-Nummer, nachgeschlagen werden können. Schlüsselwertdatenbanken sind sehr schnell und skalierbar, aber nicht so flexibel wie Dokumentendatenbanken. Spaltenbasierte Datenbanken wie Cassandra und HBase eignen sich am besten zum Speichern von Daten, die anhand einer Reihe von Werten abgefragt werden können. Das heißt, Daten, die nach einer Reihe von Schlüsseln gesucht werden können, z. B. einem Datumsbereich. Spaltenbasierte Datenbanken sind sehr schnell und skalierbar, aber nicht so flexibel wie Dokumentendatenbanken.

Die vier Haupttypen von NoSQL-Datenbanken sind Schlüsselwertspeicher, Dokumentspeicher, spaltenorientierte Datenbanken und Diagrammdatenbanken. Diese Art von Lösung kann ein Problem lösen, das eine relationale Datenbank nicht lösen kann. OrientDB zum Beispiel ist eine Multi-Model-Datenbank, die NoSQL und andere Datenbanktypen kombiniert. Eine vollständige relationale Datenbank kann Tausende von Entitäten und Verknüpfungstabellen enthalten. Die Spaltenstruktur ist für jede Entität (Person) in mehrere Zeilen unterteilt. Wenn nur wenige Spalten betroffen sind, ist es einfacher, jede Spalte in Spaltendatenbanken separat zu scannen. Eine Spaltendatenbank ordnet die Zeilennummer den Daten zu, während eine Tabellendatenbank die Zeilennummer den Daten zuordnet.

Die am wenigsten komplexe NoSQL-Datenbank sind Schlüsselwertspeicher. Es wurde entwickelt, um alltägliche Dokumente zu speichern, und es ist in der Lage, komplexe Abfragen und Berechnungen zu verarbeiten. Die Daten in einem Dokumentenspeicher sollten normalisiert werden, solange sie so organisiert sind, dass sie für die Daten sinnvoll sind. Eine graphische Datenbank soll den Betrieb von Interaktionen zwischen Entitäten rationalisieren. Die beiden Hauptkomponenten einer Graphdatenbank sind ihre Struktur und die Arten von Daten, die sie enthält. Knoten: eine Sammlung von Entitäten. In einer Linie werden zwei Entitäten durch die Linie repräsentiert und die Eigenschaften der beiden Entitäten zugewiesen. Graph-Datenbanken wie Neo4j behaupten ebenfalls, ACID aufrechtzuerhalten, während Dokumentspeicher und Schlüsselwertspeicher die Standardnotation verwenden.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken unterscheiden sich von relationalen Datenbanken in Bezug auf die Datenmodelle. Sie sind flexibler und schneller zu verwenden als herkömmliche Betriebssysteme. Daten in diesen Arten von Speichern können auf unbewusste Weise dargestellt werden, indem sie anstelle von standardmäßigen tabellarischen Darstellungen verwendet werden. Dokument-, Schlüsselwert-, Wide-Column- und Graph-Datenmodelle sind einige der gängigsten NoSQL-Datenbanken. Ein Beispiel dafür ist DynamoDB, ein Beispiel für eine dokumentenbasierte NoSQL-Datenbank. Ein DynamoDB-Dokument ist im Wesentlichen eine Sammlung von Daten, die in Formaten auf Byte-Ebene gespeichert sind. DynamoDB-Dokumente können eine beliebige Anzahl von Feldern enthalten und werden in einer sortierten, replizierten und ständig wachsenden NoSQL-Datenbank gespeichert. Riak, ein Beispiel für eine Key -Value-Store-NoSQL-Datenbank , ist ein Beispiel. Es handelt sich im Wesentlichen um eine Datenbank, die Daten in Paaren von Schlüsselwerten speichert, ähnlich wie ein Schlüsselwertspeicher funktioniert. Jedem Schlüssel-Wert-Paar wird eine eindeutige ID-Nummer zugewiesen. Die Riak-Instanz enthält eine Reihe von Schlüssel-Wert-Paaren. Eine Riak-Instanz ist eine Sammlung von Servern, unabhängig davon, ob es sich um einen einzelnen Server oder eine Sammlung von Servern handelt. Eine NoSQL-Datenbank mit breitem Spaltenspeicher wie Redis verwendet diese Funktion. In einem Wide-Column-Speicher werden Daten mithilfe von NoSQL-Datenbanken in einem Spaltenformat gespeichert. Das Keys and Values-Array von Redis-Instanzen enthält eine Reihe von Schlüsseln und Werten. Wenn Sie Änderungen an einer Redis-Instanz vornehmen müssen, kann sie als einzelner Server ausgeführt oder auf mehrere Server verteilt werden. Eine NoSQL-Datenbank ist beliebter als eine relationale Datenbank, da sie eine schnellere Leistung und mehr Flexibilität bietet. Sie eignen sich hervorragend zum Speichern von Daten, die sonst in einem tabellarischen Format verloren gehen würden.

Beste Nosql-Datenbank

Diese Frage lässt sich nicht pauschal beantworten, da sie von individuellen Vorlieben und Bedürfnissen abhängt. Einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanken sind jedoch MongoDB, Cassandra und Redis. Diese Datenbanken sind alle hochgradig skalierbar und bieten eine hohe Leistung, wodurch sie sich ideal für Anwendungen eignen, die große Datenmengen erfordern.

Sie werden weit mehr Aufgaben erledigen können, als Sie sich jemals erträumen könnten, da ScyllaDB die Leistung Ihrer bestehenden Infrastruktur entfesselt. Mit diesem NoSQL kann Ihre Infrastruktur für Workloads mit hohem Durchsatz und geringer Latenz voll ausgeschöpft werden. Erfahren Sie, wie ScyllaDB verwendet werden kann, um extrem anspruchsvolle Schlüsselwert- und spaltenstrukturierte Speicheranforderungen in großem Umfang zu unterstützen.

Mongodb vs. Cassandra: Welches ist die beste Nosql-Datenbank für Ihre Anwendung?

Für leistungsstarke Webanwendungen ist eine MongoDB-Datenbank eine ausgezeichnete Wahl. Die Sharding-Technologie von MongoDB ermöglicht es, unabhängig von der Skalierbarkeit zu sein und gleichzeitig horizontal zu skalieren. Cassandra ist eine ausgezeichnete Wahl für kleinere Anwendungen, die nicht die Flexibilität oder Leistung von MongoDB erfordern.

Liste der Nosql-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken erfreuen sich zunehmender Beliebtheit als Alternative zu traditionellen relationalen Datenbanken. Es gibt viele verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra und HBase.

Es hat kein konzeptionelles Design und kann die Daten in einer anderen Reihenfolge als in einer relationalen Datenbank platzieren. Im folgenden Abschnitt sehen wir uns die fünf beliebtesten NoSQL-Datenbanken in Bezug auf das Datenvolumen an, nämlich MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB, HBase und andere. Wenn wir den Anwendungsfall der Volltextsuche haben, sollten wir diese Datenbank für die Bedürfnisse unserer Organisation verwenden. Mit dieser Datenbank können große Datenmengen organisiert und analysiert werden. Hochleistungsanwendungen werden in erster Linie von Amazon DynamoDB unterstützt, das in großem Maßstab weit verbreitet ist. Laut der Datenbank, die von etwa 700 Organisationen verwendet wird, kann es 10 Billionen Anfragen an einem einzigen Tag bearbeiten. DynamoDB ist die beste Wahl für eine große Anzahl von Abfragen, wenn einfache Schlüsselwertabfragen verarbeitet werden müssen. Es ist in der Lage, Petabyte an Daten zu verarbeiten, aber wenn wir nur eine kleine Datenmenge haben, wird es nicht finden können, was wir wollen. Wenn unser Anwendungsfall Echtzeit- und wahlfreien Zugriff auf Daten erfordert, ist diese Datenbank die beste Option.