Wann ist Nosql sinnvoll? Wählen Sie alles Zutreffende aus

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da die Entscheidung für oder gegen eine NoSQL-Datenbank von den spezifischen Anforderungen der Anwendung abhängt. Im Allgemeinen sind NoSQL-Datenbanken jedoch eine gute Wahl, wenn die Daten nicht gut für ein relationales Modell geeignet sind, wenn die horizontale Skalierung wichtiger ist als die vertikale Skalierung oder wenn die Anwendung ein hohes Maß an Flexibilität erfordert.

Herkömmliche relationale Datenbanken können schwierig zu warten sein, daher wurden NoSQL-Datenbanken entwickelt, um dieses Problem anzugehen. Im Vergleich zu einer relationalen Datenbank sind NoSQL-Datenbanken oft skalierbarer und leistungsfähiger. Ihre Datenmodelle sind flexibel und einfach zu verwenden, was eine schnellere Entwicklung ermöglichen kann, insbesondere in Cloud-Computing-Umgebungen. Wenn die Daten gespeichert oder abgerufen werden, sind weniger Transformationen erforderlich. Sie können jetzt eine Vielzahl von Datentypen einfacher speichern und darauf zugreifen. Viele NoSQL-Datenbanken haben flexible Schemas, die vom Entwickler kontrolliert werden. Die Datenbank wird somit leichter aktualisiert, wenn sie neuen Datentypen ausgesetzt wird.

Eine NoSQL-Datenbank dient zum Speichern von Daten in nativen Formaten, sodass Entwickler sie nicht in einen Speicher konvertieren müssen. Eine NoSQL-Datenbank wird um eine große Anzahl von Entwicklern herum aufgebaut. Die Verwendung eines Clusters von Computern zum Erstellen einer Datenbank ermöglicht auch deren Erweiterung und Konfiguration für automatisches Wachstum.

NoSQL-Datenbanken (nicht nur SQL) speichern Daten nicht auf die gleiche Weise wie relationale Datenbanken. Basierend auf dem Datenmodell, das in den NoSQL-Datenbanken verwendet wird, ist jeder Typ von NoSQL-Datenbank einzigartig. Die Dokumenttypen sind in der folgenden Reihenfolge gekennzeichnet: Dokument, Schlüsselwert, breite Spalte und Grafik. Mit anderen Worten, nur Aussage 2 ist richtig.

Datenbank NoSQL (ursprünglich als Non-SQL bezeichnet) und nicht relationale Datenbanken sind Mechanismen zum Speichern und Abrufen von Daten, die anders modelliert sind als die in herkömmlichen Datenbanken verwendeten.

Es gibt einen signifikanten Unterschied zwischen SQL und NoSQL, und noSQL ist die beste Wahl für Anwendungen mit vielen Transaktionen. NoSQL kann für eine Vielzahl von Transaktionszwecken verwendet werden. Dies ist eine schwierige Anpassung für diese Art von Ausrüstung. Es ist nicht für eine hierarchische Datenspeicherung geeignet. Als hierarchisches Datenspeicher- und -abrufsystem kann es 14 weitere Zeilen (25. Oktober 2022) für größere Datensätze enthalten.

Wann sollten Sie Nosql verwenden?

Auf diese Frage gibt es keine eindeutige Antwort. Unterschiedliche Organisationen haben unterschiedliche Datenanforderungen, und nosql-Datenbanken sind für einige Datentypen besser geeignet als für andere. Beispielsweise werden nosql-Datenbanken häufig verwendet, wenn Daten unstrukturiert sind oder wenn sich die Struktur der Daten häufig ändert. Sie können auch verwendet werden, wenn Skalierbarkeit ein wichtiges Anliegen ist.

Data Science umfasst alle Teilgebiete der Data Science im klassischen Sinne. Die gebräuchlichste Methode zum Speichern von Daten ist ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS). Es ist entscheidend, die Sprache des DBMS zu verwenden, um mit ihm zu interagieren und zu kommunizieren. Die Programmiersprache SQL (Structured Query Language) wird verwendet, um mit Datenbanken zu interagieren. In den letzten Jahren ist ein weiterer Begriff im Bereich Datenbanken aufgetaucht: NoSQL-Datenbanken. Daten werden nicht in Tabellen und Datensätzen in nicht relationalen Datenbanken gespeichert. Stattdessen handelt es sich um eine Datenspeicherstruktur, die für bestimmte Anwendungen entworfen und optimiert wurde.

Eine Graphdatenbank ist beispielsweise eine der vier beliebtesten Arten von Datenstrukturen; Es gibt auch dokumentorientierte Typen, Schlüssel-Wert-Paare und spaltenorientierte Typen. Dazu kann MongoDB, eine Python-basierte dokumentenorientierte Datenbank, verwendet werden. Der Hauptvorteil von NoSQL-Datenbanken ist ihre Fähigkeit, Ihnen mehr Kontrolle über das Design Ihrer Datenstruktur zu geben. SQL-Datenbanken hingegen sind starrer und haben einen weniger flexiblen Datentyp. Anfänger beginnen am besten mit SQL und wechseln dann zu NoSQL. Jedes hat seine eigenen Vor- und Nachteile, daher ist es am besten, eines basierend auf seinen Daten, seiner Anwendung und der Art und Weise auszuwählen, wie der Entwicklungsprozess für Sie optimiert werden kann. Letztendlich schneidet SQL nicht besser ab als NoSQL oder andere Technologien. Wenn Sie sich Ihre Daten anhören, treffen Sie die beste Entscheidung für Sie.

NoSQL-Datenbanken sind für die horizontale Skalierung ausgelegt. Mit anderen Worten, Sie können weitere Knoten hinzufügen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Es gibt ein Verfahren zum Speichern von Daten auf diese Weise, und es wird verteilt. Dies ermöglicht es dem System, eine größere Anzahl von Daten zu verarbeiten, ohne sich Gedanken über Konsequenzen zu machen.
Einige der Vorteile von NoSQL-Datenbanken bestehen darin, dass sie nicht so ausgereift sind wie einige der anderen Optionen. Infolgedessen können Sie möglicherweise nicht alle Funktionen nutzen, die Sie erwarten. Darüber hinaus sind sie möglicherweise zögerlicher, Daten abzufragen.

Wann man eine Nosql-Datenbank verwendet

Verschachtelte Datenbanken sind häufig besser geeignet, um die Anforderungen der heutigen schnelllebigen Welt zu erfüllen. Darüber hinaus sind sie äußerst flexibel und benutzerfreundlich, was zu einer schnelleren Entwicklung gegenüber relationalen Datenbanken beitragen kann. NoSQL-Datenbanken sind manchmal für schwere oder komplexe Transaktionen vorzuziehen, da sie stabiler sind und Daten sicher aufbewahren können. Wenn Ihre Anwendung jedoch eine häufige Transaktionsverarbeitung erfordert, ist eine relationale Datenbank die bessere Option.

Was sind 3 gemeinsame Merkmale von Nosql-Datenbanken?

In Abbildung 1 können wir sehen, dass NoSQL-Datenbanken skalierbar, replizierbar und anpassungsfähig sind (Abb. 1).

Eine NoSQL-Datenbank speichert Daten nicht in einem relationalen Datenbankformat, sondern in einem nicht relationalen Format. NoSQL erfordert nicht die Verwendung eines festen Schemas, erfordert kein Verbinden von Zeilen und skaliert, um die Anforderungen zu erfüllen. Um riesige Datenmengen in verteilten Datenbanken speichern zu können, müssen NoSQL-Datenbanken aufgebaut werden. Twitter, Facebook und Google beispielsweise speichern täglich Terabytes an Nutzerdaten. Die Shared-Nothing-Architektur in verteilten NoSQL-Datenbanken impliziert, dass die Datenbank keine einzige Steuereinheit oder Speicher hat. Dadurch ist es nicht erforderlich, mehrere Datenbanken für dieselben Daten zu installieren oder zu verwalten. Daten in einer verteilten Datenbank sind in mehreren Kopien verfügbar, sodass sie konstant bleiben.

Alles in einem Schlüsselwertspeicher wird als Wert und Schlüssel gespeichert. Es ist darauf ausgelegt, große Datenmengen auf vielen Computern als Teil von Column Family Stores zu speichern und zu verarbeiten. Der Begriff „Datenspeicher“ bezieht sich auf eine Dokumentendatenbank, bei der es sich im Wesentlichen um eine Sammlung verschiedener Schlüsselwertsammlungen handelt, die aktualisiert wurden. Es ist möglich, halbstrukturierte Dokumente in JSON-Formaten zu speichern. Graphdatenbanken haben im Gegensatz zu SQL-Datenbanken keine deklarative Abfragesprache. Die Abfrage dieser Datenbanken basiert auf den Daten des Modells. RESTful-Schnittstellen sind für Daten auf einer Vielzahl von NoSQL-Plattformen verfügbar.

Die Fähigkeit einer Graph-Datenbank, multirelational zu sein, ist analog zu der einer relationalen Datenbank, bei der Tabellen lose miteinander verbunden sind. Das Ziel einer Graphdatenbank ist es, mehrere Datenmodelle mit einem einzigen Backend zu verwalten. Multi-Modell-Datenbanken sind eine neue Art von NoSQL-Datenbanken, die in naher Zukunft an Popularität gewinnen werden. Ein Ranking der beliebtesten Datenbanken und deren Zukunftsaussichten finden Sie unter http://db-engines.com/de/ranking.

NoSQL-Datenbanken werden aufgrund einer Vielzahl von Faktoren immer beliebter. Sie basieren auf einem flexibleren Speichermodell, das dynamischere Datenschemata ermöglicht. Darüber hinaus sind sie häufig schneller und skalierbarer als herkömmliche Datenbanken. MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die häufig von Entwicklern verwendet wird. Es verwendet dynamische Schemas, um Dokumente ähnlich JSON in einer dokumentenorientierten Datenbank zu speichern. Daher ist es eine gute Wahl für Anwendungen, die große Datenmengen in einem dynamischen und flexiblen Format speichern müssen. MongoDB hingegen ist eine viel schnellere und skalierbarere Datenbank als jede andere. MongoDB ist eine ausgezeichnete NoSQL-Datenbank, die gut gepflegt wird und eine große Benutzergemeinschaft hat.

3 Gründe für die Verwendung einer Nosql-Datenbank

Die Daten sind schemafrei – NoSQL-Systeme ermöglichen es Ihnen, Daten per Drag-and-Drop in einen Ordner zu ziehen und sie dann abzufragen, ohne ein Entity-Relational-Modell zu erstellen. Das Nosql-System ist auf einer Vielzahl von Prozessoren verfügbar, sodass Sie Ihre Datenbank auf mehreren Computern speichern und gleichzeitig eine hohe Leistung aufrechterhalten können. Nicht-relationale Datenbanken verwenden ein Speichermodell, das speziell für die spezifischen Anforderungen der zu speichernden Daten entwickelt wurde.

Warum ist SQL für Nosql sinnvoll?

SQL ist ein leistungsstarkes Tool zum Verwalten von Daten in einer relationalen Datenbank. Es kann jedoch schwierig sein, SQL zum Verwalten von Daten in einer NoSQL-Datenbank zu verwenden. NoSQL-Datenbanken sind oft skalierbarer und benutzerfreundlicher als relationale Datenbanken. Sie können auch flexibler sein, wodurch eine größere Auswahl an Datentypen gespeichert werden kann.

SQL oder Structured Query Language ist die Sprache, die seit den 1970er Jahren zum Abfragen von Daten verwendet wird. Eine NoSQL-Datenbank enthält im Gegensatz zu einer SQL-Datenbank keine Hierarchien. Eine NoSQL-Datenbank kann vertikal skaliert werden, sodass der Server häufiger geladen werden kann. NoSQL-Datenbanken ermöglichen es Ihnen, mit mehreren Datenstrukturen zu arbeiten. Da NoSQL-Datenbanken keine relationalen Datenbanken verwenden, speichern sie nicht alle Daten am selben Ort. Sie sind benutzerfreundlicher zu verwenden, da sie dynamische Schemata für unstrukturierte Daten erstellen können, wodurch der Bedarf an Vorplanung und Datenorganisation reduziert wird. SQL und relationale Datenbanken sind ideal für Unternehmen, die große Datenmengen schnell verarbeiten, nach Bedarf skalieren und Daten effektiver verwalten möchten.

Da jede Information an einem separaten Ort gespeichert ist, ist es kein Problem, wenn frühere Versionen das Bild verwechseln. Darüber hinaus kann NoSQL mit einer großen Anzahl von (oder sich ständig ändernden) Datensätzen arbeiten. Datenbank-NoSQL-Systeme werden von großen Organisationen wie Facebook, Google und anderen verwendet, da sie eine große Datenmenge benötigen. NoSQL-Datenbanken wie Cassandra sind darauf ausgelegt, die riesigen Datenmengen zu verarbeiten, die über eine Vielzahl von Servern übertragen werden. Wenn Sie in weniger als einer Minute auf einen Schlüsselwertspeicher zugreifen möchten, ist das Redis-Framework möglicherweise die beste Option. Elastic Search ist bei entsprechender Anwendung eine hervorragende Wahl für eine komplexe oder flexible Suche.

Der Begriff „relationale Datenbank“ bezieht sich auf eine webbasierte Datenbank.
Alle Daten in einer SQL-Datenbank werden in Tabellen gespeichert, was die einfachste Art ist, sie zu organisieren. Eine Datenbank, auch Tabelle genannt, enthält eine Sammlung von Informationen. Jede Tabelle zeichnet sich durch die Struktur ihrer Spalten und Zeilen aus, die in einer bestimmten Reihenfolge angeordnet sind. Tabellendaten werden in zwei Typen unterteilt: Spalten und Zeilen. Eine Spalte ist ein Feld in einer Tabelle, und eine Zeile sind die in diesem Feld enthaltenen Daten.
Da SQL-Datenbanken vertikal skalierbar erweitert werden können, sind sie ideal für High Performance Computing. Datenbankadministratoren können Tabellen mit demselben Namen wie neue Tabellen erstellen, wenn sie zu einer Datenbank hinzugefügt werden, wobei die hinzugefügten Daten jedoch in der neuen Tabelle gespeichert werden.
Datenbanktransaktionen mit mehreren Zeilen sind SQL-Datenbanken vorzuziehen, da sie eine bessere Kontrolle über die Datenstruktur bieten. Es ist eine Sammlung von Operationen, die als eine Operationseinheit ausgeführt werden. Transaktionen sind wichtig, weil sie es Benutzern ermöglichen, auf Daten in einer Datenbank zuzugreifen, ohne auf die Ergebnisse der zu verarbeitenden Transaktionen warten zu müssen.
Dies ist eine NoSQL-Datenbank.
NoSQL-Datenbanken verwenden Tabellen als Grundlage anstelle von SQL-Datenbanken, aber sie sind nicht auf die gleiche Weise strukturiert. Eine NoSQL-Datenbank besteht aus Rohdaten, die nicht in einem Tabellenformat organisiert sind. NoSQL-Datenbanken bestehen aus Zellen, Seiten oder Knoten und nicht aus Zeilen und Spalten. Eine Zelle ist eine Sammlung von Zellen, die auf einer einzelnen Seite gespeichert sind, während eine Seite eine Sammlung von Zellen ist, die auf einem einzelnen Knoten gespeichert sind.
Die Konsistenz von NoSQL-Datenbanken wird sich schließlich als ein verkappter Segen erweisen. Dadurch sind alle Daten in einer NoSQL-Datenbank immer vorhanden.

Beide haben ihre Anwendungsfälle. Die Vor- und Nachteile von SQL- und Nosql-Datenbanken

SQL-Datenbanken können für Transaktionsdaten äußerst vorteilhaft sein, da sie sich nicht sehr häufig (oder überhaupt) ändern und für die Datenintegrität von entscheidender Bedeutung sind. Es ist auch eine ausgezeichnete Wahl für fortgeschrittene analytische Abfragen. NoSQL-Datenbanken haben eine weitaus größere Flexibilität und Skalierbarkeit, was zu einer schnellen Entwicklung und Iteration beiträgt. Während teilweise noch SQL-Datenbanken zum Einsatz kommen, werden NoSQL-Features immer beliebter. Dadurch können beispielsweise Datenbanken wie Oracle und SQL Server verwendet werden, um dynamisches JSON zu speichern und Indizes zu verwenden, um Abfragen herauszufiltern, die diese Werte enthalten. SQL-Datenbanken werden auf absehbare Zeit eine dominierende Technologie bleiben, aber NoSQL-Datenbanken können derzeit nicht mit ihnen konkurrieren.

Wann Sie Nosql nicht verwenden sollten

Es gibt einige Schlüsselsituationen, in denen es möglicherweise nicht ideal ist, eine NoSQL-Datenbank zu verwenden:
– wenn Sie ACID-Garantien benötigen
– wenn Sie ein relationales Datenmodell benötigen
– wenn Sie komplexe Verknüpfungen benötigen
– wenn Sie Transaktionen benötigen, die mehrere Dokumente umfassen
– wenn Sie große Datenmengen haben, die in Batch-Jobs verarbeitet werden müssen

Das Sharding von MongoDB ist viel einfacher als das von SQL. Mittels Sharding können wir horizontal skalieren, was einen erheblichen Vorteil für unsere Daten darstellt. Bei einigen Benutzern kann es zu Problemen mit der Schreibsperre kommen. Sie müssen akzeptieren, dass NoSQL-DBMSs tun können, was sie wollen. Der Ausdruck „NoSQL“ muss implizieren, dass es sich nicht um SQL handelt, und wenn dies nicht der Fall ist, wird NoSQL SQL für die meisten Zwecke niemals ersetzen. Die meisten NoSQL-Lösungen, die ich gesehen habe, nutzen relationale Datenbanken nicht und verlassen sich in der Regel stark auf den Key-Value-Store-Ansatz. Die Säureeigenschaften in diesen Produkten verschlechtern sich normalerweise.

Mit NoSQL-Datenbanken können Sie sie aus einer Vielzahl von Gründen verwenden, darunter Flexibilität, Skalierbarkeit, schnelle Abfrageleistung und Benutzerfreundlichkeit. NoSQL-Datenbanken verfügen normalerweise über extrem flexible Schemata, wodurch sie sehr einfach zu verwenden sind. Eine NoSQL-Datenbank hat neben einer schnelleren Performance und weniger Redundanz auch eine Reihe von Vorteilen.

Nosql-Datenbanken machen Ihre Daten angreifbar

Da NoSQL-Datenbanken nicht das gleiche Sicherheitsniveau wie SQL-Datenbanken bieten, sind sie nicht so sicher. Sie sind nicht in der Lage, Datendateien zu verschlüsseln, was sie benachteiligt. Darüber hinaus bieten NoSQL-Datenbanken nicht die gleiche Sicherheitsunterstützung wie andere Datenbanktypen wie LDAP oder Kerberos, was sie noch anfälliger machen kann.

Nosql steht für

Was versteht man unter einer NoSQL-Datenbank? Eine Datenbanktechnologie, die auf JSON-Dokumenten anstelle von Spalten und Zeilen basiert, wird als NoSQL bezeichnet. Es gibt keinen Unterschied zwischen NoSQL und SQL, da es bei NoSQL nur um „nicht nur SQL“, sondern auch um „überhaupt kein SQL“ geht.

Daten werden in NoSQL-Datenbanken in einem anderen Format als dem herkömmlicher relationaler Datenbanken gespeichert. Dokumenttypen, Schlüsselwerttypen, Breitspaltentypen und Diagramme sind alle üblich. NoSQL-Datenbanken erfreuen sich wachsender Beliebtheit, da die Speicherkosten seit den späten 2000er Jahren dramatisch gesunken sind. Entwickler können große Mengen unstrukturierter Daten speichern und haben außerdem viel Freiheit bei der Speicherung unstrukturierter Daten. Dokumentdatenbanken, Key-Value-Datenbanken, Large-Column Stores und Graph-Datenbanken sind einige der gängigsten NoSQL-Datenbanken. Wenn Sie nur Joins verwenden, werden Abfragen schneller verarbeitet. Es gibt viele Anwendungsfälle, darunter sehr kritische (z. B. Finanzdaten) sowie unbeschwertere (z. B. Speichern von IoT-Messwerten aus einer intelligenten Katzentoilette) Anwendungen.

Wie wir in diesem Tutorial sehen werden, können NoSQL-Datenbanken verwendet werden, wann und warum Sie sie benötigen. Wir werden uns auch einige der häufigsten Missverständnisse über NoSQL-Datenbanken ansehen. Laut der Datenbankverwaltungsfirma DB-Engines ist MongoDB die beliebteste nicht relationale Datenbank. Das Ziel dieses Tutorials ist es, zu zeigen, wie Sie eine MongoDB-Datenbank ohne zusätzliche Software auf Ihrem Computer abfragen. MongoDB-Cluster sind Cluster, in denen MongoDB-Datenbanken gespeichert sind. Sobald Sie einen Cluster haben, können Sie mit dem Speichern von Daten in Atlas beginnen. Sie können den Atlas Data Explorer verwenden, um eine Datenbank zu erstellen, die MongoDB Shell, um eine Datenbank zu erstellen, oder den MongoDB Compass, um eine Datenbank zu erstellen, je nach Ihrer bevorzugten Programmiersprache.

In diesem Beispiel verwenden Sie zum Importieren den Beispieldatensatz von Atlas. NoSQL-Datenbanken bieten eine Vielzahl von Vorteilen, einschließlich ihrer Fähigkeit, flexible Datenmodelle zu erstellen, horizontal zu skalieren, blitzschnelle Abfragen auszuführen und einfache Abfragen auszuführen. Fügen Sie neue Dokumente ein, bearbeiten Sie vorhandene Dokumente und löschen Sie alte mit dem Daten-Explorer. Ein leistungsfähiges Werkzeug zur Analyse von Daten ist das Aggregation Framework. Die Diagramme von Atlas und Atlas Data Lake sind die einfachste Art, Daten zu visualisieren.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Die wachsende Popularität von NoSQL-Datenbanken rührt daher, dass sie eine Alternative zu SQL-Datenbanken bieten. Die in diesen Datenbanken gespeicherten Daten sind einfach zu lesen und zu verstehen. Neben NoSQL-Datenbanken können Entwickler häufig direkt die Struktur von Daten ändern. Andererseits können diese Arten von Anwendungen verwendet werden, um Daten in einer Vielzahl von Formaten zu speichern.

Nosql-Beispiel

NoSQL ist eine Datenbank, die einen Mechanismus zum Speichern und Abrufen von Daten bereitstellt, die auf andere Weise als die in relationalen Datenbanken verwendeten tabellarischen Beziehungen modelliert werden. NoSQL-Datenbanken sind oft skalierbarer und bieten einen schnelleren Zugriff auf Daten als relationale Datenbanken.

Die NoSQL-Datenbank ist nicht tabellarisch und speichert Daten anders als die relationale Datenbank. Einfaches Design, nahtlose horizontale Skalierbarkeit und granulare Verfügbarkeitskontrolle sind nur einige der NoSQL-Features. Eine NoSQL-Datenbank hat viele Vor- und Nachteile, aber auch einige Nachteile. Für anwendungsspezifische Transaktionen ist es normalerweise vorzuziehen, eine traditionelle Datenbank zu verwenden. Obwohl relationale Datenbanken weiterhin für eine Vielzahl von Geschäftsfunktionen verwendet werden, werden NoSQL-Datenbanken immer beliebter. Viele Unternehmen in der gesamten Branche verlassen sich auf NoQL-Datenbanken, um Cloud-, Web- und Big-Data-Anwendungen in Echtzeit zu verwalten. Die Vorteile von NoSQL-Lösungen bestehen darin, dass sie serverlos und von Natur aus Peer-to-Peer sind, mit konsistenter Funktionalität über alle Knoten hinweg.

Es ist eine deutliche Leistungssteigerung eingetreten, die schnelle Lese- und Schreibgeschwindigkeiten sowie kontinuierliche Verfügbarkeit ermöglicht. Es gibt fünf Haupttypen von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Es gibt keine „perfekte“ Variante; Unternehmen müssen Datenbanken basierend auf ihren spezifischen Anforderungen auswählen. Schlüssel- Wert-Paar NoSQL , das Hash-Tabellen konzeptionell ähnlich ist, verwendet einen einzelnen Schlüssel und einen Zeiger, um ein bestimmtes Datenelement darzustellen. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB und Oracle BDB gehören zu den heute auf dem Markt befindlichen NoSQL-Lösungen. Eine spaltenbasierte NoSQL-Datenbank verhält sich ähnlich wie eine herkömmliche NoSQL-Datenbank, da jede Spalte so behandelt wird, als wäre sie unabhängig vorhanden. Eine Business-Intelligence-Datenbank ist eine solche Datenbank und wird verwendet, um verschiedene Business-Intelligence-Anwendungen, Data Warehouses und Bibliothekskartenkataloge zu verwalten.

Das NoSQL-Modell ist mehrdimensional und verwendet Diagrammmodelle zur Darstellung von Beziehungen. Während der Speicherung werden Knoten in Beziehungskanten klassifiziert, und Entitäten werden in Knoten klassifiziert. Hier werden schnell Beziehungen geknüpft, weil die Daten bereits vorhanden sind. Soziale Netzwerke und räumliche Datenanalyse sind zwei der beliebtesten Anwendungen für diese Art von Datenbanken. Die dokumentorientierte MongoDB verwendet dynamische Schemas zum Speichern von Daten und ist eine NoSQL-Datenbank. Dokumentenspeicherung im JSON-Datenaustauschformat und Indexieren, Transformieren und Kombinieren sind mit CouchDB ebenso möglich wie die Verwendung von JavaScript zum Indexieren, Transformieren und Kombinieren von Dokumenten. Oracle NoSQL-Datenbanken können lokal oder in der Cloud ausgeführt werden und unterstützen Schlüsselwert- und JSON-Tabellendatenmodelle.

InfiniteGraph ist eine Graphdatenbank, die bei der Entwicklung von Graphdatenmodellen helfen soll. Es ist Cloud-basiert, skalierbar und dank seiner plattformübergreifenden, Cloud-betriebenen und integrierten Skalierungsfunktionen in der Lage, Hochgeschwindigkeits-Datenübertragungsraten zu bewältigen. Die 'DO'-Abfragesprache bietet zusätzlich zur Bereitstellung von Unterstützung für komplexe graphen- und wertbasierte Abfragen auch Unterstützung für komplexe Matrixabfragen. Diese Lösung wird in einer Vielzahl vertikaler Branchenmärkte eingesetzt, darunter Gesundheitswesen, Telekommunikation, Cybersicherheit, Finanzen, Fertigung und Netzwerke.

Ist MySQL ein Beispiel für Nosql?

SQL-Datenbanken sind tabellenbasiert, während NoSQL-Datenbanken Dokument-, Schlüsselwert-, Diagramm- oder Wide-Column-Speicher sind. SQL-Datenbanken sind neben MySQL, Oracle, PostgreSQL und Microsoft SQL Server verfügbar. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j und CouchDB sind nur einige Beispiele für NoSQL-Datenbanken.

Cloud Sql: Ein verwalteter Mysql-, Postgresql- und SQL-Serverdienst

Was ist besser SQL Cloud oder SQL Anywhere?
MySQL-, PostgreSQL- und SQL Server-Datenbanken werden in Google Cloud gehostet und können verwaltet werden. Sie müssen sich keine Gedanken über die Verwaltung Ihrer eigenen Datenbanken machen, da Cloud SQL ein verwalteter Dienst ist. Es gibt keine Einschränkungen hinsichtlich der Datenbanken, auf die Sie zugreifen oder die Sie auf Ihrem eigenen Computer verwenden können.
Für Unternehmen und Unternehmer, die nicht die Zeit oder die Ressourcen haben, ihre eigenen Datenbanken zu verwalten, ist Cloud SQL eine hervorragende Alternative. Infolgedessen können große und kleine Unternehmen einen Teil ihrer Verantwortung für die Datenbankverwaltung mithilfe dieses Dienstes an Dritte übertragen.
Der kostenlose Cloud SQL-Dienst kann mit bis zu 10 GB Speicherplatz genutzt werden. Sie können auch auf ein Premium-Konto upgraden, wenn Sie zusätzlichen Speicherplatz und Funktionen wünschen.

Wo werden Nosql-Datenbanken verwendet?

In den letzten Jahren haben NoSQL-Datenbanken ihren Weg in eine Vielzahl von Echtzeit-Webanwendungen und Big-Data-Datenbanken gefunden. SQL-Systeme können auch als NoSQL bezeichnet werden, da sie Abfragesprachen unterstützen können, die denen von SQL-Datenbanken ähneln, sowie polyglot-persistente Datenbanken.

Nosql-Datenbanken: Die perfekte Lösung zum Speichern halbstrukturierter Daten

Die Popularität von NoSQL-Datenbanken hat aufgrund ihrer Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit zugenommen. Tatsächlich sind sie ideal zum Speichern halbstrukturierter Daten, die in der Regel flexibler und effizienter sind als herkömmliche Zeilen-Spalten-Datenbanken.