Wann eine NoSQL-Datenbank und wann eine relationale Datenbank verwendet werden sollte

NoSQL-Datenbanken sind für viele Dinge gut, aber sie sind nicht immer das richtige Werkzeug für den Job. Hier ist ein Blick darauf, wann Sie eine NoSQL-Datenbank verwenden sollten und wann Sie bei einer traditionellen relationalen Datenbank bleiben sollten. NoSQL-Datenbanken sind für bestimmte Arten von Abfragen oft schneller als relationale Datenbanken , NoSQL-Datenbanken sind oft skalierbarer als relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken können eine gute Wahl für stark unstrukturierte Daten sein, aber NoSQL-Datenbanken können schwieriger abzufragen sein als relationale Datenbanken, und NoSQL-Datenbanken können schwieriger zu verwalten sein als relationale Datenbanken.

Viele NoSQL-Technologien würden funktionieren, wenn Sie gute Designprinzipien anwenden würden. Wenn Sie sich hauptsächlich für Netzwerkbeziehungen interessieren, sind Graphdatenbanken wie Neo4J und InifiteGraph ein guter Ausgangspunkt. Eine NoSQL-Datenbank ist, wie ein Produkt oder ein Modell, keine Datenbank. Dies ist ein Sammelbegriff, der für alle Nicht-SQL-Datenspeicher gilt. Es gibt bereits viele soziale Netzwerke, die nicht-relationale Datenbanken verwenden. Jedes System, das große Mengen an benutzergenerierten Daten sammelt, ist ein hervorragender Kandidat für die NoSQL-Entwicklung. Installieren Sie neue Server und richten Sie neue Shards Ihrer Datenbank mit einer NoSQL-Lösung ein. Durch die Verwendung einer horizontalen Skalierung werden keine Unterschiede zwischen verschiedenen Landesteilen erkennbar sein.

Es gibt oft eine bessere Möglichkeit, strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in einer NoSQL-Datenbank zu speichern und zu modellieren als in einer relationalen Datenbank.

Es sind mehrere NoSQL-Plattformen verfügbar, darunter Apache Cassandra, MongoDB, Redis und Couchbase. Ich bin mir nicht sicher, was Sie damit meinen; Wenn Sie Cassandra verwenden, müssen Sie höchstwahrscheinlich Cassandra lernen, während Sie bei Verwendung von MongoDB höchstwahrscheinlich MongoDB lernen müssen.

Darüber hinaus ist NoSQL viel flexibler als MySQL. Es ist wichtig zu beachten, dass das MySQL-Datenbankmanagement eine Vielzahl von Reporting-Tools umfasst, die bei der Anwendungsgültigkeit helfen können. NoSQL-Datenbanken hingegen bieten keine Berichtstools für Leistungstests und -analysen.

SQL ist aufgrund seiner ACID-Eigenschaften eine sicherere Alternative zu NoSQL in Bezug auf Datenkonsistenz, Datenintegrität und Datenredundanz.

Verwendet Google Nosql?

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da die Verwendung von NoSQL-Datenbanken je nach den spezifischen Anforderungen der einzelnen Organisationen variiert. Es ist jedoch im Allgemeinen richtig, dass Google eine Vielzahl von NoSQL-Datenbanken verwendet, um seine vielen Dienste zu betreiben. Dadurch kann Google seine Dienste schnell und effizient skalieren und bietet dennoch ein hohes Maß an Datenkonsistenz und -verfügbarkeit.

Die Video-Sharing-Website YouTube hat weltweit eine beträchtliche Nutzerbasis. Diese App kann verwendet werden, um Videos hochzuladen, zu teilen und anzusehen. Dadurch können Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen an Millionen von Menschen auf der ganzen Welt verkaufen. Trotzdem kann es schwierig sein, alle Videos auf YouTube zu speichern. Google Cloud Datastore ist eine gute Option, um dieses Problem zu lösen. Der Google Cloud Datastore ist eine skalierbare MongoDB-Datenbank mit niedriger Latenz, die in Google Cloud ausgeführt wird. Sie können Produkte sowohl von Google Megastore als auch von Bigtable kaufen. Infolgedessen bietet es nicht nur Skalierbarkeit und Funktionen für NoSQL-Datenbanken, sondern auch starke Konsistenzgarantien und hohe Verfügbarkeit. Unternehmen können alle ihre Videos ganz einfach mit Google Cloud Datastore speichern. Mit dieser Funktion können alle Videos ohne Programmierkenntnisse gespeichert werden; zusätzlich kann auf sie zugegriffen werden. Unternehmen können diese Funktion nutzen, um Videos ganz einfach mit ihren Kunden zu teilen. Darüber hinaus können Unternehmen Google Cloud Datastore verwenden, um Daten von außerhalb von Google Cloud zu speichern. Daher können Daten in Google Cloud Datastore gespeichert werden, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für Unternehmen macht.

Wofür ist Nosql nicht gut?

Darüber hinaus ist NoSQL nicht in der Lage, dynamische Operationen durchzuführen. Es gibt keine Garantie dafür, dass die ACID-Eigenschaften erhalten bleiben. Sie könnten beispielsweise SQL-Datenbanken verwenden, wenn Sie Finanztransaktionen durchführen müssen. Wenn Sie Ihre Anwendung in einer Endlosschleife ausführen müssen, ist es auch eine gute Idee, NoSQL zu vermeiden.

Die NoSQL-Community wächst, aber sie passt nicht immer zu Ihnen. Die Verwendung von NoSQL wird immer beliebter, da die Daten größer und vielfältiger werden, gemessen an Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. Wie Uber demonstriert, kann ein guter Technologie-Fit jedoch auch zu einem schlechten Kultur-Fit führen. Etsys CTO setzt auf eine kleine Anzahl bekannter Tools, die die langfristige Funktionsfähigkeit der Software sicherstellen sollen. Dabei wurde MySQL verwendet, auch wenn die Daten für einen RDSM nicht verfügbar waren.

Aufgrund ihrer Flexibilität und Skalierbarkeit werden NoSQL-Datenbanken immer beliebter. Diese Datenbanken bieten eine bessere Leistung beim Umgang mit großen Datensätzen und sind einfacher zu verwalten als herkömmliche Datenbanken . Sie unterstützen jedoch keine ACID-Transaktionen, was in manchen Fällen problematisch sein kann.

Nosql vs. SQL

SQL-Datenbanken sind relational, das heißt, sie speichern Daten in Tabellen, die durch Beziehungen verknüpft sind. NoSQL-Datenbanken sind nicht relational, d. h. sie speichern Daten in Dokumentform. NoSQL-Datenbanken sind oft schneller und skalierbarer als SQL-Datenbanken, aber sie sind nicht so einfach abzufragen.

SQL-Datenbanken haben sich in den letzten Jahrzehnten in der Datenbanktechnologie durchgesetzt. Trotzdem feiern NoSQL-Datenbanken ein Comeback, da Big Data immer häufiger vorkommt und sich die Antwortzeiten auf Abfragen verbessern. Im Gegensatz zu SQL sind NoSQL-Datenbanken verteilte und nicht relationale Datenbanken, die nicht auf SQL angewiesen sind. NoSQL-Datenbanken verarbeiten eine größere Datenmenge als SQL-Datenbanken, sodass sie besser mit größeren Datenmengen arbeiten können. Da NoSQL-Datenbanken ihrer Natur nach nicht relational sind, können sie außerdem viel schneller auf Abfragen reagieren als SQL-Datenbanken. Trotz dieser Bemühungen müssen NoSQL-Datenbanken noch eine Methode entwickeln, um sicherzustellen, dass Daten immer verfügbar sind, was sie zu einem Hindernis für den Ersatz von SQL-Datenbanken macht.

Nosql-Datenbank

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

Dokument-NoSQL-Datenbanken speichern Daten statt Tabellen-NoSQL-Datenbanken. Moderne Geschäftsanforderungen erfordern den Einsatz von Datenmanagementsystemen, die flexibel und skalierbar sind und schnell auf Änderungen reagieren können. NoSQL-Datenbanken können als reine Dokumentendatenbank, als Key-Value-Store, als Wide-Column-Datenbank oder als Graph-Datenbank geschrieben werden. Global-2000-Unternehmen setzen zunehmend NoSQL-Datenbanken ein, um unternehmenskritische Anwendungen auszuführen. Aufgrund von fünf technischen Trends sind die meisten relationalen Datenbanken diesen Herausforderungen nicht gewachsen. Die Datenbankverwaltung ist ein großes Problem bei der agilen Entwicklung, da ihr aufgrund ihres festen Datenmodells die erforderliche Flexibilität fehlt. Das Anwendungsmodell definiert das Datenmodell in NoSQL.

Die Daten müssen nach Bedarf modelliert werden, aber NoSQL hat keine statische Methode, um zu definieren, wie sie modelliert werden müssen. JSON ist das De-facto-Format, das zum Speichern von Daten in einer dokumentenorientierten Datenbank verwendet wird. Der Overhead von ORM-Frameworks entfällt, was zu einem einfacheren Anwendungsentwicklungsprozess führt. N1QL (ausgesprochen Nickel), eine leistungsstarke SQL-Abfragesprache, wurde der Bibliothek von Couchbase Server 4.0 hinzugefügt. Es kann auch standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen verarbeiten und kann Aggregationen (GROUP BY), Sortieren (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und mehr unterstützen. Die Vorteile verteilter NoSQL-Datenbanken sind zahlreich, einschließlich einer Scale-out-Architektur, die nicht zu einem einzigen Ausfall führt. Die Möglichkeit, Kunden ein Online- oder mobilfreundliches Erlebnis zu bieten, wird immer wichtiger, da immer mehr Kundeninteraktionen online stattfinden.

NoSQL-Datenbanken sind einfach einzurichten und zu konfigurieren und können skaliert werden. Sie wurden mit dem Ziel entwickelt, Lese-, Schreib- und Speichervorgänge zu verteilen. Diese Systeme können auf jeder Ebene verwendet werden, einschließlich der Verwaltung und Überwachung von Clustern unterschiedlicher Größe. Eine verteilte NoSQL-Datenbank, die keine Software erfordert, enthält eine integrierte Replikation zwischen Rechenzentren. Darüber hinaus können Hardware-Router verwendet werden, um eine sofortige Notfallwiederherstellung bereitzustellen, indem Anwendungen auf einen Datenbankausfall reagieren können, ohne warten zu müssen, bis die Datenbank wieder betriebsbereit ist. Die heutigen Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen verlassen sich stark auf NoSQL-Datenbanken.

Einer der vielen Vorteile von NoSQL-Datenbanken wie MongoDB ist ihre Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten. Die flexiblen Schemaanforderungen von MongoDB sind ideal für den Umgang mit großen Mengen unstrukturierter Daten. Darüber hinaus verfügt MongoDB über eine Reihe einzigartiger Funktionen, die es zu einem hervorragenden Datenanalysetool machen. Eine seiner Funktionen, die das Auffinden und Analysieren von Daten erleichtert, sind die Indizierungs- und Sortierfunktionen.
Da die meisten BI-Tools (z. B. Looker) MongoDB-Abfragen jedoch nicht unterstützen, bevorzugen Datenmanager eher SQL-Datenbanken. Aufgrund ihrer Beliebtheit als Datenanalysetool werden SQL-Datenbanken häufiger verwendet. Der Grund dafür ist, dass SQL in den allermeisten BI-Tools zur Abfrage von Daten verwendet wird. Darüber hinaus sind die meisten BI-Tools darauf ausgelegt, mit SQL-Datenbanken zu arbeiten. Das bedeutet, dass sie Informationen über MongoDB einfach nachschlagen können.

Was ist Nosql?

Bei der Verwendung von NoSQL-Datenbanken speichern Sie einfach eine Reihe von Schlüssel-Wert-Paaren. Ein Dokument kann alles sein, von einem einzelnen Tweet bis hin zu einem Budgetvorschlag. Da auf die Schlüssel und Werte mit Cursorn zugegriffen werden kann, sind SQL-Datenbanken und Schlüssel-Wert-Paare in Bezug auf die Funktionalität sehr ähnlich.
Dokumentspeicher können in einem Breitspaltenformat gespeichert werden, genauso wie spaltenorientierte Speicher in einem Breitspaltenformat gespeichert werden können. Mit diesem Ansatz können ein effizienterer Datenabruf sowie komplexere Abfragen erreicht werden.
Eine Graphdatenbank ist eine relativ neue Art von NoSQL-Datenbank. Graphen sind eine Art von Datenstruktur, die häufig in Netzwerken zu finden ist. Graphdatenbanken können verwendet werden, um Daten effizienter zu speichern und abzurufen als herkömmliche Datenbanken.

Leichte Nosql-Datenbank

Eine einfache NoSQL-Datenbank ist eine Datenbank, die nicht das traditionelle tabellenbasierte relationale Datenbankmodell verwendet. Stattdessen verwendet es eine einfachere Struktur, die einfacher zu skalieren und zu verwalten ist. Diese Datenbanken werden häufig für webbasierte Anwendungen verwendet, bei denen sich die Daten ständig ändern und die Struktur nicht so wichtig ist wie der Inhalt.

PoloDB verfügt über eine leichtgewichtige NoSQL-Datenbank, die überall und jederzeit bereitgestellt werden kann. Darüber hinaus verfügt es über ähnliche APIs wie MongoDB, was bedeutet, dass schlanke und einfach zu bedienende Funktionen verfügbar sind. Es ist nicht erforderlich, die Datenbankdatei zu komprimieren oder zu formatieren, um sie zu verwenden. PoloDB ist in Rust geschrieben und kann für eine Vielzahl von Plattformen kompiliert werden. PoloDB ist eine voll funktionsfähige Datenbank, die atomare Transaktionen (Transaktionen) unterstützt. Es ist eine relationale Datenbank, die atomare Transaktionen unterstützt. PoloDB wird auch in Zukunft neue Funktionen hinzufügen. GitHub ist die Quelle für alle Codes, die vom MIT lizenziert wurden. Aufgrund der Struktur der Datenbank können Sie Daten lesen, wann immer Sie sie brauchen.

Entity Framework Nosql

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da der beste Ansatz für die Arbeit mit Entity Framework und NoSQL-Datenbanken je nach den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts variieren wird. Einige Tipps für den Einstieg in diese Kombination beinhalten jedoch, sich mit den verfügbaren NoSQL-Anbietern für Entity Framework vertraut zu machen und einen Anbieter auszuwählen, der die benötigten Features bietet. Darüber hinaus ist es wichtig, die Unterschiede zwischen den relationalen und NoSQL-Datenmodellen zu verstehen und zu verstehen, wie sich diese Unterschiede auf Ihren Entity Framework-Code auswirken.

Entity Framework Core ist nichts für Mongodb

Der Entity Framework Core ist eine Komponente des Java-Frameworks, das zum Erstellen von datenbankgestützten Anwendungen verwendet wird. Das Tool ist nicht für die Verwendung in Verbindung mit MongoDB, einer nicht relationalen Datenbanktechnologie, vorgesehen. Sie müssen Ihre eigene Implementierung der Entity Framework Core DbContext-Klasse erstellen, um sie mit MongoDB verwenden zu können. Da diese Klasse eine MongoDB-Datenbankbrücke ist, dient sie als Zwischenschritt zwischen Ihrem Code und der Datenbank.

Nosql-Technologien

Nosql-Technologien sind eine Art Datenbank, die nicht das traditionelle tabellenbasierte relationale Modell verwendet. Stattdessen verwenden sie ein flexibleres schemaloses Design. Dies ermöglicht eine schnellere Entwicklung und eine einfachere Skalierbarkeit.

Eine NoSQL-Datenbank ist eine Art Datenbank, die Daten speichert und abruft. NoSQL-Datenbanken, die erstmals Ende der 1960er Jahre auf den Markt kamen, gewannen erst zu Beginn des 21. Jahrhunderts an Popularität, als sie einen großen Popularitätsschub erlebten. Der zunehmende Einsatz von NoSQL-Datenbanken in Echtzeit-Webanwendungen und Big Data ist ein Trend. Echte ACID-Transaktionen (Atomizität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit) sind in NoSQL-Datenbanken nicht üblich, aber einige Datenbanken wie MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner, Symas LMDB und OrientDB haben es geschafft Risiko, dass NoSQL-Systeme Schreibdaten oder andere Arten von Daten verlieren.