Wo wird Nosql gespeichert?

Nosql-Datenbanken werden häufig wegen ihrer Skalierbarkeit und Leistungsvorteile verwendet. Aber wo werden diese Daten eigentlich gespeichert? Es gibt verschiedene Möglichkeiten, nosql-Datenbanken zu speichern. Die gebräuchlichste Methode besteht darin, die Daten im Arbeitsspeicher zu speichern, was schnellen Zugriff und Skalierbarkeit bietet. Andere Optionen umfassen das Speichern der Daten auf Festplatte, was langsamer, aber langlebiger ist, oder die Verwendung eines hybriden Ansatzes, der beide Methoden kombiniert. Egal, wo die Daten tatsächlich gespeichert werden, nosql-Datenbanken sind darauf ausgelegt, auf mehrere Server verteilt zu werden. Dadurch können sie einfacher skalieren und mehr Datenverkehr verarbeiten als herkömmliche Datenbanken .

Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken speichern NoSQL-Datenbanken Daten in einem für sie einzigartigen Format. Dokumenttypen, Schlüsselwerttypen, Breitspaltentypen und Diagramme sind die häufigsten. In den späten 2000er Jahren führte eine Revolution in der Speichereffizienz zur Entwicklung von NoSQL-Datenbanken. Sie ermöglichen Entwicklern, enorme Mengen an unstrukturierten Daten zu speichern und gleichzeitig ein hohes Maß an Flexibilität zu bewahren. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertdatenbanken, Wide-Column-Stores und Graphdatenbanken sind Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Da keine Verknüpfungen erforderlich sind, werden Abfragen schneller verarbeitet. Zu den ernsthafteren Anwendungsfällen gehören Finanzdaten (z. B. Finanzunterlagen) und weniger ernsthafte Anwendungen wie das Speichern von IoT-Messwerten aus einer intelligenten Katzentoilette.

In diesem Tutorial sehen wir uns an, wann und warum eine NoSQL-Datenbank eine gute Idee ist. Darüber hinaus werden wir einige häufige Missverständnisse über NoSQL-Datenbanken und ihre Anwendungen untersuchen. MongoDB ist laut Database Engines die weltweit beliebteste nichtrelationale Datenbank. Wie Sie eine MongoDB-Datenbank ohne Programmierkenntnisse auf Ihrem Rechner abfragen, zeigen wir Ihnen in diesem Tutorial. Wenn Sie einen Cluster erstellen, können Sie Ihre MongoDB-Datenbanken darin speichern. Sobald ein Cluster eingerichtet ist, können Daten in Atlas gespeichert werden. Um eine Datenbank einzurichten, können Sie einen der Atlas Data Explorer, die MongoDB Shell oder den MongoDB Compass verwenden, oder Sie können Ihre bevorzugte Programmiersprache verwenden.

In diesem Beispiel werden die Beispieldaten von Atlas importiert. Eine NoSQL-Datenbank hat neben der Flexibilität, Schnelligkeit und Benutzerfreundlichkeit für Entwickler eine Reihe von Vorteilen. Data Explorer kann verwendet werden, um neue Dokumente einzufügen, vorhandene Dokumente zu bearbeiten und vorhandene Dokumente zu löschen. Das Aggregation Framework ist ein unglaublich leistungsfähiges Werkzeug, wenn es um die Analyse von Daten geht. Mit den Diagrammen von Atlas und Atlas Data Lake können Sie Daten visualisieren, die in beiden Datenbanken gespeichert sind.

Darüber hinaus ist NoSQL nicht in der Lage, dynamische Operationen durchzuführen. Es gibt keine Garantie dafür, dass es ACID-Eigenschaften hat. In solchen Fällen sind SQL-Datenbanken möglicherweise die bessere Option. Ebenso sollten Sie NoSQL vermeiden, wenn Ihre Anwendung eine größere Laufzeitflexibilität erfordert.

Ist Nosql In Memory Database?

Ein NoSQL-Datenbankmanagementsystem ist ein Datenbankmanagementsystem, das den gesamten Datensatz auf der Festplatte speichert und im Hauptspeicher speichert. Bei Persistenz wird jede Datenänderungsanforderung in einem Binärprotokoll gespeichert. Da das Protokoll nur im Append-Modus geschrieben wird, ist das Schreiben selten ein Problem.

Off-Chain-Daten sind Daten, die nicht auf der Blockchain, sondern in einer separaten Datenbank gespeichert werden.
Datenstrom: Dies ist eine Teilmenge von Daten, die sowohl On-Chain als auch Off-Chain sind.

Warum werden Nosql-Datenbanken gespeichert?

Es gibt mehrere Gründe, warum NoSQL-Datenbanken gespeichert werden. Der häufigste Grund ist die Bereitstellung einer besser skalierbaren Lösung als eine traditionelle relationale Datenbank . NoSQL-Datenbanken werden auch häufig verwendet, um Daten in einem flexibleren Format wie JSON zu speichern. Dies ermöglicht einen einfacheren Datenaustausch zwischen verschiedenen NoSQL-Datenbanken. Darüber hinaus sind einige NoSQL-Datenbanken so konzipiert, dass sie in Bezug auf die Speicherung effizienter sind, z. B. spaltenorientierte Datenbanken.

Die in NoSQL-Datenbanken gespeicherten Daten werden in Dokumenten und nicht in Tabellen gespeichert. Sie sind so konzipiert, dass sie anpassungsfähig, skalierbar und in der Lage sind, schnell und effektiv auf die Anforderungen moderner Unternehmen zu reagieren. NoSQL-Datenbanken können zum Speichern von Dokumenten, Schlüsselwerten, breiten Datenspalten oder Diagrammdaten verwendet werden. Global-2000-Organisationen setzen NoSQL-Datenbanken schnell ein, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Die fünf oben genannten Trends erfordern den Einsatz relationaler Datenbanken, die aufgrund ihrer technischen Herausforderungen schwer zu bedienen sind. Aufgrund ihres festen Datenmodells sind relationale Datenbanken ein Hindernis für die agile Entwicklung, da sie diese nicht sehr gut unterstützen. Das Anwendungsmodell dient als Grundlage für NoSQL-Datenmodelle.

Anstatt zu definieren, wie die Daten modelliert werden, gibt NoSQL an, dass die Daten auf eine bestimmte Weise modelliert werden müssen. In einer dokumentenorientierten Datenbank ist JSON das De-facto-Format zum Speichern von Daten. Der Overhead von ORM-Frameworks entfällt und die Anwendungsentwicklung wird vereinfacht. N1QL (ausgesprochen „Nickel“) ist eine leistungsstarke Abfragesprache, die von Couchbase Server 4.0 verwendet wird, um SQL mit JSON zu verbinden. Darüber hinaus unterstützt es Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und andere allgemeine Funktionen. NoSQL-Datenbanken basieren auf einer Scale-out-Architektur und haben keinen Single-Point-of-Failure, was einen erheblichen Vorteil im Betriebsbereich darstellt. Da immer mehr Kunden online mit Unternehmen in Kontakt treten, wird es immer wichtiger, eine On-Demand-Plattform zu haben.

NoSQL-Datenbanken sind einfach zu erstellen, zu konfigurieren und zu skalieren. Sie wurden gebaut, um Informationen zu lesen, zu schreiben und zu speichern. Diese Dienste sind auf jeder Ebene verfügbar, von kleinen bis zu großen Clustern, und können verwaltet und überwacht werden. Es handelt sich um verteilte NoSQL-Datenbanken mit integrierter Replikation zwischen den Rechenzentren – es ist keine separate Software erforderlich. Darüber hinaus ermöglichen Hardware-Router eine sofortige Fehlererkennung und -wiederherstellung, sodass Anwendungen ausfallen können, ohne darauf warten zu müssen, dass die Datenbank einen Fehler erkennt und ihre eigene Wiederherstellung durchführt. NoSQL-Datenbanken werden bei Entwicklern und Anbietern von Mobil-, Web- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen immer beliebter.

Im Vergleich zu herkömmlichen SQL-Datenbanken sind NOSQL-Datenbanken in der Regel kostengünstiger zu warten. Das Datenschema ist weniger streng und ermöglicht eine flexiblere Datenspeicherumgebung. NoSQL-Datenbanken haben beispielsweise nicht so viel Rechenleistung wie traditionelle SQL-Datenbanken. Sie sind in der Lage, Datenmengen zu bewältigen, die sonst unerschwinglich oder mit SQL-Datenbanken nur schwer zu handhaben wären.

Was ist Nosql und wie werden die Dokumente gespeichert?

Dokumentdatenbanken werden als nicht relationale Datenbanken (oder NoSQL-Datenbanken) klassifiziert und häufig mit Content-Management-Systemen in Verbindung gebracht. Dokumentdatenbanken, die Daten in flexiblen Dokumenten statt in festen Zeilen und Spalten speichern, sind eine effizientere Methode zum Speichern von Daten. Dokumentendatenbanken sind der beliebteste Datenbanktyp und außerdem die beliebteste Alternative zu tabellarischen und relationalen Datenbanken.

Jeder Datensatz und seine zugeordneten Daten sind in einer einzigen dokumentorientierten Datenbank (auch bekannt als aggregierte Datenbank, Dokumentdatenbank oder Dokumentenspeicher) untergebracht, die alle Datensätze und ihre zugeordneten Daten in einer dokumentorientierten Datenbank organisiert. Dokumentenspeicher sind eine Teilmenge des NoSQL-Umfangs, der auch beliebte Datenbankverwaltungssysteme umfasst, die „nicht relationale“ Modelle verwenden. DocumentDB, CouchDB, OrientDB und MongoDB sind nur einige der weit verbreiteten Dokumentenspeichersysteme. Dokumentendatenbanken sind nicht vom Tabellenschema abhängig. Assoziative Daten können im Dokument jeder Entität gefunden werden, das in einem einzigen Dokument untergebracht ist. Als Ergebnis können Sie eine größere Variation bei Daten, Integration und Modellierung erreichen, aber Sie werden auch in Bezug auf die Durchsetzung akuter Beziehungen zwischen Entitäten eingeschränkt sein. Im Allgemeinen verlassen sich Dokumentspeicher auf Schlüsselwertspeicher, die bei der Entwicklung von Erzwingungsregeln nicht so effektiv sind. Dokumentendatenbanken sollten nicht von Nischengemeinschaften oder Foren aufgegeben werden, es sei denn, sie werden von mehr Dokumentation begleitet.

SQL ist eine der frühesten Datenbanksprachen, die entwickelt wurde, um Daten in einem relationalen Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) zu verwalten. Diese Datenbank basiert auf MongoDB Atlas, einer schemafreien dokumentenorientierten Datenbank, die eine Vielzahl von Datenmodellen für eine Vielzahl von Anwendungen bereitstellt. SQL eignet sich besser für die Verwaltung großer Datensätze als MongoDB, das bei der Arbeit mit kleinen Datensätzen eine bessere Leistung erbringt.
Denken Sie daran, NoSQL bezieht sich auf die Auswahl der besten Datenbanktechnologie für Ihr Datenmodell, und SQL bezieht sich im Gegensatz dazu auf die Auswahl der besten Datenbanktechnologie für Ihr Datenmodell, ob relational oder nicht. Daten, die in einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) gespeichert sind, werden mit SQL verwaltet, und die Datenbankarchitektur von MongoDB basiert auf MongoDB Atlas, einer dokumentenlosen Datenbank, die eine breitere Palette von Datenmodellen bereitstellt.
Wenn Sie über die Implementierung einer NoSQL-Datenbank nachdenken, denken Sie zuerst an Ihr Datenmodell. Wenn Ihre Daten relationaler Natur sind, ist MongoDB oder eine ähnliche schemalose Datenbank die bessere Wahl.

Nosql Document Stores: Eine neue Art, Daten zu speichern

Was ist NoSQL? Eine dokumentorientierte Datenbank, auch bekannt als NoSQL-Dokumentspeicher oder dokumentorientierte Datenbank, ist eine neue und moderne Möglichkeit, Daten im JSON-Format statt in Zeilen und Spalten zu speichern. Sie können Daten in ihrem natürlichen Zustand so ausdrücken, wie sie mit ihnen ausgedrückt werden sollten. In den letzten 40 Jahren hat sich die Branche weitgehend auf relationale Datenbanken verlassen. Speichert eine NoSQL-Datenbank Daten? NoSQL-Datenbanken speichern Daten in Dokumenten statt in Tabellen. Dadurch sind mehr Flexibilität bei der Datenspeicherung und eine größere Skalierbarkeit verfügbar. Redis, Dynamo und Riak sind Beispiele für NoSQL-Datenspeicher, die in Dokumentspeichern verwendet werden.

Wie werden Daten in einer nicht relationalen Datenbank gespeichert?

Auf diese Frage gibt es keine spezifische Antwort, da es viele verschiedene Arten von nicht relationalen Datenbanken gibt. Im Allgemeinen werden Daten jedoch in einer nicht relationalen Datenbank gespeichert, indem eine Sammlung von Elementen erstellt wird, von denen jedes einen Satz von Attributen hat. Elemente in derselben Sammlung können unterschiedliche Attribute haben, und die Reihenfolge der Attribute innerhalb eines Elements ist normalerweise nicht wichtig.

Die nicht relationale Datenbank speichert Daten in einem nicht tabellarischen Format, wodurch sie flexibler als herkömmliche relationale Datenbanken ist. Eine nicht relationale Datenbank wird manchmal als No-SQL-Datenbank bezeichnet, da sie nicht durch SQL eingeschränkt ist. Tabellen in relationalen Datenbanken enthalten Daten, die entweder sortiert sind oder Datentypen enthalten. Nicht relationale Datenbanken eignen sich am besten zum Speichern von Daten, die regelmäßig geändert werden können, oder für Anwendungen, die eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten. Sie können Hochleistungsanwendungen unterstützen, die dynamische Datenbanken erfordern, die sich schnell ändern und große Mengen komplexer, unstrukturierter Daten verarbeiten können. Im Laufe der Zeit können mehr Informationen über eine Person gesammelt werden, und eine nicht relationale Datenbank kann verwendet werden, um diese Informationen zu speichern. Sie erfüllen sowohl Sicherheits- als auch Agilitätsanforderungen und ermöglichen es Entwicklern, Anwendungen schnell zu entwickeln. Sie sind weniger komplex und einfacher zu verwalten als herkömmliche Datenbanken, und sie können auch die Datenverwaltungskosten senken und gleichzeitig eine überlegene Leistung und Geschwindigkeit bieten.

Dokumentdatenspeicher eignen sich gut zum Speichern unstrukturierter Daten, da sie eine Vielzahl von Formaten verarbeiten können, darunter XML und Text sowie JSON. Da Dokumente normalerweise in einer einzigen Datei gespeichert werden, können sie in der gesamten Datei oder einer Teilmenge der Datei durchsucht werden. Spaltenorientierte Datenbanktypen sind ideal, um unstrukturierte Daten in Tabellen zu speichern. Die Tabellen enthalten Informationen wie Kunden, Bestellungen, Produkte oder Produktkategorien. Wenn Sie Daten in Spalten organisieren, können Sie entweder nach Namen oder nach Wert suchen. Anstatt Daten in Tabellen zu speichern, können Schlüsselwertspeicher verwendet werden, um Daten zu speichern, die nicht organisiert werden müssen. Jedes Datenpaar enthält nur eine Information, und die Daten werden in einer einzigen Datei gespeichert. Der Schlüssel kann verwendet werden, um nach Daten zu suchen, oder der Wert kann verwendet werden, um nach Daten zu suchen. Graphdatenbanken sind eine neue Art von unstrukturierten Datendatenbanken, die in den letzten Jahren auf den Markt gekommen sind. Sie eignen sich am besten zum Speichern von unstrukturierten Daten, die graphenbasiert sind. Ein Graph ist eine Sammlung von Knoten und Kanten, die jede Art von Organisation darstellen können, von Personen über Produkte bis hin zu Websites. Die Kanten von Knoten stellen Beziehungen zwischen ihnen dar, beispielsweise zwischen Kunden und Produkten. Die Vor- und Nachteile jeder Art von unstrukturiertem Datenspeicher unterscheiden sich. Dokumentdatenspeicher eignen sich gut zum Speichern von Daten, die in Formaten wie XML und XML sowie in Text organisiert werden müssen. Datenbankspalten können verwendet werden, um Daten zu speichern, die in Tabellen organisiert werden müssen, und um eine Vielzahl von Datentypen zu verarbeiten. Sie können Daten in einer Vielzahl von Formaten speichern, die nicht in Tabellen organisiert werden müssen, und können Daten in vielen verschiedenen Formaten verarbeiten. Graphdatenbanken sind eine neue Ergänzung der unstrukturierten Datenlandschaft, die sich ideal zum Speichern von diagrammbasierten Daten eignet.

Die Vor- und Nachteile nicht relationaler Datenbanken

Obwohl nicht relationale Datenbanken zuverlässiger sind, bietet ihre Verwendung gegenüber relationalen Datenbanken eine Reihe von Vorteilen. Erhöhte Zugriffsgeschwindigkeit auf nicht-relationale Datenbanken Nicht-relationale Datenbanken eignen sich häufig besser für die schnelle Anwendungsentwicklung, da sie leichter und schneller zugänglich sind als relationale Datenbanken. Skalierungsvorteile – Eine nicht relationale Datenbank kann größere Datensätze mit weniger Overhead verarbeiten als eine relationale Datenbank. In nicht relationalen Datenbanken gibt es eine geringere Einschränkung der Datenstruktur, was eine größere Vielfalt an Datenspeicheroptionen ermöglicht. Nicht relationale Datenbanken haben auch einige Nachteile. Sie müssen über ein aktives Konto verfügen, um teilnehmen zu können. Die Möglichkeiten nicht relationaler Datenbanken sind begrenzt – Da nicht relationale Datenbanken nicht das vertraute Schema von Zeilen und Spalten verwenden, sind Datenanalyse- und Berichterstellungstools möglicherweise nicht so leistungsfähig wie die von relationalen Datenbanken verwendeten. Unterschiedliche Anforderungen an die Datenspeicherung – Wenn sich die Anforderungen in Zukunft ändern, können sich auch das Design und die Struktur einer nicht relationalen Datenbank ändern. Es hängt alles davon ab, welche Daten gespeichert werden müssen, daher ist die Verwendung einer nicht relationalen Datenbank eine gute Idee. Eine nicht relationale Datenbank kann einer relationalen Datenbank vorzuziehen sein, wenn die Daten relativ einfach sind und nicht viele der Funktionen einer traditionelleren Datenbank erfordern.

Was ist eine Nosql-Datenbank?

NoSQL-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken, die darauf ausgelegt sind, einen flexiblen, skalierbaren und leistungsstarken Datenspeicher bereitzustellen. NoSQL-Datenbanken werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet, die einen schnellen und skalierbaren Datenspeicher erfordern.

Es gibt NoSQL-Datenbanken, die keine benutzerrelationalen Datenstrukturen verwenden und Daten in einem Format speichern, das sich von relationalen Datenbanken unterscheidet. Deklarative strukturierte Abfragesprachen werden häufig zum Abfragen von NoSQL-Datenbanken verwendet, ebenso wie idiomatische Sprach-APIs und Query-by-Example-Beispiele. Sie können ein agiles Entwicklungsparadigma bieten, indem sie sich schnell an sich schnell ändernde Anforderungen anpassen. Vor dem jüngsten Aufstieg von Hadoop waren relationale Datenbanken das am weitesten verbreitete Programmiermodell. NoSQL-Datenbanken können so konfiguriert werden, dass sie eine Vielzahl von Datenmodellen und Schemata unterstützen. Sie sind ideal für die Entwicklung von Anwendungen mit großen Datenmengen und geringen Latenz- oder Antwortzeiten. Es ist keine gute Idee, eine NoSQL-Datenbank zu verwenden.

Einige Anwendungen verwenden nicht so viele Tabellen (oder Container) und ihre Datenbeziehungen werden nicht mithilfe von Referenzen modelliert. Datenbankadministratoren verwendeten NoSQL-Datenbanken, um schnelle, einfache Abfragen sowie große Datenmengen zu verarbeiten. Darüber hinaus machen diese Datenbanken die Programmierung für Entwickler viel einfacher. Um in NoSQL-Datenbanken horizontal zu skalieren, wird ein Verfahren verwendet, das als Skalierung bezeichnet wird. Sie können extrem große Datenmengen effizienter verwalten.

Daten werden in JSON-strukturierten Daten in RavenDB, einer NoSQL-Datenbank, gespeichert. Diese Datenbank hat alle Vorteile einer relationalen Datenbank, wie Skalierbarkeit, Flexibilität und geringe Latenz.
RavenDB ist so konzipiert, dass es mit bestehenden SQL-Datenbanken zusammenarbeitet, wodurch es einfach ist, die Vorteile beider Datenbanken zu kombinieren. RavenDB bietet auch ACID-Konformität und gewährleistet die Zuverlässigkeit, die Sie für unternehmenskritische Anwendungen benötigen.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Aufgrund der zahlreichen Vorteile sind NoSQL-Datenbanken in der heutigen Wettbewerbswelt äußerst beliebt. Sie sind ideal für Anwendungen, die schnelle Reaktionszeiten erfordern, da sie große Datenmengen verarbeiten können und geringe Latenzen aufweisen. Darüber hinaus ist das Datenmodell flexibel, sodass auf verschiedene Arten darauf zugegriffen werden kann. Da sie Daten in einer Vielzahl von Formaten speichern können, sind sie eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen, die diese Fähigkeit erfordern.

Liste der 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. Einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra und Redis.

Die NoSQL-Sprache (kurz für Not Only SQL) ist eine Alternative zu herkömmlichen Datenbanken, die große Datenmengen verarbeiten. Es gibt verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Funktionen und Anwendungen. Einige der gebräuchlichsten Arten von Datenbanken sind Schlüsselwert-, dokumentbasierte, grafikbasierte und Breitspalten-Datenbanken. Ein Datengrid, ein Netzwerk von Systemen, die mit Daten arbeiten, auf die über die Cloud zugegriffen werden kann, ist die Grundlage für Cloud-Datenbanken und Grid-Datenbanken. Eine Multi-Modell-Datenbank kann eine Kombination aus zwei oder mehr unterschiedlichen Datenbanktypen sein. Die folgende Tabelle zeigt eine Liste der NoSQL-Datenbanken für 2021, die nach Typ in Abschnitte unterteilt sind. Die Neo4J-Open-Source-Grafikdatenbank ist in Java aufgebaut und bietet zusätzliche Funktionen als Teil ihrer Graph-Datenplattform.

Das RedisGraph-Modul für Redis wird verwendet, um Abfragen mithilfe der Abfragesprache Cypher in lineare Algebra-Ausdrücke zu übersetzen. Eine weitere Hadoop-basierte Lösung, Accumulo, basiert auf Bigtable von Google. ObjectDB, Infinispan, Hazelcast und ArangoDB sind nur einige der NoSQL-Datenbanken auf dem Markt. Obwohl die unten aufgeführten Lösungen nicht alle verfügbaren Optionen abdecken, gibt es viele. Verwenden Sie diese Listen, um nach einer Datenbanklösung zu suchen, die Ihren Anforderungen am besten entspricht.

Was sind Nosql-Datenbanken?

Die NoSQL-Datenbank (auch bekannt als nicht nur SQL) hat keine Hierarchie auf Zeilenebene, sondern speichert Daten auf andere Weise als eine Tabelle. Die NoSQL-Datenbank ist basierend auf ihrem Datenmodell in mehrere Typen unterteilt. Zu den Dokumenttypen gehören Schlüsselwertausdrücke, Breitspaltenausdrücke und Diagramme.

Wie viele Nosql-Datenbanken gibt es?

Dies liegt daran, dass NoSQL-Datenbanken jetzt in vier Typen unterteilt sind: Schlüsselwert, spaltenbasiert, dokumentbasiert und graphbasiert, jede mit ihren eigenen Besonderheiten, Vor- und Nachteilen, die in diesem Artikel beschrieben werden.