Wem gehören NoSQL-Datenbanken?

Nosql-Datenbanken erleben eine Renaissance, da Web- und mobile Anwendungen immer beliebter werden. Diese Datenbanken sind für Entwickler attraktiv, da sie einfach zu bedienen sind und eine hohe Leistung bieten. Es herrscht jedoch große Verwirrung darüber, wem nosql-Datenbanken gehören. Die Antwort auf diese Frage ist nicht so einfach, wie es scheinen mag. Während es eine Reihe von Unternehmen gibt, die nosql-Datenbanken anbieten, ist die Realität, dass viele dieser Datenbanken Open Source sind. Dies bedeutet, dass jeder sie nutzen und zu ihrer Entwicklung beitragen kann. Die beliebteste Open-Source-Nosql-Datenbank ist MongoDB. MongoDB gehört 10gen, einem Unternehmen, das von den Erstellern der Datenbank gegründet wurde. 10gen ist jetzt eine Tochtergesellschaft von Microsoft. Andere beliebte Open-Source-Nosql-Datenbanken sind Apache Cassandra und Apache HBase. Es gibt auch eine Reihe kommerzieller nosql-Datenbanken. Diese Datenbanken werden in der Regel als Service angeboten, sodass Sie sie nicht selbst installieren oder verwalten müssen. Zu den beliebtesten kommerziellen nosql-Datenbanken gehören Amazon DynamoDB und Google Cloud Datastore. Also, wem gehören nosql-Datenbanken? Die Antwort ist, dass es darauf ankommt. Wenn Sie nach einer einfach zu bedienenden Datenbank mit hoher Leistung suchen, sollten Sie die Verwendung einer der vielen Open-Source-Nosql-Datenbanken in Betracht ziehen. Wenn Sie eine verwaltete Lösung wünschen, sollten Sie die Verwendung einer kommerziellen Nosql-Datenbank in Betracht ziehen.

Wer hat Nosql erfunden?

Carlo Strozzi prägte den Begriff NoSQL erstmals 1998, als er eine leichtgewichtige Open-Source-Datenbank beschrieb, die SQL nicht als NoSQL-Datenbank verwendete.

MongoDB, eine beliebte Open-Source-Plattform, wird von einem gleichnamigen Unternehmen verwaltet. Eliot Horowitz, jetzt CTO von MongoDB, erklärt die Geschichte von MongoDB und seinen Konkurrenten. Open Source ist seiner Meinung nach sowohl ein Segen für Innovationen als auch ein Stolperstein für Unternehmen. Die Benutzer nehmen intuitiver wahr, was in der Datenbank vor sich geht, und sie ist viel einfacher zu verwenden. Cloud Computing erfordert die Verwendung vieler derselben Maschinen statt einer einzelnen Maschine. Das MongoDB-Projekt wurde 2007 gestartet und im Februar 2009 erstmals der Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Benutzer wie SourceForge begannen mit der Installation, nachdem sie das gesamte System darauf neu aufgebaut hatten.

Wir hatten unseren ersten MongoBD Day im Jahr 2010 und wir waren überrascht, wie erfolgreich er war. MongoDB wurde um 2010 oder 2011 von einer neuen Generation von Entwicklern übernommen. Entwickler neigen dazu, Dokumentmodelle gegenüber funktionalen Modellen zu bevorzugen, weil sie einfacher und leichter zu verstehen sind. Frühkunden haben uns mitgeteilt, dass sie 18 Monate hinter dem Zeitplan zurückgeblieben sind, weil sie relationale Karten nicht vollständig entfernen konnten. So quelloffen wie möglich und so transparent wie möglich, aber gleichzeitig innovativ. Ich kann mir derzeit nicht vorstellen, dass eine Closed-Source-Datenbank durchstarten wird, weil Open-Source-Software einfach zu gut und überzeugend ist. Als wir daran arbeiteten, wussten wir, dass es Open Source sein würde, was eine entscheidende Komponente dessen war, was wir wollten.

Es ist eine schwierige Herausforderung zu verstehen, wie es sich im Laufe der Zeit entwickelt hat. Eine Datenbank war schon immer das Ding, um das sich niemand kümmern möchte, einfach weil es notwendig ist. In Zukunft muss eine Organisation nicht mehr 20 verschiedene Datenbanken haben, um ihr Geschäft effizient zu führen. In den meisten Fällen sehen Sie eine relationale Datenbank und eine Dokumentendatenbank in der einen oder anderen Form. Obwohl es noch sehr primitiv ist, hat MongoDB im Vergleich zu PostgreSQL und Oracle erhebliche Fortschritte gemacht. Um alle Funktionen, die wir haben, optimal zu nutzen, müssen wir viel Zeit aufwenden. Im Cloud-Zeitalter braucht es einen völlig anderen Datenbanktyp, um eine Open-Source-Datenbank zu werden.

Die Produkte von MongoDB bauen auf der Cloud auf, sind aber nur Closed Source. Es gibt eine Datenbank in der Cloud, die möglicherweise magisch ist, aber noch niemand hat sie erstellt. In den letzten fünf Jahren wurde eine ganze Reihe von Datenbanken veröffentlicht, darunter Amazon DynamoDB. Wenn Sie eine Anwendung erstellen oder mit der Bereitstellung beginnen, werden die Personalkosten und die geringeren Vorlaufkosten immer wichtiger. Unsere Verwaltungstools machen es einfach, MongoDB zu nehmen, es in 5 Minuten bei Amazon hochzufahren und sehr wenig pro Monat zu verlangen. MongoDB ist für die meisten Menschen zum ersten Mal ein verteiltes System. Wenn Sie wieder im Unternehmen wären, was würden Sie anders machen? Haben Sie geschäftliche Fehler gemacht, die Sie auf dem Weg gemacht haben? Nahezu jeder MongoDB-Benutzer hat zum ersten Mal die Erfahrung gemacht, ein verteiltes System zu verwenden.

SQL, die beliebteste Datenbanksprache, wird häufig in relationalen Datenbanken verwendet. SQL ist als strukturierte Abfragesprache (SQL) definiert, damit Entwickler Abfragen mit einer klaren und prägnanten Struktur erstellen können. SQL wird auch häufig zum Verwalten von Daten in der Systemadministration verwendet, da es sich um ein leistungsstarkes Tool handelt. In den meisten Fällen werden NoSQL-Datenbanken in Situationen verwendet, in denen eine relationale Datenbank nicht die Datenmenge bewältigen kann, die NoSQL-Datenbanken bewältigen können. NoSQL-Datenbanken verwenden normalerweise keine Tabellen, was bedeutet, dass sie sich nicht auf sie verlassen, und stattdessen ein stärker verteiltes System verwenden, was eine größere Flexibilität und Effizienz ermöglicht. NoSQL-Datenbanken werden wahrscheinlich auch in mobilen Apps und Web-Apps verwendet, da sie leichter und schneller sind als herkömmliche relationale Datenbanken. Das Erlernen von SQL kann trotz seiner Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit schwierig sein. Da NoSQL-Datenbanken für Entwickler neu sind, müssen sie häufig neue Techniken erlernen, um effektiv zu sein. NoSQL-Datenbanken sind trotz ihrer eigenen Problematik aufgrund einer Reihe von Vorteilen ein nützliches Werkzeug für die moderne Softwareentwicklung.

Verwendet Apple Nosql?

Apple verzichtet auf NoSQL-Datenbanken und setzt stattdessen auf SQLite und traditionelle relationale Datenbanken. Diese Entscheidung ist wahrscheinlich auf den Fokus des Unternehmens auf Sicherheit und Datenschutz sowie auf die Notwendigkeit von Geschwindigkeit und Effizienz beim Umgang mit großen Datenmengen zurückzuführen.

Apple hat in den letzten Monaten in aller Stille eine Reihe von Big-Data-Unternehmen aufgekauft, zuletzt FoundationDB und Acunu. Laut Peter Goldmacher, einem ehemaligen Wall-Street-Analysten und NoSQL-Manager (MongoDB und jetzt Aerospike), erfordert das Interesse von Apple an NoSQL (und jetzt NoSQL) die Fähigkeit, massive Workloads auf kosteneffiziente Weise zu bewältigen, weshalb Apple einsteigen muss Die NoSQL-Übernahme von FoundationDB durch Apple könnte ein Hinweis darauf sein, dass der NoSQL-Markt kurz vor einer signifikanten Verschiebung steht. Foundation ist, wie Cassandra von Apple, eine Key-Value-Store-Datenbank. Es läuft auf Arbeitsspeicher, was bedeutet, dass Sie Ihre Hardware um etwa 8 % reduzieren können. Wenn ein Unternehmen gezwungen wäre, nur zwei Big-Data-Technologien zu verwenden, welche wären das? In Bezug auf Investitionen würde ich meine Zeit und Mühe in Hadoop und NoSQL stecken. Für EMC ist das schon ein schwieriger Weg; Cisco und Dell müssen aufsteigen und mit ihm konkurrieren.

Aerospike kann verwendet werden, um Oracle-Workloads zu ersetzen, die nicht mehr unterstützt werden. In der Welt der Werbung gibt es zahlreiche Anwendungsfälle, in denen die Daten in den Cookies einer Person als ihr persönliches Profil dienen. Sie können zeigen, wie wichtig es ist, Daten zu analysieren, wenn sie kritisch sind, indem Sie sie bei Bedarf umsetzbar machen.

Nicht in der Blockchain gespeicherte Daten: Diese Art von Daten wird nicht im Netzwerk gespeichert. Es gibt Daten in einer NoSQL-Datenbank, die von einem anderen System verarbeitet und gespeichert wurden, oder Daten, die von einem anderen System oder einer anderen Anwendung stammen.
Mit Azure Data Lake können Sie Off-Chain-Daten in der Cloud speichern. Data Lake kann verwendet werden, um Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu speichern, einschließlich der Blockchain. S3, HDFS und Azure Blob Storage gehören zu den Speicheroptionen, die über Azure Data Lake verfügbar sind. Data Lake ist eine Möglichkeit, Daten zu speichern und zu verarbeiten.

Apples Verwendung von Nosql-Datenbanken

Zunächst scheint es, dass Apple nosql nicht verwendet, weil FoundationDB eine kostenlose, Open-Source-NoSQL-Datenbank mit mehreren Modellen ist, die auf Apples Shared-Nothing-Architektur basiert. CloudKit hingegen ist die Cloud-Datenbank von Apple, die die Funktionen von iCloud wie iOS-Backups, Fotos, iWork-Sharing und iCloud Drive unterstützt. Damit steht fest, dass Apple PostgreSQL verwendet. Darüber hinaus hat Apple Berichten zufolge MySQL, die in früheren OS X-Serverversionen integrierte Datenbank, in Lion gegen PostgreSQL ausgetauscht, was seit einiger Zeit gemunkelt wird. Die primäre Datenbank von Apple, MySQL, darf nicht länger als primäre Datenbank verwendet werden, wie aus dieser Änderung hervorgeht.

Welches Unternehmen stellt die Nosql-Datenbank zur Verfügung?

Es gibt viele Unternehmen, die Nosql-Datenbanken anbieten, aber einige der beliebtesten sind MongoDB, Amazon DynamoDB und Couchbase. Jedes Unternehmen hat seine eigenen Stärken und Schwächen, daher ist es wichtig, das für Ihre Bedürfnisse richtige auszuwählen.

Ein Experte von Pistevo Decision bringt jahrzehntelange Erfahrung in der Konzeption und Entwicklung wirkungsvoller Software- und Datenprodukte ein. Streaming, Analysen und Transaktionen können in einem einzigen relationalen Datenbanksystem an einem einzigen Ort vereinheitlicht werden, wodurch Kosten, Komplexität und Latenz in modernen Big Data gesenkt werden. Franz Inc., ein führendes Unternehmen in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und Graphdatenbanktechnologie, ist eines der ersten Unternehmen, das Pionierarbeit in der KI geleistet hat.

Data Scientists und Machine Learning Engineers können MongoDB verwenden, um Metadaten, Funktionen und Betriebsparameter zu speichern und zu modellieren. Es kann nicht nur zum Bereinigen und Speichern von Daten, sondern auch zum Verwalten und Analysieren von Daten nützlich sein.
NoSQL-Datenbanken hingegen eignen sich besser für Workloads mit höherer Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Leistung als herkömmliche relationale Datenbanken. Sie sind bei Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen wegen ihres dokumentenorientierten Speicherformats und ihrer Benutzerfreundlichkeit beliebt.

Warum Mongodb die beste Nosql-Datenbank ist

MongoDB ist eine führende NoSQL-Datenbank, die heute für die Entwicklung und den Betrieb von Anwendungen verwendet wird. Unternehmen können MongoDB nutzen, um agiler und skalierbarer zu werden. Als Open-Source-Datenspeicher ist Apache HBase skalierbar, schnell und sicher. Die spaltenorientierte und verteilte Open-Source-Datenbank von Cassandra kann große Datenmengen verarbeiten. DynamoDB ist ein sehr empfehlenswerter NoSQL-Datenbankdienst, der schnell, einfach und sicher über Amazon Web Services bereitgestellt werden kann. CosmosDB, ein globaler, verteilter Datenbankdienst mit mehreren Modellen, ist eine Komponente von Microsoft Azure und wird verwendet, um Informationen in einer Vielzahl von NoSQL-Datenbanken zu speichern.

Ist Google ein Nosql?

Was ist Googles Cloud ndphy? Eines der wichtigsten Merkmale der Cloud-Plattform (GCP) von Google ist ihre Fähigkeit, eine breite Palette von Datenbankdiensten bereitzustellen. Die von diesem Unternehmen verwendeten NoSQL-Datenbankdienste sind einzigartig in ihrer Fähigkeit, sehr große, dynamische Datensätze ohne festes Schema zu verarbeiten.

Google Cloud Datastore kombiniert die Skalierbarkeit und Funktionen einer NoSQL-Datenbank mit der Zuverlässigkeit einer relationalen Datenbank. Daher baut es auf Bigtable und Google Megastore auf und gewährleistet so eine hohe Konsistenz und Verfügbarkeit. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die riesige Datenmengen speichern, speichern NoSQL-Datenbanken viel weniger Daten, da sie große Datenmengen benötigen.

Nosql steht für

Was ist eine NoSQL-Datenbank? Eine Datenbanktechnologie, die Daten in JSON statt in Spalten und Zeilen speichert, wird als NoSQL bezeichnet. Statt „nosql“ oder „nicht nur SQL“ bezieht sich NoSQL auf „nicht nur SQL“, sondern auch auf andere Arten von Datenstrukturen.

Daten, die in einer NoSQL-Datenbank gespeichert sind, werden in einem anderen Format gespeichert, als es typischerweise in herkömmlichen relationalen Datenbanken zu finden ist. Zu den Dokumenttypen gehören ein Schlüsselwert, eine breite Spalte und ein Diagramm sowie große Spalten. Ende der 2000er Jahre ermöglichten schnell sinkende Speicherkosten NoSQL-Datenbanken. Sie sind ideal für Entwickler, da sie es ihnen ermöglichen, große Mengen unstrukturierter Daten zu speichern, wodurch sie große Mengen unstrukturierter Daten gleichzeitig speichern können. Dokumentdatenbanken, Key-Value-Datenbanken, Wide-Column-Stores und Graph-Datenbanken sind einige der Features von NoSQL-Datenbanken. Die Abfrage wird effizienter, da keine Verknüpfungen erforderlich sind. Die Datensammlung und -speicherung steht ganz oben auf der Liste der Anwendungsfälle, von extrem kritisch (wie Finanzdaten) bis hin zu amüsanter und verschwenderischer (wie wenn eine Katze IoT-Messwerte in ein intelligentes Katzenklo schmuggelt).

In diesem Tutorial gehen wir darauf ein, wann und wie eine NoSQL-Datenbank verwendet wird. Wir werden uns auch eingehend mit einigen Missverständnissen über NoSQL-Datenbanken befassen. Laut Daten von DB-Engines ist MongoDB die beliebteste nicht-relationale Datenbank der Welt. In diesem Tutorial zeigen wir Ihnen, wie Sie eine MongoDB-Datenbank abfragen, ohne etwas auf Ihrem Computer zu installieren. Wenn Sie einen Cluster erstellen, legen Sie einen Speicherort fest, an dem Sie Ihre MongoDB-Datenbanken aufbewahren . Sobald Sie einen Cluster eingerichtet haben, können Sie mit dem Speichern von Daten in Atlas beginnen. MongoDB kann je nach Ihrer bevorzugten Programmiersprache mit Atlas Data Explorer, MongoDB Shell oder MongoDB Compass konfiguriert werden.

Anhand dieses Beispiels können Sie den Beispieldatensatz von Atlas importieren. NoSQL-Datenbanken bieten Entwicklern eine Reihe von Vorteilen, darunter die Flexibilität von Datenmodellen, die Fähigkeit zur horizontalen Skalierung und blitzschnelle Abfragen. Fügen Sie neue Dokumente ein, bearbeiten Sie vorhandene und löschen Sie Dokumente mit dem Daten-Explorer. Das Aggregation Framework ist ein hervorragendes Werkzeug zur Analyse von Daten. Atlas- und Atlas Data Lake-Daten können mithilfe von Diagrammen visualisiert werden.

SQL und MongoDB haben unterschiedliche Stärken und Schwächen. Dieses Programm verwaltet Daten, die in einem relationalen Datenbankverwaltungssystem mit SQL gespeichert sind. MongoDB hingegen soll zur Verwaltung nicht relationaler Daten verwendet werden. SQL hingegen bleibt ein leistungsstarkes Datenbankverwaltungssystem, während MongoDB schnellere Abfragegeschwindigkeiten aufweist. In einigen Fällen ist SQL möglicherweise besser für Datenverwaltungsaufgaben geeignet. MongoDB hingegen eignet sich besser für Aufgaben wie das Suchen und Abrufen von Daten. SQL und MongoDB verfügen beide über robuste Dokumentmodelle. Obwohl beide Datenbanken zur Verwaltung von Daten verwendet werden können, unterscheiden sie sich in einigen Punkten. Wenn NoSQL-Datenbanken ein brauchbarer Ersatz für SQL-Datenbanken sein sollen, müssen sie in der Lage sein, die Abfragegeschwindigkeit zu erhöhen.

Basiert Nosql auf SQL?

Als NoSQL werden Datenbankmanagementsysteme (DBMS) mit norelationalen Funktionen und norelationalem SQL bezeichnet.

Warum Nosql-Datenbanken wie Mongodb eine gute Wahl sind

Obwohl NoSQL-Datenbanken wie MongoDB nicht auf SQL angewiesen sind, bieten sie gegenüber SQL-Datenbanken eine Reihe von Vorteilen. Sie bieten in der Regel einen höheren Durchsatz beim Lesen und Schreiben von Daten, da sie effizienter sind. Sie können auch vergrößert oder verkleinert werden, um den Anforderungen verschiedener Anwendungen gerecht zu werden, was sie zu einer ausgezeichneten Wahl für größere oder kleinere Installationen macht.

Warum wird Nosql Db verwendet?

Die Popularität von NoSQL-Datenbanken ergibt sich aus der Tatsache, dass sie Daten in einfachen, unkomplizierten Formen speichern, die einfacher zu verstehen sind als SQL-Datenbanken. Darüber hinaus ermöglichen NoSQL-Datenbanken Entwicklern häufig, die Struktur von Daten direkt zu ändern.

Warum Mongodb der klare Gewinner für Geschwindigkeit ist

Wenn es um Geschwindigkeit geht, gewinnt MongoDB zweifellos. Das CAP-Theorem ist auch das Herzstück, was es extrem zuverlässig macht, da es fast 100-mal schneller als RDBMS ist. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken wie MongoDB weitaus fortschrittlicher als SQL-Datenbanken und ermöglichen dynamischere und interaktivere Websites.

Nosql-Abfrage

Nosql-Abfragesprachen werden verwendet, um nosql-Datenbanken abzufragen. Sie sind so konzipiert, dass sie einfach und leicht zu bedienen sind. Nosql-Abfragesprachen basieren auf einfachen Mengenoperationen wie Vereinigung, Schnittmenge und Differenz.

Bis vor kurzem waren Abfrage- und Datenmodelle eng miteinander verbunden. Wir können diese Gelegenheit jetzt nutzen, um die Entwicklerproduktivität zu priorisieren und die Abfragemethode vom Datenmodell zu abstrahieren, wodurch die Entwicklerproduktivität in den Fokus gerückt wird. SABRE, eine Zusammenarbeit von IBM und American Airlines, war die weltweit erste kommerzielle Datenbank und wurde geschaffen, um die Bearbeitung von Flugtickets zu verbessern. Ab 2005 wurden NoSQL-Datenbanken eher auf Skalierbarkeit, Betriebszeit, Redundanz, Flexibilität und Flexibilität als auf Abfragefähigkeit optimiert. Die Möglichkeit, Karten zu reduzieren, ist auch in CouchDB, Riak und MongoDB verfügbar, unterscheidet sich jedoch stark von SQL, das durch eine deklarative Ad-hoc-Abfrage gekennzeichnet ist. Wenn Sie ein Datenbanksystem erstellen, das automatisch skaliert werden soll, sollten Sie Abfragen nicht an erste Stelle setzen. XQuery und Jsoniq sind beides Versuche, eine Standardabfragesprache für die Arbeit mit hierarchischen Dokumenten in Dokumentendatenbanken zu schaffen.

XQuery ist eine Variante von MarkLogic, einer XML-Dokumentdatenbank, und ArrangoDB hat seine eigene Obermenge, die auf das Datenmodell abgestimmt ist. Das Format der auf der Festplatte gespeicherten Daten ist für beide Sprachen von zentraler Bedeutung, und beide wurden von Unternehmen übernommen. Dokumentendatenbanken bestehen aus zwei Abfragesprachen. Für Couchbase (N1QL) ist eine Nicht-Erstform-Abfragesprache verfügbar. Obwohl Beziehungen bedeutungslos sind, erstellen und speichern wir Dokumente, die sich aufeinander verlassen. Sowohl Couchbase als auch Cassandra haben viel Zeit und Mühe in ihre Indizes und Abfrageanalysen investiert, um Daten auf diese Weise ohne Relationalität abzufragen.

Nosql vs. SQL: Was ist das Richtige für Ihre Daten?

Es ist durchaus sinnvoll, NoSQL zum Speichern von Daten zu verwenden, die nicht sofort verarbeitet oder mit anderen verknüpft werden müssen. SQL-Datenbanken können im Gegensatz zu Oracle-Datenbanken mehrere Abfragen gleichzeitig verarbeiten und Daten tabellenübergreifend zusammenführen, wodurch sich komplexe Abfragen einfacher durchführen lassen. NoSQL-Datenbanken hingegen fehlt es an produktübergreifender Konsistenz und sie sind in der Regel schwieriger abzufragen. Mit zunehmender Anzahl von Datenabfragen können sich NoSQL-Datenbanken als bessere Option erweisen.