Warum ein Unternehmen sowohl SQL- als auch NoSQL-Datenbanken verwenden könnte

Ein Unternehmen kann sowohl SQL- als auch NoSQL-Datenbanken zusammen verwenden, um unterschiedliche Workloads zu unterstützen. Beispielsweise können sie eine NoSQL-Datenbank zum schnellen Speichern und Abrufen großer Datenmengen und eine SQL-Datenbank für komplexere Abfragen und Transaktionen verwenden. Dies kann dem Unternehmen helfen, das Beste aus beiden Welten herauszuholen: die Skalierbarkeit und Leistung von NoSQL mit der Abfrageunterstützung von SQL.

In den späten 2000er Jahren wurde eine NoSQL-Datenbank erstellt, um Skalierung, schnelle Abfragen und einfachere Programmierung anzugehen. NoSQL-Datenbanken unterstützen eine Vielzahl von Funktionen, darunter flexible Datenmodelle, horizontale Skalierung und Benutzerfreundlichkeit für Entwickler. SQL-Datenbanken (Structured Query Language) sind häufig starr, komplex und tabellarisch und erfordern eine große vertikale Skalierung, um richtig zu funktionieren. ACID-Transaktionen für mehrere Dokumente wurden MongoDB in Version 4.0 hinzugefügt und in Version 4.2 erweitert, um eine Vielzahl von Clustern zu umfassen. Es gibt 12 Datenmodelle in den Top 100. In der Regel besteht keine Notwendigkeit, Daten in NoSQL-Datenbanken zu duplizieren, da sie für bestimmte Abfrageanforderungen entwickelt wurden. Die Komprimierung kann in einigen Nr. aktiviert werden.

NoSQL-Datenbanken, um die Anzahl der gespeicherten Dateien zu reduzieren. Graphdatenbanken sind nützlich, um Beziehungen zu analysieren, aber sie reichen möglicherweise nicht aus, um Ihre alltäglichen Bedürfnisse zu befriedigen. In diesem Whitepaper erfahren Sie, wie Sie MongoDB verwenden und die richtige Datenbank für Ihren Anwendungsfall auswählen. MongoDB Atlas ist eine der am einfachsten zu erlernenden NoSQL-Datenbanken. Die MongoDB University bietet kostenlose Online-Schulungen, die Sie durch den gesamten Prozess des Erlernens von MongoDB führen.

Im Vergleich zu anderen Datenbanken können SQL -Datenbanken Abfragen verarbeiten und Daten tabellenübergreifend zusammenführen, was die Durchführung komplexer Abfragen für strukturierte Daten, wie z. B. Ad-hoc-Anforderungen, erleichtert. Aufgrund der mangelnden Konsistenz in NoSQL-Datenbanken sind Daten in der Regel schwieriger abzufragen, und es ist in der Regel mehr Arbeit erforderlich, um eine Abfrage abzuschließen.

Es gibt zahlreiche NoSQL-Datenbanksysteme sowie nicht relationale Datenbanken , die eine Nicht-SQL-Sprache und einen Mechanismus für die Dateneingabe und -bearbeitung verwenden. Amazon, Google, Netflix und Facebook sind nur einige der Unternehmen, die NoSQL-Datenbanken einsetzen, weil sie auf riesige Datenmengen angewiesen sind, die für relationale Datenbanken nicht geeignet sind.

MongoDB ist eine der beliebtesten NoSQL-Datenbanken . MongoDB ist eine kostenlose und quelloffene, dokumentenorientierte Datenbank, auf die auf mehreren Plattformen zugegriffen werden kann und die auf JSON-ähnlichen Dokumenten basiert.

Können Sie Nosql mit SQL verwenden?

Ja, Sie können nosql mit sql verwenden. Nosql-Datenbanken werden aufgrund ihrer Skalierbarkeit und Flexibilität immer beliebter. Sie können jedoch auch in Verbindung mit SQL-Datenbanken verwendet werden. Dadurch können Unternehmen das Beste aus beiden Welten nutzen – die Skalierbarkeit von nosql und die Robustheit von sql.

Viele Entwickler haben JSON-Dokumente und relationale Daten in derselben Datenbank sowie ihre Anwendung zusammengeführt und abgeglichen. Es gibt zwei Datenmodelle, die in derselben Anwendung abgefragt werden können, was bedeutet, dass Sie entweder in einer Tabelle, einem tabellarischen Format oder einem JSON-Format abfragen können.
Kunden, die ihr Unternehmen transformieren möchten, indem sie die Leistungsfähigkeit unstrukturierter Daten mit vorhersagbarer Leistung in großem Maßstab transformieren, sollten Oracle NoSQL Database Cloud Service in Betracht ziehen.

Verwenden Unternehmen sowohl relationale als auch nicht-relationale Datenbanken?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da jedes Unternehmen unterschiedliche Datenbankanforderungen hat. Es ist jedoch nicht ungewöhnlich, dass Unternehmen sowohl relationale als auch nicht relationale Datenbanken verwenden, um alle ihre Datenanforderungen zu erfüllen. Jeder Datenbanktyp hat seine eigenen Stärken und Schwächen, sodass Unternehmen durch die Verwendung beider Datenbanken das Beste aus beiden Welten erhalten können.

Das digitale Zeitalter kann in zwei Kategorien unterteilt werden: operativ und analytisch. Daten werden in den meisten Unternehmen sowohl in OLAP- (analytischen) als auch OLTP- (operativen) Systemen gespeichert. Es gibt mehrere Datenbanken, die für geschäftliche Zwecke verwendet werden können, darunter eine relationale Datenbank, eine nicht relationale Datenbank oder beides. In einer relationalen Datenbank werden Zeilen und Spalten in Tabellen gespeichert. Bei der Verwendung von Primär- und Fremdschlüsseln müssen keine Informationen ausgetauscht werden. Die englische SQL-Syntax ähnelt der in anderen Sprachen, sodass Nicht-Entwickler Berichte und Abfragen aus Daten generieren können. Der Begriff nicht relational bezieht sich auf eine Datenbank, die keine Tabellen, Felder oder Spalten in der Datenstruktur einer relationalen Datenbank verwendet.

Änderungen an Datenstrukturen erfordern einen hohen Aufwand. Wenn es um die Datenbankleistung geht, ist die Komplexität der Tabellen größtenteils schuld. Nicht-relationale Datenbanken können vertikal oder horizontal skaliert und mit dem Linux-Betriebssystem auf mehrere Server verteilt werden. Dokumentdatenbanken sind in objektorientierten Programmiersprachen nützlich, da sie Daten in Dokumenten speichern, die leicht manipuliert werden können, um sie zu finden und abzurufen. Graphdatenbanken verwenden eine Knotenstruktur, die Daten speichert, und jeder Kante einer Beziehung ist ein eindeutiges Attribut zugeordnet. Es gibt zahlreiche Arten nicht relationaler Datenbanken, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Aufgrund ihrer Flexibilität sind Abfragen in breitspaltigen Datenbanken sehr schnell.

Aufgrund ihrer Flexibilität sind sie in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten, insbesondere unstrukturierte Daten. Transaktionen in relationalen Datenbanken verbrauchen viel mehr Speicher pro Sekunde als Transaktionen in MySQL. NoSQL-Datenbanken, die typischerweise horizontal skaliert werden, ermöglichen das Hochfahren einer großen Anzahl kleinerer Server für eine erhöhte Lastkapazität. Die Nachteile nicht relationaler Datenbanken bleiben dagegen bestehen. Eine nicht-relationale Datenbank ist die bequemste Art, Daten zu speichern, wenn sie hinsichtlich Form oder Größe flexibel ist oder wenn die Daten offen für Änderungen sind.

Wann sollte Nosql verwendet werden?

Es gibt viele Gründe, sich für eine NoSQL-Datenbank zu entscheiden, aber die Hauptgründe sind Skalierbarkeit und Leistung. NoSQL-Datenbanken können horizontal skaliert werden, was bedeutet, dass sie mehr Datenverkehr verarbeiten können, indem sie mehr Server hinzufügen. Dies steht im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die durch Hinzufügen leistungsfähigerer Hardware vertikal skaliert werden. NoSQL-Datenbanken sind außerdem so konzipiert, dass sie effizienter und schneller sind als relationale Datenbanken, was sie zu einer guten Wahl für stark frequentierte Websites oder Apps macht.

Sowohl NoSQL als auch relationale Datenbanken haben ihre Vor- und Nachteile. Einerseits ist NoSQL beim Lesen von Daten effizienter und schneller als herkömmliche Datenbanken . Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken können ACID-Eigenschaften von relationalen Datenbanken garantiert werden, sodass konsistente Aktualisierungen und fehlgeschlagene Aktualisierungen ignoriert werden können. Letztendlich entscheiden Sie selbst, was Ihnen wichtiger ist: Leistung oder Zuverlässigkeit. Wenn Sie schnell lesen müssen, sollten Sie NoSQL in Betracht ziehen. Wenn Sie eine zuverlässige Datenbank benötigen, verwenden Sie eine relationale Datenbank.

Unternehmen, die SQL verwenden

SQL oder Structured Query Language ist eine leistungsstarke Programmiersprache, die von vielen Unternehmen zur Verwaltung von Daten in Datenbanken verwendet wird. SQL kann zum Einfügen, Aktualisieren und Löschen von Daten in Datenbanken sowie zum Abfragen von Daten aus Datenbanken verwendet werden. SQL ist eine sehr vielseitige Sprache, die für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden kann, und sie ist eine der beliebtesten Sprachen für die Datenbankverwaltung .

Microsoft SQL Server dominiert den Markt für Datenbankverwaltungssysteme und macht 18,15 % des Marktes aus. Unternehmen mit 10–50 Mitarbeitern und einem Umsatz zwischen 1.000.000 und 10.000.000 US-Dollar verwenden am ehesten Microsoft SQL Server. Wir verwenden die besten Indizierungstechniken in Kombination mit fortschrittlicher Datenwissenschaft, um den Marktanteil von über 15000 Produkten zu überwachen. Microsoft SQL Server ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem, das von Microsoft verwendet wird. Über 80 % der Microsoft SQL Server-Clients sind klein (50 Millionen US-Dollar oder weniger) und 7 % sind groß (1000 Millionen US-Dollar oder mehr). Die größten Segmente sind Informationstechnologie und Dienstleistungen (19 %) und Computersoftware (12 %). Sie können Microsoft SQL Server-Benutzer basierend auf Standort, Unternehmen, Umsatz oder Branche einrichten.

Welche Situation eignet sich am besten für eine kombinierte Nosql- und relationale Datenbanklösung?

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da die beste Lösung für eine bestimmte Situation von einer Reihe von Faktoren abhängt, darunter die spezifischen Anforderungen der Anwendung, die Menge und Art der zu speichernden Daten und die Leistungsanforderungen. Im Allgemeinen kann eine kombinierte Nosql- und relationale Datenbanklösung jedoch das Beste aus beiden Welten bieten, indem sie die Flexibilität und Skalierbarkeit einer Nosql-Datenbank mit der Robustheit und Abfrageunterstützung einer relationalen Datenbank bietet.

Auf dieser Seite finden Sie Informationen zu den drei Arten von Datenbanken: relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken und hybride Datenbanken . Die Datenbanktypen beschreiben die verschiedenen Datenbanken, die in relationalen Datenbanken und NoSQL-Datenbanken verwendet werden. Diese Tabelle vergleicht die Merkmale verschiedener Datenbanktypen. Vor der Auswahl einer Noql-Datenbank ist es wichtig, Faktoren wie technische, geschäftliche und Bereitstellungsfähigkeiten zu berücksichtigen. Das Hinzufügen von NoSQL zu einem bestehenden System kann für einige Unternehmen eine praktikable Option sein. Wenn ein System zu teuer ist oder aufgrund erhöhter Benutzerkonkurrenz, Datengeschwindigkeit oder Cloud-Datenvolumen kaputt geht, können Nosql-Datenbanken für 100 % des Systems verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie in den häufig gestellten Fragen zu Managed Operations für relationale Datenbanken und NoSQL-Datenbanken.

Kann ich Sql und Nosql zusammen verwenden?

Sie können SQL weiterhin als Abfragesprache in einer NoSQL-Datenbank verwenden; dort geht es einfach nicht. Sowohl NoSQL als auch SQL können aufgrund ihrer komplementären Natur kombiniert werden. Einige NoSQL-Datenbanken verwenden SQL, um ihre Daten zu durchsuchen.

In welchen Situationen wäre das Nosql-Datenbankmodell am nützlichsten?

Im Allgemeinen bieten NoSQL-Datenbanken eine bessere Leistung und Flexibilität beim Speichern und Modellieren von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten in einer Datenbank.