Warum Enterprise NoSQL-Datenbanken die Zukunft des Datenmanagements sind

Enterprise NoSQL ist ein Begriff, der verwendet wird, um eine neue Klasse von Datenbanken zu beschreiben, die für moderne Web- und mobile Anwendungen optimiert sind. Diese Datenbanken sind horizontal skalierbar, hochverfügbar und bieten ein flexibles Datenmodell, das Entwicklern hilft, problemlos mit Daten in jedem Format zu arbeiten. NoSQL-Datenbanken sind darauf ausgelegt, die enormen Datenmengen zu bewältigen, die von den heutigen Web- und Mobilanwendungen generiert werden. Sie sind außerdem auf hohe Skalierbarkeit ausgelegt, sodass sie die erhöhten Verkehrs- und Datenanforderungen eines wachsenden Unternehmens problemlos bewältigen können. Enterprise-NoSQL-Datenbanken bieten eine Reihe von Vorteilen gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken, darunter: – Horizontale Skalierbarkeit: Enterprise-NoSQL-Datenbanken können problemlos horizontal skaliert werden, indem einem Cluster weitere Knoten hinzugefügt werden. Dies bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Datenbank einfach zu skalieren, um ihren steigenden Datenanforderungen gerecht zu werden. – Hochverfügbarkeit: Enterprise NoSQL-Datenbanken sind auf Hochverfügbarkeit ausgelegt, damit Unternehmen auch bei Hardware- oder Softwareausfällen weiterarbeiten können. – Flexibles Datenmodell: Das flexible Datenmodell einer Enterprise NoSQL-Datenbank ermöglicht es Unternehmen, problemlos mit Daten in jedem Format zu arbeiten, ohne im Voraus ein Schema definieren zu müssen. Dies erleichtert es Unternehmen, sich schnell an Änderungen ihrer Daten anzupassen. – Echtzeitanalyse: Enterprise NoSQL-Datenbanken bieten Unternehmen die Möglichkeit, ihre Daten schnell in Echtzeit zu analysieren, damit sie bessere Entscheidungen über ihr Geschäft treffen können.

Wenn ich als Unternehmensarchitekt arbeite, bin ich ständig bestrebt, neue innovative Konzepte oder Ideen zu finden, von denen meine Unternehmenskunden in verschiedenen Branchensegmenten profitieren können. Ich habe vor kurzem angefangen, darüber nachzudenken, wie ich meinen Kunden helfen kann, die NoSQL-Bewegung optimal zu nutzen. Darüber hinaus wollte ich sehen, ob dies ein guter Zeitpunkt für Unternehmen ist, ernsthaft über die Implementierung nachzudenken. Die nicht-relationale Datenbank muss keine strengen ACID-Spezifikationen (insbesondere Konsistenz und Isolation) einhalten. Die Art der Aufbewahrung gibt eine gute Vorstellung davon, wie die Lösung im konkreten Fall eingesetzt werden kann. Die meisten Daten einer Organisation werden in einer Datenbank gespeichert, die sich seit den 1980er und 1990er Jahren dramatisch weiterentwickelt hat. Die „nicht-relationale Datenbank“ ist aufgrund ihrer Unterstützung für unstrukturierte Daten, der horizontalen Skalierbarkeit durch Partitionierung und der hohen Verfügbarkeit die beste Wahl für die Verwaltung dieser Trends (im Gegensatz zu RDBMS-Lösungen).

Hier sind einige Beispiele, wie der Punkt unterstützt werden kann. Viele Unternehmen bieten ihren Benutzern jetzt die Möglichkeit, Message Boards, Blogs usw. für Social Computing zu verwenden. „Nichtrelationale Datenbanken“ hingegen können verwendet werden, um die folgenden Herausforderungen anzugehen, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind: Fusionen und Übernahmen (M&) Die Vorteile einer Geschäftsbeziehung mit dieser Organisation umfassen eine kürzere Umschlagszeit, niedrigere Gesamtbetriebskosten und eine geschäftsähnlichere Umgebung.In diesem Bereich bietet die Verwendung nichtrelationaler Datenbanken insbesondere gegenüber herkömmlichen Datenbanken einen erheblichen Vorteil B. wenn es um die Handhabung und Speicherung großer Datenmengen geht. Die Vorteile einer nicht relationalen Lösung sind zahlreich, werden aber wahrscheinlich auf Widerstand von Unternehmen stoßen. Fast alle „nicht relationalen Datenbanken“ haben keine Support-Organisation Es ist nicht möglich, mit Oracle, IBM oder Microsoft zu konkurrieren, wenn Sie nur eines haben.

Obwohl Datenwiederherstellung, Backup und Ad-hoc-Daten-Patching normalerweise von Entscheidungsträgern in Unternehmen diskutiert werden, sind sie immer ein schwieriges Thema. Im Moment mangelt es an der Einführung von nicht-relationalen Datenbanken in Unternehmen. Dennoch ist es wichtig, das enorme Potenzial von NoSQL nicht zu vernachlässigen, um bei der Definition des zukünftigen Unternehmens zu helfen. Wenn ein Unternehmen von NoSQL profitieren soll, muss es zunächst eine NoSQL-Mindshare unter den wichtigsten Stakeholdern entwickeln. In diesem Artikel vergleichen wir eine Reihe von in die engere Wahl gezogenen „nicht relationalen Datenbanken“. Dies kann ein guter Ort für Unternehmensarchitekten sein, die jetzt ernsthaft über ihre Einführungspläne nachdenken. Benötigt ein Unternehmen spezifische Angaben, kann es eine dieser vier Optionen auswählen, die über Eigenschaften verfügen, die seinen Anforderungen am besten entsprechen.

Die Faustregeln für die Auswahl eines Produkts oder einer Lösung lauten: Erstellen Sie eine Abstraktion für den Datenzugriff. Richten Sie ein Modell ein, um Leistungsmodelle und Skalierbarkeitsmodelle zu erstellen. Das Ziel, eine gemeinsame Datendienstplattform für nicht-relationale Datenbanken sowie eine standardisierte Datenzugriffsabstraktion zu entwickeln, wird nicht in wenigen Monaten erreicht. Nichtsdestotrotz wird es viel dazu beitragen, die richtige Entscheidung zu treffen, wenn Sie von Anfang an eine Vorstellung davon haben, wie die Reise verlaufen wird. Für Unternehmen ist es vorteilhaft, sich der Probleme und Lösungen bewusst zu sein, bevor Entscheidungen über bestimmte Funktionen oder Versionen getroffen werden. Die Fähigkeit, dieses Ziel zu erreichen, wird verbessert, wenn Sie einen iterativeren und auf Refactoring fokussierten Ansatz verfolgen. Es ist der schwierigste Teil, die Denkweise des Unternehmens zu ändern: Sie sind davon überzeugt, dass nicht alle Daten/Objekte für RDBMS geeignet sind.

Wenn Sie das demonstrieren möchten, führen Sie ein Datenbankexperiment mit nicht relationalen Datenbanken durch. In naher Zukunft werden Unternehmen mit der „Non-Relation Database“-Technologie experimentieren müssen, um ihr Potenzial voll auszuschöpfen. Sourav Mazumder ist Principal Technology Architect bei Infosys Technologies Limited und verfügt über mehr als 14 Jahre Erfahrung im Bereich Informationstechnologie. Seine aktuellen Forschungsinteressen sind NoSQL, Web 2.0 Governance, Leistungsmodellierung und Globalisierung.

Was ist MongoDB und warum wird es in NoSQL-Datenbanken verwendet? Diese Art von Datenbank ist von Natur aus nicht relational und verwendet ein dynamisches Schema, um unstrukturierte Daten über Dokument-, Schlüsselwert-, Diagramm- und breite Spaltenspeicherdaten zu verwalten.

Was bedeutet Nosql?

Nosql ist ein Begriff für Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Modell verwenden. Sie werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet, bei denen die Skalierbarkeit und Flexibilität von nosql-Datenbanken besser geeignet ist als eine relationale Datenbank.

Eine NoSQL-Datenbank hingegen ist eine nicht relationale Datenbank, die Daten in einem Format speichert, das sich von einer relationalen Datenbank unterscheidet. SQL in NoSQL-Datenbanken kann mit idiomatischen Sprach-APIs, deklarativen strukturierten Abfragesprachen oder Abfrage-für-Frage-Beispielen ausgeführt werden. Durch die schnelle Anpassung an sich ändernde Anforderungen ist es möglich, agile Entwicklungsprinzipien anzuwenden. Bis vor kurzem waren relationale Datenbanken das gängigste Datenbankmodell. NoSQL-Datenbanken sind nicht nur flexibel, sondern beinhalten auch eine Vielzahl von Datenmodellen. Da sie große Datenmengen verbrauchen und schnell reagieren, eignen sie sich ideal zum Erstellen von Anwendungen mit geringer Latenz und Reaktionszeiten. Wann sollten Sie keine NoSQL-Datenbanken verwenden?

Anwendungen, die weniger Tabellen (oder Container) verwenden und ihre Datenbeziehungen nicht mit Referenzen modellieren, tun dies eher. NoSQL-Datenbanken sollen einfach zu bedienen sein, mit schnellen, einfachen Abfragen und enormen Datenmengen. Diese Datenbanken machen die Programmierung einfacher und schneller. Der Vorgang des horizontalen Aufskalierens mithilfe von NoSQL-Datenbanken wird als Skalierung bezeichnet. Sie können mit extrem großen Datenmengen effizienter und effektiver umgehen als mit kleineren Datenmengen.

Die Popularität von NoSQL-Datenbanken wird auf die vielen Vorteile zurückgeführt, die sie gegenüber herkömmlichen Datenbanken bieten. Sie sind auch schneller einzurichten und zu skalieren. Da sie außerdem kein starres Schema benötigen, können sie viel mehr Daten verarbeiten. Zu den NoSQL-Datenbanken gehören Cassandra, HBase und Hypertable. Es ist wichtig, Ihre Bedürfnisse zu berücksichtigen, bevor Sie eine Datenbank auswählen, da jede Datenbank ihre eigenen Vor- und Nachteile hat. Trotzdem sind alle drei eine Überlegung wert.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Datenbankbetreiber halten NoSQL-Datenbanken aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit und einfachen Datenstrukturen für beliebter als SQL-Datenbanken. Darüber hinaus können NoSQL-Datenbanken von Entwicklern verwendet werden, um die Struktur von Daten direkt zu ändern. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken häufig schneller und skalierbarer als SQL-Datenbanken.

Warum verwendet Uber Nosql?

Zur Speicherung von Daten werden NoSQL-Datenbanken verwendet. Das Fulfillment-Team von Uber verwendet eine separate Tabelle, um den Index zu speichern, da NoSQL-Datenbanken keine Indexfunktionalität haben (aufgrund des Mangels an verteilten Transaktionsfunktionen).

Was ist ein Unterschied zwischen SQL- und Nosql-DBS?

SQL-Datenbanken werden vertikal skaliert, während NoSQL-Datenbanken horizontal skaliert werden. SQL-Datenbanken sind tabellenbasierte Datenbanken, während NoSQL-Datenbanken Dokument-, Schlüsselwert-, Diagramm- oder Wide-Column-Datenbanken sind. SQL-Datenbanken können mehrzeilige Transaktionen besser verarbeiten, während NoSQL-Datenbanken unstrukturierte Daten wie Dokumente und JSON besser verarbeiten können.

SQL wurde in den 1970er Jahren eingeführt und wird heute in Datenbanken auf der ganzen Welt verwendet. Die NoSQL-Datenbank ist keine relationale Datenbank; sie kann im Gegensatz zu SQL-Datenbanken beliebig strukturiert werden. Im Allgemeinen können NoSQL-Datenbanken vertikal skaliert werden, was das Laden eines Servers erleichtert. Mithilfe von NoSQL-Systemen ist es möglich, Datenstrukturen zu erstellen, die in einer Vielzahl von Datenbanken verwendet werden können. Da NoSQL-Datenbanken keine Zeilen oder Tabellen benötigen, speichern sie nicht nur Daten darin. Sie beseitigen auch die Notwendigkeit der Datenvorbereitung und Datenorganisation, da sie ein dynamisches Schema für unstrukturierte Daten ermöglichen. SQL- und relationale Datenbanken ermöglichen es Ihnen, große Datenmengen auf überschaubarem Platz zu speichern, beliebig zu skalieren und von überall aus einfach darauf zuzugreifen.

Da Informationen an einem zentralen Ort gespeichert werden, erscheint jede frühere Version derselben Information nicht verwirrend. NoSQL ist eine ausgezeichnete Wahl, wenn es um große (oder sich ständig ändernde) Datenmengen geht. Große Unternehmen wie Facebook, Google und andere nutzen zum großen Teil NoSQL-Datenbanken, weil sie ein hohes Datenvolumen benötigen. Cassandra und andere NoSQL-Datenbanken verarbeiten große Datenmengen von einer Vielzahl von Servern. Redis ist eine gute Option für den Zugriff auf einen Schlüsselwertspeicher, der keine starken Garantien erfordert. Elastic Search ist die beste Wahl, wenn Sie auf komplexe oder flexible Weise nach etwas suchen.

NoSQL-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken, die kein festes Schema benötigen, keine Gelenke haben und nicht skalieren. Das NoSQL-Datenbanksystem ist die nächste Generation der Datenbanktechnologie . Eine NoSQL-Datenbank ist eine Art Datenbanksystem, das Daten in verteilter Form mit unterschiedlichen Datenmengen speichert. Eine NoSQL-Datenbank besteht aus drei Teilen: Skalierung, Replikation und Flexibilität. Mit anderen Worten: Durch Skalierung können Sie nach Bedarf weitere Server hinzufügen, um den wachsenden Bedarf an Rechenressourcen zu decken. Eine Replikationsfunktion ermöglicht die Übertragung von Daten von einem Server zu einem anderen. Diese Fähigkeit ist besonders wichtig in Cloud-basierten Systemen, in denen mehrere Server Daten speichern können. Flexible Datenstrukturen ermöglichen die Speicherung verschiedener Datentypen in einer einzigen Datenbank. Dies ist entscheidend, wenn Systeme die Speicherung von Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie Finanzen und Logistik erfordern.

Nosql für Hochgeschwindigkeitsdaten

Wenn Sie Hochgeschwindigkeitsdaten speichern müssen, ist NoSQL die beste Option. Mit anderen Worten, wenn Ihre Daten langsam sind, wäre es vorzuziehen, wenn Ihre Datenbank auf SQL basiert.

Was ist Nosql vs. SQL?

SQL ist eine Programmiersprache für die Interaktion mit relationalen Datenbanken. Die logische Verknüpfung zwischen Zeilen und Tabellen in einer relationalen Datenbank ist eine Aufzeichnung von Daten in Zeilen. NoSQLDBMs sind nicht relational und verwenden SQL nicht als primäre Datenstrukturen.

Die Structured Query Language (SQL) ist eine beliebte und bekannte Programmiersprache zur Verwaltung von Datenbanken. Im Gegensatz zu tabellarischen Datensätzen bietet NoSQL eine Methode zum Speichern und Abrufen von Daten, die nicht tabellarisch modelliert ist. Das Folgende ist eine umfassende Aufschlüsselung der Vor- und Nachteile beider, mit einem Schwerpunkt auf den jeweiligen Vor- und Nachteilen. SQL und NoSQL sind die beliebtesten Programmiersprachen, die zum Speichern von unstrukturierten, halbstrukturierten bzw. strukturierten Daten verwendet werden. Die Lösung ist die beste für Ihr Projekt und Ihre Anforderungen, solange beide Ihre Anforderungen erfüllen. Ersteres ist für komplexe Abfragen mit ACID-Eigenschaften und Datenkonsistenz, während letzteres objektbasiert und für eine Vielzahl von Datentypen geeignet ist.

Die relationale Datenbank ist reich an Werkzeugen, um die Datenbankentwicklung so einfach wie möglich zu gestalten. SQL wird jedoch in all diesen Tools verwendet. Sie können DynamoDB verwenden, um Ad-hoc-Aufgaben mit der AWS Management Console, der AWS CLI oder der NoSQL WorkBench auszuführen. SQL, das in ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) integriert ist, wird verwendet, um Daten zu verwalten, die in einer relationalen Datenbank gespeichert sind. Im Gegensatz zu SQL, das für „Structured Data Management“ steht, steht NoSQL für „Non-Relational Database Management“. Abhängig von den Umständen können Sie möglicherweise eine Vielzahl von Sprachen und Tools verwenden, um DynamoDB auszuführen. DynamoDB bietet eine Fülle von Vorteilen im Vergleich zu herkömmlichen RDBMSs. DynamoDB beispielsweise ist in der Lage, große Datenmengen schnell zu verarbeiten, da es einen Schlüsselwertspeicher verwendet. Das bedeutet, dass Sie schnell auf Daten zugreifen können, ohne warten zu müssen, bis die Datenbank die Datenquelle abfragt. Darüber hinaus ist DynamoDB skalierbar, was bedeutet, dass Sie Ressourcen hinzufügen oder entfernen können, ohne die Funktionalität des Systems zu beeinträchtigen. SQL ist für viele Zwecke ein ausgezeichnetes Werkzeug, aber es gibt Zeiten, in denen es behindert werden kann. Genauer gesagt kann SQL verwendet werden, um bestimmte DynamoDB-Tabellenoperationen auszuführen, wie z. B. das Zusammenführen von Tabellen. Die SQL-Sprache ist außerdem auf Ad-hoc-Aufgaben beschränkt, was ein Nachteil sein kann, wenn Sie komplexe Anwendungen erstellen müssen. Eine relationale Datenbank verfügt über eine Fülle von Tools, die es einfach machen, datenbankgesteuerte Anwendungen zu erstellen. Auch DynamoDB lässt sich vielfältig anpassen, was unter Umständen von Vorteil sein kann.

SQL vs. Nosql: Was ist besser für Ihr Unternehmen?

SQL liefert bessere Ergebnisse in Bezug auf Datenkonsistenz und komplexe Abfragen. NoSQL-Datenbanken sind schneller für die Speicherung von Schlüsselwerten und unstrukturierten Daten, werden aber möglicherweise nicht vollständig von ACID-Transaktionen unterstützt. Für komplexe Abfragen ist SQL eine sicherere Alternative zu NoSQL.

Nosql steht für

Nosql steht für „Not Only Sql“. Es ist eine Art Datenbank, die zum Speichern von Daten auf nicht relationale Weise verwendet wird. Das bedeutet, dass Daten nicht wie bei einer herkömmlichen relationalen Datenbank in Tabellen gespeichert werden. Nosql-Datenbanken werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet, bei denen sich Daten ständig ändern und schnell darauf zugegriffen werden muss.

In NoSQL-Datenbanken werden Daten in einem anderen Format gespeichert als in herkömmlichen relationalen Datenbanken. Dokumenttypen, Schlüsselwerttypen, Breitspaltentypen und Diagramme sind die häufigsten. Der Aufstieg von NoSQL-Datenbanken begann Ende der 2000er Jahre, als die Speicherkosten dramatisch sanken. Sie können viele unstrukturierte Daten verarbeiten, sodass Entwickler diese sehr flexibel speichern können. Dokumentendatenbanken, Key-Value-Datenbanken, Wide-Column-Stores und Graph-Datenbanken sind nur einige der Features von NoSQL-Datenbanken. Eine Abfrage wird ohne Verknüpfungen ausgeführt, wodurch sie schneller ausgeführt werden kann. Eine Vielzahl von Anwendungsfällen, die von äußerst kritischen (z. B. Finanzdaten) bis hin zu unbeschwerteren (z. B. eine IoT-lesbare Katzentoilette) reichen, können angewendet werden.

In diesem Tutorial gehen wir darauf ein, wann und warum eine NoSQL-Datenbank eine gute Idee ist. Darüber hinaus werden wir einige häufige Missverständnisse über NoSQL-Datenbanken genauer untersuchen. Laut DB-Engines ist MongoDB die weltweit beliebteste nicht-relationale Datenbank. Das Ziel dieses Tutorials ist es, Ihnen beizubringen, wie Sie eine MongoDB-Datenbank abfragen, ohne etwas auf Ihrem Computer zu installieren. Ein MongoDB-Cluster ist ein Ort, an dem MongoDB-Datenbanken gespeichert werden. Sobald Sie einen Cluster haben, kann die Atlas-Datenbank Daten speichern. Es gibt drei Methoden zum manuellen Erstellen einer Datenbank: Atlas Data Explorer, MongoDB Shell und MongoDB Compass.

In diesem Beispiel importieren Sie den Beispieldatensatz von Atlas. Zu den Vorteilen von NoSQL-Datenbanken gehören flexible Datenmodelle, horizontale Skalierung, blitzschnelle Abfragen und Benutzerfreundlichkeit für Entwickler. Mit dem Daten-Explorer können Sie neue Dokumente einfügen, vorhandene Dokumente bearbeiten und Dokumente löschen. Ein Aggregation Framework kann beispielsweise verwendet werden, um große Datenmengen zu analysieren. Atlas und Atlas Data Lake unterstützen die einfache Datenvisualisierung von Diagrammen.

Graphdatenbanken werden in einigen beliebten Anwendungen wie LinkedIn verwendet, um Beziehungen zu stärken. Die große Vernetzungsplattform verwaltet rollierende Daten im System mit Graphdatenbanken, um sie auch bei Änderungen für die Abfrage durch die Nutzer verfügbar zu halten. Das Tool NoSQL DatabaseDeveloper (DBD) von Oracle ist ein Programmiertool, das Entwickler beim Erstellen, Verwalten und Bereitstellen von NoSQL-Datenbanken unterstützt. Diese Website ist in englischer Sprache verfügbar und ist sowohl Apache License 2.0 (CE) als auch Proprietary (EE).

Warum Nosql-Datenbanken auf dem Vormarsch sind

Daten in NoSQL-Datenbanken werden anders behandelt als in herkömmlichen Datenbanken, da sie sich in den Ansätzen zur Datenspeicherung unterscheiden. Sie haben viele Vorteile gegenüber herkömmlichen SQL-Datenbanken , obwohl sie nicht fehlerfrei sind.

Funktionen von Nosql

Es gibt viele Funktionen von NoSQL-Datenbanken, aber einige der bemerkenswertesten sind: die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, die Fähigkeit zur horizontalen Skalierung und die Fähigkeit, Daten in Echtzeit abzufragen. NoSQL-Datenbanken sind im Allgemeinen auch flexibler als herkömmliche relationale Datenbanken, was die Arbeit mit ihnen erleichtern kann.

Seit den 1960er Jahren wurden eine Reihe von NoSQL-Datenbanken entwickelt, hauptsächlich für große Datenmengen und Echtzeit-Web- und Cloud-Anwendungen. Ideal ist es, dieselben Daten in unterschiedlichen Datenmodellen verwenden zu können, ohne eine komplett andere Datenbank verwalten zu müssen. Suchen Sie nach einer NoSQL-Datenbank mit masterloser Peer-to-Peer-Architektur, bei der alle Knoten gleich sind. Sie müssen eine NoSQL-Datenbank finden, die in der Lage ist, Daten auf der ganzen Welt zu verteilen. Anders ausgedrückt, es kann Schreib- und Lesevorgänge von mehreren Standorten aus durchführen, einschließlich mehrerer Rechenzentren und/oder Cloud-Regionen. Eine verteilte Datenbank kann in Kombination mit einer masterlosen Architektur unbegrenzt auf dem neuesten Stand gehalten werden. Wenn ein Knoten ausfällt, kann er so schnell wie möglich von einem anderen Knoten wiederhergestellt werden: Dieser Knoten kann die Daten für einen schnellen Zugriff kopieren.

MongoDB ist extrem skalierbar, sodass eine erhebliche Skalierbarkeit zur Verfügung steht. Das bedeutet, dass es problemlos mit großen Datenmengen umgehen kann. Darüber hinaus stellt die Replikat-Set-Architektur sicher, dass die Daten im Falle eines Ausfalls immer verfügbar sind.
Es ist eine der am einfachsten zu verwendenden Datenbanken. Es ist einfach und unkompliziert, loszulegen, wenn Sie ein Anfänger sind.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken sind eine Alternative zu SQL-Datenbanken, da sie Textdaten speichern können. NoSQL-Datenbanken werden verwendet, um Daten zu speichern, die keine strukturierte Struktur haben. Verschachtelte Datenbanken sind nicht mit NoSQL kompatibel, da sie keine strukturierten Daten speichern. Bei großen Datensätzen bieten NoSQL-Datenbanken eine bessere Leistung als SQL-Datenbanken.

Nosql-Tutorial

Nosql ist ein Datenbanktyp, der zum Speichern und Abrufen von Daten entwickelt wurde, die nicht in einem herkömmlichen Tabellenformat strukturiert sind. Nosql-Datenbanken werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet, die ein hohes Maß an Skalierbarkeit und Flexibilität erfordern. Es gibt eine Vielzahl von nosql-Datenbanksystemen, jedes mit seinen eigenen Stärken und Schwächen. Ein nosql-Tutorial kann Ihnen helfen, die verschiedenen Arten von nosql-Datenbanken kennenzulernen und die richtige für Ihre Bedürfnisse auszuwählen.

Eine NoSQL-Datenbank, die kein Schema benötigt und einfach zu skalieren ist, ist ein nicht relationales Datenverwaltungssystem. In diesem Tutorial lernen Sie einige Grundlagen zu NoSQL: Datenbank NoSQL wird immer beliebter bei Internetgiganten wie Google, Facebook, Amazon und anderen, die mit großen Datenmengen umgehen. Carlo Strozzi erfand 1998 den Begriff „NoSQL“, um eine Datenbank zu beschreiben, die auf Dateien basiert. Der Begriff wurde erstmals 2009 von Eric Evans verwendet, um den aktuellen Stand nicht relationaler Datenbanken zu beschreiben. NoSQL-Konferenzen wurden auch 2009 und 2010 abgehalten. Atlanta war auch letztes Jahr Gastgeber der NoSQL East Conference .

Die Vorteile und Herausforderungen von Nosql-Datenbanken

Eine NoSQL-Datenbank ist gegenüber einer herkömmlichen relationalen Datenbank in vielerlei Hinsicht nützlich, erfordert jedoch auch ein gewisses Maß an Wissen über die Funktionsweise von Datenbanken.
Sie müssen kein Experte für NoSQL-Datenbanken sein, da sie relativ einfach zu erlernen sind, aber die Art und Weise, wie sie Daten speichern und abfragen, erfordert einen anderen Ansatz. Kurse zu DynamoDB und SQL mit AWS behandeln die Grundlagen von NoSQL-Datenbanken.

Ältere Nosql-Datenbanken

Heutzutage werden viele nosql-Datenbanken verwendet, aber einige gibt es schon länger als andere. Diese älteren oder veralteten Datenbanken wurden häufig durch neuere ersetzt, die mehr Funktionen oder eine bessere Leistung bieten. Einige Unternehmen verwenden sie jedoch weiterhin, weil sie damit vertraut sind oder weil sie nicht bereit sind, auf eine neue Datenbank umzusteigen.

Aufgrund der erhöhten Belastung durch die Pandemie müssen Entwickler mobiler werden, um mit den Anforderungen des digitalen Zeitalters Schritt halten zu können. Viele Unternehmen verlassen sich weiterhin auf Legacy-Technologien, die veraltet sind und die modernen Geschäftsanforderungen nicht erfüllen können. Es wird für Unternehmen schwierig sein, mit ihren Bemühungen zur digitalen Transformation Schritt zu halten, wenn ihre veralteten Systeme nicht aktualisiert werden. Wenn es um Legacy-Technologie geht, sind 64 Prozent der Unternehmen daran gebunden, weil sie stark in ihre relevanten Fähigkeiten investiert haben, während weitere 20 Prozent sagen, dass Legacy-Datenbanken ihre Aufzeichnungssysteme behalten. NoSQL-Datenbanken können nach den gleichen Standards wie Legacy-Datenbanken erstellt werden, sodass Benutzer die vertrauten Konzepte relationaler Datenbanken auf einer moderneren Plattform beibehalten können. Mit NoSQL-Systemen, die auf Zuverlässigkeit und Leistung auf hohem Niveau ausgelegt sind, können schnell neue Anwendungen erstellt werden. Es gab einige Diskussionen darüber, ob NoSQL oder relationale Datenbanken besser sind. Unternehmen müssen jetzt ihre alternden Infrastrukturen aktualisieren, um relationale Datenbanken verfügbar zu halten.

Die nichtrelationalen Datenbanken

Eine nicht relationale Datenbank ist eine Datenbank, die das relationale Modell nicht verwendet. Nicht relationale Datenbanken sind oft einfacher als relationale Datenbanken und können schneller und skalierbarer sein.

Daten in einer nicht relationalen Datenbank können in einem nicht tabellarischen Format gespeichert werden und sind flexibler als herkömmliche relationale Datenbanken. SQL ist ein gebräuchlicher Begriff für nicht relationale Datenbanken, aber NoSQL ist ein neuerer Begriff. Eine relationale Datenbank ist eine Datenbank, in der die Daten in Tabellen nach Datentyp und Datenelement organisiert sind. Eine nicht relationale Datenbank ist eine ausgezeichnete Wahl, wenn Sie Daten speichern möchten, die sich häufig ändern können, oder wenn Ihre Anwendung eine Vielzahl von Datentypen verarbeitet. Sie können sich schnell entwickelnde Anwendungen mit dynamischen Datenbanken unterstützen, die sich schnell ändern und eine große Menge komplexer, unstrukturierter Daten aufnehmen können. Es werden mehr Informationen gesammelt, und eine nicht relationale Datenbank kann sie aufnehmen. Die Kombination aus Sicherheit und Agilität verschafft Entwicklern einen Wettbewerbsvorteil. Database-as-a-Service (DBaaS)-Datenbanken sind einfacher zu verwalten und kostengünstiger zu warten als relationale Datenbanken, die eine überlegene Leistung und Geschwindigkeit bieten.

Was ist die beste nicht relationale Datenbank?

MarkLogic ist die beste NoSQL-Datenbank für große Datensätze mit mehreren Modellen oder in einem sich schnell ändernden Geschäftsumfeld. Es handelt sich um eine NoSQL-Datenbank mit mehreren Modellen, die entwickelt wurde, um große Datensätze mit mehreren Modellen zu integrieren. Die Aufgabe der Datenbank besteht darin, einen einzigen Zugriffspunkt auf Daten bereitzustellen.

Vorteile von Nosql-Datenbanken

Herkömmliche relationale Datenbanken profitieren von einer Reihe von Vorteilen gegenüber NoSQL-Datenbanken. Sie sind außerdem anpassungsfähiger und skalierbarer, was eine größere Verwaltungsflexibilität ermöglicht. Sie eignen sich besonders für Anwendungen, die große Datenmengen speichern, wie z. B. soziale Netzwerke, Nachrichten-Websites und E-Commerce-Websites.
Die NoSQL-Datenbank muss noch vollständig entwickelt werden und ist noch relativ neu. Infolgedessen hat niemand eine klare und endgültige Antwort auf ihre Fragen. Wenn Sie jedoch eine Datenbank benötigen, die eine große Datenmenge verarbeiten kann, sollten diese Datenbanken in Betracht gezogen werden.

Ist MySQL eine nicht relationale Datenbank?

Zunächst einmal ist MySQL eine relationale Datenbank, die in Tabellenform geschrieben ist. Ein NoSQL-Framework ist nicht relational und basiert auf Dokumentstrukturen.

Nosql-Datenbanken – Die neue Welle der Datenspeicherung

NoSQL-Datenbanken wie HBase unterscheiden sich von relationalen Datenbanken dadurch, dass sie nicht die gleiche Struktur haben. Anstelle von Tabellen sind die Daten in Spalten und Zeilen organisiert. Dies ermöglicht eine größere Flexibilität bei der Speicherung und Abfrage von Daten sowie eine schnellere Datenverarbeitung.