Warum Nosql-Datenbanken für viele Anwendungen keine gute Option sind

Nosql-Datenbanken werden seit einiger Zeit als das nächste große Ding in der Datenspeicherung angepriesen. Es gibt jedoch eine Reihe von Gründen, warum nosql für viele Anwendungen keine gute Option ist. Ein Grund dafür ist, dass nosql-Datenbanken keine Transaktionen unterstützen. Wenn Sie also mehrere Datensätze in einer nosql-Datenbank aktualisieren müssen, können Sie dies nicht in einem atomaren Vorgang tun. Dies kann zu Dateninkonsistenzen und Datenverlusten führen. Ein weiterer Grund, warum nosql keine gute Option ist, ist, dass es SQL nicht unterstützt. Das bedeutet, dass Sie, wenn Sie Ihre Daten in einer nosql-Datenbank abfragen müssen, eine neue Abfragesprache lernen müssen. Dies kann für viele Entwickler eine erhebliche Eintrittsbarriere darstellen. Schließlich sind nosql-Datenbanken oft weniger leistungsfähig als herkömmliche relationale Datenbanken . Dies liegt daran, dass sie nicht für die Verwendung mit komplexen Abfragen ausgelegt sind. Aus diesen Gründen ist nosql für viele Anwendungen keine gute Option.

Durch die Entwicklung in NoSQL-Datenbanken muss ein Entwickler In-Memory-Strukturen nicht in relationale Strukturen umwandeln. Darüber hinaus bieten sie keine angemessene Datensicherheit, was für moderne IT-Unternehmen ein kritisches Anliegen ist. Sraven ist nicht in jeder Datenbank möglich, und es ist nicht für alle Datenbanken möglich, den Prozess der Aufteilung sehr großer Datenbanken in kleinere, schnellere und besser zu verwaltende Teile zu automatisieren. Mehrere Knoten von NoSQL-Datenbanken unterstützen Datenpartitionen, sodass sie größere Datensätze selektiv skalieren können, während sie mehr Rechenressourcen verbrauchen. Auf relationalen Daten basierende Datenbankarchitekturen können die Skalierbarkeits-, Zuverlässigkeits- und Verfügbarkeitsanforderungen moderner Anwendungen erfüllen. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, NoSQL-Nachteile zu überwinden und moderne Anwendungen zu implementieren.

Was sind die Nachteile einer NoSQL-Datenbank? Einer der häufigsten Nachteile von NoSQL-Datenbanken ist, dass sie keine ACID-Transaktionen (atomar, konsistent, isoliert, haltbar) über mehrere Dokumente hinweg unterstützen. Es ist akzeptabel, Einzeldatensatz-Atomizität in einer Vielzahl von Anwendungen zu verwenden, wenn das Schema geeignet ist.

Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken ist einfach zu erlernen. Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Orte zur richtigen Zeit zu finden. Das erste, was Sie über NoSQL wissen müssen, ist, dass es nicht den gleichen Prinzipien wie relationale Datenbanken folgt, wie z. B. normalisierte Schemata, Unterstützung für ausdrucksstarke Abfragen und feste Datenbanken.

Die wichtigsten Vorteile von NoSQL sind seine Skalierbarkeit, geringe Codeanforderungen, einfache Wartung und geringe Wartungsanforderungen. Zu den Nachteilen von NoSQL gehören langsamere, weniger ausgereifte und weniger flexible Abfragen. Die Anzahl der Abfragen ist nicht so elastisch, wie sie sein sollte. Es ist nicht beabsichtigt, sich selbst zu skalieren.

SQL und NoSQL haben aufgrund ihrer Ähnlichkeit mit Abfragesprachen einen festen Platz in der modernen Softwareentwicklung. Jeder von ihnen hat unterschiedliche Stärken und Schwächen.

Warum ist Nosql keine gute Wahl?

Datenkonsistenz: Da NoSQL-Datenbanken normalerweise weniger konsistent sind, sind sie normalerweise weniger zuverlässig als SQL-Datenbanken. Wenn Sie ein hohes Maß an Konsistenz in den Daten Ihrer Anwendung benötigen, kann dieses Problem auftreten. Wenn Sie beispielsweise Finanztransaktionen verarbeiten müssen, möchten Sie möglicherweise keine NoSQL-Datenbank verwenden.

Das Interesse an NoSQL nimmt zu, aber es kann auch eine schlechte Idee sein, es in Ihre Garage zu stellen. Da Daten immer massiver werden, gemessen an Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt, wird eine NoSQL-Plattform für Anwendungsdaten immer beliebter. Das Uber-Beispiel zeigt hingegen, dass gute Technologie manchmal schlecht zur Unternehmenskultur passt. Der CTO von Etsy ist der Ansicht, dass der Anbieter in eine kleine Anzahl bekannter Tools investieren sollte, die dazu beitragen können, dass die Software langfristig funktionsfähig bleibt. Auch wenn die Daten für ein RDSM nicht geeignet waren, entschied man sich für MySQL.

Dokumentorientierte Datenbanken werden erstellt, um Daten in einem Datenmodell basierend auf Dokumenten zu speichern. Ein Dokument kann eine Vielzahl von Datentypen enthalten, z. B. Text, Bilder und strukturierte Daten. Eine NoSQL-Datenbank ist oft besser geeignet, um strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten zu speichern und zu modellieren. MongoDB gilt als die beliebteste NoSQL-Datenbank, da es sich um eine Open-Source-Datenbank handelt, die strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten speichern und modellieren kann. Eine NoSQL-Datenbank ist in vielerlei Hinsicht effizienter als eine herkömmliche relationale Datenbank . Große Datenmengen lassen sich damit schneller und effektiver abfragen. Außerdem sind sie flexibler in Bezug auf Datenmodelle und damit schwieriger zu strukturieren. NoSQL-Datenbanken eignen sich ideal zum Speichern von Daten, die mit herkömmlichen Datenbanken nicht kompatibel sind. Wenn Sie unstrukturierte Daten modellieren müssen, die nicht in einer relationalen Datenbank modelliert werden können, sind sie eine gute Wahl.

Soll ich Nosql oder SQL wählen?

Trotz der Tatsache, dass NoSQL schneller ist, ist es nicht so einfach wie das Ausführen von Abfragen in SQL. In Ihrem System wurde eine große Anzahl von Transaktionen verarbeitet. SQL-Datenbanken können komplexere oder umfangreichere Transaktionen durchführen, da sie stabiler sind und eine größere Datenintegrität bieten. Die ACID muss ordnungsgemäß überwacht werden.

Warum Facebook Sql gegenüber Nosql gewählt hat

SQL wurde als Datenbank für den Social Graph von Facebook ausgewählt, da mobile und webbasierte Anwendungen immer beliebter werden. Aufgrund der Benutzerfreundlichkeit und Effizienz ist es sinnvoll, bei der Abfrage von Daten SQL zu verwenden. Darüber hinaus ist MySQL eine bekannte und weit verbreitete Datenbank, was es für FB zu einer einfachen Wahl macht. NoSQL-Datenbanken leisten gute Arbeit beim Abrufen von Daten, sind jedoch möglicherweise nicht so effizient bei der Verarbeitung von Abfragen. Darüber hinaus haben NoSQL-Datenbanken in der Regel nicht so viel Konsistenz über Produkttypen hinweg, was es schwieriger macht, Daten von ihnen abzufragen. SQL wurde von FB insgesamt als bevorzugte Datenbank ausgewählt.

Was sind Probleme mit Nosql?

Einer der schwierigsten Aspekte von NoSQL-Datenbanken sind Sicherheit und Datenschutz, da diese Anforderungen sehr unterschiedlich sind.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Die zunehmende Popularität von NoSQL-Datenbanken aufgrund ihrer Flexibilität und Privatsphäre bei der Datenspeicherung und -verarbeitung. Obwohl SQL bekannter ist, bieten NoSQL-Datenbanken einige Vorteile, z. B. die Möglichkeit, nach beliebigen Feldern oder Abfragebereichen zu suchen oder reguläre Ausdrücke auszuführen. MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank mit erweiterten Funktionen, die jedes Feld oder jede Reihe von Abfragen durchsuchen können. Um horizontal zu skalieren, verwendet MongoDB Sharding.

Ist SQL besser als Nosql?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da dies von den spezifischen Anforderungen der Anwendung abhängt. SQL-Datenbanken eignen sich in der Regel besser für Anwendungen, die komplexe Abfragen oder Transaktionen erfordern, während NoSQL-Datenbanken häufig besser für Anwendungen geeignet sind, die eine hohe Skalierbarkeit oder Flexibilität erfordern.

Bevor Sie eine Cloud-Datenbank auswählen, müssen Sie überlegen, wie Ihre Daten aussehen, wie Sie sie abfragen und wie groß Ihre Datenbank sein wird. Je nachdem, welche Art von Datenbank Sie verwenden möchten – SQL (Structured Query Language) oder NoSQL (Not only SQL) – sollten Sie eine davon auswählen. Der dritte einer Reihe von Artikeln über Big Data in der Cloud. Eine NoSQL-Datenbank ist einer herkömmlichen Datenbank vorzuziehen, um unstrukturierte Daten wie Artikel, Beiträge in sozialen Medien und andere Arten von Daten zu speichern. Daten können in einem Spaltenspeicher gespeichert werden, wie sie in einer dokumentorientierten oder graphbasierten Datenstruktur sind, oder wie sie in einem Schlüssel-Wert-Paar sind. NoSQL-Datenbanken wurden im Hinblick auf Flexibilität und Skalierbarkeit entwickelt. Ihre Datenbank wächst parallel zur Expansion Ihres Unternehmens.

Da sowohl NoSQL als auch NoSQL-Datenbanken skalierbar sind, müssen Sie darüber nachdenken, wie Sie Ihren Datensatz in Zukunft erweitern werden. Mehrere Organisationen gehen dazu über, die besten Funktionen beider Datenbanktypen zu kombinieren, um eine bessere Leistung zu erzielen. Es stehen mehrere Datenbankoptionen zur Auswahl, einschließlich On-Premise- und Cloud-Datenbanken. Eine der wichtigsten Entscheidungen, die Sie treffen müssen, ist, ob Sie eine NoSQL- oder NoSQL-Datenbank als primäre Datenspeicherplattform verwenden möchten oder nicht. Anschließend betrachten wir die nächsten Cloud-Datenspeicherkomponenten wie Data Warehouses und Data Lakes.

In Bezug auf die Speicherung von Schlüsselwerten übertreffen NoSQL-Datenbanken relationale Datenbanken. Trotzdem unterstützen NoSQL-Datenbanken möglicherweise keine Transaktionen, was zu Dateninkonsistenzen führen kann. NoSQL-Datenbanken sind flexibler und können größere Datenmengen verarbeiten als relationale Datenbanken.

Nosql ist kein Ersatz für SQL

Trotz seiner Popularität ist NoSQL kein Ersatz für SQL. Es ist eine gute Alternative, um Ihre Lösung zu finden. Für einige Projekte ist eine SQL-Datenbank besser geeignet, während für andere NoSQL-Datenbanken geeignet sind. Einige Leute ziehen es vielleicht vor, beide zu verwenden. SQL wird hier zu einem Unterscheidungsmerkmal, da es sich hinsichtlich seines Datenmodells grundlegend von NoSQL unterscheidet. In einer relationalen Datenbank werden Zeilen und Spalten verwendet, um miteinander verbundene Tabellen zu organisieren. Jede Tabelle verweist mit einem Fremdschlüssel auf eine andere. Wenn Sie die Wahl zwischen NoSQL und anderen Optionen haben, ist NoSQL der richtige Weg. Trotzdem bieten SQL-Datenbanken jetzt NoSQL-Vorteile, während sie weiterhin SQL-Funktionen bereitstellen. Datenbankanbieter wie Oracle und SQL Server ermöglichen es Ihnen, dynamisches JSON zu speichern, Indizes zu verwenden und andere Funktionen basierend auf den Daten auszuführen.

Vorteile von Nosql

Nosql-Datenbanken haben viele Vorteile gegenüber herkömmlichen SQL-Datenbanken . Sie sind viel einfacher zu skalieren und können große Datenmengen viel effizienter verarbeiten. Sie sind auch in Bezug auf das Datenschema viel flexibler, was es einfacher macht, Ihr Datenmodell im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln. Schließlich sind nosql-Datenbanken oft viel einfacher zu verwenden und intuitiver als ihre SQL-Pendants.

Herkömmliche relationale Datenbanken hatten nicht genug Rechenleistung, um NoSQL-Datenbanken zu unterstützen. Datenbank NoSQL-Datenbanken sind häufig skalierbarer und leistungsfähiger als normale relationale Datenbanken . Da sie flexibler und einfacher zu verwenden sind als relationale Modelle, können sie die Entwicklungszeit im Vergleich zu relationalen Modellen verkürzen, insbesondere im Cloud-Computing-Umfeld. Beim Speichern oder Abrufen von Daten sind weniger Transformationen erforderlich. Mehr Daten können problemlos in einer Vielzahl von Formaten gespeichert und abgerufen werden. Das Schema einer NoSQL-Datenbank ist häufig flexibel und wird von seinen Entwicklern kontrolliert. Dadurch ist es einfacher, die Datenbank in neue Datentypen zu integrieren.

Da NoSQL-Datenbanken Daten in nativen Formaten speichern, müssen Entwickler sie nicht in Speicherformate konvertieren. Es ist üblich, dass NoSQL-Datenbanken von einer großen Community von Entwicklern umgeben sind. Darüber hinaus können Sie durch die Verwendung eines Clusters von Computern die Kapazität der Datenbank automatisch erweitern und verringern.

Die MongoDB NoSQL-Datenbank hat einige Nachteile. Hohe Speicheranforderungen für die Datenspeicherung machen den Speicherbedarf von MongoDB zu einer Herausforderung. Im Allgemeinen ist die Größe der Dokumente begrenzt. MongoDB unterstützt keine Transaktionsverarbeitung, was für einige Anwendungen ein Problem sein kann. NoSQL wird verwendet, um die mobile App von Ryanair zu betreiben, die weltweit mehr als 3 Millionen Benutzer hat. Das Marriott-Reservierungssystem generiert jedes Jahr 38 Milliarden US-Dollar Umsatz, und NoSQL wird darin verwendet. NoSQL wird vom führenden Zeitungsverlag in den USA, Gannett, für sein proprietäres Content-Management-System Presto verwendet. Drei dieser Unternehmen haben sich aufgrund ihrer hohen Flexibilität und Zuverlässigkeit für MongoDB als Datenbank ihrer Wahl entschieden. MongoDB ist eine extrem schnelle und zuverlässige Datenbank , die riesige Datenmengen verarbeiten kann. Darüber hinaus verfügt es über eine Reihe von Funktionen, die es zu einer ausgezeichneten Wahl für eine Reihe von Anwendungen machen.

SQL vs. Nosql

SQL-Datenbanken können vertikal skalierbar sein, während NoSQL-Datenbanken horizontal skalierbar sind. Datenbanktabellen werden zum Erstellen von SQL-Datenbanken verwendet, während Dokument-, Schlüsselwert-, Diagramm- oder Breitspaltenspeicher zum Erstellen von NoSQL-Datenbanken verwendet werden. SQL-Datenbanken liefern bessere mehrzeilige Transaktionsergebnisse, während NoSQL-Datenbanken bessere Ergebnisse beim Umgang mit unstrukturierten Daten wie Dokumenten oder JSON liefern.

Ein Data Scientist ist jemand, der Daten verwendet, um Probleme auf der ganzen Welt zu lösen. In vielen Fällen benötigen Sie die in einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) gespeicherten Daten. Um mit dem DBMS zu interagieren und zu kommunizieren, muss es verstanden werden. SQL (Structured Query Language) ist die Sprache, die für die Interaktion mit DBMS verwendet wird. Ein weiterer Begriff, der in den letzten Jahren aufgetaucht ist, sind NoSQL-Datenbanken. Daten werden in Tabellen und Datensätzen gespeichert und nicht in nicht relationalen Datenbanken wie NoSQL-Datenbanken. Stattdessen wird die Datenspeicherstruktur auf spezifische Anforderungen zugeschnitten.

Zu den beliebtesten Typen gehören spaltenorientierte, dokumentorientierte, Schlüssel-Wert-Paare und Diagrammdatenbanken. MongoDB ist ein dokumentorientiertes Datenbankbeispiel in Python. Mit NoSQL-Datenbanken können Sie ganz einfach eine Datenstruktur erstellen. Eine SQL-Datenbank hingegen hat eine starrere Struktur und einen weniger flexiblen Datentyp. Wenn Sie ein neuer Benutzer von SQL sind, ist ein NoSQL-Framework möglicherweise die beste Wahl für Sie. Es gibt zahlreiche Vor- und Nachteile, und Sie sollten sie basierend auf Ihren Daten, der Anwendung und dem, was Ihnen den Entwicklungsprozess erleichtert, vergleichen. Am Ende kann ich nicht sagen, dass SQL besser ist als NoSQL oder die Art, wie es geschrieben ist. Sie können anhand Ihrer Daten die richtige Entscheidung treffen.

Datenbank NoSQL-Datenbanken sind ineffizient und können aufgrund mangelnder Konsistenz zwischen den Produkten schwierig abzufragen sein. SQL-Datenbanken hingegen bauen auf bekannten und unterstützten Technologien auf, die große Entwicklergemeinschaften seit langem entwickeln. Darüber hinaus basieren SQL-Datenbanken auf einem relationalen Datenbankverwaltungssystem (RDBMS), das für seine Konsistenz, Datenintegrität und Datenredundanz bekannt ist. Daher eignen sich SQL-Datenbanken besser für Abfragetypen, die komplexe Strukturen erfordern.