Warum SQL-Datenbanken der Standard sind, aber NoSQL übernimmt

SQL-Datenbanken sind seit Jahren der Standard, aber es gibt ein neues Kind auf dem Block – NoSQL-Datenbanken. Also, was ist der Unterschied? Und vor allem, wann sollte ein Unternehmen umsteigen? SQL-Datenbanken sind relationale Datenbanken, die Daten in Tabellen speichern. Sie sind einfach zu bedienen und einfach zu skalieren. Sie sind jedoch nicht gut geeignet für den Umgang mit großen Datenmengen oder für den Umgang mit Daten, die nicht strukturiert sind. NoSQL-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken, die Daten in einem JSON-ähnlichen Format speichern. Sie sind ideal für den Umgang mit großen Datenmengen oder für den Umgang mit unstrukturierten Daten. Sie sind auch einfach zu bedienen und einfach zu skalieren. Wann sollte ein Unternehmen also von SQL zu NoSQL wechseln? Hier sind einige zu berücksichtigende Faktoren: 1. Die Datenmenge, die gespeichert werden muss. Wenn ein Unternehmen viele Daten hat, die gespeichert werden müssen, ist NoSQL der richtige Weg. 2. Die Struktur der Daten. Wenn die Daten nicht strukturiert sind, ist NoSQL der richtige Weg. 3. Die Skalierbarkeit der Datenbank. Wenn ein Unternehmen seine Datenbank schnell und einfach skalieren muss, ist NoSQL der richtige Weg. 4. Die Benutzerfreundlichkeit. Wenn ein Unternehmen eine einfach zu verwendende Datenbank wünscht, ist NoSQL der richtige Weg.

NoSQL-Datenbanken werden häufig in einer Vielzahl von Umgebungen verwendet, unabhängig davon, ob sie eigenständig oder in einer Kombination aus RDBMS und NoSQL erstellt werden. Bei der Migration von SQL zu NoSQL müssen mehrere Faktoren berücksichtigt werden, einschließlich der Neugestaltung des Schemas und der Umgestaltung der Datenlogik. Die vorgeschlagene Technologie erfordert, dass Hosting Teil des Prozesses ist, um die Effizienz zu steigern. Da Cloud-Computing-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure immer beliebter werden, sind NoSQL-Datenbanken die bevorzugtere Option. Daten in einer No- SQL-Datenbank können in JSON dargestellt werden, einem äußerst leistungsfähigen Format. Aufgrund seiner niedrigen Cloud-Computing-Kosten ist es ideal für Web- und mobile Anwendungen.

Trotz seiner Popularität ist SQL kein Ersatz für NoSQL. Das System kann alternativ verwendet werden. Mehrere verschiedene Projekte können in SQL-Datenbanken durchgeführt werden, während andere in NoSQL-Datenbanken durchgeführt werden können. Es besteht die Möglichkeit, beides richtig zu sagen.

Der Primärschlüssel in der relationalen Tabelle wird bei der Migration von SQL zu NoSQL in den Partitionsschlüssel in der NoSQL-Tabelle konvertiert. Um das Geschäftsobjekt abzurufen, muss die RDBMS-Tabelle mit anderen Tabellen verknüpft werden, und die zugehörigen Tabellen müssen in einer NoSQL-Tabelle kombiniert werden.

Warum sollte ein Unternehmen Nosql über Sql wollen?

SQL ist eine ausgezeichnete Wahl für sehr strukturierte und ACID-konforme Daten. Wenn Ihre Datenanforderungen nicht klar sind oder Ihre Daten nicht unstrukturiert sind, ist NoSQL möglicherweise die beste Option für Sie. Wenn Sie Daten in einer NoSQL-Datenbank speichern, benötigen Sie keine vordefinierten Schemas wie bei SQL-Datenbanken.

Sie müssen überlegen, wie Ihre Daten aussehen, wie Sie sie abfragen und wie Sie die Datenbank skalieren, um eine Cloud-Datenbank auszuwählen. Es hängt höchstwahrscheinlich davon ab, welche Datenbank Sie verwenden möchten – SQL (strukturierte Abfragesprache) oder NoSQL (nicht nur SQL). Der dritte Artikel unserer Reihe „Big Data in the Cloud“ befasst sich mit Data Warehouses und Cloud Computing. Die NoSQL-Datenbank ist viel besser geeignet, um Daten wie Artikelinhalte, Social-Media-Beiträge und andere Arten von unstrukturierten Daten zu speichern. Zu den Datentypen gehören Spaltenspeicher, dokumentorientierte Daten, diagrammbasierte Daten und Schlüssel-Wert-Paare. NoSQL-Datenbanken wurden für Skalierbarkeit und Flexibilität entwickelt. Ihre Datenbank wird mit dem Wachstum Ihres Unternehmens wachsen.

Da NoSQL-Datenbanken und NoSQL-Datenbanken unterschiedlich skaliert werden, müssen Sie überlegen, wie Ihr Datensatz in Zukunft wachsen soll. Immer mehr Menschen drängen auf die Integration der besten Eigenschaften beider Arten von Datenbanken. Ob Sie eine On-Premise-Datenbank oder eine Cloud-Datenbank bevorzugen, Sie können die richtige Datenbankoption auswählen. Eine der wichtigsten Entscheidungen, die Sie treffen müssen, ist, ob Sie sich für eine NoSQL- oder NoSQL-Datenbank als primäre Datenspeicherplattform entscheiden oder nicht. Anschließend gehen wir auf weitere Cloud-Datenspeicherkomponenten wie Data Warehouses und Data Lakes ein.

In Bezug auf Datenkonsistenz, Integrität und Datenredundanz ist SQL laut Artikel eine sicherere Alternative zu NoSQL für komplexe Abfragen. SQL hält sich an ACID-Eigenschaften, was bedeutet, dass die Daten konsistent, genau und dauerhaft sind. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da dies impliziert, dass die Daten verwendbar und zuverlässig sind.
SQL-Datenbanken und NoSQL-Datenbanken sind manchmal identisch. SQL ist eine SQL-basierte Abfragesprache, die in einigen NoSQL-Datenbanken verwendet wird. Dadurch können Benutzer die Daten in derselben Sprache abfragen. Bei dieser Art von Daten kann es von Vorteil sein, sie durchsuchbar zu machen.
SQL ist meiner Meinung nach eine sicherere Option als NoSQL, wenn es um komplexe Datenabfragen geht.

Die Vorteile von Nosql gegenüber SQL-Datenbanken

Zu den Vorteilen von NoSQL-Datenbanken gegenüber relationalen Datenbanken gehören: Ein Datenmodell kann je nach Flexibilität horizontal oder vertikal skaliert werden.
Einfache Programmierabfragen, die einfach mit *br erstellt werden können. Die Eigenschaften dieser Stoffe sind äußerst flexibel. Obwohl SQL-Datenbanken für viele Anwendungen immer noch eine hervorragende Wahl sind, sind NoSQL-Datenbanken in Bezug auf Leistung, Flexibilität und Skalierbarkeit SQL-Datenbanken weit überlegen. Fazit: SQL-Datenbanken werden noch einige Zeit der dominierende Datenbanktyp bleiben. NoSQL-Datenbanken hingegen haben das Potenzial, eine beliebtere Wahl für große Anwendungen zu werden, wenn sie sicherstellen können, dass Daten sofort konsistent sind und Abfragen auf ein Minimum reduziert werden.

Wie kann ein Benutzer von einer relationalen Datenbank zu einer Nosql-Datenbank migrieren?

Das Migrieren von Daten aus der relationalen Datenbank in Ihre NoSQL-Datenbank wäre höchstwahrscheinlich einfach: Schreiben Sie ein paar SELECT * FROM-Anweisungen gegen die Datenbank, laden Sie dann die Daten in Ihr NoSQL-Dokument mit der Sprache Ihrer Wahl, gefolgt von einem Diagramm.

Das legendäre relationale Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das seit mehr als 30 Jahren in Rechenzentren von Unternehmen läuft, ist das weltweit beliebteste Datenbankmanagementsystem . So etwas kann es nicht noch einmal geben. Das RDBMS ist nicht mehr in der Lage, das Volumen, die Geschwindigkeit oder die Vielfalt der generierten und verbrauchten Daten zu bewältigen. Für die Zukunft von Big Data sind NoSQL-Datenbanken erforderlich. Wie wechseln Sie von Legacy-RDBMS zu modernen NoSQL-Datenbanken? Es ist wichtig, im Voraus zu planen, wenn Sie von einer relationalen Welt zu einer NoSQL-Welt migrieren. Da sich SQL und NoSQL Land stark unterscheiden, kann es für neue Benutzer schwierig sein, die Syntax zu verstehen.

Entwickler sind davon nicht betroffen, da NoSQL ein wichtiger Bestandteil eines neuen Projekts sein wird. Foursquare hat über 25 Millionen Nutzer und über 2,5 Milliarden Check-Ins und ist damit eine der größten Social-Media-Sites. Eines der erstaunlichsten Dinge an NoSQL ist, dass es Benutzern ermöglicht, ihre Datenmodelle nach Bedarf zu iterieren. Nachdem sie gelernt haben, wie man das relationale System verwendet, beginnen viele neue Benutzer damit, sich davon zu entfernen. Foursquare und Art.sy sind zwei Beispiele für Unternehmen, die von relationalen auf NoSQL-Datenbanken umgestiegen sind. Datenmigrationen zu Schlüsselwertspeichern wie Riak oder MongoDB sind nicht dasselbe wie Datenmigrationen zu Spalten in RDBMS-Datenbanken wie Cassandra. Wenn intelligente Unternehmen gerade erst anfangen, ist NoQL normalerweise die erste Wahl für die Skalierung.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Es ist nicht ungewöhnlich, dass NoSQL-Datenbanken Vorteile gegenüber relationalen Datenbanken haben, aber es ist nicht ohne Herausforderungen. Der Datenzugriff sollte beim Design einer NoSQL-Datenbank priorisiert werden, und die Datenmigration sollte einfach sein.

Migration von Rdbms zu Nosql

Indem Sie diesen Schritten folgen, können Sie von RDBMS zu NoSQL migrieren. Bei der Migration von einem RDBMS zu einem NoSQL-System sind Dokumentschemata von entscheidender Bedeutung. Untersuchen Sie die am häufigsten verwendete Abfrage in Ihrer vorhandenen Anwendung. Untersuchen Sie Daten, auf die häufig gleichzeitig zugegriffen wird, und identifizieren Sie Gruppen von Daten, auf die häufig gleichzeitig zugegriffen wird.

Ist MongoDB besser als RDBMS? In RDBMS gibt es vordefinierte Schemata, die basierend auf Tabellenstrukturen verwendet werden können. Dokumenttypen werden in NoSQL eingebettet statt verknüpft, und Daten werden in umfangreichen Dokumenten organisiert. Bei der Migration von einem relationalen zu einem NoSQL-System gibt es einige Unterschiede zwischen den Begriffen. Daten unterliegen infolge der Einführung von NoSQL-Systemen wie MongoDB einer dramatischen Verschiebung. Der Übergang von RDBMS zu NoSQL erfordert eine Reihe von Überlegungen. Die Reaktion auf diese Faktoren kann zu Kosteneinsparungen und Flexibilität führen. Sie können Ihre Datenbank viel besser migrieren, wenn Sie mit Open-Source-Datenbankexperten zusammenarbeiten.

Kann Nosql Rdbms ersetzen?

Ja, das kann in manchen Fällen eine Option sein. Obwohl NoSQL eine ergänzende Lösung zu RDBMS ist, ist es wichtig zu verstehen, dass es kein Ersatz für letzteres ist. Es hilft dabei, die Lücken zu schließen, die relationale Datenbanken beim Umgang mit großen Datensätzen hinterlassen.

Mongodb ist besser als Rdbms

MongoDB ist zwar gut in der hierarchischen Datenspeicherung, aber nicht gut in der hierarchischen Datenspeicherung, da ihm die erforderlichen Funktionen fehlen. Während MongoDB sowohl SQL als auch JSON unterstützt, unterstützt RDBMS nur SQL. MongoDB lässt sich schneller einrichten, konfigurieren und ausführen als RDBMS, da es einfach einzurichten, zu konfigurieren und auszuführen ist. RDBMS skaliert nicht horizontal, weshalb MongoDB so einfach zu bedienen ist.
Transaktionen (auch Joins genannt) können über die relationale Datenbank durchgeführt werden. Daten, die mit hoher Geschwindigkeit fließen, werden von NoSQL-Datenbanken verarbeitet. Bei langsamen Datenflüssen wird eine relationale Datenbank verwendet, um diese Informationen zu verwalten.

Welche DB eignet sich besser für die Migration?

Im Migrationsprozess wird eine strukturierte Datenbank verwendet.

Mongodb vs. MySQL: Was ist schneller?

Zusätzlich zur Anzahl der ausgeführten Abfragen ist ein zweiter Faktor zu berücksichtigen. Wenn eine große Anzahl komplexer Abfragen ausgeführt werden, kann MySQL schneller sein. Obwohl MongoDB in der Regel länger braucht, um die meisten Abfragen zu verarbeiten, wenn sie unkompliziert sind, ist dies nicht immer der Fall.

Wie übertrage ich Daten von Rdbms zu Mongodb?

Methode 3 beinhaltet die parallele Ausführung des vorhandenen RDBMS mit der neuen MongoDB-Datenbank , um Produktionsdaten im Laufe der Zeit zu übertragen. Die Datensätze werden von RDBMS abgerufen und in dem Schema an MongoDB zurückgegeben, das für die Anwendung erforderlich ist, um sie zu verwenden.

Mongodb vs. SQL: Welche Datenbank ist die beste?

Trotz der fehlenden Hierarchie ist MongoDB aufgrund seiner Skalierbarkeit und hohen Leistung eine hervorragende Alternative zu SQL-Datenbanken. Trotzdem bevorzugen einige Benutzer MongoDB aufgrund der Benutzerfreundlichkeit gegenüber SQL-Datenbanken. Viele Benutzer bevorzugen wahrscheinlich SQL, weil es erweiterte Analysen und Verknüpfungen bietet.

SQL zu Nosql Konverter Online

Es gibt viele SQL-zu- Nosql-Konverter online, die verwendet werden können, um SQL-Datenbanken in Nosql-Datenbanken zu konvertieren. Diese Konverter können sehr hilfreich für diejenigen sein, die ihre SQL-Datenbanken auf Nosql-Datenbanken migrieren möchten.

Nosql-Datenbank

Eine NoSQL-Datenbank stellt einen Mechanismus zum Speichern und Abrufen von Daten bereit, der auf andere Weise als die relationale Datenbank modelliert wird. NoSQL-Datenbanken sind oft skalierbarer und bieten eine höhere Leistung als relationale Datenbanken.

Eine NoSQL-Datenbank ähnelt eher einer Dokumentendatenbank als einer relationalen Datenbank. Die Software ist so konzipiert, dass sie flexibel und skalierbar ist und auf moderne Geschäftsanforderungen reagiert, indem sie in der Lage ist, schnell auf Anforderungen für das Datenmanagement zu reagieren. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken sind einige Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Unternehmen mit 2.000 oder mehr Mitarbeitern setzen schnell NoSQL-Datenbanken ein, um unternehmenskritische Anwendungen auszuführen. Dies liegt an fünf Trends, die für die meisten relationalen Datenbanken als zu schwierig gelten. Das größte Problem relationaler Datenbanken besteht darin, dass sie aufgrund ihres festen Datenmodells nicht in der Lage sind, eine agile Entwicklung zu unterstützen. Das Anwendungsmodell definiert das Datenmodell in NoSQL.

Das Modellieren eines Datensatzes in NoSQL ist nicht statisch. Das JSON-Format ist das De-facto-Format zum Speichern von Daten in einer dokumentenorientierten Datenbank. Der Overhead von ORM-Frameworks entfällt und die Anwendungsentwicklung wird vereinfacht. N1QL (ausgesprochen Nickel) wurde in Couchbase Server 4.0 als SQL-zu-JSON-Erweiterung eingeführt. Dieses Tool ist in der Lage, standardmäßige SELECT-, FROM- und WHERE-Anweisungen sowie Sortierungen (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und andere Funktionen zu sichern. Es wird gesagt, dass eine verteilte NoSQL-Datenbank ideal für Betriebszwecke ist, da sie mit einer Scale-out-Architektur entwickelt wurde und keinen Single Point of Failure hat. Zunehmende Kundeninteraktionen über Web- und mobile Apps erfordern die Entwicklung zuverlässiger mobiler und Web-Apps.

Die NoSQL-Datenbanken sind einfach zu installieren, zu konfigurieren und zu skalieren. Sie wurden so konzipiert, dass das Lesen, Schreiben und Speichern von Daten um sie herum verteilt war. Sie arbeiten in allen Größenordnungen, einschließlich der Verwaltung und Überwachung kleiner und großer Cluster. Eine verteilte NoSQL-Datenbank beinhaltet eine integrierte Replikation zwischen Rechenzentren – es ist keine zusätzliche Software erforderlich. Darüber hinaus ermöglichen Hardware-Router ein sofortiges und direktes Failover zwischen Datenbanken. Anwendungen müssen nicht warten, bis die Datenbank ein Problem erkennt, bevor sie ihre eigene Wiederherstellung durchführen. Die Mehrheit der heutigen Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen verwenden NoSQL-Datenbanken.

RavensDB ist eine intelligente Dokumenten-NoSQL-Datenbank mit der Fähigkeit, eine breite Palette von Funktionen zu verarbeiten, die von Unternehmen benötigt werden. Infolgedessen kann es eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten und unter einer Vielzahl von Bedingungen eine gute Leistung erbringen. Es ist ideal für Unternehmen, die eine schnelle und einfache Datenverarbeitung und -analyse benötigen.

Nosql-Datenbanken sind ideal für die Big-Data-Verarbeitung.

NoSQL-Datenbanken sind ideal für Big Data, Analysen, Echtzeitdaten und die Entwicklung mobiler Apps im Allgemeinen.

Apache Kassandra

Apache Cassandra ist ein kostenloses und quelloffenes NoSQL-Datenbankverwaltungssystem, das für die Verarbeitung großer Datenmengen auf vielen Commodity-Servern entwickelt wurde und eine hohe Verfügbarkeit ohne Single Point of Failure bietet. Cassandra bietet robuste Unterstützung für Cluster, die sich über mehrere Rechenzentren erstrecken, mit asynchroner masterloser Replikation, die Operationen mit geringer Latenz für alle Clients ermöglicht.

Tausende von Unternehmen vertrauen auf Cassandra, eine verteilte Open-Source-NoSQL-Datenbank, die schnell, sicher und skalierbar ist. Aufgrund seiner bewährten Fehlertoleranz und geringen Latenzzeit bietet es mehrere Vorteile, es für unternehmenskritische Daten zu verwenden. Cassandra ist eine All-in-One-Lösung, die in der Lage ist, einen Rechenzentrumsausfall zu bewältigen, ohne die Cloud-Infrastruktur oder lokale Rechenzentren zu beeinträchtigen. Das NoSQL-Infrastrukturteam von Bloomberg verarbeitet über 20 Milliarden Anfragen pro Tag auf einer Datenbank von fast einem Petabyte über 1.700 Knoten. – Isaac Reath, Teamleiter Softwareentwicklung, NoSQL-Infrastruktur bei Bloomberg. „Wir brauchten etwas, das einen wirklich hohen Schreibdurchsatz bewältigen und den Schreibdurchsatz kontinuierlich skalieren kann“, sagt Elliott Sims, Senior Systems Administrator des Backblaze Cassandra-Ökosystems.

Cassandra ist eine ausgezeichnete Wahl für hohe Leistung

Cassandra hat zahlreiche Vorteile gegenüber herkömmlichen Datenbanken , aber es ist eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen, die eine hohe Leistung erfordern und gleichzeitig wenig oder gar keinen Verwaltungsaufwand erfordern. Es ist ideal für Anwendungen, die die Speicherung großer Datenmengen erfordern, die auf mehrere Server verteilt sein können und sich in Echtzeit ändern können.