Warum SQL NoSQL schlägt

SQL schlägt NoSQL aus verschiedenen Gründen. Erstens ist SQL ausgereifter und etablierter als NoSQL. Dies bedeutet, dass es mehr Optionen für Tools, Support und Schulungen gibt. Zweitens ist SQL standardisierter als NoSQL. Dies erleichtert die Portierung von Daten und Anwendungen zwischen verschiedenen SQL-Datenbanken . Drittens ist SQL für viele gängige Operationen effizienter als NoSQL. Viertens ist SQL flexibler als NoSQL und ermöglicht eine größere Vielfalt an Datentypen und -strukturen. Schließlich ist SQL weiter verbreitet als NoSQL, was es einfacher macht, qualifiziertes Personal zu finden.

SQL wurde lange Zeit aus dem Mainstream ausgeschlossen, gewinnt aber wieder an Popularität. Neuesten Daten zufolge bieten mittlerweile alle großen Cloud-Anbieter verwaltete relationale Datenbankdienste an . In diesem Beitrag gehen wir darauf ein, was SQL wieder ins Rampenlicht rückt. Was bedeutet das für die Zukunft der Data Science Community? Ein anderer Ingenieur entwickelte 1989 das Konzept des World Wide Web. Aufgrund des schnellen Wachstums des Internets wurde eine nicht-relationale Datenbank immer wichtiger. Danach nahm die NoSQL-Bewegung Fahrt auf, wobei neue Systeme geschaffen wurden, die sich das traditionelle relationale Modell zunutze machten.

Google ist seit mehr als einem Jahrzehnt führend im Data Engineering. Der von ScaleDB eingeschlagene Weg entspricht dem, was die Branche durchgemacht hat. Wir haben die beste Designentscheidung getroffen, indem wir SQL als Schlüsselkomponente unserer Lösung angenommen haben. Das Spanner-Papier von Google (Spanner: Becoming a SQL System, Mai 2017) ergänzt unsere Erkenntnisse, wenn es um die Einrichtung eines SQL-Systems geht. Spanner wird bereits von den beliebtesten Systemen von Google wie AdWords und Google Play als primäre Informationsquelle verwendet. SQL ist nach unseren Berechnungen inzwischen zu einer gängigen Schnittstelle für die Datenanalyse geworden. Ein Netzwerkstapel, wie einer für Server, hat die Infrastruktur unten und Anwendungen oben, ähnlich wie bei einem Netzwerkstapel.

Klebecode ist jedoch anfällig für Ausfransen: Er muss in gutem Zustand gehalten werden. SQL ist eine universelle Schnittstelle, ähnlich wie IP. Auch menschliche Analysten untersuchen die Daten. Es ist auch lesbar, was ein wesentlicher Aspekt des Designs ist, da es ursprünglich so beabsichtigt war. Abgesehen von der Sprache ist es die Sprache, mit der die meisten von uns in der Gemeinschaft vertraut sind.

Beispielsweise wird eine Datenentität nicht partitioniert, wenn sie auf diese Weise gespeichert wird. Infolgedessen sind Lese- und Schreibvorgänge in NoSQL-Datenbanken in Bezug auf die Leistung schneller als in SQL-Datenbanken.

MongoDB ist eine Art NoSQL-Datenbank (auch bekannt als SQL), die Daten anders speichert als herkömmliche Datenbanken wie SQL. Basierend auf der Art des Datenmodells können NoSQL-Datenbanken verwendet werden, um eine Vielzahl von Datenbanken zu erstellen. Zu den Dokumenttypen gehören Schlüssel, breite Spalten und Diagramme sowie andere Typen.

In unserem Experiment ist beispielsweise die Schlüsselwertspeicherung in NoSQL im Allgemeinen schneller als SQL; NoSQL-Datenbanken unterstützen ACID-Transaktionen jedoch möglicherweise nicht vollständig, was zu Inkonsistenzen zwischen den Daten führen kann.

Es besteht kein Zweifel, dass NoSQL-Datenbanken nicht immer die beste Wahl sind, und sie sind nicht immer die beste Option. Darüber hinaus unterstützen die meisten NoSQL-Datenbanken keine Funktionen, die von relationalen Datenbanken nativ unterstützt werden. In Bezug auf Zuverlässigkeitsmerkmale sind Atomarität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit alle wichtig.

Ist SQL besser als Nosql?

Eine NoSQL-Bibliothek unterstützt keine Beziehungen zwischen Datentypen. NoSQL-Datenbanken können für einfache Abfragen verwendet werden, sind jedoch viel langsamer. Sie verwenden eine extrem hohe Transaktionsanwendung. SQL-Datenbanken sind eine bessere Wahl für schwere oder komplexe Transaktionen, da sie stabiler sind und die Datenintegrität gewährleisten.

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl einer Cloud-Datenbank, wie Ihre Daten beschaffen sind, wie Sie sie abfragen und welche Skalierbarkeitsanforderungen Sie haben. Die Wahl zwischen SQL- (Structured Query Language) und NoSQL-Datenbanken (Not only SQL) hängt weitgehend davon ab, welche Art von Datenbank Sie benötigen. Der dritte Teil unserer Reihe zu Big Data in der Cloud ist da. NoSQL-Datenbanken sind besser geeignet, um unstrukturierte Daten wie Artikel, Social-Media-Posts und andere Arten von Daten zu speichern. Daten können in Spalten, in Dokumenten, in Diagrammen oder in Schlüssel-Wert-Paaren gespeichert werden. NoSQL-Datenbanken wurden laut NoSQL-Datenbanken im Hinblick auf Flexibilität und Skalierbarkeit entwickelt. Ihre Datenbank wird mit dem Wachstum Ihres Unternehmens erweitert.

Der Umfang von NoSQL-Datenbanken ist unterschiedlich, daher müssen Sie darüber nachdenken, wie Ihre Daten in Zukunft wachsen werden. Immer mehr Menschen fordern die Integration der besten Eigenschaften beider Datenbanktypen. Ihnen steht eine breite Palette von Datenbankoptionen zur Verfügung, unabhängig davon, ob Sie sie vor Ort oder bei Bedarf ausführen möchten. Eine der wichtigsten Überlegungen bei der Auswahl einer NoSQL- oder NoSQL-Datenbank als primären Datenspeicher ist, ob Sie überhaupt eine NoSQL-Datenbank benötigen oder nicht. Im nächsten Beitrag werden wir uns zusätzliche Cloud-Datenspeicherkomponenten wie Data Warehouses und Data Lakes ansehen.

Wenn sich Daten nicht häufig ändern, sollten Sie in Erwägung ziehen, sie in einer SQL-Datenbank zu speichern. Dieses Programm ist gut gestaltet, zuverlässig und vollgepackt mit Funktionen. Wenn sich Daten hingegen häufig ändern, ist NoSQL möglicherweise die bessere Option. Eine NoSQL-Datenbank ist skalierbarer, da sie große Datenmengen verarbeiten kann und gleichzeitig ihre Verarbeitungsgeschwindigkeit konstant hält. Da sie über eine offene Architektur verfügen, können Sie außerdem neue Funktionen hinzufügen oder das Datenmodell aktualisieren, ohne die Datenbank zu beeinträchtigen. Es gibt viele verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, daher ist es wichtig zu verstehen, was jede einzelne skalierbarer macht. Während SQL möglicherweise die beste Lösung für den Beginn eines neuen Projekts ist, ist NoSQL möglicherweise die beste Option, wenn Sie Ihr Projekt vergrößern möchten.

SQL vs. Nosql: Was ist das Beste für Ihr Projekt?

SQL ist kein Ersatz für NoSQL, kann aber für bestimmte Aufgaben nützlich sein.

Warum wird SQL gegenüber Nosql bevorzugt?

Mit SQL-Datenbanken können Sie komplexe Abfragen für strukturierte Daten, z. B. Ad-hoc-Anfragen, schneller und effizienter als mit jeder anderen Datenbank durchführen. Der Mangel an Konsistenz zwischen den Produkten und die zunehmende Komplexität von Abfragen erfordern mehr Arbeit, um Daten aus NoSQL-Datenbanken zu extrahieren.

Wie können Sie beim Speichern von Informationen in einer NoSQL-Datenbank zwischen der Verwendung von NoSQL und SQL entscheiden und welche Informationen sollten in einer SQL-Datenbank gespeichert werden? Daten werden auf zwei Arten gespeichert: zuerst in der Cloud und dann in der physischen Welt. Obwohl sich viele Teams dafür entscheiden, beide zu verwenden, ist es immer noch möglich, einen über den anderen zu wählen. Die NoSQL-Engine wurde entwickelt, um horizontal zu skalieren und Cloud-Computing zu verwenden. Sie können die Skalierbarkeitsvorteile der Cloud maximieren, da sie skalierbar ist. NoSQL funktioniert gut mit agilen Entwicklungsteams, weil sie schnell und effizient sind. NoSQL erschwert das Finden von Lösungen für schwierige Probleme, da weniger Dokumentation vorhanden ist.

Da Sie mit einer großen Datenmenge umgehen müssen, ist NoSQL keine Option, wenn Sie viele Datentypen oder viele Datentypen verwenden. Wenn Sie sich nicht um Datenkonsistenz oder 100%ige Datenintegrität kümmern, sollten Sie stattdessen NoSQL verwenden. Sie können NoSQL verwenden, um Kosten zu verwalten, wenn sich Ihre Daten ändern. Es ist üblich, dass das eine oder das andere in derselben Anwendung verwendet wird, aber wann und wo sie sind. Engineering bei Integrant hatte eine hitzige Debatte darüber, ob JavaScript oder Java als Lösung für ein Middleware-Projekt verwendet werden sollte. In einer kurzen, aber effektiven Präsentation skizziert Integrant einige seiner wichtigsten Empfehlungen für die Zuweisung von Ressourcen in Softwareentwicklungsprojekten.

SQL-Datenbanken eignen sich hervorragend für mehrzeilige Transaktionen, da sie alle an einer Zeile vorgenommenen Änderungen nachverfolgen können. Eine NoSQL-Datenbank hingegen eignet sich besser für unstrukturierte Daten, da sie große Datenmengen verarbeiten kann, ohne viel Struktur zu benötigen. Daher sind diese Plattformen effizienter für Systeme, die große Datenmengen speichern, die nicht sauber in Tabellen organisiert sind.

SQL Vs Mongodb: Die Vor- und Nachteile

SQL-Datenbanken sind derzeit die gängigste Plattform für Organisationen, die strukturierte Daten speichern. Während MongoDB bei Unternehmen, die die Speicherung unstrukturierter Daten wie JSON benötigen, immer beliebter wird, ist es immer noch ein Nischenprodukt. Es gibt keine Unterstützung für erweiterte Analysen oder SQL-Datenbanken in MongoDB, und dies könnte in Zukunft zu einem Problem werden. Letztendlich wird erwartet, dass SQL-Datenbanken noch einige Zeit die beliebteste Technologie für Unternehmen bleiben werden.

Wird SQL durch Nosql ersetzt?

Es scheint, dass beide Datenbanken noch einige Zeit existieren werden, obwohl sie sich nicht gegenseitig ersetzen können. Eines der Hauptkriterien dafür, dass NoSQL-Datenbanken als Ersatz für SQL-Datenbanken in Betracht gezogen werden, ist die Fähigkeit, die Abfragegeschwindigkeit sowie die Datenkonsistenz zuverlässig aufrechtzuerhalten.

Wenn Sie mit SQL-Datenbanken vertraut sind, können Sie Ihre Karriere als Data Scientist, Data Analyst oder Software Engineer vorantreiben. Datenbank NoSQL ist als Datenbanktyp definiert, der Daten nicht in einem relationalen Format speichert. Abhängig von den Anforderungen unseres Unternehmens können wir eine von mehreren Arten von NoSQL-Datenbanken verwenden. NoSQL-Datenbanken sind in Bezug auf Speicher und Leistung sowohl extrem skalierbar als auch extrem lesbar. Es ist in der Datenbank nicht konsistent und daher für Systeme wie FinTech und MedTech ungeeignet. NoSQL-Datenbanken wie Apache Hive und Tigergraph lösen dieses Problem, indem sie SQL-Schnittstellen für die Abfrage von Daten in NoQL-Datenbanken bereitstellen . Wenn Beiträge nicht erzählt werden, werden sie ausgeblendet und niemand kann sie lesen. Wenn Sie der Meinung sind, dass ihre Beiträge belästigend oder beleidigend sind, können Sie sie gemäß dem Verhaltenskodex der DEV-Community melden.

Einer der Hauptvorteile von NoSQL-Datenbanken besteht darin, dass sie groß genug sind, um große Datenmengen zu verarbeiten, dass sie robust genug sind, um mit Änderungen der Datentypen umzugehen, dass sie einfach zu verwenden und zu verwalten sind und dass sie eine gute Leistung erbringen.
Zu den heute verwendeten NoSQL-Datenbanken gehören MongoDB, Cassandra und DynamoDB. Neben der Datenspeicherung, dem maschinellen Lernen und dem Datenabruf können diese Systeme für eine Vielzahl anderer Zwecke verwendet werden.
NoSQL-Datenbanken ermöglichen es Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen, Daten, Modellmetadaten, Funktionen und Parameter zu speichern. Dateningenieure können sie verwenden, um bereinigte Daten abzurufen und zu speichern.
Die NoSQL-Datenbank kann mit Datenänderungen umgehen und ist robust. Sie sind einfach zu verwenden und zu verwalten, was sie zu einer ausgezeichneten Wahl für alle macht, die nach einem einfachen Einstieg suchen. Ihre hohe Leistungsfähigkeit beruht zu einem großen Teil auf ihrer Geschwindigkeit.
Unternehmen wie Amazon, Google, Netflix und Facebook haben alle NoSQL-Datenbanken übernommen. Sie können in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, darunter Datenspeicherung, Datenabruf und maschinelles Lernen.

Wird SQL jemals verschwinden?

SQL wird in absehbarer Zeit nicht auslaufen, da es eine Reihe entscheidender Vorteile bietet: Es ist bei Data Scientists beliebt. Datenbanksoftware wie relationale Datenbanken und SQL wird von einigen der weltweit erfolgreichsten Technologieunternehmen eingesetzt. SQL wird von Fachleuten verwendet, die mit Daten arbeiten; Die Umschulung der Belegschaft für die Verwendung eines anderen Tools ist eine Herausforderung.

Ist SQL immer noch relevant für Nosql?

Ihre einzige Option ist möglicherweise die Verwendung von NoSQL. Während sich SQL-Datenbanken weiterentwickelt haben, haben NoSQL-Datenbanken ihren Platz eingenommen und bieten jetzt einige SQL-Vorteile . Beispielsweise können Datenbanken wie Oracle und SQL Server dynamisches JSON speichern sowie Abfragen darauf indizieren und filtern.

Ersetzt Mongodb SQL?

Wird MongoDB zum MySQL-Killer? Die primäre Rolle von SQL-Datenbanken in der Anwendungsentwicklung und -speicherung ist nach wie vor vorhanden. Obwohl MongoDB MySQL mit ziemlicher Sicherheit ersetzen wird, ist es möglich, dass sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datenbanken für denselben Zweck in einer einzigen Umgebung verwendet werden.

Nosql vs. SQL

In SQL wird eine Programmiersprache verwendet, um mit einer relationalen Datenbank zu interagieren. Eine logische Verknüpfung zwischen Zeilen und Tabellen wird aufgebaut, indem den Zeilen und Tabellen in einer relationalen Datenbank eine logische Reihenfolge zugewiesen wird. Auf NoSQL basierende Datenbankverwaltungssysteme (DBMS) haben nichts mit SQL zu tun und sind normalerweise nicht damit verbunden.

Die Grundlage aller Teilbereiche der Data Science sind Daten. Ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS) wird typischerweise verwendet, um Daten zu speichern. Um mit dem DBMS zu interagieren und zu kommunizieren, ist es notwendig, seine Sprache zu verwenden. SQL (Structured Query Language) ist die Programmiersprache, die für die Interaktion mit DBMSs verwendet wird. In den letzten Jahren gab es auch eine Bewegung, sich auch auf NoSQL-Datenbanken zu beziehen. In einer NoSQL-Datenbank werden Daten nicht in Tabellen oder Datensätzen gespeichert; Stattdessen werden Daten in Datenbanken gespeichert. Anstelle einer Datenhaltungsstruktur haben wir eine auf spezifische Anforderungen zugeschnittene erstellt und optimiert.

Es gibt vier Haupttypen von Datenbanken: spaltenorientierte, dokumentorientierte, Schlüssel-Wert-Paare und Diagrammdatenbanken. In Python ist MongoDB ein Beispiel für eine dokumentenorientierte Datenbank. Mit einer NoSQL-Datenbank können Sie in der Regel eine strukturiertere Datenstruktur erstellen. SQL-Datenbanken hingegen sind starrer und haben einen weniger flexiblen Datentyp. Mit SQL zu beginnen und sich bis zu NoSQL hochzuarbeiten, ist möglicherweise die beste Option für diejenigen, die neu in der Welt der Datenstrukturen sind. Es stehen mehrere Optionen zur Auswahl, und jede hat ihre eigenen Vor- und Nachteile. Treffen Sie Ihre Entscheidung also auf der Grundlage Ihrer Daten, Ihrer Anwendung und des Nutzens, den sie Ihnen bieten. Es besteht kein Zweifel, dass SQL vollständiger ist, aber ich kann nicht sagen, dass es besser ist als NoSQL oder wie es so gemacht wird, wie es ist. Sie werden feststellen, dass es die beste Entscheidung ist, auf Ihre Daten zu hören.

Das relationale Datenbank-Managementsystem (RDBMS) ist ein Softwaresystem, das Daten in Tabellen speichert. Tabellenorganisation bezieht sich auf den Prozess der Organisation von Daten auf eine bestimmte Weise. Eine Tabelle ist mit Zeilen gefüllt. Eine Tabelle kann eine oder mehrere Spalten in einer einzigen Spalte haben. Zusätzlich zu einem Tabellenkopf kann eine Tabelle mehrere Spalten haben. Die Anzahl der Indizes in einer Tabelle ist unbegrenzt. In SQL kann die SELECT-Anweisung verwendet werden, um Daten aus einer Tabelle abzurufen. Sie können Spalten in einer SELECT-Anweisung auswählen. Verwenden Sie zum Filtern von Daten die WHERE-Klausel. Sie können auch die SELECT-Anweisung verwenden, um eine Spalte zurückzugeben, die das Ergebnis einer Abfrage darstellt. Die Ergebnismenge enthält die Abfrageergebnisse. Sie können Daten aus Sammlungen in MongoDB mit der Funktion db.collection.find() abrufen. Wenn Sie die Funktion find() verwenden, können Sie Argumente oder einen einzelnen Referenzpunkt haben. Die Argumente werden verwendet, um den Namen der Sammlung und die Abfrage anzugeben, für die sie ausgeführt werden muss. Iteratoren werden mithilfe der Funktion find() an die Funktion find() zurückgegeben. Wenn eine Abfrage zurückgegeben wird, führt der Iterator eine erste Übereinstimmung durch. Um Daten aus einer Sammlung zu finden, fragen Sie die Datenbank mit der Funktion db.collection.findOne() ab. Der Funktion find()One können ein oder mehrere Argumente hinzugefügt werden. Wenn Sie die Funktion findOne verwenden, erhalten Sie das erste Dokument, das mit einer Suchanfrage übereinstimmt. Die Funktion db.collection.find() kann verwendet werden, um Daten aus einer Sammlung zu erhalten. Wenn Sie die Sammlung verwenden, können Sie auf die Datenbank zugreifen.

Ist Nosql sicherer als SQL?

SQL ist bei komplexen Abfragen stabiler als NoSQL, da es sich an ACID-Eigenschaften hält und Datenkonsistenz, Integrität und Redundanz sicherstellt.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Mit MongoDB und Azure DocumentDB werden NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und Azure immer beliebter, da sie mehr Flexibilität bei der Datenspeicherung ermöglichen. NoSQL-Datenbanken verwenden ein verteiltes Datenbankmodell, das mehr Speicherkapazität ermöglicht, und verlassen sich nicht wie SQL-Datenbanken auf Indizes, sondern auf Indizes, um den Datenabruf zu beschleunigen.
Durch diese Flexibilität können Anwendungen weiterarbeiten, solange einige Teile der Datenbank deaktiviert sind. Uber konnte eine Anwendung mit einer NoSQL-Datenbank erstellen, da die darin enthaltenen Daten in mehreren Knoten gespeichert waren und das Unternehmen ohne Unterbrechung weiter daran arbeiten konnte.
NoSQL-Datenbanken werden bei Unternehmen immer beliebter, weil sie flexibler und effizienter zum Speichern von Daten sind, weshalb sie bei Uber beliebt sind.

Oma Sql und Nosql erklären

SQL und NoSQL sind zwei verschiedene Arten von Datenbanken. SQL ist eine relationale Datenbank, was bedeutet, dass sie Daten in Tabellen speichert, die miteinander in Beziehung stehen. NoSQL ist eine nicht relationale Datenbank, was bedeutet, dass sie Daten in einem Format speichert, das nicht auf Tabellen basiert.

Verwendung von NoSQL- vs. SQL-Datenbanken: Was sind die Unterschiede? Dokumentorientierte, Schlüsselwert- oder graphbasierte NoSQL-Datenbanken können mit Datenmodellen erstellt werden, die keine Zeichenfolgenstruktur haben. MongoDB, HBase, Redis, Neo4j und CouchDB sind nur einige der NoSQL-Datenbanken. Das Verständnis der Unterschiede zwischen NoSQL und SQL hilft Ihnen bei der Entscheidung, welche Datenbank für Ihre Anwendung am besten geeignet ist. Ein wesentlicher Unterschied zwischen NoSQL und Redis besteht darin, dass NoSQL auf SQL basiert, während Redis auf Java basiert. Es funktioniert gut, ist skalierbar und flexibel. Dokumentorientierte, Schlüssel-Wert-Paare oder Graphstrukturen sind nur einige Beispiele für NoSQL-Datenbanken.

Das bedeutet, dass Sie nicht sofort (oder überhaupt) ein Schema für den Umgang mit gespeicherten Daten erstellen müssen. Wann sollte NoSQL im Gegensatz zu relevant verwendet werden? Die Unterscheidung zwischen SQL und anderen Datenbanktypen macht den Einsatz von SQL notwendig. Es ist ideal für Anwendungsfälle. Wenn es um unstrukturierte Datenspeicherung geht, verwendet NoSQL eine Vielzahl flexibler Schemas. Daher ist das Hinzufügen von Spalten relativ einfach und erfordert keine Änderungen an einer großen Tabelle. Da NoSQL-Systeme Daten knotenübergreifend speichern, führt ein Knotenausfall nicht zu Datenverlust oder Ausfallzeiten für Ihre Anwendung.

Wenn Sie dies tun, haben Sie mehr Flexibilität bei der Skalierung Ihres Projekts. Außerdem haben Sie aufgrund der fehlenden Konsistenz weniger Kontrolle über Daten und Konsistenz. In diesem Kurs lernen Sie NoSQL-Datenbanken und DaaS-Technologien (Data-as-a-Service) kennen. In diesem Kurs werden Sie die Schritte zum Installieren eines Texteditors, MAMP oder XAMPP (oder gleichwertig) und zum Erstellen einer MySql-Datenbank durchlaufen.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Da NoSQL-Datenbanken einige Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken haben, gewinnen sie an Popularität. NoSQL-Datenbanken sind beispielsweise anpassungsfähiger und skalierbarer und eignen sich daher ideal für große Datenmengen. Auch können die Daten damit schneller abgerufen und aktualisiert werden.

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind ein Datenbanktyp, der nicht das traditionelle relationale Datenbankmodell verwendet . Stattdessen verwendet es ein flexibleres, schemaloses Datenmodell, wodurch es skalierbarer und einfacher zu handhaben ist.

Dokumentendatenbanken können zusätzlich zu relationalen Datenbanken Daten speichern. Aufgrund ihrer Flexibilität, Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit sind sie ideal geeignet, um schnell auf die Anforderungen moderner Unternehmen zu reagieren. Zu den verfügbaren NoSQL-Datenbanken gehören Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit großen Spalten und Diagrammdatenbanken. In den nächsten zehn Jahren wird fast jedes Global-2000-Unternehmen NoSQL-Datenbanken einführen, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. In den oben vorgestellten fünf Trends gibt es fünf technische Herausforderungen, die für die meisten relationalen Datenbanken zu schwierig sind. Aufgrund ihres festen Datenmodells sind relationale Datenbanken ein großes Problem für die agile Entwicklung, da sie diese nicht sehr gut unterstützen. Das Anwendungsmodell definiert das Datenmodell mit NoSQL.

In NoSQL ist die Datenmodellierung nicht statisch. Eine dokumentenorientierte Datenbank wird normalerweise in JSON als Standardformat zum Speichern von Daten gespeichert. Durch diese Vorgehensweise müssen keine ORM-Frameworks mehr implementiert werden. N1QL (ausgesprochen Nickel) ist die neue SQL-Abfragesprache, die in Couchbase Server 4.0 enthalten ist. Es unterstützt auch Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und eine Vielzahl anderer Funktionen zusätzlich zu den standardmäßigen SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen. Es handelt sich um eine verteilte NoSQL-Datenbank, die mit einer Scale-out-Architektur entwickelt wurde und keinen einzelnen Fehlerpunkt aufweist, was sie zu einer äußerst effektiven Datenbank macht. Da immer mehr Kundeninteraktionen online über Web- und mobile Apps durchgeführt werden, wird die Verfügbarkeit dieser Plattformen zu einem immer größeren Problem.

Da NoSQL-Datenbanken installiert, konfiguriert und skaliert werden können, können sie für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden. Sie wurden entwickelt, um alle Ihre Daten zu speichern, zu lesen und zu schreiben. Darüber hinaus können sie in jeder Größenordnung bereitgestellt werden und sind in der Lage, Cluster unterschiedlicher Größe zu verwalten und zu überwachen. Infolgedessen benötigt eine verteilte NoSQL-Datenbank mit integrierter Replikation keine separate Software. Darüber hinaus ermöglichen Hardware-Router Anwendungen, die Daten sofort zu replizieren, unabhängig davon, ob die Datenbank einen Fehler erkennt oder nicht. Mit dem Aufkommen von Web-, Mobil- und IoT-Anwendungen überrascht es nicht mehr, dass NoSQL die Standard-Datenbanktechnologie ist .

LinkedIn konnte durch die Konzentration auf seine Graph-Datenbanken mit der Konkurrenz mithalten. Graphdatenbanken werden immer beliebter, weil sie isomorph sind und es ihnen ermöglichen, Algorithmen und Datenspeicher gemeinsam zu nutzen. Darüber hinaus bieten Graph-Datenbanken ein hohes Maß an Skalierbarkeit und sind hervorragende Kandidaten für die groß angelegte Datenverwaltung. LinkedIn ist ein beliebtes soziales Netzwerk für Fachleute. Es bietet eine Graph-Datenbank, die ideal ist, um Beziehungen innerhalb des Systems zu stärken. Die Graph-Datenbank verwendet eine NoSQL-Technologie, die von Cloud Computing, dem Web, Big Data und den Big Users entwickelt wurde. LinkedIn kann dies durch die Verwendung von RDBMS nutzen. Die Graph-Datenbank von LinkedIn hat es dem Unternehmen ermöglicht, wettbewerbsfähig zu bleiben.

Was ist ein Beispiel für ein Nosql?

Spaltenbasierte NoSQL-Datenbanken sind in Cassandra, HBase und Hypertable verfügbar.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Eine NoSQL-Datenbank erfreut sich in den letzten Jahren aufgrund ihrer zahlreichen Vorteile wie schnellerer Performance, größerer Skalierbarkeit und verbessertem Datenmanagement immer größerer Beliebtheit. Mit diesen Vorteilen sind NoSQL-Datenbanken zu einer beliebten Wahl für eine Vielzahl von Anwendungen geworden, einschließlich mobiler Apps und Unternehmenssysteme.
Entwickler verwenden NoSQL-Datenbanken, um die Anforderungen an die Datenspeicherung zu verringern und die Antwortzeiten von Apps zu beschleunigen. Mobile Apps sind besonders gute Kandidaten für NoSQL-Datenbanken, da sie die Anforderungen an die Datenspeicherung reduzieren können. Die Möglichkeit, Daten in NoSQL-Datenbanken abzufragen und zu speichern, macht sie attraktiver für Entwickler, die benutzerdefinierte Lösungen erstellen können.
Das Marriott-Reservierungssystem ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie NoSQL zur Verbesserung des Datenmanagements verwendet werden kann. Hotels auf der ganzen Welt nutzen dieses Reservierungssystem, um Zimmer zu buchen. Gannett erstellte eine NoSQL-Datenbank namens Presto, um das System aufzubauen. Mit dem Reservierungsverwaltungssystem von Marriott Presto können weitere Informationen einfach verwaltet und die Reaktionszeiten für Kunden verbessert werden.
Mobile Anwendungen setzen zunehmend auf NoSQL-Datenbanken.
Das Reservierungssystem von Marriott verwendet eine von Gannett entwickelte NoSQL-Datenbank, um Reservierungen besser zu verwalten und die Reaktionszeiten für Kunden zu verbessern.