Die Debatte zwischen SQL und NoSQL-Datenbank: Vor- und Nachteile

Die Debatte zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken dauert seit Jahren an, ohne einen klaren Gewinner. Jede hat ihre eigenen Stärken und Schwächen, und die Entscheidung, welche verwendet wird, hängt von den spezifischen Anforderungen des Projekts ab. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf beide Seiten des Arguments und versuchen festzustellen, wann es angebracht ist, die einzelnen Datenbanktypen zu verwenden.

Max Schireson, der CEO von MongoDB, sprach kürzlich darüber, wie relationale Datenbanken funktionieren. SQL-Systeme wurden entwickelt, um sowohl großvolumige Analyse-Workloads als auch Hochleistungs-Transaktionsverarbeitungs-Workloads zu bewältigen. Das relationale Modell hat nichts mit Hochverfügbarkeit, Fehlertoleranz, Cloud-Freundlichkeit oder der Fähigkeit, gleichzeitige Benutzer zu skalieren, zu tun. Systeme mit Wurzeln in den Sozialwissenschaften sind ausgereifter. Sowohl SQL-Tools als auch ACID-Programmiermodelle sind verfügbar. An einer grundsätzlich fehlerhaften Architekturentscheidung für ein System führt kein Weg vorbei.

Ich nutze Big Data, um Probleme zu lösen. NoSQL eignet sich am besten für Big-Data-Anwendungen , da es viele Daten schnell verarbeiten kann.

SQL und RDBMS können nur einen kleinen Teil unstrukturierter Daten speichern; NoSQL kann die überwiegende Mehrheit verarbeiten. Das Hauptunterscheidungsmerkmal von NoSQL-Datenbanken ist ihre Betonung von ACID (Atomizität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit).

Ein NoSQL-System ist ein System von Lösungen, die speziell für bestimmte technische Anforderungen entwickelt wurden. Anfang des 20. Jahrhunderts wurde ein NoSQL-System entwickelt, das entwickelt wurde, um einen hohen Durchsatz, eine fehlertolerante, horizontal skalierbare, einfache Datenspeicherung und -abfrage mit sehr geringer zusätzlicher Datenverarbeitungskapazität zu unterstützen.

Eine NoSQL-Datenbank ist horizontal skalierbar. Durch das Shauling Ihrer NoSQL-Datenbank können Sie mehr Datenverkehr bewältigen und gleichzeitig mehr Server hinzufügen. NoSQL-Datenbanken sind die beste Wahl für große und sich häufig ändernde Datensätze, da sie horizontal statt vertikal skaliert werden können.

Wann würden Sie sich für eine Nosql-Datenbank entscheiden?

Es gibt viele Gründe, warum Sie sich für eine NoSQL-Datenbank entscheiden sollten. Benötigen Sie beispielsweise eine Datenbank, die sehr schnell ein großes Datenvolumen verarbeiten kann, kann eine NoSQL-Datenbank eine gute Wahl sein. Wenn Sie eine Datenbank benötigen, die hochgradig skalierbar ist und sich bei wachsenden Anforderungen problemlos erweitern lässt, ist möglicherweise auch eine NoSQL-Datenbank eine gute Wahl.

Die relationale Datenbank war lange Zeit die am weitesten verbreitete Methode der Datenspeicherung. Dies könnte die Zeit für einen neuen Datenbanktyp sein, nämlich eine nicht-relationale Datenbank. Die unstrukturierte Natur dieses Datenbanktyps unterscheidet sich erheblich von der einer relationalen Datenbank. Eine Datenbank ist die vielseitigste Form der Datenspeicherung, da sie eine Vielzahl von Daten speichern kann. Nicht-relationale Datenbanken ermöglichen es Entwicklern, schnell Datenbanksysteme zu erstellen. Das CAP-Theorem (Consistency, Availability, and Tolerance Partition) ist der Schlüssel zu deren Verständnis. SQL-Dialekte sind in einer Vielzahl von Sprachen zu finden, aber alle verwenden Standard-Syntax und -Grammatik.

Die NoSQL-Datenbankarchitektur verwendet ein dynamisches Schema, mit dem wir Alternativen dazu präsentieren können. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, spaltenorientierte Datenbanken und Graphdatenbanken sind alles Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Es basiert auf dem Programmiermodell des CAP-Theorems. SQL-Datenbanken hingegen haben die Eigenschaften einer ACID-Datenbank. Für Anfänger gibt es viele Anleitungen im Internet.

Die Nutzung von NoSQL-Datenbanken hat viele Vor- und Nachteile. Wenn Sie ein flexibles Datenmodell wünschen, auf das Entwickler schnell zugreifen können, ist eine NoSQL-Datenbank möglicherweise eine hervorragende Lösung. Wenn Sie jedoch eine zuverlässige und stabile Datenbank benötigen, sind SQL-Datenbanken möglicherweise die bessere Option.

Warum sollten Sie eine Nosql-Datenbank verwenden?

Daten in NoSQL-Datenbanken werden in einfacheren, einfacheren Strukturen gespeichert, die einfacher zu verstehen sind als die Art von Datenmodellen, die in SQL-Datenbanken verwendet werden. Abgesehen von NoSQL-Datenbanken haben Entwickler häufig direkten Zugriff auf die Datenstruktur.

Warum sollten Sie Nosql gegenüber Sql wählen?

Es gibt viele Gründe, eine NoSQL-Datenbank einer herkömmlichen SQL-Datenbank vorzuziehen. NoSQL-Datenbanken sind oft skalierbarer als SQL-Datenbanken, da sie für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt sind. NoSQL-Datenbanken sind auch oft flexibler als SQL-Datenbanken, da sie kein Schema erfordern, das im Voraus definiert werden muss. Das bedeutet, dass NoSQL-Datenbanken einfach aktualisiert werden können, um neue Datentypen oder Änderungen in der Datenstruktur aufzunehmen.

Es ist wichtig zu überlegen, wie Ihre Daten in einer Cloud-Datenbank aussehen, wie Sie sie abfragen und wie Sie sie skalieren. SQL (Structured Query Language) oder NoSQL (nicht nur SQL) Datenbanken sind die am häufigsten verwendeten Datenbanktypen für die Datenanalyse. In diesem dritten Teil unserer Big Data in the Cloud-Reihe werden wir uns ansehen, was Cloud-basierte Big Data sind. Eine NoSQL-Datenbank ist weitaus effektiver als eine herkömmliche Datenbank, um große Datenmengen wie Beiträge in sozialen Medien, Artikelinhalte und andere Arten von unstrukturierten Daten zu speichern. Die Daten können als Spaltenspeicher, als dokumentorientierter Datensatz, als graphbasierter Datensatz oder als Schlüssel-Wert-Paar gespeichert werden. NoSQL-Datenbanken wurden so konzipiert, dass sie anpassungsfähig und skalierbar sind. Ihre Datenbank wächst mit Ihrem Unternehmen, wenn es wächst.

Da NoSQL-Datenbanken anders skalieren als NoSQL-Datenbanken, müssen Sie darüber nachdenken, wie Ihr Datensatz in Zukunft wachsen wird. Das Ziel der Kombination der besten Eigenschaften beider Arten von Datenbanken besteht darin, sie nützlicher zu machen. Es gibt keine Einschränkungen hinsichtlich der Datenbank, die Sie verwenden können, unabhängig davon, ob Sie eine lokale oder eine Cloud-basierte Datenbank verwenden. Eine der wichtigsten Entscheidungen, die Sie treffen müssen, ist, ob Sie eine NoSQL- oder eine NoSQL-Datenbank als primäre Datenspeicherplattform verwenden möchten oder nicht. In unserem nächsten Beitrag betrachten wir Data Warehouses und Data Lakes als zusätzliche Cloud-Datenspeicherkomponenten.

SQL ist ein Datenbankverwaltungssystem, das ACID-Transaktionen für Clients bereitstellt. Dadurch bleiben die Daten immer konstant und Aktualisierungen werden immer auf den vorherigen Stand zurückgeführt. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten immer genau und zuverlässig sind. Infolgedessen sind NoSQL-Datenbanken weniger konsistent. Sie können ACID-Eigenschaften nicht garantieren, was zu Dateninkonsistenzen und Ungenauigkeiten führen kann.
Wenn Ihre Anwendung Flexibilität in Bezug auf ihre Laufzeitfähigkeiten erfordert, sollte NoSQL vermieden werden. Wenn Sie sich nur um Datenkonsistenz und -genauigkeit kümmern möchten, sind SQL-Datenbanken eine bessere Option.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Eine NoSQL-Datenbank bietet gegenüber einer relationalen Datenbank eine Reihe von Vorteilen. Die Flexibilität von NoSQL-Datenbanken sowie Skalierbarkeit, Abfragegeschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit machen sie ideal für Data Scientists. NoSQL-Datenbanken haben typischerweise sehr flexible Schemas. Bei der Datenabfrage sind NoSQL-Datenbanken in der Regel schneller als SQL-Datenbanken. Da SQL-Datenbanken erheblich mehr kosten können als NoSQL-Datenbanken, sind sie in der Regel kostengünstiger zu warten. NoSQL-Datenbanken werden häufiger für stark transaktionsbasierte Anwendungen zusätzlich zu stark transaktionsbasierten Anwendungen verwendet.

Was sind die Vor- und Nachteile von Nosql?

Nosql-Datenbanken sind oft schneller und skalierbarer als relationale Datenbanken. Sie sind im Allgemeinen auch einfacher einzurichten und erfordern weniger Wartung. Nosql-Datenbanken können jedoch schwieriger abzufragen und weniger zuverlässig sein.

Die rationale Datenbank ist seit langem die am weitesten verbreitete Datenbankverwaltungsmethode. Das bevorzugte Datenbankverwaltungslösungsmodell, Cloud-Datenbanken, wird jedoch immer beliebter. Obwohl NoSQL-Datenbanken zu den vielversprechendsten Datenbanktechnologien zu gehören scheinen, gibt es noch andere Faktoren zu berücksichtigen, bevor man sich für eine entscheidet. Daten können in NoSQL-Datenbanken ohne vordefiniertes Schema gespeichert und abgerufen werden, und die Workloads können an Ihre spezifischen Anforderungen angepasst werden. Die Software ist ideal für den Einsatz in Big Data, Internet of Things (IoT) und anderen Echtzeit-Analyseanwendungen. Die Datenbankwartung bei NoSQL-Datenbanken ist nicht so intensiv wie bei herkömmlichen Datenbanken. Es kann schwieriger sein, ein NoSQL-Problem zu lösen, wenn Sie keine NoSQL-Datenbank haben.

Tatsächlich ist NoSQL so konzipiert, dass es autark ist. Wenn Sie Flexibilität bei der Informationsspeicherung, aber keine Codeänderungen benötigen, ist NoSQL eine gute Option. Herkömmliche SQL-Systeme sollten im Vergleich zu neueren Toolsets eine bessere Leistung erbringen.

Im Allgemeinen halten Unternehmen, die sich auf die schnelle Verarbeitung und Analyse großer Mengen unterschiedlicher und unstrukturierter Daten wie Big Data konzentrieren, NoSQL für die bessere Wahl. NoSQL-Datenbanken haben wie relationale Datenbanken kein festes Schemamodell. Dadurch können NoSQL-Datenbanken auf die spezifischen Anforderungen von Unternehmen zugeschnitten werden, was neue Möglichkeiten der Datenspeicherung eröffnet. In puncto Geschwindigkeit schneidet NoSQL besser ab als SQL, insbesondere in Bezug auf die Speicherung von Schlüsselwerten. Trotzdem unterstützen NoSQL-Datenbanken ACID-Transaktionen möglicherweise nicht vollständig, was zu inkonsistenten Daten führen kann. Daher ist dies normalerweise ein untergeordnetes Problem, da die meisten NoSQL-Datenbanken eine große Anzahl von Datenvariationen verarbeiten können. NoSQL ist eine großartige Wahl für Unternehmen, die sich stark auf die schnelle Datenverarbeitung und Analyse großer Mengen unterschiedlicher und unstrukturierter Daten, auch bekannt als Big Data, konzentrieren. Zu den Vorteilen dieser Technologie gehören erhöhte Flexibilität, Geschwindigkeit und Stabilität gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken .

Nosql-Datenbanken vs. Traditionelle relationale Datenbanken

Die Vorteile von NoSQL-Datenbanken gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken sind zahlreich. Sie sind einfacher zu verwenden und zu konfigurieren, skalierbarer und weniger wartungsanfällig. Sie eignen sich auch besser für hochtransaktionale Anwendungen. Sie sind keine guten Kandidaten zum Speichern hierarchischer Datenstrukturen.

Vorteile von Nosql

Nosql-Datenbanken haben viele Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken. Sie sind oft einfacher zu skalieren und flexibler in Bezug auf das Datenschema. Nosql-Datenbanken können auch schneller und effizienter in Bezug auf das Speichern und Abrufen von Daten sein.

Das NoSQL-Datenbankverwaltungssystem verwaltet verschiedene Datenmodelle wie Dokumente, Diagramme und Schlüsselwerte, da es in einer Vielzahl von Formaten arbeitet. NoSQL-Datenbanken haben ebenso wie andere Technologien mehrere Vor- und Nachteile. In Bezug auf die Speicherkapazität ist die Fähigkeit, große Datenmengen zu speichern, der wichtigste Vorteil einer NoSQL-Datenbank. Der Begriff NoSQL bezieht sich auf mehr als nur SQL. Eine NoSQL-Datenbank kann verwendet werden, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu speichern. Eine NoSQL-Datenbank kann auch Daten speichern und wiederherstellen, ohne dass Benutzer ihre eigenen Schemata erstellen müssen. Es ist äußerst fähig, die Datenbank über mehrere geografische Regionen zu verteilen.

Ein Nachteil von NoSQL-Datenbanken besteht darin, dass Benutzer Daten sichern müssen. NoSQL-Datenbanken sind heute beliebt. Jedes System verwendet eine bestimmte Art von Datenmodell, um sich von den anderen zu unterscheiden. Die drei besten NoSQL-Datenbanken, die organisierte Daten als Knoten speichern, haben Diagrammdaten. Dokumentendatenbanken werden nicht nur als Dokumentenspeicher, sondern auch als Datenbankoperationen bezeichnet. DynamoDB, Aerospike, Redis und Riak sind einige der wichtigsten Key-Value-Datenbanken.

Durch das Hinzufügen neuer Knoten zu NoSQL-Datenbanken können sie skalieren, um größere Datenmengen zu verarbeiten.
Eine NoSQL-Datenbank kann über mehrere Knoten hinweg repliziert werden, um die Datenkonsistenz zu wahren.
Eine NoSQL-Datenbank kann so konfiguriert werden, dass sie Daten in einer Vielzahl von Formaten speichert, darunter Schlüsselwertspeicher, Dokumente, Diagramme und Spalten.

Vor- und Nachteile der Verwendung einer Nosql-Datenbank

Basierend auf den Texten haben nosql-Datenbanken die folgenden Vor- und Nachteile.
Nosql-Datenbanken sind aufgrund ihrer Skalierbarkeit, Einfachheit, des codefreien Betriebs und der einfachen Wartung am beliebtesten. Obwohl nosql-Datenbanken möglicherweise nicht mit SQL-Anweisungen kompatibel sind, bieten sie möglicherweise eine kompliziertere Unterstützung für Arbeitsabfrageprobleme und sind möglicherweise nicht standardisiert.

Nosql-Beispiel

NoSQL ist eine breite Klasse von Datenbankverwaltungssystemen, die sich von herkömmlichen, relationalen Datenbankverwaltungssystemen darin unterscheiden, wie sie Daten speichern und abfragen. NoSQL-Datenbanken werden häufig verwendet, wenn die zu speichernden Daten zu groß oder zu komplex für eine relationale Datenbank sind oder wenn auf die Daten schnell zugegriffen werden muss.

NoSQL-Datenbanken enthalten wie relationale Datenbanken keine Tabellen und verarbeiten Daten auf nicht tabellarische Weise. Eine NoSQL-Datenbank zeichnet sich durch einfaches Design, nahtlose horizontale Skalierbarkeit und granulare Verfügbarkeitskontrolle aus. Das NoSQL-Framework hat eine Reihe von Vorteilen, aber auch eine Reihe von Nachteilen. Eine herkömmliche Datenbank ist eine bessere Option für Anwendungen wie das Transaktionsmanagement. Obwohl relationale Datenbanken immer noch für eine Vielzahl von Geschäftszwecken verwendet werden, sind NoSQL-Datenbanken auf dem Vormarsch. Noql-Datenbanken werden derzeit von Unternehmen in allen Branchen verwendet, um Echtzeit-Cloud-, Web- und Big-Data-Anwendungen zu handhaben. Es ist möglich, eine serverlose Peer-to-Peer-Architektur mit konsistenten Eigenschaften zwischen allen Knoten in NoSQL-Lösungen zu erstellen.

Wir haben die Leistung verbessert, was hervorragende Lese- und Schreibgeschwindigkeiten sowie eine kontinuierliche Verfügbarkeit ermöglicht. Es gibt fünf Arten von NoSQL-Datenbanken: primär, sekundär, tertiär und tertiär. Es gibt keinen idealen Datenbanktyp ; Unternehmen müssen sie basierend auf ihren Geschäftsanforderungen auswählen. Ein Schlüssel-Wert-Paar in NoSQL funktioniert, indem es einen eindeutigen Schlüssel erstellt und ihm einen Zeiger auf ein bestimmtes Datenelement zuweist. DynamoDB, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB und Oracle BDB sind einige der verfügbaren NoSQL-Tools. Spaltenbasierte NoSQL-Datenbanken basieren auf dem Konzept der unabhängigen Behandlung jeder Spalte. Die meisten Anwendungen dieser Datenbanken konzentrieren sich auf Business Intelligence, Data Warehouses, Bibliothekskartenkataloge und Customer Relationship Management (CRM).

Eine NoSQL-Datenbank besteht aus einer Reihe verschiedener Arten von Datenbanken und verwendet ein Graphenmodell. Während der Speicherung werden Knoten verwendet, um Beziehungen zwischen Entitäten zu speichern, wobei Kanten für Beziehungen verwendet werden. Da die Daten in diesem Fall bereits vorhanden sind, ist das Herstellen von Beziehungen so einfach wie 1-2-3. Anwendungen wie soziale Netzwerke und räumliche Analysen sind in der Regel die häufigsten Anwendungsfälle für diese Art von Datenbank. Dokumentorientiert MongoDB verwendet dynamische Schemas zum Speichern von Dokumenten. Es ist eine NoSQL-Datenbank. Dokumentspeicher werden im JSON-Format mit JavaScript als Engine gespeichert, und die Lösung kombiniert mehrere Dokumente zu einem Dokument, indem sie das Datenaustauschformat verwendet.

In Oracle NoSQL Database werden Schlüsselwert- und JSON-Tabellendatenmodelle unterstützt und ist sowohl lokal als auch in der Cloud verfügbar. InfiniteGraph ist eine Datenbank, die extrem detaillierte Diagramme von Datenmodellen bereitstellt. Diese Cloud-basierte Plattform bietet Skalierbarkeit, plattformübergreifende Unterstützung und ist Cloud-betrieben, um Transaktionen mit hohem Volumen zu verarbeiten. Es kann komplexe graphen- und wertbasierte Abfragen mit seiner 'DO'-Abfragesprache handhaben. Diese Lösung wird am häufigsten in Branchen wie Gesundheitswesen, Telekommunikation, Cybersicherheit, Finanzen, Fertigung und Netzwerken eingesetzt.

SQL vs. Nosql

SQL-Datenbanken sind relationale Datenbanken, die Daten in tabellarischer Form speichern. Sie sind einfach zu verwenden und zu warten, aber für die Handhabung großer Datenmengen sind sie nicht gut geeignet. NoSQL-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken, die Daten auf verschiedene Weise speichern. Sie eignen sich besser für den Umgang mit großen Datenmengen, sind jedoch schwieriger zu verwenden und zu warten.

Daten sind das Herzstück aller Bereiche der Datenwissenschaft. Typischerweise müssen Sie Daten in einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) speichern. Um mit DBMS zu interagieren und zu kommunizieren, müssen Sie ihre Sprache verwenden. SQL (Structured Query Language) ist die Programmiersprache, die für die Interaktion mit DBMSs verwendet wird. Ein weiterer Begriff, der in den letzten Jahren aufgetaucht ist, ist „nosql database“. Datenbank NoSQL -Datenbanken speichern im Gegensatz zu relationalen Datenbanken keine Daten in Tabellen oder Datensätzen. Die Struktur der Datenspeicherung ist auf spezifische Anforderungen zugeschnitten.

In der dokumentenorientierten Welt sind vier Typen üblich: Spalten, dokumentenorientierte Schlüssel-Wert-Paare und Diagrammdatenbanken. Dokumentorientierte Datenbanken wie MongoDB sind Beispiele für Programmiersprachen wie Python. NoSQL-Datenbanken geben Ihnen im Wesentlichen mehr Kontrolle über die Struktur Ihrer Daten. SQL-Datenbanken hingegen sind starrer und haben einen weniger flexiblen Datentyp. Wenn Sie zum ersten Mal SQL oder NoSQL lernen möchten, ist es möglicherweise eine gute Idee, zuerst mit SQL zu beginnen. Die Auswahl ist nicht so einfach wie die Entscheidung, welche die bessere Option ist, basierend auf Ihren Daten, Ihrer Anwendung und wie sie den Entwicklungsprozess unterstützt. SQL ist für mich nicht die beste oder sicherste Programmiersprache. Hören Sie sich Ihre Daten an und treffen Sie die bestmögliche Entscheidung.

MongoDB ist eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die eine skalierbare und leistungsstarke NoSQL-Datenbank für ihre Webanwendungen benötigen. Organisationen, die große Datenmengen benötigen, können von der Fähigkeit von MongoDB profitieren, eine breite Palette von Datentypen zu verarbeiten, und von der Fähigkeit, schnell zu skalieren. Obwohl MySQL bei vielen Unternehmen immer noch eine beliebte Wahl ist, entwickelt sich MongoDB schnell zur NoSQL-Datenbank der Wahl für Unternehmen jeder Größe. Wenn Sie eine schnelle, stabile und skalierbare NoSQL-Datenbank wünschen, ist MongoDB die richtige Datenbank.

Wann verwenden Sie Nosql vs. SQL-Beispiel?

SQL vs. NoSQL vs. nosql: besser geeignet für stark transaktionsbasierte Anwendungen Es ist möglich, NoSQL für viele transaktionale Zwecke zu verwenden. Trotzdem ist es nicht die beste Wahl. Diese Art der hierarchischen Datenspeicherung ist mit der Software nicht kompatibel. Dieses Gerät kann hierarchische Daten speichern und zum Speichern großer Datensätze (z. B. Big Data) verwendet werden. 14 Zeilen werden am 25. Oktober 2022 hinzugefügt.

Ist Amazon ein Nosql oder SQL?

SQL wird in all diesen Tools verwendet, ist jedoch die am häufigsten verwendete Datenbanksprache in relationalen Datenbanken. Verwenden Sie zum Ausführen von Ad-hoc-Aufgaben DynamoDB und die AWS Management Console sowie die AWS CLI oder NoSQL WorkBench .

Nosql steht für

Was ist eine NoSQL-Datenbank? Anstelle von Zeilen und Spalten werden in NoSQL-Datenbanken JSON-Dokumente verwendet, während relationale Datenbanken Daten in Spalten und Zeilen speichern. Um es klar zu sagen: NoSQL bedeutet „nicht nur SQL“, nicht „überhaupt kein SQL“.

NoSQL-Datenbanken können Daten in einem alternativen Format als relationale Datenbanken speichern. Zu den Dokumenttypen gehören Schlüssel und Werte, Breitspaltentypen und Diagrammtypen. Die Speicherkosten sind in den letzten Jahren stark gesunken, wodurch NoSQL-Datenbanken erschwinglicher werden. Es ermöglicht Entwicklern, eine große Menge unstrukturierter Daten zu speichern, was ihnen viel Flexibilität gibt. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertdatenbanken, Wide Column Stores und Graphdatenbanken sind nur einige der Funktionen, die NoSQL-Datenbanken bieten. Aufgrund dieser Funktion müssen keine Daten zusammengeführt werden. Es stehen Anwendungsfälle zur Verfügung, die von sehr kritisch (z. B. Finanzdaten) bis hin zu unterhaltsameren und einfallsreicheren (z. B. Speichern von IoT-Messwerten aus einer intelligenten Katzentoilette) reichen.

In diesem Tutorial gehen wir darauf ein, wann und wie Sie eine NoSQL-Datenbank auswählen sollten. Wir werden im Rahmen der Diskussion auch einige häufige Missverständnisse über NoSQL-Datenbanken untersuchen. Laut der Datenbank-Engine DB-Engines ist MongoDB die beliebteste nicht-relationale Datenbank der Welt. Sie können auf eine MongoDB-Datenbank zugreifen, ohne etwas auf Ihrem Computer zu installieren, indem Sie diesem Tutorial folgen. Ein Cluster ist eine Sammlung von MongoDB-Datenbanken, die Sie zum Speichern Ihrer Daten verwenden können. Sobald Atlas installiert ist, können Sie mit dem Speichern von Daten beginnen. Sie haben drei Optionen zum Erstellen einer Datenbank: Atlas Data Explorer, MongoDB Shell und MongoDB Compass, die Sie in Ihrer bevorzugten Programmiersprache verwenden können.

Die Beispieldatensätze von Atlas werden als Beispiel importiert. Eine NoSQL-Datenbank bietet eine Reihe von Vorteilen gegenüber anderen Datenbanken, darunter flexible Datenmodelle, horizontale Skalierung, blitzschnelle Abfragen und Benutzerfreundlichkeit. Mit dem Daten-Explorer können Sie neue Dokumente einfügen, vorhandene Dokumente bearbeiten und Dokumente löschen. Das Aggregation Framework ist ein sehr leistungsfähiges Tool zur Analyse Ihrer Daten. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, in Atlas und Atlas Data Lake gespeicherte Daten zu visualisieren, aber Diagramme sind am bequemsten.

JSON-Datenbanken sind kostengünstiger zu verwenden, wenn es um Schemaänderungen geht, da sie flexibler sind. Besonders gilt die Tatsache, dass Zeilen-Spalten-Datenbanken häufig unflexibel und zeitaufwändig zu ändern sind. Unternehmen wie Amazon, Google, Netflix und Facebook verwenden häufig NoSQL-Datenbanken, da sie über große Datensätze verfügen, die von herkömmlichen Datenbanken nicht verarbeitet werden können.

Nosql-Datenbanken: Die neue Welle der Datenspeicherung

In nosql-Datenbanken werden Daten in einer Vielzahl von Formaten gespeichert, was immer häufiger vorkommt. Da sie zum Speichern und Abrufen von Daten auf SQL-Engines angewiesen sind, werden diese Datenbanken manchmal als Nicht-SQL-Datenbanken bezeichnet.

Nosql-Abfrage

NoSQL-Datenbanken sind schemalos, was bedeutet, dass Sie die Struktur Ihrer Daten nicht definieren müssen, bevor Sie mit dem Hinzufügen von Daten beginnen können. Dies erleichtert den Einstieg in eine NoSQL-Datenbank und ermöglicht es auch, Ihr Datenmodell mit dem Wachstum Ihrer Anwendung weiterzuentwickeln. NoSQL-Datenbanken sind im Allgemeinen auch skalierbarer als relationale Datenbanken, da sie auf mehrere Server verteilt werden können.

Bis vor kurzem waren Abfrage- und Datenmodelle eng miteinander verbunden. Dadurch sind wir jetzt in der Lage, Datenbanksysteme zu erstellen, die die Entwicklerproduktivität priorisieren und gleichzeitig die Abfragemethode vom Datenmodell abstrahieren. SABRE, eine Zusammenarbeit zwischen IBM und American Airlines, war die weltweit erste kommerzielle Datenbank und half bei der Rationalisierung des Flugticketverkaufs. NoSQL-Datenbanken wurden in den letzten Jahren auf Skalierbarkeit, Betriebszeit, Redundanz, Flexibilität und Flexibilität optimiert, was dazu geführt hat, dass sie weniger benutzerfreundlich sind. Mapreduce ist auch eine Option für NoSQL-Plattformen wie MongoDB, Riak und CouchDB; Es unterscheidet sich jedoch von SQL dadurch, dass es deklarative Ad-hoc-Abfragen anstelle vollständig deklarativer Abfragen verwendet. Wenn Ihr Datenbanksystem einfach skalierbar ist, haben Abfragen keine Priorität. XQuery und Jsoniq sind Versuche, eine Abfragesprache für die Arbeit mit hierarchischen Dokumenten in Dokumentendatenbanken zu erstellen.

MarkLogic, eine XML-Dokumentdatenbank, verwendet XQuery, während ArrangoDB eine Obermenge verwendet, die auf das Datenmodell abgestimmt ist. Beide Sprachen sind eng mit den auf der Festplatte gespeicherten Daten verwandt, und beide wurden kommerziell verwendet. Es gibt zwei verwandte Abfragesprachen, die in Dokumentdatenbanken verwendet werden können. Aufgrund ihrer SQL-ähnlichen Natur ist N1QL (oder Non-First-Form Query Language) von Couchbase eine fantastische Wahl für SQL-Enthusiasten. Obwohl wir keine Beziehungen haben, erstellen und speichern wir Dokumente, die voneinander abhängig sind. Sowohl Couchbase als auch Cassandra haben viel Zeit und Ressourcen in ihre Indizierung und Abfrageanalyse investiert, um Daten auf abstrakte Weise abzufragen.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Eine NoSQL-Datenbank, eine neuere Datenbanktechnologie, kann verwendet werden, um einige Probleme im Zusammenhang mit SQL-Datenbanken zu lösen. Da NoSQL-Datenbanken keine relationalen Datenbanken sind, kann nicht einfach auf Daten zugegriffen werden. NoSQL-Datenbanken hingegen sind benutzerfreundlicher, da sie Daten auf organisierte Weise speichern. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken schneller und effizienter bei der Verarbeitung von Abfragen als SQL-Datenbanken, was sie zu einer ausgezeichneten Wahl für Daten macht, die nicht immer strukturiert sind.

Nosql-Datenbank

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die nicht das traditionelle tabellenbasierte Schema einer relationalen Datenbank verwendet. NoSQL-Datenbanken werden häufig für Big Data und Echtzeit-Webanwendungen verwendet.

Statt relationaler Datenbanken speichern NoSQL-Datenbanken Daten in Dokumenten. Sie sind so konzipiert, dass sie auf die Anforderungen des heutigen Geschäftsdatenmanagements reagieren und gleichzeitig flexibel, skalierbar und in der Lage sind, schnell und effektiv zu reagieren. Eine NoSQL-Datenbank kann verwendet werden, um Dokumente in einer reinen Dokumentendatenbank, einem Schlüsselwertspeicher in einer Datenbank mit breiten Spalten oder einer Diagrammdatenbank zu speichern. Global-2000-Unternehmen setzen NoSQL-Datenbanken schnell ein, um geschäftskritische Anwendungen zu betreiben, und die Verwendung dieser Datenbanken nimmt zu. Schuld daran sind fünf Trends: Sie schaffen technische Herausforderungen, die für die meisten relationalen Datenbanken zu schwierig sind. Das feste Datenmodell relationaler Datenbanken macht sie ungeeignet für die agile Entwicklung, was ein großes Problem darstellt. Die Datenmodelle von MongoLab werden durch Anwendungsmodelle erstellt.

Bei NoSQL müssen Modellierungsdaten nicht statisch sein. JSON ist ein beliebtes Format zum Speichern von Daten in einer dokumentenorientierten Datenbank. ORM-Frameworks, die häufig Ressourcen verbrauchen, werden durch diesen Ansatz eliminiert. N1QL (ausgesprochen Nickel), eine leistungsstarke Abfragesprache, die es ermöglicht, SQL in JSON zu interpretieren, wurde als Teil der Version Couchbase Server 4.0 veröffentlicht. Die Sprache unterstützt mehr als nur SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen und kann auch Gruppieren nach (GROUP BY), Sortieren (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und so weiter verarbeiten. Da NoSQL-Datenbanken mit einer Scale-out-Architektur entwickelt wurden und keinen Single Point of Failure haben, bieten sie überzeugende betriebliche Vorteile. Aufgrund der wachsenden Zahl von Kundeninteraktionen, die online über Web- und mobile Apps stattfinden, wird die Verfügbarkeit zu einem immer wichtigeren Aspekt.

NoSQL-Datenbanken verfügen über einfach zu verwendende Installations-, Konfigurations- und Skalierungsoptionen. Sie wurden für die Verteilung von Lese-, Schreib- und Speichervorgängen entwickelt. Sie können auch in jeder Größe verwaltet und überwacht werden, einschließlich Clustern unterschiedlicher Größe. Da eine verteilte NoSQL-Datenbank so aufgebaut ist, dass sie zwischen mehreren Rechenzentren repliziert werden kann, werden keine zwei Datenbanken auf die gleiche Weise erstellt. Darüber hinaus können Anwendungen schnell und direkt eine Notfallwiederherstellung erreichen, indem sie Hardware-Router verwenden, die nicht darauf warten müssen, dass die Datenbank einen Fehler erkennt, und ihre eigene Wiederherstellung durchführen. Die heutigen Web-, Mobil- und Internet-of-Things-Anwendungen laufen auf NoSQL-Datenbanken, die immer beliebter werden.

Was ist eine Nosql-Datenbank?

Datenbank NoSQL-Datenbanken (auch bekannt als SQL) können Daten in nicht tabellarischer Form speichern, und Daten aus anderen Datenbanken können gespeichert werden. Das Datenmodell einer NoSQL-Datenbank kann verwendet werden, um eine Vielzahl von Datenbanken zu erstellen. Dokumenttypen werden in vier Kategorien eingeteilt: Schlüsselwert-, Breitspalten- und Diagrammtypen.

Was ist die Nosql-Datenbank anhand eines Beispiels erklären?

Anstatt relationale Datenbanken zu verwenden, speichern NoSQL-Datenbanken Daten in Dokumenten. Dadurch werden sie nun als „nicht nur SQL“ klassifiziert und somit durch eine Vielzahl von Datenmodellen unterteilt. Datenbanktypen mit einem NoSQL-Element sind typischerweise reine Dokumentendatenbanken, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken.

Relationale Stores

Ein relationaler Speicher ist ein Speichertyp, der relationale Datenbanken verwendet, um seine Daten zu organisieren. Diese Art von Speicher wird häufig von Unternehmen verwendet, die große Datenmengen verwalten müssen. Relationale Speicher können verwendet werden, um Daten über Kunden, Produkte, Bestellungen und mehr zu speichern.

Die Vorteile der Verwendung relationaler Datenbanken

In der heutigen Welt ist der beliebteste Datenbanktyp die relationale Datenbank. Das relationale Modell wird verwendet, um Tabellendaten darzustellen, und es ist eine intuitive Methode dafür. Mit diesem Modell können Sie alle Tabellen in einer einzigen Abfrage durchsuchen. Sie sind beliebt, weil sie die Speicherung und Organisation von Daten ermöglichen.