NoSQL

Was ist NoSQL?

"Not only search query language" (NoSQL) ist ein Ansatz für Datenbankdesign und -management, der verschiedene Datenmodelle aufnehmen kann, einschließlich Dokument-, Spalten- und Graphformate. NoSQL, auch bekannt als Non-SQL oder nicht-relationale Datenbanken, speichert Daten in einem anderen Format als relationale Tabellen.

Datenbanken sind eines der entscheidenden Elemente, die Technologie und Anwendungen ausmachen. Daten müssen in einer bestimmten Struktur und einem bestimmten Format gespeichert werden, damit Benutzer sie bei Bedarf abrufen können. Manchmal werden Daten jedoch nicht immer in einem strukturierten Layout präsentiert, was bedeutet, dass ihre Schemata flexibel sind.  

NoSQL-Datenbanken werden häufig in Echtzeit-Webanwendungen und Big Data verwendet, da sie die Hauptvorteile bieten: hohe Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit. Entwickler bevorzugen auch nicht-relationale Datenbanken, vorzugsweise NoSQL-Datenbanken, da sie sich von Natur aus dem agilen Entwicklungsparadigma anpassen, indem sie sich schnell an sich ändernde Anforderungen anpassen. 

Mit weniger Transformationen, die beim Speichern oder Abrufen von Daten mit NoSQL-Style-Application-Programming-Interfaces (APIs) erforderlich sind, ermöglichen NoSQL-Datenbanken, dass die Daten intuitiv gespeichert werden. NoSQL-Datenbanken können auch die Cloud vollständig nutzen, um eine Ausfallzeit von null zu gewährleisten.

NoSQL Software

Software, die nosql als Funktion oder Begriff erwähnt.

MongoDB

Amazon DynamoDB

ScyllaDB

Couchbase

MySQL

Hbase

Merkmale von NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken verzichten auf das starre Schema relationaler Datenbanken zugunsten eines dokumentorientierten oder Key-Value-Store-Modells. Nachfolgend sind einige Merkmale aufgeführt, die sie von ihren relationalen Gegenstücken unterscheiden.

• Dynamisches Schema. NoSQL-Datenbanken haben keine festen Schemata; daher können sie sich an sich ändernde Datenstrukturen anpassen, ohne Migrationen oder Schemaänderungen.
• Dokumentenbasiertes Datenmodell. Einige NoSQL Datenbanken verwenden ein dokumentbasiertes Datenmodell, in dem Informationen in einem halbstrukturierten Format gespeichert werden, wie JavaScript Object Notation (JSON) oder Binary Javascript Object Notation (BSON).
• Horizontale Skalierbarkeit. NoSQL-Datenbanken sind darauf ausgelegt, durch das Hinzufügen weiterer Knoten zu einem Datenbank-Cluster zu expandieren, was sie geeignet macht, um massive Datenmengen und hohen Datenverkehr zu verwalten.
• Key-Value-Datenmodell. Einige Datenbanken verwenden ein Key-Value-Datenmodell, das Informationen als eine Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren speichert.
• Spaltenbasiertes Datenmodell. Diese Datenbanken verwenden ein spaltenbasiertes Datenmodell, das Informationen in Spalten anordnet, anstatt in Zeilen.
• Verteilt und hohe Verfügbarkeit. NoSQL-Datenbanken sind hochverfügbar. Sie bewältigen nahtlos Knotenfehler und verwalten die Datenreplikation über mehrere Knoten in einem Datenbank-Cluster.
• Leistung. NoSQL-Datenbanken sind für Big Data und Echtzeitanwendungen geeignet, da sie auf hohe Leistung ausgelegt sind und große Datenoperationen bewältigen können.

Arten von NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken sind hochflexibel und fehlertolerant. Sie kommen in verschiedenen Typen, um Unternehmen bei der Bewältigung massiver Datenmengen zu unterstützen.

Es gibt vier Arten von NoSQL-Datenbanken: 

• Dokumentdatenbanken speichern Daten in JSON- oder XML-Dokumenten. Es erfordert weniger Übersetzung, um Daten in einer Anwendung zu verwenden. Entwickler verwenden Dokumentdatenbanken, weil sie die Freiheit haben, ihre Dokumentstrukturen nach Bedarf zu ändern, um ihre Anwendungen anzupassen, und ihre Datenstrukturen im Laufe der Zeit zu ändern, wenn sich die Anforderungen ihrer Anwendungen entwickeln. 
• Key-Value-Stores sind der grundlegendste Typ. Die Datenbank speichert jedes Datenelement als Schlüssel-Wert-Paar, bestehend aus einem Attribut und einem Wert. Wie eine relationale Datenbank hat ein Key-Value-Store zwei Spalten: den Namen des Schlüssels oder Attributs und den Wert.
• Spaltenorientierte Datenbanken organisieren Daten als eine Gruppe von Spalten. Dadurch können Ingenieure die Spalten direkt lesen, während sie Analysen an einem kleinen Satz von Spalten durchführen, anstatt den Speicher mit unnötigen Daten zu füllen. 
• Graphdatenbanken konzentrieren sich auf die Verbindungen zwischen den Datenelementen. Jedes Element ist ein Knoten. Verbindungen oder Beziehungen sind die Begriffe, die verwendet werden, um die Verbindungen zwischen Elementen zu beschreiben. Hier werden Verbindungen direkt als erstklassige Datenbankelemente gespeichert. 

Verwendungen von NoSQL

Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Datenstrukturen hat NoSQL zu einem beliebten Ansatz in Unternehmen aller Größen gemacht. Branchen nutzen es für verschiedene Zwecke, einschließlich:

• Schnellere Entwicklung: Die Entwicklung verläuft schneller mit NoSQL-Datenbanken. Sie passen gut zu aktuellen agilen Entwicklungsmethoden, die auf Sprints, kurzen Iterationen und häufigen Code-Pushes basieren, da sie Entwicklern die Kontrolle über die Datenstruktur ermöglichen.
• Einfaches Speichern und Modellieren verschiedener Datentypen: NoSQL-Datenbanken können strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten speichern und modellieren. Die Übersetzung von Daten ist nicht mehr notwendig, da diese Datenbanken häufig Daten in einem Format speichern, das den in Anwendungen verwendeten Objekten ähnelt.
• Fähigkeit, große Datenmengen zu verwalten: NoSQL-Datenbanken können Big Data bewältigen. Im Gegensatz zu SQL benötigt es keine zusätzliche Technik, um webbasierte Anwendungen zu verwalten. Das Verfahren zur Erreichung der Datenskalierbarkeit ist einfach und folgt einer Scale-out-Technik.
• Unterstützung für neue Anwendungsparadigmen: Die Skalierbarkeit von NoSQL-Datenbanken ermöglicht es ihnen, transaktionale und analytische Workloads aus einer einzigen Datenbank zu unterstützen. Diese Datenbanken wurden in der Cloud-Ära entwickelt und haben sich schnell an die Automatisierung angepasst. In vielen Fällen ermöglichen sie es Benutzern, Datenbanken in einem Maßstab bereitzustellen, der Microservices unterstützt.

Vorteile von NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken bieten ihren Benutzern viele Vorteile. Einige davon sind:

• Flexibilität. NoSQL-Datenbanken verwalten halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten, sodass sie sich an dynamische Änderungen im Datenmodell anpassen können. Aufgrund dessen sind NoSQL-Datenbanken gut geeignet für Anwendungen mit schwankenden Datenanforderungen.
• Hohe Verfügbarkeit. Die automatische Replikationsfunktion von NoSQL-Datenbanken macht sie hochverfügbar, da im Falle eines Ausfalls die Daten sich selbst auf den zuletzt konsistenten Zustand replizieren.
• Skalierbarkeit. NoSQL-Datenbanken haben eine hohe Skalierbarkeit, sodass sie große Datenmengen und Datenverkehr effizient bewältigen können. Daher eignen sie sich gut für Anwendungen, die große Datenmengen oder Datenverkehr verwalten müssen.
• Kosten-effektivität. NoSQL-Datenbanken sind oft kostengünstiger als herkömmliche relationale Datenbanken aufgrund ihrer Einfachheit und des Fehlens teurer Hardware- und Softwareanforderungen.

NoSQL vs. SQL-Datenbank

NoSQL-Datenbanken fallen unter nicht-relationale oder verteilte Datenbanken. SQL-Datenbanken fallen unter relationale Datenbankmanagementsysteme.

SQL-Datenbanken sind tabellenorientiert, während NoSQL-Datenbanken dokumentorientiert sind und Schlüssel-Wert-Paare, Weitspalten-Speicher oder Graphdatenbanken haben. NoSQL-Datenbanken haben ein dynamisches oder flexibles Schema, um unstrukturierte Daten zu handhaben. 

SQL-Datenbanken konzentrieren sich darauf, Datenredundanz zu minimieren, da Speicher teurer ist als Entwicklerzeit. Sie haben typischerweise starre, komplexe, tabellarische Schemata und teure vertikale Skalierung. NoSQL wurde jedoch mit einem Fokus auf Skalierbarkeit, schnelle Abfragen, häufige Anwendungsänderungen und die Vereinfachung der Programmierung für Entwickler entwickelt.

Erfahren Sie mehr über relationale Datenbanken und verstehen Sie, wie sie sich von NoSQL-Datenbanken unterscheiden.