Was ist eine NoSQL-Datenbank?

NoSQL steht nicht nur für SQL, sondern bietet auch die Möglichkeit, Daten zu speichern und abzurufen, die wie in relationalen Datenbanken in Tabellenform gespeichert sind. Es ist eine ergänzende Ergänzung zu SQL- und relationalen Datenbanken. Hierbei handelt es sich um flexible Datenbankverwaltungssysteme, mit denen sowohl strukturierte als auch semi-strukturierte Daten gespeichert und verarbeitet werden können, die von RDBMS-Tools nicht verarbeitet werden können.

Definition der NoSQL-Datenbank

Die NoSQL-Datenbank wird beim Arbeiten mit großen Mengen verteilter Daten verwendet. Sie werden in Echtzeit-Webanwendungen verwendet, und ihre Verwendung nimmt mit der Zeit zu. Eine NoSQL-Datenbank hat ein einfaches Design, eine genaue Kontrolle über die Verfügbarkeit und eine einfache horizontale Skalierung für Maschinencluster. Die Operationen von NoSQL sind aufgrund der Verwendung unterschiedlicher Datenstrukturen schneller als relationale Datenbanken. Die Art des Problems ist ein entscheidender Faktor für die Eignung der NoSQL-Datenbank. Die in NoSQL-Datenbanken verwendeten Datenstrukturen sind flexibler als die in relationalen Datenbanken verwendeten Tabellen. Verfügbarkeit, Partitionstoleranz und Geschwindigkeit sind in vielen NoSQL-Stores wichtiger als Konsistenz. Die meisten NoSQL-Stores orientieren sich nicht an den ACID-Eigenschaften (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) von Transaktionen, aber einige Datenbanken wie Aerospike, Google Spanner, MarkLogic, OrientDB und Symas LMDB haben diese Eigenschaften zu einem zentralen Bestandteil ihres Designs gemacht.

Unterschied zwischen SQL-Datenbank und NoSQL-Datenbank

S.NOSQL-DatenbankNoSQL-Datenbank
1Gleicher Typ mit weniger VariationenEs stehen verschiedene Typen zur Verfügung, z. B. Dokumentendatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Diagrammdatenbanken und Breitspaltenspeicher.
2Sie wurden in den 1970er Jahren für die Datenspeicherung entwickelt.Sie wurden im 21. Jahrhundert entwickelt, um die Einschränkungen von SQL-Datenbanken wie mehrstrukturierte Daten, agile Entwicklungssprints und Skalierbarkeit zu überwinden
3Die Daten werden in Tabellenform gespeichert.Die Datenspeicherung variiert je nach Datenbanktyp.
4Datentypen und Struktur werden vorher festgelegt. Die gesamte Datenbank muss geändert werden, um ein neues Datenelement hinzuzufügen.Dynamische Speicherung. Es können unterschiedliche Daten zusammen gespeichert werden, was bei SQL-Datenbanken nicht der Fall ist.
5Vertikale Skalierbarkeit.Horizontale Skalierbarkeit.
6Als Entwicklungsmodell werden offene Technologien und Closed-Source-Datenbanken verwendet.Es werden nur offene Technologien verwendet.
7Es werden ACID-Transaktionen mit mehreren Datensätzen unterstützt.Meistens unterstützt sie nicht.
8Die Datenbearbeitung erfolgt mit einer bestimmten Datenbearbeitungssprache.Die Datenbearbeitung erfolgt über objektorientierte APIs
9Starke KonsistenzEinige Produkte bieten starke, während andere letztendlich für Konsistenz sorgen.
10Die Datengeschwindigkeit ist moderatDie Datengeschwindigkeit ist sehr hoch.
11Geeignet für strukturierte DatenGeeignet für strukturierte, semi-strukturierte sowie unstrukturierte Daten.
12Beispiele sind MySQL, Oracle Database, PostgresBeispiele sind MongoDB, HBase, Cassandra, Neo4j

Funktionen von NoSQL

Im Folgenden sind einige der wichtigsten Funktionen von NoSQL aufgeführt:

Dynamische Schemata

NoSQL-Datenbanken ermöglichen das Einfügen der Daten ohne das vordefinierte Schema. Änderungen an Anwendungen in Echtzeit können problemlos vorgenommen werden, ohne dass Serviceunterbrechungen befürchtet werden müssen. Dies macht die Entwicklung für den Datenbankadministrator schneller, zuverlässiger und zeitsparender.

Auto-Sharding

Die horizontale Skalierung erfolgt in einer NoSQL-Datenbank, dh es werden Server hinzugefügt, anstatt die Kapazität eines einzelnen Servers zu erhöhen. NoSQL-Datenbanken bieten eine Auto-Sharding-Funktion, dh, sie verteilen Daten automatisch auf eine unterschiedliche Anzahl von Servern. Die Anwendung muss die Zusammensetzung des Serverpools nicht kennen. Daten und Abfragen werden automatisch auf die Server verteilt. Wenn ein Server ausfällt, wird er schnell und transparent ersetzt, ohne die Anwendung zu stören.

Reproduzieren

NoSQL-Datenbank ermöglicht automatische Datenbankreplikation. Dies geschieht, um die Verfügbarkeit bei Ausfällen aufrechtzuerhalten. Einige hochentwickelte NoSQL-Datenbanken bieten eine automatische Wiederherstellung und sind vollständig selbstheilend. Um die Datenlokalisierung zu ermöglichen und regionalen Ausfällen standzuhalten, kann die Datenbank auf mehrere geografische Regionen verteilt werden. NoSQL benötigt keine separate Anwendung, um die Replikation zu implementieren.

Integriertes Caching

NoSQL-Datenbanken verfügen über eine integrierte Caching-Funktion, dh sie speichern häufig verwendete Daten im Systemspeicher und machen die separate Caching-Schicht überflüssig.

Einfache API

NoSQL bietet benutzerfreundliche Schnittstellen zum Speichern und Abfragen von Daten. APIs ermöglichen Auswahlmethoden und Datenmanipulation auf niedriger Ebene. Es wird keine standardbasierte Abfragesprache verwendet.

Warum sollten wir NoSQL-Datenbank verwenden?

  • Analytics: Die NoSQL-Datenbank eignet sich für analytische Abfragen. Die für atomare Abfragen verwendete Abfragesprache kann auch für analytische Abfragen verwendet werden.
  • Skalieren: NoSQL-Datenbanken werden bevorzugt, da sie für die Skalierung ausgelegt sind. Sie sind so konzipiert, dass sie sich beim Wachstum leicht verkleinern lassen. Die Daten werden auf mehrere Knoten in einem Cluster aufgeteilt und verteilt. Standardmäßig werden aggregierte Abfragen aufgeteilt.
  • Redundanz: Die NoSQL-Datenbank wurde unter Berücksichtigung der Redundanz entwickelt. Die NoSQL-Datenbank behandelt Hardwarefehler, anstatt sie zu behandeln. Das Problem des Hardwarefehlers wird während der Entwicklungszeit behandelt.
  • Flexibilität: Die Art und Weise, wie die Daten gespeichert werden, ist sehr flexibel. Dies erhöht die Leistung in der NoSQL-Datenbank.
  • Schnelle Entwicklung: Die NoSQL-Datenbank bietet eine einfache Möglichkeit, die Art der Datenspeicherung oder die ausgeführten Abfragen zu ändern. Stapelverarbeitung und einfaches Refactoring werden durchgeführt, um massive Änderungen zu erzielen.

Arten von NoSQL-Datenbanken

Es gibt vier Haupttypen von NoSQL-Datenbanken: Schlüsselwertspeicher, Dokumentdatenbanken, Breitspaltenspeicher und Diagrammspeicher.

  1. Schlüsselwertspeicher: Diese Datenbanken arbeiten mit einem einfachen Datenmodell, dem ein Paar eindeutiger Schlüssel und ein Wert zugeordnet sind. Diese Datenbanken arbeiten effizient und bieten eine hohe Skalierbarkeit für das Caching in Webanwendungen und das Sitzungsmanagement. Sie arbeiten mit RAM, Festplatten oder Solid-State-Laufwerken.
  2. Dokumentendatenbanken: In diesen Datenbanken werden halbstrukturierte Daten und ihre Beschreibungen im Dokumentformat gespeichert. Sie beziehen sich nicht auf das Master-Schema zum Erstellen und Aktualisieren von Programmen. Ihre Verwendung hat mit der Verwendung von JavaScript und JSON (JavaScript Object Notation) zugenommen. Diese werden für das Datenhandling für mobile Anwendungen und das Content-Management verwendet.
  3. Breitspaltenspeicher: Diese Datenbanken organisieren Daten in Spalten anstelle von Zeilen. Sie können große Datenmengen schneller abfragen als andere herkömmliche Datenbanken. Diese werden für Kataloge, Betrugserkennungs- und Empfehlungsmodule verwendet.
  4. Grafikspeicher: Diese Datenbanken organisieren Daten als Knoten und Kanten, die Verbindungen zwischen Knoten anzeigen. Diese werden verwendet, wenn Kartenbeziehungen wie Kundenbeziehungen oder die Verwaltung von Reservierungssystemen benötigt werden.

Vorteile

  • Hohe Skalierbarkeit
  • Hohe Verfügbarkeit
  • Big-Data-Fähigkeit
  • Einfache Replikation
  • Schnelle Leistung
  • Hohe Flexibilität

Nachteile

  • Schmaler Fokus
  • Open Source
  • Management Herausforderung
  • GUI nicht verfügbar
  • Große Dokumentgröße

Fazit

Dieser Artikel beschreibt die Grundlagen der NoSQL-Datenbank, mit denen große Datenmengen gespeichert und abgerufen oder große Datenmengen verarbeitet werden. Sie wurden entwickelt, um die Einschränkungen relationaler Datenbanken zu überwinden.

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