Was ist eine NoSQL-Datenbank? Typen, Beispiele und Vorteile

Vor dem Einsatz von NoSQL-Datenbanken wurden Daten mithilfe des herkömmlichen relationalen Modells organisiert und abgefragt, das auf strukturierten Tabellen mit vordefinierten Schemata basiert. Diese Art des Umgangs mit Daten hat sich für viele Typen von Anwendungen als effizient erwiesen, insbesondere für solche, bei denen die Daten stabil und vorhersehbar sind.

Aufgrund des dramatischen Anstiegs des Datenvolumens, der Geschwindigkeit und der Typenvielfalt (bekannt als Big Data) sind jedoch in letzter Zeit neue Schwierigkeiten aufgetreten. Relationale Datenbanken, wie sie typischerweise bekannt sind, haben Schwierigkeiten, diese riesige Menge an unstrukturierten und halbstrukturierten Daten effizient zu verarbeiten. Sie haben auch Probleme mit der horizontalen Skalierung für die Echtzeitverarbeitung und die hohe Gleichzeitigkeit der Benutzer. Hier kommen NoSQL-Datenbanken ins Spiel, die eine Lösung bieten.

Was ist eine NoSQL-Datenbank?

Wenn Sie sich fragen, was eine NoSQL-Datenbank ist, dann bedeutet „NoSQL“ „Nicht nur SQL“. Es handelt sich um einen allgemeineren Begriff, der eine Reihe von Datenbanken beschreibt, die entwickelt wurden, um die Beschränkungen zu überwinden, die bei traditionellen relationalen Datenbanken bei der Verarbeitung großer Datenmengen auftreten. Der Hauptunterschied zwischen diesen NoSQL-Datenbanken und ihren relationalen Pendants liegt in ihrer schemalosen Natur, die eine dynamische Art der Speicherung und des Abrufs von Daten ermöglicht.

Typen von NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken lassen sich in 4 grundlegende Kategorien einteilen, die alle für bestimmte Anwendungsszenarien und Datenverwaltungsanforderungen optimiert sind:

Dokument-orientierte Datenbanken

Dokumentendatenbanken sind eine fortgeschrittene Form von NoSQL-Datenbanksystemen, die den Abruf von Informationen und Daten ermöglichen, die in Dokumenten, meist in JSON- oder XML-Formaten, gespeichert sind. Die in den einzelnen Dokumenten gespeicherten Daten können verschachtelte Strukturen aufweisen, so dass sie selbst die komplexesten Daten darstellen können. Beispiele hierfür sind MongoDB, Couchbase und CouchDB.

Key-Value-Speicher

Key-Value-Speicher stellen die einfachste Form von NoSQL-Datenbanken dar, da die Daten in Form von Schlüsselwerten gespeichert werden. Solche Datenbanken sind sehr leistungsfähig und lassen sich hervorragend skalieren. Sie eignen sich daher für Caching, Sitzungsmanagement und Echtzeitanalysen. Schlüsselwertspeicher werden normalerweise von Redis, Amazon DynamoDB und Riak implementiert.

Spaltenfamilienspeicher (Breite Spalten Speicher)

Auf Spaltenfamilien basierende Speicher speichern Daten mit Zeilen und Spalten und implementieren so effektiv das Speicher- und Abrufsystem für große Datensätze. Da jede Spaltenfamilie mehrere Zeilen mit unterschiedlichen Spalten haben kann, ist die Modellierung flexibel. Gängige Beispiele für spaltenfamilienbasierte Speicher sind Cassandra, HBase, Apache und Nginx.

Graph-Datenbanken

Graphdatenbanken sind für die Modellierung und Abfrage von Beziehungen zwischen Entitäten in Daten gedacht. Diese Datenbanken unterstützen die Verarbeitung von Aktivitäten, die sich in erster Linie mit der Sammlung und Analyse von stark relationalen Daten befassen. Die Daten werden mit Knoten als Entitäten und Kanten als Beziehungen modelliert, um graphenbasierte Abfragen in komplexen Graphdatenbanken zu unterstützen. Beispiele hierfür sind u. a. Neo4j, Amazon Neptune und JanusGraph.

Jede Art von NoSQL-Datenbank hat ihre ganz eigenen Vorteile und wird für ganz bestimmte Anwendungsfälle eingesetzt. Daher hilft das Verständnis der Merkmale jeder einzelnen Art einer Organisation bei der Auswahl der richtigen NoSQL-Datenbank, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.

Beispiele für NoSQL-Datenbanken

Beispiele für NoSQL-Datenbanken werden heute aufgrund ihrer hervorragenden Flexibilität, Skalierbarkeit und hohen Leistung von zahlreichen Branchen und unterschiedlichen Anwendungen genutzt. Zu den praktischen Implementierungen von NoSQL-Datenbanken gehören:

MongoDB

Als eine der am weitesten verbreiteten dokumentenorientierten NoSQL-Datenbanken ist MongoDB vor allem für seine Designflexibilität und Skalierbarkeit bekannt. Weit verbreitete webbasierte Anwendungen, CMS und Echtzeit-Analysesysteme nutzen sie häufig. Unternehmen wie Adobe, eBay, LinkedIn und andere müssen mit sehr großen Datenmengen umgehen.

Redis

Redis ist ein hochleistungsfähiger In-Memory-Schlüsselwertspeicher, der hauptsächlich für Caching, Sitzungsmanagement und Echtzeitanalysen verwendet wird. Aufgrund seiner schnellen Lese- und Schreibvorgänge eignet er sich gut für Anwendungen, die Zugriff auf Daten mit geringer Latenz benötigen. Einige große und beliebte Unternehmen – wie Twitter, GitHub und Pinterest – setzen Redis für ihre Echtzeitdienste ein.

Apache Cassandra

Apache Cassandra ist eine verteilte spaltenbasierte Datenbank, die für ihre lineare Skalierbarkeit und Fehlertoleranz bekannt ist. Hochverfügbarkeit, Messaging-Systeme, IoT und Finanzdienstleistungen sind beliebte Anwendungen, bei denen die Datenkonsistenz und die Ausfallsicherheit des Speichermechanismus eine wichtige Rolle spielen. Unternehmen wie Netflix, Uber und Apple verarbeiten mithilfe der Plattform große Daten, die über mehrere Rechenzentren verteilt sind.

Neo4j

Neo4j ist die derzeit beliebteste Graphdatenbank-Software für die Modellierung und Abfrage komplexer Beziehungen in Daten. Sie wird in Systemen wie sozialen Netzwerken, Empfehlungsmaschinen und der Betrugserkennung eingesetzt, um verknüpfte Datenstrukturen zu analysieren. Unternehmen wie Walmart, NASA und eBay nutzen Neo4j, um verborgene Muster und Erkenntnisse aus ihren Datensätzen abzuleiten.

Dies sind nur einige Beispiele für die vielfältigen Formen, die NoSQL-Datenbanken in der modernen Anwendungslandschaft angenommen haben: Von der Speicherung semistrukturierter Daten über die Verwaltung von Echtzeit-Datenströmen bis hin zur Analyse komplexer Beziehungen bieten NoSQL-DBs leistungsstarke Lösungen für die Herausforderungen des modernen Datenmanagements und gewährleisten die Datensicherheit auf Ihrem Datenspeicher-Server.

Vorteile der Verwendung von NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken bieten zahlreiche Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken und eignen sich daher sehr gut für die heutigen Anforderungen an die Datenverwaltung, insbesondere bei der Cloud-Speicherung. Einige der wichtigsten Vorteile der Verwendung von NoSQL-Datenbanken sind im Folgenden aufgeführt:

• Skalierbarkeit: NoSQL-Datenbanken können horizontal skaliert werden, so dass in einer verteilten Computerumgebung das Hinzufügen zusätzlicher Knoten direkt dazu beiträgt, die Notwendigkeit des Datenwachstums innerhalb einer Organisation zu bewältigen, ohne die Leistung zu verringern.
• Flexibilität: Im Gegensatz zu früheren relationalen Datenbanken sind NoSQL-Datenbanken bei der Speicherung von Daten nicht auf ein vorgefertigtes Schema angewiesen. Sie können entweder schemaunabhängig oder mit einem flexiblen Schemamodell arbeiten. Das bedeutet, dass das Design mehrere Datenformate aufnehmen kann, die vor der Speicherung kein explizites Schema benötigen.
• Hohe Leistung: NoSQL-Datenbanken können in verschiedenen Web-Hosting-Umgebungen eingesetzt werden und sind von vornherein auf Leistung optimiert – sie bieten schnelle und skalierbare Operationen für Lese- und Schreibvorgänge, insbesondere bei großen Datenmengen. Aufgrund ihres In-Memory-Caching-Mechanismus, der verteilten Architektur und der optimierten Speicherung bieten viele NoSQL-Datenbanken Datenzugriff mit geringer Latenz.
• Fehlertoleranz: Das Design von NoSQL-Datenbanken ist ausnahmslos fehlertolerant, indem Techniken wie Replikation, Sharding und Dateninkonsistenz eingesetzt werden, um ein hohes Maß an Informationsbeständigkeit und -verfügbarkeit zu gewährleisten. Daten in verteilten NoSQL-Systemen werden in der Regel auf mehrere Knoten aufgeteilt und repliziert.
• Unterstützung für unstrukturierte Daten: NoSQL-Datenbanken können sehr gut mit unstrukturierten/halbstrukturierten Daten umgehen, darunter JSON-Dokumente, XML-Dateien und graphenbasierte Daten. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Datentypen zu speichern und zu analysieren. Dazu gehören Text-, Bild-, Video- und Geodaten, ohne an starre Schemata gebunden zu sein.

Die Hauptmerkmale von NoSQL-Datenbanken entsprechen den heutigen Anforderungen an ein modernes Datenmanagement, sei es für Desktop-Software oder CRM-Hosting usw.

Conclusion

NoSQL-Datenbanken haben sich als sehr starke Lösungen für die modernen Herausforderungen der Datenverwaltung erwiesen. Sie bieten ein Maß an Skalierbarkeit, Flexibilität, Leistung und Kosteneffizienz, das traditionelle relationale Datenbanken nicht erreichen können. Mit einer so großen Vielfalt sind NoSQL-Systeme in der Lage, maßgeschneiderte Lösungen für unterschiedliche Branchen und viele Anwendungsfälle zu bieten.

Einige NoSQL-Datenbanken verfügen über Funktionen und Fähigkeiten, die auf spezifische Datenverwaltungsanforderungen ausgerichtet sind. Mit anderen Worten: Sie bieten Agilität und Skalierbarkeit, da sie nicht mit halbstrukturierten Daten umgehen, Echtzeitanwendungen ausführen oder sogar Analysen mit komplexen Beziehungen durchführen und dabei den Datenschutz gewährleisten.

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