Was ist eine nicht-relationale Datenbank?
Im komplexen Bereich der Datenspeicherung spielen Datenbanken eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung und dem Zugriff auf Informationen. In der Vergangenheit waren relationale Datenbanken, die auf SQL basierten, weitestgehend vorherrschend. Das Aufkommen großer Datenmengen hat jedoch nicht-relationale Datenbanken, oder NoSQL, populär gemacht.
Diese Systeme bieten eine größere Flexibilität und Skalierbarkeit, was neue Anwendungsfälle und eine höhere Leistung ermöglicht. In diesem Artikel werden nicht relationale Datenbanken und ihre Unterschiede zu relationalen Datenbanken untersucht. Außerdem werden einige der wichtigsten Lösungen vorgestellt, die heute verfügbar sind.
Was ist eine nicht-relationale Datenbank?
Nicht relationale Datenbanken (häufig als NoSQL-Datenbanken bezeichnet) unterscheiden sich von herkömmlichen relationalen Datenbanken darin, dass sie ihre Daten in nicht tabellarischer Form speichern. Nicht relationale Datenbanken können auf Datenstrukturen wie Dokumenten basieren.
Ein Dokument kann sehr detailliert sein, enthält aber unterschiedliche Datentypen in unterschiedlichen Formaten. Die Fähigkeit, verschiedene Datentypen nebeneinander zu verarbeiten und zu organisieren, macht nicht relationale Datenbanken viel flexibler als relationale Datenbanken.
Nicht relationale Datenbanken werden häufig verwendet, um große Mengen komplexer und unterschiedlicher Daten zu organisieren. Ein Kaufhaus kann beispielsweise über eine Datenbank verfügen, in der jeder Kunde über ein eigenes Dokument verfügt, das alles vom Namen und der Adresse über die Bestellhistorie bis hin zu Kreditkarteninformationen enthält. Trotz der unterschiedlichen Formate können alle diese Informationen im selben Dokument gespeichert werden.
Nicht relationale Datenbanken sind häufig schneller, da Abfragen nicht wie bei relationalen Datensätzen mehrere Tabellen anzeigen müssen, um eine Antwort zu erhalten.
Daher sind nicht relationale Datenbanken ideal zum Speichern von Daten, die häufig geändert werden können, oder für Anwendungen, die viele verschiedene Datentypen verarbeiten. Sie können schnell wachsende Anwendungen unterstützen, die eine dynamische Datenbank erfordern, die sich schnell ändern kann und große Mengen an komplexen, unstrukturierten Daten aufnehmen kann.
Am Anfang eines Projekts empfiehlt es sich, die Unterschiede zwischen relationalen und nicht relationalen Datenbanken zu untersuchen, um besser zu verstehen, welche Lösung für das Projekt am besten geeignet ist. Sie können auch verschiedene Beispiele für die Verwendung dieser beiden Datenbanktypen untersuchen und entscheiden, wann Sie einen der beiden Typen auswählen können.
Was ist eine Datenbank in der Cloud?
Eine Cloud-Datenbank ist ein Datenverwaltungssystem, das auf einer Cloud-Computing-Infrastruktur gehostet wird. Im Gegensatz zu den Datenbanken vor Ort sind sie über das Internet zugänglich, und ihre Infrastruktur wird von einem Dienstleister verwaltet.
Cloud-Datenbanken bieten eine große Flexibilität in Bezug auf Speicherkapazität und Rechenleistung, sodass sich Unternehmen schnell an veränderte Anforderungen anpassen können. Außerdem müssen Unternehmen ihre eigene Hardware-Infrastruktur nicht mehr warten, was die Betriebskosten senkt und die Verwaltung von IT-Ressourcen vereinfacht.
History der nicht relationalen Datenbanken
Relationale Datenbanken wurden zuerst veröffentlicht und bieten einen nützlichen Vergleich, um nicht relationale Datenbanken zu verstehen. Die relationale Datenbank wurde 1970 von Edgar F. Codd erfunden und organisiert die Daten in Zeilen und Spalten, wobei jeder Zeile ein bestimmter Schlüssel zugeordnet wird.
Fast alle relationalen Datenbanksysteme verwenden SQL und sind bemerkenswert komplex. Sie sind in der Regel steifer oder kontrollierter. Ihre Fähigkeit, komplexe Daten zu übersetzen, ist jedoch eher begrenzt.
SQL-Systeme werden jedoch immer noch häufig verwendet und sind sehr nützlich, um genaue Transaktionsdatensätze, Legacy-Datenquellen und viele andere Anwendungsfälle in Unternehmen jeder Größe zu verwalten.
Mitte der 1990er Jahre, als das Internet immer beliebter wurde, waren relationale Datenbanken nicht mehr in der Lage, die Anforderungen der Benutzer an die Datenverarbeitung und die aus dieser Entwicklung resultierende größere Vielfalt an Datentypen zu erfüllen.
Dies führte zur Entwicklung nicht relationaler Datenbanken. NoSQL-Datenbanken können ungewöhnliche Daten schnell übersetzen und die Starrheit von SQL vermeiden, indem sie „organisiertes“ Storage durch einen flexibleren Ansatz ersetzen.
Die Evolution von NoSQL
Das Akronym NoSQL wurde erstmals 1998 von Carlo Strozzi verwendet, um seine „relationale“ Datenbank zu bezeichnen, die kein SQL verwendet. Der Name tauchte 2009 wieder auf, als Eric Evans und Johan Oskarsson ihn zur Beschreibung nicht-relationaler Datenbanken verwendeten. Relationale Datenbanken werden häufig als SQL-Systeme bezeichnet.
Die allgemein akzeptierte Übersetzung für den Begriff NoSQL lautet „Nicht nur SQL“. Es wird darauf hingewiesen, dass einige Systeme unterschiedliche Abfragesprachen unterstützen können, die jedoch SQL ähneln.
Zumindest in der ersten Phase wurde NoSQL als Reaktion auf die Notwendigkeit der Verarbeitung unstrukturierter Daten und der Notwendigkeit einer schnelleren Verarbeitung entwickelt. Das NoSQL-Modell verwendet ein verteiltes Datenbanksystem, d. h. ein System, das aus mehreren Computern besteht.
Das nicht-relationale System ist schneller, verwendet einen Ad-hoc-Ansatz für die Datenorganisation und verwaltet große Datenmengen verschiedener Typen. Für die allgemeine Suche sind NoSQL-Datenbanken aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Flexibilität eine bessere Wahl als relationale Datenbanken für große unstrukturierte Datensätze.
Mit NoSQL-Systemen konnten nicht nur strukturierte Daten verwaltet, sondern auch unstrukturierte Daten (heute Big Data) schnell verarbeitet werden. Unternehmen wie Facebook und Twitter haben sich deshalb für NoSQL-Systeme entschieden.
Diese Unternehmen verarbeiten riesige Mengen unstrukturierter Daten und koordinieren diese, um Modelle zu finden und Geschäftsinformationen zu erhalten. Der Begriff Big Data wurde 2005 offiziell.
Warum eine NoSQL-Datenbank verwenden?
Moderne Anwendungen sammeln und speichern immer größere und komplexere Datenmengen auf ihren Benutzern. Die Vorteile dieser Daten für Unternehmen liegen natürlich in ihrem analytischen Potenzial. Eine nicht relationale Datenbank ermöglicht es Ihnen, Modelle und Werte in verschiedenen Datenvolumes zu identifizieren.
Die Verwendung von nicht relationalen Datenbanken bietet eine Reihe von Vorteilen, darunter:
Organisieren großer Datensätze
In Zeiten von Big Data ermöglichen nicht-relationale Datenbanken nicht nur die Speicherung großer Datenmengen, sondern auch die einfache Abfrage dieser Datensätze. Hier sind die Verarbeitungskapazität und -geschwindigkeit wichtige Vorteile.
Flexible Erweiterung von Datenbanken
Die Daten sind nicht statisch. Eine nicht-relationale Datenbank ist in der Lage, die neu gesammelten Daten zu absorbieren und die vorhandene Datenbank mit neuen Werten zu bereichern, auch wenn diese nicht mit den vorhandenen Datentypen übereinstimmen.
Mehrere Datenstrukturen
Die von den Benutzern gesammelten Daten nehmen heutzutage eine Vielzahl von Formen an: Zahlen, Zeichenketten, Fotos, Videos, Nachrichtenverlauf usw. Eine Datenbank muss in der Lage sein, diese verschiedenen Informationsformate zu speichern, die Beziehungen zwischen ihnen zu verstehen und detaillierte Abfragen durchzuführen.
Eine perfekte Kombination mit der Cloud
Nicht relationale Datenbanken können riesig sein. Und da sie in einigen Fällen exponentiell wachsen können, brauchen sie eine Hosting-Umgebung, die ihr Wachstum bewältigen kann. Die inhärente Skalierbarkeit der Cloud macht sie zu einer idealen Umgebung für nicht relationale Datenbanken.
Unterschiede zwischen SQL und NoSQL
NoSQL- und SQL-Datenbanken weisen viele Ähnlichkeiten auf. Sie unterstützen nicht nur das Speichern von Daten und Abfragen, sondern ermöglichen auch das Abrufen, Aktualisieren und Löschen gespeicherter Daten.
Unter der Oberfläche verbergen sich jedoch erhebliche Unterschiede, die die Performance, Skalierbarkeit und Flexibilität von NoSQL-Datenbanken gegenüber SQL-Datenbanken beeinflussen. Im Folgenden sind einige der Hauptunterschiede zwischen diesen Datenbanken aufgeführt:
Verschiedene Struktur
SQL-Datenbanken basieren auf Tabellen, während NoSQL-Datenbanken auf Dokumente, Schlüssel-Wert-Paare oder Diagrammstrukturen ausgerichtet werden können. In einer NoSQL-Datenbank kann ein Dokument Schlüssel-Wert-Paare enthalten, die dann sortiert und verschachtelt werden können.
Unterschiedliche Skalierbarkeit
SQL-Datenbanken werden vertikal gestuft, in der Regel auf einem einzigen Server, was dazu führt, dass Benutzer die physische Hardware aktualisieren müssen, um die Speicherkapazität zu erhöhen. SQL-Datenbanken sind für Unternehmen oft unerschwinglich teuer, wenn sie große Mengen an Big Data verarbeiten.
NoSQL-Datenbanken bieten horizontale Skalierbarkeit, d. h., dass Sie nur Server hinzufügen müssen, um die Datenlast zu erhöhen. Dies bedeutet, dass die NoSQL-Datenbanken für moderne Infrastrukturen besser geeignet sind.
Eine andere Sprache
NoSQL-Datenbanken verwenden JSON (JavaScript Object Notation), XML, YAML oder ein Binärschema, um unstrukturierte Daten zu vereinfachen. SQL-Datenbanken haben ein festes Schema, während NoSQL-Datenbanken flexibler sind.
Unterschiede bei der Unterstützung
SQL ist eine beliebte Standardsprache, die von vielen Datenbanksystemen gut unterstützt wird, während NoSQL mehr oder weniger gut unterstützt wird.
Was mögliche Unterstützung betrifft, so finden Sie in der Regel mehr Hilfe für SQL-Datenbanken als für NoSQL-Datenbanken. Der Grund dafür ist, dass SQL eine etabliertere Technologie ist und daher mehr Benutzer und Entwickler hat, die Ihnen bei der Lösung Ihrer Probleme helfen können.
NoSQL hingegen ist noch relativ neu und die Hilfe in den Foren oder in der Community ist weniger wichtig. Ihre Supportoptionen sind möglicherweise eingeschränkt, wenn bei der Verwendung Probleme auftreten.
Die verschiedenen nicht relationalen Datenbanken
MongoDB
MongoDB ist eine der beliebtesten und am häufigsten verwendeten nicht relationalen Datenbanken. Sie gehört zur Kategorie der dokumentorientierten Datenbanken. MongoDB wird insbesondere für seine Fähigkeit zur Bewältigung datenintensiver Workloads, horizontale Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit geschätzt. Sie wird häufig in Bereichen wie E-Commerce oder Videospiele eingesetzt.
Redis
Redis ist eine NoSQL-Datenbank im Arbeitsspeicher, d. h. sie speichert die Daten hauptsächlich im Arbeitsspeicher für einen schnellen Zugriff. Sie wird häufig für Caching, Echtzeit-Messaging und andere Anwendungsfälle verwendet, die eine extrem geringe Latenz erfordern.
Redis unterstützt verschiedene Arten von Datenstrukturen, z. B. Zeichenfolgen, Listen, Mengen und Hashes, und ist daher für viele Szenarien eine vielseitige Wahl. Die Einfachheit, hohe Leistung und Skalierbarkeit machen es zu einem beliebten Tool für Anwendungen, die schnelle Reaktionen in Echtzeit erfordern.
Cassandra
Cassandra ist eine verteilte Datenbank, die für die Verwaltung großer Datenmengen über mehrere Rechenzentren hinweg entwickelt wurde. Im Gegensatz zu anderen NoSQL-Datenbanken ist Cassandra besonders gut für Anwendungen geeignet, die hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz erfordern, da es ein verteiltes Datenmodell mit automatischer Replikation verwendet.
Sie wird häufig für Anwendungen verwendet, die eine transparente Skalierung, geringe Latenz und hohe Verfügbarkeit erfordern, z. B. soziale Netzwerke und Echtzeit-Analysen.
OpenSearch
OpenSearch, früher bekannt als Elasticsearch, ist eine verteilte Suchdatenbank, die ursprünglich für die Volltextsuche entwickelt wurde. Sie wurde entwickelt, um große Datenmengen zu indizieren und komplexe Suchvorgänge in Echtzeit zu ermöglichen.
Die Suchkraft von OpenSearch bedeutet, dass es für viele Anwendungen verwendet werden kann, einschließlich Log-Suche, Produktsuche, Datenanalyse,Überwachung und vieles mehr.
OpenSearch bietet außerdem eine Vielzahl von Funktionen wie Cluster-Management, Datensicherheit und Visualisierung.
OVHcloud und nicht relationale Datenbanken
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FAQ
Was ist eine NoSQL-Datenbank?
NoSQL ist ein Ansatz für die Datenbankverwaltung, der sich an eine Vielzahl von Datenmodellen anpassen lässt, einschließlich Schlüsselwerten, Dokumenten, Spalten und Diagrammen.
Was bedeutet NoSQL?
Einige sagen, dass „NoSQL“ „No SQL“ (Kein SQL) bedeutet, während andere sagen, dass es „Not only SQL“ (Nicht nur SQL) bedeutet. In jedem Fall sind sich die meisten darüber einig, dass NoSQL-Datenbanken Datenbanken Datenbanken sind, in denen Daten in einem anderen Format als relationalen Tabellen gespeichert werden.
Warum eine NoSQL-Datenbank verwenden?
Im Vergleich zu relationalen Datenbanken sind NoSQL-Datenbanken häufig skalierbarer und bieten eine höhere Leistung. Hinzu kommt, dass die Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit ihrer Datenmodelle die Entwicklung im Vergleich zum relationalen Modell beschleunigen kann, insbesondere in der Cloud-Computing-Umgebung.