Was ist eine NoSQL-Datenbank?

Der Begriff NoSQL, kurz für „nicht nur SQL“, bezieht sich auf nicht relationale Datenbanken, die Daten in einem nicht tabellarischen Format speichern, nicht in regelbasierten, relationalen Tabellen wie relationalen Datenbanken. NoSQL-Datenbanken nutzen ein flexibles Schemamodell, das eine Vielzahl unstrukturierter Daten wie Dokumente, Schlüssel/Wert-Paare, breite Spalten und Diagramme unterstützt.

Unternehmen entscheiden sich aufgrund ihrer Flexibilität, hohen Leistung, horizontalen Skalierbarkeit und einfachen Entwicklung für NoSQL-Datenbanken.

Hier erfahren Sie, wie Sie mit den NoSQL-Datenbanken von Google Cloud, Bigtable, Memorystore und Firestore, Ihre Anwendungen verbessern und eine erstklassige Kundenerfahrung bieten können, ohne sich Gedanken über Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit machen zu müssen. oder häufige Datenänderungen.

Jetzt kostenlos starten

5 Arten von NoSQL-Datenbanken

Es gibt fünf Haupttypen von NoSQL-Datenbanken:

Dokumentendatenbanken

Dokumentdatenbanken, auch dokumentenorientierte Datenbanken oder Dokumentspeicher genannt, werden zum Speichern und Abfragen semistrukturierter Daten verwendet. Die Daten werden in einem JSON-ähnlichen Dokument gespeichert, das den Datenobjekten ähnelt, die Entwickler im Anwendungscode verwenden. Dadurch ist es einfacher, Anwendungen zu erstellen und zu aktualisieren, ohne auf ein Primärschema zu verweisen. Dokumentdatenbanken werden am häufigsten für Blogging-Plattformen, E-Commerce, Echtzeitanalysen und Content-Management-Systeme verwendet.

Datenbanken mit Schlüssel/Wert-Paaren

Schlüssel/Wert-Datenbanken, auch als Schlüssel/Wert-Speicher bezeichnet, sind der einfachste Typ von NoSQL-Datenbanken. Daten werden in einer „Schlüssel/Wert-Struktur“ gespeichert, in der ein eindeutiger Schlüssel mit einem Wert wie z. B. einem String, einer Zahl, einem booleschen Wert oder einem komplexen Objekt gekoppelt ist. Sie können den Schlüssel zum Speichern oder Abrufen des zugehörigen Werts verwenden. Speicher für Schlüssel/Wert-Paare werden am häufigsten für Nutzereinstellungen, Einkaufswagen und Nutzerprofile in Webanwendungen verwendet.

Spaltenorientierte Datenbanken

Spaltenorientierte Datenbanken oder spaltenorientierte Datenbanken, speichern und lesen Daten in Zeilen und sind als ein Satz von Spalten organisiert. Obwohl sie dem Tabellenformat von relationalen Datenbanken ähneln, können Spaltennamen und -formatierung in spaltenorientierten Speichern von Zeile zu Zeile in einer einzelnen Tabelle variieren. Sie eignen sich optimal für Analyseanwendungsfälle, in denen Sie möglicherweise bestimmte Spalten in einer Datenbank abfragen und den Wert einer bestimmten Spalte schnell aggregieren müssen. Spaltenübergreifende Speicher werden am häufigsten für Kataloge, Betrugserkennung und Empfehlungssysteme verwendet.

Graphdatenbanken

In Grafikdatenbanken werden Daten als Knoten in einem Diagramm organisiert, wobei der Fokus auf den Beziehungen zwischen Datenelementen liegt. Die Verbindungen zwischen Knoten (Kanten) werden als Elemente der ersten Klasse gespeichert, die eine umfassendere Darstellung von Datenbeziehungen ermöglichen und gleichzeitig die Speicherung und Navigation vereinfachen. Grafikdatenbanken werden am häufigsten in Systemen verwendet, die Beziehungen abbilden, wie Social-Media-Plattformen, Reservierungssysteme, Systeme zur Betrugserkennung und Logistikanwendungen.

In-Memory-Datenbanken

In-Memory-Datenbanken speichern Daten im Arbeitsspeicher, um eine extrem niedrige Latenz für Echtzeitanwendungen zu ermöglichen. Redis und Valkey sind Beispiele für In-Memory-NoSQL-Datenbanken. In-Memory-Datenbanken werden am häufigsten für Caching, Messaging, Streaming und Echtzeitanalysen verwendet.

Wie funktioniert NoSQL?

NoSQL-Funktionen sind nur für die ausgewählte Datenbank verfügbar. In der Regel haben sie jedoch mehrere ähnliche übergeordnete Eigenschaften:

Sie folgen flexiblen Schemas, bei denen Sie kein festes Schema für Ihre Daten bestimmen oder deklarieren müssen. Daher sind sie ideal für semistrukturierte und unstrukturierte Daten.
Sie skalieren horizontal mithilfe von Bereichs- oder Hash-Verteilungen, statt auf die vertikale Skalierung angewiesen zu sein, um die Kapazität zu erhöhen.
Sie sind für bestimmte Datenmodelle und Arbeitslastmuster wie Schlüssel/Wert-Paare, spaltenorientiertes Format oder In-Memory optimiert.
Sie weisen später Konsistenz (z. B. beim Eventual-Consistency-Modell) auf, anstatt die strengeren ACID-Eigenschaften (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Langlebigkeit) von relationalen und SQL-Datenbanken zu befolgen.
Sie unterstützen normalerweise weder Shard-übergreifende Transaktionen noch flexible Isolationsmodi.

Diese Funktionen machen nicht relationale Datenbanken ideal für Anwendungen, die einen großen Umfang, Zuverlässigkeit, Hochverfügbarkeit und häufige Datenänderungen erfordern.

Vorteile von NoSQL

Flexibles Datenmodell und -schema

NoSQL-Datenbanken speichern viele verschiedene Datentypen und bieten flexible Schemas, die sich ideal für semistrukturierte und unstrukturierte Daten eignen. Sie können sie leicht an neue Datentypen anpassen und das Schema weiterentwickeln, um alle sich ändernden Datenanforderungen zu erfüllen.

Agile Entwicklung

Die Flexibilität von NoSQL ergänzt die agile App-Entwicklung. Eine NoSQL-Datenbank kann viele Datentypen in ihrem nativen Format speichern. Außerdem kann das Datenmodell nach Bedarf definiert und angepasst werden. So können Entwickler schnell loslegen, weniger Zeit für die Datentransformation aufwenden und Iterationen beschleunigen.

Skalierbarkeit

Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken ist es mit NoSQL-Datenbanken einfach, die Kapazität zu erhöhen, wenn Daten und Traffic zunehmen – in den meisten Fällen ohne Ausfallzeiten. Cloudbasierte Datenbanken lassen sich mit Autoscaling-Funktionen und flexiblen Preismodellen noch einfacher bedarfsgerecht skalieren.

Massive Datenspeicherung

NoSQL ist für die Verarbeitung großer, komplexer Datasets ausgelegt und ermöglicht es Unternehmen, Big Data, Echtzeitanalysen und IoT-Anwendungsfälle zu implementieren.

Hochverfügbarkeit

NoSQL-Datenarchitekturen sind standardmäßig verteilt und haben keinen Single Point of Failure. Außerdem ermöglichen sie eine einfache Replikation, wodurch sie besser gegen ungeplante Ausfälle und Störungen gewappnet sind.

Schnellere Abfragen?

Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die normalisiert werden, um Datenduplikate zu reduzieren, ist NoSQL für schnelle Abfragen optimiert. Normalerweise sind keine komplexen Joins erforderlich, was bedeutet, dass Datenbankabfragen schneller Ergebnisse zurückgeben.

Nachteile von NoSQL

Obwohl NoSQL-Datenbanken in den letzten Jahren immer beliebter werden, haben sie gegenüber relationalen Datenbanken auch einige Nachteile. Sie sind noch relativ neu und möglicherweise noch nicht so ausgereift wie relationale Datenbanken. Insgesamt bietet NoSQL weniger Entwicklerwissen, weniger verfügbare Tools und Produkte sowie weniger Unterstützung für den Fall, dass undokumentierte Probleme auftreten.

Darüber hinaus gibt es in NoSQL keine Lingua Franca wie SQL. Jede Datenbank kann eine eigene Sprache zum Abfragen und Verwalten von Daten haben. Diese Sprachen sind dem SQL-Standard häufig ähnlich, sind aber nicht vollständig kompatibel.

In vielen Fällen fehlen bei NoSQL-Datenbanken die Sicherheitsvorkehrungen zur Datenintegrität und ein hohes Maß an Datenkonsistenz, die in SQL-Datenbanken üblich sind. Es gibt jedoch einige, wie Firestore und MongoDB Atlas, die ACID-Transaktionen unterstützen.

NoSQL-Datenbanken sind in der Regel keine gute Wahl für Anwendungen, die komplexe Abfragen und Joins ausführen. Die Verwaltung von Indexen und Abfragen über mehrere Knoten hinweg wäre langsam und liefert möglicherweise keine konsistenten Ergebnisse.

Dennoch sind Eventual-Consistency-Modelle für die meisten NoSQL-Anwendungsfälle ausreichend, bei denen eine kleine Verzögerung in Millisekunden keine Rolle spielt. Bei vielen Anwendungen überwiegen Hochverfügbarkeit und Geschwindigkeit die Notwendigkeit einer starken globalen Konsistenz bei weitem.

SQL vs. NoSQL: Anwendungsfälle und Beispiele

Warum verwenden Unternehmen nicht relationale NoSQL-Datenbanken für einige Anwendungen, aber bleiben für andere bei relationalen SQL-Datenbanken? Die Auswahl der richtigen Datenbank hängt oft von Ihrem Anwendungsfall ab. Hier erfahren Sie, wann SQL und NoSQL verwendet werden sollten.

SQL-Datenbanken sind hervorragend geeignet, um strukturierte, relationale Daten und komplexe Abfragen zu verwalten. SQL-Datenbanken sind ACID-konform und daher für Transaktionsinformationen geeignet.

SQL-Anwendungsfälle:

Finanzdienstleistungen
Analyse von Gesundheitsdaten
Kunden- und Transaktionsinformationen

NoSQL-Datenbanken eignen sich hervorragend für Anwendungsfälle, bei denen eine große Anzahl weltweit verteilter Nutzer erforderlich ist, um hochgradig personalisierte Umgebungen zu bieten. Diese interaktiven Anwendungen werden mit der Agilität von NoSQL-Datenbanken am besten bedient.

NoSQL-Datenbanken legen Wert auf Hochverfügbarkeit, bieten konsistente Leistung, können schnell und ohne Ausfallzeiten horizontal skalieren und große Mengen unterschiedlicher Datentypen verarbeiten.

Diese Funktionen von NoSQL-Datenbanken machen nicht relationale Datenbanken ideal für Anwendungen, die eine hohe Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Hochverfügbarkeit erfordern.

Zu den am häufigsten verwendeten NoSQL-Anwendungen gehören: