Was ist NoSQL und wie wird es verwendet?

Was ist NoSQL?

Eine NoSQL- oder NoSQL-Datenbank ist ein Begriff, der verwendet wird, wenn auf eine „Nicht-SQL“- oder „Nicht-nur-SQL“-Datenbank verwiesen wird. NoSQL-Datenbanken speichern Daten in einem anderen Format als herkömmliche relationale Datenbankverwaltungssysteme. Aus diesem Grund wird NoSQL oft mit dem Begriff „nicht relationale“ Datenbank in Verbindung gebracht. Einfach ausgedrückt sind NoSQL-Datenbanken moderne Datenbanken mit hoher Flexibilität, atemberaubender Leistung und auf Skalierbarkeit ausgelegt. Diese Datenbanken werden verwendet, wenn Sie beim Arbeiten mit großen Datenstrukturen eine geringe Latenz und eine hohe Erweiterbarkeit benötigen. Die Vielseitigkeit von NoSQL ergibt sich aus der uneingeschränkten Natur von NoSQL im Vergleich zu relationalen Datenbankmodellen wie MySQL oder DB2.

SQL vs. NoSQL-Vergleich

Es gibt mehrere Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanktypen. In der folgenden Tabelle vergleichen wir einige der kritischsten Varianten.

NoSQL-Datenbanktypen

Es gibt vier Haupttypen von NoSQL-Datenbanken.

• Schlüsselwert-Datenspeicher
• Dokumentenspeicher
• Wide-Column-Stores
• Grafikspeicher 

Wir werden jeden dieser Typen überprüfen und erklären, wofür sie verwendet werden.

Schlüsselwert-Datenspeicher

Diese Arten von Datenbanken verwenden Schlüsselwerte als Methode zum Speichern von Daten in der Datenbank. Jeder Schlüsselwert ist einzigartig und dient als Kennung, wenn eine Abfrage durchgeführt wird. Der Primärschlüssel wird in einen Partitionsschlüssel und einen Sortierschlüssel aufgeteilt. Beispielsweise würde der Partitionsschlüssel die Produkt-ID gespeichert haben und der Sortierschlüssel würde Produkttypen gespeichert haben.

Gespeicherte Werte in diesen Datenbanken können alles sein, von den einfachsten binären Objekten wie JSON-Dokumenten bis hin zu Videos oder anderen massiven komplexen Elementen. Unsere Anwendung hat die vollständige Kontrolle über diese Werte, und deshalb gelten Key-Value Data Stores als das flexibelste NoSQL-Modell. Es muss unbedingt erwähnt werden, dass Schlüsselwerte häufig keine Transaktionen unterstützen, da die darin gespeicherten Daten partitioniert und über ganze Cluster hinweg verwendet werden.

Dokumentenspeicher

Wie der Name schon sagt, ist eine NoSQL-Datenbank eine nicht relationale schemafreie Datenbank, die Daten in einem Dokument ähnlich einer JSON-Datei speichert und abfragt. Im Gegensatz zu herkömmlichen MySQL-Tabellen sammeln Dokumentspeicherdatenbanken alle Daten einer bestimmten Entität in einem Dokument. Alle mit dieser Entität verbundenen Daten werden ebenfalls in diesem einzelnen Dokument gespeichert.

Auf der einen Seite haben Sie also relationale Datenbanken, die Daten der Ware in Tabellen speichern, und diese Daten sind auf mehrere Tabellen verteilt. Auf der anderen Seite haben Sie eine nicht relationale Dokumentenspeicherdatenbank, die alle Daten in einer einzigen Datei speichert.

Wide-Column-Stores

Der zweite Name für diese Datenbanken ist Extensible Record Stores . Wie Dokumentenspeicher sind auch diese Wide-Column-Datenbanken schemafreie Datenbanken. Diese Datenbank verwendet Tabellen, Zeilen und Spalten wie eine relationale Datenbank.

Aber es gibt einen Unterschied! Keine der Spalten oder Datensatzschlüssel ist festgelegt, was bedeutet, dass Name und Format variieren können. Aus diesem Grund werden Wide-Column-Datenbanken oft als zweidimensionale Schlüsselwertspeicher angesehen.

Grafikspeicher

Graph Stores-Datenbanken sind um eine einfache Datenstruktur herum aufgebaut:

Knoten – Beziehung – Knoten

Diese Datenbanken haben drei Arten von Datenfeldern. Diese Felder werden Scheitelpunkte genannt und bestehen aus Knoten, Kanten und Eigenschaften. Diese Felder werden zum Speichern und Darstellen der Daten in den Graph Stores verwendet.

Graph Stores arbeiten, indem sie Daten innerhalb eines Knotens sammeln, und Kanten speichern die Beziehung zwischen jedem Knoten. Jede Kante hat vier Komponenten:einen Startknoten, einen Endknoten, einen Typ und eine Richtung. Diese Struktur wird benötigt, da ein Knoten eine unbegrenzte Anzahl von Beziehungen haben kann.

Der endgültige Typ von Datenfeld, Eigenschaften, Speichermerkmalen und zusätzlichen Informationen zu Kanten und Beziehungen. Ein Beispiel für eine Eigenschaft heißt „Gewicht einer Kante.“ Diese Eigenschaft kann Kosten, Entfernung, Reichweite, Länge oder jedes andere Maß einer Beziehung zwischen zwei Knoten speichern.

NoSQL-Systembeispiele

Da wir nun wissen, welche Typen von NoSQL-Datenbanken wir haben, werden wir einige der am häufigsten verwendeten Datenbankverwaltungssysteme für jeden dieser Typen überprüfen.

Wir kennen jetzt die verschiedenen Arten von NoSQL-Datenbanken. Wir kennen auch die Grundlagen dahinter. Lassen Sie uns abschließend prüfen, wie Sie jede dieser Datenbanken am besten in die Praxis umsetzen können.

Beste Anwendungsfälle für NoSQL-Datenbanken

• Schlüsselwertspeicher-Datenbanken :Diese Datenbanken werden am besten für verschiedene Warenkörbe verwendet. Dies liegt einfach daran, dass Key-Value-Datenbanken Millionen oder Milliarden von Bestellungen verarbeiten können. Massive eingehende Daten werden ohne Leistungsverlust verarbeitet. Diese Datenbanken verfügen außerdem über integrierte Redundanz, sodass Sie sich keine Gedanken über Datenverlust machen müssen.
  
• Dokumentspeicherdatenbanken :Diese Datenbanken werden am besten für verschiedene Kataloge verwendet. Dies kann wiederum mit Ihrem E-Commerce-Geschäft verbunden werden, wo Sie Tausende verschiedener Attribute zu unseren Produkten speichern müssen. Da die Daten in einem einzigen Dokument gespeichert sind, ist die Verwaltung von Produkten schnell und einfach.
  
• Wide-Column-Stores :Diese Datenbanken eignen sich am besten für geografische Informationen, Berichtssysteme, Sensorprotokolle und dergleichen. Wir geben dies an, weil Wide-Column-Speicher eine mehrdimensionale Zuordnung (Zeilenwert, Spaltenwert und Zeitstempel) in einem tabellarischen Format verwenden, das für massive Skalierbarkeit gedacht ist. Wenn Sie jemals eine Website oder App verwenden, um die Fahrstrecke von A nach B auf einer Karte zu überprüfen, sind die Chancen ziemlich hoch, dass Wide-Column-Geschäfte auf dieser Website oder Anwendung verwendet werden.
  
• Graph Store-Datenbanken :Diese Datenbanken eignen sich am besten für überdurchschnittliche Betrugserkennungssysteme. Nehmen wir an, wir haben einen bekannten Betrugsfall für eine bestimmte E-Mail oder Kreditkarte. Wenn diese Person versucht, sich anzumelden und mit den Informationen aus diesem Betrugsfall erneut etwas zu kaufen, wird jemand vom System benachrichtigt. Dies liegt daran, wie die Graph Store-Datenbanken Beziehungen zwischen Knoten in Echtzeit verarbeiten.

Schlussfolgerung

Wir begegnen der Verwendung von NoSQL-Datenbanken in unserem täglichen Leben oft, ohne es zu merken. Die Daten zeigen, dass die Gesamtvorteile von NoSQL und seine Effektivität unschätzbar sind. Hoffentlich liefert Ihnen dieser Artikel umsetzbare Informationen und wie NoSQL in Ihre Geschäftsmethodik implementiert werden kann. Abschließend freuen wir uns, dass wir zeigen konnten, wie NoSQL für Sie von Vorteil sein kann.

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