Aus den relationalen Datenbanken, die die letzten zwei Jahrzehnte und mehr geprägt haben. NoSQL-Datenbanken haben als bessere Methode der Datenverarbeitung an Popularität gewonnen, und unten sind fünf Gründe dafür:
1. Elastische Skalierbarkeit
In der Vergangenheit mussten sich die besten DBA-Services immer noch auf die Skalierung verlassen, wenn Erweiterungsbedarf bestand. Dies bedeutete die Anschaffung größerer Server, um der steigenden Datenlast gerecht zu werden. NoSQL-Datenbanken bieten die wesentlich einfachere Möglichkeit der Skalierung – die Datenbanken werden auf mehrere bereits vorhandene Hosts verteilt. Bei steigenden Verfügbarkeitsanforderungen und Transaktionsraten bietet die Skalierung auf virtuelle Umgebungen eine kostengünstigere Alternative zur Hardware-Skalierung.
RDBMS lässt sich nicht so einfach auf Commodity-Cluster skalieren, aber mit NoSQL-Datenbanken ist eine transparente Erweiterung möglich bereits vorprogrammiert, sodass sie horizontal skaliert werden können, um neue Knoten zu füllen. Diese sind auch unter Berücksichtigung kostengünstiger Standardhardware konzipiert.
2. Nützlich für Big Data
In den letzten zehn Jahren sind die Transaktionsraten ebenso rasant gewachsen wie die zu speichernden Datenmengen. Dies führte zur Entstehung des Begriffs „Big Data“, der in bestimmten Kreisen liebevoll als „industrielle Revolution der Daten“ bezeichnet wird.
Die Kapazität von RDBMS wuchs, um den Anforderungen der neuen Datenmengen gerecht zu werden, aber genau wie bei den Transaktionsraten gibt es nur so viel Datenvolumen, das von einem einzigen RDBMS praktisch verwaltet werden kann. Stattdessen wenden sich viele Menschen NoSQL-Systemen wie Hadoop zu, um ihre „Big Data“-Volumen zu bewältigen, da diese die Fähigkeiten der bekanntesten RDBMS übertreffen.
3. Reduzierte Abhängigkeit von internen DBAs
Ein großer Nachteil bei der Implementierung dieser leistungsstarken High-End-RDBMS ist, dass die Wartung nur durch den Einsatz geschulter DBAs möglich ist, die sicherlich nicht billig sind. Sie sind intensiv in das Design, die Installation und die Leistungsoptimierung dieser RDBMSs involviert, was sie praktisch unverzichtbar macht.
Andererseits wurden NoSQL-Datenbanken so konzipiert, dass sie mit Funktionen wie Datenverteilung, Autoreparatur und vereinfachten Datenmodellen weniger manuelle Verwaltung erfordern. Während immer noch jemand für die Verwaltung der Systeme verantwortlich sein muss, können sich Organisationen, die letztere implementieren, nur auf die besten Remote-DBA-Dienste verlassen, die billiger sind und genauso gut funktionieren, anstatt die Kosten für die Aufbewahrung und fortschreitende Schulung auf sich zu nehmen. Haus DBA.
4. Es ist billiger
NoSQL-Datenbanken sind darauf ausgelegt, billige Commodity-Server-Cluster für die Verwaltung ständig wachsender Transaktions- und Datenmengen zu nutzen. RDBMS hingegen erfordern teure Speichersysteme und patentierte Server, was bedeutet, dass letztere höhere Kosten pro gespeichertem Datenvolumen verursachen. Das bedeutet, dass Sie zu einem viel niedrigeren Preis ein größeres Datenvolumen speichern und verarbeiten können.
5. Agile Datenmodelle
RDBMS bereiten kolossale Kopfschmerzen, wenn es um das Änderungsmanagement geht, insbesondere für die großen Produktionssysteme. Die geringfügige Änderung muss sorgfältig überwacht werden und kann dennoch einige Ausfallzeiten oder eine Reduzierung der Service-Levels mit sich bringen. NoSQL hat keine derartigen Einschränkungen für seine Datenmodelle, und selbst die starreren NoSQL-Datenbanken, die auf der BigTable-Struktur basieren, ermöglichen immer noch eine relative Flexibilität wie das Hinzufügen neuer Spalten ohne größere Zusammenbrüche.
Das bedeutet, dass Änderungen an Anwendungen oder Datenbanken erforderlich sind Schema muss nicht als einzelne Änderungseinheit verwaltet werden, was den Prozess viel einfacher macht.
