Die 8 beliebtesten Datenbanken

Datenbanken treiben fast jede digitale Plattform auf dem Planeten an:von Websites über Blogs und soziale Medien bis hin zu Streaming-Diensten. Die meisten Endbenutzer kennen Datenbanken wie MySQL als Werkzeug zum Speichern von Daten. Das ist eine ziemlich genaue, wenn auch grundlegende Beschreibung dessen, was eine Datenbank ist. Sie sind jedoch viel mehr als das.

Die verschiedenen Arten von Datenbanken

Der allgemeine Begriff Datenbank verwechselt oft zwei separate und unterschiedliche Komponenten:die Datenbank und das Datenbankmanagementsystem (DBMS). Die Datenbank speichert die Daten, und das DBMS ist das Tool oder der Satz von Tools, mit dem Sie die Daten verwalten. Das DBMS wird hier angesprochen, da es die Tools umfasst, die es Datenbankadministratoren ermöglichen, mit der Datenbank zu kommunizieren, damit sie sie vollständig verwalten und steuern können.

Datenbankverwaltungssysteme werden in drei Schichten unterteilt:

Kunde :Stellt Anfragen über die Befehlszeile oder einen GUI-Bildschirm mit gültigen SQL-Abfragen.
Server :Verantwortlich für alle logischen Funktionen des Servers.
Speicherung :Verwaltet die Datenspeicherung.

Innerhalb dieser Schichten befinden sich Tools wie ein Thread-Handler, eine Abfragesprache, ein Parser, ein Optimierer, ein Abfrage-Cache, ein Puffer, ein Tabellen-Metadaten-Cache und ein Schlüssel-Cache. Diese Teile bilden zusammen ein leistungsstarkes System für Administratoren, Benutzer und Software zum Speichern und Abrufen von Daten.

Ein entscheidender Aspekt des DBMS ist die Abfragesprache. Dies ist die spezielle Sprache, die verwendet wird, um mit einer Datenbank zu interagieren. Es ist eine sehr spezielle Sprache und muss gemäß den vom DBMS festgelegten Spezifikationen verwendet werden. Einige DBMS haben ihre eigenen, proprietären Abfragesprachen, aber die beliebtesten sind:

SQL - Structured Query Language ist eine der am weitesten verbreiteten Abfragesprachen auf dem Markt und wird von MS SQL und MySQL verwendet.
XQuery - Verwendet das XML-Dateiformat zum Extrahieren und Bearbeiten von Daten.
OQL - Object Query Language ist die Standardsprache für objektorientierte Datenbanken, die häufig in Big-Data-Anwendungsfällen verwendet werden.
SQL/XML - Eine Kombination aus SQL und XQuery und unterstützt SQL-Anweisungen für XML-Daten.
GraphQL - Eine Open-Source-Sprache, die mit APIs arbeiten kann, und auch eine Laufzeit, die für Abfragen auf vorhandene Daten verwendet werden kann.
LINQ - Language Integrated Query extrahiert und verarbeitet Daten aus verschiedenen Quellen wie XML-Dokumenten und relationalen Datenbanken.

Relationale und nicht-relationale Datenbanken

DBMS verwenden zwei Haupttypen von Datenbanken:relational und nicht relational. Die Unterscheidung zwischen diesen beiden ist wichtig, da sie dabei helfen, den besten Anwendungsfall für eine Datenbank zu definieren.

Eine relationale Datenbank speichert Informationen in Tabellen, die verwandte Daten enthalten. Was einer relationalen Datenbank ihren Namen gibt, ist, dass Beziehungen zwischen zwei oder mehr Tabellen hergestellt werden können. Die Beziehungen korrelieren Zeilen, die zu zwei verschiedenen Tabellen gehören, in einer dritten Tabelle. Relationale Datenbanken werden am besten verwendet, wenn sich die darin enthaltenen Daten nicht oft ändern und wenn die Genauigkeit der Daten entscheidend ist.

Nicht-relationale Datenbanken (auch NoSQL-Datenbanken genannt) speichern ihre Informationen in nicht tabellarischer Form. Stattdessen speichern nicht relationale Datenbanken Daten in Datenmodellen, von denen die vier häufigsten Typen sind:

Dokumentorientiert - Daten werden als JSON-Dokumente gespeichert.
Schlüsselwert - Daten werden in Schlüsselpaaren gespeichert.
Grafik - Daten werden in einer Node-Edge-Node-Struktur gespeichert.
Breitspaltig - Daten werden in einem tabellarischen Format mit flexiblen Spalten gespeichert, die von Zeile zu Zeile variieren können.

Da sie Daten auf diese Weise speichern, sind nicht-relationale Datenbanken viel flexibler. Sie können eine Vielzahl unterschiedlicher Arten von Daten speichern. Dies macht sie ideal, wenn große Mengen komplexer Daten gespeichert werden müssen, beispielsweise bei der Arbeit mit Big-Data-Anwendungen.

Was in einer Datenbank zu suchen ist

Die erste zu stellende Frage lautet:„Sollte ich eine relationale oder eine nicht-relationale Datenbank verwenden?“ Eine relationale Datenbank wird am besten für Instanzen verwendet, die ACID erfordern (Atomizität, Konsistenz, Isolation, Haltbarkeit), Datengenauigkeit, Normalisierung und Einfachheit, erfordern jedoch keine Skalierbarkeit, Flexibilität und hohe Leistung. Ein gutes Beispiel für einen Anwendungsfall einer relationalen Datenbank ist eine dynamische, datenbankgesteuerte Website wie WordPress.

Andererseits wird eine nicht relationale Datenbank am besten verwendet, wenn Datenflexibilität, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit entscheidend sind. Ein gutes Beispiel für einen Anwendungsfall einer nicht relationalen Datenbank ist eine Cloud-basierte Anwendung, die auf massive Skalierung angewiesen ist.

Acht beliebte Datenbanken

Diese Liste der acht beliebtesten Datenbanken ist in 4 relationale und 4 nicht relationale Datenbanken unterteilt.

Relationale Datenbanken

Im Folgenden sind die derzeit beliebtesten relationalen Datenbanken auf dem Markt aufgeführt.

Oracle

Die Oracle-Datenbank wurde ursprünglich 1977 entwickelt und ist damit die älteste Datenbank auf der Liste. Seit Januar 2022 hält Oracle den Spitzenplatz als das am weitesten verbreitete relationale Datenbankverwaltungssystem der Welt (mit einem Statista-Rankingwert von 1266,89).

Oracle Database gibt es in fünf Editionen:

Unternehmen - enthält alle DBMS-Funktionen sowie die Oracle Real Application Clusters-Option für Hochverfügbarkeit.
Persönlich - enthält alle Funktionen, abzüglich der Oracle Real Application Clusters-Option.
Standard - enthält Basisfunktionalität.
Express - leichte und kostenlose eingeschränkte Version für Windows und Linux.
Oracle Lite - für Anwendungsfälle mit Mobilgeräten.

Der Hauptgrund, warum Oracle Database den höchsten Marktanteil einnimmt, ist, dass es eine der am besten skalierbaren relationalen Datenbanken ist. Es erreicht dies, indem es seine Architektur zwischen logisch und physisch aufteilt. Dadurch wird der Datenspeicherort irrelevant und transparent, was eine modularere Struktur ermöglicht, die geändert werden kann, ohne die Datenbank selbst zu beeinträchtigen. Durch den Aufbau von Oracle Database auf diese Weise ist es möglich, Ressourcen gemeinsam zu nutzen, um ein viel flexibleres Datennetzwerk zu erreichen.

Zu den herausragenden Funktionen von Oracle Database gehören:

Real Application Clustering (RAC) und Portabilität, die eine Skalierung ohne Leistungs- und Datenkonsistenzverlust ermöglichen.
Effizientes Speicher-Caching.
Hochperformante Partitionierung, die es ermöglicht, größere Tabellen in zahlreiche Teile zu zerlegen.
Heiße, kalte und inkrementelle Backups mit dem Recovery Manager-Tool.
Tools zur Kontrolle des Datenzugriffs und der Datennutzung.

Zu den Vorteilen von Oracle Database gehören:

Verwendet die SQL-Abfragesprache.
Hochleistung.
Tragbar (kann auf fast 20 Netzwerkprotokollen und zahlreichen Hardwareplattformen ausgeführt werden).
Instanz-Caging ermöglicht die Verwaltung mehrerer Datenbanken von einem einzigen Server aus.
Zahlreiche Editionen, die am besten zu Ihrem Unternehmen und/oder Anwendungsfall passen.
Clustering für Skalierbarkeit, Lastausgleich, Redundanz und Leistung.
Fehlerbehebung über das Tool RMAN (Recovery Manager).
PL/SQL-Unterstützung.

Zu den Nachteilen von Oracle Database gehören:

Eigene - Oracle ist nicht Open Source.
Komplexität - Es ist eine der komplexeren relationalen Datenbanken auf dem Markt.
Kosten - Oracle Database kann bis zu 10 mal teurer sein als MS SQL.

Finden Sie heraus, wie Sie Oracle Database Express Edition mit Linode verwenden.

MySQL

MySQL ist eine der beliebtesten relationalen Open-Source-Datenbanken auf dem Markt. Laut DB-Engines steht MySQL hinter Oracle Database auf Platz 2 der meistgenutzten Datenbanken auf dem Markt.

MySQL wurde im Mai 1995 veröffentlicht und ist ausgereift und zuverlässig. Es ist eine der am häufigsten verwendeten Optionen. MySQL wurde in C und C++ geschrieben, läuft auf Linux, Solaris, macOS, Windows und FreeBSD und ist unter der GPLv2 lizenziert.

MySQL ist eine relationale Datenbank und skaliert nicht im Umfang einer nicht-relationalen Datenbank, unterstützt aber Multithreading, wodurch es möglich ist, es so zu skalieren, dass es mit einer Standarddatei bis zu 50 Millionen Zeilen und mehr verarbeiten kann Größenbeschränkung von 4 GB, mit einer theoretischen Grenze von 8 TB.

Zu den herausragenden Funktionen von MySQL gehören:

Sicherheit - Verwendet eine solide Datensicherheitsebene zum Schutz sensibler Daten und alle Passwörter sind verschlüsselt. Roll-Back - Ermöglicht das Zurücksetzen von Transaktionen. Speichereffizient - Hat einen sehr geringen Speicherverlust.Produktiv - Verwendet Trigger, Stored Procedures und Views für höhere Produktivität. Partitionierung - Unterstützt die Partitionierung, um die Leistung sehr großer Datenbanken zu verbessern. GUIs - MySQL Workbench GUI verwaltet die Datenbank.

Zu den Vorteilen der Verwendung von MySQL gehören:

Kostenlos - Dies ist eine kostenlose Open-Source-Datenbank, die auf beliebig vielen Serverinstanzen installiert werden kann.
Vertrautheit - MySQL verwendet die SQL-Abfragesprache, sodass Datenbankadministratoren, die mit der Sprache vertraut sind, mit diesem DBMS in kürzester Zeit auf dem neuesten Stand sind. MySQL folgt auch der typischen Client/Struktur-Architektur.
Geschwindigkeit - Ist dank einer einzigartigen Speicher-Engine eine der schnellsten relationalen Datenbanken.
Integration - MySQL lässt sich in Tausende von Anwendungen von Drittanbietern integrieren, z. B. Blogging-Systeme, CRMs, HRMs, ERPs und viele andere Arten von Anwendungen.

Erfahren Sie, wie Sie eine MySQL-Instanz auf einem Linode-Server installieren.

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server ist das von Microsoft entwickelte DBMS. Diese Datenbank ist eine proprietäre Lösung, kann aber sowohl unter Linux als auch unter Windows installiert werden. MS SQL Server wurde erstmals am 24. April 1989 veröffentlicht und wird nun in fünf verschiedenen Editionen angeboten:

Standard - Kernfunktionalität für die meisten Anwendungen erforderlich.
Internet - Kostengünstige Option, die sich von der Standard Edition in Bezug auf den maximal zulässigen Speicher für den Pufferpool und die maximale Rechenkapazität unterscheidet.
Unternehmen - Unterstützt eine breite Palette von Data-Warehouse-Funktionen und enthält erweiterte Funktionen wie Datenkomprimierung, verbesserte Sicherheit und Unterstützung für größere Datenmengen.
Entwickler - Entwickelt für Entwickler und beinhaltet die Möglichkeit, gespeicherte Prozeduren, Funktionen und Ansichten zu erstellen.
Express – Beschränkt auf Einzelpersonen oder kleine Organisationen und beinhaltet keine der erweiterten Funktionen.

MS SQL Server arbeitet mit der SQL-Abfragesprache und verwendet das SQL Server-Betriebssystem (SQLOS), das Speicher- und E/A-Ressourcen, Jobs und Datenverarbeitung verwaltet.

Zu den Vorteilen von Microsoft SQL Server gehören:

Native Unterstützung für Visual Studio - Die Unterstützung für die Datenprogrammierung ist in Visual Studio integriert, sodass DB-Administratoren Datenbankschemas erstellen, anzeigen und bearbeiten können.
Volltextsuchdienst - Ermöglicht die Suche nach wortbasierten Abfragen.
Unterstützung mehrerer Versionen - Ermöglicht die Installation mehrerer Versionen von MS SQL Server auf einem Rechner.
Einfache Installation - Kann mit einem einzigen Klick installiert werden.
Datenwiederherstellung und Wiederherstellung - Integrierte Tools zur Datenwiederherstellung.
Unterstützung - MS SQL Server hat eine riesige Community von Benutzern mit viel Hilfe und Unterstützung aus verschiedenen Quellen.

Die Nachteile von MS SQL sind gering, sollten aber von jedem berücksichtigt werden, der über die Übernahme dieser Datenbankplattform nachdenkt. Zu diesen Nachteilen gehören:

Kostspielige und verwirrende Preise.
Schlechte Benutzeroberfläche.
Gewährt nur teilweise Kontrolle über Datenbanken.

PostgreSQL

PostgreSQL (auch Postgres genannt) ist ein weiteres kostenloses Open-Source-Datenbankverwaltungssystem, das ursprünglich als Nachfolger der Ingres-Datenbank diente. PostgreSQL bezeichnet sich selbst als „die fortschrittlichste relationale Open-Source-Datenbank der Welt“ und hält derzeit einen Marktanteil von 14,70 % für relationale Datenbanken.

PostgreSQL wurde 1996 veröffentlicht und erfreut sich eines sehr aktiven Entwicklungszyklus und einer großen Support-Community. Was PostgreSQL von anderen relationalen Open-Source-Datenbanken unterscheidet, ist, dass es sich um ein objektrelationales Datenbankverwaltungssystem handelt, was bedeutet, dass es einer relationalen Datenbank ähnelt, aber ein objektorientiertes Datenbankmodell verwendet.

PostgreSQL ist kataloggesteuert, sodass Benutzer Datentypen, Indextypen und funktionale Sprachen definieren können, wodurch es erweiterbarer ist als andere relationale Datenbanken.

Zu den herausragenden Funktionen von PostgreSQL gehören:

ACID-Konformität.
Hochgradig gleichzeitig.
Enthält NoSQL-Unterstützung
Schema- und Abfragesprachenunterstützung für Objekte, Klassen, Vererbung und Funktionsüberladung.
Allgemeiner Tabellenausdruck (die temporären Ergebnisse einer Abfrage, die im Kontext einer größeren Abfrage verwendet wird).
Deklarative Partitionierung (was den Arbeitsaufwand für die Partitionierung von Daten reduziert).
Volltextsuche.
Unterstützung für geografische Informationssysteme/Raumbezugssysteme (zum Erfassen, Speichern, Überprüfen und Anzeigen von Daten in Bezug auf Positionen auf der Erdoberfläche).
JSON-Unterstützung.
Logische Replikation (eine Methode zur Replikation von Datenobjekten basierend auf einem Primärschlüssel).

Die Vorteile von PostgreSQL sind:

Ideal für komplexe, umfangreiche Datenoperationen.
In hohem Maße anpassbar durch Plugins und die Verwendung von benutzerdefinierten Funktionen, die in C, C++ und Java geschrieben sind.
Multiversions-Parallelitätssteuerung (eine fortschrittliche Technik zur Verbesserung der Datenbankleistung in einer Mehrbenutzerumgebung).
Lesesperren sind nicht erforderlich, daher bietet es eine größere Skalierbarkeit als andere relationale Datenbanken.
Plattformübergreifend (verfügbar für BSD, Linux, macOS, Solaris und Windows).

Was die Nachteile betrifft, leidet PostgreSQL unter einigen, wie zum Beispiel:

Komplizierter als MySQL.
Langsamer als MySQL.
Keine einfache Möglichkeit, Daten von anderen RDBMS zu migrieren.
Schlechte Datenkomprimierung.
Komplizierte horizontale Skalierung.
Schlechte Clustering-Unterstützung.
Keine integrierte Unterstützung für maschinelles Lernen.

Weitere Informationen finden Sie in unserem Leitfaden zur Installation von PostgreSQL auf einem Ubuntu 20.04-Server.

Nicht-relationale Datenbanken

In den folgenden Abschnitten werden die gängigsten nicht relationalen Datenbanken auf dem heutigen Markt behandelt.

Redis

Redis ist ein In-Memory-Datenstrukturspeicher, der als verteilte Schlüsselwert-NoSQL-Datenbank verwendet wird. Redis steht für Remote Dictionary Server und verwendet einen erweiterten Schlüsselwertspeicher, der optionale Dauerhaftigkeit beinhaltet. Redis wird oft als Datenstrukturserver bezeichnet, da Schlüssel Zeichenfolgen, Hashes, Listen, Sätze und sortierte Sätze enthalten können.

Redis ist eine flüchtige In-Memory-Datenbank, was sie zu einer guten Option für Systeme mit einer großen Menge an heißen Daten macht. Redis speichert Daten im Cache, was das Lesen/Schreiben beschleunigt und die Daten immer hochverfügbar macht.

Zu den herausragenden Funktionen von Redis gehören:

Minimale Komplexität im Vergleich zu anderen NoSQL-Datenbanken.
Leicht und erfordert keine externen Abhängigkeiten.
Funktioniert in allen POSIX-Umgebungen.
Unterstützung für synchrone, nicht blockierende Master/Slave-Replikation für hohe Verfügbarkeit.
Mapped Key-Value-basiertes Caching-System, das mit Memcached vergleichbar ist.
Keine strengen Regeln zum Definieren von Schemata oder Tabellen.
Unterstützung für mehrere Datenmodelle oder -typen.
Sharding-Unterstützung.
Kann in Verbindung mit anderen Datenbanken verwendet werden, um die Last zu reduzieren und die Leistung zu steigern.

Zu den Vorteilen der Verwendung von Redis gehören:

Ermöglicht das Speichern von Schlüsselwertpaaren mit einer Größe von bis zu 512 MB.
Verwendet einen eigenen Hashing-Mechanismus.
Dank der Datenreplikation hält der Redis-Cache Ausfällen stand und bietet dennoch einen ununterbrochenen Dienst.
Alle gängigen Programmiersprachen unterstützen es.
Unterstützt das Einfügen großer Datenmengen in seinen Cache.
Aufgrund seines geringen Platzbedarfs kann es auf Raspberry Pi- und ARM-Hardware installiert werden.

Zu den Nachteilen der Verwendung von Redis gehören die folgenden:

Alle Ihre Daten müssen in den Arbeitsspeicher passen und Sie können nicht mehr Daten verwalten, als Sie Arbeitsspeicher haben.
Es gibt keine Abfragesprache oder Unterstützung für relationale Algebra.
Bietet nur zwei Optionen für die Persistenz an (Snapshots und nur angehängte Dateien).
Grundlegende Sicherheitsfunktionen.
Wird nur auf einem CPU-Kern im Single-Threaded-Modus ausgeführt, sodass für die Skalierbarkeit mehrere Instanzen von Redis erforderlich sind.

Weitere Informationen finden Sie in unserem Leitfaden zur Installation und Konfiguration von Redis auf einem Ubuntu 20.04-Server.

MongoDB

MongoDB ist eine dokumentenorientierte Open-Source-NoSQL-Datenbank, die sich auf die Speicherung großer Datenmengen konzentriert. MongoDB gilt als schemalos, erzwingt also keine bestimmte Struktur für Dokumente, die in einer Sammlung enthalten sind. Diese ursprünglich 2009 veröffentlichte NoSQL-Datenbank verwendet JSON-ähnliche Dokumente mit optionalen Schemas und kann vor Ort installiert oder vollständig in der Cloud verwaltet werden. MongoDB gilt als sehr guter Kandidat für Big Data und kann von Organisationen jeder Größe verwendet werden.

Zu den Merkmalen, die MongoDB auszeichnen, gehören:

Unterstützt Feld-, Bereichsabfragen und Regex-Suchen.
Erreicht hohe Verfügbarkeit mit Replikatsätzen.
Unterstützt Sharding.
Kann als Dateisystem verwendet werden (genannt GridFS).
Unterstützt Pipeline-, Map-Reduce-Funktion und Single-Purpose-Aggregationsmethoden.
JavaScript wird in Abfragen unterstützt.
Unterstützt Sammlungen mit fester Größe, sogenannte begrenzte Sammlungen.
Indexe können erstellt werden, um die Suchleistung zu verbessern.
Ermöglicht das Ausführen von Operationen an gruppierten Daten für entweder ein einzelnes Ergebnis oder ein berechnetes Ergebnis.

Zu den Vorteilen der MongoDB-Datenbank gehören:

Unterstützt eine ausdrucksstarke Abfragesprache.
Es ist nicht erforderlich, Zeit mit dem Entwerfen eines Datenbankschemas zu verbringen, da es schemalos ist.
Flexibel und leistungsstark.
Unterstützt die räumliche Effizienz.
Unterstützt mehrere Dokument-ACID-Übergänge.
Erfordert keine SQL-Injection.
Kann schnell in Hadoop integriert werden.
Open-Source und kostenlos nutzbar.

Zu den Nachteilen der MongoDB-Datenbank gehören:

Benötigt viel Speicher, insbesondere beim Skalieren.
Speicherlimit für Datendokumente von 16 MB.
100-Ebenen-Limit der Datenverschachtelung.
Unterstützt keine Transaktionen.
Das Zusammenführen von Dokumenten ist kompliziert.
Kann langsam sein, wenn Indizes nicht richtig verwendet werden.
Da Beziehungen nicht gut definiert sind, können sie zu doppelten Daten führen.

Weitere Informationen finden Sie in unserem Leitfaden zu MongoDB-Anwendungsfällen.

Apache Cassandra

Apache Cassandra ist ein verteiltes Open-Source-NoSQL-Datenbankverwaltungssystem. Es wurde entwickelt, um sehr große Datenmengen auf Standardservern zu verarbeiten. Cassandra wurde ursprünglich innerhalb von Facebook entwickelt, um die Indexsuchfunktion der Plattform zu unterstützen. Im Juli 2008 veröffentlichte Facebook Cassandra über Google Code und wurde im März 2009 offiziell zu einem Apache Incubator-Projekt.

Zu den Merkmalen, die Cassandra auszeichnen, gehören:

Verteilte Knoten haben alle die gleiche Rolle, sodass es keinen Single Point of Failure gibt.
Unterstützt sowohl die Replikation als auch die Replikation in mehreren Rechenzentren.
Der Lese-/Schreibdurchsatz steigt linear, wenn Maschinen hinzugefügt werden, um eine hohe Skalierbarkeit zu erreichen.
Daten werden automatisch auf mehrere verteilte Knoten repliziert.
Verfügbarkeit und Partitionstoleranz sind wichtiger als Konsistenz, wodurch es als AP-System klassifiziert wird (innerhalb des CAP-Theorems).
Unterstützt Hadoop-Integration mit MapReduce-Unterstützung.
Beinhaltet eine eigene Abfragesprache, Cassandra Query Language.

Zu den Vorteilen von Apache Cassandra gehören:

Die elastische Skalierbarkeit ermöglicht es, Cassandra nach Bedarf ohne Ausfallzeiten nach oben und unten zu skalieren.
Folgt einer Peer-to-Peer-Architektur, sodass Ausfälle im Vergleich zu Master-Slave-Konfigurationen selten sind.
Vier Schlüsselmethoden der Datenanalyse, darunter Solr-basierte Integration, Stapelanalyse (mit Hadoop-Integration), externe Analyse (mit Hilfe von Hadoop und Cloudera/Hortonworks).
Analysen nahezu in Echtzeit.
Multi-Rechenzentrum und Hybrid-Cloud-Unterstützung.
Daten können entweder als strukturierte, halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten gespeichert werden.

Zu den Nachteilen von Apache Cassandra gehören:

Eingeschränkte ACID-Unterstützung.
Aufgrund der großen Menge an E/A kann Latenz ein Problem darstellen.
Daten werden anhand von Abfragen statt Struktur modelliert, was dazu führen kann, dass doppelte Informationen mehrfach gespeichert werden.
Keine Join- oder Subquery-Unterstützung.
Während Schreibvorgänge schnell sind, können Lesevorgänge langsam sein.
Eingeschränkte offizielle Dokumentation.

Sehen Sie sich unsere Leitfäden zu Apache Cassandra an, um mehr zu erfahren.

CouchDB

CouchDB ist unsere letzte dokumentenorientierte Open-Source-NoSQL-Datenbank. Dieses spezielle Tool speichert Daten in JSON-Dokumenten und verwendet mithilfe von MapReduce JavaScript als Abfragesprache. CouchDB umfasst das Web, indem es über HTTP auf Dokumente zugreift. Nach dem Zugriff können diese Dokumente mit JavaScript abgefragt, kombiniert und transformiert werden. Diese NoSQL-Datenbank eignet sich perfekt sowohl für Web- als auch für mobile Anwendungen, dank spontaner Dokumententransformationen und Echtzeit-Änderungsbenachrichtigungen.

Zu den Features, die CouchDB auszeichnen, gehören:

Datenbankreplikation über mehrere Serverinstanzen hinweg.
Schnelles Indizieren und Abrufen.
REST-ähnliche Schnittstelle.
Mehrere Bibliotheken machen es einfach, die Sprache Ihrer Wahl zu verwenden.
Browserbasierte GUI verwaltet Daten, Berechtigungen und Konfigurationen.
Unterstützung für die Replikation.
Folgt allen Funktionen von ACID-Eigenschaften.
Authentifizierung und Sitzungsunterstützung.
Sicherheit auf Datenbankebene.
Integrierte Unterstützung für Map/Reduce (Modell zur Verarbeitung und Generierung großer Datenmengen mit einem parallelen, verteilten Algorithmus).

Zu den Vorteilen der Verwendung von CouchDB gehören:

Möglichkeit, dasselbe Dokument in mehreren Datenbankinstanzen zu speichern.
Serialisierte Objekte können als unstrukturierte Daten in JSON-Dokumenten gespeichert werden.
Redundante Datenspeicherung. Kann über PouchDB mit Browsern repliziert und synchronisiert werden.
Sharding- und Clustering-Unterstützung.
Master-zu-Master-Replikation ermöglicht kontinuierliches Backup.

Zu den Nachteilen von CouchDB gehören:

Langsamer als einige NoSQL-Datenbanken.
Erfordert viel Overhead.
Beliebige Abfragen sind teuer.
Temporäre Aufrufe von umfangreichen Datensätzen sind langsam.
Keine Unterstützung für Transaktionen.
Die Replikation großer Datenbanken ist unzuverlässig.

Weitere Informationen finden Sie in unserem Leitfaden zur Verwendung von CouchDB 2.0 unter Ubuntu 20.04.

Schlussfolgerung

Ganz gleich, an welchem Projekt Sie arbeiten, es gibt eine Datenbank, die perfekt zu Ihren Anforderungen passt. Egal, ob Sie eine kleine dynamische Website entwickeln, die auf ein hohes Maß an Datenkonsistenz angewiesen ist, wo Sie eine relationale Datenbank verwenden würden, oder eine App, die zu massiven Ausmaßen skaliert, wo Sie eine nicht-relationale Datenbank verwenden würden, Sie haben es Optionen. Mit Linode können Sie mit jeder dieser Datenbanken arbeiten, um Ihre Daten effektiv zu speichern und mit Ihren Anwendungen zu interagieren. Es ist jedoch wichtig, genau zu wissen, was Ihre App von einer Datenbank benötigt, bevor Sie sich für eine entscheiden. Wenn Sie die falsche Wahl treffen, kann die Umrüstung kostspielig werden.