Die meisten Datenbanken werden als relational oder nicht relational klassifiziert. Nicht relationale Datenbanken sind auch als „NoSQL“ bekannt, was für Not Only SQL steht, und der Hauptunterschied zwischen ihnen besteht darin, wie sie Informationen speichern. Eine nicht relationale Datenbank speichert Daten in einem nicht tabellarischen Format und ist vielseitiger als typische relationale Datenbankdesigns, die auf SQL basieren. Es hält sich nicht an das typische relationale Modell, das von relationalen Datenbankverwaltungssystemen bereitgestellt wird. Hier erfahren Sie anhand von Beispielen, wie eine nicht relationale Datenbank funktioniert, sowie die verschiedenen Typen.
Was ist eine nicht relationale Datenbank?
Nicht relationale Datenbanken (auch bekannt als NoSQL-Datenbanken) unterscheiden sich von relationalen Standarddatenbanken dadurch, dass ihre Daten in einem nicht tabellarischen Format gespeichert werden. Ein Dokument kann ziemlich ausführlich sein und gleichzeitig eine Vielzahl unterschiedlicher Arten von Informationen in verschiedenen Formaten enthalten. Nicht relationale Datenbanken sind weitaus flexibler als relationale Datenbanken, da sie viele Arten von Informationen gleichzeitig aufnehmen und organisieren können.
Nicht relationale Datenbanken werden häufig verwendet, um große Mengen komplizierter und vielfältiger Daten zu organisieren. Ein großes Geschäft könnte beispielsweise eine Datenbank haben, in der jeder Kunde sein eigenes Dokument mit all seinen Informationen hat, von Name und Adresse bis hin zu Bestellhistorie und Kreditkarteninformationen. All diese Informationen können trotz ihrer unterschiedlichen Formate im selben Dokument gespeichert werden.
Nicht relationale Datenbanken sind oft schneller, da eine Abfrage nicht mehrere Tabellen durchsuchen muss, um eine Antwort zu erhalten, wie dies bei relationalen Datenbanken häufig der Fall ist. Nicht-relationale Datenbanken eignen sich daher zum Speichern sich schnell ändernder Daten oder für Anwendungen, die eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten. Sie können verwendet werden, um sich schnell entwickelnde Anwendungen zu unterstützen, die eine dynamische Datenbank erfordern, die sich schnell ändern und enorme Mengen komplizierter, unstrukturierter Daten aufnehmen kann.
Bewerten Sie zu Beginn eines Projekts die Unterschiede zwischen einer relationalen und einer nicht relationalen Datenbank, um die beste Lösung für das Projekt besser zu kennen. Sie können auch über unterschiedliche Anwendungen für beide nachdenken und wann Sie sich für eine entscheiden würden.
Arten von nicht relationalen Datenbanken
Der Begriff „nicht relationale Datenbank“ bezieht sich eigentlich auf vier verschiedene Arten von Datenbanken. Die vier Typen sind wie folgt:
#1. Graph-Datenbank
Jedes Datenelement wird als Knoten gehalten, und Beziehungen zwischen Knoten, die als Kanten bezeichnet werden, sind ebenso wichtig. Graphdatenbanken eignen sich besonders gut, um eine große Menge scheinbar unzusammenhängender Datenpunkte auszuwerten und die Verbindungen zwischen diesen Punkten zu entdecken. Einige Anwendungen umfassen Finanzunternehmen, die Betrug aufdecken müssen, Gesundheitspraktiker, die den Krankheitsverlauf besser verstehen müssen, und natürlich soziale Netzwerke, die Benutzerinteraktionen verwalten müssen.
#2. Schlüsselwertspeicher
Jedes Datenelement hat einen eindeutigen Schlüssel, der einem bestimmten Wert entspricht. Die Struktur dieser Datenbank ist konzeptionell einem Javascript-Objekt oder einem Python-Wörterbuch sehr ähnlich. Schlüsselwertdatenbanken sind oft recht schnell; Wir verwenden sie, um Daten zu speichern, die wahrscheinlich sehr unterschiedlich sind und denen es an Schemata mangelt. Da Schlüsselwertdatenbanken eine so geringe Latenz aufweisen, eignen sie sich ideal für Caching, Message Queuing und die Verwaltung von Benutzerprofilen, um nur einige Anwendungen zu nennen. Beliebte Schlüsselwertdatenbanken sind Redis und Amazon DynamoDB.
#3. Dokumentorientierter Speicher
Dokumentendatenbanken sind wahrscheinlich die vielseitigsten dieser vier. Jedes Datenelement wird als Dokument gespeichert, normalerweise im JSON-Format, wobei die Schlüssel für Abfragen verfügbar sind. Jedes Dokument kann eine einzigartige Form haben. Darüber hinaus kann jedes Dokument eine eigene Struktur haben, es besteht aber auch die Möglichkeit, Dokumentensammlungen zu bilden. Diese Sammlungen können hierarchisch strukturiert werden und ermöglichen relationale Abfragen ohne Einbußen bei der Flexibilität.
Dokumentendatenbanken werden in einer Vielzahl von Kontexten verwendet, einschließlich Online-Warenkörben, Spielen und Inhaltsverwaltung. Dokumentorientierte Datenbanken wie MongoDB und Amazon DynamoDB sind bekannte Beispiele. Da Amazon DynamoDB ein Hybrid ist, wird es sowohl als Schlüsselwert- als auch als dokumentorientierte Datenbank klassifiziert.
#4. Wide-Column-Datenbank
Jeder Datenpunkt wird in einer tabellenartigen Struktur gespeichert. Relationale Datenbanken sind Wide-Column-Datenbanken am ähnlichsten. Die Daten können jedoch unstrukturiert sein und müssen keinem strengen Schema folgen. Wide-Column-Datenbanken sind eine Kreuzung zwischen einer Schlüsselwert- und einer relationalen Datenbank. Jedem Datenelement wird ein eindeutiger Schlüssel zugewiesen, der einem Satz von Spaltentypen entspricht, die sich von Zeile zu Zeile unterscheiden können.
Bei einer großen Anzahl von Datenpunkten mit unterschiedlichen Spaltenarten wird diese Form der Datenbank typischerweise verwendet. Aufzeichnungen von einem IoT-Gerät enthalten beispielsweise häufige Einträge, aber möglicherweise verschiedene Datenarten. Cassandra und HBase sind prominente Alternativen zu Wide-Column-Datenbanken.
Die Vorteile der Verwendung einer nicht relationalen Datenbank
Heutige Anwendungen erfassen und speichern riesige Mengen immer komplizierter werdender Kunden- und Benutzerdaten. Der Wert dieser Daten für Unternehmen liegt natürlich in ihrem analytischen Potenzial. Die Verwendung einer nicht relationalen Datenbank kann Muster und Werte selbst in riesigen Mengen unterschiedlicher Daten aufdecken.
Nicht relationale Datenbanken haben verschiedene Vorteile, darunter:
#1. Organisation von riesigen Datensätzen
Nicht-relationale Datenbanken können im Zeitalter von Big Data nicht nur riesige Mengen an Informationen speichern, sondern auch große Datensätze problemlos abfragen. Nicht relationale Datenbanken haben erhebliche Vorteile in Bezug auf Umfang und Geschwindigkeit.
#2. Anpassbare Datenbankerweiterung
Daten sind nicht fixiert. Wenn mehr Daten gesammelt werden, kann eine nicht relationale Datenbank diese neuen Datenpunkte aufnehmen und die vorhandene Datenbank mit neuen Granularitätsebenen anreichern, selbst wenn sie nicht zu den Datentypen zuvor vorhandener Daten passen.
#3. Mehrere Datenstrukturen
Daten, die heute von Benutzern gesammelt werden, nehmen viele Formen an und reichen von Zahlen und Zeichenfolgen bis hin zu Foto- und Videomaterial und Nachrichtenverlauf. Eine Datenbank muss in der Lage sein, diese unterschiedlichen Informationsformate zu speichern, ihre Zusammenhänge zu verstehen und detaillierte Abfragen durchzuführen. Nicht relationale Datenbanken können verschiedene Arten von Informationen in demselben Dokument kombinieren, unabhängig vom Format, in dem sie gespeichert sind.
#4. Cloud-tauglich
Eine nicht relationale Datenbank kann extrem groß sein. Und da sie sich in manchen Situationen exponentiell entwickeln können, benötigen sie eine Hosting-Umgebung, die mit ihnen wachsen und expandieren kann. Aufgrund ihrer inhärenten Skalierbarkeit ist die Cloud ein geeignetes Zuhause für nicht-relationale Datenbanken.
Was ist der Unterschied zwischen einer relationalen Datenbank und einer nicht relationalen Datenbank?
Um besser zu verstehen, was eine nicht relationale Datenbank ist, definieren Sie zunächst eine relationale Datenbank. Relationale Datenbanken sind eine Art der Datenspeicherung, bei der jedes Datenelement auf eine bestimmte Weise angeordnet werden muss (normalerweise mithilfe von Tabellen, wie in unserer hypothetischen Eiscreme-Tabelle oben). Jedes Datenelement entspricht einer Zeile in einer Tabelle, in der wir die Spaltentypen im Voraus definieren und die Daten normalisieren, sodass jede Zeile entweder einen Eintrag oder einen Nullwert für jede Spalte enthält.
Jede Art von Daten in einer relationalen Datenbank erfordert eine eigene Tabelle. Ein Hotel hätte beispielsweise einen Tisch für Gäste und einen anderen für Reservierungen. Jeder Eintrag in der Gästetabelle würde einen identischen Satz von Eigenschaften enthalten, wie z. B. guest_ID, Name und Adresse. In der Zwischenzeit hätte jeder Reservierungsdatensatz in der Tabelle die Attribute ID, stay_date und guest_id.
Es ist erwähnenswert, dass die letzte Eigenschaft der Tabelle bookings (guest_id) eigentlich ein Verweis auf eine Zeile in der Gästedatenbank ist. Durch diese Art der Verknüpfung zwischen Daten in mehreren Tabellen können wir unterschiedliche Datentypen verbinden. SQL (Structured Query Language) funktioniert in relationalen Datenbanken aufgrund dieser Art von Beziehungen sowie der unflexiblen Tabellenarchitektur.
Wenn das Hotel alle Reservierungen eines bestimmten Besuchers wissen möchte, würde die Suche den Zugriff auf beide Tische erfordern. Eine nicht-relationale Datenbank hingegen kann alle Daten zu einem Gast (einschließlich Reservierungen) in einem einzigen Eintrag enthalten, was die Suche unter vielen Umständen beschleunigt.
Wann eine nicht relationale Datenbank verwendet werden sollte
Wenn Ihre Systeme Folgendes erfordern, sollten Sie eine nicht relationale Datenbank in Betracht ziehen:
#1. Einfachheit
Relationale Datenbanken sind eine Sammlung von Zeilen und Tabellen, die zusammengestellt werden müssen, um eine Abfrage zu bedienen. Indem Sie Tabellen aus separaten Knoten zusammensetzen müssen, fügen Sie Ihrem verteilten Datencluster eine neue Ebene der Komplexität hinzu. Dies erhöht die Latenz, verringert die Leistung und macht das System komplexer.
Nicht relationale Datenbanken enthalten alle Informationen, die Sie benötigen, in einem einzigen Dokument mit Links zu bestimmten Informationen. Dadurch werden eine Ebene der Komplexität sowie eine erhebliche Menge an Verzögerung und Durchsatz entfernt, wodurch verteilte Daten zum Kinderspiel werden.
#2. Verfügbarkeit und Skalierbarkeit
Die Möglichkeit, Knoten nach Bedarf hinzuzufügen und zu löschen, ist einer der Vorteile eines verteilten Datennetzwerks. Auf Cloud-Plattformen geschieht dies automatisch. Wenn Sie mehr benötigen, erstellt das System einen neuen Knoten, repliziert die Daten darauf und Sie haben eine zusätzliche Registrierkasse, um Ihre wachsenden Leitungen aufzunehmen.
Gleichzeitig müssen Ihre Daten zu 99.999 % betriebsbereit sein. Mit Zuweisungs-Failover können Sie sofort einen Ersatzknoten einrichten, wenn einer ausfällt, während die Anzahl der Servicepunkte konstant bleibt. Das sichert die Leistung, hält Sie 24 Stunden am Tag geöffnet und macht den Verbraucher sehr glücklich.
#3. Durchführung von Schnellwechselzyklen
Die Datenbankstruktur könnte eine der größten Hürden für Ihr nächstes Release sein. Sie müssen es zu Beginn Ihres Projekts einrichten, wenn Sie am wenigsten über seine Anforderungen wissen. Das Ändern des Fundaments Ihrer Daten erfordert den gleichen Zeit- und Arbeitsaufwand wie das Ändern des Fundaments eines Gebäudes. Dies könnte Ihr zukünftiges Projekt zum Erliegen bringen.
Ein schemaloses Datenmodell bietet die größte Flexibilität. Sie können Ihre Datenbank sofort nutzen und viel schneller zur nächsten Version wechseln.
#4. Dynamische Anwendungsarchitektur
Nicht relationale Datenbanken bieten nahtlose Unterstützung für Dokumente, Schlüsselwerte, Zähler, Zeitreihen, Diagramme und andere Modelle. Auf diese Weise können Sie Daten auf jede gewünschte Weise sammeln. Sie können ein Dokument verwenden, um Bestellungen aufzugeben, ein Diagramm, um Produkte oder Inhalte zu empfehlen, und eine Zeitreihe, um IoT-Daten zu sammeln. Diese Anpassungsfähigkeit ist ideal für ein Microservice-Design oder einfach nur zum Anpassen Ihrer Anwendung an ihre Datenanforderungen.
#5. ACID-Datenkonsistenz
Das Marquis-Element relationaler Datenbanken ist vollständig transaktional garantiert. Wie können Sie das Angebot nichtrelationaler Datenbanken nutzen, wenn Sie den Daten nicht vertrauen können? Kompromittierte Daten können alle Aggregate aus dem Gleichgewicht bringen, was dazu führt, dass die Metriken, auf die Sie sich verlassen, falsch sind und die Urteile, die Sie auf der Grundlage dieser Informationen treffen, gefährlich sind.
Nicht relationale ACID-Datenbanken bieten alles außer der Küchenspüle. ..und das auch noch! Das Ziel ist sicherzustellen, dass der Genuss von ACID Ihre Leistung nicht beeinträchtigt. Nur die elitärsten nicht-relationalen Datenbanken sind dazu in der Lage.
Ist SQL eine nicht relationale Datenbank?
Nein, SQL ist keine nicht relationale Datenbank.
Ist MYSQL eine oder nicht-relationale Datenbank?
Nein, MySQL ist ein SQL-basiertes Verwaltungssystem für relationale Datenbanken.
Ist MongoDB eine nicht relationale Datenbank?
Ja, MongoDB ist eine nicht relationale Dokumentendatenbank, die Daten im JSON-Format speichern kann.
Soll ich NoSQL oder SQL verwenden?
SQL-Datenbanken eignen sich am besten für strukturierte Daten, während NoSQL-Datenbanken strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten können. Infolgedessen haben NoSQL-Datenbanken kein vordefiniertes Schema und verwenden stattdessen flexiblere Strukturen, um ihre Datentypen aufzunehmen.
Abschließend,
Ein gespeichertes Datenelement in einer nicht relationalen Datenbank kann andere Felder oder Attribute haben als die Daten daneben in derselben Datenbank. Wenn Sie sich eine Tabellenkalkulation mit Eiscreme-Geschmack vorstellen, wissen Sie, dass jede Zeile ungefähr gleich angezeigt wird. Es wird Spalten für den Namen des Eiscremegeschmacks, die Marke, die Zutaten usw. geben. Jede Zeile in der Tabelle enthält einen Wert für eine dieser Spalten.
Eine nicht relationale Datenbank muss diese Form nicht annehmen. Ein Eisgeschmackseintrag könnte Informationen über sein preisgekröntes Rezept enthalten, ein anderer könnte eine Liste von Prominenten enthalten, die gesagt haben, dass dieser Geschmack ihr Favorit ist, und ein dritter könnte Verkostungsnotizen enthalten. Kurz gesagt, das Speichern von Daten in einer nicht relationalen Datenbank bietet viel mehr Freiheit.
Ähnliche Artikel
- Was sind relationale Datenbankverwaltungssysteme
- Top 27 Software für Datenbankmanagementsysteme (DBMS) im Jahr 2023
- TOP 10 DATENBANKVERWALTUNGSUNTERNEHMEN
- Cashflow-Prognose: Bedeutung, Methoden, Tools, Modelle (+ detaillierte Vorlagen)
Bibliographie
