NoSQL ist eine Art von Datenbanken, deren Besonderheit darin besteht, dass sie nicht-relational sind. Diese Systeme ermöglichen die Speicherung und Analyse von Big Data. Entdecke alles, was Du wissen musst: Definition, Geschichte, Funktionsweise, Anwendungsfälle, Vorteile, Weiterbildungen...
Im Zeitalter von Big Data sind relationale Datenbanken nicht mehr geeignet. Um die riesigen Datenmengen zu bewältigen, zu speichern und zu analysieren, musst Du Dich auf neue Lösungen verlassen.
Eine NoSQL-Datenbank ist eine „nicht-relationale“ Datenbank. In ihr können Daten in unstrukturierter Form gespeichert werden, ohne einem festen Schema zu folgen. Es sind keine Joins mehr nötig und das Skalieren wird erleichtert.
NoSQL-Datenbanken werden insbesondere für verteilte Data Stores mit hohem Speicherbedarf verwendet. So wird NoSQL für Big Data und Echtzeit-Webanwendungen verwendet. Technologiegiganten wie Twitter, Facebook oder Google sammeln jeden Tag mehrere Terabyte an Daten über ihre Nutzer.
Der Begriff „NoSQL“ steht eigentlich für „Not Only SQL“. Tatsächlich verwenden relationale Datenbanken die SQL-Syntax für die Speicherung und Analyse von Daten.
Dies ist bei einer nicht-relationalen Datenbank nicht der Fall. NoSQL-Systeme sind mit einer Vielzahl von Technologien kompatibel, die die Speicherung von strukturierten, unstrukturierten, halbstrukturierten oder polymorphen Daten ermöglichen.
Die Geschichte von NoSQL
Der Begriff und das Konzept NoSQL wurden 1998 von Carl Strozz geprägt, um seine leichtgewichtige relationale Open-Source-Datenbank zu bezeichnen. Das Konzept wurde später von den GAFAMs wie Google, Facebook oder Amazon, die mit riesigen Datenmengen konfrontiert waren, übernommen und populär gemacht. Die relationalen Datenbanken waren zu langsam geworden.
Anstatt ihre IT-Ausrüstung aufzurüsten, um die Leistung der RDBMS (Relational Database Management System) zu steigern, entschieden sich die Technologieriesen dafür, die Last auf mehrere Hostserver zu verteilen.
Dies ist die sogenannte „Scaling-out“-Methode. NoSQL-Datenbanken sind ideal für das Scaling-out, da sie nicht-relational sind.
Im Jahr 2000 wurde die grafische Datenbank Neo4j auf den Markt gebracht. Es folgten 2004 die Google Bigtable und 2005 CouchDB. Ein weiterer Meilenstein in der Geschichte der NoSQL-Datenbanken war Amazon Dynamo im Jahr 2007.
Dann, im Jahr 2008, stellt Facebook die nicht-relationale Datenbank, die es intern verwendet, als Open Source zur Verfügung: Cassandra. Dieses Tool wird zur Referenz für NoSQL-Datenbanken und rückt den Begriff NoSQL wieder ins Rampenlicht, indem es ihm seine heutige Bedeutung und Popularität verleiht.
Die Besonderheiten von NoSQL
Die wichtigste Besonderheit von NoSQL-Datenbanken ist, dass sie nicht dem relationalen Modell folgen und Tabellen nicht in Form von festen Spalten darstellen. Diese Datenbanken erfordern keine Datennormalisierung oder relationale Abbildung. Eine Interaktion ist möglich, ohne dass komplexe Abfragesprachen verwendet werden müssen.
Eine weitere Besonderheit ist das Fehlen oder die Flexibilität von Schemata. Es ist nicht notwendig, ein Datenschema zu definieren, sodass Daten aus verschiedenen Strukturen auf einem System zusammengeführt werden können.
Nicht-relationale Datenbanken zeichnen sich auch durch eine einfach zu bedienende Schnittstelle für die Speicherung und Abfrage von Daten aus. Über APIs können die Daten mit verschiedenen Auswahlmethoden manipuliert werden. Die Protokolle sind textbasiert und basieren hauptsächlich auf HTTP REST mit JSON. In der Regel wird eine NoSQL-Abfragesprache verwendet.
Das letzte Merkmal einer NoSQL-Datenbank ist, dass sie verteilt ist. Mehrere NoSQL-Datenbanken können verteilt ausgeführt werden und bieten Selbstskalierung und Failover-Fähigkeiten. Das ACID-Konzept kann zugunsten von Elastizität und Leistung vernachlässigt werden.
Die verschiedenen Arten von NoSQL-Datenbanken
Es gibt vier Haupttypen von NoSQL-Datenbanken:
- Schlüssel/Wert-Paar
- spaltenorientiert
- graphorientiert und
- dokumentorientiert
Jede dieser Kategorien hat ein einzigartiges Attribut und spezifische Einschränkungen.
Allerdings löst keiner dieser vier Datenbanktypen jedes beliebige Problem. Je nach Anwendungsfall muss die richtige Datenbank ausgewählt werden.
Bei Datenbanken vom Typ Schlüssel/Wert-Paar werden die Daten als Schlüssel/Wert-Paare gespeichert. Dies ermöglicht die Unterstützung großer Datenmengen und schwerer Lasten. Die Daten werden in einer „Hash“-Tabelle gespeichert, in der jeder Schlüssel einzigartig ist. Der Wert kann ein JSON, ein BLOB-Objekt, eine Codezeile oder etwas anderes sein.
Diese Art von Datenbank ist die grundlegendste. Sie erleichtert es dem Entwickler, Daten ohne Schema zu speichern. Als Beispiele können Redis oder Dynamo genannt werden. Amazon Dynamo ist übrigens das ursprüngliche Modell für diese Art von Datenbank.
Spaltenorientierte Datenbanken basieren, wie der Name schon sagt, auf Spalten. Sie basieren auf dem BigTable-Modell von Google. Jede Spalte wird separat behandelt und die Werte werden zusammenhängend gespeichert.
Diese Kategorie von Datenbanken bietet eine hohe Leistung für Aggregationsabfragen wie SUM, COUNT, AVG und MIN. Aus gutem Grund: Die Daten sind bereits in einer Spalte vorhanden und bereit. Als Beispiele können HBase, Cassandra oder Hypertable genannt werden.
Graph-Based-Datenbanken speichern Entitäten und die Beziehungen zwischen diesen Entitäten. Die Entität wird als Knoten gespeichert und die Beziehungen als Ränder. So lassen sich die Beziehungen zwischen den Knoten leicht visualisieren. Jeder Knoten und jede Kante haben eine eindeutige Kennung.
Dieser Datenbanktyp ist multidimensional. Sie wird hauptsächlich für soziale Netzwerke, Logistik oder räumliche Daten verwendet. Zu den populärsten Beispielen gehören Neo4J, Infinite Graph, OrientDB und FlockDB.
Auch dokumentenorientierte Datenbanken speichern und finden Daten in Form von Schlüssel-Wert-Paaren. Der Wert wird jedoch in Form eines Dokuments im JSON– oder XML-Format gespeichert. Der Wert wird somit von der Datenbank verstanden und kann mithilfe einer Abfrage gefunden werden.
Dieser Datenbanktyp bietet also eine größere Flexibilität. Er wird hauptsächlich für CMS-Systeme, Blogging-Plattformen oder E-Commerce-Anwendungen verwendet. Für komplexe Transaktionen, die mehrere Operationen oder Abfragen auf variable aggregierte Strukturen erfordern, ist sie hingegen nicht geeignet. Die bekanntesten Beispiele in dieser Kategorie sind Amazon SimpleDB, CouchDB, MongoDB, Riak und Lotus Notes.
Vor- und Nachteile von NoSQL
NoSQL hat viele Vorteile, aber auch einige Nachteile. Diese Datenbanken sind ideal für die Speicherung und Analyse von Big Data und vermeiden auch einen Single Point of Failure.
Sie erleichtern die Replikation und benötigen keine separate Caching-Schicht. Die Leistung ist hoch und eine horizontale Skalierbarkeit ist möglich. NoSQL-Datenbanken können strukturierte und unstrukturierte Daten gleichermaßen unterstützen.
Darüber hinaus ist die objektorientierte Programmierung benutzerfreundlich und flexibel. NoSQL-Datenbanken benötigen auch keinen dedizierten Hochleistungsserver. Sie sind mit allen gängigen Programmiersprachen kompatibel. Die Implementierung ist einfacher als bei RDBMS. Das flexible Schema kann leicht und ohne Unterbrechung geändert werden.
Dennoch hat auch diese Art von Datenbank ihre Schwächen. Dazu gehören das Fehlen von Standardisierungsregeln und die begrenzten Abfragemöglichkeiten. Auch die Fähigkeiten traditioneller Datenbanken, wie die Konsistenz, wenn mehrere Transaktionen gleichzeitig durchgeführt werden, können fehlen.
Darüber hinaus wird es schwierig, eindeutige Werte als Schlüssel beizubehalten, wenn die Datenmenge zunimmt. Bei relationalen Daten funktioniert dieses Modell nicht so gut. Die Lernkurve kann für neue Entwickler schwierig sein und Open-Source-Optionen sind in Unternehmen nicht immer beliebt. Im Allgemeinen sind relationale Datenbanken und ihre Werkzeuge reifer, ausgereifter und werden daher häufiger angenommen.
| Vorteile von NoSQL | Nachteile von NoSQL |
|---|---|
| Skalierbarkeit | Mangelnde Standardisierung |
| Hohe Geschwindigkeit | Begrenzte Unterstützung für komplexe Abfragen |
| Flexibilität | Eingeschränkte Transaktionssicherheit |
| Unstrukturierte Daten | Fehlende ACID-Eigenschaften |
| Horizontale Partitionierung | Begrenzte Erfahrung und Fachkenntnisse in der Industrie |
| Geringere Kosten | Möglicherweise begrenzte Community-Unterstützung |
| Einfache Integration | Keine langjährige Erfolgsbilanz wie bei etablierten SQL-Datenbanken |
| Bessere Leistung bei großen Datenmengen | Mögliche Datenkonsistenzprobleme bei verteilten Systemen |
| Unterstützung für Big Data und IoT-Anwendungen | Herausforderungen bei der Datensicherheit und dem Datenschutz |
| Schema Evolution | Mögliche Einschränkungen bei komplexen Transaktionen |
Bitte beachte, dass die tatsächlichen Vor- und Nachteile je nach NoSQL-Datenbanktyp variieren können. Beispielsweise haben dokumentenbasierte NoSQL-Datenbanken wie MongoDB andere Vor- und Nachteile im Vergleich zu spaltenorientierten Datenbanken wie Apache Cassandra. Daher ist es wichtig, die spezifischen Anforderungen deines Projekts zu berücksichtigen, um die am besten geeignete Datenbank auszuwählen.
Warum sollte man NoSQL verwenden?
NoSQL-Datenbanken eignen sich für mehrere Anwendungsfälle. Sie eignen sich zum Speichern und Abrufen großer Datenmengen. Sie eignen sich auch, wenn die Beziehungen zwischen den Daten nicht besonders wichtig sind.
Sie können auch verwendet werden, wenn sich die Daten im Laufe der Zeit ändern und nicht strukturiert sind. Schließlich eignen sie sich, wenn die Datenmenge kontinuierlich zunimmt und ein regelmäßiges Skalieren der Datenbank erforderlich ist, um sie zu bewältigen.
Wie lerne ich, NoSQL zu verwenden? Die DataScientest-Weiterbildungen
Mit NoSQL-Datenbanken umgehen zu können, ist eine sehr gefragte Fähigkeit. Unternehmen ersticken heutzutage in Daten und benötigen daher Experten, die diese Daten auf nicht-relationalen Systemen speichern und analysieren können.
Um den Umgang mit SQL- und NoSQL-Datenbanken zu erlernen, kannst Du Dich für eine DataScientest-Weiterbildung entscheiden. Wenn Du unsere verschiedenen Ausbildungsgänge zum Data Analyst, Data Engineer oder Data Scientist absolvierst, werden Datenbanken kein Geheimnis mehr für Dich sein.
Unsere verschiedenen Ausbildungen bereiten Dich auf die verschiedenen Berufe im Bereich Data Science vor. Sie wurden von Fachleuten konzipiert, um den tatsächlichen Bedürfnissen der Unternehmen gerecht zu werden und ermöglichen einen sofortigen Einstieg in den Arbeitsmarkt. Die Lernenden erhalten ein von der Universität Sorbonne zertifiziertes Diplom, und 93 % der Alumni haben sofort eine Arbeit gefunden.
Die verschiedenen Studiengänge verfolgen einen innovativen Blended-Learning-Ansatz, bei dem Fernunterricht und Präsenzveranstaltungen miteinander kombiniert werden. Sie können im Bootcamp oder als fortlaufende Weiterbildung absolviert werden. Warum also noch warten? Entdecke jetzt die DataScientest-Ausbildungen!
Jetzt weißt Du alles über NoSQL. Entdecke unseren ausführlichen Artikel über SQL.
