NoSQL, auch als "not only SQL" oder "non-SQL" bezeichnet, ist ein Ansatz für das Datenbankdesign, der die Speicherung und Abfrage von Daten außerhalb der traditionellen Strukturen relationaler Datenbanken ermöglicht.
NoSQL kann zwar immer noch Daten speichern, die in relationalen Datenbankmanagementsystemen (RDBMS) enthalten sind, aber es speichert sie anders als ein RDBMS. Die Entscheidung, eine relationale Datenbank oder eine nicht-relationale Datenbank zu verwenden, ist weitgehend kontextabhängig und variiert je nach Anwendungsfall.
Anstelle der typischen tabellarischen Struktur einer relationalen Datenbank speichern NoSQL-Datenbanken die Daten in einer Datenstruktur, z. B. einem JSON-Dokument. Da dieses nicht-relationale Datenbankdesign kein Schema erfordert, bietet es eine schnelle Skalierbarkeit zur Verwaltung großer und typischerweise unstrukturierter Datenmengen.
NoSQL ist auch eine Art von verteilter Datenbank, was bedeutet, dass die Informationen auf verschiedene Server kopiert und gespeichert werden, die sowohl remote als auch lokal sein können. Dies gewährleistet die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Daten. Wenn ein Teil der Daten offline geht, kann der Rest der Datenbank weiter ausgeführt werden.
Unternehmen müssen heute große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit verwalten und schnell skalieren können, um moderne Webanwendungen in fast jeder Branche zu betreiben. In dieser Ära des Wachstums von Cloud-, Big Data-, Mobil- und Webanwendungen bieten NoSQL-Datenbanken diese Geschwindigkeit und Skalierbarkeit und sind aufgrund ihrer Leistung und Benutzerfreundlichkeit eine beliebte Wahl.
Structured Query Language (SQL) wird häufig in Bezug auf NoSQL referenziert. Um den Unterschied zwischen NoSQL und SQL besser zu verstehen, kann es hilfreich sein, die Geschichte von SQL zu kennen, einer Programmiersprache, die zum Abrufen bestimmter Informationen aus einer Datenbank verwendet wird.
Bevor es relationale Datenbanken gab, verwendeten Unternehmen ein hierarchisches Datenbanksystem mit einer baumartigen Struktur für die Datentabellen. Diese frühen Datenbankmanagementsysteme (DBMS) ermöglichten es den Benutzern, große Datenmengen zu organisieren. Sie waren jedoch sehr komplex, oft an eine bestimmte Anwendung gebunden und nur begrenzt in der Lage, bestimmte Daten aufzuspüren. Diese Einschränkungen führten schließlich zur Entwicklung von relationalen Datenbanksystemen, die Daten in Tabellen anordnen. SQL bot eine Schnittstelle für die Interaktion mit relationalen Daten, die es Analysten ermöglichte, Tabellen durch Zusammenführung gemeinsamer Felder zu verbinden.
Im Laufe der Zeit wurde die Forderung nach einer schnelleren und verteilteren Nutzung großer Datenmengen für aufkommende Technologien, wie z. B. verteilteren, immer wichtiger. Programmierer brauchten etwas flexibleres als SQL-Datenbanken (z. B. relationale Datenbanken). NoSQL wurde zu dieser Alternative.
Obwohl NoSQL eine Alternative zu SQL darstellt, hat dieser Fortschritt SQL-Datenbanken keineswegs ersetzt. Nehmen wir zum Beispiel an, dass Sie in einem Unternehmen Bestellungen im Einzelhandel verwalten. In einem relationalen Modell würden die einzelnen Tabellen Kundendaten, Bestelldaten und Produktdaten separat verwalten und über einen eindeutigen, gemeinsamen Schlüssel, wie z. B. eine Kunden-ID oder eine Bestell-ID, miteinander verbunden werden. Dies ist zwar großartig, um Daten schnell zu speichern und abzurufen, erfordert aber viel Speicherplatz. Wenn Sie mehr Arbeitsspeicher hinzufügen möchten, können SQL-Datenbanken nur vertikal und nicht horizontal skaliert werden, was bedeutet, dass Ihre Möglichkeiten, mehr Arbeitsspeicher hinzuzufügen, auf die vorhandene Hardware beschränkt sind. Das Ergebnis ist, dass die vertikale Skalierung letztendlich die Speicherung und den Abruf von Daten in Ihrem Unternehmen einschränkt.
Im Vergleich dazu sind NoSQL-Datenbanken nicht-relational, sodass keine Tabellen miteinander verbunden werden müssen, und ihre integrierten Sharding- und Hochverfügbarkeitsfunktionen erleichtern die horizontale Skalierung. Wenn ein einziger Datenbankserver nicht ausreicht, um alle Daten zu speichern oder alle Abfragen zu bearbeiten, kann die Workload auf zwei oder mehr Server verteilt werden, sodass Unternehmen ihre Daten horizontal skalieren können.
Obwohl jeder Datenbanktyp seine eigenen Vorteile hat, verwenden Unternehmen in der Regel sowohl NoSQL- als auch relationale Datenbanken in einer einzigen Anwendung. Die heutigen Cloud-Provider können SQL- oder NoSQL-Datenbanken unterstützen. Welche Datenbank Sie auswählen, hängt von Ihren Zielen ab.
Weitere Informationen zu den Unterschieden zwischen den beiden Optionen finden Sie unter „SQL vs. NoSQL-Datenbanken: Was ist der Unterschied?“.
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NoSQL bietet weitere Möglichkeiten, Daten auf vielfältige Weise zu organisieren. Da NoSQL verschiedene Datenstrukturen bietet, kann es für die Datenanalyse, die Verwaltung von Big Data, soziale Netzwerke und die Entwicklung mobiler Anwendungen eingesetzt werden.
Eine NoSQL-Datenbank verwaltet Informationen unter Verwendung eines dieser primären Datenmodelle:
Schlüsselwertspeicher
Dies wird in der Regel als die einfachste Form von NoSQL-Datenbanken angesehen. Dieses schemafreie Datenmodell ist in einem Wörterbuch mit Schlüssel-Wert-Paaren organisiert, wobei jedes Element einen Schlüssel und einen Wert hat. Der Schlüssel könnte z. B. eine Warenkorb-ID in einer SQL-Datenbank sein, während der Wert ein Array von Daten ist, z. B. jedes einzelne Element im Warenkorb des Benutzers. Dies wird häufig zum Caching und Speichern von Benutzersitzungsdaten verwendet, z. B. bei Warenkörben. Dies ist jedoch nicht ideal, wenn Sie mehrere Datensätze auf einmal abrufen müssen. Redis und Memcached sind Beispiele für Open-Source-Schlüsselwertdatenbanken.
Dokumentenspeicher
Wie der Name schon sagt, speichern Dokumentendatenbanken Daten als Dokumente. Diese Datenbanken sind für die Verwaltung halbstrukturierter Daten geeignet, wobei die Daten in der Regel im JSON-, XML- oder BSON-Format gespeichert werden. Dadurch werden die Daten bei der Verwendung in Anwendungen zusammengehalten und der Übersetzungsaufwand für die Nutzung der Daten wird reduziert. Die Entwickler gewinnen auch mehr Flexibilität, da die Datenschemata nicht über alle Dokumente hinweg übereinstimmen müssen (z. B. Name vs. first_name). Dies kann jedoch bei komplexen Transaktionen problematisch sein und zu fehlerhaften Daten führen. Gängige Anwendungsfälle für Dokumentdatenbanken sind Content-Management-Systeme und Benutzerprofile. Ein Beispiel für eine dokumentenorientierte Datenbank ist MongoDB, die Datenbankkomponente des MEAN-Stack.
Möchten Sie mehr über MongoBD erfahren? Sehen Sie sich das IBM Tutorial zu den ersten Schritten mit IBM Cloud Databases for MongoDB an.
Wide-Column-Speicher
Diese Datenbanken speichern die Informationen in Spalten, sodass die Benutzer nur auf die benötigten Spalten zugreifen können, ohne zusätzlichen Speicher für irrelevante Daten zu reservieren. Diese Datenbank versucht, die Schwächen von Schlüsselwert- und Dokumentenspeichern zu beheben, aber da die Verwaltung dieses Systems komplexer sein kann, wird es nicht für neuere Teams und Projekte empfohlen. Apache HBase und Apache Cassandra sind Beispiele für quelloffene, spaltenübergreifende Datenbanken. Apache HBase baut auf dem Hadoop Distributed Files System auf, das eine Möglichkeit zur Speicherung kleiner Datensätze bietet, die in vielen Big-Data-Anwendungen verwendet wird. Apache Cassandra hingegen wurde entwickelt, um große Datenmengen auf mehreren Servern und in Clustern zu verwalten, die sich über mehrere Rechenzentren erstrecken. Es wird für eine Vielzahl von Anwendungsfällen eingesetzt, z. B. für Social-Networking-Websites und Datenanalysen in Echtzeit.
Graphspeicher
Diese Art von Datenbank enthält in der Regel Daten aus einem Wissensdiagramm. Die Datenelemente werden als Knoten, Edges und Eigenschaften gespeichert. Jedes Objekt, jeder Ort und jede Person kann ein Knoten sein. Ein Edge definiert die Beziehung zwischen den Knoten. Ein Knotenpunkt könnte zum Beispiel ein Kunde wie IBM und eine Agentur wie Ogilvy sein. Eine Edge würde die Beziehung als eine Kundenbeziehung zwischen IBM und Ogilvy einstufen.
Graphdatenbanken werden zur Speicherung und Verwaltung eines Netzes von Verbindungen zwischen Elementen innerhalb des Graphen verwendet. Neo4j (Link befindet sich außerhalb von IBM) ist ein graphbasierter Datenbankdienst auf Java-Basis mit einer Open-Source-Community-Edition, bei der die Nutzer Lizenzen für Online-Backup- und Hochverfügbarkeitserweiterungen oder eine lizenzierte Version mit Backup und Erweiterungen im Paket erwerben können.
In-Memory-Speicher
Bei dieser Art von Datenbank, wie IBM solidDB, befinden sich die Daten im Hauptspeicher und nicht auf der Festplatte, wodurch der Datenzugriff schneller ist als bei herkömmlichen, festplattenbasierten Datenbanken.
Beispiele für NoSQL-Datenbanken
Viele Unternehmen sind in die NoSQL-Landschaft eingestiegen. Zusätzlich zu den oben genannten finden Sie hier einige beliebte NoSQL-Datenbanken:
- Apache CouchDB, eine auf Open-Source-JSON-Dokumenten basierende Datenbank, die JavaScript als Abfragesprache verwendet.
- Elasticsearch, eine dokumentenbasierte Datenbank, die eine Volltext-Suchmaschine enthält.
- Couchbase, eine Schlüsselwert- und Dokumentendatenbank, die es Entwicklern ermöglicht, reaktionsschnelle und flexible Anwendungen für Cloud, Mobile und Edge Computing zu erstellen.
Weitere Informationen zum Status von Datenbanken finden Sie unter „ Ein kurzer Überblick über die Datenbanklandschaft“.
Jede Art von NoSQL-Datenbank hat Stärken, die sie für bestimmte Anwendungsfälle besser geeignet machen. Sie haben jedoch alle die folgenden Vorteile für Entwickler gemeinsam und schaffen den Rahmen, um Kunden einen besseren Service zu bieten, darunter:
- Kosteneffizienz: Die Wartung eines kommerziellen High-End-RDBMS ist teuer. Sie erfordern den Kauf von Lizenzen, geschulten Datenbankmanagern und leistungsstarker Hardware, um vertikal zu skalieren. Mit NoSQL-Datenbanken können Sie schnell horizontal skalieren und Ressourcen besser zuweisen, um die Kosten zu minimieren.
- Flexibilität: Horizontale Skalierung und ein flexibles Datenmodell bedeuten auch, dass NoSQL-Datenbanken große Mengen sich schnell ändernder Daten ansprechen können, sodass sie sich hervorragend für agile Entwicklung, schnelle Iterationen und häufige Code-Pushes eignen.
- Replikation: Die NoSQL-Replikationsfunktion kopiert und speichert Daten auf mehreren Servern. Diese Replikation sorgt für Datenzuverlässigkeit, stellt den Zugriff während Ausfallzeiten sicher und schützt vor Datenverlust, wenn Server offline gehen.
- Geschwindigkeit: NoSQL ermöglicht eine schnellere, flexiblere Speicherung und Verarbeitung für alle Benutzer – von Entwicklern über Vertriebsteams bis hin zu Kunden. Aufgrund der Geschwindigkeit eignen sich NoSQL-Datenbanken im Allgemeinen auch besser für moderne, komplexe Webanwendungen, E-Commerce-Websites oder mobile Anwendungen.
Kurz gesagt bieten NoSQL-Datenbanken hohe Leistung, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit.
Die Struktur und der Typ der NoSQL-Datenbank, für die Sie sich entscheiden, hängt davon ab, wie Ihr Unternehmen sie nutzen möchte. Hier sind einige spezifische Verwendungsmöglichkeiten für verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken.
- Verwaltung von Datenbeziehungen: Die Verwaltung der komplexen Datenaggregation und der Beziehungen zwischen diesen Punkten wird in der Regel mit einer graphbasierten NoSQL-Datenbank durchgeführt. Dazu gehören Empfehlungsmaschinen, Wissensgraphen, Anwendungen zur Betrugserkennung und soziale Netzwerke, in denen anhand verschiedener Datentypen Verbindungen zwischen Menschen hergestellt werden.
- Leistung mit geringer Latenz: Spiele, Fitnessanwendungen für zu Hause und Werbetechnologie erfordern alle einen hohen Durchsatz für die Datenverwaltung in Echtzeit. Diese Infrastruktur bietet den größten Nutzen für den Verbraucher, sei es durch die Aktualisierung von Marktgeboten oder die Anzeige der relevantesten Anzeigen. Webanwendungen benötigen In-Memory-NoSQL-Datenbanken, um schnelle Reaktionszeiten zu gewährleisten und Nutzungsspitzen ohne die Verzögerung zu bewältigen, die bei Plattenspeichern auftreten kann.
- Skalierung und große Datenmengen: E-Commerce erfordert die Fähigkeit, große Nutzungsspitzen zu bewältigen, sei es für einen Tagesausverkauf oder die Weihnachtseinkaufssaison. Schlüsselwertdatenbanken werden häufig in E-Commerce-Anwendungen verwendet, da ihre einfache Struktur bei hohem Datenverkehr leicht skalierbar ist. Diese Agilität ist wertvoll für Anwendungen in den Bereichen Gaming, Adtech und Internet der Dinge (IoT).
Die Notwendigkeit für große Unternehmen, Dienste ohne Latenzzeiten bereitzustellen und schneller zu skalieren, hat das Wachstum von Microservices vorangetrieben, was Unternehmen dazu veranlasst hat, zu prüfen, welchen Datenbanktyp sie für verschiedene Anwendungen verwenden sollten.
Unternehmen haben festgestellt, dass die Verwendung einer einzigen relationalen Datenbank für jede Komponente einer Anwendung ihre Grenzen hat, insbesondere wenn es für bestimmte Komponenten bessere Alternativen gibt. Microservices sind unter anderem deshalb so attraktiv, weil sie die Notwendigkeit eines einzigen, gemeinsam genutzten Datenspeichers für eine gesamte Anwendung beseitigen. Stattdessen besteht die Anwendung aus vielen, lose gekoppelten und unabhängig voneinander einsetzbaren Diensten, die jeweils über ein eigenes Datenmodell und eine eigene Datenbank verfügen und über API-Gateways oder eine iPaaS integriert sind.
Das Muster der Verwendung mehrerer Datenbanken innerhalb einer einzigen Anwendung, auch bekannt als polyglotte Persistenz, hat dazu beigetragen, dass NoSQL-Datenbanken auf dem Markt gedeihen. Heute können Entwickler die richtige Datenbank für den richtigen Microservice nutzen, ohne dass sie versuchen müssen, alles im Kontext einer einzigen relationalen Datenbank laufen zu lassen.
Die Datenschicht für hyperskalierbare, resiliente, global verfügbare Anwendungen, basierend auf Open Source Apache CouchDB
Erkunden Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken und erfahren Sie, welcher Datenbanktyp für verschiedene Anwendungsfälle am besten geeignet ist.
Erfahren Sie, wie Sie den Wechsel zum Online-Shopping beschleunigen können.
Lernen Sie die verschiedenen Faktoren kennen, die bei der Auswahl der besten Datenbankoptionen für die Umstellung auf einen Microservices-Ansatz zu berücksichtigen sind.