Was ist eine NoSQL-Datenbank und wann sollten Sie sie verwenden?

SQL- und NoSQL-Datenbanken haben jeweils ihre eigenen Eigenschaften und Anwendungsfälle. Das Verständnis ihrer jeweiligen Strukturen, Skalierbarkeit und Anwendungsbereiche kann Ihnen dabei helfen, eine Datenbanklösung besser auszuwählen, die Ihren spezifischen Anforderungen entspricht.

Es gibt zwei Haupttypen von Datenbanken, die zum Speichern digitaler Informationen verwendet werden: SQL (relationale Datenbanken) und NoSQL (nicht relationale Datenbanken). Obwohl beide Methoden Daten effektiv speichern können, unterscheiden sie sich hinsichtlich Architektur, Skalierbarkeit, Datenbeziehungsverarbeitung, Abfragesprache und unterstützten Szenarien.

In diesem Artikel untersuchen wir jeden Datenbanktyp, seine Gemeinsamkeiten und Unterschiede und wie Sie den besten Datenbanktyp für Ihre spezifische Datenanwendung auswählen.

Was ist SQL?

Structured Query Language (SQL) ist eine Programmiersprache, die es sowohl technischen als auch nichttechnischen Benutzern ermöglicht, Daten in relationalen Datenbanken abzufragen, zu bearbeiten und zu ändern.

SQL-Datenbanken organisieren Daten in einem Tabellenformat, wobei die Daten in Zeilen und Spalten dargestellt werden und einem relationalen Modell folgen. Dieses Modell funktioniert am besten mit klar strukturierten, klar definierten Daten wie Namen und Mengen, bei denen bekannte Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten bestehen. In SQL-Datenbanken werden Tabellen durch „Fremdschlüssel“ verbunden, die Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen und Feldern herstellen, beispielsweise zwischen Kunden und Bestellungen oder zwischen Mitarbeitern und Abteilungen.

SQL-Datenbanken unterstützen vertikale Skalierbarkeit, was bedeutet, dass ihre Rechenleistung durch Hinzufügen weiterer Speicherressourcen wie RAM oder SSDs erhöht werden kann. Obwohl dies in einigen Fällen die Erweiterung von SQL-Datenbanken auf die physischen Ressourcen des Servers beschränken kann, hat die Entwicklung von Cloud Computing und anderen Technologien zu einer größeren Skalierbarkeit von SQL-Datenbanken geführt.

Was ist NoSQL?

NoSQL-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken, die Daten auf eine andere Art und Weise speichern als die in SQL-Datenbanken verwendeten Tabellenbeziehungen. SQL-Datenbanken eignen sich am besten für den Umgang mit strukturierten Daten, während NoSQL-Datenbanken für strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten geeignet sind. Daher folgen NoSQL-Datenbanken keinem festen Schema, sondern verwenden stattdessen eine flexiblere Struktur, um verschiedene Datentypen zu berücksichtigen. Darüber hinaus verwenden NoSQL-Datenbanken nicht die SQL-Sprache, um Abfragen durchzuführen, sondern andere Abfragesprachen (einige verfügen nicht einmal über eine eigene Abfragesprache). NoSQL-Datenbanken unterstützen horizontale Skalierbarkeit, was bedeutet, dass sie größere Arbeitslasten bewältigen können, indem sie Knoten im Cluster hinzufügen.

Nicht-relationale NoSQL-Datenbanken eignen sich gut für den Umgang mit unstrukturierten Daten und weisen typischerweise die folgenden Eigenschaften auf:

• NoSQL-Datenbanken sind schemalos, was bedeutet, dass sie kein festes Datenmodell haben.
• NoSQL-Datenbanken unterstützen dynamische Schemata für unstrukturierte Daten, was die Integration von Daten in bestimmte Arten von Anwendungen einfacher und schneller macht.
• NoSQL verwendet ein nicht tabellarisches Datenmodell, das dokumentorientiert, schlüsselwertbasiert oder diagrammbasiert sein kann. Zu den gängigen NoSQL-Datenbanken gehören MongoDB, Cassandra, HBase, Redis, Neo4j und CouchDB.

NoSQL-Datenbanken sind in der Lage, die Skalierungs- und Flexibilitätsherausforderungen moderner Anwendungen zu bewältigen, insbesondere beim Umgang mit großen Mengen sich schnell ändernder Daten. Diese Anforderungen bestehen in einer Vielzahl vertikaler Branchen und Anwendungsbereiche, wie zum Beispiel dem Internet der Dinge, Benutzeranalysen, Personalisierungsdiensten, Werbetechnologie, E-Commerce, Spielen und sozialen Netzwerken.

Hauptunterschiede zwischen NoSQL und SQL

Auf einer hohen Ebene haben NoSQL- und SQL-Datenbanken viele Gemeinsamkeiten.

Sie alle unterstützen die Datenspeicherung und -abfrage und bieten die Funktionen zum Abrufen, Aktualisieren und Löschen gespeicherter Daten. Unter der Oberfläche gibt es jedoch einige wesentliche Unterschiede, die sich auf die Leistung, Skalierbarkeit und Flexibilität von NoSQL-Datenbanken im Vergleich zu SQL-Datenbanken auswirken.

Hier sind einige der wichtigsten Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken:

Struktur

SQL-Datenbanken basieren auf einer Tabellenstruktur, während NoSQL-Datenbanken dokumentbasiert, schlüsselwertbasiert oder diagrammbasiert sein können. In NoSQL-Datenbanken können Dokumente Schlüssel-Wert-Paare enthalten und sortiert und verschachtelt werden.

Skalierbarkeit

SQL-Datenbanken werden normalerweise vertikal skaliert, indem Ressourcen auf einem einzelnen Server hinzugefügt werden, und Benutzer müssen physische Hardware hinzufügen, um die Speicherkapazität zu erweitern. Obwohl Cloud-Speicheroptionen genutzt werden können, können die Kosten für SQL-Datenbanken für Unternehmen bei der Verarbeitung großer Datenmengen hoch sein.

Im Gegensatz dazu bieten NoSQL-Datenbanken die Möglichkeit einer horizontalen Skalierung, was bedeutet, dass die Datenverarbeitungskapazität einfach durch das Hinzufügen weiterer Server erhöht werden kann. Daher eignen sich NoSQL-Datenbanken besser für moderne cloudbasierte verteilte Infrastrukturen.

Syntax

SQL-Datenbanken verwenden eine strukturierte Abfragesprache (SQL). NoSQL-Datenbanken verwenden JSON (JavaScript Object Notation), XML, YAML oder Binärformate, um die Verarbeitung unstrukturierter Daten zu erleichtern. SQL hat ein fest definiertes Schema, während NoSQL-Datenbanken flexibler sind.

Unterstützung

SQL ist eine beliebte Standardsprache, die von vielen verschiedenen Datenbanksystemen weitgehend unterstützt wird. Im Gegensatz dazu verfügen NoSQL-Datenbanken in verschiedenen Systemen über unterschiedliche Unterstützungsstufen.

In Bezug auf den Support werden Sie im Allgemeinen feststellen, dass SQL-Datenbanken mehr Hilfe bieten als NoSQL-Datenbanken. Dies liegt daran, dass SQL als ausgereiftere Technologie über eine größere Benutzer- und Entwicklergemeinschaft mit mehr Supportressourcen verfügt. NoSQL hingegen ist relativ neu und wird in Foren oder Communities möglicherweise weniger unterstützt. Wenn Sie unterwegs auf Probleme stoßen, sind die Supportoptionen möglicherweise eingeschränkt.

Vor- und Nachteile von SQL

SQL ist eine weit verbreitete Sprache zum Abfragen von Datenbanken und zum Übertragen strukturierter Daten zwischen herkömmlichen Anwendungen. Es handelt sich um eine leistungsstarke Sprache, die viele datenbezogene Aufgaben erfüllen kann, aber auch einige Einschränkungen aufweist.

Vorteile von SQL:

• SQL ist eine weit verbreitete und anerkannte Abfragesprache, mit der die meisten Entwickler vertraut sind.

• SQL eignet sich gut für einfache Aggregationsvorgänge an großen Datenmengen, wie zum Beispiel die Berechnung von Durchschnittswerten.

• Wenn sowohl die Eingabe als auch die Ausgabe relationale Datenbanken sind, eignet sich SQL gut zum Einrichten einfacher ETL-Jobs (Extrahieren, Transformieren, Laden).

• SQL ist gut dokumentiert und hat eine relativ flache Lernkurve, sodass es leicht zu beherrschen ist.

Nachteile von SQL:

• Beim Umgang mit großen Datensätzen kann sich die SQL-Leistung verschlechtern, insbesondere wenn mehrere Datendurchgänge und komplexe Verknüpfungsvorgänge durchgeführt werden.

• SQL-Fehlermeldungen sind oft nicht intuitiv, was den Debugging-Prozess kompliziert macht.

• Im Vergleich zu Programmiersprachen wie Python oder R ist die SQL-Syntax ausführlicher, was das Schreiben komplexer Transformationsskripte oder -funktionen erschwert.

Vor- und Nachteile von NoSQL

Ein großer Vorteil von NoSQL besteht darin, dass keine feste Datenbankstruktur (oder Schema) vordefiniert werden muss. Dies bedeutet, dass Sie problemlos neue Spalten hinzufügen können, ohne sich Gedanken über die Komplikationen machen zu müssen, die mit der Änderung umfangreicher Datentabellen in herkömmlichen relationalen Datenbanken einhergehen. Wenn Ihre Anwendung für Abfragen nicht auf SQL angewiesen ist, können Sie außerdem den Mehraufwand für die SQL-Analyse und -Kompilierung vermeiden. Dies kann bei der Verarbeitung großer Datenmengen zu erheblichen Leistungsverbesserungen führen.

Allerdings ist die NoSQL-Technologie im Vergleich zu SQL-Datenbanken noch unausgereift. Hier sind die Vor- und Nachteile von NoSQL.

NoSQL-Vorteile:

• Flexibles Schemadesign: Keine Notwendigkeit, die Tabellenstruktur vorab zu definieren, flexible Reaktion auf Nachfrageänderungen.
• Unterstützung verteilter Architektur: Einfache Erweiterung auf großen verteilten Plattformen.
• Geringe Kosten: NoSQL kann die Kosten in Bezug auf die Infrastruktur normalerweise besser kontrollieren.
• Hohe Verfügbarkeit und hoher Durchsatz: Kann eine große Anzahl gleichzeitiger Anfragen verarbeiten und eine höhere Systemverfügbarkeit bieten.

NoSQL-Nachteile:

• Die Technologie ist noch nicht vollständig ausgereift: komplexe Verwaltung und Wartung, Mangel an ausgereiftem SQL-Ökosystem.
• Eingeschränkte Abfragefunktionen: In komplexen Abfrageszenarien sind die Abfragefunktionen von NoSQL schwächer als die von SQL.
• Konsistenz- und Leistungsprobleme: In einigen komplexen Szenarien sind Datenkonsistenz und Leistung möglicherweise nicht ideal.

Verwendungszweck: SQL vs. NoSQL

Die Entscheidung, wann NoSQL vs. SQL verwendet werden soll, ist entscheidend, da sie sich in Datenstruktur, Funktionalität und Anwendungsszenarien unterscheiden. Wenn Ihre Anwendung auf Beziehungen zwischen Datentabellen basiert, sind relationale SQL-Datenbanken ideal, insbesondere wenn die Datenkonsistenz sichergestellt werden muss. Allerdings sind relationale Datenbanken nicht immer die beste Lösung, wenn es um Flexibilität und Skalierbarkeit geht.

NoSQL-Datenbanken verwenden keine herkömmlichen strukturierten Tabellen, sondern eine flexiblere Architektur zum Speichern unstrukturierter Daten, wodurch sie besser für Projekte geeignet sind, die skaliert werden müssen. Andererseits bedeutet dies auch, dass die Kontrolle über Datenkonsistenz und -beziehungen relativ schwach ist.

Hier sind einige häufige Szenarien, in denen NoSQL geeignet ist:

• Hohe Leistungsanforderungen, insbesondere Leseleistung: Verteilte NoSQL-Systeme wie Cassandra und Riak verbessern die Leseleistung durch das Hinzufügen weiterer Geräte. Darüber hinaus können viele NoSQL-Datenbanken Daten automatisch knotenübergreifend replizieren, um sicherzustellen, dass Datenkopien jederzeit verfügbar sind, wodurch die Leseeffizienz verbessert wird.
• Anforderungen an hohe Verfügbarkeit: NoSQL-Systeme erreichen in der Regel hohe Verfügbarkeit durch die Replikation von Daten über Knoten hinweg. Selbst wenn ein Knoten ausfällt, kann von anderen Knoten aus auf die Daten zugegriffen werden, wodurch der normale Betrieb der Anwendung gewährleistet ist. Darüber hinaus können die Knoten in einem NoSQL-Cluster flexibel vergrößert oder verkleinert werden, ohne die Gesamtverfügbarkeit des Systems zu beeinträchtigen.

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