Was sind die NoSQL-Datenbanken?

NoSQL-Datenbanken erfreuen sich heutzutage immer größerer Beliebtheit und ich habe hier einige tolle, kostenlose und Open-Source-NoSQL-Datenbanken zusammengefasst. Unter diesen Datenbanken dominiert MongoDB die Liste und wird häufig genutzt. Diese kostenlosen und quelloffenen NoSQL-Datenbanken sind hoch skalierbar und flexibel und eignen sich daher ideal für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen. Im Vergleich zu herkömmlichen relationalen Datenbanken weisen diese NoSQL-Datenbanken große Leistungsvorteile auf.

Allerdings sind diese NoSQL-Datenbanken möglicherweise nicht die besten für Sie. Die meisten gängigen Anwendungen können immer noch mit herkömmlichen relationalen Datenbanken entwickelt werden. NoSQL-Datenbanken sind für diese geschäftskritischen Transaktionsanforderungen immer noch nicht gut geeignet. Ich habe eine kurze Einführung in diese Datenbanken gegeben, werfen wir einen Blick darauf.

1. MongoDB

MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank, die das Datenformat im JSON-Stil verwendet. Es eignet sich sehr gut für Datenspeicher-, Inhaltsverwaltungs- und Caching-Anwendungen von Websites und kann so konfiguriert werden, dass Replikations- und Hochverfügbarkeitsfunktionen erreicht werden.

MongoDB ist hoch skalierbar und bietet eine hervorragende Leistung. Es ist in C++ geschrieben und basiert auf der Dokumentenspeicherung. Darüber hinaus unterstützt MongoDB auch Volltextsuche, hohe Verfügbarkeit über WAN und LAN, einfach zu implementierende Replikation, horizontale Erweiterung, umfangreiche dokumentbasierte Abfragen und große Flexibilität bei der Datenverarbeitung und -aggregation.

2. Cassandra

Dies ist ein Projekt der Apache Software Foundation, das eine dezentrale Datenspeicherung unterstützt, Fehlertoleranz erreichen kann und keine Single hat Punkt des Scheiterns. Mit anderen Worten: „Cassandra eignet sich gut für Anwendungen, die keinen Datenverlust tolerieren.“

3. CouchDB

CouchDB ist ebenfalls ein Projekt der Apache Software Foundation und eine weitere dokumentenorientierte Datenbank, die Daten im JSON-Format speichert. Es ist ACID-kompatibel und kann auch zum Speichern von Website-Daten und -Inhalten sowie zum Bereitstellen von Caching usw. verwendet werden. Sie können MapReduce-Abfragen auf CouchDB über JavaScript ausführen. Darüber hinaus bietet CouchDB auch eine sehr komfortable webbasierte Verwaltungskonsole. Es eignet sich sehr gut für Webanwendungen.

4. Hypertable

Hypertable imitiert das BigTable-Datenbanksystem von Google. Die Macher von Hypertable haben sich zum Ziel gesetzt, „zum Open-Source-Standard für hochverfügbare Datenbanken im Petabyte-Bereich zu werden“. Mit anderen Worten: Hypertable ist darauf ausgelegt, große Datenmengen zuverlässig auf mehreren kostengünstigen Servern zu speichern.

5. Redis

Dies ist ein Open-Source-Schlüsselwertspeicher. Redis wird aufgrund der Verwendung von Hash, Set, String, sortiertem Set und Liste in Schlüsseln auch als Datenstrukturserver bezeichnet. Dieses System hilft Ihnen bei der Durchführung atomarer Operationen, z. B. dem Hinzufügen von Werten zu Hashes, Schnittoperationen für Mengen, String-Verkettungen, Differenzen und Vereinigungen usw. Redis ermöglicht hohe Leistung mit In-Memory-Datensätzen. Darüber hinaus ist die Datenbank mit den meisten Programmiersprachen kompatibel.

6. Riak

Riak ist eine der leistungsstärksten verteilten Datenbanken. Sie bietet einfache und vorhersehbare Skalierbarkeit und bietet Benutzern schnelle Test-, Prototyping- und Anwendungsbereitstellungsfunktionen Vereinfachen Sie den Anwendungsentwicklungsprozess.

7. Neo4j

Neo4j ist eine NoSQL-Grafikdatenbank mit sehr hoher Leistung. Es verfügt über alle Funktionen eines robusten und ausgereiften Systems, bietet Programmierern eine flexible und objektorientierte Netzwerkstruktur und ermöglicht es Entwicklern, alle Vorteile einer Datenbank mit vollständigen Transaktionsfunktionen in vollem Umfang zu nutzen. Im Vergleich zu RDBMS bietet Neo4j auch viele Leistungsverbesserungen für bestimmte Anwendungen.

8. Hadoop HBase

HBase ist ein skalierbarer, verteilter Big-Data-Speicher. Es kann in Echtzeit- und Direktzugriffsszenarien auf Daten verwendet werden. HBase verfügt über Modularität und lineare Skalierbarkeit und kann eine strikte Konsistenz von Lese- und Schreibvorgängen gewährleisten. HBase bietet eine Java-API für einfachen Clientzugriff; konfigurierbare und automatisierte Tabellenpartitionierung sowie Funktionen wie Bloom-Filter und Block-Caching.

9. Couchbase

Obwohl Couchbase ein Derivat von CouchDB ist, ist es zu einem voll funktionsfähigen Datenbankprodukt geworden. Die Umstellung auf Dokumentendatenbanken wird MongoDB unter Druck setzen. Es ist auf jedem Knoten multi-threaded, was einen großen Skalierbarkeitsvorteil darstellt, insbesondere wenn es auf benutzerdefinierter oder Bare-Metal-Hardware gehostet wird. Mit einigen großartigen Integrationsfunktionen, wie z. B. der Integration mit Hadoop, ist Couchbase eine gute Wahl für die Datenspeicherung.

10. MemcacheDB

Dies ist ein verteiltes Schlüsselwert-Speichersystem, wir sollten es nicht mit Caching-Lösungen verwechseln, es ist eine persistente Speicher-Engine zum Speichern Daten zu erfassen und sehr schnell und zuverlässig abzurufen. Es folgt dem Memcache-Protokoll. Sein Speicher-Backend wird in Berkeley DB verwendet und unterstützt Funktionen wie Replikation und Transaktionen.

11. REVENDB

RAVENDB ist eine Open-Source-Datenbank der zweiten Generation, die auf die Dokumentenspeicherung ausgerichtet und schemalos ist und das Speichern von Objekten erleichtert. Es bietet sehr flexible und schnelle Abfragen und macht die Skalierung sehr einfach, indem es sofort einsatzbereite Unterstützung für Replikation, Mandantenfähigkeit und Sharding bietet. Es bietet vollständige Unterstützung für ACID-Transaktionen und gewährleistet gleichzeitig die Datensicherheit. Neben hoher Leistung bietet es eine einfache Skalierbarkeit durch Bundles.

12. Voldemort

Dies ist ein automatisch repliziertes verteiltes Speichersystem. Es bietet automatisierte Datenpartitionierung, transparente Serverfehlerbehandlung, steckbare Serialisierung, unabhängige Knoten, Datenversionierung und Datenverteilung über verschiedene Rechenzentren.

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