Eine detailliertere Version dieses Beispiels zur Datenmodellierung finden Sie unter Übertragung von Begriffen und Konzepten von SQL auf MongoDB.
Unterschiede zwischen RDBMS und NoSQL-Datenbanken
Es gibt eine Vielzahl von Unterschieden zwischen relationalen Datenbankmanagementsystemen und nicht-relationalen Datenbanken. Einer der Hauptunterschiede ist die Art und Weise, wie Daten in der Datenbank modelliert werden. Einige wichtige Unterschiede der einzelnen Funktionen sind unten aufgeführt:
Datenmodellierung
NoSQL: Die Datenmodelle variieren je nach Art der verwendeten NoSQL-Datenbank – z. B. Schlüssel-Wert-, Dokument-, Graph- und spaltenorientierte Datenbank –, sodass das Modell für halbstrukturierte und unstrukturierte Daten geeignet ist.
RDBMS: RDBMS verwenden eine tabellarische Datenstruktur, bei der Daten als Satz von Zeilen und Spalten dargestellt werden, sodass das Modell für strukturierte Daten geeignet ist.
Schema
NoSQL: Es bietet ein flexibles Schema, bei dem jeder Satz von Dokumenten/Zeilen-Spalten-/Schlüssel-Wert-Paaren unterschiedliche Datentypen enthalten kann. Aufgrund der Flexibilität ist es einfacher, das Schema bei Bedarf zu ändern.
RDBMS: Dies ist ein festes Schema, bei dem jede Zeile dieselben vordefinierten Spaltentypen enthalten sollte. Es ist schwierig, das Schema zu ändern, sobald die Daten gespeichert sind.
Abfragesprache
NoSQL: Sie variiert je nach Art der verwendeten NoSQL-Datenbank. Zum Beispiel nutzt MongoDB MQL und Neo4J verwendet Cypher.
RDBMS: Verwendet die strukturierte Abfragesprache (SQL).
Skalierbarkeit
NoSQL: NoSQL ist für die vertikale und horizontale Skalierung konzipiert.
RDBMS: RDBMS ist für die vertikale Skalierung konzipiert. Es kann jedoch eingeschränkte Funktionen für die horizontale Skalierung erweitern.
Datenbeziehungen
NoSQL: Beziehungen können verschachtelt, explizit oder implizit sein.
RDBMS: Beziehungen werden durch Fremdschlüssel definiert und über Joins abgerufen.
Transaktionstyp
NoSQL: Transaktionen sind entweder ACID- - oder BASE-konsistent.
RDBMS: Transaktionen sind ACID-konsistent.
Leistung
NoSQL: NoSQL eignet sich für Echtzeitverarbeitung, Big-Data-Analysen und verteilte Umgebungen.
RDBMS: RDBMS eignet sich für leseintensive Workloads und Transaktionsworkloads.
Datenkonsistenz
NoSQL: Dies bietet eine hohe Datenkonsistenz.
RDBMS: Dies bietet in den meisten Fällen endgültige Konsistenz.
### Verteiltes Rechnen
NoSQL: Einer der Hauptgründe für die Einführung von NoSQL war das verteilte Rechnen. NoSQL-Datenbanken unterstützen verteilte Datenspeicherung sowie vertikale und horizontale Skalierung durch Sharding, Replikation und Clustering.
RDBMS: RDBMS unterstützt verteiltes Rechnen durch Clustering und Replikation. Es ist jedoch weniger skalierbar und flexibel, da es traditionell nicht für die Unterstützung verteilter Architekturen konzipiert ist.
Fehlertoleranz
NoSQL: NoSQL verfügt über eine integrierte Fehlertoleranz und eine hohe Verfügbarkeit aufgrund der Datenreplikation.
RDBMS: RDBMS verwendet Replikations-, Sicherungs- und Wiederherstellungsmechanismen. Da sie jedoch für diese konzipiert sind, müssen während der Anwendungsentwicklung möglicherweise zusätzliche Maßnahmen wie Disaster-Recovery-Mechanismen implementiert werden.
Datenpartitionierung
NoSQL: Dies erfolgt durch Sharding und Replikation.
RDBMS: Unterstützt tabellenbasierte Partitionierung und Partitionsbereinigung.
Erfahren Sie mehr über Datenpartitionierung hier .
Zuordnung von Daten zu Objekten
NoSQL: NoSQL speichert die Daten auf verschiedene Arten – zum Beispiel als JSON-Dokumente, spaltenorientierte Datenbanken oder als Schlüssel-Wert-Paare. Es bietet Abstraktion über die ODM-Frameworks (Object-Data Mapping), um objektorientiert mit NoSQL-Daten zu arbeiten.
RDBMS: RDBMS stützt sich mehr auf die Zuordnung von Daten zu Objekten, sodass eine nahtlose Integration zwischen den Datenbankspalten und dem objektorientierten Anwendungscode gewährleistet ist.
Um mehr über die Unterschiede zwischen relationalen Datenbanken und NoSQL-Datenbanken zu erfahren, lesen Sie Vergleich NoSQL- und SQL-Datenbanken.
NoSQL-Anwendungsfälle
NoSQL-Datenbanksysteme werden in fast jeder Branche für Echtzeitanalysen, Content Management, IoT-Anwendungen, Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, Produktkatalogmanagement und vieles mehr verwendet. Die Anwendungsfälle reichen von hochkritisch (z. B. das Speichern von Finanzdaten und Krankenakten) bis zu eher unbeschwert (z. B. das Speichern von IoT-Messwerten aus einem intelligenten Katzenklo).
Wann sollte NoSQL verwendet werden?
Bei der Entscheidung, welche Datenbank verwendet werden soll, stellen Entscheidungsträger in der Regel einen oder mehrere der folgenden Faktoren fest, die sie dazu veranlassen, eine NoSQL-Datenbank auszuwählen:
- Schnelle agile Entwicklung
- Speicherung strukturierter und halbstrukturierter Daten
- Riesige Datenmengen
- Anforderungen an eine horizontal skalierbare Architektur
- Moderne Anwendungsparadigmen wie Microservices und Echtzeit-Streaming
Weitere Informationen zu den oben aufgeführten Gründen finden Sie unter Wann sollten NoSQL-Datenbanken verwendet werden? und Beispiele für NoSQL-Datenbanken.
Missverständnisse bzgl. NoSQL-Datenbanken
Im Laufe der Jahre haben sich in der Entwickler-Community viele Missverständnisse über NoSQL-Datenbanken verbreitet. In diesem Abschnitt werden wir zwei der häufigsten Missverständnisse erörtern.
Missverständnis: Beziehungsdaten eignen sich am besten für relationale Datenbanken
Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass NoSQL-Datenbanken oder nicht relationale Datenbanken Beziehungsdaten nicht gut speichern. NoSQL-Datenbanken können Beziehungsdaten speichern – sie speichern sie nur anders als relationale Datenbanken.
Tatsächlich finden viele Leute im Vergleich mit relationalen Datenbanken die Modellierung von Beziehungsdaten in NoSQL-Datenbanken einfacher, da verwandte Daten nicht zwischen Tabellen aufgeteilt werden müssen. NoSQL-Datenmodelle ermöglichen die Verschachtelung verwandter Daten in einer einzigen Datenstruktur.
Missverständnis: NoSQL-Datenbanken unterstützen keine ACID-Transaktionen
Ein weiteres, weit verbreitetes Missverständnis ist, dass NoSQL-Datenbanken keine ACID-Transaktionen unterstützen. Einige NoSQL-Datenbanken, wie MongoDB, unterstützen tatsächlich ACID-Transaktionen.
Beachten Sie, dass die Art und Weise, wie Daten in NoSQL-Datenbanken modelliert werden, in vielen Anwendungsfällen die Notwendigkeit von Transaktionen mit mehreren Datensätzen überflüssig macht. Denken Sie an das anfängliche Beispiel, in dem wir Informationen über einen Benutzer und seine Hobbys sowohl in einem relationalen Modell als auch in einer dokumentenorientierten Datenbank gespeichert haben. Um sicherzustellen, dass Informationen über einen Benutzer und seine Hobbys zusammen in einer relationalen Datenbank aktualisiert werden, müssten wir eine Transaktion verwenden, um Datensätze in zwei Tabellen zu aktualisieren. Um dasselbe in einem Dokumentenspeicher zu tun, könnten wir ein einzelnes Dokument aktualisieren – eine Transaktion mit mehreren Datensätzen ist nicht erforderlich.
Um mehr über häufige Missverständnisse zu erfahren, lesen Sie Alles, was Sie über MongoDB wissen, ist falsch.
Tutorial zu NoSQL-Abfragen
Sie könnten mit MongoDB beginnen, der laut DB-Engines weltweit beliebtesten NoSQL-Datenbank. Der einfachste Weg, mit MongoDB zu beginnen, ist MongoDB Atlas. Atlas ist der vollständig verwaltete Datenbankservice von MongoDB. Atlas bietet ein dauerhaft kostenloses Kontingent, mit dem Sie herumprobieren können. Schauen Sie sich das Tutorial für MongoDB Atlas an, um loszulegen.
Sie können weiterhin mit Ihren Daten interagieren, indem Sie den Atlas Data Explorer verwenden, um neue Dokumente einzufügen, bestehende Dokumente zu bearbeiten und Dokumente zu löschen.
Wenn Sie bereit sind, komplexere Abfragen auszuprobieren, die Ihre Daten aggregieren, erstellen Sie eine Aggregationspipeline. Das Aggregationsframework ist ein unglaublich leistungsfähiges Tool zur Analyse Ihrer Daten. Um mehr zu erfahren, nehmen Sie am kostenlosen MongoDB University Course MongoDB Aggregation teil.
Wenn Sie Ihre Daten visualisieren möchten, schauen Sie sich MongoDB Charts an. Mithilfe von Diagrammen können Sie Dashboards erstellen, die mit Visualisierungen Ihrer Daten gefüllt sind.
Fazit
NoSQL-Datenbanken bieten eine Vielzahl von Vorteilen, darunter flexible Datenmodelle, horizontale Skalierung, blitzschnelle Abfragen und einfache Bedienung für Entwickler. Es gibt verschiedene Typen von NoSQL-Datenbanken, darunter Dokumentdatenbank, Schlüssel-Wert-Datenbank, spaltenorientierte Datenbank, Graphdatenbank und Multi-Modell-Datenbank.
MongoDB ist die weltweit beliebteste NoSQL-Datenbank. Erfahren Sie mehr über MongoDB Atlas und probieren Sie das kostenlose Kontingent aus.
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