SQL- im Vergleich zu NoSQL-Datenbanken

Es ist wichtig zu beachten, dass relationale Datenbanken nach einem festen Schema erstellt und verwaltet werden. Ein festes Schema bedeutet, dass alle in die Datenbank aufgenommenen Daten genau an vordefinierte Formatierungsstandards angepasst werden müssen, was die Arten von Datenstrukturen begrenzt, die relationale Datenbanken speichern können. Beispielsweise sind relationale Datenbanken nicht in der Lage, unstrukturierte Daten zu verarbeiten (z. B. Informationen, deren Format inkonsistent ist und nicht an ein voreingestelltes Datenmodell angepasst ist), eignen sich jedoch hervorragend für die Unterstützung von Transaktions- oder Finanzinformationen, die strukturierte Daten oder halbstrukturierte Datentypen enthalten (z. B. Daten, die ein konsistentes Format haben und einem voreingestellten Datenmodell entsprechen).

Beispiele für SQL-Datenbanken

Es gibt eine Vielzahl verschiedener Beispiele für SQL-Datenbanken, darunter:

• Oracle: Oracle Database ist ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das von der Oracle Corporation entwickelt und vermarktet wird und eines der am häufigsten verwendeten Unternehmensdatenbanksysteme der Welt ist.
• MySQL: MySQL ist ein häufig verwendetes, relationales Open-Source-Datenbankverwaltungssystem, das für die Erstellung und Verwaltung von Datenbanken verwendet wird. MySQL wird von der Oracle Corporation entwickelt und vertrieben und ist bekannt für seine Benutzerfreundlichkeit, seinen umfassenden Community-Support und seine Zuverlässigkeit.
  • Hinweis: Eine Open-Source-Alternative zu MySQL heißt MariaDB und wurde nach der Übernahme von MySQL durch die Oracle Corporation als Ersatz für MySQL entwickelt.
• PostgreSQL: PostgreSQL ist ein objekt-relationales Open-Source-Datenbankverwaltungssystem, das für seine fortschrittlichen, funktionsreichen Funktionen bekannt ist, die die Fähigkeiten von SQL erweitern. PostgreSQL wurde im Rahmen des POSTGRES-Projekts an der University of California in Berkeley entwickelt und bietet AKID-konforme Funktionen zum sicheren Speichern und Skalieren komplizierter Daten-Workloads (PostgreSQL.org 2024).
• MSSQL: MSSQL, das für Microsoft SQL Server steht, ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem, das von Microsoft entwickelt wurde. Diese Datenbankplattform wird häufig in großen Unternehmensumgebungen verwendet, um hochvolumige Transaktionsverarbeitungs-, Business-Intelligence- und Analyseanwendungen zu unterstützen.
• SQLite: Im Gegensatz zu anderen Beispielen in dieser Liste ist SQLite eigentlich eine Softwarebibliothek, die ein RDBMS bereitstellt. Im Gegensatz zu den anderen RDBMS in dieser Liste ist SQLite serverlos und eigenständig ohne Konfiguration. Dies liegt daran, dass es mithilfe von SQLite in die Anwendung eingebettet ist und daher keinen separaten Server benötigt.

Es ist wichtig zu beachten, dass auch andere Datenbanktypen Beziehungen zwischen Daten herstellen können. Bei normalisierten tabellarischen Datenbanken (z. B. SQL oder relationalen Datenbanken) werden diese Beziehungen mithilfe von Fremdschlüsseln oder Kreuzungstabellen ausgedrückt. Bei Datenbankmanagementsystemen (DBMS) wie MongoDB (z. B. einer NoSQL-Datenbank) werden diese Beziehungen durch Einbetten oder Referenzieren von Daten hergestellt.

Not only Structured Query Language (NoSQL)

Was ist NoSQL?

NoSQL, was für Not only SQL steht, ist ein Datenbankmanagementsystemansatz, der zum Erfassen, Speichern und Abrufen unstrukturierter Daten und halbstrukturierter Daten in einer Datenbank verwendet wird. Das bedeutet, dass Daten, die mit herkömmlichen relationalen Datenbanken (z. B. SQL) nicht analysiert oder gezählt werden können, in ihrem nativen Format verbleiben und in eine NoSQL-Datenbank aufgenommen werden können. Der Grund, warum es NoSQL heißt, besteht darin, zu betonen, dass diese Datenbanken nicht tabellarische, nicht relationale Datenmodelle verarbeiten können und SQL-ähnliche Abfragesprachen unterstützen.

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten sind Daten, die kein vordefiniertes Datenmodell oder keine konsistente Organisation haben. Darüber hinaus können unstrukturierte Daten, wie Beiträge in sozialen Netzwerken, schnell aktualisiert und geändert werden, während strukturierte Daten, wie Banktransaktionen, eine viel geringere Änderungsrate aufweisen. Beispiele für unstrukturierte Daten sind Bilder, Audiodateien, Videos und Karten.

Was ist eine NoSQL-Datenbank?

NoSQL-Datenbanken sind Datenbanken, die ein flexibles Schema verwenden, das unstrukturierte Daten und halbstrukturierte Daten aufnimmt und gleichzeitig eine nicht tabellarische Datenspeichermethode verwendet.

Die Verwendung eines flexiblen Schemas ermöglicht es NoSQL-Datenbanken, unstrukturierte Daten in ihrem nativen Format aufzunehmen (z. B. .txt, .JPG, MP3), was bei SQL-Datenbanken nicht möglich ist, da alle Daten einem vordefinierten Format entsprechen müssen. Wenn NoSQL-Datenbanken Daten speichern, werden außerdem flexible Datenmodelle verwendet, sodass unstrukturierte Datendateien unterschiedliche Datenstrukturen haben und dennoch in derselben Sammlung gespeichert werden können.

Um mehr zu erfahren, folgen Sie unserem Tutorial zu NoSQL-Datenbanken.

Arten von NoSQL-Datenbanken

Es gibt verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, darunter:

• Dokumentdatenbanken: Dokumentdatenbanken, manchmal auch als objektorientierte Datenbanken bezeichnet, speichern Daten in Dokumenten, die JSON-Objekten (JavaScript Object Notation) ähneln, obwohl es sich nicht um JSON-Speicher handelt. Sie verwenden die Treiber, die von nativen Objekten an die vom Entwickler verwendete Programmiersprache zurückgegeben werden, ohne dass ein objektrelationaler Mapper (ORM) erforderlich ist. Jedes Dokument selbst wird als Datensatz behandelt und kann Werte wie Zahlen, Arrays, Objekte, Zeichenketten oder sogar boolesche Zeichen enthalten. Darüber hinaus können Schlüssel-Wert-Paare, verschachtelte Dokumente oder andere strukturierte Daten eingeschlossen werden. Ein beliebter Anbieter dieser NoSQL-Datenbanken ist MongoDB.
• Schlüssel-Wert-Datenbanken: Schlüssel-Wert-Datenbanken dienen der Sammlung, dem Abruf und der Speicherung von Daten als Gruppierungen von Schlüssel-Wert-Paaren. Das bedeutet, dass jeder Datensatz durch einen eindeutigen Schlüssel und einen zugehörigen Wert repräsentiert wird. Der Schlüssel wird verwendet, um den entsprechenden Wert aus der Datenbank abzurufen. In einer Schlüsselwert-Datenbank für Innenarchitektur könnte ein Schlüssel beispielsweise „Farbe“ und der Wert „lila“ sein. Zu den beliebten Anbietern dieser NoSQL-Datenbanksysteme gehören AWS und ScyllaDB.
• Spaltenorientierte Datenbanken: Spaltenorientierte Datenbanken organisieren Daten in Spalten statt in Zeilen. Dies ist hilfreich, wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten, die nur eine geringe Tiefe haben. Tatsächlich werden spaltenorientierte Datenbanken manchmal auch als „Wide Column Stores“ bezeichnet. In spaltenorientierten Datenbanken hat jede Zeile einen anderen Satz von Spalten, wobei die Spalten dann in „Familien“ zusammengefasst werden. " Diese Datenmodelle sind hilfreich, wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten, die von der horizontalen Skalierung profitieren, um die Leistung zu optimieren. Zu den beliebten Anbietern dieser NoSQL-Datenbanken gehören Apache Cassandra und HBase.
• Graphdatenbanken: Graphdatenbanken speichern Daten in Knoten und Kanten. Knoten speichern normalerweise Informationen über Personen, Orte und Dinge, während Kanten Informationen über die Beziehungen zwischen den Knoten speichern. Graphdatenbanken sind hervorragende Werkzeuge für die Abfrage von Graphstrukturen (z. B. soziale Netzwerke, Hierarchien). Zu den beliebten Anbietern dieser NoSQL-Datenbanken gehören Neo4j, AWS und Kibana.

Hauptunterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken

Obwohl sowohl SQL- als auch NoSQL-Datenbanken wertvolle Funktionen bieten, ist es wichtig, die wichtigsten Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen.

Datenbankspeichermodell

Der Unterschied zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanksystemen in Bezug auf die Datenspeicherung ist gravierend. Insbesondere speichern SQL-Datenbanken Daten in Tabellen, die Zeilen und Spalten enthalten, wohingegen NoSQL-Systeme Daten je nach Art der aufgenommenen unstrukturierten Daten mit unterschiedlichen Methoden speichern (z. B. JSON-Dokumente, Schlüssel-Wert-Paare, Familiengruppierung, Graphknoten/-kanten).

Datentyp

Während NoSQL-Datenbanken, manchmal auch als nichtrelationale Datenbanken bezeichnet, in der Lage sind, unstrukturierte Daten aufzunehmen, zu speichern und abzurufen, sind es SQL-Datenbanken (z. B. traditionelle relationale Datenbanken) nicht. SQL-Datenbanken können nur strukturierte Daten aufnehmen, speichern und abrufen. Dies ist auf den Unterschied zwischen den verwendeten SQL- und NoSQL-Schemata zurückzuführen.

Schemata

SQL-Datenbanken basieren auf einem strengen, vordefinierten Datenschema, an dem die Daten, die aufgenommen werden sollen, übereinstimmen müssen. NoSQL-Datenbanken verwenden jedoch flexible Schemata, die es ihnen ermöglichen, Daten in ihren verschiedenen nativen Formaten aufzunehmen.

Skalierbarkeit

Für Datenbankadministratoren ist es wichtig, das Wachstum und die Erweiterung ihrer Datenbanksysteme zu planen – dies ist ein weiterer klarer Unterschied zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken.

SQL-Datenbanken

SQL-Datenbanken werden traditionell vertikal skaliert. Das bedeutet, dass Ressourcen (z. B. CPUs, Speicher oder Arbeitsspeicher) zu einem einzelnen Server hinzugefügt werden. Dies kann zwar das mögliche Wachstum einschränken, da nur ein Server mit begrenzter Kapazität skaliert wird, aber es gibt mehrere Gründe für diese Skalierungsentscheidung:

• Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit (AKID): AKID-Konformität bezieht sich auf eine Reihe von Eigenschaften, die die Zuverlässigkeit, Konsistenz und Datenintegrität von Datenbanktransaktionen garantieren. Dies ist sehr wichtig, da viele SQL-Datenbanken Bank- und Finanzinformationen enthalten, die den gesetzlichen und Branchenstandards entsprechen müssen. Allerdings ist es schwieriger, die AKID-Konformität in einem verteilten System (z. B. vielen über ein Netzwerk verbundenen Computern) aufrechtzuerhalten, bei dem die Ressourcen durch horizontale Skalierung erhöht werden, als bei einem Computer und einem Server, die vertikal skaliert werden.
  • Hinweis: Es gibt einige verteilte NoSQL-Datenbanksysteme, die die AKID-Konformität aufrechterhalten können, wie z. B. MongoDB Atlas.
• Transaktionsverwaltung: Die Mechanismen der Transaktionsverwaltung werden von SQL-Datenbanken eingesetzt, um die Datenintegrität und die Konsistenz der Datenbank zu gewährleisten. Die Verwaltung gleichzeitiger Transaktionen über mehrere Knoten in einer verteilten Datenbankumgebung würde wahrscheinlich zusätzliche Komplexität und Ressourcennutzung verursachen, was sich sowohl auf die Datenintegrität als auch möglicherweise auf die Gesamtleistung der Datenbank auswirken könnte. Bei einer horizontalen Skalierung wären diese Probleme nicht auszuschließen.
• Schemastarrheit: SQL-Datenbanken verwenden starre, vordefinierte Schemata, mit denen sie Daten aufnehmen. Während dies in einer Ein-Computer/-Server-Umgebung einfach zu bewerkstelligen ist, würde die Komplexität zunehmen, wenn ein verteiltes System mit horizontaler Skalierung eingesetzt würde. Insbesondere könnte jeder Knoten möglicherweise eine andere Schemaversion haben, was den Verwaltungsaufwand erhöhen und möglicherweise zusätzliche Probleme mit der Datenkonsistenz verursachen würde.

NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanksysteme werden häufig in einem sogenannten verteilten System konfiguriert. Das bedeutet, dass eine Reihe von unabhängigen Rechnern (z. B. Knoten) über ein Netzwerk miteinander verbunden sind und zusammenarbeiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Teil eines verteilten Systems zu sein bedeutet auch, dass horizontale Skalierung versus vertikale Skalierung genutzt werden kann.

Bei der horizontalen Skalierung werden die verfügbaren Ressourcen und die Kapazität eines verteilten Systems erhöht, indem diesem System weitere Knoten (z. B. Computer, Server) hinzugefügt werden. Auf diese Weise stehen mehr Knoten zur Unterstützung der Arbeitslast des Systems zur Verfügung. Darüber hinaus gibt es hinsichtlich der Kapazität praktisch keine Begrenzung für das Wachstum der Datenbank, da kontinuierlich zusätzliche Knoten hinzugefügt werden können.

Erfahren Sie mehr über Datenbankskalierung.

Anwendungsfälle für SQL- und NoSQL-Datenbanken

Während sich SQL-Datenbanken durch die Verwaltung strukturierter, relationaler Daten bei gleichzeitiger Wahrung der Transaktionsintegrität und Ausführung komplexer Abfragen auszeichnen, sind NoSQL-Datenbanken unübertroffen bei der Abfrage und Speicherung unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten und bieten gleichzeitig unbegrenzte Skalierbarkeit und Flexibilität.

Allerdings sind die Anwendungsfälle eine treibende Kraft bei der Auswahl zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken (z. B. relationale vs. nicht-relationale Datenbanken). Hier finden Sie eine Zusammenfassung der Stärken und der zugehörigen Anwendungsfälle von SQL-Datenbanken und NoSQL-Datenbanken.

Anwendungsfälle für SQL-Datenbanken

Die wichtigsten Eigenschaften von SQL-Datenbanken eignen sich für die folgenden Anwendungsfälle:

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Da sich die SQL-Datenbankstruktur für die AKID-Konformität eignet, wird sie häufig zum Speichern von Daten verwendet, die bestimmte gesetzliche oder Branchenstandards erfüllen müssen.

Die folgenden Anwendungsfälle erfordern alle ein gewisses Maß an AKID-Konformität.

Transaktionale Datenbanken

Transaktionale Datenbanken Daten speichern, die aus einer Interaktion zwischen zwei oder mehreren Parteien resultieren.

Beispiele:

• Einzelhandelsdatenbanken
• Datenbanken für Rezepte und Bestellungen im Gesundheitswesen
• Datenbanken für Geschäftsbanken
• Datenbanken für Buchhaltung und Finanzbuchhaltung

Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme

ERP-Systeme werden eingesetzt, um Unternehmen bei der Verwaltung von Prozessen zu unterstützen, die für den Betrieb, die Mitarbeiterverwaltung, die Produktion und vieles mehr wichtig sind.

Beispiele:

• Personaldatenbanken
• Supply-Chain-Management-Systeme
• Risikomanagementsysteme

Anwendungsfälle für NoSQL-Datenbanken

Obwohl allgemein angenommen wird, dass NoSQL-Datenbanken (also nicht relationale Datenbanken) nicht AKID-konform sind, sind es einige tatsächlich. MongoDB ist ein führendes Beispiel für eine NoSQL-Datenbank, die AKID-konform ist.

Vor diesem Hintergrund sind hier einige Beispiele für häufig vorkommende Anwendungsfälle von NoSQL-Datenbanken:

Transaktionsdatenbanken

Transaktionsdatenbanken können auch von NoSQL-Datenbanken unterstützt werden, da sie zur Speicherung unstrukturierter Daten verwendet werden, die aus einer Interaktion zwischen zwei oder mehreren Parteien resultieren.

Beispiele:

• Patientendateien im Gesundheitswesen, die nicht-relationale Datenbankfunktionen erfordern (z. B. Patientenakten, Röntgen-/Scan-Fotos und -Videos)
• Versicherungsfalldateien (z. B. Fotos von Autounfällen, Verletzungsdokumentation)
• Datenbanken für juristische Dokumente (z. B. Zeugenaussagen, Schriftsätze, Fallakten)

Dokumentendatenbanken und Digital Asset Management (DAM)

Dokumentendatenbanken und Digital Asset Management speichern und verwalten Dokumente, Bilder, Multimedia-Inhalte, Videos und mehr.

Beispiele:

• Online-Bibliotheken (z. B. juristische Bibliotheken, Online Library of Congress)
• Digitale Publikationsplattformen wie Kindle oder Nook
• Medien-Streaming-Dienste wie Netflix und Hulu
• Online-Foto-Sharing-Plattformen wie Instagram oder Meta

Graphen- und Netzwerkanalyse

Graphen- und Netzwerkdatenbanken eignen sich hervorragend für die Verwaltung von Datenstrukturen wie Empfehlungsdienste, soziale Netzwerke und damit verbundene Netzwerkanalysen, da sie in der Lage sind, nicht-intuitive Beziehungen innerhalb miteinander verbundener Datenelemente zu erkennen und zu analysieren.

Beispiele:

• Analyse sozialer Netzwerke (z. B. Post- und Benutzermetriken)
• Betrugserkennung, die ungewöhnliche Transaktionen oder andere Anomalien isoliert
• Wissensgraphen (z. B. Gartner-Produkt-/Dienstleistungsquadranten)

Internet der Dinge (IoT)-Plattformen

IoT-Plattformen werden häufig zur Speicherung und Analyse von Sensordaten und Gerätemetadaten in Echtzeit eingesetzt.

Beispiele:

• Smart-Home-Systeme (z. B. Google Nest, Amazon Alexa)
• Smart-City-Systeme (z. B. Ampelbetrieb)
• Meteorologische Informationssammlung