NoSQL (nicht nur SQL) stellt eine Abkehr von den herkömmlichen relationalen Datenbankverwaltungssystemen (RDBMS) dar und stellt eine breitere Klasse von Datenbanksystemen dar, die alternative, nicht relationale Ansätze zur Datenspeicherung und -abfrage verwenden. NoSQL-Datenbanken wurden entwickelt, um den wachsenden Anforderungen moderner datenintensiver Anwendungen gerecht zu werden. Sie sind für ihre Skalierbarkeit, die Fähigkeit zur Verarbeitung unstrukturierter Daten und ihre Benutzerfreundlichkeit bekannt. Im Kontext der Datenmodellierung weisen NoSQL-Datenbanken im Vergleich zu ihren SQL-Gegenstücken Unterschiede in der Art und Weise auf, wie Daten strukturiert und abgefragt werden.
Die Datenmodellierung in NoSQL-Datenbanken umfasst typischerweise die Verwendung eines oder mehrerer der folgenden vier primären Datenmodelle:
- Dokumentorientiert: Speicherung hierarchischer Datenstrukturen, etwa im JSON- oder BSON-Format, die die Darstellung verschachtelter, komplexer Datenbeziehungen ermöglichen. Beispiele hierfür sind MongoDB, Couchbase und RavenDB.
- Schlüsselwert: Konzentration auf die Speicherung und Verwaltung assoziativer Arrays, bei denen einzelne Schlüsselwertpaare adressierbar sind. Beispiele hierfür sind Redis, Amazon DynamoDB und Riak.
- Spaltenfamilie: Verwendung eines säulenförmigen Speicherdesigns, bei dem Spalten als Spaltenfamilien gruppiert und über mehrere Knoten verteilt werden. Beispiele hierfür sind Apache Cassandra, Google BigTable und ScyllaDB.
- Graphbasiert: Nutzung der Graphentheorie, um die Speicherung und den Abruf von Datenpunkten und ihren Beziehungen in einer graphähnlichen Struktur zu verwalten. Beispiele hierfür sind Neo4j, Amazon Neptune und ArangoDB.
NoSQL-Datenbanken werden von Organisationen angenommen, die sich mit Big Data, Echtzeitverarbeitung und großen verteilten Systemen befassen. Sie eignen sich besonders gut für den Umgang mit unstrukturierten, halbstrukturierten oder polymorphen Daten, die typischerweise einen erheblichen Teil der von modernen Web-, Mobil- und IoT-Anwendungen generierten Daten ausmachen.
Der Aufstieg von NoSQL-Datenbanken kann auf mehrere Schlüsselfaktoren zurückgeführt werden. Erstens beseitigen sie effektiv die Einschränkungen herkömmlicher RDBMS in Bezug auf Skalierbarkeit und Leistung. Da das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der von Anwendungen generierten Daten weiter zunehmen, bieten NoSQL-Datenbanken von Natur aus horizontale Skalierbarkeit durch Datenpartitionierung und Replikation über mehrere Knoten in einem verteilten System. Diese Fähigkeit für Scale-out- statt Scale-up-Architekturen ermöglicht es NoSQL-Datenbanken, die schnelle Erweiterung der Datenspeicheranforderungen zu bewältigen und ein hohes Maß an Leistung und Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten. Zweitens bieten NoSQL-Datenbanken flexible Datenmodelle, die sich im Laufe der Zeit ändernde Anwendungsanforderungen anpassen können, ohne dass komplexe und kostspielige Datenbankmigrationsprozesse erforderlich sind. Diese Agilität ist besonders wertvoll in modernen agilen Softwareentwicklungspraktiken, in denen iterative Entwicklungszyklen und häufige Updates an der Tagesordnung sind. Schließlich verfügen NoSQL-Datenbanken häufig über eine einfachere, entwicklerfreundliche Abfrage- und Programmierschnittstelle, die ein schnelles Prototyping erleichtert und die Markteinführungszeit für neue Anwendungen und Funktionen verkürzt.
Aufgrund dieser Vorteile haben NoSQL-Datenbanken in den letzten Jahren bei Softwareentwicklern und Organisationen an Popularität gewonnen. Laut einer Umfrage von Stack Overflow aus dem Jahr 2021 ist MongoDB derzeit die beliebteste NoSQL-Datenbank, wobei 32,8 % der Entwickler eine Nutzung angeben, gefolgt von Redis mit 26,9 % und Elasticsearch mit 16,6 %. Darüber hinaus werden NoSQL-Datenbanken von großen Cloud-Anbietern wie Amazon Web Services (AWS), Google Cloud und Microsoft Azure unterstützt, die verwaltete NoSQL-Dienste anbieten, darunter Amazon DynamoDB, Google Cloud Firestore bzw. Azure Cosmos DB.
Da sich die Datenmodellierungslandschaft weiter weiterentwickelt, dürften NoSQL-Datenbanken als Alternative oder Ergänzung zu herkömmlichen RDBMS weiter an Bedeutung gewinnen. In einigen Fällen wenden Unternehmen möglicherweise eine polyglotte Persistenzstrategie an und verwenden eine Mischung aus SQL- und NoSQL-Datenbanken, um unterschiedliche Anwendungsanforderungen zu erfüllen. Beispielsweise könnte ein Unternehmen ein RDBMS wie PostgreSQL für die Transaktionsverarbeitung und Berichterstellung verwenden und gleichzeitig MongoDB für die Speicherung komplexer, hierarchischer Daten und Elasticsearch für die Textsuche und -analyse nutzen.
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