NoSQL Datenbanken
Definition, Überblick & Kontext
Im Rahmen unserer Blogserie über Datenbanktechnologien beschäftigen wir uns in diesem Beitrag mit NoSQL Datenbanken. Hierbei fokussieren wir uns auf die Herausforderungen und die Diversität, die NoSQL Datenbanken mit sich bringen. Skalierbarkeit, Flexibilität und die Fähigkeit, mit ungeordneten Daten umzugehen sowie NoSQL im Kontext von Big Data bilden die wesentlichen Pfeiler dieses Artikels.
NoSQL Datenbanken sind in diesem Kontext ein wichtiger Treiber für Vielseitigkeit und Effizienz. Entdecken Sie gemeinsam mit uns ihre Vorteile und Limitierungen sowie Trends und Chancen.
ENTSTEHUNG UND HINTERGRUND VON NOSQL DATENBANKEN
Angesichts der Herausforderungen des rapiden Datenwachstums und der damit verbundenen steigenden Diversität entstanden NoSQL-Datenbanken als Antwort auf diese Beschränkungen.
Herkömmliche relationale Datenbanken werden hier zunehmend an ihre Grenzen gebracht, weshalb eine Alternative unumgänglich ist. Der Fokus von NoSQL liegt grundlegend auf Skalierbarkeit, Flexibilität und der Fähigkeit, mit unstrukturierten Daten umzugehen, wodurch sie sich besonders gut für moderne Anwendungen und Big-Data-Analysen eignen [1].
Immer häufiger kommen sie daher auch in Echtzeit-Webanwendungen zum Einsatz, da sie Daten in unstrukturierter Form speichern können, ohne einem festen Schema zu folgen, und darüber hinaus verteilte Datenspeicher mit hoher Kapazität unterstützen [7].
ABGRENZUNG VON NOSQL ZU RELATION
NoSQL-Datenbanken bieten im Gegensatz zu relationalen Datenbanken einen flexibleren Ansatz für die Datenverwaltung. Sie halten sich nicht an eine tabellarische Struktur und sind darauf ausgelegt, semi- bzw. unstrukturierte Daten effizient zu verarbeiten. Diese Flexibilität ermöglicht nicht nur eine agile Datenmodellierung, sondern auch eine schnellere Reaktion auf sich ändernde Anforderungen, was der strikten Struktur relationaler Datenbanken gegenübersteht. Daher eignen sie sich ideal für Skalierung, da sie auf relationale Zuordnungen oder Limitierungen bezüglich der dynamischen Verteilung der Daten verzichten können. Zusätzlich ermöglichen sie eine Interaktion ohne komplexe Abfragesprachen [7][10].
NoSQL-Datenbanken, ein Akronym für „Not Only SQL“, zeichnen sich durch ihre Vielseitigkeit und Effizienz in Clustern aus. Sie sind meistens Open Source und für die Bedürfnisse moderner Webseiten entwickelt. Ein Schlüsselmerkmal ist ihre Unterstützung für unterschiedliche Datenmodelle, insbesondere den Key-Value-Speicher, der eine einfache und schnelle Datenabfrage ermöglicht. Diese Datenbanken sind daher gut geeignet für Anwendungen, die schnelle Entwicklungszyklen, eine umfangreiche Datenaufnahme und Echtzeit-Analysen benötigen. Mögliche Szenarien sind E-Commerce-Plattformen, IoT-Datenspeicher und Content-Management-Systeme [12].
KATEGORIEN VON NOSQL DATENBANKEN
Innerhalb der NoSQL-Datenbanktypen werden folgende Kategorien identifiziert, die jeweils für spezifische Anwendungsbedürfnisse optimiert sind und gemeinsam die Flexibilität des NoSQL-Konzepts erweitern [1][10]:
Key-Value Stores: Zeichnen sich durch Einfachheit und Flexibilität aus und eignen sich besonders für Anwendungen, die einen schnellen Datenzugriff erfordern
Column-Family Stores: Ideal für Anwendungen, die große Datenmengen ohne Leistungseinbußen speichern und abrufen müssen
Document Stores: Gut geeignet für Anwendungen mit variierenden oder sich entwickelnden Datenstrukturen, was sie zu einem beliebten Werkzeug für Content Management, E-Commerce und mehr macht
Search Engine Databases: Optimal für Volltextsuche und Echtzeit-Analysen
Time Series Databases: Speziell entwickelt für die Verarbeitung von Zeitreihendaten, wie sie bei IoT- und Finanzdaten auftreten
VERTIEFUNG AM BEISPIEL MONGODB ALS DOKUMENTENBASIERTE DATENBANK
Dokumentendatenbanken markieren eine zentrale Innovation innerhalb der NoSQL-Technologien, indem sie eine spezialisierte Organisationsstruktur für die Speicherung und Abfrage von Daten in JSON-ähnlichen Dokumenten bieten. Diese Struktur erlaubt eine weitreichende Flexibilität in der Datenmodellierung und -verwaltung, was den schnellen Wechsel von Datenstrukturen ohne vorherige Definition eines starren Schemas ermöglicht. Ihre natürliche Kompatibilität mit Webanwendungen macht sie zur bevorzugten Wahl für die Entwicklung von dynamischen Websites und umfangreichen Online-Plattformen, indem sie eine nahtlose und effiziente Integration in moderne Entwicklungsumgebungen ermöglichen [24].
MongoDB – Dies wird durch eine schemalose Architektur und einfaches horizontales Skalieren mittels Sharding ermöglicht. Sharding bedeutet dabei die Verringerung der Belastung einzelner Server, durch die adäquate Verteilung des Datenverkehrs [25], was vor allem für Echtzeitanwendungen und komplexe Webanwendungen unerlässlich ist. MongoDBs Fähigkeiten zur Datenpartitionierung, Fehlertoleranz und effizientem Datenabruf positionieren sie als eine robuste Lösung für anspruchsvolle Datenverarbeitungsanforderungen [1][19].
Darüber hinaus bewährt sich MongoDB in spezifischen Branchenanwendungen, insbesondere im Finanzsektor, durch maßgeschneiderte Lösungen für Herausforderungen wie Betrugsprävention, Open Banking und Core Banking. Durch die Integration von Machine Learning ermöglicht MongoDB zum Beispiel eine verbesserte Betrugsprävention durch Echtzeit-Analyse von Transaktionsdaten.
Im Bereich Open Banking unterstützt MongoDB Finanzinstitute bei der Nutzung von Datenprotokollen, um das Potenzial des Open-Banking-Ökosystems voll auszuschöpfen. Für Core-Banking-Systeme bietet MongoDB die notwendige Flexibilität und Skalierbarkeit, um neue Funktionen schnell zu implementieren und effizient auf verschiedenen Plattformen zu operieren, was zu einer Steigerung der Marktagilität und einer Reduzierung der Gesamtkosten führt [20][22][23].
FLEXIBLE STRUKTUREN, SKALIERBARKEIT UND LEISTUNG
Der Einsatz flexibler BSON-Dokumente ermöglicht MongoDB eine individuelle Anpassung der Datenfelder pro Dokument, was eine hohe Flexibilität bei der Datenspeicherung bietet. Diese Flexibilität wird ergänzt durch die Möglichkeit, Schema-Validierungsregeln zu definieren, was die Integrität und Konsistenz der Daten in dynamischen Anwendungsszenarien sicherstellt. Diese Eigenschaften machen MongoDB besonders effektiv in Umgebungen, die eine agile Datenmodellierung und die Fähigkeit zur schnellen Anpassung an veränderliche Datenanforderungen erfordern [13][14].
In Bezug auf Skalierbarkeit und Leistung bietet MongoDB robuste Lösungen zur Handhabung großer Datenmengen durch horizontale Skalierung, d.h. die Verteilung der Daten auf mehrere Knoten, um Effizienz und Leistung zu maximieren. Funktionen wie Hochverfügbarkeit minimieren Ausfallzeiten und gewährleisten Zuverlässigkeit auch unter hoher Last. Optimierungsstrategien, einschließlich Indizierung und Caching, tragen wesentlich zur Leistungssteigerung bei und unterstützen die Anwendbarkeit in leistungsintensiven, datengetriebenen Anwendungen [4][15][16][17].
VORTEILE
Die bisherigen Ausführungen verdeutlichen, dass NoSQL-Datenbanken den Vorteil bieten, große Datenmengen durch horizontale Skalierung über mehrere Server zu verarbeiten . Ihre Flexibilität ermöglicht eine agile und schnelle Anpassung an sich verändernde Datenstrukturen. Der effiziente Umgang mit strukturlosen Daten ist ein hervorzuhebender Vorteil, der sie für moderne Anwendungen geeignet macht. Darüber hinaus tragen Funktionen wie Fehlertoleranz und Datenpartitionierung zu einer robusten und zuverlässigen Leistung bei [1][4][6].
LIMITIERUNGEN
Noch gibt es jedoch auch Nachteile im Zusammenhang mit NoSQL-Datenbanken. Benutzer, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind, könnten eine Anpassungsphase benötigen, da Abfragesprachen und Datenmodelle in NoSQL-Datenbanken entsprechend divergieren. Zudem können Kompromisse bei der Konsistenz auftreten, die möglicherweise eher zu einer späteren als zu einer sofortigen Konsistenz führen. Unternehmen, die einen Umstieg erwägen, müssen diese Kompromisse sorgfältig abwägen, um die Kompatibilität mit ihren spezifischen Anwendungsfällen sicherzustellen [1][6].
TRENDS, CHANCEN UND HERAUSFORDERUNGEN
Es wird erwartet, dass die Zukunft von NoSQL-Datenbanken erhebliche Auswirkungen auf Big Data-Analysen, Echtzeitanwendungen und Webanwendungen haben wird. Laufende Trends konzentrieren sich auf die Bewältigung von Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenkonsistenz und die Erweiterung der Möglichkeiten für eine breitere Akzeptanz. In diesem Kontext ist ebenfalls der zunehmende Einsatz in Big Data-Analysen, Echtzeitanwendungen und Webanwendungen zu beobachten. Es wird erwartet, dass diese Art von Datenbanken eine zentrale Rolle bei der Erfüllung von dynamischen, unternehmerischen Anforderungen spielen werden [1][5].
Bei NoSQL-Datenbanken haben Leistung und Skalierbarkeit naturgemäß Vorrang vor unmittelbarer Konsistenz. Die Herausforderung liegt im Finden des richtigen Gleichgewichts zwischen Konsistenz und Leistung. Darüber hinaus bieten die sich entwickelnde Datenlandschaft und das kontinuierliche Wachstum datenintensiver Anwendungen Möglichkeiten für weitere Innovationen in diesem Themenfeld. Es wird erwartet, dass Verbesserungen in Bereichen wie Datenmodellierung, Abfrageoptimierung und Integration mit neuen Technologien die Zukunft bestimmen werden [1][5].
QUELLEN
[1] https://typeset.io/papers/nosql-databases-7lsse8lf
[2] https://www.mongodb.com/compare/relational-vs-non-relational-databases
[3] https://www.mongodb.com/nosql-explained/nosql-vs-sql
[4] https://www.mongodb.com/scale/nosql-database-implementation
[5] https://www.mongodb.com/nosql-explained/advantages
[6] https://logz.io/blog/nosql-database-comparison/
[7] https://datascientest.com/en/all-about-non-relational-databases
[8] https://www.mongodb.com/nosql-explained
[9] https://www.cockroachlabs.com/blog/history-of-databases-distributed-sql/
[10] https://blog.purestorage.com/purely-informational/types-of-nosql-databases/
[11] https://techvify-software.com/types-of-nosql-databases/
[12] https://www.thoughtworks.com/insights/blog/nosql-databases-overview
[13] https://www.mongodb.com/docs/v5.0/core/data-modeling-introduction/
[14] https://www.mongodb.com/docs/manual/data-modeling/
[15] https://dzone.com/refcardz/nosql-and-data-scalability-20
[16] https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-09265-2_19
[17] https://www.linkedin.com/advice/1/how-do-you-scale-optimize-nosql-databases-high-availability
[18] https://www.bmc.com/blogs/sql-vs-nosql/
[19] https://www.mongodb.com/de-de/what-is-mongodb
[20] https://www.mongodb.com/industries/financial-services/fraud-prevention
[21] https://www.mongodb.com/use-cases/payments?tck=financialservicespage
[22] https://www.mongodb.com/blog/post/dissecting-open-banking-mongodb-technical-challenges-solutions?tck=financialservicespage
[23] https://www.mongodb.com/industries/financial-services/core-banking?tck=financialservicespage
[24] Meier, A., Kaufmann, M. (2016). NoSQL-Datenbanken. In: SQL- & NoSQL-Datenbanken. eXamen.press. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-47664-2_7
[25] Cintellic Consulting. (2024). Was ist NoSQL? CINTELLIC-Wiki. https://www.cintellic.com/wiki/was-ist-nosql-datenbankmanagementsystem/
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Daniel Huber!
