Einführung in NoSQL-Datenbanken

ICT-Module Bildungszentrum Zürichsee

9 Aug 202209:03

Summary

TLDRDas Skript diskutiert neue Trends in der Datenbank-Technologie, insbesondere NoSQL-Datenbanken im Vergleich zu relationalen Systemen. Es hebt die Vorteile von NoSQL hervor, wie die Verwaltung unstrukturierter Daten und die Flexibilität im Datenmodell. MongoDB wird als Beispiel für eine NoSQL-Datenbank vorgestellt, die Dokumente speichert und skaliert. Es wird auch auf ihre verschiedenen Bereitstellungstypen eingegangen: Standalone, Replikat und Sharding für unterschiedliche Anwendungsfälle.

Takeaways

🌐 Neue Datenbanktypen auf dem Markt sind z.B. PULS, Kino Caches, Objekt-Datenbanken, Dokumentenspeicher, Graphen und Multimedia-Datenbanken.
💾 Risikobeispiel für Anbieter von neuen NoSQL-Datenbanken sind große Softwaredienstleister wie Microsoft und Oracle.
🔍 NoSQL-Datenbanken speichern Daten oft als Schlüsselwörter, Dokumente, Graphen, Objekte und nicht in Tabellen.
📚 Typische Anwendungen von NoSQL-Datenbanken sind z.B. Lagerverwaltung und Analysedatenbanken, die flexible Strukturen benötigen.
📊 Die Unterscheidung zwischen relationalen und NoSQL-Datenbankmanagementsystemen liegt in der Art der Datenspeicherung und -strukturierung.
📈 Relationale Datenbanken eignen sich, wenn Daten strukturiert sind und sich kaum ändern werden.
🔑 Relationale Datenbanken verwenden ein Datenmodell, bei dem Daten in Tabellen gespeichert und in Beziehung stehen.
🔄 NoSQL-Datenbanken ermöglichen eine flexiblere Datenspeicherung in verschiedenen Formaten, ohne Notwendigkeit einer Anpassung der Datenbankstruktur.
📊 NoSQL-Datenbanken unterstützen horizontale Skalierung, im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die nur vertikal skaliert werden können.
🌟 MongoDB ist ein Beispiel für eine NoSQL-Datenbank, die Daten in Dokumenten speichert und über ein dynamisches Schema verfügt.
🔑 MongoDB ist sowohl in einer kostenlosen Community Edition für Entwickler als auch in einer kostenpflichtigen Enterprise Edition erhältlich.

Q & A

Was sind Beispiele für neue Datenbanktypen auf dem Markt?
-Beispiele für neue Datenbanktypen sind Pulse, Kino Caches, Objekt-Datenbanken, Dokumentenspeicher, Graphen und Multimedia-Datenbanken.
Welche Risiken müssen bei der Auswahl eines neuen Datenbankanbieters berücksichtigt werden?
-Bei der Auswahl eines neuen Datenbankanbieters müssen Risiken wie die Größe des Anbieters (große Softwaredienstleister wie Microsoft oder Oracle vs. kleinere Player) und die allgemeine Verfügbarkeit und Unterstützung berücksichtigt werden.
Wie werden Daten in NoSQL-Datenbanken im Vergleich zu relationalen Datenbanken gespeichert?
-In NoSQL-Datenbanken werden Daten oft als Schlüsselwörter, Dokumente, Graphen, Objekte und nicht in Tabellen gespeichert, während relationale Datenbanken Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten speichern.
Welche Anwendungsbeispiel für NoSQL-Datenbanken wurden im Skript genannt?
-Ein Anwendungsbeispiel für NoSQL-Datenbanken ist die Lagerverwaltung bei Chips, wo verschiedene Produkte mit unterschiedlichen Attributen verwaltet werden müssen.
Wann sind relationale Datenbanken am besten geeignet?
-Relationale Datenbanken sind am besten geeignet, wenn die Daten strukturiert sind oder strukturierte gespeichert werden sollen und sich die Struktur kaum ändert.
Was ist der Hauptunterschied zwischen relationalen und NoSQL-Datenbankmanagementsystemen?
-Der Hauptunterschied liegt im Datenmodell: Relationale Datenbanken verwenden ein Schema, in dem die Datenstruktur vorgegeben ist, während NoSQL-Datenbanken entweder unstrukturiert oder durch ein dynamisches Schema gespeichert werden können.
Wie wird die Speicherung von Daten in relationalen Datenbanken beschrieben?
-In relationalen Datenbanken wird die Speicherung von Daten in Form von Tabellen mit Zeilen und Spalten erwartet, wobei Daten in Beziehung zueinander gespeichert werden können.
Was bedeuten die verschiedenen Normalisierungsstufen in relationalen Datenbanken?
-Die verschiedenen Normalisierungsstufen in relationalen Datenbanken dienen dazu, Redundanzen oder Anomalien zu entfernen, um die Datenintegrität zu gewährleisten.
Wie können relationale Datenbanken skaliert werden?
-Relationale Datenbanken können sowohl vertikal als auch horizontal skaliert werden, wobei die horizontale Skalierung in der Regel auf Anwendungsebene und durch Sharding realisiert wird.
Was sind die wichtigsten Eigenschaften von MongoDB, der NoSQL-Datenbank, die im Skript erwähnt wurde?
-MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die Daten in Dokumenten speichert und über ein dynamisches Schema verfügt. Sie unterstützt eine umfangreiche Abfragesprache, Aggregationsfunktionen und Transaktionen mit einzelnen oder mehreren Dokumenten.
Wie viele Ausführungen von MongoDB gibt es und was unterscheidet sie?
-Es gibt zwei Ausführungen von MongoDB: Die Community Edition, die kostenlos und für Entwickler gedacht ist, und die Enterprise Edition, die auf der Community Edition aufbaut und zusätzliche Funktionen wie Speicherung im Speicher, Verschlüsselung von Daten und Systemen bietet.

Outlines

00:00

📊 Einführung in NoSQL-Datenbanken und deren Anwendungsbeispiele

Der erste Abschnitt beginnt mit einer Einführung in die Welt der NoSQL-Datenbanken. Es werden neue Arten von Datenbanken wie Puls, Kino-Caches, Objekt-Datenbanken, Dokumenten-Stores, Graphen und Multimedia-Datenbanken erwähnt. Der Text hebt hervor, dass verschiedene Anbieter wie Microsoft und Oracle diese Technologien integrieren, während kleinere Player wie Redis und MongoDB ebenfalls eine wichtige Rolle spielen. NoSQL-Datenbanken speichern Daten in unterschiedlichen Formaten wie Schlüssel-Wert-Paaren, Dokumenten oder Objekten, anstatt sie in Tabellen zu organisieren. Typische Anwendungsbeispiele umfassen Lagerverwaltungssysteme und Analyseplattformen, bei denen flexible Strukturen benötigt werden. Es wird betont, dass relationale und NoSQL-Datenbanken in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden, je nach Datenstruktur und Anwendungsanforderungen.

05:02

🔍 Vergleich von relationalen und NoSQL-Datenbanken

Im zweiten Abschnitt wird ein detaillierter Vergleich zwischen relationalen und NoSQL-Datenbanken dargestellt. Relationale Datenbanken sind ideal, wenn Daten strukturiert sind und in Tabellenform gespeichert werden sollen. Sie ermöglichen es, Beziehungen zwischen den Daten abzubilden, wie z.B. bei einer Universitätsdatenbank mit Studenten, Kursen und Noten. NoSQL-Datenbanken hingegen lösen das Problem der Speicherung unstrukturierter oder dynamischer Daten, da sie flexible Schema-Strukturen bieten. Die Unterschiede in der Speicherung, Skalierung und Datenmodellierung werden ebenfalls beleuchtet. Während relationale Datenbanken typischerweise vertikal skaliert werden, können NoSQL-Datenbanken sowohl vertikal als auch horizontal skaliert werden, was sie besonders für Big Data-Anwendungen geeignet macht.

Mindmap

Keywords

💡NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken sind Datenbanksysteme, die nicht auf relationalen Datenbanken basieren. Sie ermöglichen die flexible Speicherung von unstrukturierten oder semi-strukturierten Daten in verschiedenen Formaten wie Dokumenten, Grafen oder Schlüssel-Werte-Paaren. Im Video werden Beispiele wie MongoDB, Redis und andere genannt, die in Szenarien verwendet werden, in denen ein dynamisches Schema erforderlich ist.

💡Relationale Datenbanken

Relationale Datenbanken speichern Daten in Tabellen, die in Beziehung zueinander stehen. Sie eignen sich besonders gut für strukturierte Daten, bei denen sich die Datenstruktur selten ändert. Im Video wird ein Beispiel einer Universität genannt, bei der Studierende, Kurse und Noten in separaten Tabellen gespeichert werden, die miteinander verknüpft sind.

💡Dynamisches Schema

Ein dynamisches Schema erlaubt es, die Struktur der Daten flexibel zu gestalten, ohne an ein festes Schema gebunden zu sein. Dies ist ein Vorteil von NoSQL-Datenbanken, da es ermöglicht, Daten mit variierenden Attributen zu speichern. Im Video wird darauf eingegangen, dass solche Schemata bei experimentellen Anwendungen nützlich sind.

💡Dokumentenbasierte Datenbanken

Dokumentenbasierte Datenbanken wie MongoDB speichern Daten in Dokumenten, die JSON-ähnliche Formate haben. Diese bieten eine flexible Struktur und ermöglichen es, Daten mit unterschiedlichen Attributen in einem flexiblen Schema zu verwalten. Im Video wird MongoDB als Beispiel für eine dokumentenbasierte NoSQL-Datenbank genannt.

💡Grafdatenbanken

Grafdatenbanken speichern Daten in Knoten und Kanten, die die Beziehungen zwischen den Knoten darstellen. Sie sind besonders nützlich für Anwendungen, bei denen es auf die Abbildung von Beziehungen ankommt, wie z.B. bei sozialen Netzwerken. Im Video werden sie als eine von mehreren NoSQL-Varianten erwähnt.

💡Horizontale Skalierung

Horizontale Skalierung bezeichnet das Hinzufügen weiterer Server, um die Leistung einer Datenbank zu erhöhen. Im Gegensatz zur vertikalen Skalierung, bei der die Kapazität eines einzelnen Servers erhöht wird, ermöglicht die horizontale Skalierung eine verteilte Datenverarbeitung. NoSQL-Datenbanken wie MongoDB unterstützen sowohl horizontale als auch vertikale Skalierung, insbesondere bei Big Data-Anwendungen, wie im Video erwähnt.

💡Aggregation

Aggregation bezieht sich auf die Verarbeitung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, um bestimmte Erkenntnisse zu gewinnen. MongoDB bietet z.B. Aggregationsfunktionen, um Daten zu filtern, zu sortieren oder zusammenzufassen. Im Video wird erklärt, dass diese Funktion nützlich ist, um komplexe Datenabfragen durchzuführen.

💡Cluster

Ein Cluster besteht aus mehreren Servern (Knoten), die zusammenarbeiten, um Daten zu speichern und zu verarbeiten. Diese Architektur verbessert die Verfügbarkeit und Skalierbarkeit von Datenbanken. Im Video wird erläutert, dass MongoDB in einem Cluster eingerichtet werden kann, um hohe Leistung und Ausfallsicherheit zu gewährleisten.

💡Community Edition

Die Community Edition von MongoDB ist eine kostenlose Version der Datenbank, die für Entwickler und zum Sammeln von Erfahrungen in der Praxis gedacht ist. Sie wird im Video als eine von zwei Versionen von MongoDB erwähnt, wobei die Enterprise Edition zusätzliche Funktionen wie Verschlüsselung und In-Memory-Speicherung bietet.

💡Replikation

Replikation bezeichnet den Prozess, bei dem Daten auf mehrere Server kopiert werden, um die Verfügbarkeit zu erhöhen und Datenverluste zu vermeiden. MongoDB unterstützt die Replikation, indem es Daten über mehrere Knoten verteilt. Im Video wird die Replikation als eine der drei Betriebsarten von MongoDB beschrieben, die für hohe Verfügbarkeit sorgt.

Highlights

Neue Qualitäten auf dem Markt sind zum Beispiel Puls oder Kino Caches.

Objekt-Datenbanken, Dokumentenspeicher, Graphen und Multimedia-Datenbanken als Beispiele genannt.

Risiken bei der Auswahl von neuen Call-Datenbanken sind zu nennen.

Anbieter von neuen Call-Datenbanken sind große Software-Dienstleister wie Microsoft und Oracle.

Kleine Player im Markt sind 'Reddy's Mango' und 'Karl Spieß'.

Daten werden in neuen Call-Datenbanken als Schlüsselwörter, Dokumente, Graphen, Objekte und nicht als Tabellen gespeichert.

Typische Anwendungsbeispiel für neue Call-Datenbank ist Lagerverwaltung bei Chips mit unterschiedlichen Produkten und Attributen.

Analyse-Datenbanken ziehen Daten aus verschiedenen Quellen heran und benötigen flexible Strukturen.

Relationale Datenbankmanagementsysteme unterscheiden sich grundlegend vom NoSQL.

Relationale Datenbanken eignen sich, wenn Daten strukturiert sind und sich kaum ändern.

Speicherung von Daten in relationalen Datenbanken in Form von Tabellen mit Zeilen und Spalten.

Beispiel für eine universitäre Bank aus drei Tabellen: Student, Kurse, Noten.

Neue Call-Datenbanken lösen das Problem der Speicherung von unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten.

Dynamisches Schema bei neuen Call-Datenbanken erlaubt Abweichungen vom vorgegebenen Schema.

Übersicht der wichtigsten Features von relationalen Datenbanken gegenüber NoSQL.

Relationale Datenbanken haben ein Datenmodell, bei dem Daten in Tabellen gespeichert und in Beziehung stehen.

Neue Call-Datenbanken speichern Daten in verschiedenen Formaten wie Dokumente, Graphen, Schlüssel-Wert-Paare.

Normalisierungsstufen in relationalen Datenbanken zur Vermeidung von Redundanzen und Anomalien.

Relationale Datenbanken können vertikal skaliert werden, NoSQL-Datenbanken sowohl vertikal als auch horizontal.

MongoDB als ausgewählte NoSQL-Datenbank speichert Daten in Dokumenten.

MongoDB hat eine umfangreiche Abfragesprache und unterstützt Aggregationsfunktionen.

MongoDB unterstützt Transaktionen mit einzelnen oder mehreren Dokumenten.

MongoDB kann in einem Cluster konfiguriert werden, der aus mindestens drei Knoten besteht.

MongoDB ist in zwei Ausführungen erhältlich: Community Edition (kostenlos) und Enterprise Edition mit zusätzlichen Funktionen.

Mögliche Plantypen bei MongoDB: Standalone, Replikat und Sharding für hohe Verfügbarkeit und Durchsatz.