Technologie

NoSql/MongoDB: Flexibilität und Skalierbarkeit großgeschrieben

NoSql bezeichnet eine Art Datenbank-Design sowie ein Daten-Management, das häufig beispielsweise in Big Data-Szenarien und Business Intelligence angewandt wird und sich exzellent für besonders große Datenbestände eignet. NoSql-Datenbanksysteme ermöglichen dein Einsatz einer beträchtlichen Bandbreite an Architekturen und Technologien mit dem Zweck, Probleme der Big Data Performance und der Skalierbarkeit zu lösen – Aufgaben, für die relationale Datenbankensysteme nicht entworfen wurden. Die besonderen Vorteile werden beispielsweise bei auf verschiedenen virtuellen Servern in der Cloud verteilten Daten oder bei großen Mengen unstrukturierter Daten ersichtlich.

NoSql-Datenbanken zählen schon jetzt zum Standard vieler Unternehmen

Relationale Datenbanken können oft den Anforderungen an Flexibilität, Skalierbarkeit sowie Performance nicht gerecht werden, die für datenhungrige Anwendungen der nächsten Generation wichtig sind. So eignet sich NoSql ausgesprochen gut zur Speicherung unstrukturierter Daten, die sich – im Gegensatz zu strukturierten – weitaus schneller vermehren und in relationalen Datenbankschemata nicht verarbeitet werden können.

Im Folgenden einige Beispiele unstrukturierter Daten:

– Messaging-, Chat- und Protokolldaten
– Sitzungs- und Benutzerdaten
– Gerätedaten, Zeitreihendaten

In diesem Zusammenhang spielt auch die dokumentenorientierte MongoDB als Musterexemplar innerhalb der NoSql-Datenbanken eine Rolle. Dabei handelt es sich um eine Open-Source-Software mit eingebauten zeitgemäßen Features wie Sharding, Failover und Replikation. Als Schema-freie Datenbank innerhalb der NoSql-Welt ist sie in der Lage, Sammlungen von JSON- ähnlichen Dokumenten zu verwalten. Mithilfe von MongoDB können diverse Anwendungen Daten einfacher modellieren, da die Möglichkeit besteht, sie in komplexen Hierarchien zu verschachteln, aber dennoch mit hoher Performance abzufragen.

Welche speziellen Vorteile ergeben sich nun für Ihr Unternehmen bei der Nutzung dieser Datenbanken gegenüber relationalen Systemen?

Skalierbarkeit

Diese Systeme wenden die sogenannte Scale-out-Methode zur Erweiterung der Architekturen an. Auf diese Weise ist es möglich, die Kapazitäten mithilfe der Standardhardware einfach, unterbrechungsfrei und schnell aufzustocken oder zu reduzieren. Auf diese Weise wird das manuelle Sharding vermieden und es können darüber hinaus auch enorme Kosten gespart werden, die sonst für die Skalierung relationaler Datenbanken unumgänglich wären.

Hohe Verfügbarkeit

Der Sinn von NoSql-Datenbanken wie MongoDB ist, der Vielschichtigkeit relationaler Systeme mit primären und sekundären Knoten zu entgehen. Hier nutzen einige dieser Datenbanken beispielsweise bei Big Data eine Masterless-Architektur (Ausfallsicherheit). Sie verteilt die Daten automatisch gleichmäßig auf verschiedene Ressourcen. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die Anwendung selbst bei dem Ausfall eines Knotens dennoch für Schreib- und Lesevorgänge genutzt werden kann.

Globale Verfügbarkeit

Dadurch, dass Daten automatisch auf verschiedene Server, Cloud-Ressourcen und Datencenter verfügbar gemacht werden können, ist es diesen Systemen möglich, die Latenz zu minimieren. So wird für den Nutzer an jedem Ort der Welt eine gleichmäßige Anwendung sichergestellt, was beispielsweise bei Big Data vorteilhaft ist.

Reduzierung des Verwaltungsaufwands

Weiterhin profitieren Sie, beziehungsweise Ihre Mitarbeiter, von einem erheblich geringeren Aufwand für Datenbanken im Gegensatz zu manuellen relationalen Systemen. Daher können sich Ihre Angestellten im operativen Bereich mehr auf andere Prioritäten in Ihrem Unternehmen konzentrieren.

Besonders flexible Modellierung der Daten

Dieses Daten-Management gewährt darüber hinaus, nicht nur bei Big Data, die Möglichkeit, flüssige und flexible Datenmodelle einzusetzen beziehungsweise zu implementieren. So können genau die Abfrageoptionen und Datentypen genutzt werden, die für das betreffende Anwendungsziel optimal geeignet sind, ohne etwa das Schema der Datenbank beachten zu müssen. Im Ergebnis bedeutet dies, dass einfachere Interaktionen zwischen der Datenbank und der Anwendung erreicht werden, was eine agilere und schnellere Entwicklung begünstigt.

Performance

Wenn Sie die Infrastruktur mit Standardressourcen aufstocken, können Sie die Leistungsfähigkeit dieser Systeme erhöhen. Das ist insoweit nützlich, als dass sie einen schnellen Service für die Nutzer gewährleisten. Zusätzlich kann der Return-on- Investment, also die Kapitalrendite, für weitere Ressourcen im Vorhinein bestimmt werden, ohne Kosten für maneuelles Sharding befürchten zu müssen.

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