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NoSql- Datenbanken: Flexibilität und Skalierbarkeit

NoSql- Datenbanken: Flexibilität und Skalierbarkeit

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 weitaus schneller vermehren und in relationalen Datenbankschemata nur schwer verarbeitet werden können.

Im Folgenden ein paar Beispiele sogenannter unstrukturierter Daten:

  • Messaging-, Chat- und Protokolldaten
  • Große Objekte wie Bilder und Videos
  • Sitzungs- und Benutzerdaten (Web-Analytics)
  • Gerätedaten, Zeitreihendaten

In diesem Zusammenhang spielt auch die dokumentenorientierte MongoDB 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 verwaltet sie Daten in JSON-ähnlichen Dokumenten. Mithilfe von MongoDB können die Daten von Anwendungen einfacher modellieren, sie in komplexen Hierarchien zu verschachteln, aber dennoch stets indizierbar bleiben und abgefragt werden können.

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

NoSql-Datenbanken 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.

Der Sinn der NoSql Datenbanken ist, die Datenintegrität sicherzustellen und der Vielschichtigkeit relationaler Datenbanksysteme mit primären und sekundären Knoten zu entgehen. Hier nutzen einige dieser Datenbanken eine Masterless-Architektur (Ausfallsicherheit). Die Daten werden automatisch gleichmäßig auf verschiedene Ressourcen verteilt. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die Anwendung selbst bei dem Ausfall eines Knotens weiterhin für Schreib- und Lesevorgänge genutzt werden kann.

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 möglich.

Weiterhin profitieren Sie, von einem erheblich geringeren Aufwand für Datenbanken im Gegensatz zu manuellen relationalen Systemen. E. Besonders flexible Modellierung der Daten

Diese Art des Datenmanagements gewährt darüber hinaus die Möglichkeit, flüssige und flexible Datenmodelle einzusetzen. 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.

Wenn Sie die Infrastruktur mit Standardressourcen aufstocken, können Sie die Leistungsfähigkeit dieser Systeme erhöhen. Zusätzlich kann der Return-on-Investment, also die Kapitalrendite, für weitere Ressourcen im Vorhinein bestimmt werden, ohne Kosten für manuelles Sharding befürchten zu müssen.

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