So wählen Sie die richtige NoSQL-Datenbank aus

NoSQL-Datenbanken bieten Softwareentwicklern und anderen Benutzern im Vergleich zu herkömmlichen tabellarischen (oder SQL-) Datenbanken eine hohe Betriebsgeschwindigkeit und erhöhte Flexibilität.

Die von NoSQL-Datenbanken verwendeten Datenstrukturen - Schlüsselwert, breite Spalte, Grafik oder Dokument - unterscheiden sich von denen, die von relationalen Datenbanken verwendet werden. Infolgedessen NoSQL-Datenbanken. NoSQL-Datenbanken können auf Tausende von Servern skaliert werden, manchmal jedoch mit Verlust der Datenkonsistenz. Was NoSQL-Datenbanken heute besonders relevant macht, ist, dass sie sich besonders gut für die Arbeit mit großen Mengen verteilter Daten eignen, was sie zu einer guten Wahl für Big Data- und Analyseprojekte macht.

So wählen Sie eine NoSQL-Datenbank aus: Schlüsselfaktoren

Wie wählen Sie mit mehr als zwei Dutzend Open Source- und kommerziellen NoSQL-Datenbanken auf dem Markt das richtige Produkt oder den richtigen Cloud-Service aus?

Ein wichtiger Faktor ist es, den Zweck zu kennen, zu dem Sie die Daten speichern möchten, sagt Carl Olofson, IDC Research Vice President.

NoSQL-Datenbanken unterscheiden sich in Architektur und Funktion. Daher müssen Sie den Typ auswählen, der für die gewünschte Aufgabe am besten geeignet ist:

  • Im Allgemeinen eignen sich Schlüsselwertspeicher am besten für die dauerhafte gemeinsame Nutzung von Daten durch mehrere Prozesse oder Microservices in einer Anwendung.
  • Wenn Sie eine Tiefenbeziehungsanalyse zur Berechnung der Nähe, zur Betrugserkennung oder zur Bewertung der assoziativen Struktur planen, ist eine Diagrammdatenbank möglicherweise die bessere Wahl.
  • Wenn Sie Daten sehr schnell und in großen Mengen für Analysen erfassen müssen, schauen Sie sich einen großen Spaltenspeicher an. Solche NoSQL-Datenbanken bieten in der Regel auch Unterstützung für Dokumente und Grafiken.

Gehen Sie nicht davon aus, dass Ihr ursprüngliches Projekt das einzige Nutzungsmodell ist, das Sie auf die Datenbank anwenden. Sie können zunächst nur die Verwaltung von Status- oder Sitzungsdaten durchführen, dann die Transaktionsverarbeitung durchführen und später noch einige Analysen durchführen.

Kurzfristig sollte der Schwerpunkt auf Leistung, Skalierbarkeit, Sicherheit, Unterstützung für verschiedene Workloads (einschließlich Transaktions-, Betriebs- und Analysefunktionen), Integration in vorhandene Ökosysteme, Verwaltungsaufwand, Cloud-Unterstützung und Art der unterstützten Anwendungsfälle liegen, sagt Noel Yuhanna, Principal Analyst bei Forrester Research. Von diesen ist die Sicherheit entscheidend. NoSQL-Datenbanken mit Sicherheitszertifizierungen sollten stärker berücksichtigt werden. Suchen Sie nach Funktionen wie der Verschlüsselung sowohl ruhender als auch bewegter Daten, um vertrauliche Informationen zu schützen.

Außerdem können nicht alle NoSQL-Datenbanken gut skaliert werden, sagt Yuhanna. Nehmen Sie also nicht an, dass ein Produkt, nur weil es zur NoSQL-Kategorie gehört, besser skaliert und leistungsfähiger ist als relationale Datenbanken.

NoSQL bietet verschiedene Konsistenzstufen im Scale-Out-Modell. Sehen Sie sich also Lösungen an, die Ihren spezifischen Anforderungen entsprechen. Wenn Sie beispielsweise hochkritische bankähnliche Transaktionen unterstützen möchten, sind relationale Datenbanken immer noch die beste Lösung.

Die NoSQL-Datenbanken, die Sie berücksichtigen sollten

Hier sind die NoSQL-Datenbanken, die Sie berücksichtigen sollten.

MongoDB

MongoDB ist die beliebteste NoSQL-Datenbank. MongoDB ist eine kostenlose und plattformübergreifende, dokumentenorientierte Open-Source-Datenbank, die JSON-ähnliche Dokumente mit Schemas verwendet. Die Plattform wird von MongoDB Inc. verwaltet und unter einer Kombination aus der Gnu Affero General Public License und der Apache License veröffentlicht.

MongoDB Atlas enthält betriebliche Best Practices, die das Unternehmen aus der Optimierung von Tausenden von Bereitstellungen in Organisationen jeder Größe gelernt hat. Das Cloud-basierte Angebot übernimmt die Datenbankverwaltung, -einrichtung und -konfiguration, das Patchen, Überwachen und Sichern von Software und arbeitet als verteilter Datenbankcluster.

Überprüft NoSQL-Datenbanken

Lesen Sie unsere ausführlichen praktischen Überprüfungen der wichtigsten NoSQL-Datenbanken

  • MongoDB
  • MongoDB Atlas
  • Couchbase
  • Cosmos DB
  • Neo4j
  • Google Bigtable
  • MarkLogic NoSQL-Datenbank
  • Aerospike
  • Vergleich: MongDB vs. Couchbase Server

Lesen Sie auch unsere Anleitungen zu bestimmten NoSQL-Datenbanktechnologien:

  • NoSQL-Datenbanken mit Schlüsselwerten (Aerospike, Cosmos DB, Hazelcast, Memcached und Redis)
  • Dokumentieren Sie NoSQL-Datenbanken (Cloudant, Cosmos DB, Couchbase, CouchDB, DynamoDB und Firebase).

Zu den wichtigsten Funktionen und Merkmalen gehören eine vollständig verwaltete Sicherung, eine kontinuierliche Sicherung, eine Wiederherstellung zu einem bestimmten Zeitpunkt, abfragbare Snapshots, automatisch generierte Diagramme, ein Echtzeit-Leistungsfenster und anpassbare Warnungen. Benutzer können mithilfe des integrierten Live-Migrationsdienstes Live-Daten mit minimaler Auswirkung auf Anwendungen in MongoDB Atlas importieren.

Die Datenbank eignet sich optimal zum nativen Speichern, Verarbeiten und Zugreifen auf Dokumente und andere Arten von Datensätzen. Sie ist bei Entwicklern beliebt, da sie einfach zu verwenden ist, sich an anspruchsvolle Anwendungen anpassen lässt und ein umfassendes Ökosystem von Tools und Partnern bietet, so Yuhanna . Zu den gängigen Anwendungsfällen für MongoDB gehören Personalisierung, Echtzeitanalyse, Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Big Data, Produkt- / Asset-Kataloge, Sicherheits- und Betrugserkennung, mobile Anwendungen, Daten-Hubs, Content Management sowie Anwendungen für soziale Netzwerke und Zusammenarbeit.

Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB ist eine weitere beliebte Cloud-basierte NoSQL-Datenbank. Amazon DynamoDB ist eine vollständig verwaltete NoSQL-Plattform, die ein Solid-State-Laufwerk (SSD) zum Speichern, Verarbeiten und Zugreifen auf Daten verwendet, um leistungsstarke und skalierungsgesteuerte Anwendungen zu unterstützen.

Es speichert automatisch Daten zwischen Servern basierend auf den Durchsatz- und Speicheranforderungen der Workload und verarbeitet größere Anwendungsfälle mit hoher Leistung.

Benutzer können ihre Tabellen sowohl über APIs (Application Programming Interfaces) als auch über die Amazon Web Services Management Console skalieren, überwachen und verwalten. DynamoDB ist eng in Amazon EMR (ein verwaltetes Framework für Apache Hadoop, Apache Spark und HBase) integriert, das die Möglichkeit bietet, Abfragen über mehrere Datenquellen hinweg auszuführen.

Die Plattform unterstützt sowohl Schlüsselwert- als auch Dokumentmodelle und verfügt über eine Bibliothek für die geografische Indizierung. Unternehmen verwenden DynamoDB, um eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu unterstützen, darunter Werbekampagnen, Social Media-Anwendungen, Verfolgung von Spielinformationen, Sammeln und Analysieren von Sensor- und Protokolldaten sowie E-Commerce.

DataStax und DataStax Enterprise Platform

DataStax nutzt Apache Cassandra für die Verteilung auf Rechenzentren. Ein starkes Plus für DataStax NoSQL war laut Yuhanna von Forrester die global verteilte Architektur. DataStax vertreibt, trägt zur kommerziellen Unternehmensversion von Apache Cassandra bei, einem Open-Source-Projekt, und unterstützt diese. Cassandra ist eine verteilte Schlüsselwertdatenbank mit großem Zeilenumfang, die auf Google Bigtable basiert.

Zu den Hauptmerkmalen zählen Fehlertoleranz, Scale-out-Architektur, Datenzugriff mit geringer Latenz und vereinfachte Verwaltung. DataStax bietet zusätzliche Funktionen wie Analyse, Suche, Überwachung, In-Memory und Sicherheit zur Unterstützung kritischer Anwendungen.

DataStax Enterprise unterstützt verschiedene Arten von Geschäftsanwendungen, einschließlich Transaktions-, Analyse-, Vorhersageanalysen und gemischter Workloads. Es bietet umfassendere Funktionen für mehrere Modelle mit Unterstützung für Diagramm- und JSON-Daten. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören Betrugserkennung, Produktkataloge, Personalisierung von Verbrauchern, Empfehlungs-Engines und IoT.

Couchbase

Couchbase ist eine Datenbankplattform zur Unterstützung von JSON-Dokumenten, die von Couchbase Inc. vertrieben wird. Das Open-Source-NoSQL-DBMS unterstützt breite Anwendungsfälle.

Couchbase Server, eine Open-Source-NoSQL-Datenbank für Schlüsselwerte und Dokumente mit integriertem Cache, spricht Unternehmen an, die eine Datenbank benötigen, die Leistung, Multi-Modell, Skalierung und Automatisierung bietet, sagt Yuhanna.

Unternehmen verwenden Couchbase, um soziale und mobile Anwendungen, Content- und Metadatenspeicher, E-Commerce-Transaktionen und Online-Gaming-Anwendungen zu unterstützen. Couchbase bietet vollständige Unterstützung für Dokumente, flexibles Datenmodell, Indizierung, Volltextsuche und MapReduce für Echtzeitanalysen.

Die Plattform wird von großen Unternehmen zur Unterstützung verschiedener kritischer Workloads verwendet, einschließlich betrieblicher und analytischer Prozesse.

Redis Enterprise

Die von Redis Labs gesponserte Open-Source-Plattform Redis Enterprise ist laut Olofson von IDC eine der am häufigsten verwendeten NSQ-Datenbanken mit Schlüsselwerten. (Weitere Informationen zur Verwendung von Redis für die Echtzeitmessung, die Verwaltung der Zugriffskontrolle und die Gestaltung von WebSockets für den Datenverkehr.)

Laut Yuhanna von Forrester bietet Redis eine leistungsstarke In-Memory-Datenbank, die sowohl eine entspannte als auch eine starke Konsistenz, ein flexibles schemenloses Modell, hohe Verfügbarkeit und einfache Bereitstellung unterstützt.

Redis Labs entwickelte zusätzliche Funktionen und Technologien, die die Open Source-Software kapseln, eine erweiterte Bereitstellungsarchitektur für Redis bereitstellen und gleichzeitig die Open Source-API unterstützen.

Das Datenmodell unterstützt den Schlüsselwert. eine Vielzahl von Datenstrukturen wie Listen, Mengen, Bitmaps und Hashes; und eine Reihe von Modellen über steckbare Module wie Suche, Grafik, JSON und XML. Redis unterstützt eine Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter Echtzeitanalysen, Transaktionen, Datenerfassung, soziale Medien, Jobverwaltung, Warteschlangen für Nachrichten und Caching.

MarkLogic

Die MarkLogic NoSQL-Datenbank ist eine betriebliche und transaktionale Unternehmensdatenbank, die für die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von NoSQL ausgelegt ist. Mithilfe eines Multimodell-Ansatzes bietet die Datenbank die Integration und Speicherung kritischer Daten. Anschließend können Sie diese Daten als Dokumente, als Diagramm oder als relationale Daten anzeigen - ob lokal, virtualisiert oder in der Cloud. 

Es bietet Hochverfügbarkeits- und Sicherheitsfunktionen auf Datenebene, einschließlich ACID-Konformität, Sicherheit auf Elementebene, Anonymisierung, Redaktion und erweiterte Verschlüsselung. Aus diesen Gründen eignet es sich für Unternehmen, die große Mengen vertraulicher Informationen austauschen möchten. MarkLogic ist auch die einzige NoSQL-Datenbank mit einer Common Criteria-Zertifizierung.

Weitere wichtige Funktionen zielen darauf ab, die Benutzererfahrung zu verbessern, indem eine einheitliche Ansicht von Daten erstellt wird, die durchsuchbar ist und jederzeit mithilfe von Metadaten überprüft werden kann. Zu diesen Funktionen gehören Bitemporal, Semantik, die Möglichkeit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aufzunehmen (nativer Speicher für JSON, XML, RDF, Geodaten und große Binärdateien) und der Universal-Index "Fragen Sie alles".

Ein betrieblicher Datenhub, der sich mit Governance und Unternehmens-Compliance befasst, macht MarkLogic für große Unternehmen mit Datensilos sowie für Unternehmen mit Vorschriften und erhöhten Bedrohungen für die Cybersicherheit nützlich.

Andere NoSQL-Optionen

Weitere Open Source- und kommerzielle NoSQL-Datenbankangebote umfassen:

  • Blazegraph von Systap
  • Google Bigtable von Google
  • Helium von Levyx
  • Microsoft Azure Cosmos DB von Microsoft
  • Neo4j, von Neo4j
  • Oracle NoSQL-Datenbank von Oracle
  • ThingSpan aus der Objektivität