Nicht-relationale Datenbanken sind Datenspeichersysteme, die nicht dem traditionellen relationalen Modell für strukturierte Daten entsprechen. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die Daten in Tabellen und Spalten speichern, sind nicht-relationale Datenbanken anhand von dokumentenorientierten, schlüsselwert-, graphen- und spaltenorientierten Modellen organisiert.
Der Hauptunterschied zwischen relationalen und nicht-relationalen Datenbanken besteht darin, dass erstere eine strukturierte Abfragesprache (SQL) verwenden, um Daten zu extrahieren, während letztere dies nicht tun. In einer relationalen Datenbank sind die Daten in Tabellen organisiert, die aus Zeilen und Spalten bestehen und in Form von Beziehungen gespeichert sind. Nicht-relationale Datenbanken hingegen sind darauf ausgelegt, Daten unstrukturiert zu speichern, und sind für den Zugriff auf die Daten nicht auf SQL angewiesen.
Nicht-relationale Datenbanken bieten mehrere Vorteile gegenüber relationalen Datenbanken. Erstens sind sie oft schneller und skalierbarer als relationale Datenbanken, da sie nicht durch die starre Struktur des relationalen Modells eingeschränkt sind. Außerdem sind nicht-relationale Datenbanken oft flexibler, da sie Daten in verschiedenen Formaten speichern können, z. B. JSON und XML. Schließlich sind nicht-relationale Datenbanken oft billiger zu betreiben, da sie weniger Hardware- und Software-Ressourcen benötigen.
Wie relationale Datenbanken haben auch nicht-relationale Datenbanken einige Nachteile. Erstens sind sie nicht so effizient wie relationale Datenbanken, wenn es um die Suche und den Abruf von Daten geht. Außerdem sind nicht-relationale Datenbanken nicht so einfach zu benutzen wie relationale Datenbanken, da sie mehr Programmierkenntnisse erfordern. Schließlich sind nicht-relationale Datenbanken nicht so sicher wie relationale Datenbanken, da sie anfälliger für Datenbeschädigung und versehentliches Löschen sind.
Die gebräuchlichsten Arten von nicht-relationalen Datenbanken sind dokumentenorientierte, Schlüssel-Wert-, Graph- und spaltenorientierte Datenbanken. Dokumentorientierte Datenbanken sind für die Speicherung von Daten in Dokumenten, wie XML und JSON, konzipiert. Schlüssel-Wert-Datenbanken speichern Daten als Schlüssel-Wert-Paare und werden häufig für die Zwischenspeicherung und Sitzungsspeicherung verwendet. Graphdatenbanken speichern Daten in einer Graphstruktur und werden für die Analyse von Beziehungen zwischen Datenpunkten verwendet. Spaltenorientierte Datenbanken schließlich sind für die Speicherung großer Datenmengen in Spalten optimiert und werden häufig für Data Warehousing verwendet.
Einige der beliebtesten nicht-relationalen Datenbanken sind MongoDB, Apache Cassandra, Redis, Neo4j und HBase. MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank, die von Unternehmen wie MetLife, Intuit und eBay verwendet wird. Apache Cassandra ist eine spaltenorientierte Datenbank, die von Unternehmen wie Netflix und Apple genutzt wird. Redis ist eine Schlüssel-Wert-Datenbank, die von Unternehmen wie StackOverflow und GitHub verwendet wird. Neo4j ist eine Graphdatenbank, die von Unternehmen wie Walmart und UBS genutzt wird. HBase schließlich ist eine spaltenorientierte Datenbank, die von Unternehmen wie Yahoo und Facebook verwendet wird.
Nicht-relationale Datenbanken werden häufig für Anwendungen verwendet, die Skalierbarkeit, Flexibilität und Geschwindigkeit erfordern. Sie werden häufig für die Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten wie Text, Bilder und Videos verwendet. Außerdem werden sie häufig für Echtzeit-Analysen und Daten-Streaming-Anwendungen verwendet.
Nicht-relationale Datenbanken sind eine leistungsstarke Datenspeicherlösung, die gegenüber relationalen Datenbanken mehrere Vorteile bietet. Sie werden häufig für Anwendungen verwendet, die Skalierbarkeit, Flexibilität und Geschwindigkeit erfordern, und es gibt sie in verschiedenen Formen, wie z. B. dokumenten-, schüsselwert-, graph- und spaltenorientierte Datenbanken. Zu den beliebten nicht-relationalen Datenbanken gehören MongoDB, Apache Cassandra, Redis, Neo4j und HBase.
Relationale Datenbanken werden auch als strukturierte Daten bezeichnet. Diese Art von Datenbank ist in Tabellen organisiert, wobei jede Tabelle Informationen zu einem bestimmten Thema enthält. Die Tabellen sind durch Beziehungen miteinander verbunden, so dass Sie leicht auf Informationen aus mehreren Tabellen zugreifen können.
Es gibt vier Haupttypen von Datenbanken:
Relationale Datenbanken: Diese Datenbanken speichern Daten in Tabellen mit Spalten und Zeilen, und die Beziehungen zwischen den Daten werden durch Regeln, so genannte Constraints, definiert. Gängige relationale Datenbankmanagementsysteme sind MySQL, Oracle und Microsoft SQL Server.
Objektorientierte Datenbanken: Diese Datenbanken speichern Daten als Objekte, die in Klassen und Unterklassen organisiert werden können. Objektorientierte Datenbanken werden häufig in Anwendungen eingesetzt, bei denen sich die Daten ständig ändern, wie z. B. im elektronischen Handel oder auf Websites sozialer Netzwerke.
NoSQL-Datenbanken: Diese Datenbanken speichern Daten auf nicht-relationale Weise, oft unter Verwendung von Schlüssel-Wert-Paaren. NoSQL-Datenbanken werden häufig für die Speicherung großer Datenmengen verwendet, wie z. B. bei Big-Data-Anwendungen.
In-Memory-Datenbanken: Diese Datenbanken speichern Daten im Arbeitsspeicher, wodurch sie viel schneller sind als andere Arten von Datenbanken. In-Memory-Datenbanken werden häufig für Echtzeitanwendungen verwendet, z. B. für den Online-Aktienhandel.
Es gibt vier Haupttypen von NoSQL-Datenbanken: Schlüsselwertspeicher, Dokumentendatenbanken, spaltenorientierte Datenbanken und Graphdatenbanken.
Key-Value-Stores sind die einfachste Art von NoSQL-Datenbanken und speichern Daten als eine Zuordnung von Schlüsseln zu Werten. Dokumentdatenbanken speichern Daten als Dokumente, wobei jedes Dokument eine andere Struktur haben kann. Spaltenorientierte Datenbanken speichern Daten in Spalten statt in Zeilen, was für einige Arten von Abfragen effizienter sein kann. Graphdatenbanken speichern Daten als Graph und eignen sich gut für die Modellierung von Beziehungen zwischen Daten.