NoSQL - Versionsgeschichte

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Architektur

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	== Architektur ==		== Architektur ==

	Relationale Datenbanken leiden üblicherweise unter [[Leistung (Informatik)\|Leistungsproblemen]] bei datenintensiven Applikationen wie [[Indexierung]] großer Dokumentmengen, Webseiten mit hohen Lastaufkommen sowie [[Streaming Media\|Streaming-Media]]-Applikationen. Relationale Datenbanken sind nur dann effizient, wenn sie für häufige, aber kleine [[Transaktion (Informatik)\|Transaktionen]] oder für große Batch-Transaktionen mit seltenen Schreibzugriffen optimiert sind. Sie können aber schlecht mit gleichzeitig hohen Datenanforderungen und häufigen Datenänderungen umgehen.<ref>{{Literatur \|Autor=Rakesh Agrawal et al. \|Hrsg=[[Association for Computing Machinery\|ACM]] \|Titel=The Claremont report on database research \|Sammelwerk=SIGMOD Record \|Band=37 \|Nummer=3 \|Datum=2008-09 \|ISSN=0163-5808 \|Seiten=9–19 \|Sprache=en \|DOI=10.1145/1462571.1462573}}</ref> NoSQL dagegen kann mit vielen Schreib-/Leseanfragen umgehen.<ref>{{Internetquelle \|url=http://www.computerworld.com/s/article/9135086/No_to_SQL_Anti_database_movement_gains_steam_ \|titel=No to SQL? Anti-database movement gains steam \|autor=Eric Lai \|datum=2009-07-01 \|zugriff=2011-12-04 \|sprache=en \|archiv-url=https://web.archive.org/web/20140721063126/http://www.computerworld.com/s/article/9135086/No_to_SQL_Anti_database_movement_gains_steam_ \|archiv-datum=2014-07-21 \|offline=ja \|archiv-bot=2024-04-01 19:42:42 InternetArchiveBot }}</ref>		Relationale Datenbanken leiden üblicherweise unter [[Leistung (Informatik)\|Leistungsproblemen]] bei datenintensiven Applikationen wie [[Indexierung]] großer Dokumentmengen, Webseiten mit hohen Lastaufkommen sowie [[Streaming Media\|Streaming-Media]]-Applikationen. Relationale Datenbanken sind nur dann effizient, wenn sie für häufige, aber kleine [[Transaktion (Informatik)\|Transaktionen]] oder für große [[Stapelverarbeitung\|Batch-Transaktionen]] mit seltenen Schreibzugriffen optimiert sind. Sie können aber schlecht mit gleichzeitig hohen Datenanforderungen und häufigen Datenänderungen umgehen.<ref>{{Literatur \|Autor=Rakesh Agrawal et al. \|Hrsg=[[Association for Computing Machinery\|ACM]] \|Titel=The Claremont report on database research \|Sammelwerk=SIGMOD Record \|Band=37 \|Nummer=3 \|Datum=2008-09 \|ISSN=0163-5808 \|Seiten=9–19 \|Sprache=en \|DOI=10.1145/1462571.1462573}}</ref> NoSQL dagegen kann mit vielen Schreib-/Leseanfragen umgehen.<ref>{{Internetquelle \|url=http://www.computerworld.com/s/article/9135086/No_to_SQL_Anti_database_movement_gains_steam_ \|titel=No to SQL? Anti-database movement gains steam \|autor=Eric Lai \|datum=2009-07-01 \|zugriff=2011-12-04 \|sprache=en \|archiv-url=https://web.archive.org/web/20140721063126/http://www.computerworld.com/s/article/9135086/No_to_SQL_Anti_database_movement_gains_steam_ \|archiv-datum=2014-07-21 \|offline=ja \|archiv-bot=2024-04-01 19:42:42 InternetArchiveBot }}</ref>

	NoSQL-Architekturen bieten meist nur schwache Garantien hinsichtlich [[Konsistenz (Datenspeicherung)\|Konsistenz]] wie beispielsweise [[eventual consistency]] oder auf einzelne Datensätze eingeschränkte [[Transaktion (Informatik)\|Transaktionen]]. Einige Systeme unterstützen auch [[ACID]], beispielsweise durch Hinzufügung spezieller [[Middleware]] wie CloudTPS.<ref>{{Internetquelle \|url=http://www.globule.org/publi/CSTWAC_ircs53.html \|titel=CloudTPS: Scalable Transactions for Web Applications in the Cloud \|hrsg=Globule.org \|datum=Februar 2010 \|zugriff=2010-06-24 \|sprache=en \|zitat=CloudTPS is a scalable transaction manager to allow cloud database services to execute the ACID transactions of web applications, even in the presence of server failures and network partitions}}</ref>		NoSQL-Architekturen bieten meist nur schwache Garantien hinsichtlich [[Konsistenz (Datenspeicherung)\|Konsistenz]] wie beispielsweise [[eventual consistency]] oder auf einzelne Datensätze eingeschränkte [[Transaktion (Informatik)\|Transaktionen]]. Einige Systeme unterstützen auch [[ACID]], beispielsweise durch Hinzufügung spezieller [[Middleware]] wie CloudTPS.<ref>{{Internetquelle \|url=http://www.globule.org/publi/CSTWAC_ircs53.html \|titel=CloudTPS: Scalable Transactions for Web Applications in the Cloud \|hrsg=Globule.org \|datum=Februar 2010 \|zugriff=2010-06-24 \|sprache=en \|zitat=CloudTPS is a scalable transaction manager to allow cloud database services to execute the ACID transactions of web applications, even in the presence of server failures and network partitions}}</ref>

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	Dieses Thema ist nicht ganz neu. Die Bestrebung, Daten ohne die Einschränkungen des relationalen Modells zu speichern, war bereits früher unter dem Titel [[dokumentenorientierte Datenbank]] bekannt. Insofern sind alle Vertreter dieser Thematik auch als NoSQL-Systeme zu betrachten.		Dieses Thema ist nicht ganz neu. Die Bestrebung, Daten ohne die Einschränkungen des relationalen Modells zu speichern, war bereits früher unter dem Titel [[dokumentenorientierte Datenbank]] bekannt. Insofern sind alle Vertreter dieser Thematik auch als NoSQL-Systeme zu betrachten.

	Obwohl sich NoSQL-Systeme kontinuierlich verbreiten, wird der Markt nach wie vor deutlich von relationalen Systemen dominiert (Stand ~~2020~~).<ref>{{Internetquelle \|url=https://db-engines.com/de/ranking_categories \|titel=DBMS Popularität pro Datenbankmodell \|zugriff=~~2020~~-01-~~26 \|sprache=de~~}}</ref>		Obwohl sich NoSQL-Systeme kontinuierlich verbreiten, wird der Markt nach wie vor deutlich von relationalen Systemen dominiert (Stand 2025).<ref>{{Internetquelle \|url=https://db-engines.com/de/ranking_categories \|titel=DBMS Popularität pro Datenbankmodell \|sprache=de \|zugriff=2025-01-24}}</ref>

	== Architektur ==		== Architektur ==

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	NoSQL-Architekturen bieten meist nur schwache Garantien hinsichtlich [[Konsistenz (Datenspeicherung)\|Konsistenz]] wie beispielsweise [[eventual consistency]] oder auf einzelne Datensätze eingeschränkte [[Transaktion (Informatik)\|Transaktionen]]. Einige Systeme unterstützen auch [[ACID]], beispielsweise durch Hinzufügung spezieller [[Middleware]] wie CloudTPS.<ref>{{Internetquelle \|url=http://www.globule.org/publi/CSTWAC_ircs53.html \|titel=CloudTPS: Scalable Transactions for Web Applications in the Cloud \|hrsg=Globule.org \|datum=Februar 2010 \|zugriff=2010-06-24 \|sprache=en \|zitat=CloudTPS is a scalable transaction manager to allow cloud database services to execute the ACID transactions of web applications, even in the presence of server failures and network partitions}}</ref>		NoSQL-Architekturen bieten meist nur schwache Garantien hinsichtlich [[Konsistenz (Datenspeicherung)\|Konsistenz]] wie beispielsweise [[eventual consistency]] oder auf einzelne Datensätze eingeschränkte [[Transaktion (Informatik)\|Transaktionen]]. Einige Systeme unterstützen auch [[ACID]], beispielsweise durch Hinzufügung spezieller [[Middleware]] wie CloudTPS.<ref>{{Internetquelle \|url=http://www.globule.org/publi/CSTWAC_ircs53.html \|titel=CloudTPS: Scalable Transactions for Web Applications in the Cloud \|hrsg=Globule.org \|datum=Februar 2010 \|zugriff=2010-06-24 \|sprache=en \|zitat=CloudTPS is a scalable transaction manager to allow cloud database services to execute the ACID transactions of web applications, even in the presence of server failures and network partitions}}</ref>

	Viele NoSQL-Implementierungen unterstützen [[Verteiltes Datenbankmanagementsystem\|verteilte Datenbanken]] mit redundanter Datenhaltung auf vielen Servern, beispielsweise unter Nutzung einer [[Verteilte Hashtabelle\|verteilten Hashtabelle]]. Damit können die Systeme einfach erweitert werden sowie Ausfälle einzelner Server überstehen.<ref>{{Internetquelle \|url=http://static.last.fm/johan/nosql-20090611/cassandra_nosql.pdf \|titel=Cassandra: Structured Storage System over a P2P Network \|autor=Avinash Lakshman, Prashant Malik \|hrsg=Last.fm.com \|zugriff=2010-06-24 \|format=PDF, 410 kB \|sprache=en}}</ref>		Viele NoSQL-Implementierungen unterstützen [[Verteiltes Datenbankmanagementsystem\|verteilte Datenbanken]] mit redundanter Datenhaltung auf vielen Servern, beispielsweise unter Nutzung einer [[Verteilte Hashtabelle\|verteilten Hashtabelle]]. Damit können die Systeme einfach erweitert werden sowie Ausfälle einzelner [[Server]] überstehen.<ref>{{Internetquelle \|url=http://static.last.fm/johan/nosql-20090611/cassandra_nosql.pdf \|titel=Cassandra: Structured Storage System over a P2P Network \|autor=Avinash Lakshman, Prashant Malik \|hrsg=Last.fm.com \|zugriff=2010-06-24 \|format=PDF, 410 kB \|sprache=en}}</ref>

	== Unterscheidung nach Datenmodell ==		== Unterscheidung nach Datenmodell ==
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	== Weblinks ==		== Weblinks ==
	* [http://blog.radiotux.de/2011/01/09/binaergewitter-1-nosql/ Binärgewitter #1: NoSQL] (Podcast bei [[RadioTux]])		* [http://blog.radiotux.de/2011/01/09/binaergewitter-1-nosql/ Binärgewitter #1: NoSQL] ([[Podcast]] bei [[RadioTux]])
	* [http://nosql-database.org/ NoSQL Databases] (Links zu NoSQL-Themen, gepflegt durch Stefan Edlich)		* [http://nosql-database.org/ NoSQL Databases] (Links zu NoSQL-Themen, gepflegt durch Stefan Edlich)
	* [http://www.nosql-cologne.org/2011/09/26/ubersicht-nosql-user-groups-in-deutschland/ NoSQL Anwendergruppen in Deutschland]		* [http://www.nosql-cologne.org/2011/09/26/ubersicht-nosql-user-groups-in-deutschland/ NoSQL Anwendergruppen in Deutschland]

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Toxide — Tue, 18 Jun 2024 06:25:03 GMT

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	'''NoSQL''' ({{enS}} für ''Not only [[SQL]]'' deutsch: „Nicht nur SQL“) bezeichnet [[Datenbank]]en, die einen nicht-relationalen Ansatz verfolgen und damit mit der langen Geschichte [[Relationale Datenbank\|relationaler Datenbanken]] brechen. Diese Datenspeicher benötigen keine festgelegten Tabellen[[Schema (Informatik)\|schemata]] und versuchen [[Relationale Algebra#Join\|Joins]] zu vermeiden. Sie skalieren dabei [[Horizontale Skalierung\|horizontal]]. Im akademischen Umfeld werden sie häufig als „strukturierte Datenspeicher“ (engl. ''structured storage'') bezeichnet.<ref>{{Internetquelle \|url=http://www.cs.cornell.edu/projects/ladis2009/papers/lakshman-ladis2009.pdf \|titel=Cassandra – A Decentralized Structured Storage System \|autor=Avinash Lakshman, Prashant Malik \|hrsg=Cornell University \|datum=2009 \|zugriff=2010-06-24 \|sprache=en \|format=PDF, 133 kB}}</ref><ref>{{Internetquelle \|autor=Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, Wilson C. Hsieh, Deborah A. Wallach, Mike Burrows, Tushar Chandra, Andrew Fikes, Robert E. Gruber \|titel=Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data \|hrsg=Google \|url=http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/en//archive/bigtable-osdi06.pdf \|zugriff=2012-04-22 \|sprache=en \|format=PDF, 221 kB}}</ref><ref>{{Webarchiv\|url=http://blog.rapleaf.com/wp-content/uploads/2007/hbase.pdf\|wayback=20120406234950\| text=HBase: structured storage of sparse data for Hadoop}}</ref><ref>{{Internetquelle \|url=https://www.informatik-aktuell.de/betrieb/datenbanken/nosql-datenbanken-mehr-als-nur-sql.html~~,%20https://www.informatik-aktuell.de/betrieb/datenbanken/nosql-datenbanken-mehr-als-nur-sql.html~~ \|titel=NoSQL-Datenbanken: Mehr als nur SQL \|sprache=de \|abruf=2023-02-24}}</ref>		'''NoSQL''' ({{enS}} für ''Not only [[SQL]]'' deutsch: „Nicht nur SQL“) bezeichnet [[Datenbank]]en, die einen nicht-relationalen Ansatz verfolgen und damit mit der langen Geschichte [[Relationale Datenbank\|relationaler Datenbanken]] brechen. Diese Datenspeicher benötigen keine festgelegten Tabellen[[Schema (Informatik)\|schemata]] und versuchen [[Relationale Algebra#Join\|Joins]] zu vermeiden. Sie skalieren dabei [[Horizontale Skalierung\|horizontal]]. Im akademischen Umfeld werden sie häufig als „strukturierte Datenspeicher“ (engl. ''structured storage'') bezeichnet.<ref>{{Internetquelle \|url=http://www.cs.cornell.edu/projects/ladis2009/papers/lakshman-ladis2009.pdf \|titel=Cassandra – A Decentralized Structured Storage System \|autor=Avinash Lakshman, Prashant Malik \|hrsg=Cornell University \|datum=2009 \|zugriff=2010-06-24 \|sprache=en \|format=PDF, 133 kB}}</ref><ref>{{Internetquelle \|autor=Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, Wilson C. Hsieh, Deborah A. Wallach, Mike Burrows, Tushar Chandra, Andrew Fikes, Robert E. Gruber \|titel=Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data \|hrsg=Google \|url=http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/en//archive/bigtable-osdi06.pdf \|zugriff=2012-04-22 \|sprache=en \|format=PDF, 221 kB}}</ref><ref>{{Webarchiv\|url=http://blog.rapleaf.com/wp-content/uploads/2007/hbase.pdf\|wayback=20120406234950\| text=HBase: structured storage of sparse data for Hadoop}}</ref><ref>{{Internetquelle \|url=https://www.informatik-aktuell.de/betrieb/datenbanken/nosql-datenbanken-mehr-als-nur-sql.html\|titel=NoSQL-Datenbanken: Mehr als nur SQL \|sprache=de \|abruf=2023-02-24}}</ref>

	Bekannte Implementierungen sind [[Riak]], [[Apache Cassandra]], [[CouchDB]], [[MongoDB]] und [[Redis]].		Bekannte Implementierungen sind [[Riak]], [[Apache Cassandra]], [[CouchDB]], [[MongoDB]] und [[Redis]].

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	== Architektur ==		== Architektur ==

	Relationale Datenbanken leiden üblicherweise unter [[Leistung (Informatik)\|Leistungsproblemen]] bei datenintensiven Applikationen wie [[Indexierung]] großer Dokumentmengen, Webseiten mit hohen Lastaufkommen sowie [[Streaming Media\|Streaming-Media]]-Applikationen. Relationale Datenbanken sind nur dann effizient, wenn sie für häufige, aber kleine [[Transaktion (Informatik)\|Transaktionen]] oder für große Batch-Transaktionen mit seltenen Schreibzugriffen optimiert sind. Sie können aber schlecht mit gleichzeitig hohen Datenanforderungen und häufigen Datenänderungen umgehen.<ref>{{Literatur \|Autor=Rakesh Agrawal et al. \|Hrsg=[[Association for Computing Machinery\|ACM]] \|Titel=The Claremont report on database research \|Sammelwerk=SIGMOD Record \|Band=37 \|Nummer=3 \|Datum=2008-09 \|ISSN=0163-5808 \|Seiten=9–19 \|Sprache=en \|DOI=10.1145/1462571.1462573}}</ref> NoSQL dagegen kann mit vielen Schreib-/Leseanfragen umgehen.<ref>{{Internetquelle \|url=http://www.computerworld.com/s/article/9135086/No_to_SQL_Anti_database_movement_gains_steam_ \|titel=No to SQL? Anti-database movement gains steam \|autor=Eric Lai \|datum=2009-07-01 \|zugriff=2011-12-04 \|sprache=en}}</ref>		Relationale Datenbanken leiden üblicherweise unter [[Leistung (Informatik)\|Leistungsproblemen]] bei datenintensiven Applikationen wie [[Indexierung]] großer Dokumentmengen, Webseiten mit hohen Lastaufkommen sowie [[Streaming Media\|Streaming-Media]]-Applikationen. Relationale Datenbanken sind nur dann effizient, wenn sie für häufige, aber kleine [[Transaktion (Informatik)\|Transaktionen]] oder für große Batch-Transaktionen mit seltenen Schreibzugriffen optimiert sind. Sie können aber schlecht mit gleichzeitig hohen Datenanforderungen und häufigen Datenänderungen umgehen.<ref>{{Literatur \|Autor=Rakesh Agrawal et al. \|Hrsg=[[Association for Computing Machinery\|ACM]] \|Titel=The Claremont report on database research \|Sammelwerk=SIGMOD Record \|Band=37 \|Nummer=3 \|Datum=2008-09 \|ISSN=0163-5808 \|Seiten=9–19 \|Sprache=en \|DOI=10.1145/1462571.1462573}}</ref> NoSQL dagegen kann mit vielen Schreib-/Leseanfragen umgehen.<ref>{{Internetquelle \|url=http://www.computerworld.com/s/article/9135086/No_to_SQL_Anti_database_movement_gains_steam_ \|titel=No to SQL? Anti-database movement gains steam \|autor=Eric Lai \|datum=2009-07-01 \|zugriff=2011-12-04 \|sprache=en \|archiv-url=https://web.archive.org/web/20140721063126/http://www.computerworld.com/s/article/9135086/No_to_SQL_Anti_database_movement_gains_steam_ \|archiv-datum=2014-07-21 \|offline=ja \|archiv-bot=2024-04-01 19:42:42 InternetArchiveBot }}</ref>

	NoSQL-Architekturen bieten meist nur schwache Garantien hinsichtlich [[Konsistenz (Datenspeicherung)\|Konsistenz]] wie beispielsweise [[eventual consistency]] oder auf einzelne Datensätze eingeschränkte [[Transaktion (Informatik)\|Transaktionen]]. Einige Systeme unterstützen auch [[ACID]], beispielsweise durch Hinzufügung spezieller [[Middleware]] wie CloudTPS.<ref>{{Internetquelle \|url=http://www.globule.org/publi/CSTWAC_ircs53.html \|titel=CloudTPS: Scalable Transactions for Web Applications in the Cloud \|hrsg=Globule.org \|datum=Februar 2010 \|zugriff=2010-06-24 \|sprache=en \|zitat=CloudTPS is a scalable transaction manager to allow cloud database services to execute the ACID transactions of web applications, even in the presence of server failures and network partitions}}</ref>		NoSQL-Architekturen bieten meist nur schwache Garantien hinsichtlich [[Konsistenz (Datenspeicherung)\|Konsistenz]] wie beispielsweise [[eventual consistency]] oder auf einzelne Datensätze eingeschränkte [[Transaktion (Informatik)\|Transaktionen]]. Einige Systeme unterstützen auch [[ACID]], beispielsweise durch Hinzufügung spezieller [[Middleware]] wie CloudTPS.<ref>{{Internetquelle \|url=http://www.globule.org/publi/CSTWAC_ircs53.html \|titel=CloudTPS: Scalable Transactions for Web Applications in the Cloud \|hrsg=Globule.org \|datum=Februar 2010 \|zugriff=2010-06-24 \|sprache=en \|zitat=CloudTPS is a scalable transaction manager to allow cloud database services to execute the ACID transactions of web applications, even in the presence of server failures and network partitions}}</ref>

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Unterscheidung nach Datenmodell

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Thmeier: /* Weblinks */ NoSQL und Denormalisierung

Thmeier — Fri, 03 Nov 2023 20:53:40 GMT

Weblinks: NoSQL und Denormalisierung

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	* Stefan Edlich: [http://www.frankfurter-datenbanktage.de/index.php/keynote-edlich.html Ausblick zur Entwicklung von SQL zu NoSQL.] Frankfurter Datenbanktage		* Stefan Edlich: [http://www.frankfurter-datenbanktage.de/index.php/keynote-edlich.html Ausblick zur Entwicklung von SQL zu NoSQL.] Frankfurter Datenbanktage
	* Roberto V. Zicari: [http://www.odbms.org/free-downloads-and-links/nosql-data-stores/ Free Downloads/Artikel zu NoSQL] ODBMS.org		* Roberto V. Zicari: [http://www.odbms.org/free-downloads-and-links/nosql-data-stores/ Free Downloads/Artikel zu NoSQL] ODBMS.org
			* Prof. Dr. Oliver Hummel: [https://www.informatik-aktuell.de/betrieb/datenbanken/denormalisieren-in-nosql-oder-wie-wir-lernten-tabellen-zu-skalieren.html Denormalisieren in NoSQL]

	== Einzelnachweise ==		== Einzelnachweise ==

Ley-Thomas: /* Unterscheidung nach Datenmodell */Inhalt hinzugefügt: Gremlin Datenbank (Azure, CosmosDB)

Ley-Thomas — Fri, 02 Jun 2023 06:19:01 GMT

Unterscheidung nach Datenmodell: Inhalt hinzugefügt: Gremlin Datenbank (Azure, CosmosDB)

← Nächstältere Version		Version vom 2. Juni 2023, 08:19 Uhr
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	\|colspan="2"\| [[Dokumentenorientierte Datenbank]]en \|\| [[Apache Jackrabbit]], [[BaseX]], [[CouchDB]], [[eXist (Datenbank)\|eXist]], [[HCL Notes]], [[MongoDB]], [[OrientDB]]		\|colspan="2"\| [[Dokumentenorientierte Datenbank]]en \|\| [[Apache Jackrabbit]], [[BaseX]], [[CouchDB]], [[eXist (Datenbank)\|eXist]], [[HCL Notes]], [[MongoDB]], [[OrientDB]]
	\|-		\|-
	\|rowspan="2"\| [[Graphdatenbank]]en \|\| Generisch \|\| [[Neo4j]], [[OrientDB]], Amazon Neptune, InfoGrid, HyperGraphDB, [[Core Data]], [[DEX (Graphdatenbank)\|DEX]]		\|rowspan="2"\| [[Graphdatenbank]]en \|\| Generisch \|\| [[Neo4j]], [[OrientDB]], Amazon Neptune, InfoGrid, HyperGraphDB, [[Core Data]], [[DEX (Graphdatenbank)\|DEX]], [[Gremlin (Datenbank)\|Gremlin]]
	\|-		\|-
	\| [[Resource Description Framework\|RDF]]-Zentriert \|\| [[AllegroGraph]], [[4store]]		\| [[Resource Description Framework\|RDF]]-Zentriert \|\| [[AllegroGraph]], [[4store]]