Relationale und nicht-relationale Datenbanken, NoSQL Datenbanken

Relationale Datenbanken

Grundlagen

• Struktur: Relationale Datenbanken organisieren Daten in Tabellen, wobei jede Tabelle aus Reihen und Spalten besteht. Jede Zeile repräsentiert einen Datensatz, und jede Spalte repräsentiert ein Datenfeld.
• Schema: Das Schema definiert die Struktur der Daten in der Datenbank, einschließlich Tabellendefinitionen, Datentypen und Beziehungen.
• Sprache: SQL (Structured Query Language) ist die Standardabfragesprache für relationale Datenbanken und wird zum Erstellen, Verwalten und Abfragen von Daten verwendet.

Vorteile

• Datenintegrität: Unterstützt starke Datenintegritätsbeschränkungen (z.B. Fremdschlüssel).
• Komplexität: Eignet sich gut für komplexe Abfragen und Beziehungen zwischen Daten.
• Standardisierung: SQL ist eine weit verbreitete und standardisierte Sprache.

Herausforderungen

• Skalierbarkeit: Vertikale Skalierung (Erhöhung der Serverkapazität) ist häufig einfacher als horizontale Skalierung (Hinzufügen von Servern).
• Flexibilität: Das starre Schema kann die schnelle Entwicklung und Änderungen an den Datenstrukturen erschweren.

Beispiele

• MySQL
• PostgreSQL
• Oracle Database

Nicht-relationale Datenbanken (NoSQL)

Grundlagen

• Struktur: Nicht-relationale Datenbanken verwenden eine Vielzahl von Datenmodellen, einschließlich Dokument, Schlüssel-Wert, Wide Column und Graph. Sie erfordern nicht zwingend ein festes Schema.
• Schema-flexibel: Die meisten NoSQL-Datenbanken erlauben es, Datensätze mit unterschiedlichen „Schemas“ innerhalb derselben Datenbank zu speichern.
• Sprache: Es gibt keine einheitliche Abfragesprache für NoSQL-Datenbanken. Jedes System kann seine eigene Sprache oder API haben.

Vorteile

• Skalierbarkeit: Entwickelt für einfache horizontale Skalierbarkeit und Verteilung über mehrere Server.
• Flexibilität: Schema-flexible Modelle unterstützen schnelle Entwicklungszyklen und Änderungen.
• Vielfältigkeit: Unterschiedliche Datenmodelle für verschiedene Anwendungsbedürfnisse.

Herausforderungen

• Standardisierung: Fehlen einer einheitlichen Abfragesprache erschwert die Einarbeitung.
• Transaktionen: Unterstützung für komplexe Transaktionen und Datenintegrität kann variieren.

Beispiele

• Dokumentenorientiert: MongoDB, Couchbase
• Schlüssel-Wert: Redis, DynamoDB
• Wide Column: Cassandra, HBase
• Graph: Neo4j, Amazon Neptune

Entscheidungskriterien

Bei der Auswahl zwischen relationalen und nicht-relationalen Datenbanken sollten folgende Faktoren berücksichtigt werden:

• Datenstruktur und Komplexität der Abfragen: Relationale Datenbanken für komplexe, beziehungsreiche Datenmodelle; NoSQL für flexible, skalierbare Lösungen.
• Skalierbarkeitsanforderungen: NoSQL für leichtere horizontale Skalierung.
• Entwicklungsflexibilität: NoSQL für Projekte, bei denen schnelle Änderungen an den Datenstrukturen erwartet werden.
• Transaktionsanforderungen: Relationale Datenbanken für Anwendungen, die komplexe Transaktionen mit hoher Datenintegrität erfordern.

Fazit

Die Wahl zwischen relationalen und nicht-relationalen Datenbanken hängt stark von den spezifischen Anforderungen des Projekts ab. Relationale Datenbanken bieten eine starke Struktur und Integrität für komplexe Daten und Abfragen, während nicht-relationale Datenbanken Flexibilität, Skalierbarkeit und Leistung für unterschied

liche Datenmodelle und Anwendungsfälle bieten.