NoSQL-Databases. Präsentation für Advanced Seminar "Computer Engineering", Matthias Hauck,

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1 NoSQL-Databases Präsentation für Advanced Seminar "Computer Engineering", Matthias Hauck,

2 Klassische SQL-Datenbanken Anwendungsgebiet: Geschäftsanwendungen Behördenanwendungen Anwendungsklassen Online Transaction Processing(OLTP) Online Analytic Processing(OLAP)

3 Klassische SQL-Datenbanken Focus auf Robustheit ACID Relationales Datenmodel Star(Performanz) Zeilen Orientiert(Daten anhängen) Ausgereift Ursprung in den 70er Teuer Oracle Database Enterprise Edition(pur) $/Prozessor 3/25

4 Relationales Datenmodel Primärschlüssel (Primary key) Attribut Schema Relation ID Vorname Name 11 David Bowman 9 Thomas Anderson 4 Samantha Carter 21 Dennis Nedry 32 John Connor Eintrag (Record) Beispiel Abfrage: select LV.Name from Stud, Belegungen, LV where Name=Nedry, Stud.ID = Belegungen.ID, Belegungen.ID=LV.ID 4/25

5 Neue Anforderungsprofile Webanwendungen interaktive Datenzugriff Verfügbarkeit wichtiger als Konsistenz Anforderungen der Daten variiert Big Data Mobile Anwendungen Synchronisation Wenig Leistungsfähige Hardware 5/25

6 Anforderungen Extreme Skalierbarkeit Viele Anfragen Viele (stark wachsende) Daten Hohe Verfügbarkeit Schnell ändernde Software Niedrige Kosten Geringer administrativer Aufwand Standard Hardware 6/25

7 Lösungen (Evolution) Cache Layer für SQL Datenbank Memcached Middelware Gizzard NoSQL 7/25

8 Lösung: NoSQL Ausrichtung auf Cluster Teilweiser Verzicht auf Abstraktion Flexible Schemas Verzicht auf Features Ein Interface das nicht SQL verwendet 8/25

9 Fokus der Entwicklung Anpassung an die Aufgabenfelder Unterstützung verteilter Systeme Replikation Verteilung von Daten Optimierung der Performanz/Durchsatz 9/25

10 Arten von NoSQL-Datenbanken Key-Value Store MemcacheDB, Amazon Dynamo Document Store Lotus Notes, couchdb Spalten-orientierte Datenbanken Bigtable, Cassandra Graph Datenbanken Neo4j Weitere Klassifikationen möglich! 10/25

11 Key/Value Store Einfacher Aufbau Einfache Abfragen Key Bunsen Value Value wird nicht ausgewertet Buchteln Winter 11/25

12 Document Store Strukturierte Daten Gruppierung von gemeinsam genutzten Daten Flexibles Schema "oname":"the Silence of the Lambs" "name : { "en":"the Silence of the Lambs" "de":"das Schweigen der Lämmer" "fi": "Uhrilampaat" } "regie":"jonathan Demme" "schauspieler":{"jodie Foster", "Anthony Hopkins"} "laufzeit":"113 min" 12/25

13 Spalten-orientierte Datenbanken oder: Wide Column Store / Column Families Tabelle mit Zeilen und Spalten Zeilen besitzen unbegrenzte Anzahl an Spalten Spalten gehören zu einer Spalten Familie Die Anzahl der Spalten Familien ist begrenzt Bild: Google: Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data 13/25

14 Graph Datenbanken Modellierung der Daten als Graph Unterstützung von Graphen Verarbeitung Paul Alter: 33 verheiratet mit verheiratet mit Julia Alter: 32 kennt Gesa Alter:31 Vater von Anton Alter: 1 Mutter von 14/25

15 Verteilte Systeme: CAP-Theorem Consistency Availability Partition-tolerance 15/25

16 Verteilte Systeme: BASE Basically available, Soft-state, Eventual consistency Updates nicht sofort im ganzen System sichtbar Varianten möglich Nicht alle Knoten müssen gleichzeitig Commiten Applikation muss Inkonsistenzen tolerieren 16/25

17 Verteilte Systeme: BASE vs. ACID ACID Strong consistency Isolation Focus on commit Nested transactions Availability? Conservative (pessimistic) Difficult evolution (e. g. schema) BASE Weak consistency stale data OK Availability first Best effort Approximate ACID answers BASE OK Aggressive (optimistic) Simpler! Faster Easier evolution Quelle: Brewer, Eric A.: Towards Robust Distributed Systems. Portland, Oregon, July Keynote at the ACM Symposium on Principles of Distributed Computing (PODC) on , Folie 13 17/25

18 Verteilte Systeme: Sharding Automatische Verwaltung Load Balancing Daten Verteilung/Redistribution Lookup Mechanismus Statisch/Dynamisch Hash, Lookup Server Membership Managment 18/25

19 Performanz: Elimination von Overhead Kommunikation Frontend/Backend Logging Locking Latching Buffermangment 19/25

20 Performanz: Elimination von Overhead Kommunikation Frontend/Backend Verlagerung von Logik in Client Lib Komplexe Operationen auf dem Server(Stored procedures) MapReduce Integration Logging Locking Latching Buffermangment 20/25

21 Performanz: Elimination von Overhead Kommunikation Frontend/Backend Logging Verzicht auf Logs Replikation/GEO distribution Locking Latching Buffermangment 21/25

22 Performanz: Elimination von Overhead Kommunikation Frontend/Backend Logging Locking Verzicht auf Transaktionen(über mehr als einen Eintrag) Latching Buffermangment 22/25

23 Weitere Optimierungen In Memory DB Performanz Einfacheres Zugriffsmanagement Überarbeitung des Storage Layouts Kompression 23/25

24 Kritik an NoSQL NoSQL hat nichts mit SQL zu tun Nichts neues Nicht standardisiert Kein kommerzieller Support / Lizenzprobleme Evatual Consistency ist kompliziert 24/25

25 Fazit & Ausblick SQL Datenbanken sind relevant NoSQL Datenbanken sind relevant NoSQL wird reifen Neue Technologien kommen NewSQL 25/25

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