Überblick und Vergleich von NoSQL. Datenbanksystemen

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1 Fakultät Informatik Hauptseminar Technische Informationssysteme Überblick und Vergleich von NoSQL Christian Oelsner Dresden, 20. Mai

2 1. Einführung 2. Historisches & Definition 3. Kategorien von NoSQL 4. Bespiele für NoSQL 5. Fazit 2

3 1 Einführung Was kann NoSQL, was relationale Datenbanken nicht schon längst können? 3

4 2 Historisches & Definition Woher kommt NoSQL? Was macht eine NoSQL- Datenbank aus? 4

5 2 Historisches Ken Thompson (1979) mit einer Key/Hash-Datenbank NoSQL -Datenbank von Carlo Strozzi (1998) Erster Schub 2000 mit Web bis 2009 erste klassische NoSQL Datenbanken Begriffsprägung durch NOSQL 2009 Meetup Umstrittener Begriff Kompromiss Not only SQL 5

6 2 Definition Klare Definition schwer Versuch der Defintion durch NoSQL-Archiv: Nicht relationales Datenmodell Verteiltes System mit horizontaler Skalierbarkeit Open-source Schemafrei oder nur geringe Ristriktionen Einfache API Konsistenz nicht ACID (z.b. eventually consistent, BASE) Ziel ist die Entwicklung einer Web-Scale-Datenbank 6

7 3 Kategorien von NoSQL Gibt es Ordnung im Chaos? 7

8 3 Kategorien von NoSQL Unterteilung durch Ursprungsdomäne: Core-NoSQL-Systeme Soft-NoSQL-Systeme Unterteilung der Core-Systeme: (Wide) Column Stores Document Stores Key/Value bzw. Tupel Stores Graph-Datenbanken Unterteilung der Soft-NoSQL-Datenbanken: XML Datenbanken, Grid & Cloud Datenbanken... 8

9 4 Beispiele für NoSQL Wo können NoSQL-Datenbanken helfen? 9

10 4 Beispiele für NoSQL Zur Zeit 122 NoSQL-System im NoSQL-Archiv gelistet Bekannte NoSQL-Datenbanken: Kategorie Column Stores Document Stores Key/Value bzw. Tupel Stores Graph-Datenbanken Vertreter Hbase, Cassandra CouchDB, MongoDB Riak, BerkeleyDB Neo4j, HyperGraphDB 10

11 4 Beispiele für NoSQL Apache Cassandra (Wide) Column Store: Zugriff über High-Level Clients (RPC) Key/Value-Eigenschaften, als auch Schemaunterstützung ( Keyspaces, ColumnFamilies) Einfach skalierbar (kein Single Point of Failure) Leichte Replikation (hohe Ausfallsicherheit durch Verteilung von Last und Daten) Eignet sich für skalierende Webanwendungen (Facebook), Data Mining (spaltenbasierte Speicherung), aber auch schreibintensive Anwendungen wie Logging 11

12 4 Beispiele für NoSQL CouchDB Dokumententorientierte Datenbank: Kommunikation per Representational State Transfer (REST) über HTTP Einfache Replikation Automatische Versionierung Möglichkeit der Speicherung kompletter Anwendungen Eignet sich für Webanwendungen (z.b. AJAX-Webseiten), Anwendungen mit Versionierung (z.b. Content Management Systeme), Speicherung von Binärdaten 12

13 4 Beispiele für NoSQL Neo4j Graph-Datenbank: volle ACID-transaktionale Datenbank in Java Zugriff über REST oder API (Java, Python, C#...) Modell beinhaltet Knoten, Kanten und Eigenschaften Bietet integrierte Helferklassen zum Traversieren über Graphen Eignet sich für Anwendungen mit netzwerkartigen Daten (z.b. soziale Graphen, geographische Daten, Empfehlungssysteme) 13

14 5 Fazit Was bringt NoSQL? Warum sollte ich vielleicht doch bei relationalen Datenbank bleiben? 14

15 Gibt es Fragen? Danke für die Aufmerksamkeit! 15

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