NoSQL-Datenbanken sind weithin für ihre Funktionalität, einfache Entwicklung und Skalierbarkeit bekannt. Dank ihrer Geschwindigkeit und Flexibilität bei der Verarbeitung großer Datenmengen kommen sie zunehmend in Big-Data- und Echtzeit-Webanwendungen zum Einsatz.
Das bedeutet jedoch nicht, dass der Wechsel zu NoSQL immer die richtige Entscheidung ist. Einige Datenbanken sind für kleine Informationsmengen und schnelle Lesevorgänge ausgelegt, während andere sich für größere Datensammlungen und kürzere Verarbeitungszeiten eignen.
Dieser Artikel behandelt die Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken, die Gründe für die Entwicklung von NoSQL und die Frage, welche Lösung für Ihre Anforderungen am besten geeignet ist.
Was ist eine SQL-Datenbank?
Eine strukturierte Abfragesprache (SQL) speichert und verarbeitet Daten in relationalen Datenbanken. Verschiedene Attribute und ihre Beziehungen werden in Zeilen und Spalten relationaler Datenbanken definiert.
In den 1970er-Jahren entwickelte IBM SQL zur Anbindung an das Datenbanksystem System R. Im gesamten digitalen Zeitalter war die SQL-Datenbank das Arbeitspferd des Enterprise-Backends.
Eine relationale Datenbank verwendet SQL zum Erstellen, Speichern, Aktualisieren und Abrufen von Daten. MySQL, Oracle und Sybase sind relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS), die SQL als zentrale Programmiersprache verwenden.
SQL-Datenbanken mangelt es jedoch an Skalierbarkeit und Flexibilität, wodurch sie sich nicht für Echtzeitverarbeitung und Big-Data-Analysen eignen.
Was ist eine NoSQL-Datenbank?
NoSQL-Datenbanken sind eine neue Klasse von Datenbankmanagementsystemen, die nicht das relationale Modell verwenden. Sie wurden entwickelt, um die immer größeren und komplexeren Datensätze zu verarbeiten, mit denen viele moderne Unternehmen konfrontiert sind.
Bei NoSQL werden Daten in flexiblen Schemata gespeichert, die für horizontale Skalierbarkeit ausgelegt sind – im Gegensatz zu den Tabellen mit Zeilen und Spalten des relationalen Modells. Zu diesen Schemata gehören JSON-Dokumente, Schlüssel-Wert-Speicher, Wide-Column-Datenbanken oder Graphdatenbanken.
NoSQL- und SQL-Datenbanken im Vergleich
SQL- und NoSQL-Datenbanken unterscheiden sich grundlegend, unter anderem hinsichtlich ihrer Struktur, ihres Schemas und ihrer Skalierbarkeit.
| SQL | NoSQL | |
|---|---|---|
| Struktur | Strukturiert | Unstrukturiert |
| Schema | Fest | Dynamisch |
| Skalierbarkeit | Vertikal | Horizontal |
| Abfragen | Komplexe Abfragen mit JOIN | Nicht unterstützt |
| Datenbanktransaktionen | ACID | BASE |
Struktur
SQL-Datenbanken sind relationale Datenbanken, die strukturierte Tabellen und JOINs verwenden, um mit Daten zu arbeiten. Sie sind langsamer als NoSQL-Datenbanken, da sie jede Abfrage zunächst in mehrere Abfragen für verschiedene Tabellen umwandeln müssen, bevor sie Ergebnisse zurückgeben können. Trotzdem sind sie wesentlich leichter zu verstehen und zu warten.
NoSQL-Datenbanken sind nicht wirklich „kein“ SQL, sondern „nicht nur“ SQL. Mit anderen Worten: NoSQL kann SQL-ähnliche Sprachen unterstützen oder neben SQL-Datenbanken bestehen, verwendet aber andere Datenmodelle und Abfragesprachen.
Eine dokumentenbasierte NoSQL-Datenbank beispielsweise, die JSON-ähnliche Dokumente mit dynamischen Schemata verwendet, kann beliebig viele Felder enthalten. Daher sind für die Arbeit mit den Daten weder Tabellen noch JOINs erforderlich. Das macht Abfragen sehr schnell und erleichtert die horizontale Skalierung, kann aber auch schwer zu überblicken sein, wenn Sie an die einfache Struktur von SQL-Tabellen gewöhnt sind.
Schema
NoSQL-Datenbanken bieten einen schemafreien Ansatz oder dynamische Schemata. Dadurch können Entwickler Daten speichern, ohne zuvor eine strikte Struktur festlegen zu müssen. Neue Felder lassen sich leichter hinzufügen, ohne bestehenden Code zu beschädigen.
Diese Flexibilität ermöglicht die effizientere Verarbeitung komplexer und sich weiterentwickelnder Datenmodelle als bei herkömmlichen relationalen Datenbanken. Das Abfragen und Analysieren unstrukturierter Daten ist jedoch schwierig.
Tabellen in SQL-Datenbanken müssen starren Schemata entsprechen. Das ermöglicht einfache Abfragen simpler relationaler Daten, stößt jedoch an Grenzen, wenn große Mengen komplexer Daten abgerufen werden müssen.
Skalierbarkeit
NoSQL-Datenbanken skalieren horizontal, indem weitere Knoten hinzugefügt werden, statt vertikal, indem einem einzelnen Knoten in einem Cluster zusätzliche Ressourcen wie RAM und CPU zugewiesen werden. Dadurch können sie Daten nahtlos auf mehrere Server verteilen. Bei Anwendungen mit hohem Datenverkehr und großen Datenmengen verbessert diese Funktion die Leistung und Verfügbarkeit.
SQL-Datenbanken skalieren dagegen vertikal, indem einzelnen Knoten in einem Cluster mehr Arbeitsspeicher und Rechenleistung hinzugefügt werden. Dadurch eignen sie sich besser für große strukturierte Datensätze, bei denen jedes Informationselement schnell zugänglich sein muss.
Abfragen
Wie der Name schon sagt, verwenden SQL-Datenbanken eine strukturierte Abfragesprache in Verbindung mit JOIN-Operationen, um eingehende Abfragen jeder Größe und Komplexität effizient zu verarbeiten – solange diese der vorgegebenen Struktur entsprechen.
NoSQL unterstützt keine JOINs, da seine Daten nicht in Tabellen organisiert sind. Stattdessen bietet es eine Vielzahl von Abfragesprachen und Methoden, die auf das jeweils verwendete Datenmodell zugeschnitten sind. Bei der Arbeit mit komplexen Datenstrukturen ermöglicht diese Flexibilität Entwicklern, Daten effizienter abzurufen, zu bearbeiten und zu analysieren als mit herkömmlichen SQL-Abfragen.
Datenbanktransaktionen: ACID vs. BASE
Ein weiterer wesentlicher Unterschied zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken ist ihr Umgang mit Datenbanktransaktionen. SQL-Datenbanken verwenden das ACID-Modell (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit), das eine starke Transaktionskonsistenz und -integrität sicherstellt.
NoSQL-Datenbanken verwenden dagegen das BASE-Modell (grundsätzlich verfügbar, weicher Zustand, letztendliche Konsistenz), bei dem Verfügbarkeit und Partitionstoleranz Vorrang vor starker Konsistenz haben.
Warum wurde NoSQL entwickelt?
NoSQL-Datenbanken wurden als Reaktion auf die enormen Mengen unstrukturierter Daten entwickelt, die von modernen Anwendungen erzeugt werden.
Da Unternehmen immer schneller größere Datensätze anhäuften, passten strukturierte Daten und relationale Schemata nicht immer. Es wurde notwendig, unstrukturierte Daten und Objekte großen Umfangs zu verwenden, um diese Informationen besser zu erfassen.
Die Reaktionszeit jedes RDBMS kann sich bei der Verarbeitung enormer Datenmengen verlangsamen. Um dieses Problem zu lösen, lassen sich diese Informationssysteme durch ein Hardware-Upgrade „aufskalieren“, was sehr teuer ist. NoSQL lässt sich besser horizontal skalieren und ist kostengünstiger.
NoSQL eignet sich besonders für unstrukturierte oder sehr große Datenobjekte wie Chatprotokolle, Videos oder Bilder. Deshalb wurde NoSQL bei Internetgiganten wie Microsoft, Google, Amazon und Meta besonders populär.
Wann NoSQL statt SQL zum Einsatz kommt
Ob sich für ein bestimmtes Projekt NoSQL oder SQL eignet, hängt von den Anforderungen der Anwendung, der Datenstruktur und dem Bedarf an Skalierbarkeit ab. Im Folgenden wird erläutert, wann welche Lösung eingesetzt werden sollte:
Wann NoSQL zum Einsatz kommt
NoSQL kann in den folgenden Anwendungsfällen eingesetzt werden:
- Big-Data-Analysen: NoSQL-Datenbanken verarbeiten den enormen Umfang und die Vielfalt der in Big-Data-Analysen erzeugten Daten effizient und bieten schnelle Abfrage- und Verarbeitungsmöglichkeiten für Erkenntnisse und Entscheidungsfindung.
- Content-Management-Systeme (CMS): NoSQL-Datenbanken bieten die für die Verwaltung verschiedener Inhaltstypen und Metadaten in Content-Management-Systemen erforderliche Flexibilität und Anpassungsfähigkeit und gewährleisten die effiziente Speicherung und den Abruf multimedialer Inhalte.
- Social-Media-Plattformen: Die Fähigkeit von NoSQL-Datenbanken, unstrukturierte Daten und komplexe Beziehungen zu verwalten, macht sie ideal für den Betrieb von Social-Media-Plattformen, auf denen sich nutzergenerierte Inhalte, Verbindungen und Interaktionen kontinuierlich weiterentwickeln.
- Anwendungen für das Internet der Dinge (IoT): NoSQL-Datenbanken können IoT-Daten effizient speichern und verarbeiten und dadurch Erkenntnisse in Echtzeit und eine schnelle Reaktion gewährleisten.
- Echtzeitanwendungen: Dank ihrer hohen Schreib- und Leseleistung unterstützen NoSQL-Datenbanken Echtzeitanwendungen, die eine sofortige Datenverarbeitung und -analyse erfordern, etwa Instant Messaging, Gaming oder Live-Streaming-Dienste.
Wann SQL zum Einsatz kommt
SQL kann in den folgenden Anwendungsfällen weiterhin die bessere Lösung sein:
- E-Commerce-Plattformen: SQL-Datenbanken bieten die erforderliche Struktur, Konsistenz und Zuverlässigkeit, damit E-Commerce-Plattformen große Mengen an Transaktionsdaten, Produktkatalogen und Kundeninformationen verarbeiten können, und gewährleisten dabei Datengenauigkeit und -sicherheit.
- Personalverwaltungssysteme: SQL-Datenbanken bieten die notwendige Datenintegrität und Konsistenz für die Verwaltung sensibler Mitarbeiterdaten wie Gehälter und Zusatzleistungen.
- Customer-Relationship-Management-Systeme (CRM): SQL-Datenbanken eignen sich ideal für die Verwaltung von Kundendaten wie Kontakten, Leads und Verkäufen und ermöglichen eine effiziente Abfrage und Analyse der Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und die Kundeninteraktionen zu verbessern.
- Supply-Chain-Management-Systeme: SQL-Datenbanken ermöglichen die effiziente Nachverfolgung und Verwaltung von Daten der Lieferkette, einschließlich Beständen, Lieferungen und Lieferanteninformationen, und gewährleisten die pünktliche und genaue Lieferung von Produkten und Dienstleistungen.
- Bestandsverwaltungssysteme: Dank ihrer leistungsfähigen Abfragefunktionen bieten SQL-Datenbanken die notwendige Struktur und Konsistenz für die Verwaltung von Bestandsdaten wie Lagerbeständen, Produktdetails und Bestellverfolgung und gewährleisten effiziente Abläufe sowie eine kostengünstige Bestandsverwaltung.
Fazit: NoSQL-Datenbanken lösen einige – aber nicht alle – modernen Probleme
Viele moderne Herausforderungen bei der Datenverwaltung lassen sich mit herkömmlichen SQL-Datenbanken nicht bewältigen. Da NoSQL-Datenbanken flexibel und skalierbar sind und enorme Mengen unstrukturierter Daten verwalten können, eignen sie sich ideal für Anwendungen wie soziale Netzwerke, E-Commerce und IoT.
Kurz gesagt bietet NoSQL kostengünstigen Speicher sowie Flexibilität und Skalierbarkeit in Datenspeichern.
Trotz all seiner Vorteile hat SQL bei strukturierten Datenanforderungen wie Bestands-, Personal- und CRM-Systemen weiterhin die Nase vorn.
Letztlich hängt die Wahl der richtigen Datenbanklösung von Ihren geschäftlichen Anforderungen ab.
Al Mahmud Al Mamun hat zu diesem Leitfaden beigetragen.
Weitere Informationen dazu, wann Sie vertikal statt horizontal skalieren sollten in Ihrem Rechenzentrum.