NoSQL steht für “Not Only SQL” und bezeichnet eine Gruppe von Datenbanksystemen, die sich von traditionellen relationalen Datenbanken (RDBMS) unterscheiden. NoSQL-Datenbanken adressieren Herausforderungen wie Skalierbarkeit, Performance und flexible Datenschemata, die durch den Aufstieg von Web-Anwendungen und Big Data entstanden sind.
Diese Systeme speichern Daten in Dokumenten, oft im JSON-Format. Jedes Dokument kann eine andere Struktur aufweisen. Beispiele dafür sind MongoDB und CouchDB.
Spaltenorientierte Datenbanken speichern Daten in Spalten anstatt in Zeilen, wie es bei zeilenorientierten Datenbanken der Fall ist. Diese Struktur bietet spezielle Vorteile, insbesondere bei analytischen Abfragen und bei der Arbeit mit großen Datenmengen. In einer spaltenorientierten Datenbank werden alle Werte einer Spalte gemeinsam gespeichert. Das macht es effizienter, große Datensätze zu durchsuchen und Aggregatfunktionen wie Summe oder Durchschnitt auszuführen.
Ein weiterer Vorteil ist die verbesserte Komprimierung der Daten. Da die Werte in einer Spalte oft ähnlich sind, können sie effizienter komprimiert werden, was wiederum den Speicherbedarf reduziert.
Es gibt jedoch auch Nachteile. Zum Beispiel sind spaltenorientierte Datenbanken in der Regel nicht so gut geeignet für Transaktionsverarbeitung oder Szenarien, in denen der Schreibzugriff häufig ist.
In Bezug auf MongoDB, das eine dokumentenorientierte Datenbank ist, bietet eine spaltenorientierte Datenbank eher Vorteile bei spezialisierten Analyseanwendungen und weniger bei allgemeinen CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete), für die MongoDB in der Regel verwendet wird.
Einige bekannte Beispiele für solche Datenbanken sind Cassandra und HBase.
Daten werden als Schlüssel-Wert-Paare gespeichert, wodurch schnelle Lese- und Schreibzugriffe ermöglicht werden. Beispiele sind Redis, Riak und auch die Registry des Windows Betriebssystems.
Diese Datenbanken sind speziell für die Speicherung von Beziehungen zwischen Daten ausgelegt und eignen sich insbesondere für soziale Netzwerke oder Netzwerkanalysen. Ein Beispiel hierfür sind Neo4j und OrientDB.
Viele NoSQL-Systeme wurden für die horizontale Skalierung entwickelt, was bedeutet, dass sie einfach durch das Hinzufügen von weiteren Servern erweitert werden können.
Dank ihrer häufig schema-freien Natur können sie sich schnell an veränderte Datenstrukturen anpassen.
Durch ihre spezialisierten Datenmodelle und Architekturen können sie in bestimmten Anwendungsfällen eine höhere Performance bieten als herkömmliche RDBMS.
Im Gegensatz zu SQL-Datenbanken fehlt bei NoSQL oft eine einheitliche Abfragesprache oder standardisierte Schnittstellen.
Einige NoSQL-Systeme sind jünger und verfügen möglicherweise nicht über die gleiche Reife oder umfangreiche Featuresets wie etablierte RDBMS.
Es kann eine Lernkurve geben, besonders wenn man von einer SQL-basierten Umgebung kommt.