NoSQL-Datenbankvergleich – Beste und beliebteste NoSQL-Datenbanken

By dnsstuff on August 12, 2020

Während herkömmliche Datenbanken ihre Daten in tabellarischen Beziehungen speichern, ist dies bei NoSQL-Datenbanken, die auch als Non-SQL-Datenbanken bekannt sind, nicht der Fall. NoSQL-Datenbanken wurden ursprünglich für moderne webbasierte Datenbanken entwickelt, sind aber heute in großen Daten- und Echtzeit-Webanwendungen weit verbreitet. Zu den häufig verwendeten Datenstrukturen gehören Diagramm-, Schlüsselwert-, Breitspalten- und Dokumentenspeicher.

Da sich NoSQL-Datenbanken nicht an ein strenges Schema halten, sind sie in der Lage, große Mengen unstrukturierter, teilweise strukturierter und strukturierter Daten zu verwalten. Dies bedeutet, dass Entwickler agiler sein können. Beispielsweise können Entwickler, die NoSQL-Datenbanken verwenden, Codeänderungen schneller übertragen, als dies bei relationalen Datenbanken möglich wäre.

Cassandra, MongoDB und Apache HBase sind drei der beliebtesten NoSQL-Datenbanken, die derzeit auf dem Markt erhältlich sind. Dabei handelt es sich um Open-Source NoSQL-Datenbanken, was bedeutet, dass sie an bestimmte Geschäftsanforderungen angepasst werden können. Dieser Leitfaden dient als Vergleich von NoSQL-Datenbanken und hilft Ihnen, die besten NoSQL-Datenbanken für Ihr Unternehmen zu ermitteln, indem Sie MongoDB mit Cassandra, HBase mit MongoDB und Cassandra mit HBase vergleichen.

In dieser Liste der NoSQL-Datenbanken werden die Hauptunterschiede zwischen diesen Top-NoSQL-Datenbanken, die Vor- und Nachteile von NoSQL und wo NoSQL-Datenbanken verwendet werden, besprochen. Dieser Artikel enthält auch eine Empfehlung zur Überwachung Ihrer NoSQL-Datenbank, SolarWinds Database Performance Monitor (DPA), um sicherzustellen, dass Ihre Datenbank die gewünschte Leistung erbringt.

Wo werden NoSQL-Datenbanken verwendet?

Wie oben erwähnt, ist NoSQL ein nicht-relationales Datenbankverwaltungssystem (DBMS), das kein festes Schema benötigt. NoSQL-Datenbanken vermeiden Verknüpfungen und sind leicht zu skalieren. Sie werden wahrscheinlich NoSQL-Datenbanken finden, die von verteilten Datenspeichern mit sehr großem Datenspeicherbedarf verwendet werden. Unternehmen wie Facebook, Google und Twitter setzen NoSQL für ihre großen Daten- und Echtzeit-Webanwendungen ein und sammeln täglich Terabytes an Nutzerdaten.

Vorteile von NoSQL-Datenbanken

Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken bietet zahlreiche Vorteile. Dies beinhaltet:

  • Elastische Skalierbarkeit, da diese Datenbanken für den Einsatz mit kostengünstiger Standard-Hardware konzipiert sind.
  • Unterstützung für große Datenanwendungen, wobei NoSQL-Datenbanken in der Lage sind, große Datenmengen zu verarbeiten.
  • Dynamische Schemas, da NoSQL-Datenbanken keine Schemas benötigen, um mit Daten zu arbeiten.
  • Kompatibilität mit billigen Standardhardware-Clustern mit zunehmendem Transaktions- und Datenvolumen, sodass Sie mehr Daten zu geringeren Kosten verarbeiten und speichern können.
  • Unterstützung für Auto-Sharing, so dass NoSQL-Datenbanken Daten nativ und automatisch über eine beliebige Anzahl von Servern verteilen können, ohne dass die Anwendung die Zusammensetzung des Server-Pools kennen muss.

Nachteile von NoSQL-Datenbanken

Leider gibt es ein paar Nachteile von NoSQL-Datenbanken, die Sie kennen sollten. Erstens bieten NoSQL-Datenbanken nicht die gleichen Zuverlässigkeitsfunktionen wie relationale Datenbanken. Sie unterstützen beispielsweise keine ACID. Um ACID zu unterstützen, müssen Entwickler ihren eigenen Code implementieren, wodurch ihre Systeme komplexer werden. Dies kann die Anzahl der sicheren Anwendungen, die Transaktionen durchführen, verringern.

Ein weiterer Nachteil von NoSQL ist, dass es nicht mit SQL kompatibel ist. Das bedeutet, dass Sie eine manuelle Abfragesprache benötigen, die Ihr System langsamer und komplexer machen kann. Schließlich sind NoSQL-Datenbanken im Vergleich zu relationalen Datenbanken recht neu, d. h. sie sind weniger stabil und bieten in der Regel weniger Möglichkeiten.

  1. Cassandra

Betrachten wir zunächst Cassandra, um diesen Open-Source-Vergleich der NoSQL-Datenbank zu starten. Cassandra ist eines der beliebtesten Datenbanksysteme mit breiten Spalten auf dem Markt. Es wurde ursprünglich für die Posteingangs-Suchfunktion von Facebook entwickelt und hat sich zu einem Favoriten unter den NoSQL-Datenbanken entwickelt, vor allem wegen seiner Funktionen auf Unternehmensebene. Dies erhöht die Hochverfügbarkeit und Skalierbarkeit, so dass Cassandra mit großen Datenmengen umgehen und Analysen nahezu in Echtzeit liefern kann. Cassandra ist in Java geschrieben und bietet sowohl asynchrone als auch synchrone Replikation bei jeder Aktualisierung. Diese NoSQL-Datenbank bietet eine hohe Haltbarkeit und eignet sich daher hervorragend für Anwendungen, die immer aktiv sein müssen.

Wenn Sie MongoDB mit Cassandra vergleichen würden, würden Sie feststellen, dass Cassandra eine herrenlose „Ring“ -Architektur verwendet, während MongoDB dies nicht tut. Dies bedeutet, dass alle Knoten in einem Cluster gleichbehandelt werden und die Mehrheit der Knoten zum Erreichen des Quorums verwendet werden kann. Wie eine traditionelle relationale Datenbank speichert Cassandra Daten in Spalten und Zeilen. Cassandra bietet jedoch zusätzliche Flexibilität, indem Zeilen unterschiedliche Spalten haben und Benutzer das Format von Spalten ändern können.

Cassandras Query Language (CQL) ähnelt SQL sehr stark und ist für SQL-Benutzer relativ leicht zu erlernen. Daher kann Cassandra in einem Vergleich zwischen Cassandra und HBase erweiterte Reparaturprozesse für Lesen, Schreiben und Entropie anbieten. Dies bedeutet, dass sein Cluster sehr zuverlässig und verfügbar ist.

Dies wäre kein fairer Vergleich von NoSQL-Datenbanken, wenn wir uns nicht mit den Nachteilen jeder dieser Top-NoSQL-Datenbanken befassen würden. Einer der Hauptnachteile von Cassandra ist, dass Replikate aufgrund der Verteilung der Architektur inkonsistent werden können. Dies liegt daran, dass sein Koordinatorknoten beim Ausfall eines Knotens versucht, Daten in Form von Hinweisen beizubehalten.  Wenn der ausgefallene Knoten online geschaltet wird, gibt der Koordinator die Hinweise zur Unterstützung des Reparaturprozesses weiter. Dies kann zu einer Belastung für den Koordinator-Knoten führen. Wenn ein Cluster-Knoten ausfällt, kann der Koordinator-Knoten einen möglichen Verlust von Datenreplikaten und Schreibverweigerungen erleiden.

Ein weiterer Nachteil von Cassandra ist, dass es zwar gut funktioniert, wenn der Primärschlüssel bekannt ist, aber möglicherweise nicht, wenn der Schlüssel unbekannt ist. Dies liegt daran, dass Cassandra alle Knoten im Cluster scannen muss, was zu hohen Strafen bei der Lesezeit führt.

  1. MongoDB

MongoDB ist der beliebteste Dokumentenspeicher und gehört auch zu den führenden Datenbankverwaltungssystemen. MongoDB wurde ursprünglich entwickelt, um Agilitäts- und Skalierbarkeitsprobleme zu lösen, die mit der Bereitstellung von Internet-Anzeigen durch DoubleClick verbunden sind. Die Unternehmensversion von MongoDB bietet Kerberos-, LDAP-, Auditing- und On-Disk-Verschlüsselungsfunktionen.

Einer der Hauptvorteile von MongoDB besteht darin, dass es sich um eine schemalose Datenbank handelt, die Daten als JSON-ähnliche Dokumente speichert. Dies bedeutet, dass MongoDB Agilität und Flexibilität hinsichtlich der Art der Datensätze bietet, die gespeichert werden können. Außerdem können Felder zwischen den Dokumenten variieren.

MongoDB’s ist eine großartige Option, wenn Sie nach Hochverfügbarkeit suchen, da es Replikatsätze verwendet, die Datenredundanz und automatische Failover-Funktionen beinhalten. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Anwendung auch bei Ausfall eines Knotens den Dienst fortsetzen kann.

Leider sind die Verwaltungsvorgänge von MongoDB – wie das Patchen – manuell und können zeitaufwändig sein, es sei denn, Sie wählen eine der DBaaS-Varianten.  Außerdem leidet MongoDB unter Speicherproblemen, wenn die Datenbanken mit der Skalierung beginnen.

  1. Apache HBase

HBase ist eine verteilte Open-Source-Datenbank mit breitem Spaltenspeicher, die auf HDFS aufbaut und einige Funktionen von Googles Bigtable entlehnt. Dies umfasst In-Memory-Betrieb, Bloom-Filter und Kompression. HBase basiert auf Java auf und bietet Unterstützung für externe APIs wie Avro, Jython, REST, Thrift und Scala. HBase bietet eine eigenständige Version seiner Datenbank an, die jedoch hauptsächlich für die Entwicklungskonfiguration und nicht in Produktionsszenarien verwendet wird.

Da HBase HDFS als verteiltes Dateisystem verwendet, ist es in der Lage, große Datensätze, sogar Milliarden von Zeilen, zu speichern und schnell Analysen bereitzustellen. HBase unterstützt spärliche Datenmengen und kann auf handelsüblicher Server-Hardware gehostet/verteilt werden, wodurch sichergestellt wird, dass diese NoSQL-Datenbank kosteneffektiv ist, selbst wenn die Daten auf Gigabyte und Petabyte skaliert sind. Diese Verteilung trägt zu einem der bemerkenswertesten Vorteile von HBase bei, nämlich dass die Failover-Unterstützung die automatische Wiederherstellung umfasst.

Obwohl HBase in vielerlei Hinsicht Cassandra ähnlich ist, besteht ein wesentlicher Unterschied darin, dass es eine Master-Slave-Architektur verwendet. Dies bedeutet, dass es einen einzelnen Fehlerpunkt gibt, denn ein Ausfall von einem HMaster zum anderen kann Zeit in Anspruch nehmen, was zu einem Leistungsengpass führen kann. Aus diesem Grund könnte Cassandra die bessere Option für Sie sein, wenn Sie ein immer verfügbares System suchen.

Im Gegensatz zu Kassandra verfügt HBase nicht über eine Abfragesprache. Um SQL-ähnliche Fähigkeiten zu erreichen, erfordert HBase daher, dass Benutzer die JRuby-basierte HBase-Shell und Technologien wie Apache Hive verwenden. Leider kann der Einsatz dieser Technologien zu hohen Latenzzeiten führen.

Die Wichtigkeit der NoSQL-Datenbanküberwachung

Sobald Sie sich für eine NoSQL-Datenbank entschieden haben, ist es an der Zeit, die Implementierung eines Datenbanküberwachungstools in Betracht zu ziehen. SolarWinds DPM ist ein Tool zur Überwachung und Optimierung der Datenbankleistung für Open-Source- und NoSQL-Datenbanken. DPM verfügt über eine SaaS-Plattform mit einer einfach zu bedienenden webbasierten Benutzeroberfläche, über die Sie von überall aus darauf zugreifen können. Dieses Tool bietet leichtgewichtige Agenten in verschiedenen Konfigurationen und ist in der Lage, Datenbanken lokal, in der Cloud oder hybrid zu überwachen.

DPM ist ein hochentwickeltes Analysetool, das Echtzeit- und historische Messdaten liefert und es Ihnen ermöglicht, Leistungsprobleme schnell und einfach zu lokalisieren. Mit dieser Überwachungs- und Optimierungslösung für NoSQL-Datenbanken haben Sie Zugriff auf mehrere Möglichkeiten zum Schutz sensibler Daten, so dass Sie die GDPR- und SOC2-Compliance-Anforderungen mit minimalem Aufwand erfüllen können.

Die Wahl der richtigen NoSQL-Datenbank

Obwohl MongoDB eine der beliebtesten NoSQL-Datenbanken ist, können Datenbanken mit breiten Spalten wie Cassandra möglicherweise eine bessere Abfrageleistung bieten. Bei der Auswahl Ihrer NoSQL-Datenbank sollten Sie die Verfügbarkeit von verwalteten DBaaS-Diensten in Betracht ziehen, bei denen Sie die Wartung und Verwaltung der Datenbank an den Provider auslagern können. Dies ermöglicht es dem Entwickler, sich auf die Anwendung zu konzentrieren. In diesem speziellen Bereich fehlt HBase, während MongoDB sehr ausgereifte DBaaS-Angebote wie MongoDB Atlas anbietet. HBase ist eine gute Lösung für schreibintensive Anwendungen und große Mengen an Datensätzen.

Unabhängig davon, für welche NoSQL-Datenbank Sie sich entscheiden oder für welchen Wartungs- und Verwaltungsansatz Sie sich entscheiden, wird dringend empfohlen, ein Tool zur Überwachung der Datenbankleistung zu implementieren, mit dem Sie die Datenbankleistung verfolgen und optimieren können. SolarWinds DPM ist eine unternehmenstaugliche, skalierbare und benutzerfreundliche Option, die für Unternehmen jeder Größe geeignet ist. Eine 14-tägige kostenlose Testversion ist verfügbar.

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