NoSQLDatenbanken

NoSQL-Datenbanken sind Datenbanksysteme, die nicht dem klassischen relationalen Modell folgen. Sie wurden in den 2000er Jahren als Reaktion auf wachsende Datenmengen und den Bedarf an horizontaler Skalierung entwickelt. Typischer Vorteil ist eine geringe Strukturabhängigkeit: Daten können flexibel gespeichert werden, ohne dass ein festes Schema vorausgefüllt wird. Dadurch eignen sie sich gut für unstrukturierte und semi-strukturierte Daten sowie für verteilte Architekturen.

Zu den Haupttypen zählen Schlüssel-Wert-D Datenbanken (Beispiele: Redis), Dokumentendatenbanken (MongoDB, CouchDB), Spaltenfamilien-Datenbanken (Cassandra, HBase) und Graphdatenbanken (Neo4j, ArangoDB). Viele Systeme kombinieren Merkmale mehrerer Typen. Gegenüber relationalen Datenbanken legen NoSQL-Lösungen oft weniger Wert auf feste Transaktionen, dafür mehr auf Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Performance bei großen Datenmengen.

Kapazität und Konsistenz in NoSQL orientieren sich am CAP-Theorem. Systeme bieten oft eventual consistency oder tunbare Konsistenz je nach Anwendung. Transaktionen variieren stark: Einzeloperationen sind meist garantiert, Multi-Document-Transaktionen sind in einigen Systemen möglich, aber nicht universell so stark wie in relationalen Datenbanken. Abfragen erfolgen meist über proprietäre APIs oder Abfragesprachen; einige Dokumentendatenbanken bieten SQL-ähnliche Schnittstellen.

Anwendungsgebiete umfassen Big Data, Echtzeit-Analytik, Content-Management, Empfehlungssysteme, soziale Graphen und IoT. Vorteile sind horizontale Skalierbarkeit, hohe Verfügbarkeit und flexible Datenmodelle; Einschränkungen betreffen oft begrenzte Unterstützung komplexer Transaktionen und Joins, Lernkurven sowie Unterschiede im Ökosystem. Typische Beispiele sind MongoDB, Cassandra, Redis, Couchbase und Neo4j. In vielen Fällen ergänzen Organisationen NoSQL- und relationale Datenbanken, um verschiedene Anforderungen abzudecken.