NoSQLStrukturen

NoSQLStrukturen bezeichnen eine Gruppe nicht-relationaler Datenbanksysteme, die flexible Datenmodelle, horizontale Skalierbarkeit und oft hohe Leistungsfähigkeit bieten. Im Vergleich zu relationalen Systemen arbeiten sie häufig mit schemalosen oder flexibel schematisierten Daten und verteilen Daten über mehrere Server. Dadurch lassen sich Verfügbarkeit, Skalierung und Schreib- bzw. Lesekapazität bei großen Datenmengen und wechselnden Strukturen besser steuern.

Die wichtigsten Typen sind Key-Value Stores, dokumentenorientierte Datenbanken, Spaltenfamilien-Datenbanken und Graphdatenbanken. Key-Value Stores speichern einfache Schlüssel-Wert-Paare; dokumentenorientierte Systeme speichern Dokumente wie JSON oder BSON; Spaltenfamilienbanken ordnen Daten nach Spaltenfamilien unter Schlüsseln; Graphdatenbanken modellieren Knoten, Kanten und deren Eigenschaften.

Viele NoSQL-Systeme verwenden schema-on-read statt schema-on-write; Strukturen können sich während der Nutzung ändern. Abfragen erfolgen über eigene Sprachen oder APIs; Graphdatenbanken unterstützen Traversals, während dokumentenorientierte Systeme Dokumente indexieren. Transaktionen variieren je nach System; starke globale ACID-Transaktionen sind unüblich, viele Systeme setzen auf eventual consistency.

Verteilung erfolgt meist horizontal durch Replikation und Sharding. Das CAP-Theorem beschreibt den Trade-off zwischen Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz; viele NoSQL-Datenbanken priorisieren Verfügbarkeit und Partitionstoleranz, womit Konsistenz je nach Modell zeitweise gelockert wird.

Typische Einsatzgebiete sind Content-Management, Logging, Echtzeitanalytik, mobile/Web-Anwendungen mit variablen Datenstrukturen, Social Graphs und IoT. Sie ermöglichen schnelle Entwicklung und Skalierung, erfordern aber oft zusätzliche Logik für Integrität und Migration.

Beispiele: Redis, MongoDB, Cassandra, Neo4j, Couchbase und DynamoDB. Jede Kategorie bietet spezialisierte Stärken je nach Anforderungen an Konsistenz, Latenz und Skalierung.