Kein SQL

Understanding SQL and its Limitations

SQL, kurz für Structured Query Language, ist das Tool, das Entwickler verwenden, um mit traditionellen relationalen Datenbanken zu arbeiten. Wenn Sie nicht wissen, was eine relationale Datenbank ist, können Sie sie sich als eine Sammlung miteinander verbundener Tabellen vorstellen. Jede Zeile in dieser „Tabelle“ ist ein Datensatz, und jede Spalte steht für einen Datentyp. SQL zeichnet sich zwar durch strukturierte, konsistente Daten aus, kann jedoch starr sein und für unstrukturierte oder unterschiedliche Datentypen ungeeignet sein. Dieses Setup eignet sich perfekt für die Verwaltung zweidimensionaler Daten. Komplizierter wird es jedoch, wenn wir den Daten weitere Ebenen hinzufügen müssen.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie haben eine Tabelle (wie eine Tabelle) für Mitarbeiterdetails und Sie möchten die Möglichkeit hinzufügen, mehrere E-Mail-Adressen für jede Person zu speichern. Sie könnten die ursprüngliche Tabelle erweitern, indem Sie neue Felder für 'E-Mail1', 'E-Mail2', 'E-Mail3' usw. hinzufügen. Oder Sie könnten eine neue Tabelle speziell für die Speicherung aller E-Mail-Adressen erstellen und sie über eine eindeutige Kennung mit der richtigen Person verknüpfen.

Dieser zweite Ansatz veranschaulicht eine „Eins-zu-Viele-Beziehung“ — eine Person kann mehrere E-Mail-Adressen haben. Es hilft, die Daten besser zu organisieren und an Änderungen anpassbar zu halten. Beachten Sie jedoch die Auswirkungen dieses Setups auf die Leistung. Wenn Sie die Daten einer bestimmten Person zusammen mit den zugehörigen E-Mail-Adressen abrufen möchten, muss der SQL-Server die Personentabelle durchsuchen, um den richtigen Datensatz zu finden, und dann die E-Mail-Adresstabelle durchsuchen. Dadurch wird die Zeit, die für die Abfrage der Daten benötigt wird, effektiv verdoppelt, was sich auf die Gesamtleistung des Systems auswirken kann.

Complexities of Data Management in Traditional Systems

Stellen Sie sich nun vor, Sie verwalten eine komplexe Datenbank mit Millionen von Datensätzen. Eine direkte Änderung oder Modifizierung dieser Tabellen ist aufgrund der bloßen Größe und des Volumens nicht möglich. Um neue Datentypen zu berücksichtigen, müssten Sie stattdessen neue Tabellen erstellen und diese mithilfe eindeutiger Identifikatoren verknüpfen. Dies gilt auch dann, wenn die Beziehung zwischen Daten eins zu eins ist.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben eine Mitarbeitertabelle, in der Vor- und Nachnamen gespeichert sind. Es kommt eine neue Geschäftsanforderung hinzu, nach der Sie das Geburtsdatum jedes Mitarbeiters aufzeichnen müssen. Anstatt der vorhandenen Tabelle direkt ein 'DOB' -Feld hinzuzufügen, müssten Sie eine neue 'DOB'-Tabelle erstellen und sie mithilfe einer eindeutigen ID mit der Mitarbeitertabelle verbinden.

Wenn zusätzliche geschäftliche Anforderungen auftauchen, wie z. B. das Speichern von Führerscheinnummern oder Reisepass-IDs, werden Sie am Ende mehr Tabellen erstellen. Dadurch wird aus Ihrem ursprünglichen Tisch für eine einzelne Person ein Netzwerk aus vier miteinander verbundenen Tabellen. Und jedes Mal, wenn Sie umfassende Informationen über eine Person abrufen müssen, müsste das System all diese Tabellen durchsuchen, was zu einem Prozess führt, der viermal langsamer ist als ursprünglich. Dies kann die Effizienz von Datenabfragen und die Gesamtleistung des Systems erheblich beeinträchtigen.

Herkömmliche ITSM- und ERP-Lösungen können sich im Laufe der Zeit verlangsamen, was hauptsächlich auf die Zunahme der von ihnen verarbeiteten Daten und die Anzahl der vorgenommenen Anpassungen zurückzuführen ist. Diese Kombination kann sich exponentiell auf die Systemleistung auswirken und das Abrufen und Verarbeiten von Daten erheblich verlangsamen.

Exploring the Advantages of NoSQL

Auf der anderen Seite verwendet Nexoid die NoSQL-Technologie, die trotz ihres Namens technisch gesehen keine Datenbank im herkömmlichen Sinne ist. Es ist vielmehr ein System zum Speichern von Dokumenten. Sie können Hochgeschwindigkeitsanwendungen in Echtzeit verarbeiten und horizontal skalieren, sodass Daten bei steigendem Datenvolumen auf mehrere Server verteilt werden. Diese Dokumente sind in sogenannten „Indizes“ gespeichert, die Sie sich wie Ordner auf Ihrem Computer oder Tabellen in einer herkömmlichen Datenbank vorstellen können. Jeder Datensatz wird als einzelne Datei gespeichert.

Die Daten in diesen Dateien werden in einem Format gespeichert, das als JSON bekannt ist und eine kompaktere Alternative zu XML darstellt. Wenn Sie mit diesen nicht vertraut sind, können Sie sie sich als Textdokumente vorstellen. In gewisser Weise erhält jeder Datensatz sein eigenes, einzigartiges Dokument.

Die Daten werden in diesen Dokumenten als „Objekte“ gespeichert. Ein Basisobjekt könnte beispielsweise einfache Informationen wie den Vor- und Nachnamen einer Person enthalten. In diesem Basisobjekt befindet sich möglicherweise ein weiteres Objekt mit dem Namen „E-Mail-Adressen“, das wiederum mehrere E-Mail-Adressen enthalten kann. Der entscheidende Vorteil dabei ist, dass alle relevanten Daten in einer einzigen Datei gespeichert werden, was einen einzigen Abrufvorgang ermöglicht.

Ein weiterer wesentlicher Vorteil von NoSQL ist seine Flexibilität. Im Gegensatz zu einer strukturierten SQL-Datenbank müssen die Datenstrukturen in einem NoSQL-System nicht einheitlich sein. Sie könnten sogar unterschiedliche Datenstrukturen innerhalb desselben Indexes haben.

Darüber hinaus sind NoSQL-Systeme nicht nur unter Abfragegesichtspunkten effizienter, sondern bieten auch eine höhere Speichereffizienz. Herkömmliche SQL-Datenbanken erfordern normalerweise, dass alle Tabellen auf demselben Server gehostet werden, um gefilterte Abfragen über mehrere Tabellen hinweg zu ermöglichen. Im Gegensatz dazu können NoSQL-Systeme „Datensätze“ oder Dateien ohne Leistungseinbußen auf mehrere Server verteilen, selbst bei großen Datensätzen. Dieser Skalierbarkeitsaspekt verschafft NoSQL einen erheblichen Vorteil bei der Verarbeitung großer Datenmengen.