Zusammenfassung
Webbasierte Anwendungen setzen für unterschiedliche Dienstleistungen adäquate Datenhaltungssysteme ein. Die Nutzung einer einzigen Datenbanktechnologie genügt nicht mehr. In diesem Überblicksbeitrag wird der Begriff Big Data erläutert, bevor die Potenziale von SQL- und NoSQL-Technologien einander gegenübergestellt werden. Nach der Vorstellung der wichtigsten NoSQL-Ansätze und entsprechender Anwendungsoptionen werden organisatorische Maßnahmen für das Unternehmen im Zeitalter des Big Data aufgezeigt.
Abstract
Web-based applications need adequate database concepts for their services. Working with a single database technology doesn’t help anymore. This overview explains the term Big Data and compares the potentials of SQL- and NoSQL-technologies. It explains NoSQL principles and appliation options before organizational issues will be proposed for the era of Big Data.
Notes
NoSQL-Archiv; http://nosql-database.org/, abgerufen am 28. Dezember 2015.
Das CAP-Theorem (C = Consistency, A = Availability, P = Partition Tolerance) sagt aus, dass in einem massiv verteilten Datenbanksystem jeweils nur zwei Eigenschaften aus den drei der Konsistenz (C), Verfügbarkeit (A) und Ausfalltoleranz (P) garantiert werden können.
Literatur
Celko J (2014) Joe Celko’s Complete Guide to NoSQL – What every SQL professional needs to know about nonrelational databases. Morgan Kaufmann, Waltham
Edlich S, Friedland A, Hampe J, Brauer B, Brückner M (2011) NoSQL – Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken. Carl Hanser, München
Fasel D, Meier A (Hrsg) (2016) Big Data – Grundlagen, Systeme und Nutzungspotenziale. Edition HMD, Springer, Heidelberg
Manyika J, Chui M, Brown B, Bughin J, Dobbs R, Roxburgh C, Byers AH (2011) Big Data – The next frontier for innovation, competition, and productivity. Technical Report. McKinsey Global Institute, Washington DC
Meier A, Kaufmann M (2016) SQL- & NoSQL-Datenbanken. Springer, Heidelberg
Redmond E, Wilson JR (2012) Seven databases in seven weeks – A guide to modern databases and the NoSQL movement. The Pragmatic Bookshelf, Dallas
Sadalage PJ, Fowler M (2013) NoSQL distilled – A brief guide to the emerging world of polyglot persistence. Addison-Wesley, Boston
Schmidt R, Möhring M, Bär F (2016) Graph-Datenbanken als Grundlage des Configuration Managements – Eine Untersuchung am Beispiel der Neo4j-Datenbank. In: Knoll M (Hrsg) NoSQL-Anwendungen. HMD, Bd. 310. Springer, Heidelberg
Van Bruggen R (2014) Learning Neo4j. Packt Publishing Inc., Birmingham
Zangerle E (2016) Real-Time Sentiment Analysis. In: Knoll M (Hrsg) NoSQL-Anwendungen. HMD, Bd. 310. Springer, Heidelberg
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Meier, A. Zur Nutzung von SQL- und NoSQL-Technologien. HMD 53, 415–427 (2016). https://doi.org/10.1365/s40702-016-0225-x
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