📚
Lerndokumentationen
Datenbanken
Datenbanken
  • Willkommen
  • Grundlagen
    • SQL vs. NoSQL
    • NoSQL-Familien
    • CAP-Theorem
    • Vorgehen beim Erstellen
    • ACID - BASE
    • Indizes
  • SQL
    • Struktur
      • Datenbanken und Tabellen
        • Datentypen
        • Erstellen
        • Bearbeiten
        • Löschen
        • Constraints
          • NOT NULL
          • UNIQUE
          • PrimärschlĂĽssel
          • FremdschlĂĽssel
          • CHECK
          • DEFAULT
      • Daten
        • EinfĂĽgen
        • Aktualisieren
        • Löschen
    • Abfragen
      • Auswählen
      • Filtern
      • Operatoren
      • Reihenfolge
      • JOINS
      • Aggregatsfunktionen
        • Gruppieren
        • Filtern
      • Subqueries
    • Transaktionen
    • Datenschutz und Berechtigungen
      • Benutzerverwaltung
      • Rechte
    • Optimierung
  • MongoDB
    • Was ist MongoDB?
    • Struktur
      • Datenbanken und Collections
      • Daten
    • Abfragen
    • Indexing
    • Security
      • Authentifizierung und Autorisierung
      • Auditing
    • Backups
Bereitgestellt von GitBook
Auf dieser Seite
  • Relationale Datenbanken (SQL)
  • Merkmale
  • Anwendungsfälle
  • NoSQL-Datenbanken
  • Merkmale
  • Anwendungsfälle
  • Vergleichstabelle
  1. Grundlagen

SQL vs. NoSQL

Datenbanken sind essenzielle Komponenten moderner Softwareanwendungen. Zwei Hauptkategorien von Datenbanken sind relationale Datenbanken (SQL) und NoSQL-Datenbanken. Sie unterscheiden sich grundlegend in ihrer Architektur, ihrem Einsatzgebiet und ihren Stärken.

Relationale Datenbanken (SQL)

Merkmale

Tabellenbasierte Struktur

Daten werden in Tabellen mit Zeilen und Spalten gespeichert.

Schema-basiert

Das Datenbankschema ist vordefiniert und erzwingt Datenkonsistenz.

ACID-Konformität

Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit gewährleisten Datenintegrität.

SQL-Abfragen

Daten werden mit der standardisierten Structured Query Language (SQL) abgefragt.

Vertikale Skalierbarkeit

Leistungssteigerung durch leistungsfähigere Server (Scaling Up).

Anwendungsfälle

  • Finanztransaktionen (z. B. Bankensysteme)

  • Unternehmenssoftware (ERP, CRM)

  • E-Commerce-Plattformen mit strukturierten Produkt- und Bestelldaten

NoSQL-Datenbanken

Merkmale

Flexible Datenspeicherung

Kein festes Schema, wodurch strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten gespeichert werden können.

BASE-Prinzip

Starke Verfügbarkeit auf Kosten möglicher temporärer Inkonsistenzen.

Verschieden Datenmodelle

Key-Value, Spaltenorientiert, Dokumentenbasiert, Graphbasiert.

Horiziontale Skalierbarkeit

Verteilung der Daten ĂĽber mehrere Server (Scaling Out).

Dynamische Anpassung

Geeignet für sich schnell ändernde Anforderungen.

Anwendungsfälle

  • Big Data und Echtzeit-Analysen

  • Social Media und Content Management Systeme

  • IoT und personalisierte Empfehlungssysteme

Vergleichstabelle

Kriterium
Relationale Datenbanken (SQL)
NoSQL-Datenbanken

Datenstruktur

Tabellen mit festen Schemata

Flexible, schema-freie Modelle

Abfragesprache

SQL

Proprietäre APIs oder spezielle Abfragesprachen

Skalierbarkeit

Vertikale Skalierung

Horizontale Skalierung

Konsistenzmodell

ACID

BASE

Typische Nutzung

Strukturiere, transaktionssichere Daten

Unstrukturierte oder skalierende Datenmengen


Die Wahl zwischen einer SQL- oder NoSQL-Datenbank hängt von den spezifischen Anforderungen eines Projekts ab. Relationale Datenbanken eignen sich für Anwendungen, bei denen Datenkonsistenz entscheidend ist. NoSQL-Datenbanken bieten dagegen mehr Flexibilität und Skalierbarkeit, insbesondere für moderne Web- und Big-Data-Anwendungen.

VorherigeWillkommenNächsteNoSQL-Familien

Zuletzt aktualisiert vor 3 Monaten