Rich Edwards

<p>Was ist die beste Methode, um Ihre Daten zu speichern, zu sch&uuml;tzen und darauf zuzugreifen? Das ist eine grundlegende, aber &uuml;beraus wichtige Frage. Schlie&szlig;lich sind Daten f&uuml;r nahezu jedes Unternehmen von heute der Eckpfeiler des Erfolgs. Bei den meisten Unternehmen f&auml;llt die Wahl auf SQL- und NoSQL-Datenbanken. Jeder der beiden Typen hat seine eigenen St&auml;rken und Schw&auml;chen.</p>
<p>SQL-Datenbanken haben sich seit den 1970er Jahren bew&auml;hrt. Sie bestehen aus stark strukturierten Tabellen, die Zeilen und Spalten enthalten und durch gemeinsame Attribute miteinander verkn&uuml;pft sind. Jede Spalte muss einen Wert f&uuml;r die ihr entsprechende Zeile haben. NoSQL-Datenbanken (&bdquo;Not only SQL&ldquo; oder &bdquo;Non-SQL&ldquo;) wurden sp&auml;ter entwickelt, um das starre Konzept der relationalen Tabellen aufzubrechen, mit der F&auml;higkeit, alle Datentypen, strukturiert und unstrukturiert, zusammen zu speichern und aufzurufen. Sie sind &auml;u&szlig;erst flexibel und f&uuml;r Entwickler einfach zu bearbeiten und zu &auml;ndern. <a href="https://www.datastax.com/nosql">Erfahren Sie mehr &uuml;ber SQL- und NoSQL-Datenbanken und ihre grundlegenden Unterschiede</a>.</p>
<p>Was ist nun die optimale Wahl? Das h&auml;ngt von einer ganzen Reihe von Faktoren ab, einschlie&szlig;lich Ihrer Abfrage-, Verf&uuml;gbarkeits- und Konformit&auml;tsanforderungen sowie der Vielfalt Ihrer Datentypen und des erwarteten Datenwachstums.&nbsp;</p>
<h4>Vergleichsdiagramm SQL vs. NoSQL</h4>
<div>
<table width="622"><colgroup> <col width="141" /> <col width="155" /> <col width="138" /> <col width="188" /> </colgroup>
<tbody>
<tr>
<td colspan="2">
<p>SQL</p>
</td>
<td colspan="2">
<p>NoSQL</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>Vorteile</p>
</td>
<td>
<p>Nachteile</p>
</td>
<td>
<p>Vorteile</p>
</td>
<td>
<p>Nachteile</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>Standardisiertes Schema</p>
</td>
<td>
<p>Hardware</p>
</td>
<td>
<p>Kontinuierliche Verf&uuml;gbarkeit</p>
</td>
<td>
<p>Keine standardisierte Sprache</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>Gro&szlig;e Benutzer-Community</p>
</td>
<td>
<p>Datennormalisierung</p>
</td>
<td>
<p>Abfragegeschwindigkeit</p>
</td>
<td>
<p>Kleine Benutzer-Community</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>Kein Code erforderlich</p>
</td>
<td>
<p>Starrheit</p>
</td>
<td>
<p>Agilit&auml;t</p>
</td>
<td>
<p>Ineffizienz bei komplexen Abfragen</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>ACID-Konformit&auml;t</p>
</td>
<td>
<p>Ressourcenintensive Skalierung</p>
</td>
<td>
<p>Kosten</p>
</td>
<td>
<p>Inkonsistenz beim Datenabruf</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
<p>Schauen wir uns die Vor- und Nachteile von SQL und NoSQL einmal genauer an, um Sie bei der richtigen Wahl zu unterst&uuml;tzen.&nbsp;</p>
<h2>Vorteile von SQL</h2>
<h3>Standardisiertes Schema</h3>
<p>Obwohl das standardisierte Schema von SQL-Datenbanken sie unflexibel macht und &Auml;nderungen erschwert, hat es durchaus einige Vorteile. Alle Daten, die der Datenbank hinzugef&uuml;gt werden, m&uuml;ssen dem bekannten Schema der verkn&uuml;pften Tabellen aus Zeilen und Spalten entsprechen. Dies m&ouml;gen manche als einschr&auml;nkend empfinden, aber es ist hilfreich, wenn Konsistenz, Integrit&auml;t, Sicherheit und Konformit&auml;t der Daten an erster Stelle stehen.&nbsp;</p>
<h3>Gro&szlig;e Benutzer-Community</h3>
<p>Mit einem Alter von fast 50 Jahren ist die Programmiersprache SQL extrem ausgereift und immer noch weit verbreitet. Hinter SQL steht eine starke Community mit unz&auml;hligen Experten, die bereit sind, Tipps und etablierte Best Practices auszutauschen. Es gibt viele M&ouml;glichkeiten, F&auml;higkeiten zu erweitern und zusammenzuarbeiten. Bei Bedarf k&ouml;nnen Berater und SQL-Anbieter zus&auml;tzliche Unterst&uuml;tzung bieten. Mit SQL finden Ihre Entwickler die Antworten, die sie brauchen.</p>
<h3>Kein Code erforderlich</h3>
<p>SQL ist eine benutzerfreundliche Sprache. Das Verwalten und Abfragen der Datenbank ist mittels einfacher Schl&uuml;sselw&ouml;rter m&ouml;glich, wobei wenig bis kein Coding erforderlich ist. Die meisten Entwickler lernen SQL schon w&auml;hrend ihres Studiums.</p>
<h3>ACID-Konformit&auml;t</h3>
<p>Dank der extrem strukturierten Natur relationaler Datenbanktabellen k&ouml;nnen SQL-Datenbanken ACID-kompatibel sein. Dieses Ma&szlig; an Konformit&auml;t sorgt daf&uuml;r, dass die Tabellen synchron bleiben, und garantiert die G&uuml;ltigkeit von Transaktionen. SQL ist wahrscheinlich die richtige Wahl, wenn Sie Anwendungen ausf&uuml;hren, die unbedingt fehlerfrei bleiben m&uuml;ssen und ein H&ouml;chstma&szlig; an Datenintegrit&auml;t ben&ouml;tigen.</p>
<p>Hier sind die ACID-Eigenschaften:</p>
<ul>
<li>Atomarit&auml;t: alle &Auml;nderungen an Daten und Transaktionen werden vollst&auml;ndig und in einem Vorgang durchgef&uuml;hrt. Ist dies nicht m&ouml;glich, wird keine der &Auml;nderungen durchgef&uuml;hrt. Es ist ein Alles-oder-Nichts-Konzept.</li>
<li>Konsistenz: Die Daten m&uuml;ssen zu Beginn und am Ende einer Transaktion g&uuml;ltig und konsistent sein.</li>
<li>Isolation: Transaktionen laufen gleichzeitig, ohne miteinander zu konkurrieren. Stattdessen verhalten sie sich so, als w&uuml;rden sie nacheinander auftreten.&nbsp;</li>
<li>Dauerhaftigkeit: Wenn eine Transaktion abgeschlossen ist, sind die zugeh&ouml;rigen Daten dauerhaft und k&ouml;nnen nicht ge&auml;ndert werden.</li>
</ul>
<h2>Nachteile von SQL</h2>
<h3>Hardware</h3>
<p>Relationale Datenbanken werden in der Regel vertikal skaliert. Die Kapazit&auml;t l&auml;sst sich dabei nur durch eine Erh&ouml;hung der Hardware-Leistung, z.&nbsp;B. bei RAM, CPU und SSD, auf dem vorhandenen Server oder durch Migration auf einen gr&ouml;&szlig;eren, teureren Server erweitern. Sie m&uuml;ssen den Festplattenspeicher kontinuierlich erweitern, wenn Ihr Datenbestand w&auml;chst, und Sie ben&ouml;tigen schnellere Maschinen, um neue und leistungsf&auml;higere Technologien zu nutzen. Ihr Datenbankanbieter wird wahrscheinlich verlangen, dass Sie Ihre Hardware regelm&auml;&szlig;ig aufr&uuml;sten, nur um die neuesten Versionen ausf&uuml;hren zu k&ouml;nnen. In diesem Umfeld kann die Hardware schnell veralten. Jedes Upgrade ist mit hoher Wahrscheinlichkeit teuer und ressourcenintensiv. Der Hardwarebedarf von SQL umfasst auch laufende, t&auml;gliche Wartungs- und Betriebskosten. Es ist praktisch eine unendliche Geschichte.&nbsp;</p>
<h3>Datennormalisierung</h3>
<p>Da sie zu einer Zeit entwickelt wurden, als die Kosten f&uuml;r die Datenspeicherung hoch waren, versuchen relationale Datenbanken, Datenduplizierung zu vermeiden. Jede Tabelle enth&auml;lt unterschiedliche Informationen und sie k&ouml;nnen &uuml;ber gemeinsame Werte verkn&uuml;pft und abgefragt werden. Wenn SQL-Datenbanken jedoch gr&ouml;&szlig;er werden, k&ouml;nnen die zwischen zahlreichen Tabellen erforderlichen Suchvorg&auml;nge und Verkn&uuml;pfungen die Prozesse verlangsamen.&nbsp;</p>
<h3>Starrheit</h3>
<p>Das Schema einer SQL-Datenbank muss vor dem Einsatz definiert werden. Nach erfolgter Einrichtung sind sie unflexibel und &Auml;nderungen sind in der Regel schwierig und ressourcenintensiv. Aus diesem Grund muss am Anfang viel Zeit in die Planung investiert werden, bevor die Datenbank &uuml;berhaupt in Betrieb genommen wird. SQL-Datenbanken sind somit nur geeignet, wenn alle Ihre Daten auch strukturiert sind und Sie keine gro&szlig;en &Auml;nderungen erwarten, weder was das Volumen noch die Datentypen betrifft.</p>
<h3>Ressourcenintensive Skalierung</h3>
<p>Wie bereits erw&auml;hnt, werden SQL-Datenbanken in der Regel vertikal skaliert, indem die Hardwareinvestitionen erweitert werden. Dies ist teuer und zeitaufwendig. In manchen F&auml;llen versuchen Organisationen, ihre SQL-Datenbank durch Partitionierung horizontal zu skalieren. Die zus&auml;tzliche Komplexit&auml;t erh&ouml;ht hier noch den Zeit- und Ressourcenaufwand. Dabei wird wahrscheinlich auch Coding anfallen, was hochqualifizierte, hochbezahlte Entwickler erfordert. Wenn das Datenvolumen immer weiter w&auml;chst, ist die Skalierung Ihrer SQL-Datenbank ein endloses Unterfangen, bei dem das perfekte Setup immer gerade au&szlig;er Reichweite ist. Dagegen lassen sich NoSQL-Datenbanken horizontal skalieren, wodurch die Kapazit&auml;t einfacher und kosteng&uuml;nstiger erweitert werden kann. Sie sind bestens geeignet f&uuml;r Cloud Computing und die Handhabung extrem gro&szlig;er und schnell wachsender Datenbest&auml;nde.</p>
<h2>Vorteile von NoSQL</h2>
<h3>Kontinuierliche Verf&uuml;gbarkeit</h3>
<p>Bei NoSQL werden Daten &uuml;ber mehrere Server und Regionen hinweg verteilt, sodass es keinen Single Point of Failure gibt. Infolgedessen sind NoSQL-Datenbanken stabiler und resilienter und bieten kontinuierliche Verf&uuml;gbarkeit sowie null Ausfallzeiten.</p>
<h3>Abfragegeschwindigkeit</h3>
<p>Da NoSQL-Datenbanken denormalisiert sind und Datenduplizierung kein Problem ist, werden alle Informationen, die f&uuml;r eine bestimmte Abfrage ben&ouml;tigt werden, oft bereits zusammen gespeichert&nbsp;&ndash; es sind keine Verkn&uuml;pfungen erforderlich. Dies kann Suchen erleichtern, insbesondere bei der Arbeit mit gro&szlig;en Datenmengen, und es bedeutet auch, dass NoSQL bei einfachen Abfragen sehr schnell sein kann. Dabei ist es keineswegs so, dass SQL-Datenbanken nicht auch sehr schnelle Abfragen durchf&uuml;hren k&ouml;nnen. Sie unterst&uuml;tzen zudem hochkomplexe Abfragen f&uuml;r strukturierte Daten. Die Abfragegeschwindigkeit kann jedoch schnell nachlassen, wenn SQL-Datenbanken wachsen und komplexe Verkn&uuml;pfungsanforderungen zunehmen.&nbsp;</p>
<h3>Agilit&auml;t</h3>
<p>NoSQL-Datenbanken wurden entwickelt, als die Kosten f&uuml;r die Datenspeicherung drastisch zu sinken begannen und die Entwicklerkosten stiegen. Datenduplizierung stellte kein Problem mehr dar. Stattdessen sollte ihr Design Entwicklern m&ouml;glichst viel Flexibilit&auml;t bieten, um die Kreativit&auml;t und Produktivit&auml;t steigern zu k&ouml;nnen. Da NoSQL-Datenbankschemata nicht durch Zeilen und Spalten eingeschr&auml;nkt sind, m&uuml;ssen sie nicht vordefiniert werden. Stattdessen sind sie dynamisch und k&ouml;nnen alle Arten von Daten handhaben, einschlie&szlig;lich strukturierter, halbstrukturierter, unstrukturierter und polymorpher Daten. Sie k&ouml;nnen mit NoSQL-Datenbanken loslegen, ohne Zeit f&uuml;r das Definieren ihrer Struktur aufzuwenden, und Datentypen und Felder einfach und ohne Ausfallzeiten im Handumdrehen hinzuf&uuml;gen. All dies macht NoSQL zu einer gro&szlig;artigen L&ouml;sung f&uuml;r moderne, agile Entwicklungsteams. Entwickler k&ouml;nnen einsteigen und mit dem Aufbau einer Datenbank beginnen, ohne Zeit und M&uuml;he in die Planung investieren zu m&uuml;ssen. Wenn sich die Anforderungen &auml;ndern und neue Datentypen hinzugef&uuml;gt werden, k&ouml;nnen sie schnell &Auml;nderungen vornehmen. Die Flexibilit&auml;t und Anpassungsf&auml;higkeit von NoSQL-Datenbanken machen sie zu einer gro&szlig;artigen L&ouml;sung f&uuml;r Organisationen, die &uuml;ber eine Vielzahl von Datentypen verf&uuml;gen und fortlaufend neue Features und Funktionen hinzuf&uuml;gen.&nbsp;</p>
<p>NoSQL-Datenbanken sind nicht universell, sondern individuell. Im Gegensatz zu SQL-Datenbanken sind sie nicht auf ein starres, zentralisiertes Datenmodell beschr&auml;nkt, das wahrscheinlich auf einem einzelnen Server untergebracht ist. Stattdessen bietet NoSQL die Flexibilit&auml;t, unterschiedliche Datenbankmodelltypen zu verbinden, die auf viele Server verteilt sein k&ouml;nnen. NoSQL umfasst mehrere Datenbanktypen, sodass Entwickler die f&uuml;r ihre Daten und Anwendungsf&auml;lle am besten geeignete Mischung finden k&ouml;nnen. Die Haupttypen von NoSQL-Datenbanken sind <a href="https://www.datastax.com/nosql">Key/Value, dokumentenorientiert, tabellarisch (oder Wide-Column), Graph oder Multi-Modell</a>.&nbsp;</p>
<h3>Niedrige Kosten</h3>
<p>NoSQL-Datenbanken k&ouml;nnen horizontal skaliert werden, sodass sich ihre Kapazit&auml;t kosteng&uuml;nstig erweitern l&auml;sst. Anstatt teure Hardware aufr&uuml;sten zu m&uuml;ssen, k&ouml;nnen einfach handels&uuml;bliche Server oder Cloud-Instanzen hinzugef&uuml;gt werden. Und Open-Source-Versionen von NoSQL-Datenbanken bieten vielen Unternehmen erschwingliche Optionen. Sie sind bestens geeignet f&uuml;r Cloud Computing und die Handhabung extrem gro&szlig;er und schnell wachsender Datenbest&auml;nde.</p>
<h2>Nachteile von NoSQL</h2>
<h3>Keine standardisierte Sprache</h3>
<p>Es gibt keine Standardsprache zum Durchf&uuml;hren von NoSQL-Abfragen. Die Syntax zum Abfragen von Daten variiert je nach dem Typ der NoSQL-Datenbank. Im Gegensatz zu SQL, wo man nur eine einfach zu erlernende Sprache beherrschen muss, hat NoSQL eine steilere Lernkurve. Beispielsweise kann es f&uuml;r einen Entwickler schwierig sein, sich schnell in eine Wide-Column-Datenbank einzuarbeiten, wenn er sich bisher nur mit dem Erstellen und Verwalten von Graphdatenbanken befasst hat.</p>
<h3>Kleine Benutzer-Community</h3>
<p>Entwickler arbeiten seit mehr als einem Jahrzehnt mit NoSQL-Datenbanken und die Community w&auml;chst schnell. Da sie aber j&uuml;nger als die SQL-Community ist, k&ouml;nnte es schwieriger sein, nicht dokumentierte Probleme zu l&ouml;sen. Au&szlig;erdem gibt es auf der NoSQL-Seite weniger Berater und Experten.</p>
<h3>Ineffizienz bei komplexen Abfragen</h3>
<p>Die Flexibilit&auml;t hat ihren Preis. Aufgrund der Vielzahl der Datenstrukturen, die in NoSQL-Datenbanken zu finden sind, ist die Durchf&uuml;hrung von Abfragen weniger effizient. Anders als bei SQL-Datenbanken gibt es keine Standardschnittstelle zur Durchf&uuml;hrung komplexer Abfragen. Selbst f&uuml;r einfache NoSQL-Abfragen ist wahrscheinlich Programmiererfahrung erforderlich. Die Abfragen m&uuml;ssen daher von technisch versierteren und teureren Mitarbeitern wie Entwicklern oder Datenexperten durchgef&uuml;hrt werden.</p>
<h3>Inkonsistenz beim Datenabruf</h3>
<p>Die verteilte Natur von NoSQL-Datenbanken erm&ouml;glicht eine schnellere Verf&uuml;gbarkeit der Daten. Allerdings kann es dadurch auch schwieriger sein, sicherzustellen, dass die Daten immer konsistent sind. Abfragen geben m&ouml;glicherweise nicht immer aktualisierte Daten zur&uuml;ck und es besteht das Risiko, ungenaue Informationen zu erhalten. Wegen ihres verteilten Ansatzes k&ouml;nnte die Datenbank gleichzeitig unterschiedliche Werte zur&uuml;ckgeben, je nachdem, welcher Server gerade abgefragt wird. Dies ist einer der Gr&uuml;nde, warum NoSQL keine ACID-Konformit&auml;t erreicht. Das &bdquo;C&ldquo; in ACID steht f&uuml;r Consistency bzw. Konsistenz. Diese Anforderung besagt, dass Daten zu Beginn und am Ende einer Transaktion g&uuml;ltig und konsistent sein m&uuml;ssen. Stattdessen richten sich die meisten NoSQL-Datenbanken nach dem BASE-Konsistenzmodell, wobei das &bdquo;E&ldquo; f&uuml;r Eventual Consistency (letztendliche Konsistenz) steht. Mit anderen Worten, die Daten werden zu einem sp&auml;teren Zeitpunkt konsistent sein. In der Praxis ist dies h&auml;ufig eine kleine Verz&ouml;gerung von nur wenigen Millisekunden. F&uuml;r viele Anwendungen spielt das wahrscheinlich keine Rolle, z.&nbsp;B. wenn Social-Media-Beitr&auml;ge ver&ouml;ffentlicht werden oder ein Online-Warenkorb aktualisiert wird. In diesen Situationen wiegt eine schnellere Verf&uuml;gbarkeit f&uuml;r den gr&ouml;&szlig;ten Teil des Netzwerks den Nutzen auf, dass allen Benutzern zur gleichen Zeit exakt dieselben Daten zur Verf&uuml;gung gestellt werden. In einigen F&auml;llen kann dies jedoch durchaus von Bedeutung sein, beispielsweise, wenn Sie online einen Aktienkauf t&auml;tigen. Bei NoSQL haben Geschwindigkeit und Verf&uuml;gbarkeit Vorrang vor der Konsistenz. Jedes Unternehmen muss selbst entscheiden, ob dies mit seinen Zielen konform geht.</p>
<h2>Optionen abw&auml;gen</h2>
<p>Sowohl SQL- als auch NoSQL-Datenbanken sind f&uuml;r spezielle Anforderungen und Anwendungsf&auml;lle bestens geeignet. Abh&auml;ngig von der Datenumgebung und den Zielen Ihres Unternehmens k&ouml;nnen sich die jeweiligen Vor- und Nachteile verst&auml;rkt auswirken. Vielleicht stellen Sie auch fest, dass die beste L&ouml;sung darin besteht, beide einzusetzen und jeden Datenbanktyp seine St&auml;rken ausspielen zu lassen. Viele Unternehmen verwenden sowohl SQL- als auch NoSQL-Datenbanken in ihrer Cloud-Architektur, manchmal sogar innerhalb derselben Anwendung. Auch hier k&ouml;nnte die beste Option darin bestehen, eine L&ouml;sung wie DataStax Astra&nbsp;DB zu finden, die die inh&auml;renten Vorteile von NoSQL wie Flexibilit&auml;t, kontinuierliche Verf&uuml;gbarkeit und Skalierbarkeit nutzt und gleichzeitig seine Nachteile minimiert.</p>
<p>Astra ist eine Multi-Cloud-DBaaS-L&ouml;sung (&bdquo;Database-as-a-Service&ldquo;) auf der Basis von Apache Cassandra und Kubernetes mit einer Microservices-Architektur. Sie k&ouml;nnen nach nur wenigen Klicks in der Cloud Ihrer Wahl (Azure, Google Cloud Platform oder AWS) einsatzbereit sein. Einmal dort eingerichtet, vereinfacht die L&ouml;sung die Anwendungsentwicklung drastisch. Astra integriert Stargate, eine Open-Source-Daten-API-Schicht, die Treiber aus der Gleichung entfernt und &uuml;ber die Sie Ihre Daten abfragen oder Tabellen und Schemata erstellen k&ouml;nnen, ohne die Cassandra Query Language (CQL) erlernen zu m&uuml;ssen. Stargate erm&ouml;glicht Ihnen die Interaktion mit Daten mittels moderner APIs, einschlie&szlig;lich schemalosem JSON, REST und GraphQL, und mit Storage-Attached-Indexing (SAI) von Astra k&ouml;nnen Sie jede Spalte in der Tabelle abfragen, ohne auf den Prim&auml;rschl&uuml;ssel beschr&auml;nkt zu sein.</p>
<p><a href="https://www.datastax.com/products/datastax-astra">Schauen Sie sich Astra im Detail an</a>.</p>

SQL im Vergleich zu NoSQL: Vorteile und Nachteile

Rich Edwards

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Vergleichsdiagramm SQL vs. NoSQL

Vorteile von SQL

Standardisiertes Schema

Große Benutzer-Community

Kein Code erforderlich

ACID-Konformität

Nachteile von SQL

Hardware

Datennormalisierung

Starrheit

Ressourcenintensive Skalierung

Vorteile von NoSQL

Kontinuierliche Verfügbarkeit

Abfragegeschwindigkeit

Agilität

Niedrige Kosten

Nachteile von NoSQL

Keine standardisierte Sprache

Kleine Benutzer-Community

Ineffizienz bei komplexen Abfragen

Inkonsistenz beim Datenabruf

Optionen abwägen

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