Eine NoSQL-Datenbank wird zum Speichern unstrukturierter Daten verwendet. Unstrukturierte Daten sind Informationen, die nicht in eine Einschränkung passen. NoSQL-Datenbanken speichern Daten in einem nicht-relationalen Format, was bedeutet, dass Sie sie nicht in vordefinierte Spalten einfügen müssen. Eine NoSQL-Datenbank wird oft verwendet, wenn Entwickler die Datenstruktur einer Quelle nicht kennen, sodass sie Daten ohne Einschränkungen der relationalen Datenbank in einer NoSQL-Datenbank speichern. Anstatt beispielsweise Daten in Feldern zu speichern, können Entwickler sie in einem JSON-Dokument speichern.
Unstrukturierte Formate gibt es in ihren eigenen Typen wie Dokumenten, Schlüsselwert, Diagramm und Spaltenfamilie. Der NoSQL-Anbieter, den Sie wählen, speichert Daten in einem dieser Formate, aber sie skalieren alle in Enterprise-Storage-Silos, die große Datenmengen verarbeiten können. Je nach NoSQL-Anbieter verwendet die Abfrage eine andere Abfragesyntax als Standard-SQL-Datenbanken.
Im AWS-Ökosystem sind mehrere NoSQL-Datenbanken verfügbar, sodass wir einige gängige Datenbanken behandeln werden, die Ihnen bei der Auswahl der richtigen Lösung für Ihr Projekt helfen.
Überblick über AWS NoSQL-Datenbanken
Amazon Web Services (AWS) verfügt über mehrere NoSQL-Datenbanken, aus denen Sie wählen können. Es ist wichtig, jeden Anbieter zu recherchieren und zu erfahren, was eine Datenbank bietet, um sicherzustellen, dass sie für Ihr Geschäftsprojekt geeignet ist, einschließlich Open-Source-Anwendungen. Wir haben mehrere AWS NoSQL-Datenbanken mit ihren Vor- und Nachteilen aufgenommen.
Amazon DynamoDB
Amazon DynamoDB ist eine Cloud-basierte serverlose Datenbank. In einer serverlosen Umgebung laufen das Datenbankprogramm und die Hardware vollständig in der Cloud. Das bedeutet, dass Ihr Unternehmen keine virtuelle Maschine, keinen dedizierten Server oder Konfigurationen für eine lokale Hybridumgebung verwalten muss. Dies ist für Open-Source-Anwendungen von Vorteil.
Entwickler verwenden eine API, um Abfragen an die serverlose DynamoDB-Datenbank zu senden. Die Datenbank sendet dann eine JSON-Antwort an die Anwendung des Entwicklers. Administratoren können die Datenbank dynamisch und automatisch horizontal skalieren, was bedeutet, dass sie Server hinzufügen müssen, wenn die Lasten steigen. Verwenden Sie DynamoDB, wenn Sie Anwendungen haben, die große Datenmengen speichern müssen, und Sie vermuten, dass die Benutzerbasis und die Daten-Storage-Anforderungen der Anwendung schnell steigen werden.
Amazon DocumentDB
Für Entwickler, die mit MongoDB vertraut sind, ist Amazon DocumentDB ähnlich und nach der MongoDB-Struktur modelliert. Amazon DocumentDB wird in einer virtuellen Cloud ausgeführt, sodass es mithilfe von Datenabstraktion von anderen Servern in Ihrer Umgebung getrennt werden kann. Beispielsweise können Sie Amazon DocumentDB für eine öffentlich zugängliche Anwendung verwenden, bei der Sie eine demilitarisierte Zone (DMZ) zum Schutz vor Internetverkehr benötigen. Amazon DocumentDB wäre eine gute Ressource für diese Architektur.
Amazon DocumentDB speichert Daten als JSON-Objekt, was es Entwicklern erleichtert, Daten zu analysieren. Anstatt Daten neu zu formatieren, um sie in die Datenbank einzufügen, können Entwickler das ursprüngliche JSON-Objekt verwenden, das aus einer Quelle gesammelt wurde. Rechenleistung wird vom Storage entkoppelt, sodass Administratoren Storage skalieren können, ohne die Rechenleistung zu erhöhen, was Kosten spart.
Amazon Neptune
Die Amazon Neptune NoSQL-Datenbank funktioniert mit einer Diagrammstruktur. Eine Graphdatenbank speichert Daten in Knoten und baut dann Beziehungen zwischen jedem Knoten auf, um sie abzufragen und miteinander zu verbinden. Social-Media-Anwendungen verwenden eine Grafikdatenbank. Jeder Profilkommentar kann mit verschiedenen Datenpunkten verknüpft werden, um festzustellen, ob Ihr Projekt auf irgendeine Weise mit anderen verknüpft ist, einschließlich Interessenkategorien.
Unternehmen mit riesigen globalen Datenbanken können Amazon Neptune nutzen. Es ist auch für Anwendungen mit künstlicher Intelligenz (AI) und generativer AI (GenAI) vorteilhaft. Amazon behauptet, dass Neptune mehr als 100.000 Abfragen pro Sekunde verarbeiten und auf 128TiB pro Cluster skalieren kann.
Amazon Keyspaces
Wie Amazon Neptune ist Amazon Keyspaces auch eine Graphdatenbank. Unternehmen mit IoT-Datenerfassung oder massiven Daten, die aus verschiedenen Quellen gesammelt werden, können von Amazon Keyspaces profitieren. Beispielsweise kann ein Hersteller mit IoT-Daten, die zur Überwachung von Maschinen gesammelt wurden, Amazon Keyspaces verwenden, um Daten schneller zu speichern, zu analysieren und abzurufen. Die Gaming-Branche verwendet auch Amazon Keyspaces, um Spielerdaten zu sammeln und Anwendungen zu verwalten, die für eine schnelle Reaktion auf die Eingabe von Spielern erforderlich sind.
Zeitreihendaten werden oft in Amazon Keyspaces-Datenbanken gespeichert, und diese Art von Daten wird in Echtzeitanwendungen verwendet. Jede AWS-Datenbanklösung bietet schnelle Reaktionszeiten, aber Amazon Keyspaces hat die niedrigste Latenz mit Antworten innerhalb einer Millisekunde. Sie lässt sich auch skalieren, wenn Rechenleistung und mehr Storage-Kapazität erforderlich sind.
AWS NoSQLAWSDatenbanken vergleichen
Alle AWS NoSQL-Datenbanken unterstützen großen Daten-Storage, aber der Hauptunterschied besteht darin, wie Daten gespeichert werden. Eine Dokumentendatenbank wie DynamoDB und DocumentDB speichert Informationen in einem JSON-Format. Dokumentendatenbanken sind für die meisten Entwickler, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind, am intuitivsten. Graphdatenbanken sind vorteilhaft, wenn Sie über eine große Menge an zugehörigen Daten verfügen, und die Amazon Keyspaces-Datenbank der Zeitserie eignet sich am besten für Echtzeitanwendungen.
Alle vier AWS-Datenbanken unterstützen die Skalierung und den Betrieb in der Cloud, aber die serverlose DynamoDB erfordert weniger Personalmanagement-Overhead. AWS unterstützt auch die Sicherheit und Überwachung, die für Datenbanken erforderlich sind, die sensible Daten und Compliance-Vorschriften speichern.
Fazit
Für das Erstellen einer Anwendung ist in der Regel eine Datenbank erforderlich, und AWS hat eine Lösung für alle großen Enterprise-Storage-Anforderungen. Da sie in der Cloud ausgeführt werden, wissen Unternehmen, dass ihre Datenbanken eine hohe Verfügbarkeit mit geringer Latenz aufweisen, vorausgesetzt, Ihr Unternehmen stellt genügend Ressourcen bereit, um Abfragen und Storage zu bearbeiten. Pure Storage verfügt mit seinem Cloud-Block-Storage über die Storage-Kapazität für jede Unternehmensanwendung und unterstützt die in diesem Artikel erwähnten AWS-Datenbanken.
