Unternehmen haben es mit großen Mengen unstrukturierter Daten zu tun, die Flexibilität und Skalierbarkeit von den Datenbanken erfordern, die sie speichern. Weitspaltige Datenbanken, eine Art von NoSQL-Datenbank, bieten genau diese Funktionen. NoSQL- oder „nicht nur SQL“-Datenbanken werden in verschiedenen Projekten eingesetzt, darunter Bestandskontrollmanagement, Gesundheitsorganisationen und Eisenbahnsysteme.

Weitspaltige Datenbanken werden von Protokollierungs- und Berichtssystemen verwendet, die viele unstrukturierte Daten speichern. Weitspaltige Datenbanken sind sehr gefragt und bei vielen Anwendungen beliebt, darunter Musik- und soziale Medien. Musik-Apps verwenden weitspaltige Datenbanken, um Benutzerprofilattribute und Metadaten über Künstler und Songs zu speichern, um ihren Nutzern ein besseres, personalisiertes Erlebnis zu bieten. Bei G2 glauben wir daran, die Taxonomie-Gesundheit durch präzise Kategorisierung der Produkte zu erhalten und so eine Kategorie für Weitspaltige Datenbanksoftware zu schaffen.

Der Anstieg der Nachfrage nach weitspaltigen Datenbanken

Bereits in den frühen 2000er Jahren reichten traditionelle SQL-Datenbanken wie relationale Datenbanken nicht mehr aus, um die enormen Datenmengen zu speichern, die generiert wurden. Hier kommen NoSQL-Datenbanken ins Spiel, die Daten anders als in tabellarischen Beziehungen, die in relationalen Datenbanken verwendet werden, speichern und abrufen. Als Teil der NoSQL-Datenbankfamilie sind weitspaltige Datenbanken für ihre Fähigkeit bekannt, zu skalieren und eine große Menge an Daten in einer einzigen Spalte zu speichern. Diese Datenbanken sind die bevorzugte Option, wenn Skalierbarkeit und Flexibilität erforderlich sind.

Weitspaltige Datenbanken haben die kombinierten Vorteile von relationalen und nicht-relationalen Datenbanken und können besser mit strukturierten und unstrukturierten Daten arbeiten.

Wie unterscheiden sich nun weitspaltige Datenbanken von relationalen Datenbanken?

Relationale Datenbanken sind eine der am weitesten verbreiteten Datenbanken. Sie haben ein vordefiniertes Schema, während weitspaltige Datenbanken dynamisch sind und für nicht-strukturierte Daten geeignet sind und daher begonnen haben, die Führung zu übernehmen. Weitspaltige Datenbanken speichern Daten in Zeilen und Spalten. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken müssen jedoch die Namen und das Format der Spalten nicht mit jeder Zeile übereinstimmen. Weitspaltige Datenbanken sind auch sehr flexibel und führen Operationen wie schnelleres Lesen und Schreiben eines einzelnen Datenelements durch. Weitspaltige Datenbanken sind die beste Wahl für große Datenmengen.

NoSQL-Datenbankkategorie gewinnt an Bedeutung auf G2

G2-Daten zeigen ein Wachstum von 81,33 % im NoSQL-Datenbanken-Kategorie-Traffic von Februar 2022 bis März 2022. Unternehmen haben erkannt, dass sie ihr Budget sparen können, indem sie NoSQL-Datenbanken anstelle traditioneller relationaler oder SQL-Datenbanken verwenden. SQL- oder traditionelle Datenbanken verwenden einzelne Server, um Daten zu hosten und die Datenbank zu skalieren. Daher müssen Unternehmen mehr investieren, um einen größeren und teureren Server zu kaufen, was möglicherweise nicht machbar ist. Es gibt 15 Produkte in der Kategorie der weitspaltigen Datenbanken, und G2 erwartet, weitere hinzuzufügen.

Andere Arten von NoSQL-Datenbanken

Es gibt einige andere Arten von Datenbanken innerhalb der NoSQL-Datenbankfamilie, deren Anwendung je nach Anwendungsfall variiert. Dazu gehören:

• Schlüssel-Wert-Datenbanken: Die grundlegendste Datenbank der NoSQL-Datenbankfamilie, sie besteht aus einem Schlüssel und einem damit verbundenen Wert. Der Einkaufswagen einer E-Commerce-Website ist einer der häufigsten Anwendungsfälle von Schlüssel-Wert-Datenbanken. Die Website kann während der Einkaufssaison innerhalb von Sekunden auf Milliarden von Bestellungen stoßen. Schlüssel-Wert-Datenbanken können die Skalierung solcher hoher Datenvolumina durch verteilte Verarbeitung und Speicherung bewältigen.
• Spaltenorientierte Datenbanken: Diese Datenbanken speichern Daten in einer Reihe von Spalten. Wenn Analysen auf einer kleineren Anzahl von Spalten durchgeführt werden, können diese Spalten gelesen werden, ohne Speicher mit unerwünschten Daten zu verbrauchen. Spaltenorientierte Datenbanken werden normalerweise in Data Warehouses mit einem großen Datenvolumen für Business Intelligence (BI)-Analysen verwendet.
• Dokumentdatenbanken: Diese Datenbanken sind eine Ableitung von Schlüssel-Wert-Datenbanken. Die Daten werden normalerweise in einer Reihe von Dokumenten gespeichert. Dokumentdatenbanken sind bei Entwicklern beliebt, wenn sie Video-Streaming-Plattformen entwickeln. Sie werden hauptsächlich für das Content-Management verwendet.
• Graphdatenbanken: Diese Datenbanken konzentrieren sich auf die Verbindung zwischen den Datenelementen. Jede Verbindung wird als Knoten oder Beziehung bezeichnet. Diese Datenbanken haben kein vordefiniertes Schema wie relationale Datenbanken. Die primären Anwendungsfälle von Graphdatenbanken sind Betrugserkennung und Wissensgraphen.

Ausblick

Weitspaltige Datenbanken und andere Datenbanken der NoSQL-Familie machen traditionellen relationalen Datenbanken starke Konkurrenz. Open-Source-Weitspaltige Datenbanken gewinnen noch mehr an Bedeutung und sind gekommen, um zu bleiben. Nicht nur das, sondern auch viele Anbieter, die Change Data Capture (CDC) bereitstellen, werden gefragt sein. CDC ist eine Funktion in weitspaltigen Datenbanken, die es dem Benutzer ermöglicht, den aktuellen Zustand der Tabelle und die Historie aller an der Tabelle vorgenommenen Änderungen abzufragen.

Mit vielen Projekten, wie Spotify und Outbrain, die zuverlässige und horizontal skalierbare Datenbanken verwenden, wird der Bedarf an weitspaltigen Datenbanken zwangsläufig wachsen.