NoSQL-Datenbanken lokal und in der Cloud

An den Aufgaben wachsen

Die gewaltigen Datenmengen des Cloudzeitalters bringen traditionelle SQL-Datenbanken an die Grenzen ihrer Leistungsfähigkeit. Sie sind für Anwendungen wie maschinelles Lernen oder die Verarbeitung großer Pools unstrukturierter Daten weit weniger geeignet als NoSQL-Datenbanken. Diese lassen sich lokal oder als Clouddienst einsetzen und punkten vor allem durch ihre enorme Skalierbarkeit.
Cloud-First-Strategien sind inzwischen die Regel und nicht mehr die Ausnahme und Workloads verlagern sich damit in die Cloud – auch Datenbanken. Dort geht es ... (mehr)

as explodierende Datenaufkommen im Internet hat die Anforderungen an Datenbanken drastisch verändert. In der von Cloudservices, Big Data, Echtzeitanalytik, Machine Learning, künstlicher Intelligenz, Social Media und mobilen Anwendungen getriebenen Datenflut stoßen etablierte transaktionale SQL-Datenbanken durch die starre Tabellenarchitektur an die Grenzen ihrer Leistungsfähigkeit.

Eine zusätzliche Problematik liegt in der massiven Zunahme unstrukturierter Daten, die eine große Hürde für relationale Datenbankmanagementsysteme darstellen. Das betrifft unter anderem die mangelnde Tabellenflexibilität, die bei zunehmenden Tabellenlängen leidende Performance, aber auch die Skalierbarkeit bei wachsendem Zugriffsvolumen. Relationale Datenbanken skalieren üblicherweise vertikal, erfordern also die kosten- und zeitintensive Erweiterung des zentralen Serversystems.

Eine Lösung für diese Probleme versprechen cloudnative, nicht-relationale No - SQL-Datenbanksysteme. Um eventuellen Missverständnissen vorzubeugen: Das "No" steht in erster Linie nicht für "nein", sondern für "not only". Das heißt, es geht nicht um

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