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 "entweder – oder". Sie sind also nicht darauf ausgelegt, SQL-Datenbanken komplett zu ersetzen, sondern bieten für Unternehmen vielmehr einen Ansatz und eine Optionserweiterung für Anwendungen, die jenseits der Möglichkeiten relationaler Datenbanken liegen. Für Unternehmen, die auch nur einen Bruchteil der oben beschriebenen Szenarien umsetzen, ist deshalb der Einsatz von NoSQL-Datenbanken eine Option – sei es im Solobetrieb oder in Kombination mit vorhandenen Legacy-Datenbanken. In der Regel werden IT-Organisationen traditionelle Inhouse-Anwendungen, wie etwa ERPApplikationen, sinnvollerweise weiterhin im SQL-Umfeld einsetzen, für Cloudservices und mobile Anwendungen dagegen NoSQL nutzen. Da der Anteil der herkömmlichen Anwendungen jedoch schrumpft, wächst die Notwendigkeit für den
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