Slide 1 - RWTH Aachen University

Einführung in NoSQL-Datenbanken und
deren Klassifizierung
© 2012 TravelTainment
Von
Patrick Becker
Gliederung
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Einleitung & Motivation
Grundlagen
Klassifizierung von NoSQL-Datenbanken
CAP-Theorem
Eventually Consistent / BASE
Multiversion Concurrency Control
Zusammenfassung & Fazit
Ausblick
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Einleitung
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Weltweit gespeicherte Datenmenge
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1,8 Zettabyte (1,8 Billionen Gigabyte)
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Datenvolumen verdoppelt sich
Gründe:
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Mehr Internetnutzer
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Web2.0-Zeitalter
RDBMS
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Einleitung
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Probleme von RDBMS:
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Performanceprobleme
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Nachträgliche Schemaänderungen
Impedance Mismatch
Web2.0-Zeitalter Anforderungen:
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Performance

Verfügbarkeit

Skalierbarkeit
[1]
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
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NoSQL = Not only SQL
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Verzicht auf Relationen

NoREL

Keine klare Definition
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Grundlagen - NoSQL
Grundlagen – Definition von NoSQL
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Prof. Dr. Edlich
Nicht relational
Verteilt und horizantal skaliert
Open-Source
Schemafrei
Einfache Datenreplikation
Einfache Programmierschnittstelle
Eventually Consistent/ BASE
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
Grundlagen – Nicht Relational
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Problem: Impedance-Mismatch
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Beispiel: Speicherung von Fluginformationen
DUS
DUS
CGN
PMI
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PMI
Grundlagen – Nicht Relational
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Erste Möglichkeit:
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Unflexibel
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.…
Grundlagen – Nicht Relational
ZweiteMöglichkeit
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
Sehr komplex
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Join-Operationen

Performancegewinn
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Grundlagen – Nicht Relational
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Serverarchitektur
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Skalierungsmöglichkeiten:

Vertikal

Horizontal
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Grundlagen – Verteilt und hoizontal skaliert
Grundlagen – Open-Source

Kaum Beachtung
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Ziele:
leichter Zugang
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günstige Alternative
Geringe Bedeutung
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Grundlagen – Schemafreiheit
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Schemafreiheit oder nur schwache
Schemaausprägungen
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Problem:
Agile Web2.0-Anforderungen und Datenstukturen
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Nachträgliche Schemaanpassungen
Ziel:
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Schemaanpassungen in den Anwendungen
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
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Serverausfall
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Datenbestand sichern
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Grundlagen – Einfache Datenreplikation
Grundlagen – Einfache Programmierschnittstelle
SQL zu komplex:
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Join-Operationen
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Unterabfragen
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ineinandergeschachtelte Select-Operationen
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rekursive Select-Operationen
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Ziel: NoSQL-APIs einfacher als SQL
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Idee: Daten als Ganzes speichern
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Konsistenzmodell
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Bankanwendungen
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Soziale Netzwerke
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Gegenseite strikter
Konsistenzanforderungen
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Grundlagen – Eventually Consistency / BASE
Klassifizierung von NoSQL-Datenbanken
Es gibt mehr als 120 NoSQL-Datenbanken
Core-NoSQL-Systeme
Soft-NoSQL-Systeme
Wide-Column-Store/
Column-Families
Object-Databases
Document-Stores
Grid & Cloud-DatabaseSolutions
Key-Value-Store
XML-Databases
Graph-Databases
Etc.
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Wide-Column-Stores / Column-Families
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Spaltenorientierte Datenbanksysteme

Column-Family:
Gruppe von mehreren Spalten
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
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Zeilenorientierte Datenbank:

Spaltenorientierte Datenbank:
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Vertreter: Cassandra, HBase, Amazon SimpleDB
und Hypertable
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Wide-Column-Stores / Column-Families
Document-Stores
Speichern Daten als
Ganzes

Identifikationsnummer

Redundanz

Schemalos


Keine Relationen
Vertreter: Lotus Notes,
Riak, CouchDB und
MongoDB
{
„firstn“:“Patrick“,
1
„lastn“:“Becker“
}
{
„firstn“:“Patrick“,
2
„lastn“:“Moll“,
„age“:“19“
}
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Wert  Schlüssel
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Wert:

Strukturiert
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Unstrukturiert

Semistrukturiert
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Nicht zwingend ein String
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Listen & Mengen

Abfrage der Daten über den Schlüssel

Eingeschränkte Abfragemöglichkeit
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Key/Value-Store
Graphdatenbanken
Graphmodell

Relationen

Effiziente
Traversierung

Vertreter: Neo4J,
HyperGraphDB und
noch viele mehr
A
befreundet
B
gefällt
befreundet
C
C
Bild
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
Brewers-Theorem
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Consistency(Konsistenz)

Availabilitiy(Verfügbarkeit)

Partition Tolerance(Ausfalltoleranz)
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Vereinbarkeit ist unerreichbar
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CAP-Theorem
[2]
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CAP-Theorem

Verfügbar und ausfalltolerant(AP)
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CAP-Theorem - Beispiel
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CAP-Theorem - Beispiel
© 2012 TravelTainment
CAP-Theorem - Beispiel
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BASE = Basically Available, Soft State, Eventually
Consistent

Gegenseite der Konsistenzeinhaltung

Weak-Consistency
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Übergangsprozess
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Zeitfenster der Inkonsistenz
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Verfügbarkeit
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Eventually Consistent / BASE
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Hohe Kommunikationskosten

Keine Sperrungen
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Versionierung
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Datenmanipulationen
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Vorgängerversion
X=1
X=2
X=2
Y=0
Y=1
Y=2
V=0
V=1
V=2
Aktuellste Version
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Multiversion Concurrency Control(MVCC)
Multiversion Concurrency Control(MVCC)
© 2012 TravelTainment
[4]
Multiversion Concurrency Control(MVCC)
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[5]
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Neue Anforderungen
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Klassifizierung
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Ideen und Technologien
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Datenanalyse
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Zusammenfassung und Fazit
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Große Bedeutung
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UnQL
[6]
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Ausblick
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Thank you
Literatur- & Quellenverzeichnis
Quelle
[1]
http://jholverstott.files.wordpress.com/2011/04/squar
e-peg-round-hole.jpg
[2]
http://blog.beany.co.kr/archives/275
[3]
S. Edlich, A. Friedland, J. Hampe, B. Brauer und M.
Brückner, NoSQL, München: Carl Hanser Verlag, 2011
[4]
http://wikis.gm.fhkoeln.de/wiki_db/Datenbanken/MVCC
[5]
http://wikis.gm.fhkoeln.de/wiki_db/Datenbanken/MVCC
[6]
http://assets1.csc.com/lef/downloads/LEFBriefing_Dat
abasesNoSQL_090811.pdf
[7]
http://nosql-database.org/
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Verweis