Fazit/Ausblick - RWTH

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Einführung in NoSql-Datenbanken und der
Vergleich zu relationalen Datenbanken
© 2012 TravelTainment
Alexey Sibirtsev
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Einleitung
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NoSql-Eigenschaften
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Brewer‘s Theorem
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Konsistenz in NoSql-Datenbanken
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Datenbanktypen
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Key-Value Datenbanken
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Graphenorientierte Datenbanken
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Dokumentorientierte Datenbanken
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Spaltenorientierte Datenbanken
Fazit/Ausblick
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Ablauf
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1998: Erste Erwähnung des NoSql-Begriffes von Carlo
Strozzi, gemeint als „No Sql“
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2009: Neudefinition des Begriffes als „Not Only Sql“
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Woher kommt die Popularität?
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Unternehmen mit bis zu 1000 Mitarbeitern lagern ca. 3.8
Petabyte Daten
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Der Datenzuwachs eines solchen Unternehmens beträgt 40
Prozent pro Jahr
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Täglich entstehen 2.5 Quintillionen Byte (= 2*10^5
Petabyte)
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90% der Daten, die aktuell im Umlauf sind, entstanden in
den letzten 2 Jahren
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Abhängigkeit und Vernetzung der Daten nimmt zu (z.B.
durch soziale Netzwerke)
Einleitung Eigenschaften Brewser‘s Theorem BASE-Modell
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Einleitung
Einleitung
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Wieso sind relationale Datenbanken nicht mehr so gut
geeignet?
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Prüfung der korrekten Datenstrukturen
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Bildung von Relationen zwischen den Daten
Komplex vernetzte Daten sind schwer darzustellen
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Unterteilen in viele Tabellen wird notwendig
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Zusammenführen vieler Tabellen ist zeitaufwendig
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Werden mit einer wachsenden Datenmenge schnell
langsamer
Einleitung Eigenschaften Brewser‘s Theorem BASE-Modell
NoSql-Eigenschaften
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Verzicht auf ein festes Schema
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Keine Relationen oder feste Datenstrukturen vorhanden
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Speicherung der Daten wird flexibler gestaltet
Verzicht auf die Abfragesprache SQL
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Kein allgemeiner NoSql-Standard vorhanden
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Kommunikationsschnittstellen werden in der jeweiligen
Implementierung zur Verfügung gestellt
Ausfalltoleranz, Verfügbarkeit und horizontale
Skalierbarkeit
Datenbanken werden als verteilte Systeme implementiert
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Einleitung Eigenschaften Brewser‘s Theorem BASE-Modell
Brewer‘s Theorem
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Tritt bei verteilten Systemen in Kraft
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Beschreibt den Zusammenhang zwischen drei wichtigen
Eigenschaften in solchen Systemen
Consistency (Konsistenz): Gleiche Daten auf jedem Client
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Availability (Verfügbarkeit): Ständige Verfügbarkeit und
Erreichbarkeit des Systems
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Partition Tolerance (Ausfalltoleranz): Korrekte
Funktionsweise bei Ausfall von Verbindungen oder Servern
Nur zwei dieser Eigenschaften sind in einem verteilten
System erfüllbar!
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Eigenschaften Brewser‘s Theorem BASE-Modell Datenbanktypen
Brewer‘s Theorem
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Wieso sind nur zwei Eigenschaften erfüllbar?
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Ein Beispiel:
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Ausfalltolleranz: Ein verteiltes System mit redundanten
Daten wird benötigt
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Konsistenz: Datensätze müssen bei Aktualisierungen auf
allen Servern gesperrt werden
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Dieses Sperren ist zeitaufwändig
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-> Verfügbarkeit kann nicht mehr erreicht werden!
Eigenschaften Brewser‘s Theorem BASE-Modell Datenbanktypen
Brewer‘s Theorem
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Verteilte relationale Datenbanken:
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Konsistenz steht im Vordergrund
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ACID-Prinzipien müssen befolgt werden
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Realisierung der anderen Eigenschaft über hochwertige
und leistungsfähige Hardware (vertikale Skalierung)
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Kostenintensiv!
Verteilte NoSql-Datenbanken:
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Ausfalltolleranz und Verfügbarkeit stehen im Vordergrund
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Häufige Verwendung bei Internetanwendungen (z.B:
Online-Shops)
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Gewinnverlust, wenn ein Systemausfall vorliegt oder die
Verfügbarkeit nicht vorhanden ist
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Verzicht auf die Konsistenz und somit auf das ACIDKonsistenzmodell
Eigenschaften Brewser‘s Theorem BASE-Modell Datenbanktypen
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Konsistenz in NoSql-Datenbanken
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BASE-Konsistenzmodell (Basically Available, Soft State,
Eventually Consistent):
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Daten wechseln zwischen einem konsistenten und einem
inkonsistenten Zustand
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Die Daten sind nur zu bestimmten Zeitpunkten für alle
Clients konsistent
Konkurrierender Zugriff wird über das Multiversion
Concurrency Control Verfahren geregelt
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Ersatz für die Sperren, die in relationalen Datenbanken
verwendet werden
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Versionierung von Datensätzen
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Es liegt immer eine Version des Datensatzes bereit
Brewser‘s Theorem BASE-Modell Datenbanktypen Fazit/Ausblick
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Die wichtigsten NoSql-Datenbanktypen
Brewser‘s Theorem BASE-Modell Datenbanktypen Fazit/Ausblick
Key-Value-Datenbanken
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Mit assoziativen Feldern aus der Programmierung
vergleichbar
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Ein Wert wird einem Schlüssel zugewiesen
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On-Disk und In-Memory Varianten:
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On-Disk: Speicherung der Daten auf der Festplatte
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In-Memory: Speicherung der Daten im Arbeitsspeicher
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Der Wert kann eine komplexe Datenstruktur (z.B. eine
Liste oder ein assoziatives Feld darstellen)
Brewser‘s Theorem BASE-Modell Datenbanktypen Fazit/Ausblick
Key-Value-Datenbanken
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Vorteile:
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Schnelle Zugriffszeiten von O(1)
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Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken sind die
Zugriffszeiten unabhängig von der Datenmenge
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Gute horizontale Skalierbarkeit
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Verwendung einer Hash-Funktion, um einen Server zu einem
Schlüssel zu bestimmen
-> Zeitersparnis
Nachteile:
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Umständlich nach einem Wert zu suchen
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Zusätzliche Verweise vom Wert auf den Schlüssel und somit
wechselseitige Beziehungen wären nötig
Datenverlust schnell möglich, falls ein Schlüssel
versehentlich überschrieben wird
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Bereits seit den 60er Jahren bekannt
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Sollten ursprünglich als Allzweckdatenbanksystem
dienen
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Vom einfacheren relationalen Ansatz verdrängt worden
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Steigendes Interesse an diesen Datenbanken, da die
graphenstrukturen im Internet wachsen
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Vor allem für soziale Netzwerke (z.B. Twitter)
brauchbar
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Bestehen aus Knoten und Kanten
Brewser‘s Theorem BASE-Modell Datenbanktypen Fazit/Ausblick
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Graphenorientierte Datenbanken
Graphenorientierte Datenbanken
Vorteile:
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Bilden reale Netzwerkstrukturen (z.B. soziales Geflecht aus
Freunden und Bekannten) direkt ab und erleichtern somit
das Verständnis für diese
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Die Suche bleibt unabhängig von der Größe der
Netzwerkstruktur stets performant
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Gleiche Zeit für einen Kantenschritt
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Verzicht auf die rechenintensiven JOIN-Operationen
Verwendung von Algorithmen aus der Graphentheorie, um
die Performance zu verbessern
Nachteile:
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Einsatz wird komplex, falls für einen unpassenden
Anwendungsfall verwendet
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Nutzbarkeit komplizierter
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Keine einfach verständliche Abfragesprache, die in allen
Graphendatenbanken gilt
Brewser‘s Theorem BASE-Modell Datenbanktypen Fazit/Ausblick
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Dokumentorientierte Datenbanken
Arbeiten mit Dokumenten statt mit Tabellen
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Dokumente sind keine „Textdateien“, sondern
Sammelcontainer
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Ein solcher Sammelcontainer enthält Schlüssel-WertPaare
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Der Wert darf auch nicht atomare Inhalte, wie ein Feld
oder eine Datei beinhalten
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Die Schlüssel sind innerhalb des Dokuments eindeutig
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Dokumentorientierte Datenbanken
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Vorteile:
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Freiheit für den Benutzer, da jedes Dokument verschiedene
Schlüssel enthalten kann
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Speicherung und Darstellung der Daten in dem JSONFormat
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Arbeiten mit zusammenhängenden Daten wird erleichtert
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Zusammenhängende Daten werden geschlossen in Dokumenten
gespeichert
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Es müssen nicht zunächst viele Tabellen zusammengeschlossen
werden
Nachteile:
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Prüfung der Plausibilität muss auf die Anwendungsebene
verlagert werden
Brewser‘s Theorem BASE-Modell Datenbanktypen Fazit/Ausblick
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Spaltenorientierte Datenbanken
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Grundlegend anderes Speicherprinzip als bei relationale
Datenbanken
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Datensätze werden spaltenweise abgespeichert
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Column Families statt Tabellen
Haben keine Struktur
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Können beliebig viele Spalten enthalten
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Brewser‘s Theorem BASE-Modell Datenbanktypen Fazit/Ausblick
Spaltenorientierte Datenbanken
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Beispiel einer Mitarbeiterliste:
MitarbeiterID
Name
Jahresgehalt
1
Muster
30000
2
Testperson
32000
Speicherung in einer relationalen Datenbank:
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1, Muster, 30000; 2, Testperson, 32000;
Speicherung in einer spaltenorientierten Datenbank:
1, 2; Muster, Testperson; 30000, 32000;
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Brewser‘s Theorem BASE-Modell Datenbanktypen Fazit/Ausblick
Spaltenorientierte Datenbanken
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Vorteile:
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Schnellere Durchführung von Analysen, die meistens über
eine einzige Spalte stattfinden
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Relationale Datenbank:
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Spalte jedes Datensatzes muss einzeln abgerufen werden
-> viele sequentielle Lesezugriffe auf den Arbeitsspeicher
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Spaltenorientierte Datenbank:
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Spalte muss einmal ermittelt werden
-> danach Iteration durch den zugehörigen Arbeitsspeicher
Speicherersparnis:
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Keine Speicherreservierung für leere Einträge
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Gleiche Datentypen nebeneinander, somit bessere Ablage im
Speicher
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Verwendung von Komprimierungsverfahren, da gleiche
Datentypen nebeneinander (z.B. Zusammenfassung von
Sequenzen)
Brewser‘s Theorem BASE-Modell Datenbanktypen Fazit/Ausblick
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Spaltenorientierte Datenbanken
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Nachteile:
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Schlechter Umgang mit Ad-Hoc Abfragen
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Flexible Abfragen, die beliebige Daten zurückgeben können. Die
Struktur der Datenbank spielt bei diesen Abfragen keine Rolle
Datenbankstruktur muss an die später verwendeten
Datenbankabfragen angepasst werden
Schlechtere Flexibilität
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Brewser‘s Theorem BASE-Modell Datenbanktypen Fazit/Ausblick
Fazit/Ausblick
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Nicht standardisiert -> Schreckt viele Unternehmen von
der Verwendung ab
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Große Unternehmen (z.B. Amazon, Google) setzen
NoSql-Datenbanken erfolgreich ein
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Nicht für alle Anwendungsfälle gedacht
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Viel Potential für neue Fortschritte und Ideen:
Multiversion Concurrency Control Verfahren
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MapReduce Verfahren
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Brewser‘s Theorem BASE-Modell Datenbanktypen Fazit/Ausblick
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