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© 2012 TravelTainment Einführung in NoSQL-Datenbanken und deren Klassifizierung Von Patrick Becker.

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Präsentation zum Thema: "© 2012 TravelTainment Einführung in NoSQL-Datenbanken und deren Klassifizierung Von Patrick Becker."—  Präsentation transkript:

1 © 2012 TravelTainment Einführung in NoSQL-Datenbanken und deren Klassifizierung Von Patrick Becker

2 © 2012 TravelTainment Gliederung  Einleitung & Motivation  Grundlagen  Klassifizierung von NoSQL-Datenbanken  CAP-Theorem  Eventually Consistent / BASE  Multiversion Concurrency Control  Zusammenfassung & Fazit  Ausblick

3 © 2012 TravelTainment Einleitung  Weltweit gespeicherte Datenmenge  1,8 Zettabyte (1,8 Billionen Gigabyte)  Datenvolumen verdoppelt sich  Gründe:  Mehr Internetnutzer  Web2.0-Zeitalter  RDBMS

4 © 2012 TravelTainment Einleitung  Probleme von RDBMS:  Performanceprobleme  Nachträgliche Schemaänderungen  Impedance Mismatch  Web2.0-Zeitalter Anforderungen:  Performance  Verfügbarkeit  Skalierbarkeit [1]

5 © 2012 TravelTainment Grundlagen - NoSQL  NoSQL = Not only SQL  Verzicht auf Relationen  NoREL  Keine klare Definition

6 © 2012 TravelTainment Grundlagen – Definition von NoSQL  Prof. Dr. Edlich 1. Nicht relational 2. Verteilt und horizantal skaliert 3. Open-Source 4. Schemafrei 5. Einfache Datenreplikation 6. Einfache Programmierschnittstelle 7. Eventually Consistent/ BASE

7 © 2012 TravelTainment Grundlagen – Nicht Relational  Problem: Impedance-Mismatch  Beispiel: Speicherung von Fluginformationen DUS PMI DUS CGN PMI

8 © 2012 TravelTainment Grundlagen – Nicht Relational  Erste Möglichkeit:.…  Unflexibel

9 © 2012 TravelTainment Grundlagen – Nicht Relational  ZweiteMöglichkeit

10 © 2012 TravelTainment Grundlagen – Nicht Relational  Sehr komplex  Join-Operationen  Performancegewinn

11 © 2012 TravelTainment Grundlagen – Verteilt und hoizontal skaliert  Serverarchitektur  Skalierungsmöglichkeiten:  Vertikal  Horizontal

12 © 2012 TravelTainment Grundlagen – Open-Source  Kaum Beachtung  Ziele:  leichter Zugang  günstige Alternative  Geringe Bedeutung

13 © 2012 TravelTainment Grundlagen – Schemafreiheit  Schemafreiheit oder nur schwache Schemaausprägungen  Problem:  Agile Web2.0-Anforderungen und Datenstukturen  Nachträgliche Schemaanpassungen  Ziel:  Schemaanpassungen in den Anwendungen

14 © 2012 TravelTainment Grundlagen – Einfache Datenreplikation  Serverausfall  Datenbestand sichern

15 © 2012 TravelTainment Grundlagen – Einfache Programmierschnittstelle  SQL zu komplex:  Join-Operationen  Unterabfragen  ineinandergeschachtelte Select-Operationen  rekursive Select-Operationen  Ziel: NoSQL-APIs einfacher als SQL  Idee: Daten als Ganzes speichern

16 © 2012 TravelTainment Grundlagen – Eventually Consistency / BASE  Konsistenzmodell  Bankanwendungen  Soziale Netzwerke  Gegenseite strikter Konsistenz- anforderungen

17 © 2012 TravelTainment Klassifizierung von NoSQL-Datenbanken  Es gibt mehr als 120 NoSQL-Datenbanken Core-NoSQL-SystemeSoft-NoSQL-Systeme Wide-Column-Store/ Column-Families Object-Databases Document-StoresGrid & Cloud-Database- Solutions Key-Value-StoreXML-Databases Graph-DatabasesEtc.

18 © 2012 TravelTainment Wide-Column-Stores / Column-Families  Spaltenorientierte Datenbanksysteme  Column-Family:  Gruppe von mehreren Spalten

19 © 2012 TravelTainment Wide-Column-Stores / Column-Families  Zeilenorientierte Datenbank:  Spaltenorientierte Datenbank:  Vertreter: Cassandra, HBase, Amazon SimpleDB und Hypertable

20 © 2012 TravelTainment Document-Stores  Speichern Daten als Ganzes  Identifikationsnummer  Redundanz  Schemalos  Keine Relationen  Vertreter: Lotus Notes, Riak, CouchDB und MongoDB { „firstn“:“Patrick“, „lastn“:“Becker“ } { „firstn“:“Patrick“, „lastn“:“Moll“, „age“:“19“ } 1 2

21 © 2012 TravelTainment Key/Value-Store  Wert  Schlüssel  Wert:  Strukturiert  Unstrukturiert  Semistrukturiert  Nicht zwingend ein String  Listen & Mengen  Abfrage der Daten über den Schlüssel  Eingeschränkte Abfragemöglichkeit

22 © 2012 TravelTainment Graphdatenbanken  Graphmodell  Relationen  Effiziente Traversierung  Vertreter: Neo4J, HyperGraphDB und noch viele mehr Bild befreundet A B C C liebt gefällt

23 © 2012 TravelTainment CAP-Theorem  Brewers-Theorem  Consistency(Konsistenz)  Availabilitiy(Verfügbarkeit)  Partition Tolerance(Ausfalltoleranz)  Vereinbarkeit ist unerreichbar

24 © 2012 TravelTainment CAP-Theorem [2]

25 © 2012 TravelTainment CAP-Theorem - Beispiel  Verfügbar und ausfalltolerant(AP)

26 © 2012 TravelTainment CAP-Theorem - Beispiel

27 © 2012 TravelTainment CAP-Theorem - Beispiel

28 © 2012 TravelTainment Eventually Consistent / BASE  BASE = Basically Available, Soft State, Eventually Consistent  Gegenseite der Konsistenzeinhaltung  Weak-Consistency  Übergangsprozess  Zeitfenster der Inkonsistenz  Verfügbarkeit

29 © 2012 TravelTainment Multiversion Concurrency Control(MVCC)  Hohe Kommunikationskosten  Keine Sperrungen  Versionierung  Datenmanipulationen  Vorgängerversion X = 1 Y = 0 X = 1 Y = 0 X = 2 Y = 1 X = 2 Y = 1 X = 2 Y = 2 X = 2 Y = 2 Aktuellste Version V=0V=1 V=2

30 © 2012 TravelTainment Multiversion Concurrency Control(MVCC) [4]

31 © 2012 TravelTainment Multiversion Concurrency Control(MVCC) [5]

32 © 2012 TravelTainment Zusammenfassung und Fazit  Neue Anforderungen  Klassifizierung  Ideen und Technologien  Datenanalyse

33 © 2012 TravelTainment Ausblick  Große Bedeutung  UnQL [6]

34 © 2012 TravelTainment Thank you

35 © 2012 TravelTainment Literatur- & Quellenverzeichnis Verweis 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.fh- koeln.de/wiki_db/Datenbanken/MVCC [5]http://wikis.gm.fh- koeln.de/wiki_db/Datenbanken/MVCC [6]http://assets1.csc.com/lef/downloads/LEFBriefing_Dat abasesNoSQL_ pdf [7]http://nosql-database.org/


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