糖心vlog官网观看

Read in English (Auf Englisch lesen).

Zur Speicherung digitaler Daten werden haupts盲chlich zwei Datenbanken verwendet: SQL (relationale Datenbanken ) und NoSQL (nicht-relationale Datenbanken). Obwohl beide Methoden Daten effektiv speichern, unterscheiden sie sich in Struktur, Skalierbarkeit, Beziehungen, Sprache und Support.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr 眉ber die einzelnen Datenbanktypen, ihre Gemeinsamkeiten und Unterschiede und wie Sie entscheiden, welcher Datenbanktyp 蹿眉谤 Ihre spezielle Datenanwendung geeignet ist. Wenn Sie anschlie脽end Ihre Datenkompetenzen erweitern m枚chten, k枚nnen Sie sich 蹿眉谤 das IBM Datenmanagement-Zertifikat anmelden. Dort sammeln Sie praktische Erfahrung im Umgang mit wichtigen Tools wie SQL, Datenbanken und Tabellenkalkulationen.

Was ist SQL?

Structured Query Language (SQL) ist eine Programmiersprache, die es sowohl technisch versierten als auch nicht-technisch versierten Benutzern erm枚glicht, Daten in einer relationalen Datenbank abzufragen, zu bearbeiten und zu 盲ndern.

SQL-Datenbanken sind in Spalten und Zeilen einer Tabelle organisiert und verwenden ein relationales Modell. Dieses eignet sich am besten 蹿眉谤 klar definierte strukturierte Daten wie Namen und Mengen, in denen Beziehungen zwischen verschiedenen Entit盲ten bestehen. Innerhalb einer SQL-Datenbank werden Tabellen 眉ber 鈥濬remdschl眉ssel鈥� verkn眉pft, die Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen und Feldern herstellen, beispielsweise zwischen Kunden und Bestellungen oder zwischen Mitarbeitern und Abteilungen.

SQL-Datenbanken sind vertikal skalierbar, d. h. Sie k枚nnen die maximale Auslastung durch Hinzuf眉gen weiterer Speicherkomponenten wie RAM oder SSD erh枚hen. Dies kann in manchen F盲llen bedeuten, dass SQL-Datenbanken durch die verf眉gbaren Serverressourcen eingeschr盲nkt sind. Cloud-basierter Speicher und andere Technologien bieten jedoch mehr Skalierbarkeit mit SQL.聽

Erfahren Sie mehr 眉ber SQL und relationale Datenbanken in dieser Vorlesung von Professor Charles Severance im Kurs Einf眉hrung in Structured Query Language (SQL) der University of Michigan:

Was ist NoSQL?

NoSQL-Datenbanken sind nicht-relationale Datenbanken, die Daten anders speichern als die in SQL-Datenbanken verwendeten tabellarischen Beziehungen. W盲hrend SQL-Datenbanken sich am besten 蹿眉谤 strukturierte Daten eignen, eignen sich NoSQL-Datenbanken 蹿眉谤 strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten. Daher folgen NoSQL-Datenbanken keinem starren Schema, sondern verf眉gen 眉ber flexiblere Strukturen, um ihren Datentypen gerecht zu werden. Dar眉ber hinaus verwenden NoSQL-Datenbanken anstelle von SQL verschiedene Abfragesprachen (manche haben nicht einmal eine Abfragesprache).

NoSQL-Datenbanken sind horizontal skalierbar, d. h. sie nutzen mehrere Knoten in einem Cluster, um erh枚hte Arbeitslasten zu bew盲ltigen. Dadurch k枚nnen Datenarchitekten sie einfach skalieren, indem sie Cluster mit zus盲tzlichen Servern erg盲nzen.

Nicht-relationale NoSQL-Datenbanken funktionieren gut mit unstrukturierten Daten und verf眉gen typischerweise 眉ber die folgenden Eigenschaften:

• NoSQL ist schemalos (kein festes Datenmodell).

• NoSQL-Datenbanken verf眉gen 眉ber ein dynamisches Schema 蹿眉谤 unstrukturierte Daten, wodurch die Integration von Daten in bestimmte Arten von Anwendungen einfacher und schneller wird.

• NoSQL verwendet nicht-tabellarische Datenmodelle, die dokumentenorientiert, schl眉sselwertbasiert oder graphenbasiert sein k枚nnen. Zu den g盲ngigsten NoSQL-Datenbanken geh枚ren MongoDB, Cassandra, HBase, Redis, Neo4j und CouchDB.

NoSQL meistert die Skalierungs- und Agilit盲tsanforderungen moderner Anwendungen, insbesondere bei der Verarbeitung gro脽er Mengen dynamischer Daten. Diese Anforderungen betreffen zahlreiche Branchen und Anwendungsbereiche, darunter IoT, Nutzeranalysen, Personalisierung, Werbetechnologie, E-Commerce, Gaming und soziale Netzwerke.

NoSQL vs SQL: Die Hauptunterschiede聽

Auf einer 眉bergeordneten Ebene weisen NoSQL- und SQL-Datenbanken viele Gemeinsamkeiten auf.

Beide erm枚glichen nicht nur die Speicherung und Abfrage von Daten, sondern auch deren Abruf, Aktualisierung und L枚schung. Unter der Oberfl盲che gibt es jedoch wesentliche Unterschiede, die sich auf Leistung, Skalierbarkeit und Flexibilit盲t auswirken 鈥� insbesondere im Vergleich zwischen NoSQL und SQL.

Hier sind einige der Hauptunterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken:

1. Struktur

SQL-Datenbanken sind tabellenbasiert, w盲hrend NoSQL-Datenbanken verschiedene Datenmodelle nutzen, darunter Dokumente, Schl眉ssel-Wert-Paare oder Graphstrukturen. In einer NoSQL-Datenbank kann ein Dokument Schl眉ssel-Wert-Paare enthalten, die sortiert und verschachtelt werden k枚nnen.

2. Skalierbarkeit

SQL-Datenbanken sind vertikal skalierbar, meist auf einem einzelnen Server. Um die Speicherkapazit盲t zu erweitern, muss die physische Hardware aufger眉stet werden. Zwar gibt es Cloud-Speicheroptionen, doch 蹿眉谤 Unternehmen mit gro脽en Datenmengen kann der Betrieb einer SQL-Datenbank kostspielig werden.

NoSQL-Datenbanken hingegen bieten horizontale Skalierbarkeit, sodass sich die Datenlast durch das Hinzuf眉gen weiterer Server flexibel erweitern l盲sst. Dadurch sind NoSQL-Datenbanken besonders gut 蹿眉谤 moderne Cloud-Infrastrukturen mit verteilten Ressourcen geeignet.

3. Sprache

SQL-Datenbanken verwenden SQL (Structured Query Language). NoSQL-Datenbanken nutzen JSON (JavaScript Object Notation), XML, YAML oder ein Bin盲rschema und erleichtern so die Verarbeitung unstrukturierter Daten. SQL hat ein fest definiertes Schema, w盲hrend NoSQL-Datenbanken flexibler sind.

4. Support

SQL ist eine beliebte Standardsprache, die von vielen verschiedenen Datenbanksystemen gut unterst眉tzt wird, w盲hrend NoSQL in verschiedenen Datenbanksystemen unterschiedlich gut unterst眉tzt wird.

Was den Support betrifft, werden Sie feststellen, dass 蹿眉谤 SQL-Datenbanken generell mehr Hilfe verf眉gbar ist als 蹿眉谤 NoSQL. Das liegt daran, dass SQL eine etabliertere Technologie ist und daher viel mehr Benutzer und Entwickler hat, die Ihnen bei Ihren Problemen helfen k枚nnen. NoSQL hingegen ist noch relativ neu und bietet weniger Hilfe in Foren oder 眉ber die Community. Ihre Support-Optionen k枚nnen eingeschr盲nkt sein, wenn Sie bei der Nutzung auf Probleme sto脽en.

Denken Sie dar眉ber nach, SQL 蹿眉谤 die Rolle eines Datenanalysten zu lernen?

Mit dem anf盲ngerfreundlichen Data Analyst-Zertifikat von Meta k枚nnen Sie den Umgang mit SQL, Tableau und Python 眉ben. Dieses Programm bereitet Sie auf eine Analysten-Einstiegsposition vor und kann in nur f眉nf Monaten abgeschlossen werden.

Vor- und Nachteile von SQL

SQL ist die Lingua Franca der Daten. Sie verwenden diese Sprache am h盲ufigsten, um Datenbanken abzufragen und strukturierte Daten zwischen herk枚mmlichen Anwendungen zu verschieben. Es ist eine leistungsstarke Sprache, die Ihnen bei vielen datenbezogenen Aufgaben helfen kann, aber sie hat auch einige Nachteile.

Hier sind einige Vor- und Nachteile der Verwendung von SQL 蹿眉谤 die Datenspeicherung und den Datenabruf.

Vorteile von SQL:

• SQL wird allgemein verstanden und unterst眉tzt; die meisten Entwickler kennen es gut.

• SQL ist 盲u脽erst n眉tzlich 蹿眉谤 einfache Aggregationen gro脽er Datens盲tze, beispielsweise zum Berechnen von Durchschnittswerten.

• SQL ist 盲u脽erst n眉tzlich zum Einrichten einfacher ETL-Jobs, insbesondere wenn es sich bei den Eingabe- und Ausgabeformaten um relationale Datenbanken handelt.

• SQL ist gut dokumentiert und leicht zu erlernen.

Nachteile von SQL:

• Bei umfangreichen Datens盲tzen kann die Leistung von SQL unzureichend sein, da 蹿眉谤 viele Vorg盲nge (insbesondere Verkn眉pfungen) mehrere Durchl盲ufe der Daten erforderlich sind.

• Das Debuggen von SQL kann kompliziert sein, da es keine informativen Fehlermeldungen liefert.

• Die Syntax von SQL ist im Vergleich zu Programmiersprachen wie Python oder R tendenziell ausf眉hrlicher, was das Schreiben komplexer Transformationen als Skripte oder Funktionen erschwert.

Erfahren Sie mehr 眉ber die Geschichte und Vorteile von SQL in dieser Vorlesung der Spezialisierung 鈥濪atenbanken 蹿眉谤 Datenwissenschaftler鈥� der University of Colorado Boulder:

Vor- und Nachteile von NoSQL

Ein wesentlicher Vorteil von NoSQL ist, dass kein Schema im Voraus (oder 眉berhaupt nicht) definiert werden muss. Dadurch lassen sich neue Spalten problemlos hinzuf眉gen, ohne die Herausforderungen einer Schema盲nderung in einer umfangreichen Tabelle mit vorhandenen Daten bew盲ltigen zu m眉ssen. Wenn Ihre Abfragen kein SQL erfordern, k枚nnen Sie zudem den Aufwand 蹿眉谤 das Parsen und Kompilieren von SQL-Anweisungen sowie 蹿眉谤 das Modellieren und Speichern reduzieren. Dies f眉hrt zu einer erheblichen Leistungssteigerung bei der Verarbeitung gro脽er Datenmengen. Allerdings ist NoSQL weniger ausgereift als SQL. Im Folgenden finden Sie eine 脺bersicht 眉ber die Vor- und Nachteile von NoSQL.

Vorteile von NoSQL:

• Flexibles Schema

• Verwendbar auf verteilten Infrastrukturplattformen

• Kosteng眉nstige Infrastruktur

• Hohe Verf眉gbarkeit und hoher Durchsatz

Nachteile von NoSQL:

• Weniger ausgereifte Technologie und schwierig zu verwalten

• Eingeschr盲nkte Abfragefunktionen

• Dateninkonsistenz und schlechte Leistung in einigen komplexen Szenarien

NoSQL vs SQL: Wann verwenden聽

Die Entscheidung, wann NoSQL oder SQL verwendet wird, ist von entscheidender Bedeutung, da sich die beiden Verfahren in Struktur, Funktionen und idealen Anwendungsf盲llen unterscheiden.

Eine relationale Datenbank wie SQL ist eine hervorragende Option, wenn Sie eine Anwendung erstellen m枚chten, die auf Beziehungen zwischen Datentabellen basiert. SQL eignet sich auch gut, um die Konsistenz Ihrer Daten 眉ber mehrere Tabellen hinweg sicherzustellen. Allerdings sind relationale Datenbanken hinsichtlich Flexibilit盲t und Skalierbarkeit nicht immer die beste Wahl.

Eine nicht-relationale NoSQL-Datenbank verwendet keine strukturierten Tabellen, sondern flexible Schemata 蹿眉谤 die unstrukturierte Datenspeicherung. Dies gibt Ihnen mehr M枚glichkeiten, Ihr Projekt nach Bedarf zu skalieren. Allerdings bedeutet dies auch, dass Sie weniger Kontrolle 眉ber Konsistenz und Datenbeziehungen haben.

Hier sind einige Situationen, in denen NoSQL 蹿眉谤 Sie am sinnvollsten sein k枚nnte:

• Sie ben枚tigen hohe Leistung, insbesondere Leseleistung. Die Funktionsweise verteilter NoSQL-Systeme, wie Cassandra und Riak, erm枚glicht es Ihnen in der Regel, durch das Hinzuf眉gen weiterer Boxen eine sehr hohe Leseleistung zu erzielen. Einige Systeme replizieren Daten sogar automatisch zwischen Knoten, um sicherzustellen, dass Sie stets auf gen眉gend Kopien Ihrer Daten zugreifen k枚nnen.

• Sie ben枚tigen Hochverf眉gbarkeit: Daten werden in einem NoSQL-System knoten眉bergreifend repliziert, sodass der Ausfall eines einzelnen Knotens nicht zwangsl盲ufig zu Datenverlust oder Ausfallzeiten Ihrer Anwendung f眉hrt. Das bedeutet auch, dass Sie problemlos Knoten zu Clustern hinzuf眉gen oder daraus entfernen k枚nnen, ohne die Verf眉gbarkeit zu beeintr盲chtigen.

Ist SQL das Richtige 蹿眉谤 mich?

Wenn Sie ein aufstrebender Datenexperte sind, ben枚tigen Sie SQL-Kenntnisse, um in diesem Bereich arbeiten zu k枚nnen. Aber was ist, wenn Sie nur gelegentlich und nicht beruflich mit Daten arbeiten?

SQL-Kenntnisse k枚nnen 蹿眉谤 fast jeden Fachmann, der mit Daten arbeitet, eine wertvolle F盲higkeit sein 鈥� auch 蹿眉谤 Nicht-Analysten oder Datenwissenschaftler. Wenn Sie Ihre Datenkompetenz verbessern und Ihre Einstellungschancen erh枚hen m枚chten, sollten Sie einen anf盲ngerfreundlichen SQL-Kurs wie SQL: Eine praktische Einf眉hrung in die Datenabfrage von IBM in Betracht ziehen.

Beginnen Sie mit dem Erlernen von SQL oder NoSQL auf 糖心vlog官网观看

SQL und NoSQL sind zwei verschiedene Ans盲tze zur Speicherung und Bearbeitung von Daten. W盲hrend SQL-Datenbanken traditionell die bevorzugte Wahl 蹿眉谤 App-Entwickler waren, erfreuen sich NoSQL-Datenbanken in den letzten Jahren zunehmender Beliebtheit. Wenn Sie sich noch nicht mit Datenbanken auskennen, k枚nnen Sie sich mit einem kosteng眉nstigen Online-Kurs von 糖心vlog官网观看 umfassende Kenntnisse in SQL- und NoSQL-Datenbanken aneignen:

Um die Grundlagen der SQL-Sprache zu erlernen, empfiehlt sich der Kurs Structured Query Language der University of Boulder. Dort lernen Sie die Geschichte von SQL, die Codierung von Abfragen sowie die Verwendung und Syntax von SQL-Standards kennen. Wenn Ihnen der Kurs gefallen hat, empfiehlt sich der Abschluss der Spezialisierung Datenbanken 蹿眉谤 Data Scientists der University of Colorado, Boulder.

Einen 脺berblick 眉ber NoSQL erhalten Sie im IBM- Kurs Einf眉hrung in NoSQL-Datenbanken. In diesem Kurs sammeln Sie praktische Erfahrung im Umgang mit NoSQL-Datenbanken und f眉hren Standardaufgaben der Datenbankverwaltung aus, z. B. beim Erstellen und Replizieren von Datenbanken, beim Laden und Abfragen von Daten sowie beim 脛ndern von Datenbankberechtigungen. Wenn Sie tiefer in das Thema eintauchen m枚chten, k枚nnen Sie die Spezialisierung NoSQL, Big Data und Spark Foundations von IBM absolvieren.

Um die Verwendung von SQL 蹿眉谤 die Datenanalyse in Big-Data-Systemen zu meistern, melden Sie sich am besten 蹿眉谤 Clouderas Spezialisierung Moderne Big-Data-Analyse mit SQL an. In diesem umfassenden, anf盲ngerfreundlichen Programm lernen Sie, wie Sie SQL mit modernen verteilten Systemen wie Hive oder Presto verwenden, die riesige Datens盲tze abfragen k枚nnen.