NoSQL-Datenbanken im Vergleich mit relationalen Datenbanken. Unterschiede und Anwendungsfelder

Inhaltsangabe oder Einleitung

Bereits im Jahr 1998 taucht der Begriff „NoSQL“ („No structured query language“) im Fachjargon der IT-Welt auf, als Carlo Strozzi seine Open-Source-Datenbank vorstellte, welche zwar auf die SQL-Sprache verzichtete, jedoch nicht auf die Prinzipien von relationalen Datenbanken. Die neuere Definition von „NoSQL“ ist jedoch „Not only SQL“, wobei hier auch auf das Modell der relationalen Datenbanken verzichtet wird. Sicherlich war es kein Zufall, dass diese neue Art der Datenbanken kurz nach dem Durchbruch des World Wide Web auftauchten. Durch den großen Erfolg der Digitalisierung wuchsen die generierten Datenmengen in ungeahnte Höhen und somit stieg auch der Bedarf an komplexeren Datenbanken. Die Vielfalt an modernen Datenlieferanten ist frappierend: Sensoren, welche Umgebungsdaten messen, Soziale Netzwerke, Handelsplattformen, IoT etc. und „gleichzeitig generieren diese Anwendungen neue Daten und ermöglichen damit neue digitale Anwendungen – eine Art digitales Perpetuum mobile, das eine schier unfassbare Menge an Daten produziert […].“ Die Analyse der International Data Corporation in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen Seagate besagt, dass die globale Datenmenge von 33 Zettabytes im Jahr 2018 auf 175 Zettabytes im Jahr 2025 anwachsen wird. Im Jahr 2025 werden dann schätzungsweise 6 Milliarden Menschen alle 18 Sekunden mit Daten interagieren. Nicht nur wachsen die Datenmengen, sondern auch die Vernetzung derselben und deren Abhängigkeiten untereinander. Diese Zusammenhänge müssen in Datenbanken gespeichert und abgebildet werden, als auch abrufbar und bearbeitbar sein. Klassische relationalen Datenbanken haben jedoch ein Problem bei der Skalierbarkeit bezüglich der Datenmengen als auch bei der Darstellung komplexer Datenstrukturen. Aus diesen Gründen werden NoSQL-Datenbanken immer attraktiver und verdrängen zunehmend die klassischen relationalen Datenbanken.