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Auflistung nach Schlagwort "NoSQL-Datenbanksysteme"

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  • Zeitschriftenartikel
    Datenbanken ohne Schema?
    (Datenbank-Spektrum: Vol. 14, No. 2, 2014) Klettke, Meike; Scherzinger, Stefanie; Störl, Uta
    In der Entwicklung von interaktiven Web-Anwendungen sind NoSQL-Datenbanksysteme zunehmend beliebt, nicht zuletzt, weil sie flexible Datenmodelle erlauben. Das erleichtert insbesondere ein agiles Projektmanagement, das sich durch häufige Releases und entsprechend häufige Änderungen am Datenmodell auszeichnet. In diesem Artikel geben wir einen Überblick über die besonderen Herausforderungen der agilen Anwendungsentwicklung gegen schemalose NoSQL-Datenbanksysteme. Wir stellen Strategien für die Schema-Evolution aus der Praxis vor, und postulieren unsere Vision einer eigenen Schema-Management-Komponente für NoSQL-Datenbanksysteme, die für eine kontinuierliche und systematische Schema-Evolution ausgelegt ist.
  • Zeitschriftenartikel
    Herausforderungen bei der Anwendungsentwicklung mit schema-flexiblen NoSQL-Datenbanken
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 53, No. 4, 2016) Klettke, Meike; Störl, Uta; Scherzinger, Stefanie
    NoSQL-Datenbanksysteme sind in den letzten Jahren sehr populär geworden, gute Gründe sprechen für ihren Einsatz: Eine attraktive Eigenschaft vieler Systeme ist ihre Schema-Flexibilität, die insbesondere in der agilen Anwendungsentwicklung Vorteile bietet. Durch horizontale Skalierbarkeit ermöglichen NoSQL-Datenbanksysteme eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen. Einige Systeme, die für die Datenhaltung interaktiver Anwendungen konzipiert sind, können zudem hochfrequente Nutzeranfragen bedienen.Diesen Vorteilen stehen eine Reihe von Nachteilen gegenüber, aus denen sich neue Herausforderungen für die Anwendungsentwicklung ergeben: Fehlende Standards bei den Anfragesprachen erschweren die Entwicklung datenbanksystemunabhängiger Anwendungen. Schema-Flexibilität im Datenbankmanagementsystem führt dazu, dass die Verantwortung für das Schema-Management in die Anwendung verlagert wird.Im vorliegenden Beitrag werden wesentliche Herausforderungen identifiziert und Lösungsansätze aus Forschung und Praxis vorgestellt. Dabei liegt der Fokus auf schema-flexiblen NoSQL-Datenbanksystemen, mit einem aggregat-orientierten Datenmodell, d. h. Key-Value Datenbanksysteme, dokumentenorientierten Datenbanksystemen und Column-Family Datenbanksystemen.AbstractNoSQL data stores have become very popular over the last years, as good reasons are justifying their application: One attractive feature of many systems is their schema flexibility, which may be preferable in agile software development projects. Due to their horizontal scalability, NoSQL data stores make it possible to efficiently process large amounts of data. Some systems, designed as data backends for interactive applications, can also manage highly frequent user requests.Apart from these advantages, there are also downsides to NoSQL data stores that create new challenges for software development: Missing standards in query languages make it difficult to build data store independent applications. Schema flexibility in the data store shifts the responsibility for schema management into the application.This article identifies substantial challenges as well as solution statements from research and practice. The focus of our survey is on schema-flexible NoSQL data management systems with an aggregate-oriented data model, i. e., key-value data management systems, as well as document and column family data management systems.
  • Zeitschriftenartikel
    Heterogenität überwinden mit der Datentransformationssprache NotaQL
    (Datenbank-Spektrum: Vol. 16, No. 1, 2016) Schildgen, Johannes; Deßloch, Stefan
    Bei der Informationsintegration, also dem Zusammenführen verschiedener Daten aus zwei oder mehr Datenquellen, gilt es die Heterogenität der Quellen aufzulösen und die gegebenen Schemata ineinander abzubilden. Besonders bei der Verarbeitung von Big Data in schemalosen NoSQL-Systemen, in denen heterogene Datensätze gespeichert sind, und die sich zusätzlich untereinander stark im Datenmodell und in ihren Zugriffsmethoden unterscheiden, scheitern meist klassische SQL-basierte Techniken. In diesem Artikel stellen wir vor, wie mit der Datentransformationssprache NotaQL die verschiedenen Arten von Heterogenität überwunden werden können. Die meist wenige Zeilen kurzen NotaQL-Skripte beschreiben eine Transformation zwischen unterschiedlichen Systemen und bieten einen flexiblen Zugriff auf Daten und Metadaten.