Key-Value Stores
Merkmale
- Speichern Daten als Schlüssel-Wert-Paare.
- Sehr hohe Leistung durch einfache Abfragen.
- Keine komplexe Abfragesprache nötig.
Anwendungsfälle
- Caching (z. B. Redis, Memcached)
- Sitzungsverwaltung und Konfigurationsspeicherung
Spaltenorientierte Datenbanken (Columnar Stores)
Merkmale
- Daten werden spaltenbasiert statt zeilenbasiert gespeichert.
- Besonders effizient für analytische Abfragen über grosse Datenmengen.
- Gute Komprimierung und hohe Skalierbarkeit.
Anwendungsfälle
- Data Warehousing und Big Data (z. B. Apache Cassandra, HBase)
- Analytische Anwendungen mit hoher Leseperformance
Dokumentenbasierte Datenbanken
Merkmale
- Speichern Daten als JSON-, BSON- oder XML-Dokumente.
- Unterstützen flexible und verschachtelte Datenstrukturen.
- Ermöglichen schnelle Entwicklung durch Schema-Flexibilität.
Anwendungsfälle
- Content-Management-Systeme (z. B. MongoDB, CouchDB)
- E-Commerce-Plattformen mit flexiblen Produktkatalogen
Graphbasierte Datenbanken
Merkmale
- Modellieren Daten als Knoten und Beziehungen (Edges).
- Effiziente Verarbeitung von vernetzten Daten.
- Ideal für komplexe Abfragen mit vielen Verknüpfungen.
Anwendungsfälle
- Soziale Netzwerke (z. B. Neo4j, ArangoDB)
- Empfehlungsalgorithmen und Betrugserkennung
Die Wahl der passenden NoSQL-Familie hängt von den spezifischen Anforderungen einer Anwendung ab. Während Key-Value Stores besonders für schnelle Speicher- und Abrufvorgänge geeignet sind, bieten dokumentenbasierte Datenbanken mehr Flexibilität. Spaltenorientierte Datenbanken sind ideal für analytische Anwendungen, während graphbasierte Datenbanken für stark vernetzte Datenstrukturen optimal sind.