NoSQL-Datenbanken sind in vier Hauptkategorien unterteilt, die jeweils für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert sind. Diese Kategorien sind: Key-Value Stores, spaltenorientierte Datenbanken, dokumentenbasierte Datenbanken und graphbasierte Datenbanken.
Speichern Daten als SchlĂĽssel-Wert-Paare.
Sehr hohe Leistung durch einfache Abfragen.
Keine komplexe Abfragesprache nötig.
Caching (z. B. Redis, Memcached)
Sitzungsverwaltung und Konfigurationsspeicherung
Daten werden spaltenbasiert statt zeilenbasiert gespeichert.
Besonders effizient fĂĽr analytische Abfragen ĂĽber grosse Datenmengen.
Gute Komprimierung und hohe Skalierbarkeit.
Data Warehousing und Big Data (z. B. Apache Cassandra, HBase)
Analytische Anwendungen mit hoher Leseperformance
Speichern Daten als JSON-, BSON- oder XML-Dokumente.
UnterstĂĽtzen flexible und verschachtelte Datenstrukturen.
Ermöglichen schnelle Entwicklung durch Schema-Flexibilität.
Content-Management-Systeme (z. B. MongoDB, CouchDB)
E-Commerce-Plattformen mit flexiblen Produktkatalogen
Modellieren Daten als Knoten und Beziehungen (Edges).
Effiziente Verarbeitung von vernetzten Daten.
Ideal fĂĽr komplexe Abfragen mit vielen VerknĂĽpfungen.
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.
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