In der modernen Geschäftswelt sind Daten der entscheidende Erfolgsfaktor. Unternehmen jeder Größe stehen vor der Herausforderung, riesige Datenmengen effizient zu speichern und zu analysieren. In diesem Zusammenhang sind in den letzten Jahren NoSQL-Datenbanken immer populärer geworden. Doch was genau verbirgt sich hinter dem Begriff „NoSQL“, und was unterscheidet diesen von traditionellen Datenbanksystemen? In diesem Beitrag wollen wir einen Überblick über NoSQL-Datenbanken geben, ihre Vorteile und Einsatzmöglichkeiten aufzeigen und die Frage beantworten, ob SQL-Datenbanken nun überflüssig geworden sind.

Was sind NoSQL-Datenbanken?

Der Begriff „NoSQL“ tauchte zuerst Ende der 90er Jahre bei Carlo Strozzi auf, dessen relationales Datenbankmanagementsystem nicht durch die Datenbanksprache SQL abfragbar ist. Das heutige Verständnis von NoSQL (nachfolgend kurz für „Not Only SQL“ oder auch „Non-SQL“) entstand aus der Notwendigkeit, die Einschränkungen herkömmlicher relationaler Datenbanken zu überwinden.

Relationale Datenbanken, wie sie in den 1970er Jahren von Unternehmen wie IBM und Oracle entwickelt wurden, bieten eine bewährte Methode zur Verwaltung strukturierter Daten mittels Tabellen und vordefinierten Schemata. Mit dem Aufkommen des Internets und der digitalen Transformation stiegen jedoch die Datenmengen und -anforderungen rapide an. In den 2000er Jahren, als große Technologiekonzerne wie Google, Amazon und Facebook mit gigantischen Datenmengen konfrontiert wurden, begannen sie, eigene Lösungen zur Datenverwaltung zu entwickeln. Diese Bemühungen führten zur Geburt der NoSQL-Datenbanken, die bis heute flexible, skalierbare und hochperformante Alternativen zu den traditionellen relationalen Modellen bieten. Der Begriff „NoSQL“ ist damit heutzutage etwas irreführend, da sich das Konzept mehr auf die Abgrenzung zur relationalen Organisation als zur Abfragesprache SQL an sich bezieht - auch NoSQL-Datenbanken können teilweise mit SQL abgefragt werden.

Vergleich: NoSQL vs. relationale Datenbanken

Struktur und Schema:
Relationale Datenbanken verwenden ein festes Schema, das vor der Datenspeicherung definiert werden muss. Das bedeutet, dass die Struktur der Daten (Tabellen, Spalten, Datentypen) festgelegt ist und eine nachträgliche Änderung komplex und teuer wird, sowie in den meisten Fällen mit einer Downtime der Datenbank und damit des Systems einhergeht. NoSQL-Datenbanken hingegen sind schemafrei und können somit Daten in flexiblen, nicht vordefinierten Strukturen speichern – es handelt sich dabei überwiegend um JSON-ähnliche Objekte. Das ermöglicht eine schnellere Anpassung an sich ändernde Anforderungen. Neue Datensätze müssen nicht zwingend der Struktur der zuvor eingefügten Datensätze entsprechen, solange das zugreifende System alle gespeicherten Formate verstehen und verarbeiten kann. Schnelle Iterationen in der Produktentwicklung können so deutlich einfacher verwirklicht werden.

Skalierbarkeit:
Relationale Datenbanken skalieren vertikal. Dabei wird die Leistungsfähigkeit durch das Hinzufügen von mehr Ressourcen zu einem einzelnen Server erhöht. NoSQL-Datenbanken hingegen sind für eine horizontale Skalierung konzipiert, was bedeutet, dass sie durch das Hinzufügen weiterer Server erweitert werden können. Das macht sie ideal für die Verarbeitung großer Datenmengen, denn mehr Maschinen zu einem Netzwerk hinzuzufügen ist bedeutend einfacher, als eine Maschine immer und immer weiter aufzurüsten. So lassen sich die aufzuwendenden Ressourcen optimal auf die verschiedenen Server verteilen und damit auch die Kosten senken. Zudem schafft die Verteilung über mehrere Server hinweg auch eine größere Ausfallsicherheit im Vergleich zu relationalen Modellen.

Leistung und Konsistenz:
Relationale Datenbanken bieten ACID-Transaktionen, die eine hohe Datensicherheit und Konsistenz gewährleisten. NoSQL-Datenbanken setzen häufig auf das BASE-Modell, das höhere Verfügbarkeit und Skalierbarkeit ermöglicht, jedoch auf sofortige Konsistenz verzichtet. Das System ist jederzeit verfügbar und kann Anfragen beantworten, ohne notwendigerweise mit den aktuellen Datenständen zu arbeiten. Ein konsistenter Datenstand wird sich bei einem funktionierenden System allerdings nach ausreichend verstrichener Zeit einstellen. Diese Einschränkungen machen NoSQL-Datenbanken jedoch unbrauchbar für einige Use Cases, wie z. B. Zahlungsvorgänge, bei denen die Zusicherungen der ACID-Transaktionen unverzichtbar sind.

Typen von NoSQL-Datenbanken

Es gibt verschiedene Typen von NoSQL-Datenbanken, die jeweils für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert sind:

1. Dokumentenbasierte Datenbanken (Document Store): Diese Datenbanken speichern Daten in Dokumenten, die in Formaten wie JSON oder BSON vorliegen. Beispiele hierfür sind MongoDB und CouchDB. Sie sind ideal für Anwendungen, die flexible und komplexe Datenstrukturen benötigen.
2. Key-Value-Datenbanken (Key-value Store): Diese speichern Daten als Schlüssel-Wert-Paare. Mit ihrer einfachen Bedienung und Geschwindigkeit eignen sie sich speziell für Anwendungen mit hohem Durchsatz und geringer Latenz. Gängige Vertreter sind Redis und Riak.
3. Spaltenorientierte Datenbanken (Wide-column Store): Hier werden die Daten in Spaltenfamilien anstelle von Zeilen gespeichert, was sie vor allem für analytische Anwendungen und große Datenmengen attraktiv macht. Bekannte Datenbanken dieser Kategorie sind u. a. Cassandra und HBase.
4. Graphdatenbanken (Graph Database): Diese speichern Daten in Knoten und Kanten und sind optimal für Anwendungen, die komplexe Beziehungsdaten verwalten müssen, wie soziale Netzwerke oder Empfehlungsmaschinen. Beispiele sind Neo4j und ArangoDB.

Use Cases für NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken eignen sich besonders für:

• Big Data und Echtzeitanalysen: Dank ihrer Skalierbarkeit und hohen Leistung können NoSQL-Datenbanken große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten und analysieren.
• Content Management und Personalisierung: Ihre Flexibilität macht sie ideal für die Verwaltung von unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten wie Blogbeiträgen, Produktkatalogen und personalisierten Nutzungserfahrungen.
• Internet of Things (IoT): Die Fähigkeit, große Mengen an Sensor- und Gerätedaten schnell zu speichern und zu verarbeiten, macht NoSQL-Datenbanken zur ersten Wahl bei IoT-Anwendungen.
• E-Commerce: Hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit sind entscheidend für leistungsfähige Online-Shops, insbesondere während Verkaufsaktionen oder Spitzenzeiten.
• Machine Learning und KI: Aufgrund der Schemafreiheit in NoSQL-Datenbanken sowie deren Fähigkeit, große Datenmengen in hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten und im Bedarfsfall einfach zu skalieren, eignen sich diese ideal, um Daten für Machine-Learning-Algorithmen bzw. KI-Modelle zu beinhalten. Die für große Large Language Models (LLMs) verwendeten Vektordatenbanken, die den Modellen helfen, Beziehungen oder Ähnlichkeit wahrnehmen zu können, sind hier einfach integrierbar. Auf diese Weise können die Vektoreinbettungen zusammen mit den Originaldaten gespeichert werden, was zu einer Ressourceneinsparung führt und Datenvorgänge vereinfacht sowie deren Performance erhöht.

Auch in unseren Projekten nehmen NoSQL-Datenbanken immer wieder eine wichtige Rolle ein. Für die Persistierung von Kundenstammdaten oder Fahrtenaufzeichnungen im Automotive-Bereich kamen bereits AWS DynamoDB, MongoDB oder die Azure Ressourcen CosmosDB und Storage Accounts sowie Redis Caches zum Einsatz. Zudem konnten wir mit CouchDB und Influx bereits erfolgreich Projekte im Bau- und Energiesektor umsetzen. Was Anwendungsfälle betrifft, in denen Datenkonsistenz höchste Priorität hat, wie bspw. bei Finanztransaktionen, raten wir von NoSQL-Datenbanken ab.

NoSQL = No more SQL?

Trotz der Vorteile von NoSQL-Datenbanken sind relationale Datenbanken heute keineswegs obsolet. Beide Technologien haben ihre Stärken und Schwächen und können je nach Anwendungsfall komplementär eingesetzt werden. Relationale Datenbanken bieten weiterhin unschlagbare Vorteile in Bezug auf Transaktionssicherheit und Konsistenz, während NoSQL-Datenbanken mit großer Flexibilität und Skalierbarkeit aufwarten. Die sogenannte Schemafreiheit der NoSQL-Datenbanken wird mitunter damit bezahlt, dass in den Anwendungen, die die Datenbanken verwenden, bei der Entwicklung selbst umso mehr auf die Validität der Daten geachtet werden muss. Dieser zum Teil höhere Entwicklungsaufwand muss in die Projektplanung natürlich mit einbezogen und gut kalkuliert werden.

In vielen Unternehmen wird ein hybrider Ansatz verfolgt, bei dem sowohl relationale als auch NoSQL-Datenbanken genutzt werden, um die spezifischen Anforderungen verschiedener Anwendungen optimal zu erfüllen. Die Wahl der richtigen Datenbank hängt daher untrennbar mit den individuellen Anforderungen und Zielen des jeweiligen Projekts zusammen.

Fazit

NoSQL-Datenbanken haben zweifellos ihren festen Platz in der modernen Datenverarbeitung gefunden. Sie bieten innovative Lösungen für die Herausforderungen, die durch die explosionsartige Zunahme von Daten und die wachsenden Anforderungen an deren Verarbeitung entstehen. Dennoch bleiben SQL bzw. relationale Modelle ein unverzichtbarer Bestandteil der Datenbanklandschaft. Unternehmen profitieren am meisten, wenn sie beide Technologien geschickt einsetzen, um ihre Geschäftsziele zu erreichen.