NoSQL-Datenbanken

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NoSQL-Datenbanken gewinnen im Zeitalter von Big Data zunehmend an Bedeutung als Alternative zu relationalen Datenbanken. Alternative Datenstrukturen, Korrektheitskriterien und Programmiermodelle sind entscheidend für die effiziente Verarbeitung wachsender Datenmengen. Das Lehrbuch ist in drei Teile gegliedert: Teil I behandelt die verschiedenen nicht-relationalen Datenbankmodelle von NoSQL-Systemen. Es werden die Charakteristika der NoSQL-Kategorien vorgestellt und der Entwurf von NoSQL-Datenbanken diskutiert, einschließlich Key Value Stores, Document Stores, Column-Family-Systemen und Graphdatenbanken. Zudem werden Ansätze für Anfragen in NoSQL-Datenbanken erläutert. Teil II fokussiert sich auf die Vorteile von NoSQL-Datenbanken als verteilte Systeme, insbesondere in Bezug auf Partitionierung und Replikation zur Sicherung von Skalierbarkeit und Verfügbarkeit. Die verteilte Verarbeitung erfordert neue Korrektheitskriterien, die die Konsistenz der Daten in abgeschwächter Form definieren und den traditionellen Transaktionsbegriff hinterfragen. Es werden die flexiblen Konsistenzeigenschaften und Replikationsstrategien einzelner NoSQL-Datenbanken beleuchtet. Teil III demonstriert, wie NoSQL-Datenbanken große Datenmengen in komplexen Analysen verarbeiten. Das Programmiermodell MapReduce wird vorgestellt, das parallele Verarbeitung unterstützt und die Grundlage für Big-Data-Frameworks wie Apache Spark bildet. Dabei werden wichti