Alternativen zu SQL: Diese NoSQL-Lösungen sind empfehlenswert

Relationale Datenbanken sind zwar nach wie vor eine gute Lösung für strukturierte Daten, wenn allerdings eine flexiblere Speicherung benötigt wird, ist der NoSQL-Ansatz meistens besser geeignet. Wir erklären Ihnen, welche Alternativen zu SQL für Ihre Zwecke besonders gut geeignet sein könnten.

Was ist SQL und welche Alternativen gibt es?

Für einige Jahrzehnte war der relationale Ansatz der Standard für sämtliche Datenbanken. Daten wurden (und werden teilweise noch heute) in Tabellen gespeichert und so verwaltet. Datenbankmanagementsysteme wie MySQL oder PostgreSQL setzen nach wie vor auf die gemeinsame Abfragesprache SQL (Structured Query Language) und bieten Nutzerinnen und Nutzern zahlreiche Vorteile. So ist der SQL-Ansatz sehr benutzerfreundlich und übersichtlich, die Datenbanken sind sehr sicher und können auch skaliert werden. Viele Datenbanken orientieren sich außerdem an den ACID-Eigenschaften (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) und gewährleisten so die Zuverlässigkeit des Datentransfers. Sollen strukturierte Daten tabellarisch modelliert werden, gibt es viele Faktoren, die eindeutig für SQL sprechen.

Während viele große Unternehmen und Plattformen zumindest als Basis weiter auf eine relationale Lösung setzen, hat der Bedarf an immer größeren und vor allem heterogenen Datenvolumina bei vielen Nutzerinnen und Nutzern zu einem Umdenken geführt. Gerade für halbstrukturierte und unstrukturierte Daten ist die Speicherung in Tabellen nicht zu empfehlen oder nicht möglich. NoSQL-Datenbanken (Not only SQL) speichern Daten hingegen in Form von Dokumenten und sind dadurch häufig flexibler. Sie müssen nicht vollständig auf Ihre relationale Datenbank verzichten, sondern können diese eventuell auch mit einer dokumentenorientierten Lösung kombinieren. Falls Sie aber doch nach einer SQL-Alternative suchen, sind diese Datenbanken empfehlenswert.

MongoDB: Ideal für große Datenmengen

Der NoSQL-Ansatz bietet zahlreiche Vorteile – bei kaum einer Datenbank ist dies offenkundiger als bei MongoDB. Die SQL-Alternative ist seit 2009 erhältlich und verdankt ihren Namen dem englischen Wort „huMONGOus“, also „gewaltig“. So verwundert es nicht, dass MongoDB vor allem für große Datenmengen ausgelegt ist. Da die Datenbank nach Belieben horizontal skaliert werden kann, ist sie auch für steigende Datenvolumina geeignet und richtet sich so an kleinere und große Unternehmen gleichermaßen. MongoDB speichert diese in binären JSON-Dokumenten, die in Sammlungen zusammengefasst werden. Die gespeicherten Daten können dabei strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein, was MongoDB zu einer der flexibelsten Lösungen macht.

Die Vorteile von MongoDB auf einen Blick

• Horizontal skalierbar ohne Grenze
• Fast alle Datentypen können gespeichert und verwaltet werden
• Sehr hohe Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit durch Speicherung auf mehreren Knoten
• Sehr benutzerfreundlich
• Replikationen möglich
• Kompatibel mit zahlreichen anderen Systemen, Sprachen und Plattformen
• Große und engagierte Community und umfangreiche Dokumentation
• Kann mit SQL kombiniert werden

Wenn Sie noch mehr Informationen zu den Gemeinsamkeiten und Unterschieden von SQL und MongoDB erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen diesen umfangreichen Artikel in unserem Digital Guide.

Apache Cassandra: Die spaltenorientierte NoSQL-Datenbank

Einen ähnlichen Ansatz verfolgt Apache Cassandra. Die NoSQL-Datenbank ist allerdings spaltenorientiert und nutzt dazu mit CQL eine Abfragesprache, die SQL sehr ähnlich ist. Der Umstieg fällt dadurch für Nutzerinnen und Nutzer der relationalen Methode ein wenig leichter. Ansonsten punktet auch Apache Cassandra durch die Möglichkeit, große Datenmengen zu speichern. Die Open-Source-Lösung ist horizontal und vertikal skalierbar und speichert Daten ebenfalls auf mehreren Knoten als Schlüssel-Wert-Paare. Firmen und Plattformen wie Apple und Netflix setzen Apache Cassandra für ihre Datenströme ein. Das System gilt nicht nur als ausfallsicher, sondern kann auch hohe Geschwindigkeiten bieten. Damit ist es eine empfehlenswerte Alternative zu SQL.

Die Vorteile von Apache Cassandra auf einen Blick

• Open Source
• Horizontal und vertikal skalierbar
• CQL ähnelt SQL
• Speicherung in Spalten
• Starke Performance
• Hohe Ausfallsicherheit und Verfügbarkeit der Daten
• Replikationen möglich
• Hohe Fehlertoleranz
• Engagierte Community

In unserem Digital Guide finden Sie einen ausführlichen Artikel zu den Vorteilen und Besonderheiten von Apache Cassandra.

DynamoDB: Die komplett verwaltete Alternative zu SQL

Ganz anders arbeitet hingegen DynamoDB. Auch die Lösung aus dem AWS-Kosmos (Amazon Web Services) verfolgt den NoSQL-Ansatz, legt dabei allerdings gänzlich andere Schwerpunkte. Wo andere Datenbanken Flexibilität durch unterschiedliche Datentypen und eine hohe Kompatibilität gewährleisten, setzt DynamoDB auf den Faktor Benutzerfreundlichkeit. Die serverlose Option ist nämlich vollständig verwaltet. Nutzerinnen und Nutzer müssen sich somit nicht um Upgrades oder Sicherheitsupdates kümmern, sondern können sich auf die eigentliche Arbeit mit der Datenbank konzentrieren. Die Bezahlung richtet sich dabei nach den genutzten Ressourcen. Das System ist in das AWS-Ökosystem eingebettet und kann davon auch nicht gelöst werden. Dafür ist das Sicherheitsniveau sehr hoch.

Die Vorteile von DynamoDB auf einen Blick

• Komplett verwaltet
• Sehr sichere Lösung
• Hohe Verfügbarkeit
• Skalierung nach Bedarf ohne Einschränkungen möglich
• Hohe Lese- und Schreibgeschwindigkeit
• Einbettung in das AWS-Ökosystem
• Immer auf dem aktuellen Stand

Firebase: Die Entwicklungsplattform von Google

Auch Google verfügt über eine sehr gelungene SQL-Alternative: Firebase ist eigentlich eine komplette Entwicklungsplattform, die aus insgesamt 18 Diensten besteht. Diese sind teilweise kostenpflichtig. Dazu gehört auch eine Datenbank, die in Echtzeit synchronisieren kann und dadurch perfekt für mobile und Webanwendungen geeignet ist. Gerade Gaming-Apps, Chatprogramme und soziale Netzwerke profitieren von der Lösung, die zusätzlich eine enge Verknüpfung mit verschiedenen Google-Diensten bietet. Auch Firebase speichert Daten in JSON-Dokumenten und ist sehr sicher. Zwar besteht eine klare Verbindung zum Google-Ökosystem, weshalb gerade die Migrationsoptionen limitiert sind, wenn Sie aber nach einer leistungsstarken Datenbank für die Entwicklung suchen, ist Firebase empfehlenswert.

Die Vorteile von Firebase auf einen Blick

• Teil einer kompletten Entwicklungsplattform
• Optimal für mobile und Webanwendungen
• Kluge Einbindung von Google-Diensten
• Hohe Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit
• Synchronisierung in Echtzeit
• Starke Cloud-Anbindung
• Guter Support

Redis: Die beste Wahl für schnelle Reaktionszeiten

Viele SQL-Lösungen sind sehr gut geeignet, wenn Sie große und strukturierte Datenmengen speichern und abrufen möchten. Wenn Sie für ein Projekt allerdings eher eine hohe Geschwindigkeit benötigen, ist eine In-Memory-Datenbank wie Redis vielleicht die passendere Lösung. Redis speichert Daten als Schlüssel-Wert-Paar direkt im Arbeitsspeicher und kann dadurch Reaktionszeiten unter einer Millisekunde bieten. Das würde bei großen Datenvolumina zwar zu einem hohen Speicherverbrauch führen, für Caches, Analysen in Echtzeit, Games oder Streaming kann die freie Lösung aber herausragende Ergebnisse bieten. Redis ist dazu nicht nur eine gute Alternative zu SQL, sondern kann auch in Kombination mit einer relationalen Datenbank verwendet werden.

Die Vorteile von Redis auf einen Blick

• Open Source
• Sehr hohe Geschwindigkeit durch Speicherung im Arbeitsspeicher
• Horizontale und vertikale Skalierung
• Sehr benutzerfreundlich
• Hohe Kompatibilität mit vielen Programmiersprachen
• Kann als Ergänzung zu SQL-Lösungen verwendet werden
• Hohe Verfügbarkeit