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Relationale Datenbanken mit skalierbarer
Architektur
Mit dem Konzept der horizontalen Fragmentierung 55 kann
die Skalierbarkeit der Datenbank-Performanz verbessert
werden. Zu den Datenbank-Lösungen, die relationale
Datenbank-Technologie mit Shard-Architekturen verbinden,
zählen Clustrix, MemSQL, ScaleArc, ScaleBase,
ScaleDB, StormDB, TransLattice, VMware vFabric SQLFire
sowie VoltDB.
Enterprise Data Warehouses
Ein Data Warehouse speichert Daten, die in erster Linie für
Business Intelligence (BI), Analytics und andere Berichtsaufgaben
genutzt werden. Unternehmen setzen ETL-Technologien
ein, um in bestimmten Zeitabständen Daten aus
relationalen OLTP-Datenbanken in das Data Warehouse
zu übertragen; dort werden sie in »Datenwürfeln« (Data
cubes) für die Datenanalyse (OLAP) verarbeitet. Das Data
Warehouse bildet die Back-end-Infrastruktur für ein breites
Spektrum von Technologien zum Management von
Kunden, Produkten, Mitarbeitern und Geschäftsprozessen.
Die meisten Unternehmen betreiben Data Warehouses
und bauen deren Kapazität und Funktionalität weiter aus.
durch Konsolidierung, höheren Automatisierungsgrad
und zeitlich aufgeschobenen Ausbau der Hardwarekapazität
erreicht.
NoSQL-Datenbanken
NoSQL umfasst ein Spektrum verschiedener nicht-relationaler
Datenbank-Managementsysteme, die mit Blick auf
bestimmte Anwendungsszenarien optimiert sind; dazu
zählen Social Media, Predictive Analytics, Web-Applikationen
für extreme Einsatzanforderungen, umfangreiche
Business Analytics sowie Echtzeit-Applikationen. NoSQL
unterstützt in der Regel flexible Schemata, skalierbare
Architekturen, unstrukturierte Daten sowie Datenspeicher,
die für stark vernetzte Daten optimiert sind. Gegenwärtig
setzen 20% der Unternehmen bereits NoSQL ein,
wobei MongoDB (7% der Unternehmen) und Cassandra
(6%) an der Spitze stehen. NoSQL wird weiter wachsen:
So haben weitere 26% der Befragten Planungen, bis 2016
NoSQL-Datenbanken einzusetzen. Applikationsarchitekten
und Entwicklungsleiter sollten die Nutzung von
NoSQL-Datenbanken für Anwendungen dann ernsthaft in
Erwägung ziehen, wenn die spezifischen Anforderungen
mit relationalen Datenbanken nicht effektiv abgebildet
werden können.
Anbieter von Datenbanken und Data Warehouses offerieren
heutzutage neue, auf den Bedarf von Unternehmen
ausgerichtete Appliances und zielen damit auf Anwendungsszenarien,
die bisher mit traditionellen Software-
Stacks bewältigt wurden. Eine Database Appliance ist
eine vorkonfigurierte Gesamtheit von aufeinander abgestimmten
Software- und Hardware-Komponenten zur
Lösung von Aufgaben mit bestmöglicher Performanz und
erlaubt es dem Nutzer, sich auf die geschäftlichen Herausforderungen
zu konzentrieren, während dem technische
Aspekte in den Hintergrund treten können. Heutzutage
setzen 23% der Unternehmen Database Appliances ein
– ein Anteil, der sich voraussichtlich in den nächsten drei
Jahren verdoppeln wird. Database Appliances bieten
verbesserte Performanz und Skalierbarkeit und verringern
den Managementaufwand; diese Fortschritte werden
Zur Kategorie NoSQL gehören Key-Value-Datenbanken
(Key-Value Stores), dokumentenorientierte Datenbanken
(Document Stores), Graph-Datenbanken, sowie
Objekt-Datenbanken:
• Key-Value-Datenbanken (Key-Value Stores) bieten
schnellen Zugriff auf verteilte Daten.
NoSQL Key-Value Stores sind in der Lage, mit den
Dimensionen des Internets umzugehen – Tausende
von Servern, Millionen von Nutzern – und das mit
extremer Geschwindigkeit, optimiertem Speicher
und Retrieval. Zu solchen Leistungsparametern sind
Key-Value Stores in der Lage, weil sie auf zahlreiche
Funktionen relationaler Datenbanken verzichten und
nur solche implementiert haben, die für ex treme
Web-Anwendungen benötigt werden. In dieser
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Englisch: Sharding
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