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Big-Data-Technologien – Wissen für Entscheider
Diese Fähigkeit zur Approximation – zur Findung ungefährer
Antworten – unterscheidet ElasticSearch von
traditionellen Datenbanken. Da Big Data mit unstrukturierten
und polystrukturierten Daten zu tun hat, kommt
dieser Fähigkeit große Bedeutung zu. Daher besteht die
Grundidee darin, statistische Analysen und Algorithmen
auf Textdaten anzuwenden. Mit einer möglichst einfachen
Benutzeroberfläche wird diese Komplexität vor dem
Benutzer weitestgehend verborgen.
Technologisch gesehen weist ElasticSearch gewisse
Ähnlichkeiten mit NoSQL-Dokumenten-Datenbanken
wie Couchbase oder Cassandra auf, da in beiden Fällen
textbasierte Dokumente gespeichert werden, auch wenn
NoSQL-Dokumenten-Datenbanken nicht über die Möglichkeit
verfügen, ähnliche Ergebnisse zurück zu senden,
da keine Indizes erstellt werden.
Search- und Discovery-Technologien wie ElasticSearch
eignen sich gut für folgende Fragestellungen:
Bei traditionellen relationalen Datenbanken stehen
Präzision und Integrität der Daten im Vordergrund. Antworten
sind schwarz oder weiß, nicht Schattierungen von
Grautönen. Daher eignet sich Search nicht für Fragestellungen,
für die relationale Datenbanken optimiert sind,
wie beispielsweise:
• Berechnung des noch verbleibenden Lagerbestands
• Summierung aller ausstehenden Forderungen im
laufenden Monat
• Ausführung und Bestätigung von Transaktionen mit
Rollback-Unterstützung
• Vergabe von Identifikatoren bzw. Schlüsseldaten, die
garantiert nur einmal vorkommen dürfen 63 .
4.2.4 Query
• Durchsuchen einer großen Anzahl von Produktbeschreibungen
für die beste Übereinstimmung mit
einem bestimmten Suchbegriff (z. B. »Schirm«) und
Rücksendung der besten Ergebnisse,
• Aufzeigen der verschiedenen Abteilungen bzw. Orte,
in denen der Suchbegriff (»Schirm«) erscheint (»Facettierung«,
z. B. Regenschirm, Sonnenschirm, Abschirmung,
unter möglichem Ausschluss anderer Sprachen
die auch das Wort Schirm enthalten),
• Suche nach Wörtern, die ähnlich klingen,
• Automatisches Ausfüllen eines Suchfelds auf der Basis
eines nur teilweise getippten Wortes, basierend auf
zuvor eingegebenen Suchbegriffen, unter Berücksichtigung
von falschen Schreibweisen,
• Speichern einer großen Menge von semi-strukturierten
(JSON-)Daten verteilt über einen Server Cluster,
mit einem bestimmten Niveau an Redundanz.
Query ist die englische Bezeichnung für Abfrage. In der
Welt der traditionellen Business Intelligence ist SQL die
Standard-Sprache für Abfragen. Im allgemeinen Sprachgebrauch
steht SQL als Abkürzung für Structured Query
Language. SQL ist eine Datenbanksprache zur Definition
von Datenstrukturen in relationalen Datenbanken sowie
zum Bearbeiten (Einfügen, Verändern, Löschen) und
Abfragen von darauf basierenden Datenbeständen.
Die Sprache basiert auf der relationalen Algebra. Ihre
Syntax ist relativ einfach aufgebaut und semantisch
an die englische Umgangssprache angelehnt. Fast alle
gängigen relationalen Datenbank-Systeme unterstützen
SQL – allerdings in unterschiedlichem Umfang und leicht
voneinander abweichenden »Dialekten«.
Durch den Einsatz von SQL strebt man die Unabhängigkeit
der Anwendungen vom eingesetzten Datenbank-
Management-System an. Mit SQL können Benutzer zum
Beispiel Datenbestände auswählen, filtern, sortieren,
verknüpfen und umbenennen. Das Ergebnis einer Abfrage
63
z. B. eine Telefonnummer pro Kunde
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