Business Intelligence: Eignen sich SQL- oder NoSQL-Datenbanken besser für den Einsatz?

In der Datenbank-Welt haben NoSQL und SQL gleichermaßen eine Berechtigung. Oracle lässt den Anwender entscheiden und bietet beides in einem Paket an.

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Daten-Typen lassen sich in viele unterschiedliche Segmente unterteilen, von denen jedes seine Eigenheiten hat. Für IT-Profis werden genaue Kenntnisse darüber immer wichtiger, wenn sie möglichst viel Wert aus den komplexen Daten-Beständen herausholen wollen, die bei heutigen Geschäftsprozessen anfallen und benötigt werden. SQL und NoSQL sind verbreitete Datenbanken. Aber kommen sie mit all den Daten in Ihrer Organisation zurecht?

Schließlich laufen typische Großunternehmen fast über vor Daten aller möglichen Arten: Sie haben es zu tun mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten, außerdem mit Archiv-Daten, Dateien nach der Indexed Sequential Access Method (ISAM) und nicht-traditionellen Daten wie Video- und Audio-Dateien, Logs und Informationen aus sozialen Medien wie Twitter. All diese Informationen sind schwierig zu verwalten und noch schwieriger miteinander zu korrelieren. Hinzu kommt: Umfang, Geschwindigkeit und Vielfalt nehmen immer weiter zu – und schaffen so Wert-Potenzial, das oft noch brach liegt.

Allerdings nähert sich der Umgang mit Daten aufgrund ihres rapiden Volumen-Wachstums einem Wendepunkt. Bezeichnet wird die neue Philosophie etwas unbeholfen als Big Data – also Informationsbestände, die so groß und vielfältig sind, dass sich mit traditionellen Technologien kein analytischer Wert aus ihnen herausholen lässt. Diese Situation hat zu neuen, noch leicht experimentellen Technologien geführt, die Big Data in den Griff bekommen sollen. Zu ihnen zählen Storage-Plattformen wie Hadoop und Daten-Container wie NoSQL.

NoSQL verglichen mit SQL: Die Daten-Bestie zähmen

Wie also geht man mit all den Daten am besten um? Als erstes müssen wir uns dazu mit den zwei Arten von Daten befassen, mit denen es Datenbank-Administratoren, Daten-Analysten und IT-Manager hauptsächlich zu tun haben: SQL und NoSQL. Wie lassen sie sich kohärent so einsetzen, dass der Zugriff darauf vereinheitlicht wird und so Möglichkeiten für Auswertungen und Archivierung bietet?

Die meisten IT-Profis sind vertraut mit SQL-Datenbanken, die es in vielen Varianten gibt. Oracle war ein Pionier bei SQL und liefert seit vielen Jahren Datenbanken auf dieser Grundlage.

SQL ist eine Programmier-Sprache und bildet die Grundlage für Management-Systeme relationaler Datenbanken (RDBMS). In einer SQL-Datenbank sind Informationen hochgradig organisiert und werden in vordefinierten Tabellen aus Spalten und Zeilen gespeichert, die für bestimmte Daten-Arten formatiert sind. Die Arbeit mit SQL-Datenbanken ist relativ einfach, doch es gibt theoretische Grenzen für ihre Größe, und die Performance kann bei immer größeren Tabellen leiden.

NoSQL steht für „Not only SQL“ und ist ein Neuankömmling, der für den Umgang mit sehr großen Daten-Beständen optimiert ist. NoSQL verzichtet auf das RDBMS-Prinzip mit seinen Tabellen, Zeilen und Spalten. Im Idealfall bedeutet das einfachere Daten-Modell von NoSQL mehr Tempo und flexibleren Zugriff. In vielen Unternehmen hat das zu Diskussionen darüber geführt, ob man SQL oder NoSQL nutzen sollte. Allerdings ist das eher fruchtlos, denn in den meisten Fällen wird für unterschiedliche Anwendungsfälle beides gebraucht. Entscheidend ist dabei stets, was mit den Daten erreicht werden soll.

Teils SQL, teils NoSQL

Datenbank-Manager werden sich deshalb mit beiden Technologien vertraut machen müssen, vor allem wenn sie in Richtung von Big-Data-Analytik und fortschrittlicher Business Intelligence (BI) gehen. Eine Frage allerdings taucht immer wieder auf, wenn sich Gespräche um Integration drehen: Wie können zwei so unterschiedliche Technologien zusammen genutzt werden?

Die Antwort darauf liegt in Plattform-basierten Technologien. Aber welche Plattformen genau eignen sich dafür?

In der Oracle-Welt gibt es mehrere Möglichkeiten, die schwierige Integration in den Griff zu bekommen und konkrete Ergebnisse zu erzielen. Vor kurzem hat Oracle seine NoSQL Database 2.0 vorgestellt. Sie bietet eine Integration mit den verteilten Datei-Systemen, die von Apache Hadoop und SQL-Datenbanken von Oracle genutzt werden. Eine entscheidendes Merkmal von NoSQL Database 2.0 ist die Auslegung als „Key-Value“-Datenbank. Dies ermöglicht flexible Unterstützung für Transaktionen, so dass Nutzer damit schnell eintreffende Transaktionsdaten von Web-Anwendungen, sozialen Medien, Sensoren, intelligenten Stromzählern und Kommunikationsdiensten verwalten können.

Der hinsichtlich Integration wichtigste Aspekt ist die Erstellung von Application Programming Interfaces (APIs), Mit diesen können Nutzer von Oracle Database über SQL-Skripte Einträge in der NoSQL Database sehen und abfragen. Diese Funktionalität wird über externe Tabellen erreicht, mit deren Hilfe auf NoSQL-Daten direkt aus der traditionellen SQL-Datenbank von Oracle zugegriffen werden kann. Damit wird die SQL-basierte Oracle Database zur zentralisierten Engine für Verwaltung und Abrufe für Oracles SQL- und NoSQL-Datenbanken.

Diese Fusion macht es möglich, über die Abfrage von Daten aus unterschiedlichen Ressourcen dynamische Daten-Bestände zu bilden, die ideal sind für Analytik. Zudem können sie zum Fundament einer Big-Data-Plattform werden. Oracle hat also mit dem vereinheitlichten Daten-Zugriff eine Plattform geschaffen, bei der niemand gezwungen ist, sich zwischen SQL und NoSQL zu entscheiden. Stattdessen kann eine Umgebung entstehen, in der die Stärken beider Technologien für den Geschäftsbetrieb wie zum Beispiel Analytik zum Tragen kommen können.

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