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In-Depth Information
MongoDB
MongoDB ist für
riesige
Datenmengen gedacht (der Name
Mongo
entstammt
dem englischen Wort hu
mongo
us, zu deutsch gigantisch). Mongo-Serverkon-
figurationen versuchen, konsistent zu bleiben - wenn Sie etwas schreiben,
empfangen nachfolgende Leseoperationen immer den gleichen Wert (bis zum
nächsten Update). Dieses Feature macht es für Leute mit RDBMS-Hinter-
grund attraktiv. Sie bietet außerdem atomische Schreib-/Leseoperationen
wie etwa die Inkrementierung eines Wertes und Tiefenabfragen verschach-
telter Dokumentenstrukturen. Mit JavaScript als Abfragesprache unterstützt
MongoDB sowohl einfache Queries als auch komplexe mapreduce-Jobs.
CouchDB
CouchDB zielt auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsszenarien vom
Rechenzentrum über den Desktop bis hinunter zum Smartphone. In Erlang
geschrieben, besitzt CouchDB eine einzigartige Robustheit, die den ande-
ren Datenbanken größtenteils fehlt. Mit nahezu unzerstörbaren Daten-Da-
teien bleibt CouchDB auch dann noch hochverfügbar, wenn die Verbindung
verloren geht oder ein Hardware-Fehler eintritt. Wie bei Mongo ist auch bei
CouchDB JavaScript die systemeigene Abfragesprache. Views bestehen aus
mapreduce-Funktionen, die als Dokumente gespeichert und zwischen den
Knoten wie alle anderen Daten auch repliziert werden.
Graph
Eine der nicht ganz so gängigen Datenbank-Gattungen, die Graph-Daten-
bank, glänzt beim Umgang mit hochgradig verbundenen Daten. Eine Graph-
Datenbank besteht aus Knoten und Beziehungen zwischen diesen Knoten.
Sowohl Knoten als auch Beziehungen können Eigenschaften - Schlüssel/
Wert-Paare - haben, die Daten speichern. Die eigentliche Stärke von Graph-
Datenbanken ist das Verarbeiten der Knoten über das Verfolgen von Bezie-
hungen.
In Kapitel 7,
Neo4J
, auf Seite 237 behandeln wir die heute beliebteste Graph-
Datenbank Neo4J.
Neo4J
Eine Operation, bei der andere Datenbanken häufig scheitern, ist die Verar-
beitung selbstreferenzierender oder auf andere Weise kompliziert verknüpfter
Daten. Genau hier glänzt Neo4J. Der Vorteil der Verwendung einer Graph-
Datenbank ist die Fähigkeit, Knoten und Beziehungen schnell durchgehen zu
können, um relevante Daten zu finden. Man findet sie häufig bei Anwendun-
