Database Reference
In-Depth Information
mentiert. Relationale Datenbanken sind streng typisiert und kennen übli-
cherweise numerische Werte, Strings, Datumsangaben und nicht interpre-
tierte Blobs, doch wie wir gesehen haben, bietet PostgreSQL Erweiterungen
wie Array und Cube.
Gut für:
Aufgrund ihrer strukturierten Natur eignen sich relationale Datenbanken für
Projekte, bei denen das Layout der Daten im Voraus bekannt ist, nicht aber
die Art und Weise, in der diese Daten später genutzt werden. Mit anderen
Worten nehmen Sie die organisatorische Flexibilität im Vorfeld in Kauf, um
später flexible Queries nutzen zu können. Viele Unternehmensaufgaben sind
passenderweise in dieser Form modelliert, von Bestellungen über den Ver-
sand und vom Lager bis zum Online-Shop. Sie wissen im Vorfeld nicht genau,
wie Sie die Daten später abfragen werden - wie viele Bestellungen haben wir
im Februar verarbeitet? - , doch die Daten sind recht gleichförmig, so dass
das Durchsetzen dieser Gleichförmigkeit hilfreich ist.
Nicht so gut für:
Wenn Ihre Daten hochgradig variabel oder stark hierarchisch sind, ist eine
relationale Datenbank nicht die beste Wahl. Da Sie vorab ein Schema fest-
legen müssen, sind Datenprobleme, die ein großes Maß an Abweichungen
zwischen den Datensätzen aufweisen, eher schwierig zu lösen. Nehmen wir
an, Sie entwickeln eine Datenbank mit allen Lebewesen. Eine vollständige
Liste aller Eigenschaften (hatHaare, numBeine, legtEier und so weiter) auf-
zubauen, wäre eine sperrige Angelegenheit. In einem solchen Fall brauchen
Sie eine Datenbank, die Ihnen weniger Beschränkungen auferlegt, was Sie
in ihr speichern können.
Schlüssel/Wert
Der Schlüssel/Wert-Speicher (Key-Value, KV), ist das einfachste von uns
betrachtete Modell. KVs bilden einfache Schlüssel auf (möglicherweise) kom-
plexere Werte wie riesige Hashtabellen ab. Aufgrund ihrer relativen Schlicht-
heit hat diese Gattung die größte Flexibilität der Implementierung. Hash-
Lookups sind schnell, so dass Geschwindigkeit bei Redis das Hauptanliegen
war. Hash-Lookups lassen sich auch leicht verteilen und Riak nutzt diese
Tatsache, um sich auf einfach zu verwaltende Cluster zu konzentrieren. Na-
türlich ist diese Schlichtheit auch ein Nachteil, wenn die Daten eine komple-
xere Modellierung verlangen.
Gut für:
Ohne (oder nur wenig) Notwendigkeit zur Verwaltung von Indizes sind Schlüs-
sel/Wert-Speicher häufig für die horizontale Skalierbarkeit, extreme Ge-
