Die besten Open-Source-Datenbanksoftware: Top 10

Veröffentlicht am: 11 Dezember 2024

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12 Minuten Lesezeit

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Für die Englische Version

Eine Datenbank ist der Backend-Speicher für eine Anwendung, wie zum Beispiel eine Webanwendung. Die Datenbank wird zusammen mit anderen Backend-Komponenten wie den Kern-Dateien Ihrer Website, allen Mediendateien und den Server-Konfigurationsdateien auf Ihrem Server gespeichert.

Im weitesten Sinne ist die Datenbank einer der Endpunkte der Website. Zum Beispiel:

• Die Seiten Ihrer Website werden HTML und PHP verwenden, um mit dem Server zu kommunizieren.

• Der Server wird in Ihrem Namen auf die Datenbank zugreifen, Daten abrufen oder senden und sie reibungslos an das Frontend liefern.

• Der Inhalt Ihrer Website wird basierend auf der Datenbank angezeigt oder aktualisiert.

Es ist ein wesentlicher Bestandteil Ihrer Website und Ihres Servers. Folglich benötigen Sie so viel Flexibilität und Verständnis für Datenbanken wie möglich.

Für eine Welt, die so lange von Datenbanksuiten wie Oracle und SQL Server beherrscht wurde, scheint es jetzt eine unendliche Lawine von Optionen zu geben. Ein Teil der Erklärung ist die Kreativität, die durch Open Source angetrieben wird - hochqualifizierte Programmierer, die ein Bedürfnis stillen und etwas schaffen wollen, an dem sie Freude haben können.

In diesem Artikel werden wir die Definition einer Open-Source-Datenbank, einige ihrer häufigsten Anwendungen, den Unterschied zwischen geschlossenen und Open-Source-Datenbanken sowie eine Liste einiger der besten Open-Source-Datenbanken durchgehen.

Was ist eine Open-Source-Datenbank?

Eine Open-Source-Datenbank ist jedes Datenbankprogramm, dessen Codebasis frei zugänglich ist zum Ansehen, Herunterladen, Modifizieren, Verteilen und Wiederverwenden. Open-Source-Lizenzen ermöglichen es Entwicklern, neue Anwendungen unter Verwendung der aktuellen Datenbanktechnologie zu erstellen.

Eine Open-Source-Datenbank ermöglicht es Benutzern, ein System basierend auf ihren spezifischen Bedürfnissen und Geschäftsanforderungen zu entwickeln. Es ist kostenlos und kann verteilt werden. Der Quellcode ist anpassbar, um den Vorlieben jedes Benutzers gerecht zu werden. Open-Source-Datenbanken enthalten wichtige Daten in Software, die unter der Kontrolle der Organisation steht.

Open-Source-Datenbanken erfüllen die Anforderung, Daten aus einer wachsenden Anzahl neuer Anwendungen kostengünstiger auszuwerten. Das Internet der Dinge (IoT) und soziale Medien haben eine Ära riesiger Datenmengen eingeläutet, die gesammelt und verarbeitet werden müssen. Die Daten sind nur wertvoll, wenn eine Organisation sie analysieren kann, um bedeutungsvolle Trends oder Echtzeiteinblicke zu entdecken. Die Daten enthalten jedoch große Mengen an Informationen, die eine herkömmliche Datenbank überwältigen könnten. Die Anpassungsfähigkeit und Erschwinglichkeit von Open-Source-Datenbanksoftware haben die Datenbankmanagementsysteme revolutioniert.

Was sind die am häufigsten verwendeten Datenbanktypen?

Ein Unternehmen sollte den Datenbanktyp verwenden, der seinen Zielen und Bedürfnissen entspricht, unabhängig davon, ob er Open Source oder Closed Source ist. Es gibt mehrere Arten von Datenbankstrukturen:

1. Hierarchische Datenbank: Daten sind in einer hierarchischen Datenbank gemäß einer Rangordnung oder einer Eltern-Kind-Beziehung strukturiert.

2. Netzwerkdatenbank: Die Netzwerkdatenbank ist der hierarchischen Datenbank mit mehreren Modifikationen ähnlich. Die Netzwerkdatenbank ermöglicht es dem Kinddatensatz, mit mehreren Elterndatensätzen verknüpft zu werden, wodurch bidirektionale Beziehungen ermöglicht werden.

3. Objektorientierte Datenbank: Informationen werden ähnlich wie Objekte in einer objektorientierten Datenbank gespeichert.

4. Relationale Datenbank: Eine relationale Datenbank ist tabellenorientiert und jedes Datenelement ist mit jedem anderen Datenelement verknüpft.

5. Nicht-relationale oder NoSQL-Datenbanken: Eine NoSQL-Datenbank verwendet eine Vielzahl von Formen, wie Dokumente, Graphen, breite Spalten usw., die eine Datenbankarchitektur mit erheblicher Flexibilität und Skalierbarkeit bieten.

Relationale oder sequenzielle Datenbanken und nicht-relationale oder nicht-sequenzielle Datenbanken oder No-SQL-Datenbanken sind die beiden häufigsten Arten oder Klassifikationen von Datenbanken. Je nach Art der Daten und der gewünschten Funktionalität kann eine Organisation sie einzeln oder im Tandem nutzen.

Geschlossene vs. Open Source-Datenbanken

Nachdem wir die verschiedenen Arten von Datenbanken besprochen haben, lassen Sie uns die Unterschiede zwischen geschlossenen und Open-Source-Datenbanken untersuchen.

Bei der Analyse eines Technologie-Stacks stellt sich immer die Frage, ob eine kommerzielle oder eine Open-Source-Lösung eingesetzt werden soll, und dies ist immer ein extremes Argument. In diesem Aufsatz werden wir verschiedene gängige Formen von Open Source untersuchen.

Der Hauptunterschied zwischen kommerziellen und Open-Source-Produkten liegt darin, wie sie behandelt, produziert und gewartet werden.

Ein Unternehmen entwirft und produziert ein kommerzielles Produkt. Dieses Unternehmen hat ein Team, das sich der Überwachung des Produkts widmet, und es profitiert davon. Es wird niemals der Allgemeinheit zugänglich gemacht, da die Geheimhaltung des Quellcodes jegliches geistiges Eigentum oder Wettbewerbsvorteile schützt, die es enthalten könnte. Es wird "Closed Source" genannt.

Ein globales Netzwerk von Freiwilligen arbeitet zusammen, um ein Open-Source-Produkt zu verwalten. Der Begriff "Open Source" bezieht sich auf Quellcode, der für alle Benutzer frei zugänglich ist, wobei die Lizenz bestimmt, ob Benutzer den Code ändern oder weiterverbreiten dürfen.

Einige Open-Source-Datenbanken können bei Bedarf problemlos auf einer Vielzahl anderer Plattformen funktionieren. Die überwiegende Mehrheit des Codes von Open-Source-Software (OSS)-Projekten wird oft von sachkundigen Personen im Geschäftsumfeld erstellt.

Die Nutzung einer kommerziellen Datenbank bietet eine Vielzahl von Vorteilen. Der Hauptvorteil ist, dass es einen einzigen Ansprechpartner für alle Schwierigkeiten gibt. Obwohl es einfach erscheinen mag, ist die Realität, dass Sie für bestimmte Bedürfnisse bezahlen und im Falle von Problemen eine verantwortliche Partei vorhanden ist.

Eine kommerzielle (Closed Source) Datenbank wird typischerweise von einer transparenten Lizenz und einer Garantie begleitet. Typischerweise haben Entwickler eine umfassende Strategie für das Programm und stellen Updates bereit, wenn sie es für angemessen halten. Dies hilft Unternehmen, die mit technologischen Ausfällen und Ausfallzeiten verbundenen Kosten zu senken.

Die besten 10 Open-Source-Datenbanken

Historisch gesehen wurden Datenbanken von Oracle, IBM, Microsoft und anderen kleineren Organisationen mit ihren proprietären Werkzeugen gepflegt. In letzter Zeit haben jedoch insbesondere für neue Unternehmen Open-Source-Datenbanken enorm an Popularität gewonnen.

Die besten Open-Source-Datenbanken sind wie folgt:

1. PostgreSQL
2. MongoDB
3. SQLite
4. ClickHouse
5. Neo4j
6. MariaDB
7. RethinkDB
8. CockroachDB
9. Redis
10. Cassandra

Lassen Sie uns eine Vielzahl von Open-Source-Datenbanktools untersuchen und einige "Varianten" zusammenstellen.

Datenbankname	Typ
PostgreSQL	Objekt-relationales Datenbankmanagementsystem
Mongo DB	Dokumentenorientierte Datenbank
SQLite	Relationales Datenbankmanagementsystem
ClickHouse	Spaltenorientiertes DBMS (spaltenorientiertes Datenbankmanagementsystem)
Neo4j	Graphdatenbankmanagementsystem
MariaDB	Relationales Datenbankmanagementsystem
RethinkDB	Verteiltes dokumentenorientiertes Datenbankmanagementsystem
CockroachDB	Relationales Datenbankmanagementsystem
Redis	NoSQL-Datenbankmanagementsystem
Cassandra	NoSQL-Datenbankmanagementsystem

Tabelle 1. Top Open-Source-Datenbank-Tools

PostgreSQL

PostgreSQL, meist als Postgres bekannt, ist ein kostenloses objekt-relationales Datenbanksystem, das seit mehr als drei Jahrzehnten aktiv entwickelt wird.

Da es Open Source ist, sind die anfänglichen Besitzkosten deutlich günstiger als die von Microsoft SQL Server und Oracle. Es ist bekannt für seine überlegene Leistung, Zuverlässigkeit und robusten Funktionen. Es ist leicht mit SQL kompatibel und wurde entwickelt, um eine Vielzahl von Arbeitslasten zu bewältigen.

Abbildung 1. PostgreSQL

Neben der einfachen Kompatibilität mit vielen verschiedenen Programmiersprachen und einer Fülle von Ressourcen ist PostgreSQL auch mit einer Vielzahl von proprietären und Drittanbieter-Tools kompatibel.

Dies trägt zu einer erheblichen Verbesserung seiner Produktion bei. Bezüglich der Unterstützung für JSON-Typen und das "Full Vacuum Schema" besteht jedoch noch Entwicklungsbedarf. Zusätzlich variiert das Installationsverfahren über alle unterstützten Betriebssysteme hinweg.

MongoDB

C++-basierte MongoDB ist eine beliebte Open-Source-NoSQL-Datenbank. MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank mit einem dynamischen Schema, die Daten in JSON-ähnlichen Dokumenten speichert. Das bedeutet, dass Sie sich keine Sorgen über die Datenstruktur, die Anzahl der Felder oder die Arten der Felder machen müssen, die verwendet werden, um Werte beim Speichern Ihrer Daten zu halten. MongoDB-Dokumente sind vergleichbar mit JSON-Objekten.

Abbildung 2. MongoDB

MongoDB bietet verschiedene einzigartige Eigenschaften, die es zu einer bevorzugten Alternative zu herkömmlichen Datenbanken machen. Einige dieser Eigenschaften werden im Folgenden näher erläutert:

• Schema-Less-Datenbank: Eine schemafreie Datenbank unterstützt das Speichern mehrerer Dokumenttypen in einer einzigen Sammlung. (the equivalent of a table). Mit anderen Worten, viele Dokumente mit unterschiedlichen Feldern, Inhalten und Größen können in einer einzigen Sammlung in der MongoDB-Datenbank gespeichert werden. Diese Funktion von MongoDB bietet den Benutzern eine große Flexibilität.

• Indiziertes Dokument: Jedes Feld in einem MongoDB-Datenbankdokument wird mit Primär- und Sekundärindizes indiziert, was das Abrufen von Daten aus dem Pool erleichtert.

• Skalierbarkeit: Sharding ermöglicht horizontale Skalierbarkeit in MongoDB. Sharding ist die Technik des Daten-Sharings über zahlreiche Server. Mit dem Shard-Schlüssel wird eine große Menge an Daten in Datenstücke partitioniert und gleichmäßig auf Shards verteilt, die sich über mehrere physische Server erstrecken.

• Replikation: MongoDB gewährleistet eine hohe Datenverfügbarkeit, indem es Daten auf zahlreiche Server repliziert und verteilt, sodass selbst wenn ein Server ausfällt, die Daten von einem anderen abgerufen werden können.

SQLite

SQLite ist eine In-Process-Bibliothek, die eine serverlose, transaktionale SQL-Datenbank-Engine ohne Einrichtung ermöglicht.

Mit anderen Worten, es ist ein Datenbankmanagementsystem, das keine Installation eines separaten Serverprogramms oder eine Konfiguration durch einen Systemadministrator erfordert.

Dies macht SQLite zu einer fantastischen Option für Entwickler, die mit Datenbanken auf mobilen Geräten oder in Anwendungen arbeiten müssen, die auf mobilen Geräten, Webservern und Desktop-PCs bereitgestellt werden.

Die Bibliothek kann durch eingebettete Programmierung oder eine der zahlreichen Client-Bibliotheken für verschiedene Programmiersprachen aufgerufen werden.

Abbildung 3. SQLite

Es wurde sowohl für Einzeldatei- als auch für datenträgerbasierte Datenbankdateien entwickelt. Mehrere virtuelle Maschinen werden unterstützt, indem zusätzliche Datenbankdateien mit einzigartigen Namen erstellt werden, die denselben Speicherplatz innerhalb eines einzigen Verzeichnisbaums teilen.

Einige der Funktionen der SQLite-Datenbank sind wie folgt:

• SQLite-Programmierung hilft bei der plattformübergreifenden Dokumentenentwicklung.
• Es erfordert weniger Programmierung. Die Gesamtgröße der Bibliothek beträgt weniger als 500 Kilobyte.
• Es hat eine statische Kompositionsgruppe, die mit den meisten SQL-Datenbank-Engines kompatibel ist.
• SQLite verwendet variabel lange Datensätze.
• SQL-Erklärungen werden in Code für die virtuelle Maschine umgewandelt.

ClickHouse

ClickHouse ist das erste Open-Source-SQL-Datenlager mit der gleichen Leistung, Reife und Skalierbarkeit wie Sybase IQ, Vertica und Snowflake. Zu den modernen Merkmalen gehören die folgenden:

• Speicherung für Spalten, die Tabellen mit Billionen von Zeilen und Tausenden von Spalten aufnehmen können

• Kompression und Codecs zur drastischen Verringerung der I/O

• Lineares Skalieren mit vektorisierten Abfragen und Sharding

• Eingebaute Replikation bietet Fehlertoleranz und Leseskalierbarkeit

• Schnelle Datenerfassung, mit sofort abfragbaren Daten nach dem INSERT Hervorragende Aggregation mit materialisierten Ansichten

• Problemlösungsfähigkeiten in der realen Welt, wie Trichteranalysen und letzte Punktabfragen

Abbildung 4. ClickHouse

ClickHouse ist das erste Open-Source-SQL-Datenlager mit der gleichen Leistung, Reife und Skalierbarkeit wie Sybase IQ, Vertica und Snowflake. Zu den modernen Merkmalen gehören die folgenden:

• Speicherung für Spalten, die Tabellen mit Billionen von Zeilen und Tausenden von Spalten aufnehmen können

• Kompression und Codecs zur drastischen Verringerung der I/O

• Lineares Skalieren mit vektorisierten Abfragen und Sharding

• Eingebaute Replikation bietet Fehlertoleranz und Leseskalierbarkeit

• Schnelle Datenerfassung, mit sofort abfragbaren Daten nach dem INSERT Hervorragende Aggregation mit materialisierten Ansichten

• Problemlösungsfähigkeiten in der realen Welt, wie Trichteranalysen und letzte Punktabfragen

Abbildung 4. ClickHouse

Das Wachstum von ClickHouse wird von einer Gemeinschaft von Hunderten von Mitwirkenden vorangetrieben, die sich darauf konzentrieren, tatsächliche Probleme zu lösen, anstatt Unternehmensstrategien umzusetzen.

ClickHouse glänzt bei geschäftlichen Herausforderungen, die eine niedrige Latenz und konsistente Antworten über Petabyte-große Tabellen erfordern. Es kann Millionen von Zeilen pro Sekunde an eingehenden Daten verarbeiten. Erreichbare Reaktionszeiten umfassen:

• Ad-Hoc-Suchen auf Quelldaten: 1 Sekunde oder weniger

• Zehn Millisekunden oder weniger für Aggregatabfragen

• Von der Datenaufnahme zur Abfrageantwort in 500 Millisekunden

Online-Analytik, Echtzeit-Netzwerkmanagement, Serviceprotokollanalyse, Echtzeit-Werbegebotsabgabe, Vermögenswertbewertung in Finanzmärkten und Identifizierung von Sicherheitsbedrohungen sind nur einige der Anwendungsfälle, bei denen ClickHouse gut ist.

Neo4j

Neo4j ist eine der beliebtesten, auf Java basierenden, hoch skalierbaren, nativen Graphdatenbanken, die entwickelt wurde, um Datenbeziehungen zu nutzen.

Die Graph-Plattform von Neo4j ist darauf spezialisiert, Netzwerke miteinander verbundener Daten zu speichern, zu kartieren, zu analysieren und zu durchlaufen, um verborgene Kontexte und Beziehungen aufzudecken.

Abbildung 5. Neo4j

Neo4j ermöglicht intelligente Echtzeitanwendungen wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, das Internet der Dinge, Echtzeit-Empfehlungen, Stammdatenmanagement, Betrugserkennung sowie Identitäts- und Zugriffssteuerung, indem es Datenpunkte und deren Beziehungen intuitiv abbildet.

Neo4j ist in zwei Editionen erhältlich: Community und Enterprise. Die Community Edition eignet sich zum Erlernen von Neo4j und für kleine Projekte, die keine umfangreiche Skalierbarkeit oder Expertenunterstützung erfordern. Die Enterprise Edition verfügt über die gleichen Funktionen wie die Community Edition, zusätzlich zu unternehmensgerechter Verfügbarkeit, Verwaltung sowie Scale-Up- und Scale-Out-Funktionen.

Wichtige Merkmale und Vorteile der Community Edition von Neo4j:

• Modell eines beschrifteten Eigenschaftsgraphen

• Lokale Graphverarbeitung und -speicherung

• Cypher-Grafabfragesprache Schnelle Schreibvorgänge mit lokalen Label-Indizes

• Schnelle Lesevorgänge mit zusammengesetzten Indizes

• Transaktionen, die dem ACID-Protokoll entsprechen

• Hochleistungsfähige, native API-Treiber für Java, Python, C# & JavaScript, PHP, NodeJS usw.

• Extrem schnell.

MariaDB

MariaDB ist eine vollständig Open-Source-MySQL-Distribution. (released under the GNU GPLv2). Es wurde nach der Übernahme von MySQL durch Oracle gegründet, als mehrere der Hauptentwickler von MySQL befürchteten, dass Oracle das Open-Source-Ethische von MySQL untergraben würde.

Abbildung 6. MariaDB

MariaDB wurde entwickelt, um so kompatibel wie möglich mit MySQL zu sein, während zahlreiche wesentliche Komponenten ersetzt wurden. Aria, seine Speicher-Engine, führt sowohl transaktionale als auch nicht-transaktionale Operationen aus. Vor der Trennung von MariaDB glaubten einige, dass Aria in zukünftigen Versionen die Standard-Engine für MySQL werden würde.

Einige Funktionen von MariaDB sind wie folgt:

• Durch seinen Thread-Pool und das Caching von Abfrageergebnissen bietet es hervorragende Geschwindigkeit.

• Es bietet Replikation, Clustering und automatisches Failover zur Erreichung hoher Verfügbarkeit.

• Es bietet Schutz durch eine verschlüsselte Verbindung, verschlüsselte Dateien/Protokolle, verschlüsselte Puffer und dynamische Datenmaskierung.

• Es kann die Abfrageergebnisse aus Sicherheitsgründen einschränken.

MariaDB unterstützt Backup, nicht blockierendes Backup, SQLyog und IDERA SQL Diagnostic, unter anderem. Das Unternehmenskonto für die MariaDB-Plattform bietet Funktionen auf Geschäftsniveau. Die MariaDB-Plattform ist eine zuverlässige Lösung, die Ihnen bei der Bereitstellung geschäftskritischer Anwendungen helfen wird.

Wann MariaDB verwenden:

• ACID-Transaktionssicherheit ist ein kritisches Kriterium, und die Daten sind strukturiert (SQL).

• Wo Millionen von Transaktionen in einer global verteilten Datenbank verwaltet werden müssen, ist "distributed SQL" notwendig.

• Multi-Master-Clustering und Multi-Node-Datenspeicherung sind notwendig (OLAP).

• Eine Multi-Model-Datenbank ist erforderlich, d.h. eine Datenbank zur Verwaltung von strukturierten, semi-strukturierten, Graph- und Spaltendaten.

• Eine konvergente Datenbank, die aus einer einzigen Datenbank für OLTP-, OLAP- und Graph-Arbeitslasten besteht, ist erforderlich.

RethinkDB

RethinkDB ist eine anständige Option, wenn Sie eine Open-Source-Alternative zu MongoDB suchen. Es ist eine fantastische Methode, um JSON-Daten an eine Echtzeitanwendung zu liefern. Es hat auch eine leistungsstarke Abfragesprache, die es einfach macht, Tabellen zu verknüpfen und Daten zu sortieren.

Abbildung 7. RethinkDB

RethinkDB wächst gut über mehrere Computer hinweg. Dies beseitigt die Möglichkeit von Ausfällen, die bei einem zentralen Server auftreten können. Eine Docker-Datei kann verwendet werden, um die Datenbank auf Amazon Web Services (AWS) oder Google Cloud zu betreiben.

Allerdings ist RethinkDB ziemlich rudimentär. Eine Einschränkung ist, dass Sie keine Abfragen über die Befehlszeilenschnittstelle durchführen können. Zusätzlich gibt es keine Benutzerkonten, daher müssen Sie Ihre eigenen Benutzer und Authentifizierung mithilfe einer Drittanbieter-Ressource wie Auth0 erstellen.

CockroachDB

Der Begriff "Kakerlake" bezieht sich auf ein Insekt, das für das Überleben konzipiert ist. Egal was passiert - Raubtiere, Überschwemmungen, ewige Dunkelheit, verrottendes Essen oder Bombardements - die Kakerlake wird einen Weg finden, zu überleben und sich fortzupflanzen.

Abbildung 8. CockroachDB

Das Team hinter CockroachDB (bestehend aus ehemaligen Google-Ingenieuren) war Berichten zufolge unzufrieden mit den großflächigen Einschränkungen typischer SQL-Lösungen. Historisch gesehen sollten SQL-Lösungen auf einem einzigen System untergebracht werden (die Daten waren nicht so groß). Lange vor MongoDB gab es keine Methode, um ein Cluster von SQL-Datenbanken zu erstellen, weshalb es so viel Interesse erregte.

CockroachDB wurde geschaffen, um die folgenden Ziele zu erreichen:

• Das Leben der Menschheit einfacher machen. Dies bedeutet, dass es hochautomatisiert und für Betreiber mit geringem Kontakt und für Ingenieure leicht nachvollziehbar sein sollte.

• Bieten Sie branchenführende Konsistenz, selbst bei großflächigen Bereitstellungen. Dies beinhaltet die Ermöglichung verteilter Transaktionen und die Beseitigung unvermeidlicher Konsistenzprobleme wie veraltete Lesevorgänge.

• Erstellen Sie eine Datenbank, die ständig zugänglich ist und das Lesen und Schreiben auf allen Knoten ohne Konflikte ermöglicht.

• Erlauben Sie eine flexible Bereitstellung in jeder Umgebung, ohne durch eine Plattform oder einen Anbieter eingeschränkt zu sein.

• Unterstützung gängiger Werkzeuge zur Verwaltung relationaler Daten (i.e., SQL).

Wir glauben, dass die Kombination dieser Eigenschaften in CockroachDB Ihnen dabei helfen wird, globale, skalierbare und widerstandsfähige Bereitstellungen und Anwendungen zu entwickeln.

Redis

Redis, das 2011 eingeführt wurde, ist eine Open-Source-Datenbank und ein Cache, der von Millionen von Menschen genutzt wird.

Redis ist schnell, skalierbar, einfach zu installieren, hat ein hervorragendes objektorientiertes Datenformat und ist Open Source, um nur einige seiner vielen positiven Eigenschaften zu nennen.

Abbildung 9. Redis

Es wurde als Reaktion auf die Einschränkungen von Memcached entwickelt (sowohl Redis als auch Memcached: -Speichern von Daten im Speicher für schnellen Zugriff), hat aber aus mehreren Gründen an Popularität gewonnen.

Der bedeutendste Vorteil gegenüber Memcached ist die reduzierte administrative Belastung, da alles über REST erledigt werden kann. Dies erleichtert den Einstieg in Redis, und seine Vielseitigkeit bedeutet, dass es in nahezu jeder Situation verwendet werden kann, in der Memcached geeignet wäre.

Diese Datenbank ist ein grundlegender Schlüssel-Wert-Speicher, der Strings mit einem Ablaufdatum speichert und in 10 Minuten (buchstäblich) erlernt werden kann. (which can be set to infinity, of course). Redis macht seinen Mangel an Funktionen durch Benutzerfreundlichkeit und Geschwindigkeit wett. Da es vollständig im RAM gespeichert ist, sind Lesen und Schreiben unglaublich schnell. (a few hundred thousand operations per second is not out of the ordinary).

Diese "Datenbank" ist doppelt so verlockend wegen des fortschrittlichen Pub-Sub-Mechanismus von Redis.

Wenn Ihr Projekt von Caching profitieren könnte oder verteilte Komponenten enthält, sollte Redis Ihre erste Wahl sein.

Cassandra

Cassandra ist ein verteiltes, Wide-Column-Store, NoSQL-Datenbankmanagementsystem ohne Einzelpunkt-Fehleranfälligkeit, das kostenlos und Open Source ist. Es ist dazu gedacht, massive Datenmengen über eine große Anzahl von Standard-Computern zu verwalten und dabei eine hohe Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten. Die Apache Software Foundation unterstützt Cassandra, das auch als Apache Cassandra bekannt ist.

Abbildung 10. Cassandra

Cassandra ist ein auf Java basierendes Datenbankmanagementsystem, das sich hervorragend für die Verwaltung riesiger Datenbanken mit schreibintensiven Anforderungen eignet, ohne dass es zu Ausfallzeiten kommt. Viele große Unternehmen, wie Twitter, Netflix und Reddit, haben es übernommen.

Cassandra abstrahiert Daten im Gegensatz zu vielen anderen Datenbankadministratoren in Spalten anstelle von Zeilen. Dies ermöglicht es, relevante Daten in physischer Nähe auf der Festplatte zu speichern, um die Leistung zu maximieren und die Suchzeiten zu verkürzen.

Die Vorteile der Verwendung von Cassandra sind unten aufgeführt:

• Massive Datenbanken werden durch lineare Skalierbarkeit und außergewöhnliche Leistung ermöglicht.

• Selbst wenn mehrere Cluster verloren gehen, wird eine Datenbank mit hoher Partitionstoleranz ihre Integrität bewahren.

Die Merkmale von Cassandra sind wie folgt:

• Daten werden auf mehreren Knoten repliziert, um ein fehlertolerantes System zu schaffen.

• Es gibt keine Netzwerkengpässe, da jeder Cluster-Knoten unabhängig ist.

• Die Anwendung unterstützt Drittanbieter-Verträge und -Dienste.

• Es ermöglicht Ihnen, zwischen synchroner und asynchroner Aktualisierungssynchronisation zu wählen.

Arten der Bereitstellung von Open-Source-Datenbanken

Unternehmen müssen nicht nur berücksichtigen, welche Datenbanken am besten zu ihren Zwecken passen, sondern auch den optimalen Standort für die Datenbankbereitstellung. Da eine bestimmte Datenbank möglicherweise nur in einem bestimmten Bereich betrieben werden kann oder weil die Plattform, auf der sie an einem Standort läuft, erheblich besser ist als die Plattform, die an einem anderen Standort zugänglich ist, sind diese Optionen miteinander verbunden. Überprüfen, ob die beabsichtigte Datenbank am gewünschten Standort, wie z.B. der öffentlichen Cloud, einem privaten Rechenzentrum, einer Cloud innerhalb des Rechenzentrums oder einer Edge-Umgebung, betrieben werden kann, ist ein einfacher Ansatz zur Integration dieser.

• Öffentliche Cloud: Die öffentliche Cloud ist ein Paradigma des Cloud-Computing, bei dem IT-Dienste über das Internet bereitgestellt werden. Die öffentliche Cloud wird oft über ein Abonnement-Modell erworben, ist relativ einfach einzurichten, hat keine erheblichen Vorlaufkosten und kann schnell erweitert werden, wenn sich die Anforderungen der Anwendung ändern.

• On-Premise: On-Premise oder Private Cloud sind Cloud-Systeme, die exklusiv für ein bestimmtes Unternehmen sind und in dessen eigenem Rechenzentrum betrieben werden. (or with a third-party vendor off-site). Es gibt größere Anpassungsmöglichkeiten mit einer On-Premise-Infrastruktur, aber sie erfordert eine erhebliche Anfangsinvestition in Hardware- und Softwareverarbeitungsressourcen sowie laufende Wartungsverpflichtungen. Diese Bereitstellungsmethoden sind optimal für Unternehmen mit anspruchsvollen Sicherheitsanforderungen, regulierten Sektoren oder großen Unternehmen.

• Hybride Cloud: Ein hybrider Cloud kombiniert sowohl öffentliche als auch private Cloud-Technologien unter einer einzigen Infrastrukturarchitektur. Dies ermöglicht es Unternehmen, Ressourcen zwischen öffentlichen und privaten Clouds auszutauschen, was ihre Effizienz, Sicherheit und Leistung verbessert. Diese sind ideal für Installationen, die sowohl die überlegene Sicherheit eines On-Premises-Systems als auch die Skalierbarkeit einer Public Cloud erfordern.

Wie wählt man die richtige Open-Source-Datenbank für seine Bedürfnisse aus?

In den letzten vielen Jahren hat sich die Nutzung von Open-Source-Technologien in der Industrie allmählich ausgeweitet. Aufgrund seiner Beliebtheit ist der Markt für Open-Source-Software mit Anbietern überfüllt, die behaupten, ihre Produkte könnten jedes Problem lösen und jede Arbeitslast bewältigen. Seien Sie skeptisch gegenüber diesen Behauptungen. Die Wahl der geeigneten Open-Source-Technologie, insbesondere einer Datenbank, ist eine entscheidende und schwierige Entscheidung, die nicht leichtfertig getroffen werden sollte. Es gibt mehrere wichtige Überlegungen; vielleicht kann dieser Beitrag einige davon beleuchten.

• Haben Sie ein Ziel: Haben Sie ein definiertes Ziel vor Augen, um nicht von den unzähligen Permutationen der Open-Source-Datenbanksoftware auf dem Markt überwältigt zu werden. Vielleicht ist Ihr Ziel, Ihren internen Entwicklern ein kontrolliertes, standardisiertes Open-Source-Datenbank-Backend zu geben. Vielleicht ist Ihr Ziel, die veraltete Anwendung und das Datenbank-Backend vollständig durch neue Open-Source-Technologien zu ersetzen. Nachdem Sie ein Ziel definiert haben, können Sie Ihre Anstrengungen konzentrieren. Dies wird zu einer verbesserten internen und externen Kommunikation mit Anbietern und Befürwortern von Open-Source-Datenbanksoftware führen.

• Berücksichtigen Sie Ihre Arbeitsbelastung: Ein zunehmender Trend bei Open-Source-Datenbanken ist die Einbeziehung von Kontrollkästchen, die die Verfügbarkeit bestimmter Funktionen anzeigen. Einer der schlimmsten Fehler ist es, nicht das richtige Werkzeug für die Aufgabe zu verwenden. Vielleicht lenkt ein übermotivierter Entwickler oder ein Chef mit Tunnelblick die Organisation auf den falschen Weg. Leider kann es sein, dass das falsche Werkzeug für eine geringere Anzahl von Transaktionen und Daten ausreichend funktioniert, aber nachfolgende Engpässe ein anderes Werkzeug zur Lösung erfordern. Eine Open-Source-Relationale Datenbank ist höchstwahrscheinlich nicht die beste Option für ein Datenanalyse-Warehouse. Wenn Sie eine Transaktionsverarbeitungsanwendung mit strenger Datenkonsistenz und -integrität wünschen, sind NoSQL-Lösungen möglicherweise nicht geeignet.

• Vermeiden Sie es, das Rad neu zu erfinden: In den letzten Jahrzehnten haben sich Open-Source-Datenbanksysteme schnell weiterentwickelt, erweitert und gereift. Neue, fraglich produktionsbereite Datenbanken haben bewährten, unternehmensgerechten Datenbank-Backends Platz gemacht. Es ist nicht mehr notwendig, ein früher Anwender von Spitzentechnologie zu sein, um Open-Source-Datenbanktechnologien auszuwählen. Rund um diese Gemeinschaften haben sich Organisationen gebildet, die Produktionsunterstützung und Werkzeuge im Bereich der Open-Source-Datenbanken für eine wachsende Anzahl von Startups, mittelständischen Unternehmen und Fortune-500-Konzernen bereitstellen. Wenn Sie ein bleeding-edge Early Adopter sind, bedeutet das nicht, dass Sie nicht mit dem Erkunden beginnen können. Wenn Sie ein einzigartiges Problem oder eine Aufgabe haben, die sich für die neue Open-Source-Datenbanktechnologie eignet, sollten Sie sie umsetzen. Denken Sie daran, dass es inhärente Gefahren (und Vorteile!) gibt, die mit der frühen Übernahme verbunden sind.

• Klein anfangen: "Hohe Verfügbarkeit zu erreichen" ist für viele Unternehmen häufig ein vages Ziel. Offensichtlich ist die häufigste Antwort: "Es ist geschäftskritisch, und wir können uns keine Ausfallzeiten leisten." Je komplexer Ihr Datenbanksystem ist, desto herausfordernder und teurer ist es zu verwalten. Theoretisch ist es möglich, eine bessere Betriebszeit zu erreichen, aber dies wird auf Kosten der Verwaltbarkeit und Leistung gehen. Im Zweifelsfall mit den Grundlagen beginnen. Es gibt immer Möglichkeiten, die Operationen zu erweitern, wenn es notwendig ist.

• Bei Unsicherheit, einen Experten konsultieren: Wenn Sie unsicher sind, ob eine Datenbank geeignet wäre, beginnen Sie einen Dialog in Foren, auf Websites oder mit Anbietern. Es kann interessant sein, zu recherchieren, welche Datenbanktechnologien Ihre Erwartungen erfüllen und welche nicht. Häufig gibt es praktikable Optionen, die Sie übersehen haben. Die Open-Source-Community konzentriert sich auf den Wissensaustausch. Beim Kontakt mit Verkäufern von Open-Source-Software und -Diensten gibt es eine entscheidende Überlegung zu beachten. Zahlreiche Organisationen haben Open-Core-Geschäftsmodelle, die die Nutzung ihrer Datenbanksoftware anregen. Nehmen Sie ihren Rat oder ihre Anleitung mit Vorsicht und verlassen Sie sich auf Ihre eigene Forschung, die Erstellung von Machbarkeitsnachweisen und Ihre Fähigkeiten zur Erkundung von Alternativen.