NoSQL ( für Not only SQL deutsch: „Nicht nur SQL“) bezeichnet Datenbanken, die einen nicht-relationalen Ansatz verfolgen und damit mit der langen Geschichte relationaler Datenbanken brechen. Diese Datenspeicher benötigen keine festgelegten Tabellenschemata und versuchen Joins zu vermeiden. Sie skalieren dabei horizontal. Im akademischen Umfeld werden sie häufig als „strukturierte Datenspeicher“ (engl. structured storage) bezeichnet.
Bekannte Implementierungen sind Riak, Apache Cassandra, CouchDB, MongoDB und Redis.
Geschichte Der Begriff NoSQL, noch im Sinne von no SQL, wurde erstmals für eine 1998 erschienene einfache Open-Source-Datenbank verwendet, die keine SQL-Zugriffsmöglichkeit bereitstellte. Carlo Strozzi, der Entwickler dieser Datenbank, unterscheidet allerdings die NoSQL-Datenbank von der NoSQL-Bewegung insofern, als erstere eine Datenbank ist, welche auf die Verwendung der Sprache SQL verzichtet, während letztere ein Konzept ist, das vom relationalen Modell Abstand nimmt.
Der Begriff NoSQL im Sinne von Not only SQL wurde Anfang 2009 von Johan Oskarsson für ein Treffen über verteilte strukturierte Datenspeicher neu eingeführt. Der Name war ein Versuch einer gemeinsamen Begriffsfindung für die wachsende Zahl an nicht relationalen, verteilten Datenspeichersystemen, die meist auch auf ACID-Eigenschaften verzichteten.
Dieses Thema ist nicht ganz neu. Die Bestrebung, Daten ohne die Einschränkungen des relationalen Modells zu speichern, war bereits früher unter dem Titel dokumentenorientierte Datenbank bekannt. Insofern sind alle Vertreter dieser Thematik auch als NoSQL-Systeme zu betrachten.
Obwohl sich NoSQL-Systeme kontinuierlich verbreiten, wird der Markt nach wie vor deutlich von relationalen Systemen dominiert (Stand 2025).
Architektur
Relationale Datenbanken leiden üblicherweise unter Leistungsproblemen bei datenintensiven Applikationen wie Indexierung großer Dokumentmengen, Webseiten mit hohen Lastaufkommen sowie Streaming-Media-Applikationen. Relationale Datenbanken sind nur dann effizient, wenn sie für häufige, aber kleine Transaktionen oder für große Batch-Transaktionen mit seltenen Schreibzugriffen optimiert sind. Sie können aber schlecht mit gleichzeitig hohen Datenanforderungen und häufigen Datenänderungen umgehen. NoSQL dagegen kann mit vielen Schreib-/Leseanfragen umgehen.
NoSQL-Architekturen bieten meist nur schwache Garantien hinsichtlich Konsistenz wie beispielsweise eventual consistency oder auf einzelne Datensätze eingeschränkte Transaktionen. Einige Systeme unterstützen auch ACID, beispielsweise durch Hinzufügung spezieller Middleware wie CloudTPS.
Viele NoSQL-Implementierungen unterstützen verteilte Datenbanken mit redundanter Datenhaltung auf vielen Servern, beispielsweise unter Nutzung einer verteilten Hashtabelle. Damit können die Systeme einfach erweitert werden sowie Ausfälle einzelner Server überstehen.
Unterscheidung nach Datenmodell NoSQL-Implementierungen können folgendermaßen gegliedert werden:
Merkmal Beispiele Dokumentenorientierte Datenbanken Apache Jackrabbit, BaseX, CouchDB, eXist, HCL Notes, MongoDB, OrientDB Graphdatenbanken Generisch Neo4j, OrientDB, Amazon Neptune, InfoGrid, HyperGraphDB, Core Data, DEX, Gremlin RDF-Zentriert AllegroGraph, 4store Verteilte ACID-Datenbanken MySQL Cluster Key-Value-Datenbanken Festplattenspeicher Chordless, Google BigTable, GT.M, InterSystems Caché, etcd Caches im RAM Membase, memcached, Redis, Aerospike Eventually-consistente Speicher Amazon Dynamo, Project Voldemort, Riak Sortierte Key-Value-Speicher Berkeley DB, memcached Multivalue-Datenbanken OpenQM, Rocket U2 Objektdatenbanken Db4o, ZODB, Objectivity/DB Spaltenorientierte Datenbanken Apache Cassandra, Google BigTable, HBase, SimpleDB, Scylla Datenstrom Apache Kafka, RethinkDB, PipelineDB
Leistung Nach Ben Scofield kann die Leistung von NoSQL-Datenbanken wie folgt bewertet werden:
Datenmodell Leistung Skalierbarkeit Flexibilität Komplexität Funktionalität Key–Value hoch hoch hoch keine unterschiedlich (keine) Spaltenorientiert hoch hoch mittel gering minimal Dokumentenorientiert hoch unterschiedlich (hoch) hoch gering unterschiedlich (gering) Graphbasiert unterschiedlich unterschiedlich hoch hoch Graphentheorie Relational unterschiedlich unterschiedlich gering mittel Relationale Algebra
Literatur
Weblinks Binärgewitter #1: NoSQL (Podcast bei RadioTux) NoSQL Databases (Links zu NoSQL-Themen, gepflegt durch Stefan Edlich) NoSQL Anwendergruppen in Deutschland Überblicksartikel zum Thema NoSQL (Heise online) Stefan Edlich: Ausblick zur Entwicklung von SQL zu NoSQL. Frankfurter Datenbanktage Roberto V. Zicari: Free Downloads/Artikel zu NoSQL ODBMS.org Prof. Dr. Oliver Hummel: Denormalisieren in NoSQL
Einzelnachweise
Kategorie:Datenbanken
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