RDBMS oder NoSQL – warum nicht beides?

RDBMS oder NoSQL
– warum nicht beides?
München, den 22. Juni 2016
Julian Endres & Daniel Schulz
Public – Company Confidential – Customer Confidential – Sensitive

Die Referenten
Julian Endres
Applications Consultant bei Capgemini
Julian Endres ist Applications Consultant bei Capgemini im Bereich Big Data &
Analytics. Er ist dabei im gesamten BI-Stack mit derzeitigem Fokus auf
Technologien wie Qlik, Tableau, Hadoop und NoSQL-Datenbanken tätig.
Im Bereich der nicht-relationalen Datenbanken widmet er sich besonders der
Marktreife und Einsetzbarkeit von einzelnen Lösungen im Unternehmenskontext
sowie Architekturen im Big-Data-Kontext.
Daniel Schulz
Senior Solution Architect bei Capgemini
Daniel Schulz ist Senior Solution Architect bei Capgemini. Er arbeitet seit fünf
Jahren im Big-Data-Bereich mit besonderem Fokus auf der Automotive-Branche.
Er interessiert sich seit seiner Schulzeit für Statistik, seit dem Studium auch für
Machine Learning und deren Einsatz in der Datenanalyse. Sein besonderes
Interesse gilt Markovmodellen und der Performanceoptimierung von Software
und Datenbanken.
© Capgemini 2016. All Rights Reserved
TDWI-2016-RDBMS-vs-NoSQL-Master.pptx 2

Agenda
3TDWI-2016-RDBMS-vs-NoSQL-Master.pptx
1. Einführung in NoSQL-Datenbanken
2. Diverse Anwendungsfälle
3. Big-Data-Referenzarchitektur
4. NoSQL-Evaluierungsframework
5. Innovation Dilemma & Résumé

NoSQL-Datenbanken – Historie
• RDBMS wurden zwischen den 1960er und 1980er Jahren als Wertschöpfung gegenüber Dateisystemen
eingeführt
• Daten werden in Spalten und Reihen abgespeichert
• Tabellen werden über Primär- und Fremdschlüssel miteinander verknüpft
• RDBMs Vorteile:
• Stellen v.a. Struktur sicher
• Nutzer/Rollen-Konzept und Gewährleistung von Datensicherheit
• Sicherstellung der Konsistenz und Transaktionssicherheit
• Optimierung der Anfrage durch SQL
• und weitere
• dieser Hintergrund ist wichtig
• bei Betrachtung der Entwicklung von NoSQL sowie
• bei Prognosen über die Zukunft des Datenbankenmarktes
NoSQL-Datenbanken

NoSQL = „Not only SQL“
Eine einheitliche Definition existiert nicht.
NoSQL – Datenbanken erfüllen vielmehr charakteristische
Eigenschaften in unterschiedlichem Maße.
Definition
NoSQL-Datenbanken – Begriff
NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken – Charakteristiken
• Betrieb in verteilten Clusterumgebungen für native horizontale Skalierung
(Partitionierung und Replikation der Daten über mehrere Knoten)
• „Eventual consistency“ / gelockerte Konsistenz: Zugunsten von
Verfügbarkeit und Performance ist die Konsistenz der Daten über die
verteilten Partitionen nicht zu jedem Zeitpunkt sichergestellt.
Eine verteilte Datenbank kann nur zwei der drei Anforderungen von
Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz gleichzeitig garantieren.
(CAP-Theorem von Brewer)*
• Gelockerte Schemarestriktionen und unterschiedliche Möglichkeiten der
Datenstrukturierung
• Datenbankspezifische Abfragesprachen und APIs
• Häufig open-source Produkte mit Wurzeln in Web-Firmen
• Polyglotte Architekturen (z.B. zusammen mit Hadoop, RDBMS oder DW)
oft in Big-Data-Lösungen umgesetzt
Consistency
Availability Partition
Tolerance
* Vereinfachte Darstellung. Mehr Informationen: http://www.infoq.com/articles/cap-twelve-years-later-how-the-rules-have-changed
CAP-Theorem
NoSQL-Datenbanken

Fokus von Datenlösungen im Big Data Kontext
Velocity
VarietyVolume Hadoop
(HDFS)
NoSQL
Data Warehouses
(OLAP)
In-memory &
event processing tools
Filesysteme
NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken – Typische fachliche
Anwendungsfälle
• Web & Mobile Applikationen (Caching, Leaderboards, Latency kritische Anwendungen, Online
Games, Sessions, Personalisierung)
• Soziale Netzwerke
• Log- und Sensordaten aus dem Internet-of-Things-Bereich (z.B. real-time Tracking von
Maschinendaten)
• Customer 360° View
• Analytics (Datenanalyse, Betrugserkennung, MapReduce)
• … und mehr
NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken – Typische technische
Anwendungsfälle
• Hohes Datenvolumen und lineare Skalierbarkeit
• Einsatz von Commodity Hardware
• Flexible Datenschemata (z.B. Änderungen am Datenmodell in agilen Umfeldern)
• Spezielle Abfragen (z.B. Geoqueries)
• Globale Verteilung der Daten (Replikation)
1 0
0 1 01 0
0 1
0 1
1 1 0
1 0 1 1
0 0 1 1 1 0 1
0 1 0 0 1 1 0 1
1 0 1 0 1 1 0 0
1 0 1 1
NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken – Datenschemata
Dokumentorientiert
SpaltenorientiertKey-Value
Graph
Relational NoSQL
NoSQL-Datenbanken

Map Reduce: Parallelisierte und verteilte Verarbeitung, bei der Daten
in gruppierte Key-Value Paare aufgeteilt und zusammengeführt (map) und
sortiert (reduce) werden. Dies erfordert häufig speziell auf den
Anwendungsfall abgestimmte Skripte.
Proprietäre Abfragesprachen: Sind dem jeweiligen Datenschema angepasst und um spezifische Funktionen erweitert. Zur
Integration in Systeme werden proprietäre APIs und Frameworks benötigt. Beispiele:
RESTful HTTP Argumente: URL kodierte HTTP Anfragen mittels GET und POST. Austauschformat häufig JSON.
GET http://127.0.0.1:5984/database/document
SQL: Spezifische Übersetzungsframeworks existieren oder Abfragesprachen sind daran angelehnt z.B. CQL von Cassandra.
NoSQL-Datenbanken – Abfragen
Bildquelle: https://de.wikipedia.org/wiki/Datei:MapReduce2.svg
Besetzung der Filme beginnend mit ‚T‘ / Graph-DB Neo4j:
db.restaurants.find({ location:
{ $geoWithin:
{ $centerSphere: [ [ -73.93414657, 40.82302903 ],
5 / 3963.2 ]
} } })
MATCH (actor:Person)-[:ACTED_IN]->(movie:Movie)
WHERE movie.title STARTS WITH "T“
RETURN movie.title AS title, collect(actor.name) AS cast
ORDER BY title ASC LIMIT 10;
Restaurants im Umkreis / MongoDB:
NoSQL-Datenbanken

Googles Trend für “NoSQL” – Interesse stieg ~2010 sprunghaft an
Realisierungen könnten zeitlich versetzt nachziehen
NoSQL-Datenbanken

Googles Trend für Terme NoSQL & RDBMS
Gezeitenwechsel zwischen RDBMS und NoSQL bei Interesse erkennbar
NoSQL-Datenbanken

NoSQL - Datenbanken – Pro & Contra
Pro + Con -
zu viele DB Produkte,
Einsetzbarkeit in
Unternehmen häufig unklar
oft knappe Verfügbarkeit
von erfahrenen Kollegen &
mangelhafte Dokumentation
fehlende Standards,
Abfragesprachen &
Best Practices
gelockerte Konsistenz
Vielfalt an Produkten
oft Lizenz-freie Software
vielfältige und flexible
Datenschemata
native Skalierbarkeit,
hohe Performance &
Fehlerresistenz
NoSQL-Datenbanken

Knowledge-Management für
Automotive-Wissenschaft

Vision des Kunden war Übersicht in großem Dokumentenfundus
Ziel war schnelles Finden von R&D-Papern nach Schlagwörtern & Inhaltsbeziehungen in Automotivedomäne
• Parsen, Indizierung und Persistieren von Forschungsberichten aus Automobilbau
• Finden von Dokumenten nach Suchtermen
• Graph von untereinander abhängigen Dokumenten
• Aufdecken von inhaltlichen Beziehungen – sog. „Content-derived Metadata“, wie
• Autoren,
• Forschungsfeldern,
• Abteilungen,
• explizite Referenzen und inhaltliche, implizite Verweise,
• zeitliche Abhängigkeiten,
• etc.
Anwendungsfälle
Knowledge-Management
für Automotive-Wissenschaft

Data Hub kommt ohne RDBMS zur Steicherung aus
Ziel war schnelles Finden von Wissenschaftspapern nach Schlagwörtern und Inhaltsbeziehungen für R&D
menschliche Anwender
Dokumente
Data Hub
Anwendungsfälle

Lessons Learned
Hadoop ist
• günstiger, skalierbarer, ausfall-sicherer Massenspeicher
• mächtiges Framework zur Speicherung von riesigen Mengen an Rohdaten  als OLAP-System
• entscheidendes Bottleneck war damals Nahe-Echtzeitanfrage der Daten  kein OLTP-System
• relativ komplex – auch damals, als es deutlich weniger Komponenten dafür gab
• weniger Anwender-freundlich als BI-Tools
Anwendungsfälle

Rechencluster für Vorhersagen,
Applikationen & Automotive-Simulationen

Automotive-Kunde wollte riesige Datenmenge diverser Struktur verarbeiten können
Lösung ist Data Lake: RDBMS + NoSQL-System
• gesucht ist
• skalierbares, ausfallsicheres, hoch-performantes System,
• günstigem Massenspeicher für Rohdaten,
• auch mit Tabellen-artiger Struktur,
• mit geringen, laufenden Kosten,
• welches weitestgehend zukunftssicher für kommende 30 Jahre ist
• Anforderungen für eine zentrale Umgebung v.a. für
• Sales-Prognosen,
• Aftersales-Analysen,
• Simulationen für operative Planungen,
• Datenimport von diversen, bestehenden, internen und externen Datenquellen sowie
• generische Möglichkeit Applikationen auf eigenem Datenbestand auszuführen
Anwendungsfälle

Job-Offloading: RDBMS schickt große Datenmengen zur Aggregation
in Hive ans Hadoop; Datenfluss mit Sqoop realisiert
Datenmengen zu groß für Auswertung in RDBMS – daher Auswertung in skalierbarem Hadoop-System
TDWI-2016-RDBMS-vs-NoSQL-Master.pptx
Anwendungsfälle
Aggregate
Detaildaten
23

Ausführung eigenen Java-Codes auf Spark auf Detaildaten
in Hadoops HDFS
System kann MPP-ähnlich beliebige Algorithmen in Spark, YARN und MapReduce ausführen
Anwendungsfälle
Aggregate
Detaildaten
Teilevorhersagen
24

Hadoop-Plattform zur Speicherung von Daten sowie zur
Ausführung von Applikationen & Algorithmen darauf
Oozie steuert gesamten Datenfluss (ETL) und Ausführung der Applikationen & Algorithmen
Anwendungsfälle
Aggregate
Detaildaten
Teilevorhersagen
25

Anwender können mittels BI-Tool Tableau auf Daten in RDBMS und
Hadoop zugreifen — Data Lake fühlt sich an, wie ein Datenpool
arbeiten i.d.R. auf RDBMS, da Antworten in Naheechtzeit; Drill-Through referenzierte Daten im Hadoop
deutlich langsamer (im Minutenbereich) dafür Arbeit auf riesigen Datenmengen (Terabyte-Bereich) möglich
Anwendungsfälle
Aggregate
Detaildaten
Teilevorhersagen
26

Externe Quellsysteme können Daten in Streams und
Batches einfügen
alle Datenformate sind beliebig strukturierbar, da Hadoops HDFS ein Rohdatenspeicher ist
Anwendungsfälle
Aggregate
Detaildaten
Teilevorhersagen
27

Weitere Evolution dieses Data Lake’s nutzt
diverse RDBMS-Quellsysteme & NoSQL-Systeme
RDBMS und NoSQL sollen jeweilige Stärken ausspielen
einige menschliche &
viele technische Anwender
beigestelltes,
erweiterndes RDBMS
zum Data Lake
RDBMS-Quellsysteme
Data Lake
Anwendungsfälle

Lessons Learned
kritisch beim Einsatz von Hadoop und Cassandra
Hadoop
• ist immer noch relativ komplex
• ist weniger Anwender-freundlich als BI-Tools
• sehr gute Integration von Tableau in Hadoop und Cassandra
• gute Integration in DWH-Systeme
• ist deutliche Schwierigkeiten es Datenschutz-konform zu betreiben
• ist deutlich langsamer als Cassandra in Beantwortung von Anfragen durch Latenz im Master/Slave-Design
Anwendungsfälle

Lessons Learned
weitere Aspekte von Hadoop und Cassandra
Hadoop
• ist günstiger, skalierbarer, ausfall-sicherer, durchgehend verfügbarer Massenspeicher
• ist mächtiges Framework zur Speicherung von riesigen Mengen an Rohdaten  als OLAP-System
• Caches, Datenbanken und Komponenten ermöglichen auch Nahe-Echtzeitanfragen  als OLTP-System
• Komponenten, wie Hive, Impala & Spark SQL, ermöglichen
• nahezu den Ersatz eines DWH durch Hadoop
• Job-Offloading vom DWH nach Hadoop
• ist relativ Linux-affin in Nutzung
Cassandra
• benötigt vorher bekanntes Schema und mglw. Spiegeltabellen je Anfragemuster
 führt mglw. zu doppelter Replikation der Daten:
• Replikationsfaktor im Design und
• Spiegeltabellen / Materialisierte Sichten auf Anwendungsebene
• ist relativ Linux-affin in Nutzung
Anwendungsfälle

Qualitätssicherung auf Geodaten

Vision des Kunden
• Auswertung von Massenpositionsdaten aus GPS-Signalen
• Geräte aus ganzem Monitoringgebiet liefern Daten an ein zentrales System über Mobilfunknetze
• Nachverfolgung aller Bewegungen aller Geräte kurzfristig möglich
• Auswertung tabellenartiger und graphenartiger Daten
• Anwendung von Advanced-Analytics- resp. Machine-Learning-Methoden auf gesamtem Datenbestand und seiner
Historie
• Kunde war Neueinsteiger in Big-Data-Analysen
Anwendungsfälle Qualitätssicherung auf Geodaten
Eingehende Daten sind…
• 1 TB bis 10 TB je Tag
• OLAP-Analysen in ¼-Stunden-Batches
• strukturiert oder unstrukturiert im Binärformat
• ungleich verteilt
• Datenlieferungen durch vier Systeme, teilweise voneinander abhängige und unabhängige Systeme

Der Speicher- & Rechencluster ist in jedem Knoten
datenlokal aufgebaut
Ring-Architektur mit deckungsgleichem, datenlokalem Spark-Verbund
Ausführungsschicht
Datenhaltung

Datenfluss von den Quellen zur Qualitätssicherung
Datenhaltung in bestenfalls zwei verbundenen Spark-on-Cassandra-Ringen zur Analyse
Vorverarbeitung
OLTP-Ring
für hohen Data Ingest
Sensordaten von
Transportmitteln
OLAP-Ring für
Data Science
GPS-Daten

Austausch mit RDBMS
Sqoop überträgt Daten bidirektional zw. Relationalen Datenbanken und Cassandra
Datenintegration
Ausführungsschicht
Datenhaltung
RDBMS

Zugriffsschicht für Datenanalysten
Nutzung von SQL, R, Python, SQL, Scala und Java möglich
Analyselayer
Ausführungsschicht
Datenhaltung
Datenanalyst
Zeppelin

Abschied von Oracle
Oracle-ähnliche Technologie gesucht
• Oracle bei Kunden weitestgehend gesetzte, erprobte Technologie
• Cassandra sehr viel ähnlicher als Hadoop zu Oracle-Lösungen
• SQL-Developer  DevCenter
• Enterprise Manager  OpsCenter
• u.a. Backup-Verfahren, Nutzer/Rechte/Rollen-Konzept, PreparedStatements sehr ähnlich zu Oracle
• Umstellungen im Detail

Aufbau Spark-on-Cassandra-Cluster
Cassandra bevorzugte Wahl gegenüber Oracle und Hadoop
• Cassandra bevorzugte Datenbank durch Einfachheit
• Distribution DSE (DataStax Enterprise) enthält viele Machine-Learning-Lösungen aus Hadoop-Distributionen
• schlanker, schneller und mächtiger Technologiestack
• Aufbau Cluster mit 1 aktivem & 1 passivem Ring – synchronisieren sich fortlaufend gegenseitig

Aufbau Netzwerktopologie der Speicher- & Rechenknoten
über Rechenzentren und Umgebungen
Sampledaten bei Bedarf
Produktion mit
Standby-Cluster
24/7 automatische
Synchronisation der
Daten zweier
Rechenzentren
Data Science
& Entwicklung
24/7 automatische
Synchronisation der
Daten zweier
Rechenzentren
Quell-
systeme

Lessons Learned – so far
kritisch bei Einsatz von NoSQL
vor allem Cassandra und HBase
• können oft ähnlich hohes Datenschutzlevel erreichen, wie RDBMS
• erfordern damit auch Kenntnis der Zugriffsmuster auf Daten – vor Realisierungsbeginn
• erfordern oftmals Commodity-Hardware – Netzwerkspeicher, wie SAN oder NAS, kann ein Antipattern sein
DSE als Big-Data-Distribution ist
• weniger komplex als Hadoop, da nur relevanteste Komponenten für Data Science enthalten sind
• deutlich einfacher Datenschutz-konform bettreibbar
• strukturierte und umfassende Herangehensweise zur Beurteilung von NoSQL-Datenbanken benötigt
 Lösung folgt gleich

Neo4j im UK-Public-Sektor
Zielsetzung: Erkennung und Visualisierung von Zusammenhängen in Daten
aus externen, internen und kommerziellen Quellen
Anwendergruppen: Experten Datenanalysten (ca. 6 Nutzer), Ermittler (ca.
1000 Nutzer in einem Jahr). Kurze Trainingszeit.
Technologien: Isoliertes, globales Behördennetzwerk, Greenplum
PostgreSQL, Neo4j, Elasticsearch, node.js, nginx, Webapplikation
DB Größe: Millionen von neuen Datensätzen pro Tag
Hardware: Commoditiy, 4 Hexa Core Prozessoren, 128 GB RAM. Keine Cloud
Umgebung.
Anwendungsfälle Neo4j im UK-Public-Sektor

POLE: Party, Object, Location, Event
POLE enthält alle Objekte und ihre Verbindungen.
Party: Logische Repräsentation eines Individuums
Object: Logische Repräsentation eines physischen Objekts
Location: Logische Repräsentation einer Ortes
Event: Logische Repräsentation eines Ereignisses
Party
Object Location
Event
MATCH
(P1:person {name:’John’})-[R1:goes_to]->(L1:’conference’)
RETURN L1;

POLE: Party, Object, Location, Event in RDBMS
Atomare Rohdaten
werden erhalten
Daten werden
transformiert und in
POLE geladen
Atomare
Daten
POLE
Datenhaltung
Daten
Matching
(MDM)
Daten
Quellen
LandingArea
AnalytischeDatenin
MPPDatenbank
(Greenplum)
Semantischer
Layer
(virtuelle Views)
POLE
Party Object Location Event
EL ETL Views
CSV, TXT, XLS, Oracle, SQL

CentOS Development Server 2
Architektur
Staging
CentOS Development Server 1
Web Front End
CSVs
POLE subset
POLE Verbindungen POLE Attribute
JSON
DI Studio

Herausforderungen
POLE reduziert Entwicklungszeit und Fehleranfälligkeit und ist einfach verständlich, da die Komplexität nicht mit der
Datentiefe oder Datenbreite zunimmt.
Es gibt aber viele POLE Objekte als Duplikate. Diese müssen zusammengeführt werden.
Hierfür wird ein probabilistisches Abgleichungsverfahren eingesetzt. Das Verfahren vergleicht viele Charakteristiken
der Objekte und errechnet einen Übereinstimmungswert. Die Regeln zur Berechnung können von einem Algorithmus
basierend auf allen Datensätzen bestimmt werden.
Ähnlich einem Gerichtsverfahren beurteilen die Regeln ( = Richter) unabhängig voneinander und kommen zu einer
gemeinsamen Entscheidung.
„Namen-Richter“ „Tel. Nr.-Richter“ „Teilnehmer-ID Richter“
Record 1
Name: Tom K. Klausen
Tel. Nr. (089) 872-1277
Teilnehmer-ID 872312318
Record 2
Name: Thomas Klaussen
Tel. Nr. (089) 872-1727
Teilnehmer-ID 872412318

Datenhaltung
• GreenPlum
• Enthält als relationale Datenbank alle Daten.
• Es ist sehr ineffizient Verbindungen zwischen Datenobjekten zu
finden da mehrere Joins nötig wären. Eine „real-time“ Performance
wäre nicht gegeben.
• Neo4J:
• Ist ideal zur Identifizierung von Verbindungen zwischen Objekten.
• Auch die Skalierung wird als sehr gut empfunden.
• Daten werden zwischen den Server repliziert. Eine Partitionierung
findet nicht statt.
• Herausforderung: Automatisches, zeitbezogenes Löschen von
Daten.
• Um verschiedene Sichten auf die Daten zu ermöglichen muss die
Graphdatenbank dupliziert werden.
• Für eine Freitextsuche ist Neo4j nicht ideal. Hierfür wird Elasticsearch
verwendet.

Lessons-Learned
NoSQL-Datenbanken…
• sind i.d.R. stark wo RDBMS schwach sind – Marktnische muss für das Produkt existieren
• hybrider Technologiestack kann Vorteile beider Systeme gewinnbringend nutzen
• ein Datenmodell und Datenschema sind immer noch unerlässlich
• RDBMS haben häufig Vorteile im Bereich der Sicherheit (Authentifizierung & Autorisierung)

Big-Data-Referenz-Architektur
• Zweck ist es existierende, interne und externe Architekturentwürfe im Big Data Umfeld zu
konsolidieren.
• Die standardisierte Architektur dient als Vorlage für globale Big Data Projekte von
Capgemini.
• Sie listet die wichtigsten Bausteine für Big Data Architekturen auf.
• Sie vermittelt einen breiten und umfassenden Blick auf die Fragestellungen im Big Data
Umfeld und adressiert alle Stakeholder wie Endanwender, IT-Architekten, Data Scientists
und Entwickler in drei verschiedenen Sichten.

Big-Data-Referenz-Architektur — Analytics
Der Zweck von Analytics ist es…
 zusätzlichen Wert zu schaffen (value)
 indem basierend auf Erkenntnissen gehandelt wird (insights & act)
 welche aus der Analyse von Informationen gewonnen werden (analyzing
information)
 die auf Datenverarbeitungsprozessen aus verschiedenen Quellen aufbauen
(process & source data)
ValueActInsightAnalyzeInformationProcessSource
data
Data flow
Requirements

Big-Data-Referenz-Architektur — Technische Sicht
Manage
Process
Analyze
Information
Source
data
Data ExplorationReporting
Ad-hoc
Querying
Search,
Retrieval
Structured data
 tables
Unstructured Data
 Text, speech, …
Semistructured data
 JSON, XML, …
Data WarehouseData Asset
Catalog
 Index
 Tags
 Metadata
Data Lake
Analytical
Sandbox
NoSQL databases
Key value
store
Document
store
Column
store
Graph
store
NLP
SQL databases
Row
based
Column
based
Streaming,
Event
Processing
File
system
Analytics
Base
Tables
Data Mining,
Machine Learning
Next Best Action
High level ingestion and data
preparation
Low level
ingestion
ETL/ELT
Adv. Visualization
SQL
SQL
Java
Scala
Python
R
Batch Processing
Data virtualization

NoSQL-Evaluierungsframework — Herausforderungen bei
der Beurteilung von NoSQL Datenbanken
Herausforderungen
Schnelle
technologische
Veränderungen im
NoSQL Bereich
Benchmarks
häufig von
Herstellern
beeinflusst
Dokumentationen
vernachlässigen
Informationen
Informationen über
weniger populäre
Datenbanken
schwer zugänglich
I/O Benchmarks
als Entscheidungs-
grundlage zu
wenig
NoSQL-Evaluierungsframework

Beispiel für I/O Benchmarks; Yahoo! Cloud Serving Benchmark.
NoSQL Datenbanken werden von den Herstellern häufig nur im Bereich der
Skalierbarkeit und Performance von Lese- und Schreibvorgängen (I/O) verglichen.

Auf der Suche nach der richtigen NoSQL Datenbank kann man sich nicht nur an I/O
Performance Benchmarks orientieren. Zur umfassenden Bewertung gehören u.a. auch
das Architekturumfeld, die erwarteten Daten oder die nötigen Abfragen.

NoSQL-Evaluierungsframework — Berechnung des
NoSQL Enterprise Readiness Index (NERI)
1 – Anforderungen im
Anwendungsfall bestimmen das
Gewicht einzelner
Evaluierungskriterien
2 – Definition der
Evaluierungskriterien und ihrer
vier Leistungsstufen
3 – Bewertung der
Kriterienerfüllung der
Datenbanken
4 – Summe der gewichteten
Bewertungen ergibt den
vergleichbaren NERI

NoSQL-Evaluierungsframework — Kriteriencluster
Clustername Cluster Kriterien (zusammengefasst)
Globale Kriterien Verfügbarkeit bei verschiedenen Cloud Anbietern; Angebot an Service Levels;
Qualität der Dokumentation; Generelles Interesse am Arbeitsmarkt (Anzahl
an LinkedIn Stellen mit dieser Technologie); Mögliche Kosten
Datenmodell- und Speicherungskriterien Flexibilität des Datenschemas während der Laufzeit; Verfügbarkeit von
verschiedenen Datentypen, von Speichermöglichkeiten (Disk, in-memory) und
Indizes sowie von Kompression; Wege des Datenimports und Begrenzungen in
der Datenbank- und Datensatzgröße.
Laufzeitkriterien (Dev Ops) Authorisierung und Authentifizierung; Backupmöglichkeiten; Logging;
Monitoring des Datenbankzustands (z.B. in einem GUI)
Abfragekriterien Mächtigkeit der Abfragesprache(n) und der APIs; Schnittstellen zu populären
Programmiersprachen; Erfüllung von Konsistenzkriterien
Kriterien zur verteilten Datenhaltung Verfügbarkeit, Konfigurierbarkeit und Ausfalltoleranz der Replikations- und
Partitionierungsmechanismen; Mögliche Hardwareanforderungen
Performanzkritierien Verhalten der Latenz von Lese- und Schreibvorgängen unter sich erhöhender
Last
1 0
0 1 01 0
0 1
0 1
1 1 0

NoSQL-Evaluierungsframework — Beispiel Leistungsstufen
Code Kriteriumname Kriterium
Beschreibung
Leistungsstufen
0 – nicht
erfüllt
1 – schlecht
erfüllt
2 – gut erfüllt 3 – sehr gut
erfüllt
CM8 Indizierung Bewertet, ob es
die Möglichkeit
gibt die Daten zu
indizieren.
Keine Indizes
verfügbar.
Nur ein primär
Index ist möglich.
Ein primär und
ein sekundär
Index sind
möglich.
Ein primär und
mehrere
sekundäre
Indizes sind
möglich.

NoSQL-Evaluierungsframework — Beispiel Ergebnisse
0.598
0.413 0.441 0.455
0.356
0.634
0.513 0.518 0.430
0.291
0.484
0.351 0.351
0.238
0.133
0.655
0.442
0.570
0.394
0.309
0.485
0.400
0.371
0.329
0.014
0.144
0.124
0.000
0.048
0.000
0.000
0.500
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
3 NERI 2,243 NERI 2,252 NERI 1,893 NERI 1,104
Possible max.
weighed
Rating
Apache
Cassandra
(2.1.8)
Riak KV (2.0) Redis (3.0.3) Memcached
(1.4.24)
Key-Value Databases
Performance Criteria - CP*
Distributed Database Criteria - CD*
CRUD Query Criteria - CQ*
Run-Time Management Criteria - CR*
Data Model and Storage Criteria - CM*
Global Criteria - CG*

NoSQL-Evaluierungsframework — Zusammenfassung
NoSQL Evaluation Framework
✓ theoriebasiert
✓ umfassend
✓ wiederholbar
✓ anpassbar und erweiterbar
✓ermöglicht eine strukturierte Analyse
✓ gibt eine klare und nachvollziehbare Entscheidung

„Disruptive Innovation“ führt zu Technologie- & Marktwechsel –
NoSQL-DBs sind Disruptive Innovationen gegenüber RDBMS
interessant ist vor allem Beispielanwender b da er aus beiden Märkten / Lösungstechnologien wählen kann
technischeLeistung
Zeit
Beispiele wo sich Anwendungsfälle
heute befinden
⦿ a
⦿ b
⦿ c
Innovators Dilemma

Résumé
RDBMS oder NoSQL – wer wird gewinnen?
Gewinner sind die jeweiligen Anwender mit
sinnvollen NoSQL-Anwendungsfällen –
schon heute

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