Präsentation von der DOAG 2013 von Dr. Halil-Cem Gürsoy.

1. Was Sie über NoSQL
Datenbanken wissen sollten!
Dr. Halil-Cem Gürsoy
Tw @hgutwit
G+ https://plus.google.com/+HalilCemGürsoy
15.11.13

2. Der Referent
Über 15 Jahre Software-Entwicklung
„Software Architect“ @ adesso AG
Verteilte, skalierbare Systeme
Continuous Delivery
Artikel und Konferenzen
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NoSQL - Was Sie wissen sollten - DOAG2013

3. Unsere Agenda
Klassifizierung
Gemeinsamkeiten
CAP & BASE
Skalierung
Map / Reduce
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4. 15.11.13
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5. NoSQL = Not only SQL
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6. Grobe Klassifizierung – 4 Typen
Key / Value
Wide Column Family
Dokumentenorientierte Datenbanken
Graphenorientierte Datenbanken
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7. Key / Value-Datenbanken
Schlüssel / Wert-Paare
Optimiert auf konkurrierende Zugriffe
Oft in-memmory
Oft als Cache-Systeme
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8. Wide Column Family
Schlüssel / Wert-Paare bilden Spalten
Unterschiedliche Anzahl Spalten / Zeile
Keine Joins
Kein Schema
Sehr große verteilte Datenmengen
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9. Dokumentenorientierte Datenbanken
Semistrukturierten „Dokumenten“
JSON oder BSON
Kein Schema / Keine Joins
Komplexe Datenstrukturen
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10. Dokumente...
{"name":"Meier",
"forename":"Max",
"adress":{"street":"Deich 7",
"postcode":28355,
"city":"Bremen"}
"comment“:"Good old boy."}
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11. Graphenorientierte Datenbanken
Knoten
(Gerichtete) Beziehungen
Attribute an Knoten und Beziehungen
Rekursive Strukturen
Kein Schema
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12. Gemeinsamkeiten in der NoSQL-Welt
Kein Schema
Kein ACID-Support
...aber BASE!
Hohe Skalierbarkeit
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13. Das CAP-Theorem
Andrew Brewer - 2000
Consistency
MongoDB
Nicht erfüllbar
DNS
Cassandra
Partition
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Klassische
RDBMS
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Availability

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15. BASE
Basically Available
Soft state
Eventual consistency
Pritchett, 2008 – ACM Keynote
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16. BASE
Eventualy consistency
==
Schlussendliche Konsistenz
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17. Ausfallsicherheit
Replikation
Daten redundant gespeichert
System auf Ausfälle eingerichtet
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18. Ausfallsicherheit
Replica 1
Replica 1
Replica 1
Replica 2
Replica 2
Replica 2
Replica 3
Replica 3
Replica 3
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19. 15.11.13
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20. Skalierung
scale out statt scale up
Horizontale Verteilung
Lese- und Schreibperformance
Sehr große Datenmengen
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21. Skalierung durch Sharding
Replica 1
Replica 1
Replica 1
Replica 1
Replica 2
Replica 2
Replica 2
Replica 2
Replica 3
Replica 3
Replica 3
Replica 3
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22. MapReduce
Schnelles Durchsuchen
Konstante Geschwindigkeit bei
steigender Datenmenge
„Harvest / Yield“
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23. MapReduce
Quelle: http://de.wikipedia.org
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24. 15.11.13
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25. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.
www.adesso.de
info@adesso.de