Diese Arbeit hat das Ziel, den Begriff NoSQL theoriegeleitet herauszuarbeiten und zu bestimmen. Zudem soll NoSQL dabei im Kontext von Big Data eingeordnet werden. Des Weiteren sollen die verschiedenen Typen von NoSQL-Datenbanken sowie deren Eigenschaften dargelegt und erörtert werden. Dabei sollen auch mögliche Anwendungsbereiche der verschiedenen Typen von NoSQL-Datenbanken aufgezeigt werden. Hierbei sollen die NoSQL-Datenbanktypen auch hinsichtlich ihrer Eignung für die möglichen Anwendungsbereiche diskutiert werden. Die exakte technische Umsetzung von NoSQL in Unternehmen und Institutionen soll in dieser Arbeit allerdings nicht betrachtet werden, da die detaillierte, technische Umsetzung von NoSQL-Datenbanken je nach Anwendungsfall individuell und auch komplex gestaltet ist und somit deutlich über den Umfang dieser Arbeit hinausgehen würde.
Die Zunahme der Ausbau der IT-Infrastruktur, der Digitalisierung und der Leistungsfähigkeit der Informationstechnik sowie sinkende Beschaffungskosten von elektronischer Hardware führen dabei zu einer signifikanten Zunahme der Datenmenge und der Datenvielfalt. So fallen beispielsweise beim Versenden von Fotos und von Textnachrichten über Smartphones oder bei der Übertragung von Sensordaten einer Produktionsmaschine viele Daten an, welche die gesamte Datenmenge weiter ansteigen lassen. Diese Daten liegen zudem in unterschiedlichen Strukturiertheitsgraden vor. Die Daten, die täglich neu zur Datenmenge hinzukommen, liegen dabei zu etwa 90 Prozent in unstrukturierter Form vor. Unstrukturierte Daten können beispielsweise Fotos, Posts in sozialen Netzwerken, Röntgenbilder und Videos sein. In diesem Kontext fällt dabei häufig der Begriff Big Data. Mittels Big-Data-Technologien können diese Datenmengen bewältigt, verarbeitet und ausgewertet werden. Dadurch ergeben sich sowohl in der Gesellschaft auch als auch in der Wirtschaft vielfältige Möglichkeiten zur Informationsgenerierung und Effizienzsteigerung. Der Einsatz von Big-Data-Technologien führt in Unternehmen dabei häufig zu Produktivitätssteigerungen, weshalb Big Data auch einen Wettbewerbsfaktor darstellt. Da die großen, zu bewältigenden Datenmengen häufig in unstrukturierter Form vorliegen, sind hierfür allerdings auch leistungsfähige Konzepte und Technologien erforderlich, wie beispielsweise NoSQL-Datenbanken. In einigen Anwendungsfällen können NoSQL-Datenbanken dementsprechend von großer Bedeutung sein.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1 Ausgangssituation
- 1.2 Zielsetzung
- 1.3 Vorgehensweise
- 2. Theoretischer Hintergrund zu NoSQL
- 2.1 Begriff
- 2.2 CAP-Theorem
- 2.3 ACID und BASE
- 2.4 Einordnung in Big Data
- 3. Mögliche Anwendungsbereiche von NoSQL-Datenbanktypen
- 3.1 Key-Value Stores
- 3.2 Document Stores
- 3.3 Wide-Column Stores
- 3.4 Graphdatenbanken
- 4. Schlussbetrachtung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit verfolgt das Ziel, den Begriff NoSQL im Kontext von Big Data zu definieren und zu analysieren. Es werden die verschiedenen NoSQL-Datenbanktypen, ihre Eigenschaften und potenziellen Anwendungsbereiche untersucht. Die Arbeit konzentriert sich auf die theoretische Erarbeitung und vermeidet eine detaillierte technische Umsetzung.
- Definition und Abgrenzung des Begriffs NoSQL
- Das CAP-Theorem und die Eigenschaften von Datenbanktransaktionen (ACID und BASE)
- Die Einordnung von NoSQL im Kontext von Big Data
- Verschiedene Typen von NoSQL-Datenbanken (Key-Value Stores, Document Stores, Wide-Column Stores, Graphdatenbanken)
- Mögliche Anwendungsbereiche der verschiedenen NoSQL-Datenbanktypen
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses einleitende Kapitel beschreibt die Ausgangssituation, die durch den rasanten Fortschritt der Informationstechnologie und die zunehmende Digitalisierung gekennzeichnet ist, was zu einer exponentiellen Zunahme von Daten geführt hat. Es wird die Bedeutung von Big-Data-Technologien und die Rolle von NoSQL-Datenbanken hervorgehoben, um diese Datenmengen effizient zu verwalten und zu verarbeiten. Die Zielsetzung der Arbeit, NoSQL-Datenbanken theoretisch zu untersuchen und deren Anwendungsbereiche zu beleuchten, wird klar formuliert. Die Vorgehensweise der Arbeit wird skizziert, wobei die Kapitelstruktur und deren jeweilige Schwerpunkte dargelegt werden.
2. Theoretischer Hintergrund zu NoSQL: Dieses Kapitel liefert den theoretischen Rahmen für das Verständnis von NoSQL-Datenbanken. Es beginnt mit einer Definition des Begriffs NoSQL, der als Oberbegriff für nicht-relationale Datenbanken verstanden wird, die auf die effiziente Verarbeitung großer und heterogener Datenmengen ausgerichtet sind. Das CAP-Theorem wird erläutert, das die zentralen Herausforderungen bei der Gestaltung verteilter Datenbanksysteme beleuchtet: Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz. Die Eigenschaften von Datenbanktransaktionen (ACID und BASE) werden diskutiert, um die Unterschiede zwischen traditionellen relationalen und NoSQL-Datenbanken hervorzuheben. Abschließend wird die Einordnung von NoSQL im Kontext von Big Data vorgenommen, wodurch die Bedeutung von NoSQL-Datenbanken für die Bewältigung von Big-Data-Herausforderungen verdeutlicht wird.
3. Mögliche Anwendungsbereiche von NoSQL-Datenbanktypen: Dieses Kapitel befasst sich mit den verschiedenen Typen von NoSQL-Datenbanken und deren spezifischen Anwendungsbereichen. Key-Value Stores, Document Stores, Wide-Column Stores und Graphdatenbanken werden jeweils detailliert vorgestellt, wobei ihre individuellen Eigenschaften, Stärken und Schwächen hervorgehoben werden. Für jeden Typ werden passende Anwendungsbeispiele genannt, um die Eignung der jeweiligen Datenbankart für verschiedene Anwendungsfälle zu verdeutlichen. Die Diskussion der Anwendungsbereiche verdeutlicht die vielseitige Einsetzbarkeit von NoSQL-Datenbanken in verschiedenen Bereichen.
Schlüsselwörter
NoSQL, Big Data, Datenbanken, CAP-Theorem, ACID, BASE, Key-Value Store, Document Store, Wide-Column Store, Graphdatenbank, relationale Datenbanken, Datenmodellierung, Anwendungsbereiche.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Seminararbeit: NoSQL Datenbanken im Kontext von Big Data
Was ist der Inhalt dieser Seminararbeit?
Die Seminararbeit befasst sich mit NoSQL-Datenbanken im Kontext von Big Data. Sie definiert und analysiert den Begriff NoSQL, untersucht verschiedene NoSQL-Datenbanktypen (Key-Value Stores, Document Stores, Wide-Column Stores, Graphdatenbanken), deren Eigenschaften und potenziellen Anwendungsbereiche. Der Fokus liegt auf der theoretischen Erarbeitung, ohne detaillierte technische Umsetzung.
Welche Themen werden in der Seminararbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt folgende Schwerpunktthemen: Definition und Abgrenzung von NoSQL, das CAP-Theorem, die Eigenschaften von Datenbanktransaktionen (ACID und BASE), die Einordnung von NoSQL in Big Data, verschiedene NoSQL-Datenbanktypen und deren jeweilige Anwendungsbereiche.
Wie ist die Seminararbeit strukturiert?
Die Arbeit ist in vier Kapitel gegliedert: Einleitung (Ausgangssituation, Zielsetzung, Vorgehensweise), Theoretischer Hintergrund zu NoSQL (Definition, CAP-Theorem, ACID/BASE, Einordnung in Big Data), Mögliche Anwendungsbereiche von NoSQL-Datenbanktypen (Key-Value Stores, Document Stores, Wide-Column Stores, Graphdatenbanken) und Schlussbetrachtung. Jedes Kapitel wird in der Zusammenfassung detailliert beschrieben.
Was wird in der Einleitung der Seminararbeit behandelt?
Die Einleitung beschreibt die Ausgangssituation (rasanter Fortschritt der Informationstechnologie und exponentielle Zunahme von Daten), die Bedeutung von Big-Data-Technologien und die Rolle von NoSQL-Datenbanken. Sie formuliert die Zielsetzung (theoretische Untersuchung von NoSQL-Datenbanken und deren Anwendungsbereiche) und skizziert die Vorgehensweise der Arbeit.
Was wird im Kapitel "Theoretischer Hintergrund zu NoSQL" erläutert?
Dieses Kapitel definiert NoSQL als Oberbegriff für nicht-relationale Datenbanken, erläutert das CAP-Theorem (Konsistenz, Verfügbarkeit, Partitionstoleranz), diskutiert die Eigenschaften von Datenbanktransaktionen (ACID und BASE) und ordnet NoSQL im Kontext von Big Data ein.
Welche NoSQL-Datenbanktypen werden behandelt?
Die Arbeit behandelt vier NoSQL-Datenbanktypen: Key-Value Stores, Document Stores, Wide-Column Stores und Graphdatenbanken. Für jeden Typ werden Eigenschaften, Stärken, Schwächen und passende Anwendungsbeispiele genannt.
Welche Schlüsselwörter beschreiben den Inhalt der Seminararbeit?
Schlüsselwörter sind: NoSQL, Big Data, Datenbanken, CAP-Theorem, ACID, BASE, Key-Value Store, Document Store, Wide-Column Store, Graphdatenbank, relationale Datenbanken, Datenmodellierung, Anwendungsbereiche.
Wo finde ich eine Zusammenfassung der einzelnen Kapitel?
Eine detaillierte Zusammenfassung jedes Kapitels (Einleitung, Theoretischer Hintergrund, Anwendungsbereiche) findet sich im Abschnitt "Zusammenfassung der Kapitel" der Seminararbeit.
Was ist das Ziel der Seminararbeit?
Das Ziel der Seminararbeit ist die Definition und Analyse des Begriffs NoSQL im Kontext von Big Data, die Untersuchung verschiedener NoSQL-Datenbanktypen, deren Eigenschaften und potenziellen Anwendungsbereiche. Der Fokus liegt auf der theoretischen Erarbeitung.
- Arbeit zitieren
- Martin Graf-Ziller (Autor:in), 2022, Typen von NoSQL-Datenbanken und mögliche Anwendungsbereiche, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1282164
