Zalety Baz NoSQL

1. Elastyczność danych
   • Umożliwiają przechowywanie danych o zmiennej strukturze, co jest trudne do osiągnięcia w relacyjnych bazach danych.
2. Skalowalność pozioma
   • Bazy NoSQL mogą być skalowane poprzez dodawanie nowych serwerów, co umożliwia obsługę bardzo dużych zbiorów danych i dużej liczby użytkowników.
3. Wysoka wydajność
   • Optymalizowane do szybkiego odczytu i zapisu danych, co jest kluczowe dla aplikacji o wysokiej wydajności.
4. Przystosowanie do dużych danych
   • Zaprojektowane do obsługi big data, pozwalają na efektywne przechowywanie i przetwarzanie ogromnych ilości danych.

Wyzwania i Ograniczenia

1. Brak standardowego języka zapytań
   • W przeciwieństwie do SQL w relacyjnych bazach danych, każda baza NoSQL może mieć swój własny sposób definiowania zapytań.
2. Konsystencja danych
   • W modelu NoSQL często stosuje się model eventual consistency, co oznacza, że dane mogą nie być natychmiastowo spójne we wszystkich węzłach.
3. Skąpa dokumentacja i wsparcie
   • Niektóre systemy NoSQL mogą mieć mniej zasobów dokumentacyjnych i wsparcia w porównaniu z bardziej dojrzałymi relacyjnymi bazami danych. 

Rodzaje Baz NoSQL

1. Bazy dokumentowe
   • Przechowują dane w formie dokumentów, zazwyczaj w formacie JSON, BSON lub XML.
   • Przykłady: MongoDB, CouchDB.
   • Zastosowanie: Idealne do przechowywania danych o zmiennej strukturze, takich jak dokumenty, profile użytkowników.
2. Bazy klucz-wartość
   • Przechowują dane jako pary klucz-wartość, gdzie klucz jest unikalnym identyfikatorem, a wartość może być dowolnym typem danych.
   • Przykłady: Redis, DynamoDB.
   • Zastosowanie: Świetne do szybkiego przechowywania i pobierania dużych ilości danych, takich jak sesje użytkowników, dane cache.
3. Bazy kolumnowe
   • Organizują dane w kolumnach zamiast w wierszach, co umożliwia efektywne przechowywanie i przetwarzanie dużych zbiorów danych analitycznych.
   • Przykłady: Apache Cassandra, HBase.
   • Zastosowanie: Idealne do analizy dużych zestawów danych, gdzie istotne są operacje na kolumnach danych.
4. Bazy grafowe
   • Przechowują dane w postaci węzłów, krawędzi i właściwości, co umożliwia modelowanie złożonych relacji między danymi.
   • Przykłady: Neo4j, ArangoDB.
   • Zastosowanie: Używane w aplikacjach wymagających analizy grafów, takich jak sieci społecznościowe, zarządzanie zasobami, rekomendacje. 

Podsumowanie