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Erste Schritte mit Amazon DynamoDB

Als NoSQL werden hochleistungsfähige nicht relationale Datenbanken bezeichnet. NoSQL-Datenbanken verwenden eine Vielzahl von Datenmodellen, einschließlich Dokumenten, Diagrammen, Schlüsselwerten und Spalten. NoSQL-Datenbanken zeichnen sich durch einfache Bereitstellung, skalierbare Leistung, Hochverfügbarkeit und Ausfallsicherheit aus. Im Folgenden finden Sie einige Ressourcen, die Ihnen den Einstieg in die Verwendung von NoSQL-Datenbanken erleichtern.

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Introduction to Amazon DynamoDB
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Einführung in Amazon DynamoDB
  Relationale Datenbank NoSQL-Datenbank
Datenmodell Beim relationalen Modell werden Daten in tabellarischen Strukturen normalisiert, die als Tabellen bezeichnet werden und aus Zeilen und Spalten bestehen. Tabellen, Spalten, Indizes, Beziehungen zwischen Tabellen und sonstige Datenbankelemente werden in einem Schema streng definiert. Bei nicht relationalen Datenbanken (NoSQL) wird in der Regel kein Schema erzwungen. Im Allgemeinen wird zum Abrufen von Werten, Spaltensätzen und semistrukturierten JSON-, XML- und sonstigen Dokumenten mit verwandten Elementattributen ein Partitionsschlüssel verwendet.
ACID-Eigenschaften Herkömmliche relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) unterstützen eine Reihe von Eigenschaften, die unter dem Akronym ACID zusammengefasst werden: Atomizität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit. Atomizität steht für das Prinzip "alles oder nichts": Eine Transaktion wird entweder vollständig ausgeführt oder gar nicht. Konsistenz bedeutet, dass die Daten nach dem Commit einer Transaktion mit dem Datenbankschema konform sein müssen. Isolation verlangt, dass parallel erfolgende Transaktionen getrennt voneinander ausgeführt werden müssen. Dauerhaftigkeit bezeichnet die Fähigkeit, bei einem unerwarteten System- oder Stromausfall den letzten bekannten Zustand wiederherstellen zu können. NoSQL-Datenbanken stellen häufig einen Kompromiss aus einem Teil der ACID-Eigenschaften herkömmlicher relationaler Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) und einer höheren Flexibilität des Datenmodells dar, das eine horizontale Skalierung ermöglicht. Aufgrund dieser Merkmale sind NoSQL-Datenbanken in solchen Situationen besonders geeignet, in denen sich bei herkömmlichen RDBMS die Beschränkungen der Architektur zeigen und Probleme mit Leistungsengpässen, Skalierbarkeit, Komplexität im Betrieb und einer Zunahme des Verwaltungs- und Support-Aufwands überwunden werden müssen.
Leistung Die Leistung ist in der Regel vom Datenträger-Subsystem abhängig. Um die Spitzenleistung zu erzielen, ist eine Optimierung von Abfragen, Indizes und der Tabellenstruktur erforderlich. Die Leistung wird grundsätzlich durch die Größe des zugrunde liegenden Hardware-Clusters, die Netzwerklatenz und die aufrufende Anwendung bestimmt.
Skalierbarkeit Einfache vertikale Skalierung durch Einsatz schnellerer Hardware. Damit sich relationale Tabellen über ein verteiltes System erstrecken können, sind zusätzliche Investitionen erforderlich. Für eine horizontale Skalierung mit verteilten Clustern aus kostengünstiger Hardware entwickelt, um den Durchsatz ohne Erhöhung der Latenz zu steigern.
APIs Anforderungen zum Speichern und Abrufen von Daten werden mithilfe von Abfragen übermittelt, die in einer strukturierten Abfragesprache (Structured Query Language, SQL) verfasst sind. Diese Abfragen werden von relationalen Datenbankmanagementsystemen (RDBMS) analysiert und ausgeführt. Mit objektbasierten APIs können Anwendungsentwickler In-Memory-Datenstrukturen ganz einfach speichern und abrufen. Anwendungen können Schlüssel-Wert-Paare, Spaltensätze und semistrukturierte Dokumente mit serialisierten Anwendungsobjekten und -attributen mithilfe von Partitionsschlüsseln abfragen.
Tools SQL-Datenbanken verfügen in der Regel über eine umfassende Auswahl an Tools, die eine Entwicklung datenbankgestützter Anwendungen erleichtern. NoSQL-Datenbanken bieten im Allgemeinen Tools für die Verwaltung von Clustern und Skalierung. Anwendungen bilden die primäre Schnittstelle für die zugrunde liegenden Daten.
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Spaltenbasierte Datenbanken

Spaltenbasierte Datenbanken wurden zum Lesen und Schreiben von Datenspalten (anstatt Datenzeilen) optimiert. Spaltenorientierter Speicher für Datenbanktabellen ist bei der analytischen Abfrage ein wichtiger Faktor, da sich die E/A-Anforderungen von Festplatten dadurch insgesamt drastisch reduzieren. Auch die von der Festplatte zu ladende Datenmenge verringert sich. Weitere Informationen »

Dokumentdatenbanken

Dokumentdatenbanken wurden entwickelt, um teilweise strukturierte Daten als Dokumente zu speichern, in der Regel im JSON- oder XML-Format. Im Gegensatz zu konventionellen relationalen Datenbanken kann das Schema jedes nicht relationalen (NoSQL-)Dokuments variieren. Dies ermöglicht Ihnen eine flexiblere Organisation und Speicherung von Anwendungsdaten. Zudem reduziert sich der für optionale Werte erforderliche Speicher. Weitere Informationen »

Graph-Datenbanken

Graph-Datenbanken speichern Scheitelpunkte und gerichtete Verbindungen, die als Kanten bezeichnet werden. Diagramme können auf relationalen (SQL) und nicht relationalen (NoSQL) Datenbanken beruhen. Eckpunkte und Kanten können jeweils Eigenschaften zugeordnet werden. In der folgenden Abbildung wird ein einfaches Diagramm der Beziehungen zwischen Freunden und ihren Interessen veranschaulicht. Weitere Informationen »

Hauptspeicher-basierte Key-Value Stores

Hauptspeicher-basierte Key-Value Stores sind NoSQL-Datenbanken, die für leselastige Anwendungsarbeitslasten (z. B. soziale Netzwerke, Spiele, Medienfreigaben und Q&A-Portale) oder rechenintensive Arbeitslasten (z. B. eine Empfehlungs-Engine) optimiert wurden. Das In-Memory-Caching verbessert die Anwendungsleistung, da wichtige Daten im Arbeitsspeicher abgelegt und mit geringer Latenz abgerufen werden können. Weitere Informationen »

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