Summary  
This chapter introduces NoSQL databases as non-relational systems optimized for handling unstructured or semi-structured data with flexible schemas and horizontal scalability, and explains key data models such as document, key-value, column-family, and graph stores.

General domain of usage  
Social media platforms

**NoSQL**, was für **„Not Only SQL“** steht, bezeichnet eine breite Kategorie von Datenbankmanagementsystemen, die entwickelt wurden, um eine Vielzahl von Datenmodellen zu verarbeiten, insbesondere **nicht-relationale** oder **semi-strukturierte Daten**.    
Im Gegensatz zu traditionellen relationalen Datenbanken, die strukturierte Abfragesprachen (SQL) zur Definition und Manipulation von Daten verwenden, bieten NoSQL-Datenbanken ein flexibleres Schema-Design und sind für die Speicherung und Abfrage großer Datenmengen optimiert.

### Warum NoSQL?

NoSQL-Datenbanken sind darauf ausgelegt, folgende Anforderungen zu erfüllen:

- **Unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten**: Daten, die sich nicht einfach in Tabellen, Zeilen und Spalten einordnen lassen, wie beispielsweise JSON-Dokumente, Schlüssel-Wert-Paare, Graphen und Wide-Column-Stores;
- **Hohe Skalierbarkeit**: Horizontale Skalierung, bei der Datenbanken Daten auf **viele Server** verteilen können, um große Datenmengen und hohe Transaktionslasten effizient zu verarbeiten;
- **Flexibilität**: Dynamische Schemata, die das Hinzufügen neuer Felder ohne Datenbankausfallzeiten oder komplexe Schema-Migrationen ermöglichen.


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<title>NoSQL-Datenbanken</title>

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  table {
    width: 80%;
    margin: 20px auto;
    border-collapse: collapse;
    border: 1px solid #ddd;
  }
  th,
  td {
    padding: 10px;
    text-align: left;
  }
  th {
    background-color: #f2f2f2;
  }
  tr:nth-child(even) {
    background-color: #f2f2f2;
  }
  tr:hover {
    background-color: #ddd;
  }
  th strong {
    font-weight: bold;
  }
  td strong {
    font-weight: bold;
  }
</style>
<body>



<table>
  <tr>
    <th>NoSQL DB Name</th>
    <th>NoSQL DB Type</th>
    <th>Brief Description</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>MongoDB</td>
    <td>Document Store</td>
    <td>Stores data in JSON-like documents, providing flexibility and scalability for handling unstructured data.</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Cassandra</td>
    <td>Column-Family Store</td>
    <td>Highly scalable and distributed database designed to handle large amounts of data across many commodity servers with no single point of failure.</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Redis</td>
    <td>Key-Value Store</td>
    <td>In-memory data structure store, used as a database, cache, and message broker, known for its high performance.</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Neo4j</td>
    <td>Graph Database</td>
    <td>Optimized for storing and querying highly interconnected data, making it ideal for applications like social networks and recommendation engines.</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>CouchDB</td>
    <td>Document Store</td>
    <td>Uses JSON for documents, JavaScript for MapReduce queries, and HTTP for its API, focusing on ease of use and scalability.</td>
  </tr>
</table>

</body>
</html>


Welche der folgenden ist KEIN Typ einer NoSQL-Datenbank?

Beginnen Sie eine spannende Reise durch SQL mit fortgeschrittenen Techniken in SQL. Lernen Sie die wichtigen ACID-Eigenschaften kennen, die die Datenintegrität bei Datenbanktransaktionen gewährleisten. Entdecken Sie fortgeschrittene Methoden zur Optimierung Ihrer Abfragen, um die Datenbankleistung zu verbessern. Erkunden Sie spezielle SQL-Funktionen wie Window Functions, Trigger, Data Control Language (DCL) und NoSQL-Datenbanken. Dies ermöglicht Ihnen, modernes Datenbankmanagement sicher und effektiv zu beherrschen.

Nun untersuchen wir die grundlegenden Prinzipien von ACID (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit) im Datenbankmanagement. Diese Prinzipien gewährleisten zuverlässige Transaktionen, indem sie vollständige Operationen sicherstellen, Daten konsistent halten, gleichzeitige Transaktionen isolieren und eine dauerhafte Datenspeicherung garantieren.

Erfahren Sie, wie die Effizienz von SQL-Abfragen durch Indexoptimierung gesteigert werden kann. Vertiefen Sie das Verständnis für die Bedeutung von Indizes in der Datenbankleistung und lernen Sie, wie diese effektiv entworfen, implementiert und genutzt werden. Entdecken Sie Strategien zur Auswahl geeigneter Indizes, zum Verständnis ihrer Auswirkungen auf Ausführungspläne von Abfragen sowie zur Optimierung der Abfrageleistung durch gezielte Indexauswahl und -nutzung.

Dieser Abschnitt behandelt zentrale Themen wie Trigger, Window Functions und DCL (Data Control Language) und bietet umfassende Einblicke in deren Implementierung und Optimierungsstrategien. Darüber hinaus wird das Umfeld von NoSQL-DBMS beleuchtet, um ein fundiertes Verständnis von deren Architektur, Vorteilen und praktischen Anwendungen zu vermitteln.

NoSQL

Warum NoSQL?

NoSQL-Datenbanktypen

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