6 Datenbank-Engines, die Sie für Ihr nächstes Projekt berücksichtigen sollten

Eskere Guru

Wenn es um Datenbank-Engines in der Softwareentwicklung geht, gibt es keine Einheitsgröße, da alles von Ihren Projektanforderungen abhängt.

Machen Sie sich mit den verschiedenen verfügbaren Open-Source-Datenbank-Engines vertraut, einschließlich ihrer Vor- und Nachteile, und treffen Sie eine fundierte Entscheidung, welche für Ihr Projekt verwendet werden soll.

1. mySQL

MySQL wurde im Januar 2008 von Oracle übernommen und ist die weltweit am häufigsten verwendete Open-Source-Datenbank-Engine, nur hinter den kommerziellen Gegenstücken, die ebenfalls von Oracle entwickelt wurden. Die relationale Struktur, die Fähigkeit, Hunderte Millionen Datensätze effizient zu verarbeiten, und die zahlreichen Funktionen machen mySQL zu einer hervorragenden Wahl für die große Mehrheit der KMU-Unternehmen.

Bei mySQL müssen Sie das Schema vordefinieren, dh die Tabellen und Spalten, aus denen Ihre Datenbank besteht, und die Struktur, der Ihre Daten entsprechen müssen. Dies trägt nicht nur zur strukturellen Integrität bei, indem Fremdschlüsseleinschränkungen und Kaskadierungen verwendet werden, sondern hilft auch dem Datenbankmodul, Abfragen für die höchste Geschwindigkeit und Effizienz zu optimieren.

Andere Entwickler, die mit Ihrer Software arbeiten, sind ebenfalls dankbar, da sie leicht erkennen können, wie die Daten strukturiert sind.

Unter Verwendung der branchenüblichen SQL-Sprache ähnelt die Kommunikation mit mySQL-Datenbanken dem Schreiben einfacher englischer Phrasen. Durch das Erlernen von SQL können Sie problemlos mit verschiedenen anderen Datenbank-Engines arbeiten. Ein weiterer hervorragender Vorteil von mySQL ist die umfangreiche und aktive Community mit nahezu unbegrenzter Dokumentation, mit der Sie schnell Antworten auf mögliche Probleme finden können.

Die vollständige Unterstützung für erweiterte Funktionen wie Transaktionen, Trigger, Ansichten, gespeicherte Prozeduren, Partitionierung, Replikation und mehr bietet Ihnen alles, was Sie benötigen und darüber hinaus.

Weitere Informationen und Informationen finden Sie auf der mySQL Community Edition- Website.

2. MongoDB

MongoDB, die weltweit führende NoSQL-Datenbank-Engine, begann ihre Open-Source-Reise im Jahr 2009 und verzeichnete ab 2012 einen massiven Anstieg der Popularität. Die Flexibilität, die die schemenlose Struktur und die Verwendung von JSON-Objekten als Datensätze bieten, wurde von Entwicklergemeinschaften in der ganzen Welt positiv aufgenommen Internet.

Anstelle einer relationalen Datenbank, in der Sie ein Schema von Tabellen und Spalten vordefinieren müssen, ist MongoDB schemenlos und besteht aus Sammlungen, die Dokumente als Datensätze enthalten. Ohne ein Schema, dem Sie entsprechen müssen, können Sie alle gewünschten Daten in Dokumenten speichern, ohne sich um strukturelle Einschränkungen sorgen zu müssen, die durch relationale Datenbanken auferlegt werden. Dies bietet Vorteile für die AGILE-Entwicklungsmethoden.

Alle Dokumente werden als JSON-Objekte gespeichert und bieten Entwicklern Vertrautheit und Komfort, da JSON bereits in der täglichen Softwareentwicklung verwendet wird. MongoDB verfügt über eine große und aktive Online-Community und bietet umfassende Unterstützung für Indizierung, Replikation, Sharding und mehr.

Obwohl das schemenlose Design von MongoDB flexibler ist, geht es auch zu Lasten der strukturellen Integrität, da keine Datenbeschränkungen zu beachten sind. Ohne strenge Code-Kontrollen in der Software kann dies zu zusätzlichen und unnötigen Fehlern führen, zusammen mit Frustrationen anderer Entwickler, die mit dem Code arbeiten.

Das schemenlose Design hindert die Engine auch daran, Abfragen für die höchste Geschwindigkeit so effizient zu optimieren, wie es ihre relationalen Gegenstücke können.

NoSQL-Datenbank-Engines wie MongoDB sind jedoch eine ausgezeichnete Wahl, wenn das Projekt die Speicherung beliebiger Daten in Datensätzen wie Biografien, historischen Zeitplänen, Bildungsaufzeichnungen und anderen derartigen Datensätzen erfordert.

Weitere Informationen finden Sie auf der MongoDB-Homepage .

3. SQLite

SQLite ist eine sehr leichte und tragbare Datenbank anstelle des Client-Server-Modells anderer Datenbank-Engines und eine ausgezeichnete Wahl für die Verwaltung lokalisierter Daten. Dies umfasst alle eingebetteten Geräte, Mobiltelefone, das Internet der Dinge und alle anderen Situationen, in denen Sie nur lokale Daten für das jeweilige Gerät / den jeweiligen Benutzer verwalten müssen.

Mit der gleichen relationalen Struktur von Tabellen und Spalten und der Verwendung der branchenüblichen SQL-Sprache können Entwickler problemlos auf die Arbeit an einem SQLite-Projekt umsteigen. SQLite-Datenbanken können sofort erstellt, gelöscht und im laufenden Betrieb übertragen werden, was ein hohes Maß an Flexibilität ermöglicht.

Obwohl SQLite nicht für größere Datenbanksysteme geeignet ist, ist es ein Hauptkandidat, bei dem Sie die Leistung und Flexibilität von SQL benötigen, jedoch mit minimalem Overhead und minimaler Nutzung.

Weitere Informationen finden Sie auf der SQLite-Startseite .

4. PostgreSQL

PostgreSQL ist eine weitere beliebte relationale Datenbank-Engine, die mySQL ähnelt und unter Python-Entwicklern eine starke Anhängerschaft hat. Sie ist als robustere Datenbank-Engine auf Unternehmensebene bekannt.

Im Gegensatz zu mySQL ist PostgreSQL ein objektrelationales Datenbankmodul, das neben strukturierten Schemas, die aus Tabellen und Spalten bestehen, auch native Unterstützung für verschiedene NoSQL-Funktionen einschließlich des Speicherns von JSON / XML-Objekten bietet. Wie mySQL bietet es auch vollständige Unterstützung für Kernfunktionen wie Transaktionen, Ansichten, Trigger, gespeicherte Prozeduren, Partitionierung, Replikation und mehr.

Es gibt verschiedene Aspekte von PostgreSQL, die es von mySQL unterscheiden. Einer der wichtigsten Aspekte ist die leistungsstarke PL / SQL-Skriptsprache, die ein hohes Maß an Kontrolle und Flexibilität beim Schreiben von Triggern und gespeicherten Prozeduren bietet. Plus verschiedene andere wie die Fähigkeit, Funktionsindizes zu erstellen, aber nichts, worauf wir uns der Kürze halber konzentrieren müssen.

Kurz gesagt, wenn Sie mehr nach einer Datenbank-Engine auf Unternehmensebene suchen, ist PostgreSQL möglicherweise das Richtige für Sie.

Weitere Informationen finden Sie unter PostgreSQL – der weltweit fortschrittlichsten Open Source-Datenbank .

Elastic Search wurde erstmals im Jahr 2010 veröffentlicht und hat sich schnell zur beliebtesten Datenbank-Engine für die Suche und Sortierung einer großen Anzahl von Dokumenten entwickelt, sogar in Milliardenhöhe. Die verteilte Architektur und der invertierte Index machen es zu einer hervorragenden Wahl für die Verwaltung und Suche einer großen Anzahl von Dokumenten, Analysen, Geodaten, Infrastrukturüberwachung und anderen Daten.

Es bietet zahlreiche Funktionen, darunter die Möglichkeit, eingehende Daten aus mehreren Streams gleichzeitig zu erfassen, Datenvisualisierungen indizierter Daten bereitzustellen, die Relevanzbewertung von Dokumenten zu automatisieren, die Volltextsuche durchzuführen und vieles mehr. Wichtig ist, dass es unglaublich schnell ist und seine verteilte Architektur die Verfügbarkeit auch bei Hardwarefehlern gewährleistet.

Wenn Sie große Datenmengen speichern und durchsuchen müssen, lesen Sie unbedingt die Homepage von Elastic Search .

6. redis / memcached

Obwohl dies an sich keine Datenbank-Engines sind, verdienen diese dennoch eine Erwähnung in dieser Liste. Sowohl Redis als auch Memcached sind speicherinterne Datenspeicher, was bedeutet, dass die gesamte Datenbank im Speicher gespeichert ist, wodurch das Speichern und Abrufen von Daten selbst bei bis zu 10 Millionen Abfragen pro Sekunde blitzschnell erfolgt.

Aufgrund der Größenbeschränkungen, die durch den rein speicherinternen Speicher auferlegt werden, sollten diese nur als Ergänzung zu anderen Datenbankmodulen wie mySQL oder MongoDB verwendet werden und nicht als Ersatz.

Häufige Verwendungszwecke für Redis und Memcached sind zwischengespeicherte Elemente, temporäre / aktuelle Daten, die in kurzer Zeit ablaufen, oder kleine Daten, auf die häufig zugegriffen werden muss. Obwohl beide ausgezeichnete Datenspeicher sind, wird Memcache hauptsächlich nur für einen Cache verwendet, während Redis acht verschiedene Datentypen unterstützt, die Ihnen mehr Flexibilität beim Speichern und Verwalten Ihrer Datenbank bieten.

Ein Großteil der Online-Vorgänge kann von speicherinternen Datenspeichern profitieren, um die Geschwindigkeit zu erhöhen. Weitere Informationen finden Sie auf den Redis und den zwischengespeicherten Homepages .

Du bist auf dem Weg!

Obwohl dies keine vollständige Liste ist, hat dieser Artikel Sie mit den beliebtesten Open-Source-Datenbank-Engines vertraut gemacht, denen Sie während Ihrer Arbeit als Softwareentwickler begegnen werden.

Denken Sie daran, dass es insbesondere bei den weit verbreiteten und bewährten Datenbank-Engines kein Richtig oder Falsch gibt. Es hängt alles von Ihren Projektanforderungen ab.