video2brain - NoSQL-Datenbanken - Crashkurs
video2brain - NoSQL-Datenbanken - Crashkurs | 527MB
Duration: 4h 58m | Video: AVC (.mp4) 1280x720 25fps | Audio: AAC 44.1KHz stereo
Genre: eLearning | Level: Beginner | Language: German
Duration: 4h 58m | Video: AVC (.mp4) 1280x720 25fps | Audio: AAC 44.1KHz stereo
Genre: eLearning | Level: Beginner | Language: German
Grundlagen und einfache Anwendungen mit CouchDB, MongoDB und Redis
Auf Websites, die große Datenmengen im Griff halten müssen, wie zum Beispiel in interaktiven Spieleanwendungen, stoßen die klassischen relationalen Datenbanksysteme schnell an ihre Grenzen. NoSQL-Datenbanken versprechen hier Abhilfe. Dieses Video-Training macht Sie mit theoretischen Grundlagen wie Map/Reduce vertraut und zeigt typische Anwendungsfälle mit drei populären Datenbanken.
„NoSQL“ steht nicht für „kein“ SQL sondern viel mehr für „not only SQL“. Die so klassifizierten Datenbanksysteme schicken sich an, den Datenbankmarkt zu revolutionieren. Dieses Video-Training verschafft Ihnen einen ersten Überblick über Konzepte, die Leistungsfähigkeit und die Einsatzmöglichkeiten dieser modernen Systeme.
Vor allem der Umgang mit großen Datenmengen und Hierarchien oder Baumstrukturen sowie der Cloud-Einsatz stellt Entwickler vor große Herausforderungen. Lernen Sie in diesem Tutorial drei Vertreter von mittlerweile über 150 verschiedenen Produkten und typische Einsatzszenarien kennen: Zunächst werfen Sie einen Blick auf den Key-Value Store Redis, danach arbeiten Sie zusammen mit Ihrem Trainer Carsten Harnisch mit CouchDB und MongoDB – beides so genannte Dokumenten-orientierte Datenbanken. Dabei lernen Sie, wie man mit „Map und Reduce“ Probleme lösen kann.
Einleitung – SQL vs. NoSQL
Zum Start werden die allgemeinen Grundlagen der Datenbanktechnologie erläutert sowie die Probleme von relationalen Datenbanksystemen aufgezeigt. Unter anderem lernen Sie den Begriff ACID-Konformität kennen.
Probleme von SQL-Datenbanken
Relationale Datenbanksysteme haben Probleme, Anforderungen einer großen Anzahl von Kunden an die Datenbank abwickeln zu können. Weitere funktionelle Aspekte führten zur Entwicklung von NoSQL-Datenbanken.
Das CAP-Theorem
Lernen Sie in einem eigenen Film das CAP-Theorem kennen, das sich aus der Verteilung einer Datenbank ergibt.
NoSQL-Datenbanken im Überblick
NoSQL-Datenbanken besitzen häufig SQL-ähnliche Interfaces und bieten weitere, in SQL nicht verfügbare, Funktionen an. NoSQL-Datenbanken werden in vier große Gruppen unterteilt: Document-Store-Datenbanken, Key-Value-Store-Datenbanken, Wide-Column-Store-Datenbanken und Graph-Datenbanken.
So funktioniert MapReduce
MapReduce ist ein Framework, um Berechnungen über große Datenmengen durchzuführen. Anhand eines Beispiels werden der Aufbau und die Vorgehensweise bei der Problemlösung mit MapReduce erläutert.
Datenbankbeispiel 1: MongoDB
MongoDB ist eine schema-freie Open-Source-Datenbank, welche Sammlungen von JavaScript-ähnlichen Dokumenten verwalten kann. Datenbanken sind in MongoDB physikalische Einheiten, welche Collections, die beliebige Dokumente aufnehmen können, beinhalten. MongoDB stellt neben Strings und Zahlen weitere Datentypen bereit. Es stehen mehrere Methoden zur Verfügung, um Datenbanken zu durchsuchen, zu ändern oder zu entfernen.
Datenbankbeispiel 2: Redis
Redis ist eine In-Memory-Datenbank, welche über einen einfachen Key Value Store verfügt. Die Installation wird ausschließlich von Unix-Systemen unterstützt. Redis wird von Webseiten hauptsächlich als Caching-System verwendet.
Datenbankbeispiel 3: CouchDB
CouchDB ist eine webbasierte, dokumentorientierte Datenbank, die es ermöglicht, große Datenmengen auf Standard-Hardware zu verarbeiten. Futon ist die integrierte Benutzeroberfläche, welche für die Bedienung der Datenbank verantwortlich ist. Durch die Verwendung der Multiversion Concurrency Control können parallele Zugriffe auf ein Dokument verarbeitet werden.
Das MapReduce-Framework in CouchDB
Das MapReduce-Framework verfügt in CouchDB über einige Besonderheiten. Die Ergebnisse der Map- sowie der Reduce-Funktionen werden zwischengespeichert. Dies garantiert einen extremen Geschwindigkeitsvorteil im Vergleich zu anderen Datenbanken.
Kriterien für den Einsatz NoSQL
Die Zusammenfassung des Video-Trainings leitet über zum Begriff der "polyglotten Persistenz". Das bezeichnet die gemeinsame Nutzung von SQL- und NoSQL-Datenbanken zur Speicherung von Unternehmensdaten.
Das Projekt-Dateien fehlen!
Zum Start werden die allgemeinen Grundlagen der Datenbanktechnologie erläutert sowie die Probleme von relationalen Datenbanksystemen aufgezeigt. Unter anderem lernen Sie den Begriff ACID-Konformität kennen.
Probleme von SQL-Datenbanken
Relationale Datenbanksysteme haben Probleme, Anforderungen einer großen Anzahl von Kunden an die Datenbank abwickeln zu können. Weitere funktionelle Aspekte führten zur Entwicklung von NoSQL-Datenbanken.
Das CAP-Theorem
Lernen Sie in einem eigenen Film das CAP-Theorem kennen, das sich aus der Verteilung einer Datenbank ergibt.
NoSQL-Datenbanken im Überblick
NoSQL-Datenbanken besitzen häufig SQL-ähnliche Interfaces und bieten weitere, in SQL nicht verfügbare, Funktionen an. NoSQL-Datenbanken werden in vier große Gruppen unterteilt: Document-Store-Datenbanken, Key-Value-Store-Datenbanken, Wide-Column-Store-Datenbanken und Graph-Datenbanken.
So funktioniert MapReduce
MapReduce ist ein Framework, um Berechnungen über große Datenmengen durchzuführen. Anhand eines Beispiels werden der Aufbau und die Vorgehensweise bei der Problemlösung mit MapReduce erläutert.
Datenbankbeispiel 1: MongoDB
MongoDB ist eine schema-freie Open-Source-Datenbank, welche Sammlungen von JavaScript-ähnlichen Dokumenten verwalten kann. Datenbanken sind in MongoDB physikalische Einheiten, welche Collections, die beliebige Dokumente aufnehmen können, beinhalten. MongoDB stellt neben Strings und Zahlen weitere Datentypen bereit. Es stehen mehrere Methoden zur Verfügung, um Datenbanken zu durchsuchen, zu ändern oder zu entfernen.
Datenbankbeispiel 2: Redis
Redis ist eine In-Memory-Datenbank, welche über einen einfachen Key Value Store verfügt. Die Installation wird ausschließlich von Unix-Systemen unterstützt. Redis wird von Webseiten hauptsächlich als Caching-System verwendet.
Datenbankbeispiel 3: CouchDB
CouchDB ist eine webbasierte, dokumentorientierte Datenbank, die es ermöglicht, große Datenmengen auf Standard-Hardware zu verarbeiten. Futon ist die integrierte Benutzeroberfläche, welche für die Bedienung der Datenbank verantwortlich ist. Durch die Verwendung der Multiversion Concurrency Control können parallele Zugriffe auf ein Dokument verarbeitet werden.
Das MapReduce-Framework in CouchDB
Das MapReduce-Framework verfügt in CouchDB über einige Besonderheiten. Die Ergebnisse der Map- sowie der Reduce-Funktionen werden zwischengespeichert. Dies garantiert einen extremen Geschwindigkeitsvorteil im Vergleich zu anderen Datenbanken.
Kriterien für den Einsatz NoSQL
Die Zusammenfassung des Video-Trainings leitet über zum Begriff der "polyglotten Persistenz". Das bezeichnet die gemeinsame Nutzung von SQL- und NoSQL-Datenbanken zur Speicherung von Unternehmensdaten.
Das Projekt-Dateien fehlen!
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