Datenbanken: 5 entscheidende Kriterien für die richtige Auswahl

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Welche Datenbank ist die richtige? Viele Entwickler beantworten diese Frage nach Gefühl oder Gewohnheit, ohne sich vorher Gedanken über die Aufgabe zu machen. Unternehmen sollten bei der Auswahl ihrer Datenbank fünf wichtige Kriterien berücksichtigen.

Große Datenmengen zu sammeln und zu speichern, reicht nicht mehr. Damit Daten Mehrwert stiften und eine verlässliche Grundlage für Entscheidungen sind, müssen sie innerhalb von Sekunden ausgewertet werden. Schnell kommen dabei Terabytes zusammen, wobei die Daten heute nicht mehr unbedingt sauber strukturiert, sondern auch unstrukturiert als Mails, Dokumente, Fotos oder Videos vorliegen. Mit diesen vielfältigen Anforderungen müssen Datenbanken zurechtkommen.

Folgende fünf wichtigen Kriterien sollten Unternehmen bei der Auswahl einer neuen Datenbank beachten:

1. Datenbanken: Der Use Case zählt

Die Entscheidung für oder gegen eine Datenbanktechnologie hängt zuallererst von den Anwendungsszenarien ab. Geht es um Applikationen am Front-end wie E-Commerce mit vielen Interaktionen, einem entsprechende hohen Datenvolumen und der Notwendigkeit kurzer Reaktionszeiten, sind NoSQL-Datenbanken die erste Wahl. Weil sie feingranular über Nodes skalieren, die in Clustern organisiert sind, ist eine fast grenzenlose Flexibilität möglich. Auch bei unstrukturierten Daten beziehungsweise dem wilden Daten-Mix von heute haben NoSQL-Datenbanken ihren großen Auftritt. Klassische relationale Datenbank-Managementsysteme (DBMS) mit ihren fixen Tabellenstrukturen kommen damit nur über Umwege und Workarounds zurecht, weshalb die Kosten steigen und die Performance sinkt. Big Data braucht also eine NoSQL-Datenbank.

2. Anforderungen hinsichtlich Hochverfügbarkeit beachten

Wie sehen die Anforderungen in puncto Hochverfügbarkeit aus? Unternehmen sollten ihre SLAs im Blick behalten. Müssen Applikationen hochverfügbar sein bei gleichzeitig steigender Anzahl an Workloads und paralleler User-Nutzung, muss die Datenbank skalierbar sein, um das Mehr an Arbeitslast zu stemmen. Zudem sollte das System dem erhöhten Sicherheitsbedürfnis unternehmenskritischer Anwendungen durch automatisierte Replikationsmechanismen zwischen geografisch voneinander getrennten Datacenter Rechnung tragen.

3. Datenbanken müssen für die Zukunft gerüstet sein

Die unterstützten Features sollten nicht nur aktuelle Anforderungen abdecken, sondern auch zukünftige Workloads und Einsatzszenarien berücksichtigen. Wichtig sind auch nativ integrierte Features wie Full-Text-Search und Ad-hoc-Analytics, ohne dass zusätzliche Software nötig wird, was die Komplexität und die Kosten erhöhen würde. Eine moderne Datenbank sollte zudem einen „Document Store“ und einen Caching Layer kombinieren: Caching beschleunigt Anwendungen drastisch bei erheblich geringeren Kosten und bedarfsgerechter Skalierbarkeit.

4. Ohne Cloud-Funktionalität geht es nicht

Um Kosten zu sparen und eine höhere Flexibilität zu erzielen, setzen Unternehmen auf verteilte Anwendungen, die auf Bare-Metal-Servern, in virtualisierten, containerisierten, Private-, Public- oder Hybrid-Cloud-Umgebungen eingesetzt werden. Datenbanken, die den Ansprüchen heutiger Unternehmen gerecht werden wollen, müssen Cloud-native und Cloud-agnostisch operieren. Moderne NoSQL-Datenbanken unterstützen eine Orchestrierung, Daten können so schnell repliziert und migriert werden.

5. Bei Datenbanken die Betriebskosten im Blick behalten

In der relationalen Welt benötigt Big Data große, teure Server, um Queries und Analysen ausreichend performant durchführen zu können. Steigt das Datenvolumen, wird ein leistungsstärkerer Server nötig. NoSQL-Systeme dagegen lassen sich problemlos skalieren. Bei modernen NoSQL-Datenbanken können Anwendungsentwickler zudem die aus SQL bekannte Syntax und Semantik nutzen, um zum Beispiel Suchanfragen über verteilte Buckets und die darin enthaltenen JSON-Dokumente zu starten. Dadurch werden Betriebs- und Personalschulungs-Kosten spürbar reduziert.

„Moderne NoSQL-Datenbanken sind das Beste aus der alten relationalen und der neuen NoSQL-Datenbankwelt. Die Attribute hochskalierbar, hochverfügbar und Cloud-native sollte eine moderne Datenbank auf jeden Fall erfüllen“, erklärt Steffen Schneider, Senior Solutions Engineer bei Couchbase. „Genauso wichtig ist ein Datenplattform-Ansatz, der Unternehmen eine nahtlose Migration der Workloads von relationalen Datenbanken und eine raschere Implementierung von Anwendungen in Multi-Cloud-Umgebungen ermöglicht. Couchbase Server beispielsweise vereint Serverdatenbank, native mobile Datenbank, Synchronisierungs-Gateway sowie Big-Data- und SQL-Integrationen bestehender Datenplattformen.“

Couchbase ist Anbieter einer Backend-Daten-Management-Plattform, die speziell Applikationen unterstützt, die eine hohe Performance, Skalierung und Hochverfügbarkeit benötigen. Die Datenbank kombiniert die Flexibilität und Agilität von NoSQL mit der Leistungsfähigkeit von SQL. Couchbase ist Multi-Cloud-fähig, basiert auf Open Source und bietet als einzige NoSQL-Datenbank ein SQL-basiertes Abfragetool (N1QL) an. Die Datenbank eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen,  wie Onlineshopping, Streaming und IoT-Applikationen – vom Core bis zum Edge und in jeder Cloud-Umgebung.

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