NoSQL

NoSQL (englisch für Not only SQL deutsch: „Nicht nur SQL“) bezeichnet Datenbanken, die einen nicht-relationalen Ansatz verfolgen und damit mit der langen Geschichte relationaler Datenbanken brechen. Diese Datenspeicher benötigen keine festgelegten Tabellenschemata und versuchen Joins zu vermeiden. Sie skalieren dabei horizontal. Im akademischen Umfeld werden sie häufig als „strukturierte Datenspeicher“ (engl. structured storage) bezeichnet.^[1][2][3][4]

Bekannte Implementierungen sind Riak, Apache Cassandra, CouchDB, MongoDB und Redis.

Geschichte

Der Begriff NoSQL, noch im Sinne von no SQL, wurde erstmals für eine 1998 erschienene einfache Open-Source-Datenbank verwendet, die keine SQL-Zugriffsmöglichkeit bereitstellte. Carlo Strozzi, der Entwickler dieser Datenbank, unterscheidet allerdings die NoSQL-Datenbank von der NoSQL-Bewegung insofern, als erstere eine Datenbank ist, welche auf die Verwendung der Sprache SQL verzichtet, während letztere ein Konzept ist, das vom relationalen Modell Abstand nimmt.^[5]

Der Begriff NoSQL im Sinne von Not only SQL wurde Anfang 2009 von Johan Oskarsson für ein Treffen über verteilte strukturierte Datenspeicher neu eingeführt.^[6] Der Name war ein Versuch einer gemeinsamen Begriffsfindung für die wachsende Zahl an nicht relationalen, verteilten Datenspeichersystemen, die meist auch auf ACID-Eigenschaften verzichteten.

Dieses Thema ist nicht ganz neu. Die Bestrebung, Daten ohne die Einschränkungen des relationalen Modells zu speichern, war bereits früher unter dem Titel dokumentenorientierte Datenbank bekannt. Insofern sind alle Vertreter dieser Thematik auch als NoSQL-Systeme zu betrachten.

Obwohl sich NoSQL-Systeme kontinuierlich verbreiten, wird der Markt nach wie vor deutlich von relationalen Systemen dominiert (Stand 2025).^[7]

Architektur

Relationale Datenbanken leiden üblicherweise unter Leistungsproblemen bei datenintensiven Applikationen wie Indexierung großer Dokumentmengen, Webseiten mit hohen Lastaufkommen sowie Streaming-Media-Applikationen. Relationale Datenbanken sind nur dann effizient, wenn sie für häufige, aber kleine Transaktionen oder für große Batch-Transaktionen mit seltenen Schreibzugriffen optimiert sind. Sie können aber schlecht mit gleichzeitig hohen Datenanforderungen und häufigen Datenänderungen umgehen.^[8] NoSQL dagegen kann mit vielen Schreib-/Leseanfragen umgehen.^[9]

NoSQL-Architekturen bieten meist nur schwache Garantien hinsichtlich Konsistenz wie beispielsweise eventual consistency oder auf einzelne Datensätze eingeschränkte Transaktionen. Einige Systeme unterstützen auch ACID, beispielsweise durch Hinzufügung spezieller Middleware wie CloudTPS.^[10]

Viele NoSQL-Implementierungen unterstützen verteilte Datenbanken mit redundanter Datenhaltung auf vielen Servern, beispielsweise unter Nutzung einer verteilten Hashtabelle. Damit können die Systeme einfach erweitert werden sowie Ausfälle einzelner Server überstehen.^[11]

Unterscheidung nach Datenmodell

NoSQL-Implementierungen können folgendermaßen gegliedert werden:

Merkmal		Beispiele
Dokumentenorientierte Datenbanken		Apache Jackrabbit, BaseX, CouchDB, eXist, HCL Notes, MongoDB, OrientDB
Graphdatenbanken	Generisch	Neo4j, OrientDB, Amazon Neptune, InfoGrid, HyperGraphDB, Core Data, DEX, Gremlin
	RDF-Zentriert	AllegroGraph, 4store
Verteilte ACID-Datenbanken		MySQL Cluster
Key-Value-Datenbanken	Festplattenspeicher	Chordless, Google BigTable, GT.M, InterSystems Caché, etcd
	Caches im RAM	Membase, memcached, Redis, Aerospike
	Eventually-consistente Speicher	Amazon Dynamo, Project Voldemort, Riak
	Sortierte Key-Value-Speicher	Berkeley DB, memcached
Multivalue-Datenbanken		OpenQM, Rocket U2
Objektdatenbanken		Db4o, ZODB, Objectivity/DB
Spaltenorientierte Datenbanken		Apache Cassandra, Google BigTable, HBase, SimpleDB, Scylla
Datenstrom		Apache Kafka, RethinkDB, PipelineDB

Leistung

Nach Ben Scofield kann die Leistung von NoSQL-Datenbanken wie folgt bewertet werden:^[12]

Datenmodell	Leistung	Skalierbarkeit	Flexibilität	Komplexität	Funktionalität
Key–Value	hoch	hoch	hoch	keine	unterschiedlich (keine)
Spaltenorientiert	hoch	hoch	mittel	gering	minimal
Dokumentenorientiert	hoch	unterschiedlich (hoch)	hoch	gering	unterschiedlich (gering)
Graphbasiert	unterschiedlich	unterschiedlich	hoch	hoch	Graphentheorie
Relational	unterschiedlich	unterschiedlich	gering	mittel	Relationale Algebra

Literatur

• Stefan Edlich, Achim Friedland, Jens Hampe, Benjamin Brauer, Markus Brückner: NoSQL: Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken. 2., aktualisierte und erweiterte Auflage. Hanser Verlag, München 2011, ISBN 978-3-446-42753-2.
• Pramodkumar J. Sadalage, Martin Fowler: NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence. Addison-Wesley, Amsterdam 2012, ISBN 978-0-321-82662-6 (englisch).

Weblinks

• Binärgewitter #1: NoSQL (Podcast bei RadioTux)
• NoSQL Databases (Links zu NoSQL-Themen, gepflegt durch Stefan Edlich)
• NoSQL Anwendergruppen in Deutschland
• Überblicksartikel zum Thema NoSQL (Heise online)
• Stefan Edlich: Ausblick zur Entwicklung von SQL zu NoSQL. Frankfurter Datenbanktage
• Roberto V. Zicari: Free Downloads/Artikel zu NoSQL ODBMS.org
• Prof. Dr. Oliver Hummel: Denormalisieren in NoSQL