Dienstleistungen

Cloud Enablement Daten & KI Digitalisierung End-to-End Digitales Marketing SaaS

Branchen

Produkte

Einzelhandel Gesundheitswesen Gastfreundschaft Versicherungen Produktivität Industrieübergreifend App-Entwicklung Testen & Monitoring

Unternehmen

Ansatz

Careers

Blog Unternehmen weiterempfehlen

Cloud Enablement Cloud-Beratung Cloud-Native-Anwendungen Cloud-Migrationsstrategien Cloud-Migrationsservices Cloud-Überwachung Sicherheitslage in der Cloud AWS Optimierung der Cloud-Kosten Azure GCP App Engine Private Cloud

Daten & KI Überblick Generative KI-Entwicklung Datenwissenschaften Large Language Models Data Engineering Künstliche Intelligenz Datenmanagement Maschinelles Lernen Datenspeicherung Computergestützte Datenvisualisierung Video Analytics

Digitalisierung Mobilität Extended Reality Webentwicklung Internet der Dinge (IoT) Blockchain CRM RTLS RPA E-Learning Portals E-Commerce-Seiten Intelligente Dokumentenverarbeitung Produktinformationsmanagement Enterprise Asset Management Plattform für digitale Erlebnisse Customer Data Platform

End-to-End Microservice-Architektur UX-Design DevOps QA-Automatisierung Cybersicherheit Performance Monitoring Frontend-Monitoring API-Management Compliance-Beratung

Digitales Marketing Überblick Marketing-Automatisierung Visualisierung Analytics Programmatic Advertising Bezahlte Werbung SEO Email-Marketing Content Marketing Integration sozialer

SaaS Salesforce Sharepoint Oracle HCM ServiceNow G Suite Microsoft-Lösungen Freshworks

Einzelhandel SlashQDigitales Warteschlangenmanagement ContextIQEmpfehlungs-Engine

Gesundheitswesen Verwaltung von KrankentransportenRTLS für krankenhausinterne Verlegungen

Gastfreundschaft TalQAbrechnungssystem für Anrufe

Versicherungen RehashLow-Code-Versicherungsplattform

Produktivität Benachrichtigungs-AppBenachrichtigungs-Builder KeverProjektmanagement-Tool QuickPicksSalesforce-widget

Industrieübergreifend IIoT-PlattformIoT-Lösungen für die Industrie

App-Entwicklung Open Source WorksGemeinsame Nutzung mit der Gemeinschaft

Testen & Monitoring WebWatch24x7Server-Monitoring-Tool

START A CONVERSATION

Share your requirements and we'll get back to you with how we can help.

I agree to the terms of the Privacy Policy.

Please accept the terms to proceed.

Vielen Dank fur Ihre Anfrage.

Wir melden uns in Kürze bei Ihnen.

DATENSPEICHER FÜR GESCHÄFTSANWENDUNGEN VON HEUTE

Das relationale Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das jahrzehntelang das dominierende Paradigma im Datenmanagement war, wurde durch eine breite Palette von nicht-relationalen Datenbanktechnologien ergänzt, die gemeinsam als NoSQL bezeichnet werden. Eine größere Auswahl erfordert eine sorgfältigere Auswahl der Technologien, die am besten auf Ihre Geschäftsanforderungen eingehen. Und zunehmend geht es bei dieser Auswahl nicht mehr um einen bestimmten Datenspeicher, sondern um einen vielseitigen Mix aus verschiedenen Datenspeichern für unterschiedliche Datentypen.

Wir analysieren Ihre Anforderungen und helfen Ihnen dabei, die am besten geeigneten Datenbanklösungen auszuwählen, die den komplexen Anforderungen Ihrer Anwendungen gerecht werden können.

Datenbankanforderungen moderner Anwendungen

Unbegrenzte Kapazität für schnell wachsende Daten

Fähigkeit,verschiedene Datentypen zu verarbeiten

Kapazität zur Speicherung und Abfrage complex strukturierter Daten

Unterstützung für dynamische Schemata

Unterstützung für agile Entwicklung

Schnellere Reaktionszeiten

Hohe Fehlertoleranz

Kapazität für Hochgeschwindigkeits-Analysen

Warum NoSQL?

Flexibilität im Design

Moderne Anwendungen müssen mit einer Vielzahl von sich verändernden Daten umgehen. Daher ist es notwendig, dass ihre Backend-Datenspeicher für plötzliche Schemaänderungen gerüstet sind. Relationale Datenbanken sind stark strukturiert und haben ein starres Schema, das zum Zeitpunkt der Entwicklung festgelegt wird. Bei diesen Datenbanken ist es wichtig, dass die Struktur gleich beim ersten Mal korrekt angelegt wird, denn Revisionen sind mühsam und schwer zu bewerkstelligen, ohne die Anwendung zu stören. NoSQL-Datenbanken hingegen ermöglichen es, dass das Datenmodell mit der Anwendung und der Geschäftsumgebung mitwächst, was sie ideal für iterative und agile Entwicklung macht.

Leistung im Maßstab

Relationale Datenbanken erreichen Konsistenz durch Daten-Normalisierung oder die Organisation von Daten in mehrere Tabellen, um Datenduplikate zu entfernen. Wenn jedoch die Datenmenge wächst und damit die Anzahl der Tabellen und Verknüpfungen, leidet die Leistungsfähigkeit. Für eine große Anzahl von Anwendungen, die soziale Netzwerke und Cloud Computing integrieren, sind Verfügbarkeit und Partitionstoleranz zu kritischen Eigenschaften geworden, mehr noch als Konsistenz. NoSQL-Datenbanken sind eine großartige Lösung für solche Anwendungen, da sie darauf ausgelegt sind, horizontal und kosteneffektiv zu skalieren, ohne den Zugriff zu unterbrechen. Sie bieten auch variable Auswahlmöglichkeiten in der Datenkonsistenz.

Vielfalt in Datentypen

Relationale Datenbanken sind gut darin, hoch strukturierte Daten wie Verkäufe, Bestände, Konten, Gehaltsabrechnungen und andere zu verarbeiten. Aber auch der Umfang der Daten, mit denen Unternehmen heute umgehen müssen, hat sich stark erweitert. Neben Geschäftstransaktionen müssen Datenverarbeitungssysteme eine Vielzahl von digitalen Interaktionen verstehen, die Informationen von unterschiedlicher Struktur erzeugen. Es gibt zudem verschiedene Formate, die bearbeitet werden müssen, darunter binäre Dokumente wie Bilder, Videos und Audiodateien. Einige NoSQL-Datenbanken bieten effiziente Speicher- und Verarbeitungsfunktionen für einen oder mehrere dieser Datentypen und ermöglichen den Abruf mit geringen Ausfallzeiten.

Sagen Sie Ja zu NoSQL:

Wenn Sie mit nicht-tabellarischen Daten mit Mehrfachverschachtelungen und Hierarchien arbeiten
Wenn Sie mit großen Mengen volatiler Daten arbeiten
Wenn Sie das Datenbankschema nicht im Voraus festlegen können
Wenn Ihre Anwendung die ACID-Eigenschaften eines RDBMS nicht benötigt

NoSQL-Klassifizierung

Graphdatenbanken

Sie bieten ein sehr ausdrucksstarkes Datenmodell in Form von Graphen an. Die indexfreie Verknüpfung in Graphdatenbanken macht sie zu einer großartigen Alternative für die Abfrage komplexer und impliziter Beziehungen in Datenmengen.

Dokumentdatenbanken

Sie enthalten Dokumente, die sehr einfache bis komplexe verschachtelte Daten speichern können. Sie bieten ein flexibles Modell, das sich an Änderungen im Schema anpasst, wenn Ihr Geschäft wächst.

Spaltenorientierte Datenbanken

Sie speichern Daten in Spalten und scannen nur die für die Abfrage relevanten Spalten. Sie ermöglichen ein schnelles Hinzufügen von Daten mit weniger I/O-Aktivität, was sie ideal für BI und Analytics macht.

Key-Value Stores

Sie präsentieren ein einfaches, aber leistungsstarkes Datenmodell, das Daten als Schlüssel-Wert-Paare speichert. Die schnelle Suche, die sie bieten, macht sie ideal für die Speicherung von Benutzersitzungen oder Einkaufswagen.

{'en-in': 'https://www.qburst.com/en-in/', 'en-jp': 'https://www.qburst.com/en-jp/', 'ja-jp': 'https://www.qburst.com/ja-jp/', 'en-au': 'https://www.qburst.com/en-au/', 'en-uk': 'https://www.qburst.com/en-uk/', 'en-ca': 'https://www.qburst.com/en-ca/', 'en-sg': 'https://www.qburst.com/en-sg/', 'en-ae': 'https://www.qburst.com/en-ae/', 'en-us': 'https://www.qburst.com/en-us/', 'en-za': 'https://www.qburst.com/en-za/', 'en-de': 'https://www.qburst.com/en-de/', 'de-de': 'https://www.qburst.com/de-de/', 'x-default': 'https://www.qburst.com/'}