NoSQL er en type databasestyringssystem (DBMS), der er designet til at håndtere og lagre store mængder ustrukturerede og semistrukturerede data. I modsætning til traditionelle relationelle databaser, der bruger tabeller med foruddefinerede skemaer til at lagre data, bruger NoSQL-databaser fleksible datamodeller, der kan tilpasse sig ændringer i datastrukturer og er i stand til at skalere horisontalt for at håndtere voksende mængder af data.

Begrebet NoSQL refererede oprindeligt til ikke-SQL eller ikke-relationelle databaser, men begrebet har siden udviklet sig til ikke kun at betyde SQL, da NoSQL-databaser er udvidet til at omfatte en lang række forskellige databasearkitekturer og datamodeller.

NoSQL-databaser er generelt klassificeret i fire hovedkategorier:

1. Dokumentdatabaser: Disse databaser gemmer data som semistrukturerede dokumenter, såsom JSON eller XML, og kan forespørges ved hjælp af dokumentorienterede forespørgselssprog.
2. Nøgleværdibutikker: Disse databaser gemmer data som nøgleværdi-par og er optimeret til enkle og hurtige læse-/skriveoperationer.
3. Kolonnefamiliebutikker: Disse databaser gemmer data som kolonnefamilier, som er sæt af kolonner, der behandles som en enkelt enhed. De er optimeret til hurtig og effektiv forespørgsel i store mængder data.
4. Grafdatabaser: Disse databaser gemmer data som noder og kanter og er designet til at håndtere komplekse relationer mellem data.

NoSQL-databaser bruges ofte i applikationer, hvor der er en stor mængde data, der skal behandles og analyseres i realtid, såsom sociale medieanalyser, e-handel og spil. De kan også bruges til andre applikationer, såsom indholdsstyringssystemer, dokumenthåndtering og styring af kunderelationer.

NoSQL-databaser er dog muligvis ikke egnede til alle applikationer, da de muligvis ikke giver samme niveau af datakonsistens og transaktionsgarantier som traditionelle relationelle databaser. Det er vigtigt omhyggeligt at vurdere de specifikke behov for en applikation, når du vælger et databasestyringssystem.

NoSQL oprindeligt refererer til ikke-SQL eller ikke-relationel er en database, der giver en mekanisme til lagring og hentning af data. Disse data er modelleret på andre måder end de tabelrelationer, der bruges i relationelle databaser. Sådanne databaser opstod i slutningen af ​​1960'erne , men opnåede ikke NoSQL-monikeren før en stigning i popularitet i begyndelsen af ​​det enogtyvende århundrede. NoSQL-databaser bruges i real-time webapplikationer og big data, og deres brug er stigende over tid.

• NoSQL-systemer kaldes også nogle gange ikke kun SQL for at understrege, at de muligvis understøtter SQL-lignende forespørgselssprog. En NoSQL-database inkluderer enkelt design, enklere horisontal skalering til klynger af maskiner, har og bedre kontrol over tilgængeligheden. Datastrukturerne, der bruges af NoSQL-databaser, er forskellige fra dem, der som standard bruges i relationelle databaser, hvilket gør nogle operationer hurtigere i NoSQL. Egnetheden af ​​en given NoSQL-database afhænger af det problem, den skal løse.
• NoSQL-databaser, også kendt som ikke kun SQL-databaser, er en ny type databasestyringssystem, der har , vundet popularitet i de senere år. I modsætning til traditionelle relationsdatabaser er NoSQL-databaser designet til at håndtere store mængder ustrukturerede eller semistrukturerede data, og de kan rumme dynamiske ændringer af datamodellen. Dette gør NoSQL-databaser til en god pasform til moderne webapplikationer, realtidsanalyse og big data-behandling.
• Datastrukturer, der bruges af NoSQL-databaser, ses nogle gange også som mere fleksible end relationelle databasetabeller. Mange NoSQL-butikker går på kompromis med konsistensen til fordel for tilgængelighed, hastighed, , og skillevægstolerance. Barrierer for den større anvendelse af NoSQL-butikker omfatter brugen af ​​forespørgselssprog på lavt niveau, mangel på standardiserede grænseflader og enorme tidligere investeringer i eksisterende relationelle databaser.
• De fleste NoSQL-butikker mangler ægte ACID-transaktioner (Atomicitet, Konsistens, Isolation, Durability), men nogle få databaser, såsom MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner (selvom teknisk set en NewSQL-database), Symas LMDB og OrientDB har lavet dem centrale i deres design.
• De fleste NoSQL-databaser tilbyder et koncept for eventuel konsistens, hvor databaseændringer udbredes til alle noder, så forespørgsler efter data muligvis ikke returnerer opdaterede data med det samme eller kan resultere i læsning af data, der ikke er nøjagtige, hvilket er et problem kendt som forældede læsninger. Også, har nogle NoSQL-systemer kan udvise tabte skrivninger og andre former for tab af data. Nogle NoSQL-systemer leverer koncepter som foreskrevet logning for at undgå tab af data.
• Et simpelt eksempel på en NoSQL-database er en dokumentdatabase. I en dokumentdatabase lagres data i dokumenter frem for tabeller. Hvert dokument kan indeholde et andet sæt felter, hvilket gør det nemt at imødekomme skiftende datakrav
• Tag for eksempel en database, der indeholder data om medarbejdere. I en relationsdatabase kan disse oplysninger være gemt i tabeller, med en tabel til medarbejderinformation og en anden tabel til afdelingsinformation. I en dokumentdatabase vil hver medarbejder blive gemt som et separat dokument, med alle deres oplysninger indeholdt i dokumentet.
• NoSQL-databaser er en relativt ny type databasestyringssystem, der har -en vundet popularitet i de senere år på grund af deres skalerbarhed og fleksibilitet. De er designet til at håndtere store mængder ustrukturerede eller semi-strukturerede data og kan håndtere dynamiske ændringer af datamodellen. Dette gør NoSQL-databaser til en god pasform til moderne webapplikationer, realtidsanalyse og big data-behandling.

Nøglefunktioner i NoSQL:

1. Dynamisk skema: NoSQL-databaser har ikke et fast skema og kan rumme skiftende datastrukturer uden behov for migreringer eller skemaændringer.
2. Horisontal skalerbarhed: NoSQL-databaser er designet til at skalere ud ved at tilføje flere noder til en databaseklynge, hvilket gør dem velegnede til at håndtere store mængder data og høje trafikniveauer.
3. Dokumentbaseret: Nogle NoSQL-databaser, såsom MongoDB, bruger en dokumentbaseret datamodel, hvor data gemmes i et skemaløst semi-struktureret format, såsom JSON eller BSON.
4. Nøgleværdibaseret: Andre NoSQL-databaser, såsom Redis, bruger en nøgleværdi-datamodel, hvor data gemmes som en samling af nøgleværdi-par.
5. Kolonnebaseret: Nogle NoSQL-databaser, såsom Cassandra, bruger en kolonnebaseret datamodel, hvor data er organiseret i kolonner i stedet for rækker.
6. Distribueret og høj tilgængelighed: NoSQL-databaser er ofte designet til at være yderst tilgængelige og til automatisk at håndtere nodefejl og datareplikering på tværs af flere noder i en databaseklynge.
7. Fleksibilitet: NoSQL-databaser giver udviklere mulighed for at gemme og hente data på en fleksibel og dynamisk måde med understøttelse af flere datatyper og skiftende datastrukturer.
8. Ydeevne: NoSQL-databaser er optimeret til høj ydeevne og kan håndtere en stor mængde læsning og skrivning, hvilket gør dem velegnede til big data og realtidsapplikationer.

Fordele ved NoSQL: Der er mange fordele ved at arbejde med NoSQL-databaser som MongoDB og Cassandra. De vigtigste fordele er høj skalerbarhed og høj tilgængelighed.

1. Høj skalerbarhed: NoSQL-databaser bruger sharding til horisontal skalering. Opdeling af data og placering på flere maskiner på en sådan måde, at rækkefølgen af ​​dataene bevares, er sønderdeling. Vertikal skalering betyder at tilføje flere ressourcer til den eksisterende maskine, mens horisontal skalering betyder at tilføje flere maskiner til at håndtere dataene. Vertikal skalering er ikke så let at implementere, men horisontal skalering er let at implementere. Eksempler på horisontale skaleringsdatabaser er MongoDB, Cassandra osv. NoSQL kan håndtere en enorm mængde data på grund af skalerbarhed, da dataene vokser NoSQL-skalaer Autoen selv for at håndtere disse data på en effektiv måde.
2. Fleksibilitet: NoSQL-databaser er designet til at håndtere ustrukturerede eller semistrukturerede data, hvilket betyder, at de kan rumme dynamiske ændringer af datamodellen. Dette gør NoSQL-databaser til en god pasform til applikationer, der skal håndtere skiftende datakrav.
3. Høj tilgængelighed: Autoen , replikeringsfunktionen i NoSQL-databaser gør den meget tilgængelig, fordi data i tilfælde af fejl replikerer sig selv til den tidligere konsistente tilstand.
4. Skalerbarhed: NoSQL-databaser er meget skalerbare, hvilket betyder, at de nemt kan håndtere store mængder data og trafik. Dette gør dem velegnede til applikationer, der skal håndtere store mængder data eller trafik
5. Ydeevne: NoSQL-databaser er designet til at håndtere store mængder data og trafik, hvilket betyder, at de kan tilbyde forbedret ydeevne sammenlignet med traditionelle relationelle databaser.
6. Omkostningseffektivitet: NoSQL-databaser er ofte mere omkostningseffektive end traditionelle relationsdatabaser, da de typisk er mindre komplekse og ikke kræver dyr hardware eller software.
7. Agility: Ideel til agil udvikling.

Ulemper ved NoSQL: NoSQL har følgende ulemper.

1. Manglende standardisering: Der er mange forskellige typer af NoSQL-databaser, hver med sine egne unikke styrker og svagheder. Denne mangel på standardisering kan gøre det vanskeligt at vælge den rigtige database til en specifik applikation
2. Manglende ACID-overholdelse: NoSQL-databaser er ikke fuldt ACID-kompatible, hvilket betyder, at de ikke garanterer konsistensen, integriteten og holdbarheden af ​​data. Dette kan være en ulempe for applikationer, der kræver stærke datakonsistensgarantier.
3. Snævert fokus: NoSQL-databaser har et meget snævert fokus, da det hovedsageligt er designet til opbevaring, men det giver meget lidt funktionalitet. Relationelle databaser er et bedre valg inden for Transaction Management end NoSQL.
4. Open source: NoSQL er en database open source database. Der er endnu ingen pålidelig standard for NoSQL. Med andre ord vil to databasesystemer sandsynligvis være ulige.
5. Manglende support til komplekse forespørgsler: NoSQL-databaser er ikke designet til at håndtere komplekse forespørgsler, hvilket betyder, at de ikke passer godt til applikationer, der kræver kompleks dataanalyse eller rapportering.
6. Manglende modenhed: NoSQL-databaser er relativt nye og mangler modenheden af ​​traditionelle relationsdatabaser. Dette kan gøre dem mindre pålidelige og mindre sikre end traditionelle databaser.
7. Ledelsesudfordring: Formålet med big data-værktøjer er at gøre håndteringen af ​​en stor mængde data så enkel som muligt. Men det er ikke så nemt. Datahåndtering i NoSQL er meget mere kompleks end i en relationsdatabase. Især NoSQL har ry for at være udfordrende at installere og endnu mere hektisk at administrere på daglig basis.
8. GUI er ikke tilgængelig: GUI-tilstandsværktøjer til at få adgang til databasen er ikke fleksibelt tilgængelige på markedet.
9. Backup: Sikkerhedskopiering er et godt svagt punkt for nogle NoSQL-databaser som MongoDB. MongoDB har ingen tilgang til sikkerhedskopiering af data på en ensartet måde.
10. Stor dokumentstørrelse: Nogle databasesystemer som MongoDB og CouchDB gemmer data i JSON-format. Dette betyder, at dokumenter er ret store (BigData, netværksbåndbredde, hastighed), og at have beskrivende nøglenavne faktisk gør ondt, da de øger dokumentstørrelsen.

Typer af NoSQL-database: Typer af NoSQL-databaser og navnet på det databasesystem, der falder ind under den kategori, er:

1. Grafdatabaser : Eksempler – Amazon Neptune, Neo4j
2. Nøgleværdilager: Eksempler – Memcached, Redis, Coherence
3. Kolonne: Eksempler – Hbase, Big Table, Accumulo
4. Dokumentbaseret: Eksempler – MongoDB, CouchDB, Cloudant

Hvornår skal NoSQL bruges:

1. Når en enorm mængde data skal lagres og hentes.
2. Forholdet mellem de data, du gemmer, er ikke så vigtigt
3. Dataene ændrer sig over tid og er ikke strukturerede.
4. Understøttelse af begrænsninger og sammenføjninger er ikke påkrævet på databaseniveau
5. Dataene vokser løbende, og du skal skalere databasen regelmæssigt for at håndtere dataene.

Som konklusion tilbyder NoSQL-databaser adskillige fordele i forhold til traditionelle relationelle databaser, såsom skalerbarhed, fleksibilitet og omkostningseffektivitet. De har dog også flere ulemper, såsom mangel på standardisering, mangel på ACID-overholdelse og manglende understøttelse af komplekse forespørgsler. Når du vælger en database til en specifik applikation, er det vigtigt at afveje fordele og ulemper nøje for at bestemme den bedste pasform.