Wann du Key-Value-Datenbanken einsetzen solltest

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Diese Übung ist Teil des Kurses

NoSQL-Konzepte

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.8+

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Zum Einstieg in den Kurs lernst du die Unterschiede zwischen NoSQL- und relationalen Datenbanken kennen. Danach entdeckst du Key-Value-Datenbanken, ihre Vorteile und ihre Grenzen. Du erkennst, in welchen Situationen Key-Value-Datenbanken geeignet sind. Dieses Kapitel schließt du mit der Fallstudie zu Editoo ab — einem Unternehmen, das dank der Key-Value-Datenbank Redis seine Ausfallzeiten reduziert und die Performance verbessert hat.

Exercise 1: Willkommen!Exercise 2: NoSQL vs. relationale Datenbanken Exercise 3: Schlüssel und Werte Exercise 4: Vorteile und Grenzen von Key-Value-Datenbanken Exercise 5: Vorteile und Einschränkungen einordnen Exercise 6: Richtig oder falsch?Exercise 7: Wann du Key-Value-Datenbanken einsetzen solltest

Aktuelle Übung

Exercise 8: Geeignete Anwendungsfälle Exercise 9: Geeignet oder nicht geeignet Exercise 10: Fallstudie: Redis Exercise 11: Redis-Funktionen Exercise 12: Redis und Editoo

In diesem Kapitel lernst du die Grundlagen von Dokumentdatenbanken. Anschließend identifizierst du die Vorteile und Grenzen dieser Art von Datenbank und erkennst, in welchen Situationen Dokumentdatenbanken geeignet sind. Zum Schluss beendest du das Kapitel mit der Shutterfly-Fallstudie. Sie nutzten die Dokumentdatenbank MongoDB, um die Latenz zu verringern und die Time-to-Market zu beschleunigen.

Exercise 1: Was ist eine Dokumentdatenbank?Exercise 2: Dokumente oder Collections?Exercise 3: Richtig oder falsch?Exercise 4: Key-Value- oder Dokumentdatenbank?Exercise 5: Vorteile und Grenzen von Dokumentdatenbanken Exercise 6: Vorteile und Einschränkungen klassifizieren Exercise 7: Vorteile und Einschränkungen prüfen Exercise 8: Wann du Dokumentdatenbanken einsetzen solltest Exercise 9: Geeignete Anwendungsfälle für Dokumentdatenbanken Exercise 10: Geeignet oder nicht geeignet Exercise 11: Fallstudie zu MongoDB Exercise 12: MongoDB-Funktionen Exercise 13: MongoDB-Produkte Exercise 14: Shutterfly und MongoDB

Du befasst dich mit Column-Family-Datenbanken und analysierst die Vorteile und Grenzen dieser Datenbanken. Außerdem lernst du die Situationen kennen, in denen Column-Family-Datenbanken sinnvoll sind. Abschließend endet dieses Kapitel mit der Fallstudie zu Bigmate — einem Unternehmen, das die Datenbank Apache Cassandra einsetzte, um pro Sekunde Millionen von Vorgängen durch gleichzeitige Nutzer zu bewältigen.

Exercise 1: Was ist eine Column-Family-Datenbank?Exercise 2: Komponenten einer Column Family erkennen Exercise 3: Wahr oder falsch?Exercise 4: Die Datenbank erkennen Exercise 5: Vorteile und Einschränkungen von Column-Family-Datenbanken Exercise 6: Vorteile und Einschränkungen klassifizieren Exercise 7: Vorteile und Einschränkungen untersuchen Exercise 8: Wann solltest du Spaltenfamilien-Datenbanken verwenden Exercise 9: Geeignete Anwendungsfälle für Spaltenfamilien-Datenbanken Exercise 10: Geeignet oder ungeeignet Exercise 11: Fallstudie zu Apache Cassandra Exercise 12: Cassandra-Funktionen Exercise 13: Bigmate und Cassandra

In diesem letzten Kapitel analysierst du Graphdatenbanken. Du lernst die Vorteile und Grenzen dieser Datenbanken kennen und in welchen Situationen sie am nützlichsten sind. Den Kurs beendest du mit einem Blick auf Gousto — ein Unternehmen, das dank der Datenbank Neo4j seine Kosten besser im Griff hat.

Exercise 1: Was ist eine Graphdatenbank?Exercise 2: Bestandteile von Graphdatenbanken erkennen Exercise 3: Richtig oder falsch?Exercise 4: Die Datenbank identifizieren Exercise 5: Vorteile und Grenzen von Graphdatenbanken Exercise 6: Vorteile und Einschränkungen einordnen Exercise 7: Vorteile und Grenzen untersuchen Exercise 8: Wann du Graphdatenbanken verwendest Exercise 9: Geeignete Anwendungsfälle für Graphdatenbanken Exercise 10: Geeignet oder ungeeignet Exercise 11: Fallstudie zu Neo4j Exercise 12: Neo4j-Funktionen Exercise 13: Neo4j Graph Platform Exercise 14: Gousto und Neo4j Exercise 15: Glückwunsch!