“Da die Datenbanklandschaft komplex und verwirrend zu navigieren ist, ist es wichtig die verschiedenen Arten von DBMS vollständig zu verstehen, zusammen mit wann und warum sie verwendet werden.” – Craig S. Mullins
Spezifische Indizierungsoptionen, wie z.B. API-Aufrufe (Application Program Interface) oder Abfragesprache, variieren je nach den Dokumenten, die in der Datenbank gespeichert sind. Die Art und Weise wie Dokumente organisiert sind, hängt auch vom Inhalt des Dokuments ab. Dokumente werden normalerweise nach Tags, Metadaten oder Sammlungen organisiert. Ein wichtiger Vorteil der Verwendung eines Dokumentenspeichers besteht darin, dass bei einer zukünftigen Änderung des Datenmodells nur die betroffenen Dokumente aktualisiert werden müssen.
Beispiele für dokumentorientierte Datenbanken
Beliebte dokumentorientierte Datenbanken sind MongoDB, DynamoDB und CosmosDB.
MongoDB
MongoDB ist eines der beliebtesten Beispiele für eine dokumentenorientierte Datenbank. Es enthält Funktionen wie vollständige Indexunterstützung, Replikation und Sharding. Ein Kernmerkmal von MongoDB ist seine horizontale Skalierbarkeit, die es zu einer nützlichen Datenbank für Unternehmen macht, die Big-Data-Anwendungen ausführen.
DynamoDB
DynamoDB ist ein vollständig verwalteter NoSQL-Datenbankdienst, der von Amazon Web Services bereitgestellt wird. Ein Benutzer kann mit dem Service über die AWS Management Console oder eine DynamoDB-API interagieren. Der Dienst bietet Benutzern auch eine hohe E/A-Leistung. Jede DynamoDB-Abfrage wird unter Verwendung einer Primärschlüsselkennung ausgeführt, die jedes Element lokalisieren kann.
Cosmos DB
Cosmos DB ist ein Cloud-basiertes operatives Datenbank-Framework von Microsoft, das sich gut für Workloads mit vielen Lesevorgängen eignet, die geografisch skaliert werden müssen. Diese Datenbank kann verwendet werden, wenn eine Anwendung mehrere Datenmodelle erfordert. Cosmos DB unterstützt verschiedene Arten von Datenbanken, z. B. Dokumentspeicher, Schlüsselwertspeicher, Diagramme und Zeitreihendatenbanken.