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Windows Developer
Teil 1: Hochgradig skalierbare Datenbanklösungen mit Azure DocumentDB

Bis zum Mond und wieder zurück

Mit DocumentDB schickt Microsoft eine hoch skalierbare dokumentbasierte Datenbank ins Rennen, die auch mit Datenmengen im Petabyte-Bereich fertig werden soll. Zur Steigerung der Performance kann der Entwickler auf zeitlich verzögerte Konsistenz setzen. Bei Bedarf kann der Betreiber nicht nur zusätzliche Kapazitäten, sondern auch zusätzlichen Durchsatz erwerben.

Manfred Steyer


Windows Azure für Web-Entwickler

ArtikelserieTeil 1: Hochgradig skalierbare Datenbanklösungen mit Azure DocumentDBTeil 2: Abfragen auf Azure DocumentDB mittels SQL und LINQ erstellen

Dank Cloud Computing haben Entwickler die Möglichkeit, hochgradig skalierbare Lösungen bereitzustellen. Eine Anwendung kann bei Bedarf auf mehrere tausend Instanzen in kürzester Zeit verteilt werden. Klassische relationale Datenbanken halten hiermit nicht ohne Weiteres Schritt. Dies ist auch einer der Gründe dafür, dass in letzter Zeit alternative Datenbankparadigmen modern geworden sind. Dazu zählen dokumentbasierte Datenbanken wie DocumentDB, die Microsoft seit einigen Tagen via Azure in einer Previewversion anbietet.

Dieser Artikel ist der erste Teil einer zweiteiligen Serie. Er zeigt zunächst auf, wo die Grenzen der praxiserprobten und liebgewonnenen relationalen Datenbanken im Hinblick auf Skalierbarkeit liegen und warum alternative Ansätze wie DocumentDB hier eine sehr interessante Option darstellen. Danach stellt der Artikel DokumentDB vor und zeigt schließlich anhand von Beispielen, wie der Entwickler diese neue Technologie nutzen kann. Der zweite Teil schließt daran an und zeigt, wie der Entwickler Abfragen mittels SQL und LINQ erstellen kann.

Skalieren von Datenbanken

Bis zu einem gewissen Maß kann man Datenbanken skalieren, indem man ihnen mehr Ressourcen zuspricht – mehr Hauptspeicher, mehr Prozessoren, mehr Plattenplatz. Großen Datenmengen kann man daneben auch bis zu einem gewissen Punkt über Storage Area Networks (SANs) Herr werden. Irgendwann ist damit aber Schluss, sodass man früher oder später dazu gezwungen ist, Daten auf verschiedene, voneinander unabhängige Rechner zu verteilen. Hierbei ist von Shared Nothing die Rede, zumal die einzelnen Knoten untereinander keine Daten oder sonstige Ressourcen teilen. Fälle, in denen Daten zur Steigerung der Verfügbarkeit auf mehrere Knoten repliziert werden, schließt dies nicht aus. Im Idealfall weiß die Anwendung, auf welchen Knoten welche Daten zu finden sind. In weniger optimalen Fällen muss die Anwendung Anfragen an sämtliche Knoten senden und die Ergebnisse anschließend konsolidieren. Dass man die Notwendigkeit solch kostenintensiver Fälle niedrig halten möchte, liegt auf der Hand.

Beim Aufteilen der Daten auf verschiedene Knoten kann man entweder horizontal oder vertikal partitionieren. Beim vertikalen Partitionieren werden die Entitäten verteilt. Somit finden sich z. B. auf einem Knoten die Daten für Bestell...

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Teil 1: Hochgradig skalierbare Datenbanklösungen mit Azure DocumentDB

Bis zum Mond und wieder zurück

Mit DocumentDB schickt Microsoft eine hoch skalierbare dokumentbasierte Datenbank ins Rennen, die auch mit Datenmengen im Petabyte-Bereich fertig werden soll. Zur Steigerung der Performance kann der Entwickler auf zeitlich verzögerte Konsistenz setzen. Bei Bedarf kann der Betreiber nicht nur zusätzliche Kapazitäten, sondern auch zusätzlichen Durchsatz erwerben.

Manfred Steyer


Windows Azure für Web-Entwickler

ArtikelserieTeil 1: Hochgradig skalierbare Datenbanklösungen mit Azure DocumentDBTeil 2: Abfragen auf Azure DocumentDB mittels SQL und LINQ erstellen

Dank Cloud Computing haben Entwickler die Möglichkeit, hochgradig skalierbare Lösungen bereitzustellen. Eine Anwendung kann bei Bedarf auf mehrere tausend Instanzen in kürzester Zeit verteilt werden. Klassische relationale Datenbanken halten hiermit nicht ohne Weiteres Schritt. Dies ist auch einer der Gründe dafür, dass in letzter Zeit alternative Datenbankparadigmen modern geworden sind. Dazu zählen dokumentbasierte Datenbanken wie DocumentDB, die Microsoft seit einigen Tagen via Azure in einer Previewversion anbietet.

Dieser Artikel ist der erste Teil einer zweiteiligen Serie. Er zeigt zunächst auf, wo die Grenzen der praxiserprobten und liebgewonnenen relationalen Datenbanken im Hinblick auf Skalierbarkeit liegen und warum alternative Ansätze wie DocumentDB hier eine sehr interessante Option darstellen. Danach stellt der Artikel DokumentDB vor und zeigt schließlich anhand von Beispielen, wie der Entwickler diese neue Technologie nutzen kann. Der zweite Teil schließt daran an und zeigt, wie der Entwickler Abfragen mittels SQL und LINQ erstellen kann.

Skalieren von Datenbanken

Bis zu einem gewissen Maß kann man Datenbanken skalieren, indem man ihnen mehr Ressourcen zuspricht – mehr Hauptspeicher, mehr Prozessoren, mehr Plattenplatz. Großen Datenmengen kann man daneben auch bis zu einem gewissen Punkt über Storage Area Networks (SANs) Herr werden. Irgendwann ist damit aber Schluss, sodass man früher oder später dazu gezwungen ist, Daten auf verschiedene, voneinander unabhängige Rechner zu verteilen. Hierbei ist von Shared Nothing die Rede, zumal die einzelnen Knoten untereinander keine Daten oder sonstige Ressourcen teilen. Fälle, in denen Daten zur Steigerung der Verfügbarkeit auf mehrere Knoten repliziert werden, schließt dies nicht aus. Im Idealfall weiß die Anwendung, auf welchen Knoten welche Daten zu finden sind. In weniger optimalen Fällen muss die Anwendung Anfragen an sämtliche Knoten senden und die Ergebnisse anschließend konsolidieren. Dass man die Notwendigkeit solch kostenintensiver Fälle niedrig halten möchte, liegt auf der Hand.

Beim Aufteilen der Daten auf verschiedene Knoten kann man entweder horizontal oder vertikal partitionieren. Beim vertikalen Partitionieren werden die Entitäten verteilt. Somit finden sich z. B. auf einem Knoten die Daten für Bestell...

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