NoSQL är en typ av databashanteringssystem (DBMS) som är designat för att hantera och lagra stora volymer ostrukturerad och semistrukturerad data. Till skillnad från traditionella relationsdatabaser som använder tabeller med fördefinierade scheman för att lagra data, använder NoSQL-databaser flexibla datamodeller som kan anpassa sig till förändringar i datastrukturer och kan skalas horisontellt för att hantera växande mängder data.

Termen NoSQL syftade ursprungligen på icke-SQL eller icke-relationella databaser, men termen har sedan dess utvecklats till att inte bara betyda SQL, eftersom NoSQL-databaser har utökats till att omfatta ett brett utbud av olika databasarkitekturer och datamodeller.

NoSQL-databaser klassificeras generellt i fyra huvudkategorier:

1. Dokumentdatabaser: Dessa databaser lagrar data som semistrukturerade dokument, såsom JSON eller XML, och kan efterfrågas med hjälp av dokumentorienterade frågespråk.
2. Nyckelvärde butiker: Dessa databaser lagrar data som nyckel-värdepar och är optimerade för enkla och snabba läs-/skrivoperationer.
3. Kolumnfamiljebutiker: Dessa databaser lagrar data som kolumnfamiljer, som är uppsättningar av kolumner som behandlas som en enda enhet. De är optimerade för snabb och effektiv sökning av stora datamängder.
4. Grafdatabaser: Dessa databaser lagrar data som noder och kanter och är designade för att hantera komplexa relationer mellan data.

NoSQL-databaser används ofta i applikationer där det finns en stor mängd data som behöver bearbetas och analyseras i realtid, såsom sociala medier, e-handel och spel. De kan också användas för andra applikationer, såsom innehållshanteringssystem, dokumenthantering och kundrelationshantering.

NoSQL-databaser kanske inte är lämpliga för alla applikationer, eftersom de kanske inte ger samma nivå av datakonsistens och transaktionsgarantier som traditionella relationsdatabaser. Det är viktigt att noggrant utvärdera de specifika behoven hos en applikation när du väljer ett databashanteringssystem.

NoSQL ursprungligen refererar till icke-SQL eller icke-relationell är en databas som tillhandahåller en mekanism för lagring och hämtning av data. Dessa data modelleras på andra sätt än de tabellrelationer som används i relationsdatabaser. Sådana databaser kom till i slutet av 1960-talet , men fick inte namnet NoSQL förrän en ökning av popularitet i början av det tjugoförsta århundradet. NoSQL-databaser används i realtidswebbapplikationer och big data och deras användning ökar med tiden.

• NoSQL-system kallas också ibland inte bara SQL för att betona det faktum att de kan stödja SQL-liknande frågespråk. En NoSQL-databas inkluderar enkel design, enklare horisontell skalning till kluster av maskiner, har och bättre kontroll över tillgängligheten. Datastrukturerna som används av NoSQL-databaser skiljer sig från de som används som standard i relationsdatabaser, vilket gör vissa operationer snabbare i NoSQL. Lämpligheten för en given NoSQL-databas beror på vilket problem den ska lösa.
• NoSQL-databaser, även känd som inte bara SQL-databaser, är en ny typ av databashanteringssystem som har , vunnit popularitet de senaste åren. Till skillnad från traditionella relationsdatabaser är NoSQL-databaser designade för att hantera stora mängder ostrukturerad eller semistrukturerad data, och de kan ta emot dynamiska förändringar av datamodellen. Detta gör NoSQL-databaser till en bra passform för moderna webbapplikationer, realtidsanalys och big data-behandling.
• Datastrukturer som används av NoSQL-databaser ses ibland också som mer flexibla än relationsdatabastabeller. Många NoSQL-butiker kompromissar med konsekvens till förmån för tillgänglighet, hastighet, , och partitionstolerans. Hinder för en större användning av NoSQL-butiker inkluderar användningen av frågespråk på låg nivå, brist på standardiserade gränssnitt och enorma tidigare investeringar i befintliga relationsdatabaser.
• De flesta NoSQL-butiker saknar sanna ACID-transaktioner (Atomicitet, Konsistens, Isolation, Durability), men några databaser, såsom MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner (även om tekniskt sett är en NewSQL-databas), Symas LMDB och OrientDB har gjort dem centrala i deras design.
• De flesta NoSQL-databaser erbjuder ett koncept för eventuell konsistens där databasändringar sprids till alla noder så att frågor om data kanske inte returnerar uppdaterad data omedelbart eller kan resultera i att data som inte är korrekta läses, vilket är ett problem som kallas inaktuella läsningar. Också, har vissa NoSQL-system kan uppvisa förlorade skrivningar och andra former av dataförlust. Vissa NoSQL-system tillhandahåller koncept som förutskrivningsloggning för att undvika dataförlust.
• Ett enkelt exempel på en NoSQL-databas är en dokumentdatabas. I en dokumentdatabas lagras data i dokument snarare än tabeller. Varje dokument kan innehålla olika uppsättningar fält, vilket gör det enkelt att tillgodose ändrade datakrav
• Ta till exempel en databas som innehåller data om anställda. I en relationsdatabas kan denna information lagras i tabeller, med en tabell för personalinformation och en annan tabell för avdelningsinformation. I en dokumentdatabas skulle varje anställd lagras som ett separat dokument, med all information som finns i dokumentet.
• NoSQL-databaser är en relativt ny typ av databashanteringssystem som har a vunnit popularitet de senaste åren på grund av deras skalbarhet och flexibilitet. De är designade för att hantera stora mängder ostrukturerad eller semistrukturerad data och kan hantera dynamiska förändringar av datamodellen. Detta gör NoSQL-databaser till en bra passform för moderna webbapplikationer, realtidsanalys och big data-behandling.

Huvudfunktioner i NoSQL:

1. Dynamiskt schema: NoSQL-databaser har inget fast schema och kan ta emot ändrade datastrukturer utan behov av migrering eller schemaändringar.
2. Horisontell skalbarhet: NoSQL-databaser är designade för att skala ut genom att lägga till fler noder i ett databaskluster, vilket gör dem väl lämpade för att hantera stora mängder data och höga trafiknivåer.
3. Dokumentbaserat: Vissa NoSQL-databaser, som MongoDB, använder en dokumentbaserad datamodell, där data lagras i ett schemalöst semistrukturerat format, som JSON eller BSON.
4. Nyckel-värde-baserad: Andra NoSQL-databaser, som Redis, använder en nyckel-värde-datamodell, där data lagras som en samling nyckel-värde-par.
5. Kolumnbaserad: Vissa NoSQL-databaser, som Cassandra, använder en kolumnbaserad datamodell, där data organiseras i kolumner istället för rader.
6. Distribuerad och hög tillgänglighet: NoSQL-databaser är ofta designade för att vara mycket tillgängliga och för att automatiskt hantera nodfel och datareplikering över flera noder i ett databaskluster.
7. Flexibilitet: NoSQL-databaser tillåter utvecklare att lagra och hämta data på ett flexibelt och dynamiskt sätt, med stöd för flera datatyper och förändrade datastrukturer.
8. Prestanda: NoSQL-databaser är optimerade för hög prestanda och kan hantera en stor volym av läsningar och skrivningar, vilket gör dem lämpliga för big data och realtidsapplikationer.

Fördelar med NoSQL: Det finns många fördelar med att arbeta med NoSQL-databaser som MongoDB och Cassandra. De främsta fördelarna är hög skalbarhet och hög tillgänglighet.

1. Hög skalbarhet: NoSQL-databaser använder sharding för horisontell skalning. Partitionering av data och placering på flera maskiner på ett sådant sätt att ordningen på data bevaras är skärning. Vertikal skalning innebär att man lägger till mer resurser till den befintliga maskinen medan horisontell skalning innebär att man lägger till fler maskiner för att hantera data. Vertikal skalning är inte så lätt att implementera men horisontell skalning är lätt att implementera. Exempel på horisontella skalningsdatabaser är MongoDB, Cassandra, etc. NoSQL kan hantera en enorm mängd data på grund av skalbarhet, eftersom data växer NoSQL-skalor Bilen själv för att hantera dessa uppgifter på ett effektivt sätt.
2. Flexibilitet: NoSQL-databaser är designade för att hantera ostrukturerad eller semistrukturerad data, vilket innebär att de kan ta emot dynamiska förändringar av datamodellen. Detta gör att NoSQL-databaser passar bra för applikationer som behöver hantera förändrade datakrav.
3. Hög tillgänglighet: Bilen , replikeringsfunktionen i NoSQL-databaser gör den mycket tillgänglig eftersom data vid eventuella fel replikerar sig till det tidigare konsekventa tillståndet.
4. Skalbarhet: NoSQL-databaser är mycket skalbara, vilket innebär att de kan hantera stora mängder data och trafik med lätthet. Detta gör dem till en bra passform för applikationer som behöver hantera stora mängder data eller trafik
5. Prestanda: NoSQL-databaser är designade för att hantera stora mängder data och trafik, vilket gör att de kan erbjuda förbättrad prestanda jämfört med traditionella relationsdatabaser.
6. Kostnadseffektivitet: NoSQL-databaser är ofta mer kostnadseffektiva än traditionella relationsdatabaser, eftersom de vanligtvis är mindre komplexa och inte kräver dyr hårdvara eller mjukvara.
7. Rörlighet: Idealisk för agil utveckling.

Nackdelar med NoSQL: NoSQL har följande nackdelar.

1. Brist på standardisering: Det finns många olika typer av NoSQL-databaser, var och en med sina egna unika styrkor och svagheter. Denna brist på standardisering kan göra det svårt att välja rätt databas för en specifik applikation
2. Brist på ACID-efterlevnad: NoSQL-databaser är inte helt ACID-kompatibla, vilket innebär att de inte garanterar konsistensen, integriteten och hållbarheten hos data. Detta kan vara en nackdel för applikationer som kräver starka datakonsistensgarantier.
3. Snävt fokus: NoSQL-databaser har ett väldigt snävt fokus då det huvudsakligen är designat för lagring men det ger väldigt lite funktionalitet. Relationsdatabaser är ett bättre val inom området Transaction Management än NoSQL.
4. Öppen källa: NoSQL är en databas öppen källkodsdatabas. Det finns ingen pålitlig standard för NoSQL ännu. Med andra ord, två databassystem är sannolikt ojämlika.
5. Brist på stöd för komplexa frågor: NoSQL-databaser är inte utformade för att hantera komplexa frågor, vilket innebär att de inte passar bra för applikationer som kräver komplex dataanalys eller rapportering.
6. Brist på mognad: NoSQL-databaser är relativt nya och saknar mognad av traditionella relationsdatabaser. Detta kan göra dem mindre tillförlitliga och mindre säkra än traditionella databaser.
7. Ledningsutmaning: Syftet med big data-verktyg är att göra hanteringen av en stor mängd data så enkel som möjligt. Men det är inte så lätt. Datahantering i NoSQL är mycket mer komplex än i en relationsdatabas. NoSQL, i synnerhet, har ett rykte om sig att vara utmanande att installera och ännu mer hektiskt att hantera på en daglig basis.
8. GUI är inte tillgängligt: GUI-lägesverktyg för att komma åt databasen är inte flexibelt tillgängliga på marknaden.
9. Säkerhetskopiering: Säkerhetskopiering är en stor svag punkt för vissa NoSQL-databaser som MongoDB. MongoDB har ingen metod för säkerhetskopiering av data på ett konsekvent sätt.
10. Stor dokumentstorlek: Vissa databassystem som MongoDB och CouchDB lagrar data i JSON-format. Detta innebär att dokument är ganska stora (BigData, nätverksbandbredd, hastighet) och att ha beskrivande nyckelnamn faktiskt gör ont eftersom de ökar dokumentstorleken.

Typer av NoSQL-databas: Typer av NoSQL-databaser och namnet på databassystemet som faller i den kategorin är:

1. Grafdatabaser : Exempel – Amazon Neptune, Neo4j
2. Nyckelvärdeslagring: Exempel – Memcached, Redis, Coherence
3. Kolumn: Exempel – Hbase, Big Table, Accumulo
4. Dokumentbaserat: Exempel – MongoDB, CouchDB, Cloudant

När ska NoSQL användas:

1. När en enorm mängd data behöver lagras och hämtas.
2. Relationen mellan den data du lagrar är inte så viktig
3. Uppgifterna förändras över tiden och är inte strukturerade.
4. Stöd för begränsningar och anslutningar krävs inte på databasnivå
5. Datan växer kontinuerligt och du behöver skala databasen regelbundet för att hantera datan.

Sammanfattningsvis erbjuder NoSQL-databaser flera fördelar jämfört med traditionella relationsdatabaser, såsom skalbarhet, flexibilitet och kostnadseffektivitet. Men de har också flera nackdelar, såsom brist på standardisering, brist på ACID-efterlevnad och brist på stöd för komplexa frågor. När du väljer en databas för en specifik applikation är det viktigt att noggrant väga fördelar och nackdelar för att bestämma den bästa passformen.