12. NoSQL - swl.htwsaar.deswl.htwsaar.de/lehre/ws16/dbs/slides/2016-vl-dbs-kap12-nosql.pdf · 2 Inhalt § 12.1 NoSQL? § 12.2 MapReduce& Co § 12.3 Key-Value Stores § 12.4 Extensible

12. NoSQL

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Inhalt§ 12.1 NoSQL?

§ 12.2 MapReduce & Co

§ 12.3 Key-Value Stores

§ 12.4 Extensible Record Stores

§ 12.5 Dokumentorientierte Datenbanken

§ 12.6 Graphdatenbanken

Datenbanken / Kapitel 11: Datenbankschnittstellen

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12.1 NoSQL?§ Relationale Datenbanksysteme (RDBMSs) bieten u.a.

§ konzeptuellen Entwurf mit Schema in Normalform (3NF)zur redundanzfreien Speicherung der Daten

§ eine deklarative Anfragesprache SQL, d.h. Anfragen spezifizieren nur das Ergebnis, jedoch nichtwie es ermittelt werden soll

§ ACID-Transaktionen, deren Implementierung Mechanismenwie Sperren und Verlaufsprotokolle benötigt

§ Sicherung der Datenintegrität mittels Constraints(z.B. Fremdschlüssel, UNIQUE, CHECK)

§ Benutzerverwaltung und Berechtigungen


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NoSQL?§ Konzeptueller Entwurf nimmt an, dass der abzubildende

Abschnitt der Realität feststeht; späteres Hinzufügenoder Entfernen von Attributen ist nicht vorgesehen

§ ACID-Transaktionen sind nützlich, aber mit Kosten zur Laufzeit verbunden; nicht alle Anwendungen benötigen sie

§ Deklarative Anfragesprache unterbindet Einflussnahmedurch Entwickler auf die Anfragebearbeitung

§ Heutige Datenmengen lassen sich häufig nicht auf einemleistungsstarken Rechner verwalten, sondern müssenüber viele Rechner verteilt werden


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NoSQL?§ Das Schlagwort NoSQL fasst verschiedene Entwicklungen

seit Mitte der 2000er Jahre zusammen, z.B.

§ Alternativen zum relationalen Modell (z.B. Modellierung der Daten in Form von Dokumenten oder eines Graphs)

§ Unterstützung flexibler Schema (d.h. Attribute können ohne Einbußen hinzugefügt oder entfernt werden)

§ Verzicht auf deklarative Anfragesprache zu Gunsten von Implementierung der Anfragebearbeitung durch Entwickler

§ Speicherung und Verarbeitung der Daten erfolgt oft verteiltauf viele herkömmliche Rechner, anstatt auf einem oder wenigen sehr leistungsstarken Rechner


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12.2 MapReduce & Co§ MapReduce [3] ist eine bei Google von Jeff Dean und

Sanjay Ghemawat entwickelte Plattform zur verteilen Speicherung und Bearbeitung großer Datenmengen

§ Bestandteile:

§ verteiltes Dateisystem GFS (HDFS bei Hadoop)

§ MapReduce Programmiermodell

§ Herausforderungen:

§ Lastbalancierung

§ Fehlertoleranz

§ Benutzerfreundlichkeit


Jeff Dean

Sanjay Ghemawat

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Jeff Dean Facts§ When Jeff Dean designs software, he first codes the binary

and then writes the source as documentation.

§ Compilers don’t warn Jeff Dean. Jeff Deanwarns compilers.

§ Jeff Dean's keyboard has two keys: 1 and 0.

§ When Graham Bell invented the telephone, he saw a missed call from Jeff Dean.

§ Jeff Dean's PIN is the last 4 digits of pi

§ http://www.quora.com/Jeff-Dean/What-are-all-the-Jeff-Dean-facts


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Verteiltes Dateisystem GFS (HDFS)


§ Google File System (GFS)

§ verteiltes Dateisystem für Clustervieler herkömmlicher Rechner

§ konfigurierbare Replikationsfaktor

§ GFS Master (1x)

§ verwaltet den Namensraum

§ koordiniert Replikation von Chunks

§ kommuniziert mit Clients

§ GFS ChunkServers (viele)

§ halten Chunks (typische Größe: 64 MB

§ erhalten/senden Chunks von/zu Clients

GFS master

chunk 1df2

chunk 2ef0

chunk 3ef1

/foo/bar

GFS chunkserver

chunk 2ef0

chunk 5ef0

chunk 3ef1

chunk 1df2

chunk 3ef2

chunk 5af1

GFS client

control

data

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MapReduce als Plattform


§ MapReduce (MR)

§ Plattform zur verteiltenDatenverarbeitung

§ Berechnungen werden zuden Daten bewegt

§ kann Ausfälle von Rechnernin Maßen kompensieren

§ MR Master (1x)

§ koordiniert Ausführung eines Jobs

§ verteilt Aufgaben auf Clients

§ MR Workers (viele)

§ führen zugewiesene Aufgaben aus

GFS chunkserver

MR worker

GFS chunkserver

MR worker

GFS chunkserver

MR worker

GFS chunkserver

MR worker

MR master

control

MR client

assign tasks

report progress

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MapReduce als Programmiermodell§ MapReduce setzt auf ein einfaches Programmiermodell,

welches von funktionalen Programmiersprachen(z.B. ML und Haskell) inspiriert ist

§ Daten als Schlüssel-Wert-Paare (key-value pairs)

§ Aufgabe in Form von zwei Funktionen ausgedrückt

§ map() : (k1, v1) => list(k2, v2) liest die Eingabedaten alsSchlüssel-Wert-Paare (k1, v1) und produziert für jedeseinen oder mehrere Schlüssel-Wert-Paare (k2, v2)

§ reduce() : (k2, list(v2)) => list(k3, v3) liest Ausgabe von map() gruppiert und sortiert nach Schlüssel k2 und gibt für jede Gruppe ein oder mehrere Schlüssel-Wert-Paare (k3, v3) aus


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MapReduce als Programmiermodell§ Funktion map() wird verteilt auf den Eingabedaten im GFS

ausgeführt; jeder MR Worker soll die Funktion lokalauf den bei ihm gespeicherten Daten ausführen

§ Zwischen Ausführung der Funktionen map() und reduce()werden die Daten nach den Werten der Schlüssel k2gruppiert und sortiert; alle Schlüssel-Wert-Paare mit bestimmtem Wert k2 landen auf einem Rechner

§ Funktion reduce() wird verteilt auf gruppierten und sortierten Schlüssel-Wert-Paaren (k2, list(v2)) ausgeführt und schreibt Ausgabe ins GFS


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Wörter Zählen mit MapReduce§ Problem: Zähle wie oft jedes Wort in einer sehr großen

Dokumentensammlung vorkommt


1 map(long did , String content ) {

2 for( String word : content .split ()) {

3 emit(word , 1);

4 }

5 }

1 reduce ( String word , List <long > counts ) {

2 int total = 0;

3 for(long count : counts ) {

4 sum += count;

5 }

6 emit(word , total );

7 }

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Ausführung in MapReduce


d123a x bb a y

d242b y ax a b

(a,4)(b,4)

…

(x,2)(y,2)

…

Map

M1

Mn

(a,d123),(x,d242),

…

(b,d123),(y,d242),

…

map()

Reduce

R1

Rm

(a,d123),(a,d242),

…

(x,d123),(x,d242),

…

reduce()

Sort1

m

1

m

1

m

1

m

partition()compare()

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Apache Hadoop§ Open-Source Implementierung von MapReduce§

§ Hadoop File System (HFS)

§ name node (master)

§ data node (chunkserver)

§ Hadoop MapReduce

§ job tracker (master)

§ task tracker (worker)

§ Produktiver Einsatz auf Clustern mit > 10.000 Rechnernbei Unternehmen wie Yahoo!, Ebay, etc.

§ https://hadoop.apache.orgDatenbanken / Kapitel 11: Datenbankschnittstellen

Doug Cutting

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Apache Hive§ Apache Hive bietet eine an SQL

angelehnte Anfragesprache(Selektion, Projektion, Join)zum Verarbeiten im HDFSgespeicherter Daten(z.B. als CSV-Datei)

§ Anfragen werden automatisch in einen oder mehrere MapReduce-Jobs übersetzt und dannverteilt auf den Daten ausgeführt

§ https://hive.apache.org


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Apache PIG§ Apache Pig bietet eine Programmiersprache,

die Ideen von SQL und prozeduralerProgrammiersprachen vereint

§ Programme werden automatisch inein oder mehrere MapReduce-Jobsübersetzt und dann verteilt aufden Daten ausgeführt

§ https://pig.apache.org


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Beispiel Apache Pig


1 USERS = load ’data/users ’ using PigStorage (’\t’)2 as (id:int , email :chararray , language :chararray , location : chararray );3

4 TRANSACTIONS = load ’data/ transactions ’ using PigStorage (’\t’)5 as (id:int , product :int , user:int , purchase_amount :double , description : chararray );6

7 A = JOIN TRANSACTIONS by user LEFT OUTER , USERS by id;8

9 B = GROUP A by product ;10

11 C = FOREACH B {12 LOCS = DISTINCT A. location ;13 GENERATE group , COUNT(LOCS) as location_count ;14 };15 DUMP C;

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Apache Drill und Cloudera Impala§ Apache Drill und Cloudera Impala

erlauben SQL Anfragen fürDaten, die z.B. in HDFSgespeichert sind

§ Im Gegensatz zu Apache Hiveund Apache Pig werden dieAnfragen selbst bearbeitetund nicht in MapReduce-Jobsübersetzt

§ https://drill.apache.org

§ http://impala.ioDatenbanken / Kapitel 11: Datenbankschnittstellen

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Distributionen von Hadoop & Co§ Hadoop, Hive, Pig, etc. sind Open-Source Projekte

mit großer Unterstützung namhafter Unternehmen;sie entwickeln sich mit unterschiedlicher Geschwindigkeitund es ist nicht garantiert, dass die neuesten Versionender Projekte miteinander kompatibel sind

§ Distributoren stellen zueinander kompatible Versionender Projekte mit Dokumentation und zusätzlichenWerkzeugen (z.B. zur Installation) zur Verfügung

§ http://www.cloudera.com

§ http://hortonworks.com

§ http://mapr.com


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12.3 Key-Value Stores§ Key-Value Stores speichern Schlüssel-Wert-Paare

wie (37821, „Max Müller“) und bieten zumindestfolgende Methoden zum Zugriff

§ set(key, value) legt Wert zu Schlüssel ab

§ get(key) holt Wert zu Schlüssel

sofern die zugrundeliegende Datenstruktur die Ordnung derWerte beibehält, gibt es zudem Bereichsanfragen

§ range(low, high) holt Werte mit Schlüsseln im Bereich

§ Schlüssel und Werte sind intern meist byte[], Entwickler muss sich um Serialisierung/Deserialisierung kümmern


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BerkeleyDB§ BerkeleyDB ist ein Key-Value-Store zum Betrieb auf

einem Rechner, der zudem (ähnlich SQLite) in Anwendungen eingebettet werden kann

§ BerkeleyDB basiert auf einem B+-Baum als Datenstrukturund unterstützt somit auch Bereichsanfragen

§ BerkeleyDB Java Edition bietet sogenannte StoredCollections; diese implementieren die von Javabekannten Interfaces List und Map und lagernDaten transparent im Sekundärspeicher aus

§ http://www.oracle.com/us/products/database/berkeley-db/overview/index.html


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Redis§ Redis ist ein verteilter Key-Value Store,

der Daten im Hauptspeicher derRechner hält, sofern keineDauerhaftigkeit sichergestelltwerden muss

§ Replikation (d.h. die gleichen Daten werden mehrfachgehalten) erlaubt zudem eine Skalierungbei Wachstum der Anfragelast

§ http://redis.io


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12.4 Extensible Record Stores§ Extensible Record Stores erweitern die Idee von Key-

Value Stores, indem sie für den Wert eine Struktur(ähnlich dem Schema einer Tabelle) zulassen

§ Schlüssel ist weiterhin z.B. ein byte[]

§ Wert besteht aus Paaren von Spaltenname und -wert

§ Im Gegensatz zum relationalen Modell gibt es kein fixes Schema und das System ist für dünnbesetzte Datenoptimiert, d.h. Spalten für die meisten Daten unbekannt

§ BigTable als ein bei Google entwickeltes System war Vorreiter der Extensible Record Stores


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Hbase & Co§ Open-Source Implementierung

von Google‘s BigTable [4]

§ Daten werden im verteilten DateisystemHDFS von Hadoop gespeichert undrepliziert zur Lastverteilung undAusfallsicherheit

§ Transaktionen nur für Zugriff auf einzelne Schlüssel

§ https://hbase.apache.org

§ Ähnliches Projekt: http://cassandra.apache.org


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12.5 Dokumentorientierte Datenbanken§ Dokumentenorientierte Datenbanken (document

databases) modellieren die Daten als Dokumente in einem Format wie JSON (JavaScript Object Notation)

§ Beispiel: Student als JSON-Dokument


1 {

2 " matrnr " : 37821 ,

3 "name" : "Max",

4 " vorname " : "M

¨

uller",

5 " semester " : 9,

6 " anschrift " : {

7 " strasse " : " hauptstra ße",

8 " hausnummer " : 34,

9 "plz" : 66117 ,

10 "stadt" : " saarbr

¨

ucken"

11 }

12 " vorlesungen " : [" Datenbanken "," Programmierung 2"]

13 }

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Dokumentenorientierte Datenbanken§ Zugriff auf so gespeicherte Daten dann mittels

Anfrageprädikaten z.B.

§ Systeme bieten teilweise zusätzliche Funktionalität

§ Gruppierung und Aggregation (MongoDB)

§ MapReduce zur Anfrageformulierung (CouchDB)

§ Indizes auf ausgewählten Attributen (MongoDB, CouchDB)

§ Verteilung und Replikation zur Skalierung bei großen Datenmengen und/oder hoher Anfragelast


1 {name:"Max", semester :9}

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MongoDB & CouchDB§ MongoDB erwartet Dokumente

im JSON-Format; erlaubtAnfrageterminologie anSQL angelehnt

§ https://www.mongodb.org

§ CouchDB erwartet Dokumenteim JSON-Format; erlaubtImplementierung vonAnfragen in MapReduce

§ http://couchdb.apache.org


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12.6 Graphdatenbanken§ Graphdatenbanken (graph databases) modellieren die

Daten als einen gerichteten Graphen mitBeschriftungen an Knoten und Kanten


MatrNr: 37821Vorname : „Max“Name : „Müller“Semester : 9

VorlNr: 1303Titel : „Datenbanken“SWS : 4

ProfNr: 22Vorname : „Donald“Name : „Knuth“

hörtliest

29

Graphdatenbanken§ Festes Schema, wie beim relationalen Modell, ist meist

nicht erforderlich, d.h. neue Beschriftungen fürKanten und Knoten können hinzugefügt werden

§ Triple Stores für Daten im Semantic-Web Format RDFmit Anfragesprache SPARQL sind Spezialfall von Graphdatenbanken (vgl. Vlen zu Linked Open Data)

§ Anfragen als Pfadausdrücken formuliert, z.B.

findet Studenten, die Vorlesung beim Professor hören,der (auch) Datenbanken liest


1 (?s) = h

¨

ort => v <= liest ( ) => liest (titel : " Datenbanken ")

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Neo4J§ Neo4J zum Betrieb auf einem

Rechner; bietet mit Cypher eineeigene Anfragesprache, dieauch Graphoperationen wiekürzeste Pfade unterstützt

§ http://neo4j.com

§ OrientDB zum Betrieb auf mehrerenRechnern; unterstützt SQL alsAnfragesprache

§ http://orientdb.com


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Zusammenfassung§ NoSQL bieten Alternativen zu RDBMSs für Anwendungen,

die z.B. keine ACID-Transaktionen benötigen, keinrigides Schema festlegen können oder ihre Daten aufviele herkömmliche Rechner verteilen müssen

§ Bei rudimentären Systemen (z.B. Key-Value Stores) müssen Entwickler vieles, was bei einem RDBMS gegeben ist, beispielsweise Joins, selbst implementieren

§ SQL als Anfragesprache spielt auch in NoSQL-Systemeneine Rolle und wird zunehmend „nachgerüstet“(z.B. Apache Drill und Cloudera Impala)


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Literatur[1] A. Kemper und A. Eickler: Datenbanksysteme – Eine

Einführung, De Gruyter Oldenbourg, 2015 (Kapitel 21)

[2] L. Wiese: Advanced Data Management for SQL, NoSQL, Cloud and Distributed Databases,DeGruyter, 2015

[3] J. Dean und S. Ghemawat: MapReduce: a flexible dataprocessing tool, OSDI 2004

[4] F. Chang, J. Dean, S. Ghemawat, W. C. Hsieh, D. A. Wallach, M. Burrows, T. Chandra, A. Fikes, R. E. Gruber: Bigtable: A Distributed Storage System forStructured Data, ACM TODS 26(2), 2008


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