"TEMPLATE"

Aufgabenstellung

Die detaillierte Aufgabenstellung beschreibt die notwendigen Schritte zur Realisierung.

Implementierung

Zuerst habe ich mir für MongoDB die notwendigen Docker Images gesucht und diese dem Docker-Compose file hinzugefügt. Anschließend habe ich mich mit der Implementierung beschftigt. Dabei war das größte Problem, dass ich vom RestInterface eine HashMap bekommen habe, und nach der Konvertierung für die Datenbank SpringBoot nichtmehr gewusst hat, welchen Datentyp das Objekt in dieser LinkedHashMap hat. Für die Implementierung habe ich mir die folgenden Beispiele durchgeschaut.

https://www.tutorialsbuddy.com/spring-boot-with-mongodb-example https://github.com/spring-projects/spring-data-book/tree/master/mongodb/src/main/java/com/oreilly/springdata/mongodb

Danach, hatte ich aber immernoch das Problem, dass immer wenn die Daten abgerufen wurden, ein neuer Datenbank eintrag erstellt wurde, und nicht einfach der Alte bearbeitet wurde.

Formulierung 3 sinnvollen Fragestellung für einen Anwendungsfall in der Zentrale und deren Abfragen in einer Mongo Shell

1. Durchschnittliche Zeit der einzelnen Parties auf alle Timingstations.
2. Durschnittliche Zeit die ein läufer von Timingstation a zu Timingstation b benötigt.
3. Rekord Zeit zwischen zwei Timingstations.

Fragestellungen

• Nennen Sie 4 Vorteile eines NoSQL Repository im Gegensatz zu einem relationalen DBMS

• Nennen Sie 4 Nachteile eines NoSQL Repository im Gegensatz zu einem relationalen DBMS

  	SQL-Datenbank	NoSQL-Datenbank
  Art	Eine Datenbank für alles	Verschiedene Datenbankmodelle, wie z. B. Dokumenten-, Graph-, Key-Value- und Spaltendatenbank
  Datenspeicherung	Individuelle Daten (z. B. „Buchtitel“) werden in Zeilen in einer Tabelle gespeichert und bestimmten Attributen zugeordnet (z. B. „Autor“, „Erscheinungsjahr“ usw.). Die Datensätze werden in separaten Tabellen gespeichert und bei komplexen Suchanfragen vom System zusammengeführt.	NoSQL-Datenbanken nutzen keine Tabellen, sondern je nach Typ ganze Dokumente, Key-Values, Graphen oder Spalten.
  Schemata	Datentyp und -struktur werden im Vorhinein festgelegt. Um neue Informationen zu speichern, muss die gesamte Datenbank angepasst werden (und zu diesem Zweck offline gehen).	Flexibel. Neue Datensätze können sofort hinzugefügt werden. Strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten können zusammen abgespeichert werden, eine vorherige Konvertierung ist nicht notwendig.
  Skalierung	Vertikale Skalierung. Ein einzelner Server muss die Leistung des kompletten Datenbanksystems tragen, was einen Leistungsabfall bei großen Datenmengen zur Folge hat.	Horizontale Skalierung. Jeder Administrator kann neue Commodity- und Cloud-Server hinzufügen, die NoSQL-Datenbank sendet die Daten automatisch an alle Server.
  Entwicklungsmodell	Open Source (z. B. MySQL) oder Bezahl-Software (Oracle Database)	Open Source oder Bezahl-Software
  ACID-Eigenschaften: Atomicity, Consistency, Isolation, Durability	Bei SQL-Datenbanken sind alle ACID-Eigenschaften gegeben.	Damit NoSQL-Datenbanken flexibel und horizontal skalierbar bleiben, werden ACID-Transaktionen meistens nicht unterstützt. Stattdessen wird das BASE-Modell verwendet (Basically Available, Soft State, Eventually Consistant). Demnach gilt: Verfügbarkeit vor Konsistenz.
  Leistung	Nutzen bei erhöhtem Datenaufkommen Indizes. Um die Leistung von SQL-Systemen zu erhöhen, müssen Abfragen, Indizes und Struktur optimiert werden.	Durch das Nutzen von Cloud-Servern und Hardware-Clustern haben NoSQL-Datenbanken eine deutlich höhere Leistungsstärke.
  APIs	Abfragen zur Speicherung und zum Abrufen von Daten werden mit SQL (Structured Query Language) übermittelt.	Daten werden über objektbasierte APIs gespeichert und abgefragt.

• Welche Schwierigkeiten ergeben sich bei der Zusammenführung der Daten?

  Daten könnten dupliziert werden, oder mindestens genauso schlimm verloren gehen. Daher muss man sich eine sinnvolle Möglichkeit übelregen, um die Daten zusammenzuführen. Problem dabei könnte jedoch sein, dass dieses zusammenfügen, gleichzeitig aber bei allen Timingstations die daten der timingstation zu behalten, sehr resourcen intensiv sein.

• Welche Arten von NoSQL Datenbanken gibt es?

  Dokumentenorientierte Datenbanken

  In dokumentenorientierten NoSQL-Datenbanken werden Daten direkt in Dokumenten von variierender Länge gespeichert. Die Daten müssen dabei nicht strukturiert sein. Ihnen werden verschiedene Attribute oder sogenannte „Tags“ zugeordnet, auf deren Basis die Inhalte des Dokuments durchsucht werden können. Dokumentenorientierte NoSQL-Datenbanken eignen sich besonders gut für Content-Management-Systeme und Blogs. Als Datenformat wird heute vor allem JSON (JavaScript Object Notation) verwendet, das den schnellen Datenaustausch zwischen Anwendungen ermöglicht.

  Graphdatenbanken

  Eine Graphdatenbank bildet Beziehungen zwischen Daten mithilfe von Knoten und Kanten ab. Über Knotenpunkte und deren Verbindungen zueinander wird das Beziehungsgeflecht der Daten organisiert. Bei Datenbeständen mit stark vernetzten Informationen erreichen NoSQL-Graphdatenbanken dadurch eine deutlich bessere Performance als relationale SQL-Datenbanken. Sie werden vor allem im Bereich Social Media angewendet – beispielsweise, um die Beziehungen zwischen Followern auf Twitter oder Instagram darzustellen.

  Key-Value-Datenbanken

  Während relationale SQL-Datenbanken starre Schemata und Tabellen nutzen, speichern Key-Value-Datenbanken Daten in Form von Schlüssel-Werte-Paaren. Die einzelnen Werte sind spezifischen Schlüsseln zugeordnet, wobei der Datensatz selbst als Schlüssel (Key) fungiert und einen Wert (Value) darstellt. Der Key bildet zugleich einen Index, mit dem sich die Datenbank durchsuchen lässt. Die Keys der NoSQL-Key-Value-Datenbanken sind immer eindeutig und lassen sich mit den Primary Keys von relationalen Datenbanken vergleichen.

  Spaltenorientierte Datenbanken

  Anders als relationale Datenbankmodelle speichern Spaltenorientierte DatenbanksystemeDatensätze nicht in Zeilen, sondern in Spalten. Dadurch ergeben sich kürzere Datenleseprozesse und eine höhere Leistungsfähigkeit. Dieses NoSQL-Modell wird vor allem für Data-Mining und Analyseprogramme genutzt.

• Nennen Sie einen Vertreter für jede Art?

  Key-Value: Redis

  Graphdatenbanken: Neo4J

  Spaltenorientiert: MonetDB

  Dokumentenorientierte: MongoDB

• Beschreiben Sie die Abkürzungen CA, CP und AP in Bezug auf das CAP Theorem

  The CAP theorem is used to makes system designers aware of the trade-offs while designing networked shared-data systems. CAP theorem has influenced the design of many distributed data systems. It is very important to understand the CAP theorem as It makes the basics of choosing any NoSQL database based on the requirements.

  The CAP theorem categorizes systems into three categories:

  CP (Consistent and Partition Tolerant) database: A CP database delivers consistency and partition tolerance at the expense of availability. When a partition occurs between any two nodes, the system has to shut down the non-consistent node (i.e., make it unavailable) until the partition is resolved.

  *Partition* refers to a communication break between nodes within a distributed system. Meaning, if a node cannot receive any messages from another node in the system, there is a partition between the two nodes. Partition could have been because of network failure, server crash, or any other reason.

  AP (Available and Partition Tolerant) database: An AP database delivers availability and partition tolerance at the expense of consistency. When a partition occurs, all nodes remain available but those at the wrong end of a partition might return an older version of data than others. When the partition is resolved, the AP databases typically resync the nodes to repair all inconsistencies in the system.

  CA (Consistent and Available) database: A CA delivers consistency and availability in the absence of any network partition. Often a single node’s DB servers are categorized as CA systems. Single node DB servers do not need to deal with partition tolerance and are thus considered CA systems.

  

• Mit welchem Befehl koennen Sie die Teilzeiten eines Marathonlaeufers sortiert nach der Timingstations anzeigen.

  db.data.find().sort({"timingstationID": 1})

• Mit welchem Befehl koennen Sie die Teilzeiten eines Marathonlaeufers auf einer bestimmte Timing Stations (Bsp. 1) aendern?

  db.data.update({"timingstationID: 1"}, {$set: {"competitionData": "DATA"}})

Quellen

[1] https://www.ionos.de/digitalguide/hosting/hosting-technik/nosql/

[2] https://www.ionos.de/digitalguide/hosting/hosting-technik/graphdatenbank/

[3] https://datenbanken-verstehen.de/lexikon/spaltenorientierte-datenbanken/

[4] https://www.ionos.de/digitalguide/hosting/hosting-technik/dokumentenorientierte-datenbank/

[5] https://www.ionos.de/digitalguide/hosting/hosting-technik/spaltenorientierte-datenbank/

[6] https://medium.com/@kumar.barmanand/cap-theorem-and-nosql-databases-589e26e15905