NoSQL-tietokannat : perusominaisuudet ja luokittelu

Abstract

NoSQL-tietokannat ovat olleet eräitä 2000-luvun kiistellyimmistä teknologioista. Niiden käyttötarkoituksista tai hyödyllisyydestä ei ole yleisesti hyväksyttyä tutkimustietoa, johtuen NoSQL-tietokantojen kehittymättömyydestä ja nuoresta iästä. Tämän tutkielman tarkoituksena on selvittää, miten NoSQL-tietokantoja voidaan luokitella ja mitkä ovat niiden käyttökohteet. Tätä varten kerrotaan ensin, miten NoSQL-tietokannat ovat kehittyneet ja minkälaisia ominaispiirteiltä niillä on. Sitten kuvataan, miten NoSQL- tietokannat eroavat perinteisistä relaatiotietokannoista ja voidaanko relaatiotietokannat korvata NoSQL-tietokannoilla. Lopuksi esitetään NoSQL-tietokantoihin kohdistunutta kritiikkiä. Tutkimuksessa luokitellaan NoSQL-tietokannat luokitellaan neljään ryhmään: avain-arvopari-varastot, dokumenttivarastot, sarakepohjaiset tietokannat ja verkkotietokannat. Jokaisen tietomallin osalta esitellään tarkemmin tietomallin piirteet ja käyttökohteet sekä havainnollistetaan tietomallia esimerkein. Tutkimuksen tuloksia voidaan hyödyntää esimerkiksi yritysten teknologiavalintoihin, sillä ne vaikuttavat projektin onnistumiseen. Toisaalta tämä tutkimus toimii perehdytyksenä aihealueeseen jatkotutkimusta tehdessä.

NoSQL-datastores have been one of the most controversial technologies of 20th century. Currently we have no eminent evidence that NoSQL-databases are useful and how they should be used. In this candidate’s thesis NoSQL-databases are researched to categorize and identify the most common use cases for them. Secondly the author researches how NoSQL-databases have evolved and what are their main properties. At the same time, NoSQL-databases are compared how they differ from ordinary relational database management systems and are these relational databases replaceable with NoSQL-databases. Moreover, we study the critique that the NoSQL faces. Finally, NoSQL-databases are divided into four groups: key-value stores, document stores, column based databases and graph databases. In each data model we study the common properties of particular data model and we explore the use cases for these data models. Enterprises can use this study to aid them with selection of technology. This can lead to successful software project. On the other hand researches can use this study to familiarize themselves to the area of knowledge.