NoSQL er en type databasestyringssystem (DBMS) som er designet for å håndtere og lagre store mengder ustrukturerte og semistrukturerte data. I motsetning til tradisjonelle relasjonsdatabaser som bruker tabeller med forhåndsdefinerte skjemaer for å lagre data, bruker NoSQL-databaser fleksible datamodeller som kan tilpasse seg endringer i datastrukturer og er i stand til å skalere horisontalt for å håndtere økende datamengder.

Begrepet NoSQL refererte opprinnelig til ikke-SQL eller ikke-relasjonelle databaser, men begrepet har siden utviklet seg til å bety ikke bare SQL, ettersom NoSQL-databaser har utvidet seg til å omfatte et bredt spekter av forskjellige databasearkitekturer og datamodeller.

NoSQL-databaser er generelt klassifisert i fire hovedkategorier:

1. Dokumentdatabaser: Disse databasene lagrer data som semistrukturerte dokumenter, for eksempel JSON eller XML, og kan søkes ved hjelp av dokumentorienterte spørrespråk.
2. Nøkkelverdibutikker: Disse databasene lagrer data som nøkkelverdi-par, og er optimalisert for enkle og raske lese-/skriveoperasjoner.
3. Kolonnefamiliebutikker: Disse databasene lagrer data som kolonnefamilier, som er sett med kolonner som behandles som en enkelt enhet. De er optimalisert for rask og effektiv spørring av store datamengder.
4. Grafdatabaser: Disse databasene lagrer data som noder og kanter, og er designet for å håndtere komplekse forhold mellom data.

NoSQL-databaser brukes ofte i applikasjoner der det er et stort datavolum som må behandles og analyseres i sanntid, for eksempel analyse av sosiale medier, e-handel og spill. De kan også brukes til andre applikasjoner, for eksempel innholdsstyringssystemer, dokumentadministrasjon og kundeforhold.

NoSQL-databaser er imidlertid kanskje ikke egnet for alle applikasjoner, siden de kanskje ikke gir samme nivå av datakonsistens og transaksjonsgarantier som tradisjonelle relasjonsdatabaser. Det er viktig å nøye vurdere de spesifikke behovene til en applikasjon når du velger et databasestyringssystem.

NoSQL opprinnelig refererer til ikke-SQL eller ikke-relasjonell er en database som gir en mekanisme for lagring og gjenfinning av data. Disse dataene er modellert på andre måter enn tabellrelasjonene som brukes i relasjonsdatabaser. Slike databaser kom til på slutten av 1960-tallet , men fikk ikke NoSQL-monikeren før en økning av popularitet på begynnelsen av det tjueførste århundre. NoSQL-databaser brukes i sanntids webapplikasjoner og big data, og bruken av dem øker over tid.

• NoSQL-systemer kalles også noen ganger Ikke bare SQL for å understreke det faktum at de kan støtte SQL-lignende spørrespråk. En NoSQL-database inkluderer enkel design, enklere horisontal skalering til klynger av maskiner, har og bedre kontroll over tilgjengeligheten. Datastrukturene som brukes av NoSQL-databaser er forskjellige fra de som brukes som standard i relasjonsdatabaser, noe som gjør noen operasjoner raskere i NoSQL. Egnetheten til en gitt NoSQL-database avhenger av problemet den skal løse.
• NoSQL-databaser, også kjent som ikke bare SQL-databaser, er en ny type databasestyringssystem som har , vunnet popularitet de siste årene. I motsetning til tradisjonelle relasjonsdatabaser, er NoSQL-databaser designet for å håndtere store mengder ustrukturerte eller semistrukturerte data, og de kan imøtekomme dynamiske endringer i datamodellen. Dette gjør NoSQL-databaser til en god passform for moderne webapplikasjoner, sanntidsanalyse og stordatabehandling.
• Datastrukturer brukt av NoSQL-databaser blir noen ganger også sett på som mer fleksible enn relasjonsdatabasetabeller. Mange NoSQL-butikker kompromitterer konsistens til fordel for tilgjengelighet, hastighet, , og partisjonstoleranse. Barrierer for større bruk av NoSQL-butikker inkluderer bruk av spørringsspråk på lavt nivå, mangel på standardiserte grensesnitt og enorme tidligere investeringer i eksisterende relasjonsdatabaser.
• De fleste NoSQL-butikker mangler ekte ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) transaksjoner, men noen få databaser, som MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner (men teknisk sett en NewSQL-database), Symas LMDB og OrientDB har laget dem sentralt i designene deres.
• De fleste NoSQL-databaser tilbyr et konsept for eventuell konsistens der databaseendringer forplantes til alle noder, slik at forespørsler etter data kanskje ikke returnerer oppdaterte data umiddelbart eller kan resultere i å lese data som ikke er nøyaktige, noe som er et problem kjent som foreldede lesinger. Også, har noen NoSQL-systemer kan vise tapte skrivinger og andre former for tap av data. Noen NoSQL-systemer tilbyr konsepter som forutskrivningslogging for å unngå tap av data.
• Et enkelt eksempel på en NoSQL-database er en dokumentdatabase. I en dokumentdatabase lagres data i dokumenter i stedet for tabeller. Hvert dokument kan inneholde et annet sett med felt, noe som gjør det enkelt å imøtekomme endrede datakrav
• Ta for eksempel en database som inneholder data om ansatte. I en relasjonsdatabase kan denne informasjonen lagres i tabeller, med en tabell for ansattinformasjon og en annen tabell for avdelingsinformasjon. I en dokumentdatabase vil hver ansatt bli lagret som et separat dokument, med all informasjonen i dokumentet.
• NoSQL-databaser er en relativt ny type databasestyringssystem som har en vunnet popularitet de siste årene på grunn av deres skalerbarhet og fleksibilitet. De er designet for å håndtere store mengder ustrukturerte eller semistrukturerte data og kan håndtere dynamiske endringer i datamodellen. Dette gjør NoSQL-databaser til en god passform for moderne webapplikasjoner, sanntidsanalyse og stordatabehandling.

Nøkkelfunksjoner til NoSQL:

1. Dynamisk skjema: NoSQL-databaser har ikke et fast skjema og kan imøtekomme endrede datastrukturer uten behov for migreringer eller skjemaendringer.
2. Horisontal skalerbarhet: NoSQL-databaser er designet for å skalere ut ved å legge til flere noder i en databaseklynge, noe som gjør dem godt egnet for å håndtere store datamengder og høye trafikknivåer.
3. Dokumentbasert: Noen NoSQL-databaser, for eksempel MongoDB, bruker en dokumentbasert datamodell, der data lagres i et skjemaløst semistrukturert format, for eksempel JSON eller BSON.
4. Nøkkelverdibasert: Andre NoSQL-databaser, som Redis, bruker en nøkkel-verdi-datamodell, der data lagres som en samling nøkkel-verdi-par.
5. Kolonnebasert: Noen NoSQL-databaser, for eksempel Cassandra, bruker en kolonnebasert datamodell, der data er organisert i kolonner i stedet for rader.
6. Distribuert og høy tilgjengelighet: NoSQL-databaser er ofte designet for å være svært tilgjengelige og for automatisk å håndtere nodefeil og datareplikering på tvers av flere noder i en databaseklynge.
7. Fleksibilitet: NoSQL-databaser lar utviklere lagre og hente data på en fleksibel og dynamisk måte, med støtte for flere datatyper og endrede datastrukturer.
8. Opptreden: NoSQL-databaser er optimalisert for høy ytelse og kan håndtere et høyt volum av lesing og skriving, noe som gjør dem egnet for big data og sanntidsapplikasjoner.

Fordeler med NoSQL: Det er mange fordeler ved å jobbe med NoSQL-databaser som MongoDB og Cassandra. De viktigste fordelene er høy skalerbarhet og høy tilgjengelighet.

1. Høy skalerbarhet: NoSQL-databaser bruker sharding for horisontal skalering. Partisjonering av data og plassering på flere maskiner på en slik måte at rekkefølgen på dataene blir bevart, er sønderdeling. Vertikal skalering betyr å legge til flere ressurser til den eksisterende maskinen, mens horisontal skalering betyr å legge til flere maskiner for å håndtere dataene. Vertikal skalering er ikke så lett å implementere, men horisontal skalering er lett å implementere. Eksempler på horisontale skaleringsdatabaser er MongoDB, Cassandra osv. NoSQL kan håndtere en enorm mengde data på grunn av skalerbarhet, ettersom dataene vokser NoSQL-skalaer Autoen selv for å håndtere disse dataene på en effektiv måte.
2. Fleksibilitet: NoSQL-databaser er designet for å håndtere ustrukturerte eller semi-strukturerte data, noe som betyr at de kan imøtekomme dynamiske endringer i datamodellen. Dette gjør NoSQL-databaser til en god passform for applikasjoner som må håndtere endrede datakrav.
3. Høy tilgjengelighet: Autoen , replikeringsfunksjonen i NoSQL-databaser gjør den svært tilgjengelig fordi data i tilfelle feil replikerer seg selv til forrige konsistente tilstand.
4. Skalerbarhet: NoSQL-databaser er svært skalerbare, noe som betyr at de kan håndtere store mengder data og trafikk med letthet. Dette gjør dem til en god passform for applikasjoner som trenger å håndtere store mengder data eller trafikk
5. Opptreden: NoSQL-databaser er designet for å håndtere store mengder data og trafikk, noe som betyr at de kan tilby forbedret ytelse sammenlignet med tradisjonelle relasjonsdatabaser.
6. Kostnadseffektivitet: NoSQL-databaser er ofte mer kostnadseffektive enn tradisjonelle relasjonsdatabaser, da de vanligvis er mindre komplekse og ikke krever dyr maskinvare eller programvare.
7. Smidighet: Ideell for smidig utvikling.

Ulemper med NoSQL: NoSQL har følgende ulemper.

1. Mangel på standardisering: Det finnes mange forskjellige typer NoSQL-databaser, hver med sine egne unike styrker og svakheter. Denne mangelen på standardisering kan gjøre det vanskelig å velge riktig database for en spesifikk applikasjon
2. Mangel på ACID-samsvar: NoSQL-databaser er ikke fullt ut ACID-kompatible, noe som betyr at de ikke garanterer konsistensen, integriteten og holdbarheten til data. Dette kan være en ulempe for applikasjoner som krever sterke datakonsistensgarantier.
3. Smal fokus: NoSQL-databaser har et veldig smalt fokus da det hovedsakelig er designet for lagring, men det gir svært lite funksjonalitet. Relasjonsdatabaser er et bedre valg innen transaksjonsstyring enn NoSQL.
4. Åpen kilde: NoSQL er en database åpen kildekode database. Det er ingen pålitelig standard for NoSQL ennå. Med andre ord, to databasesystemer vil sannsynligvis være ulik.
5. Mangel på støtte for komplekse spørsmål: NoSQL-databaser er ikke designet for å håndtere komplekse spørringer, noe som betyr at de ikke passer godt for applikasjoner som krever kompleks dataanalyse eller rapportering.
6. Mangel på modenhet: NoSQL-databaser er relativt nye og mangler modenheten til tradisjonelle relasjonsdatabaser. Dette kan gjøre dem mindre pålitelige og mindre sikre enn tradisjonelle databaser.
7. Ledelsesutfordring: Hensikten med big data-verktøy er å gjøre håndteringen av en stor mengde data så enkel som mulig. Men det er ikke så lett. Databehandling i NoSQL er mye mer kompleks enn i en relasjonsdatabase. Spesielt NoSQL har et rykte for å være utfordrende å installere og enda mer hektisk å administrere på daglig basis.
8. GUI er ikke tilgjengelig: GUI-modusverktøy for å få tilgang til databasen er ikke fleksibelt tilgjengelig på markedet.
9. Sikkerhetskopiering: Sikkerhetskopiering er et flott svakt punkt for noen NoSQL-databaser som MongoDB. MongoDB har ingen tilnærming for sikkerhetskopiering av data på en konsistent måte.
10. Stor dokumentstørrelse: Noen databasesystemer som MongoDB og CouchDB lagrer data i JSON-format. Dette betyr at dokumenter er ganske store (BigData, nettverksbåndbredde, hastighet), og å ha beskrivende nøkkelnavn gjør faktisk vondt siden de øker dokumentstørrelsen.

Typer NoSQL-database: Typer NoSQL-databaser og navnet på databasesystemet som faller i den kategorien er:

1. Grafdatabaser : Eksempler – Amazon Neptune, Neo4j
2. Nøkkelverdilager: Eksempler – Memcached, Redis, Coherence
3. Kolonne: Eksempler – Hbase, Big Table, Accumulo
4. Dokumentbasert: Eksempler – MongoDB, CouchDB, Cloudant

Når bør NoSQL brukes:

1. Når en enorm mengde data må lagres og hentes.
2. Forholdet mellom dataene du lagrer er ikke så viktig
3. Dataene endres over tid og er ikke strukturerte.
4. Støtte for begrensninger og sammenføyninger er ikke nødvendig på databasenivå
5. Dataene vokser kontinuerlig og du må skalere databasen regelmessig for å håndtere dataene.

Avslutningsvis tilbyr NoSQL-databaser flere fordeler i forhold til tradisjonelle relasjonsdatabaser, som skalerbarhet, fleksibilitet og kostnadseffektivitet. Imidlertid har de også flere ulemper, for eksempel mangel på standardisering, mangel på ACID-overholdelse og mangel på støtte for komplekse spørsmål. Når du velger en database for en spesifikk applikasjon, er det viktig å veie fordeler og ulemper nøye for å finne den beste tilpasningen.