31.10.2013 - Hybrid Data Ecosystem bei ACANTAS
Hybrid Data Ecosystems verwenden mehrere, unterschiedliche
Datenbanksysteme und nutzen jeweils deren Stärke aus. Die gesamte
AcantaS-Suite verwendet im Hintergrund ein
Hybrid Data Ecosystem
, um in
den vier wichtigsten Punkten eine möglichst optimale Systemnutzung zu
garantieren. Hier spielen SQL Datenbanken, NoSQL Datenbanken und ein
übergeordneter Suchindex über alles ideal zusammen.
Spezielle Form von Datenbanksystemen
Auf dieser
Seite geben wir Ihnen einen kleinen Einblick über das, was uns dazu
bewogen hat, unseren Entwicklungen und Ihnen als Kunden schon seit
Jahren mit dokumentbasierten Datenbanken und graphbasierten Datenbanken
Vorteile zu verschaffen.
1. Last
Die Mischung aus Datentypen und Datenquellen verbindet die Herausforderung mit unschätzbaren Mehrwerten. Datensätze, die in einer SQL Datenbank extrem unperformant abgefragt werden können, sind evtl. in einer NoSQL Datenbank mit einem einzelnen Zugriff verfügbar. Unsere Entwickler wägen immer sehr genau ab, wo welche Daten und Informationen zur Verfügung stehen müssen und sind verantwortlich für die Konsistenz in dem Gesamtsystem. So konnten wir die Last bei den Datenbankabfragen erheblich verringern.
2. Struktur
Durch die Ausnutzung der jeweiligen Stärken der SQL und NoSQL Datenbanken können auch komplexe und evtl. uneinheitliche Strukturen innerhalb eines Schemas abgebildet werden. Hierbei ist es durchaus denkbar, dass ein Teil der Daten in der SQL Datenbank liegt und ein anderer Teil, der evtl. multiple Strukturen aufweisen kann, in der NoSQL Datenbank. Wir verwenden diese Hybrid-Technologie zum Beispiel für Shopartikel, Lieferscheine und Warenkörbe. Ebenso sind Media-Assets hybrid gespeichert. So ermöglichen wir es, dass unsere Systeme für unsere Kunden zukunftssicher sind, da jedes erdenkliche Format ohne Änderung der Datenbank aufgenommen werden kann.
3. Analyse
Um die Hindernisse von traditionellen Systemen zu überwinden und eine höhere Flexibilität zu erreichen, ist die Analyse und besondere Kenntnis über Datenquellenorganisation unerlässlich. Durch die genaue Analyse und flexible Anpassung erreichten wir es zum Beispiel, dass die Abfragen der
Graphen
im
Konfigurator
ab der Version 3.0 um einen Faktor >1000 gesunken ist. Zudem wird auch immer der Kundenvorteil in die Analyse mit einbezogen. Wenn ein Kunde einen neuen Knotentyp mit neuer Funktionalität haben möchte, so war dies bislang mit großem Aufwand verbunden, da Datenbankänderungen und -erweiterungen notwendig waren und an vielen Stellen - trotz des konsequenten Einsatzes des MVC Patterns - Quelltextänderungen notwendig waren. Durch den Einsatz von NoSQL Datenbanksystemen ist dies nun nicht mehr notwendig. So können spezielle Wünsche in extrem kurzer Zeit mit wenig Aufwand implementiert werden.
Basis einer Konfiguration, bestehend aus Knoten und Kanten.
Software, die dem Anwender mithilfe vorbereiteter Abfragen ein Produkt oder eine Information zusammenstellt.
4. Response
Mitwachsende Systeme, die hohe Skalierbarkeit und schnelle Antwortzeiten mit sich bringen, sind für unsere Kunden extrem wichtig. Durch die Hybrid Data Ecosysteme, die über einen gemeinsamen Suchindex verfügen, können wir diesem Anspruch gerecht
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