Der Leitfaden für Entwickler zur Auswahl der richtigen eingebettet Datenbank

In der heutigen digitalen Landschaft werden Anwendungen immer komplexer und verlangen nach effizienten Datenmanagement . eingebettet Datenbanken mit ihrem geringen Platzbedarf und ihrer hohen Leistung sind zu unverzichtbaren Werkzeugen für Entwickler geworden, die Anwendungen für verschiedene Plattformen entwickeln, von mobilen Geräten bis hin zu Edge-Computing . Die Fülle der verfügbaren Optionen kann jedoch überwältigend sein. Dieser Leitfaden soll Entwicklern das nötige Wissen vermitteln, um die ideale eingebettet Datenbank für ihre spezifischen Anforderungen auszuwählen.

Verständnis für eingebettet Datenbanken

Eine eingebettet Datenbank ist ein Datenbankmanagementsystem (DBMS), das direkt in eine Anwendung integriert ist und nicht als separater Prozess läuft. Diese Architektur bietet mehrere Vorteile, darunter:

• Leistung: Geringere Netzwerklatenz und geringerer Overhead.
• Verlässlichkeit: Keine externen Abhängigkeiten.
• Sicherheit: Die Daten befinden sich innerhalb der Grenzen der Anwendung.
• Flexibel: Maßgeschneidert auf spezifische Anwendungsanforderungen.

eingebettet Datenbanken sind jedoch auch mit Einschränkungen verbunden, z. B. bei der scalability und den Funktionen den gleichzeitigen Zugriff. Es ist entscheidend, diese Kompromisse zu verstehen, wenn man eine Auswahl trifft.

Wichtige Überlegungen zur Datenbankauswahl

Bevor wir uns mit den einzelnen Datenbankoptionen befassen, wollen wir die wichtigsten Faktoren skizzieren, die bei der Auswahl einer eingebettet Datenbank zu berücksichtigen sind:

• Datenmodell: Bestimmen Sie, ob Ihre Anwendung ein Schlüssel-Wert-, Dokument- oder relationales Datenmodell benötigt.
• Datenvolumen und Komplexität: Bewerten Sie den Umfang und die Struktur Ihres Datensatz.
• Leistungsanforderungen: Beurteilen Sie die erforderlichen Lese- und Schreibgeschwindigkeiten, den Transaktionsdurchsatz und die Latenzzeit.
• Speicherplatzbeschränkungen: Berücksichtigen Sie den verfügbaren Speicherplatz auf der Zielplattform.
• Zustimmung: Ermitteln Sie die Anzahl der gleichzeitigen Benutzer oder Prozesse, die auf die Datenbank zugreifen.
• ACID-Konformität: Bewerten Sie, ob Ihre Anwendung strenge ACID-GarantienAtomizität, Beständigkeit, Isolation, Langlebigkeit) erfordert.
• Plattform-Kompatibilität: Stellen Sie sicher, dass die Datenbank Ihre Zielplattformen unterstützt (z.B. mobile, eingebettet Systeme, Cloud).
• Aufwand für Entwicklung und Wartung: Berücksichtigen Sie die Lernkurve und den laufenden Supportbedarf.

Arten von eingebettet Datenbanken

1. Key-Value-Speicher

• • Ideal für einfache Datenstrukturen mit schnellen Lese- und Schreibvorgängen.
  • Anwendungsfälle: Caching, Konfigurationseinstellungen, Nutzer .

2. Dokumentenspeicher

• • Geeignet für die Speicherung komplexer, hierarchischer Datenstrukturen.
  • Anwendungsfälle: Content-Management-Systeme, IoT , Verwaltung des Anwendungsstatus.

3. Relationale Datenbanken:

• • Bietet strukturierte Datenspeicherung mit ACID-Konformität.
  • Anwendungsfälle: Finanzanwendungen, Bestandsverwaltung, Analysen.

4. Zeitreihen-Datenbanken:

• • Optimiert für die Verarbeitung von Zeitstempeldaten mit hohen Aufnahme- und Anfrage .
  • Anwendungsfälle: IoT , Finanzzeitreihen, Überwachung der Anwendungsleistung.

Datenbankauswahl für eingebettet App-Entwicklung

Mobile Anwendungen

• Priorisieren Sie Leistung, geringen Speicherbedarf und Funktionen.
• Dokumentenspeicher oder eingebettet Versionen von Dokumentenspeichern berücksichtigen
• Optimieren Sie die Akkulaufzeit und die Geräteressourcen.

IoT

• Der Schwerpunkt liegt auf niedrigem Stromverbrauch, hoher Leistung und begrenztem Speicherplatz.
• Häufig eignen sich Key-Value-Stores oder eingebettet Zeitreihendatenbanken.
• Erwägen Sie Datenkomprimierung und Verschlüsselung zur Sicherheit.

Datenbankauswahl für Cloud Datenmanagement

Randbearbeitung

• Legen Sie Wert auf niedrige Latenzzeiten, hohen Durchsatz und Funktionen.
• Zeitreihendatenbanken oder eingebettet Dokumentenspeicher können effektiv sein.
• Erwägen Sie die Datenaggregation und -filterung am Rand, um die Cloud zu verringern.
  

Datensynchronisierung

• Wählen Sie eine Datenbank, die eine effiziente Datenreplikation und -synchronisation unterstützt.
• Erwägen Sie hybride Ansätze, die eingebettet und Cloud kombinieren.
• Gewährleisten Sie Beständigkeit und -integrität in verschiedenen Umgebungen.

Schlussfolgerung

Die Auswahl der richtigen eingebettet Datenbank ist entscheidend für den Erfolg Ihrer Anwendung. Wenn Sie die in diesem Leitfaden genannten Faktoren sorgfältig berücksichtigen und die spezifischen Anforderungen Ihres Projekts bewerten, können Sie eine fundierte Entscheidung treffen. 

Denken Sie daran, dass die richtige eingebettet Datenbank diejenige ist, die die Anforderungen Ihrer Anwendung erfüllt und gleichzeitig die Leistung, Sicherheit und Produktivität der Entwickler optimiert. 

Wir von Actian unterstützen Unternehmen dabei, mit unserer leichtgewichtigen, eingebettet Datenbank schnellere und intelligentere Anwendungen auf Edge-Geräten auszuführen - Actian Zen. Optimiert für eingebettet Systeme und Edge-Computing, zeichnet sich Zen durch einen kleinen Footprint mit schnellem Lese- und Schreibzugriff aus und ist damit ideal für ressourcenbeschränkte Umgebungen.

Mit nahtloser Datensynchronisierung vom Edge bis zur Cloud ist Zen vollständig ACID-konform und unterstützt SQL- und NoSQL-Datenzugriff unter Verwendung gängiger Programmiersprachen, so dass Entwickler Anwendungen niedrige Latenz eingebettet können.

Zusätzliche Ressourcen:

• Erste Schritte mit Actian Zen und Python
• Datenverarbeitung in Echtzeit mit Actian Zen und Apache Kafka

Über Kunal Shah

Kunal Shah ist ein Software-Ingenieur, der zum Produktvermarkter wurde. Er verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung darin, Unternehmen dabei zu helfen, die Macht der Daten zu nutzen, Legacy-Systeme zu modernisieren und das digitale Wachstum voranzutreiben. Bei Actian leitet Kunal das globale Produktmarketing für Actian Zen Edge und NoSQL-Datenbankprodukte und konzentriert sich dabei auf die Produktwachstumsstrategie, die Markteinführung und die Planung der kommerziellen Umsetzung. In der Vergangenheit hatte Kunal leitende Positionen im Produktmarketing und in der Technologieberatung bei SAS inne. Akademisch hat Kunal einen MBA von der Duke University, einen Master in MIS von der Texas A&M University und einen Bachelor in Ingenieurwesen von der University of Mumbai. Außerhalb der Arbeit finden Sie Kunal beim Fußballspielen oder bei der Planung eines Strandurlaubs mit seiner Familie.