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Big Data

Datenhaltung für große Webanwendungen

Für Jahrzehnte waren relationale Datenbanken, die SQL als ihre Abfragesprache benutzt haben, als populärste Lösung etabliert. Diese Datenbanken wurden üblicherweise als Einzelinstanzserver betrieben. Mit dem Erfolg von weltweit aufrufbaren Webanwendungen änderten sich jedoch die Anforderungen an Datenbanken: Die Zahl gleichzeitiger Zugriffe sowie deren Frequenz erhöhte sich drastisch und auch die Datenmengen wuchsen immens. Das brachte auf Datenbankseite eine Reihe von Problemen mit sich: Anfragen und Datenmenge waren von einem einzelnen Server unter Umständen nicht mehr handhabbar, die Latenzen bei geografisch weit entfernten Aufrufen hoch, vertikale Skalierung teuer. Gerade die großen Internet-Firmen wie Amazon, Google und Facebook hatten diese Probleme.

Sowohl Google als auch Amazon adressierten 2004 diese Probleme. Google entwickelte BigTable [Cha06] sowie MapReduce [Dea04] und Amazon entwickelte den Key-value Store Dynamo [DeC07], welcher eine horizontale Skalierung Daten haltender Systeme ermöglichte.

Da diese Systeme zuerst nur intern zur Verfügung standen und lediglich in wissenschaftlichen Artikeln beschrieben wurden, begannen andere Firmen ähnlicher Größe diese Ideen für ihre eigenen Datenbanken zu verwenden, wie zum Beispiel 2008 Facebo…

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