Summary
Python-Projekte haben immer häufiger alternative Datenbanken aus der nosql /newsql-Familie in ihrem Stack, seien es Graphendatenbanken wie Neo4j, Key- Value-Stores wie Redis oder dokumentenorientierte Datenbanken wie MongoDB.
So verschiedenartig diese Datenbanken auch sind, gemeinsam ist ihnen, dass sie nicht das relationale Datenmodell implementieren, Daten nicht in miteinander in Beziehung stehenden Entitäten ablegen. Während Nicht-Normalisirung bei relationalen Datenbanken meist als Anti-Pattern angesehen wird, ist es bei schemafreien Datenbanken Prinzip, das schnelles und agiles Entwickeln und Deployen fördert.
Dieser Talk zeigt an Hand eines konkreten Use-Cases, welche Auswirkungen die Verwendung einer nicht-relationalen Datenbank auf den Entwicklungsprozess hat, zeigt wie Daten modelliert werden können und auch, wie Veränderungen am Datenbankmodell implementiert werden können, wenn es kein "Alter table" mehr gibt.
Diskutiert werden sollen dabei auch die Pros und Kontras der verschiedenen Datenmodelle hinsichtlich ihrer Query-Möglichkeiten, der Query-Performance, Anforderungen an Plattenplatz und Auswirkungen auf die Client/Anwendungsseite.