Was ist NoSQL?
NoSQL (abgeleitet von „Not only SQL“) beschreibt eine moderne Klasse von Datenbanksystemen, die nicht auf den starren, relationalen Tabellenstrukturen klassischer SQL-Datenbanken basieren. Stattdessen ermöglichen sie eine flexible, schemalose Speicherung von Daten, die sich dynamisch weiterentwickeln kann. Sie können Daten in unterschiedlichen Formaten speichern, wie zum Beispiel in Dokumenten, Key-Value-Paaren, Spaltenfamilien oder als Graphen. Diese Flexibilität ist besonders gut geeignet, um große Mengen verteilter und unstrukturierter Daten effizient zu verwalten. NoSQL-Datenbanken sind auf horizontale Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit ausgelegt – ideale Eigenschaften für datenintensive Industrie-4.0-Anwendungen.
1. Eigenschaften von NoSQL-Datenbanken für die Industrie
In modernen Produktionsumgebungen entstehen durch IoT-Geräte, Sensoren, Maschinen und Edge-Systeme täglich riesige Datenmengen unterschiedlichster Art. Traditionelle SQL-Datenbanken stoßen bei der Echtzeit-Erfassung und Analyse dieser heterogenen Datenströme oft an ihre Grenzen. NoSQL-Datenbanksysteme bieten hier entscheidende Vorteile:
- Flexible Datenschemata: Es braucht keine festen Tabellenstrukturen. Daten können unterschiedlich aufgebaut sein und sich dynamisch entwickeln (z. B. JSON-Dokumente).
- Hohe Verfügbarkeit & einfache Skalierung: Durch Replikation auf mehrere Server sind NoSQL-Datenbanken widerstandsfähiger und lassen sich einfacher und kostengünstiger vergrößern.
- Optimale Performance: Sie sind für schnelle Lese- und Schreibzugriffe bei großen und unstrukturierten Datenmengen optimiert.
- Dezentrale Datenhaltung: NoSQL-Systeme sind ideal für verteilte Architekturen wie Cloud- oder IoT-Setups, da sie Daten dezentral und performant nutzen können.
2. Unterschiede von NoSQL zu SQL
NoSQL- und SQL-Datenbanken unterscheiden sich in ihren grundlegenden Architekturprinzipien. Die folgende Gegenüberstellung verdeutlicht zentrale Unterschiede hinsichtlich Datenmodell, Skalierungsstrategien, unterstützter Datenarten, Abfrage-Performance und Ausfallsicherheit.
- Datenmodell
NoSQL: Arbeitet schemalos (z. B. JSON-Dokumente, Key-Value, Graphen), was flexible und dynamische Datenstrukturen erlaubt.
SQL: Nutzt ein starres, relationales Modell mit festen Tabellen, Spalten und Datentypen. Änderungen am Schema sind aufwendig. - Skalierbarkeit
NoSQL: Skaliert horizontal (durch Verteilung auf viele Server), ideal für Big Data und IoT-Szenarien.
SQL: Skaliert in der Regel vertikal (mehr Leistung durch stärkere Hardware). - Datenarten & Nutzung
NoSQL: Optimal für unstrukturierte, heterogene Datenströme (z. B. Sensordaten, Maschinenstatus, digitale Zwillinge).
SQL: Gut für strukturierte, einheitliche Daten (z. B. klassische Geschäftsanwendungen, ERP, Finanzsysteme). - Performance & Zugriff
NoSQL: Optimiert für schnelle Lese-/Schreibzugriffe in Echtzeit auf große Datenvolumina, oft mit vereinfachten oder speziellen Abfragesprachen.
SQL: Starke Abfrage- und Analysefähigkeiten durch mächtige, standardisierte Query-Sprache (SQL). Performance leidet jedoch bei sehr großen, unstrukturierten Datenmengen. - Verfügbarkeit & Ausfallsicherheit
NoSQL: Setzt häufig auf Replikation und dezentrale Strukturen, wodurch hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz im Vordergrund stehen (eventual consistency).
SQL: Hohe Konsistenz (ACID-Prinzip), aber bei Ausfällen oft eingeschränkt verfügbar.
SQL ist stark bei strukturierten Daten und komplexen Transaktionen, während NoSQL in dynamischen, verteilten Industrie-4.0-Umgebungen Vorteile bringt.
3. Konkrete Anwendungsfälle in der Industrie
Die Flexibilität und Skalierbarkeit von NoSQL-Datenbanken machen sie zu einer idealen Lösung für die dynamischen Anforderungen der Industrie 4.0.
Typische Anwendungsbereiche sind:
- Sensordaten-Erfassung: Temperatur-, Druck- oder Vibrationsdaten können kontinuierlich in eine NoSQL-Datenbank geschrieben werden. Das ist die ideale Grundlage für Szenarien der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance).
- Digitaler Zwilling: Maschinendaten und Anlagenstatus werden als JSON-Dokumente abgelegt und bilden digitale Abbilder realer Anlagen. Diese digitalen Zwillinge sind zentral abrufbar und skalierbar.
- Produktions-Monitoring: NoSQL ermöglicht die dynamische Speicherung und Analyse heterogener Datenströme, beispielsweise aus SPS-Steuerungen (via OPC UA) oder externen Systemen (via REST-APIs).
4. Praxisbeispiel: NoSQL-Integration mit dem OPC Router
Ein bekanntes Beispiel für NoSQL ist die dokumentenorientierte Datenbank MongoDB. In Industrieprojekten wird sie oft als schnelle und sichere Speicherlösung für Prozess- und Sensordaten eingesetzt. Der OPC Router, eine flexible Middleware, nutzt spezielle Plugins, um Daten aus der Produktion (z. B. via OPC UA) zu holen und direkt in MongoDB zu speichern.
- Mit dem MongoDB-Plugin können OPC UA-, MQTT- oder SQL-Daten einfach und direkt in dokumentenbasierten Strukturen abgelegt werden.
- Das REST-Plugin ermöglicht die Kommunikation mit NoSQL-Diensten in der Cloud.
- Das OPC UA-Plugin dient als Bindeglied zu den Automatisierungssystemen und strukturiert die Rohdaten direkt für NoSQL-fähige Speicherlösungen.
Dieses Zusammenspiel ermöglicht es, die lokale Automatisierung effizient mit modernen Cloud- und Big-Data-Architekturen zu vernetzen.
5. Fazit
NoSQL ist keine Konkurrenz zu SQL, sondern eine sinnvolle Ergänzung für die Daten, die nicht in starre relationale Strukturen passen.
Insbesondere bei dynamischen, verteilten und skalierenden Anwendungen in Industrie- und IoT-Umgebungen bringt NoSQL viele Vorteile mit sich. In Kombination mit passenden Middleware-Lösungen wie dem OPC Router lassen sich Daten aus Steuerungen, Sensoren und IT-Systemen flexibel speichern, vernetzen und für die Echtzeit-Analyse nutzen.
6. Micro-FAQ zu „Was ist NoSQL?“
- Was ist NoSQL?
NoSQL („Not only SQL“) beschreibt flexible, schemalose Datenbanksysteme, die unterschiedliche Datenformate wie Dokumente, Key-Value-Paare oder Graphen speichern können.
- Warum sind NoSQL-Datenbanken für die Industrie 4.0 so wichtig?
Sie ermöglichen die Verarbeitung riesiger, heterogener Datenmengen aus Sensoren, Maschinen und IoT-Systemen – in Echtzeit, hochverfügbar und skalierbar.
- Worin unterscheiden sich NoSQL- und SQL-Datenbanken?
SQL arbeitet mit festen Tabellenstrukturen und skaliert meist vertikal. NoSQL ist schemalos, skaliert horizontal über viele Server und eignet sich besser für unstrukturierte Datenströme.
- Welche typischen Anwendungsfälle gibt es in der Industrie?
NoSQL wird u. a. für Sensordaten-Erfassung, digitale Zwillinge und Produktions-Monitoring eingesetzt – oft als Grundlage für Predictive Maintenance.
- Wie funktioniert die Integration von NoSQL in bestehende Systeme?
Mit Middleware wie dem OPC Router lassen sich Produktionsdaten einfach in NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB) speichern und mit Cloud- und Big-Data-Architekturen verbinden.
Weitere Informationen
Lesen Sie hier, wie der OPC Router mit dem MongoDB Plug-in auf die Daten der NoSQL-Datenbank lesend und schreibend zugreifen kann und den Umgang mit der Replikation unterstützt.
SQL, oder Structured Query Language, ist eine standardisierte Sprache, die speziell für die Verwaltung und Bearbeitung von Daten in relationalen Datenbanken entwickelt wurde. Lesen Sie in unserem Beitrag alles Wichtige über SQL.
MariaDB oder MySQL sind nur zwei von vielen möglichen Datenbanktypen. Beide Datenbanken sind in der Praxis sehr beliebt, was dazu führt, dass Nutzer oft abwägen, welche Datenbank für ihren Anwendungsfall besser geeignet sein könnte. Dabei stellt sich die Frage: Ist MariaDB für viele tatsächlich das bessere MySQL? Wir zeigen Ihnen, welche Datenbanklösung die richtige für Ihr Unternehmen ist.
Weitere interessante Artikel zu den Themen Industrie 4.0, Cloud, Technik, Alarmierung und praktische Anwendungsbeispiele sowie Case Studies finden Sie in unserer Knowledge Base.