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Datenbanken gibt es seit Ende der 60er- und der 70er-Jahre. Schon bevor Edgar F. Codd das relationale Datenmodell einführte, kannte man anders strukturierte Datenbankmodelle. 1979 entwickelte etwa Ken Thompson eine Hash-orientierte Datenbank, und in den 90er-Jahren erschienen mit Lotus, BerkeleyDB oder GT.M viele weitere Datenbanken. Danach setzte sich in den 80er- und 90er-Jahren allerdings das relationale Modell aus gutem Grund durch. Dafür sprachen neben dem konsistenten mathematischen Modell einige weitere Gründe: Es gab überwiegend statische Daten, die meisten Anwendungen liefen auf einem Server, und es war von Vorteil, mit Normalisierung Plattenplatz zu sparen.

Im Web-2.0-Zeitalter gibt es viele Anwendungsbereiche, in denen die oben genannten Gründe nicht mehr gelten. Zum einen sind die Daten inzwischen kaum mehr statisch. Analysen zufolge sind über 90 Prozent aller Daten im Web ständigen Änderungen unterworfen und eher unstrukturiert. Zum anderen haben Web-2.0-Firmen wie Google, Yahoo, Facebook, LinkedIn, Digg oder MySpace so viele Daten, dass sie sich nicht mehr auf einem Server hosten und verarbeiten lassen. Und schließlich muss man heutzutage kaum mehr Plattenplatz sparen.

Was heißt NoSQL?

Der Wegfall von Argumenten für das relationale Modell hat daher der Konkurrenz wieder mehr Raum gegeben und die Verbreitung von NoSQL-Datenbanken gefördert. Doch was genau ist damit gemeint? Ein Definitionsversuch findet sich auf [2]. Danach sind NoSQL-Datenbanken:

Nicht-relational: Wie bereits oben erwähnt, ist die Nicht-Relationalität eher ein Kriterium für eine NoSQL Datenbank als die fehlende Verwendung von SQL. Entscheidend ist hier, dass die Datenbank ein ganz anders Datenmodell umsetzt, beispielsweise Dokumentenstrukturen (wie JSON) oder Graphenstrukturen.

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