Zehntausende Web-Services verwenden relationale Datenbanken, um Daten zu speichern und auszulesen. Im Vergleich zu modernen Konzepten können relationale Datenbanken als wichtigster Stellvertreter für "traditionelle Technologien'' bezeichnet werden. Wenn man als Entwickler zu Seiten wie Google.com, Facebook.com, Amazon.com, Digg.com, Ebay.com, Yahoo.com, Twitter.com oder Dawanda.com surft, wird meist angenommen, dass eine verteilte relationale Datenbank verwendet wird. Die Annahme ist zu 50% richtig, jedoch ist die Datenhaltung meist nicht relational. Diese Großunternehmen verwalten mehrere hundert Gigabytes, bis hin zu 100.000 Gigabyte an Daten, und mussten in den letzten sechs Jahren Lösungen finden, um erfolgreich diese riesigen Datenmengen zu beherrschen. Google erfand vor ca. sieben Jahren ein Verfahren, um Datenmengen im Petabytebereich zu beherrschen. Facebook entwickelte selbst eine Datenbanktechnologie, um die Posteingänge von Benutzern verfügbar zu machen, Twitter.com adaptiert diese Technologie für andere Zwecke. Amazon.com entwickelte "Dynamo'', um Hochverfügbarkeit für deren weltgrößte E-Commerce Plattform zu schaffen. Diese und andere Eigenentwicklungen entstanden aus der Notwendigkeit heraus, riesige Datenmengen bzw. Datenbanken hoch verfügbar, konsistent und skalierbar zu machen. Seit den letzten drei Jahren sind alternative "Open-Source-Implementierungen'' dieser Entwicklungen entstanden. Die Veröffentlichung der Konzepte und Technologien führten zu einer ganzen Bewegung namens "NoSQL''. Sind diese Konzepte vorteilhafter, um eine bessere und für Entwickler einfachere Skalierung, Abfragemöglichkeit und Datenkonsistenz in einem hochverfügbaren Datenbanksystem, zu gewährleisten? Wie werden komplexe Abfragen in modernen und traditionellen verteilten Systemen gemacht und wie werden diese ausgeführt? Speziell stellt sich die Frage, ob das MapReduce Verfahren ein vollständiger Ersatz für SQL ist. Für welche Einsatzzwecke sind beide besonders gut geeignet und für welche weniger? Ausgewählte Konzepte moderner, verteilter Datenbanksysteme sind zentrale Bestandteile dieser Arbeit. Dazu werden die Eigenschaften Verfügbarkeit, Konsistenz und Skalierbarkeit in den verteilten Systemen ausführlicher beschrieben, um zu analysieren, ob gegenüber relationalen Datenbanken Vorteile und Nachteile dieser Eigenschaften existieren. Ergebnisse dieser Aufgabenstellung sollen Chancen und Risiken von modernen Datenbanken aufdecken. Key-Value-Stores sind die einfachsten Vertreter moderner Datenbanken. "Riak'' wird in dieser Arbeit als Implementierung moderner Konzepte benutzt. "MySQL'' soll als Vertreter für relationale Datenbanken verwendet werden da dieser Vertreter eine weit verbreitete Open-Source-Implementierung von relationalen Datenbanken ist. Andere Datenbankkonzepte/Datenbanken werden in dieser Arbeit nicht behandelt. Dazu zählen unter anderem objektorientierte, objektrelationale, hierarchische, spaltenorientierte und graphenorientierte Datenbankformen, sowie Repräsentanten von relationalen Datenbanken, wie "db2'', "Sybase'' oder "Oracle'', da diese nicht Open-Source sind. Das konsistente Hashfunktionsverfahren wird zuerst kurz erläutert, um theoretische Grundlagen für die Implementierung moderner und traditioneller Skalierungsmethoden zu legen. Danach werden, im Kontext moderner Datenbanktechnologien, wichtige theoretische Konzepte zur Skalierung erläutert. Dazu werden die drei wichtigsten Eigenschaften verteilter Systeme definiert und in Zusammenhang gebracht (Verfügbarkeit, Konsistenz und Partitionstoleranz). Dementsprechend wird das Prinzip "letztendliche Konsistenz'' vorgestellt, welches eine zentrale Rolle bei modernen verteilten Systemen darstellt. Weiterhin wird das...