Was ist eine Datenbank? Definition & Arten
Markus Allen
โก Intelligente Zusammenfassung
Was ist eine Datenbank? Eine Datenbank ist eine systematische, strukturierte Datensammlung, die die elektronische Speicherung, den Abruf und die Verwaltung von Daten ermรถglicht. Sie bildet die Grundlage fรผr alltรคgliche Systeme, von Telefonverzeichnissen bis hin zu sozialen Netzwerken, und wird mithilfe einer Software, dem sogenannten Datenbankmanagementsystem (DBMS), betrieben.
Was sind Daten?
In einfachen Worten, frustrierten Daten sind Fakten รผber ein Objekt von Interesse. Ihr Name, Alter, Ihre Grรถรe und Ihr Gewicht sind allesamt Daten รผber Sie. Bilder, Fotos, Dateien und PDFs zรคhlen ebenfalls zu den Daten, da sie Informationen enthalten, die gespeichert und verarbeitet werden kรถnnen.
Was ist eine Datenbank?
A Datenbank Eine Datenbank ist eine systematische Datensammlung. Sie unterstรผtzt die elektronische Speicherung, den Abruf und die Bearbeitung von Daten und vereinfacht so die Datenverwaltung in groรem Umfang.
Betrachten wir einige bekannte Beispiele. Ein Online-Telefonbuch nutzt eine Datenbank, um Personen, Telefonnummern und Kontaktdaten zu speichern. Ein Stromversorger verwendet eine Datenbank fรผr die Rechnungsstellung, Kundenanfragen und Stรถrungshistorie. Facebook speichert Mitglieder, Freundschaften, Beitrรคge, Nachrichten, Anzeigen und vieles mehr โ alles in Datenbanken. Das Muster ist branchenรผbergreifend dasselbe: Informationen werden so organisiert, dass Anwendungen und Nutzer zuverlรคssig darauf zugreifen kรถnnen.
Arten von Datenbanken
Die gรคngigsten Datenbanktypen sind nachfolgend zusammengefasst. Jeder Typ eignet sich fรผr eine bestimmte Datenstruktur und Arbeitslast.
Verteilte Datenbanken
Eine verteilte Datenbank verteilt Daten auf mehrere Standorte. Jeder Standort verwaltet seinen eigenen Datenbereich, wรคhrend Clients auf eine einzige logische Datenbank zugreifen. Dieses Modell ist gรคngig fรผr globale Anwendungen, die geringe Latenz und lokale Verfรผgbarkeit erfordern.
Relationale Datenbanken
Eine relationale Datenbank speichert Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten und verwendet Schlรผssel, um Tabellen miteinander zu verknรผpfen. Sie wird oft als RDBMS bezeichnet und ist nach wie vor die beliebteste Datenbank. DBMS Familie auf dem Markt. Beispiele hierfรผr sind: MySQL, Oracle Database, PostgreSQL und Microsoft SQL Server.
Objektorientierte Datenbanken
Objektorientierte Datenbanken speichern Daten als Objekte, die jeweils Attribute und Methoden besitzen, welche die zulรคssigen Operationen auf den Daten definieren. Sie lassen sich nahtlos auf objektorientierte Programmiersprachen abbilden und machen eine ORM-Schicht รผberflรผssig.
Zentralisierte Datenbank
Eine zentrale Datenbank speichert alle Datensรคtze auf einem einzigen zentralen Server. Benutzer greifen von verschiedenen Standorten aus auf denselben Speicher zu, was die Verwaltung vereinfacht, den Server aber zu einem zentralen Speicherort macht.
Open-Source-Datenbanken
Open-Source-Datenbanken verรถffentlichen ihren Quellcode unter einer freizรผgigen Lizenz, sodass ihn jeder nutzen, modifizieren und weiterverbreiten kann. MySQL, PostgreSQL, SQLite, MariaDB und MongoDB sind weit verbreitete Beispiele.
Cloud-Datenbanken
Eine Cloud-Datenbank ist fรผr virtualisierte On-Demand-Infrastrukturen optimiert. Sie wird als Managed Service bereitgestellt, skaliert Speicher und Rechenleistung elastisch und bietet hohe Verfรผgbarkeit durch integrierte Replikation. Beispiele hierfรผr sind: Amazon RDS, Azure SQL-Datenbank und Google Cloud Schlรผssel.
Data Warehouse
A Data Warehouse Es zentralisiert historische und kumulative Daten aus zahlreichen Quellsystemen, um Entscheidungsfindung, Berichterstattung und Prognosen zu unterstรผtzen. Es vereinfacht die Datenanalyse, indem es dem Unternehmen eine einzige, verlรคssliche Datenbasis bereitstellt.
NoSQL-Datenbanken
NoSQL-Datenbanken verarbeiten sehr groรe, oft unstrukturierte Datensรคtze, die sich nicht in Zeilen und Spalten einordnen lassen. Dokumenten-, Schlรผsselwert-, Spaltenfamilien- und Graphdatenbanken decken jeweils ein anderes Zugriffsmuster ab und bieten eine horizontale Skalierbarkeit, die traditionelle relationale Datenbanken nur schwer erreichen kรถnnen.
Graph Datenbanken
Eine Graphdatenbank nutzt die Graphentheorie โ Knoten und Kanten โ, um Beziehungen direkt zu speichern und abzufragen. Sie eignet sich ideal fรผr Betrugserkennung, Empfehlungssysteme und die Analyse sozialer Netzwerke, wo die Verbindungen zwischen Entitรคten genauso wichtig sind wie die Entitรคten selbst.
OLTP-Datenbanken
OLTP-Datenbanken (Online Transaction Processing) sind auf hohe Transaktionsraten und geringe Latenz in Mehrbenutzerumgebungen ausgelegt. Sie gewรคhrleisten ACID-Eigenschaften und sind fรผr viele kleine Lese- und Schreibvorgรคnge optimiert, die operative Systeme wie Kassensysteme und Bankanwendungen antreiben.
Persรถnliche Datenbank
Eine persรถnliche Datenbank speichert Daten auf einem einzelnen Computer fรผr einen einzelnen Benutzer oder ein kleines Team. Microsoft Zugang und SQLite sind typische Beispiele.
Multimodale Datenbank
Eine multimodale Datenbank unterstรผtzt mehrere Datenmodelle โ beispielsweise Dokumenten-, Graph- und Schlรผsselwertdaten โ innerhalb einer einzigen Engine. ArangoDB und Microsoft Azure Cosmos DB ist eine beliebte multimodale Option.
Dokument-/JSON-Datenbank
In einer dokumentenorientierten Datenbank ist jeder Datensatz ein in sich abgeschlossenes Dokument, รผblicherweise im JSON-, BSON- oder XML-Format. Ein einzelnes Dokument kann komplex verschachtelte Daten und verschiedene Felder enthalten, wodurch das Modell flexibel fรผr schnelllebige Anwendungen geeignet ist. MongoDB Couchbase sind bekannte Beispiele.
Hierarchische Datenbank
Eine hierarchische Datenbank verwendet eine Baumstruktur mit Eltern-Kind-Beziehungen. Knoten reprรคsentieren Datensรคtze und Zweige reprรคsentieren Felder. Windows Registrierung am Windows XP und IBM IMS sind klassische Beispiele fรผr hierarchische Datenbanken.
Netzwerkdatenbank
Ein Netzwerk-DBMS unterstรผtzt Viele-zu-Viele-Beziehungen zwischen Datensรคtzen und erzeugt dadurch komplexere Strukturen als das hierarchische Modell. RDM Server ist ein Beispiel fรผr ein Datenbankmanagementsystem, das das Netzwerkmodell implementiert.
Datenbankkomponenten
Datenbankkomponenten.
Jede Datenbank besteht aus fรผnf Komponenten, die zusammenarbeiten:
Hardware
Die Hardware bildet die physikalische Schicht โ Computer, Ein-/Ausgabegerรคte, Speichermedien und Netzwerkkomponenten. Sie stellt die Schnittstelle zwischen der Datenbank und dem Rest der Welt dar.
Software
Software umfasst alles, was die Datenbank verwaltet und steuert: das DBMS selbst, das Betriebssystem, die Netzwerksoftware, die es mehreren Benutzern ermรถglicht, Daten gemeinsam zu nutzen, und die Anwendungen, die รผber das DBMS lesen und schreiben.
Datum
Daten sind die Rohdaten, Beobachtungen, Zahlen, Symbole und Bilder, die die Datenbank speichert. Rohdaten allein sind bedeutungslos; die Datenbank ordnet und verarbeitet sie zu nรผtzlichen Informationen.
Verfahren
Verfahren sind die dokumentierten Anweisungen und Regeln, die festlegen, wie die Datenbank konzipiert, betrieben und gewartet wird. Sie geben Administratoren und Benutzern Anweisungen fรผr einen zuverlรคssigen Systembetrieb.
Datenbankzugriffssprache
Eine Datenbankzugriffssprache โ meist SQL โ ermรถglicht Benutzern und Anwendungen das Einfรผgen, Aktualisieren, Lรถschen und Abfragen von Daten. Benutzer geben spezifische Befehle ein, die das DBMS analysiert, plant und auf dem zugrunde liegenden Speicher ausfรผhrt.
Was ist ein Datenbankmanagementsystem (DBMS)?
A Datenbankverwaltungssystem (DBMS) ist die Softwareschicht, die es Benutzern ermรถglicht, Daten zu definieren, zu speichern, abzurufen, zu aktualisieren und zu sichern. DBMS koordiniert den Zugriff zwischen vielen Benutzern und Anwendungen, gewรคhrleistet die Integritรคt und kontrolliert, wer was sehen oder รคndern kann.
DBMS-Technologie ist nicht neu โ Charles Bachman Integrierter Datenspeicher (IDS)Das in den frรผhen 1960er Jahren bei General Electric entwickelte System gilt weithin als erstes Datenbankmanagementsystem (DBMS). Seitdem hat sich das Gebiet durch hierarchische, Netzwerk-, relationale, objektorientierte und NoSQL-Modelle weiterentwickelt, die jeweils auf die nรคchste Generation von Datenworkloads zugeschnitten sind.
Geschichte der Datenbankmanagementsysteme
Die folgenden Meilensteine tracdie Entwicklung der Datenbanktechnologie.
- 1960er-Jahre โ Charles Bachman entwirft das erste DBMS (Integrated Data Store) bei General Electric.
- 1968 - IBM Schiffsinformationsmanagementsystem (IMS), eines der frรผhesten hierarchischen Datenbankmanagementsysteme.
- 1970 โ Edgar F. Codd verรถffentlicht โA Relational Model of Data for Large Shared Data Banksโ und stellt damit das relationale Modell vor.
- 1976 โ Peter Chen formalisiert das Entity-Relationship-Modell (ER-Modell).
- 1980er-Jahre - Das relationales Modell wird zum dominanten Datenbankparadigma und SQL wird standardisiert.
- 1985 โ Objektorientierte DBMS scheinen gut zum Aufstieg von OOP-Sprachen zu passen.
- 1990er-Jahre โ Objektrelationale Funktionen halten Einzug in gรคngige RDBMS.
- 1992 - Microsoft verรถffentlicht die erste Version von Microsoft Zugriff auf persรถnliche Datenbanken.
- 1995 โ Webanwendungen beginnen, die Nutzung von Datenbanken im Internetmaรstab voranzutreiben.
- 1997 โ XML wird in Datenbanken sowohl als Format als auch als Abfrageziel verwendet.
- 2009 โ Der Begriff NoSQL gewinnt an Bedeutung traction als Dokumenten-, Schlรผsselwert- und Graphspeicher wachsen rasant.
- 2010s und darรผber hinaus โ Cloud-native und verteilte SQL-Datenbanken (Aurora, Spanner, CockroachDB) auftauchen.
Vorteile von DBMS
Ein gut implementiertes DBMS bietet Organisationen zahlreiche praktische Vorteile:
- Bietet zahlreiche Techniken zum effizienten Speichern und Abrufen von Daten.
- Gleicht die Bedรผrfnisse mehrerer Anwendungen aus, die dieselben Daten verwenden.
- Gewรคhrleistet einheitliche Verwaltungsverfahren.
- Schรผtzt Anwendungsprogrammierer vor Speicherdetails.
- Gewรคhrleistet Datenintegritรคt und -sicherheit durch Beschrรคnkungen und Zugriffskontrolle.
- Plant den gleichzeitigen Zugriff so, dass nur gรผltige Operationen erfolgreich sind.
- Verkรผrzt die Anwendungsentwicklungszeit durch wiederverwendbare Dienste.
Nachteile von DBMS
Das DBMS-Modell hat auch seine Vor- und Nachteile:
- Die Kosten fรผr Hardware und Software kรถnnen betrรคchtlich sein.
- Die meisten Systeme sind komplex, daher benรถtigen Benutzer und Administratoren Schulungen.
- Die Zentralisierung von Daten in einer einzigen Datenbank schafft ein attraktives Ziel fรผr Ausfรคlle, Datenbeschรคdigung oder Angriffe.
- Gleichzeitiger Zugriff erfordert eine sorgfรคltige Planung, um Datenverluste und Deadlocks zu vermeiden.
- Ein DBMS ist nicht fรผr rechenintensive numerische Berechnungen ausgelegt; spezialisierte Tools bewรคltigen diese Arbeitslast besser.
