Erläuterung der Datenbanktypen

Als IT-Student oder -Spezialist können Sie sicher sein, dass Datenbanken ein Schlüsselelement Ihres Berufslebens sein werden. Daher müssen Sie die vielen verschiedenen Arten von Datenbanken verstehen - was sie tun, wann sie eingesetzt werden und wie sie sich unterscheiden. Das ist es, was wir in diesem Artikel behandeln werden.

Soziale Medien, Online-Banking, E-Commerce, KI-Assistenten und sogar Ihr Mobiltelefon könnten ohne eine Datenbank nicht existieren! Datenbanken sind unverzichtbar, um Daten in jedem modernen digitalen Produkt zugänglich und sicher zu halten.

Das Volumen der weltweit erzeugten und verbrauchten Daten nimmt ständig zu. Wir befinden uns jetzt in der Zettabyte-Ära, was bedeutet, dass die gesamten digitalen Daten der Welt ein Zettabyte überschritten haben - das sind eine Billion Gigabyte! Laut Statista wird das Datenvolumen bis 2025 181 Zettabyte erreichen!

Die Nachfrage nach Daten wächst, und nach und nach tauchen neue Arten von Datenbanken auf. In diesem Artikel erkläre ich die wichtigsten Arten von Datenbanken - relationale, NoSQL-, Cloud- und Vektor-Datenbanken - und ihre Eigenschaften.

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Arten von Datenbanken: Die relationale Datenbank

Relationale Datenbanken sind die altbewährten, die Mutter aller Datenbanken! Ihr Ursprung geht auf die 1970er Jahre zurück, als ein IBM-Informatiker namens Edgar F. Codd das Konzept eines "relationalen Modells" für die Datenbankverwaltung vorstellte. Codds revolutionäre Idee bestand darin, Daten in Tabellen zu strukturieren, die miteinander verknüpft sind (Relationen) und mit Hilfe einer standardisierten Sprache leicht abgefragt und manipuliert werden können. Kurze Zeit später wurde diese Sprache als SQL(Structured Query Language) bekannt, und relationale Datenbanken wurden zur wichtigsten Datenbanktechnologie.

Wie relationale Datenbanken strukturiert sind

Der Kernbestandteil einer relationalen Datenbank ist die Tabelle; jede Tabelle besteht aus Zeilen und Spalten (ähnlich wie eine Tabellenkalkulation). Diese tabellarische Struktur ermöglicht eine effiziente Speicherung, Abfrage und Verwaltung von Daten. Sie ermöglicht auch die Herstellung von Beziehungen zwischen Tabellen, indem Verweise auf fremde Tabellen in einer Spalte gespeichert werden.

Jede Tabelle steht für eine bestimmte Einheit (z. B. Kunden, Bestellungen oder Produkte). Die Zeilen, die auch als Datensätze bezeichnet werden, enthalten die eigentlichen Dateneinträge in einer Tabelle. Jede Zeile steht für eine einzelne Instanz der Entität, die durch die Tabelle beschrieben wird: zum Beispiel in einer Tabelle customerswürde jede Zeile einen einzelnen Kunden darstellen.

Die Spalten stellen die Attribute (Details) der in einer Tabelle gespeicherten Daten dar. Jede Spalte kann einen bestimmten Datentyp haben (z. B. Ganzzahl, Text oder Datum). In der Tabelle customerskönnen die Spalten Kunden-IDs, Namen, E-Mail-Adressen und Telefonnummern enthalten.

Arbeiten mit relationalen Datenbanken

Es ist viel einfacher, direkt mit relationalen Datenbanken zu arbeiten, wenn Sie SQL beherrschen. Die strukturierte Abfragesprache (SQL) ist die Standardsprache für die Interaktion mit relationalen Datenbanken. Sie ermöglicht es den Benutzern, mit Datenbanken zu kommunizieren und große und komplexe Abfragen an deren Daten durchzuführen. Dank SQL können fünf Arten von Operationen mit relationalen Datenbanken durchgeführt werden: Abfragen, Aktualisierungen, Einfügungen, Löschungen und Tabellenverwaltung.

SQL-Abfragen werden verwendet, um bestimmte Daten aus einer oder mehreren Tabellen abzurufen. Eine Abfrage kann zum Beispiel alle Kunden finden, die im letzten Monat einen Kauf getätigt haben. Auf eine Abfrage können alle Arten von Filtern angewendet werden: Filtern nach bestimmten Attributen, Festlegen von Größenbeschränkungen, Sortieren der Ausgabe usw.

Dann gibt es noch die Aktualisierungen. Sie können Aktualisierungen verwenden, um vorhandene Daten zu ändern, z. B. den Namen oder die Adresse eines Kunden oder den Status einer Bestellung. Einfügungen werden verwendet, um neue Datenzeilen zu einer Tabelle hinzuzufügen, z. B. einen neuen Kunden in die Tabelle customers.

Daten, die in eine Datenbank eingefügt werden können, können auch gelöscht werden. Löschvorgänge sind SQL-Befehle, die Daten aus Tabellen entfernen, z. B. das Löschen veralteter Datensätze.

Schließlich können Tabellenverwaltungsoperationen durchgeführt werden, um die Struktur der Datenbank selbst durch das Erstellen, Ändern und Löschen von Tabellen, Spalten, Zeilen und anderen Datenbankobjekten zu verändern.

Wenn Sie lernen wollen, wie man SQL richtig schreibt, lesen Sie Tihomirs großartigen Artikel über SQL-Syntax.

Verwendung und Stärken von relationalen Datenbanken

Eine der wichtigsten Eigenschaften (und Stärken) von relationalen Datenbanken ist ihre Fähigkeit, zuverlässige Abfolgen von Operationen bereitzustellen; diese werden Transaktionen genannt. Relationale Datenbanken verwendenACID-Eigenschaften (Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability), um die Integrität der Daten zu gewährleisten.

Relationale Datenbanken sind robust und können komplexe Abfragen und Transaktionen bewältigen; deshalb sind sie in vielen Branchen zu den beliebtesten Datenbanken geworden. Im Finanzwesen werden relationale Datenbanken bevorzugt, um große Mengen von Transaktionsdaten mit hoher Zuverlässigkeit zu verwalten. Im Gesundheitswesen gewährleisten relationale Datenbanken die Konsistenz und Sicherheit von Patientendaten. In E-Commerce-Plattformen verwalten sie komplexe Datenmodelle, die Produktbestände, Kundendaten und Auftragsabwicklung (neben anderen Geschäftsbereichen) in Einklang bringen.

Relationale Datenbanken eignen sich auch hervorragend für den Schutz und die Bewahrung von Daten. Ihr relationales Modell bietet Datenintegrität dank Primärschlüsseln, Fremdschlüsseln, eindeutigen Beschränkungen und anderen Funktionen. Auf diese Weise bleiben die gespeicherten Daten genau und konsistent.

Die frühe Einführung relationaler Datenbanken und ihre ständigen Verbesserungen machen sie zu einem wichtigen Akteur im Datenmanagement und in der IT-Welt im Allgemeinen. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, empfehle ich Ihnen den ausgezeichneten Artikel What Is an SQL Database? von Luke Hande zu lesen.

Arten von Datenbanken: NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken - auch bekannt als Non-SQL, Not Only SQL oder nicht-relationale Datenbanken - entstanden in den frühen 2000er Jahren als Reaktion auf die Einschränkungen traditioneller relationaler Datenbanken.

Mit der Entstehung des Web 2.0 änderte sich die gesamte Technologiebranche. Neue Hardware, Programmiersprachen und Architekturmodelle tauchten auf. Cloud-Dienste kamen auf, und das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der Daten nahmen exponentiell zu. Infolgedessen hatten herkömmliche relationale Datenbanken Schwierigkeiten, die Flexibilität und den großen Bedarf moderner Anwendungen zu erfüllen. Dies führte zur Entwicklung von NoSQL-Datenbanken.

NoSQL-Datenbanken verarbeiten unstrukturierte Daten mithilfe eines flexiblen Schemas; die Einträge in der Datenbank können eine unterschiedliche Struktur haben. Stellen Sie sich vor, Sie möchten den Benutzern Ihres digitalen Spiels die Möglichkeit geben, wichtige Informationen zu speichern: Punkte, Levels, Checkpoints, gefundene Gegenstände usw. Die Größe und Art der Daten variiert für jeden Spieler, was sie zu einer perfekten NoSQL-Datenbank macht. Es gibt jedoch mehrere Arten von NoSQL-Datenbanken, wie wir gleich sehen werden.

Arten von NoSQL-Datenbanken

Es gibt vier Arten von NoSQL-Datenbanken:

Key-Value-Datenbanken sind der einfachste Typ von NoSQL-Datenbanken. Bei diesem Datenbanktyp werden die Daten als eine Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren gespeichert. Jeder Schlüssel ist eindeutig, und der zugehörige Wert kann eine Zeichenkette, eine Zahl, ein JSON-Objekt oder sogar ein Binärobjekt sein. Schlüssel-Wert-Speicher sind ideal für die Zwischenspeicherung, Sitzungsverwaltung und Benutzereinstellungen. Die bekanntesten Key-Value-Datenbanken sind u. a. Redis, Amazon DynamoDB und Riak.

Dokumentdatenbanken verwalten Daten in Dokumentformaten - meist JSON, BSON und XML. In diesem Zusammenhang ist ein Dokument eine Einheit, die hierarchische Daten mit variabler Struktur und Größe enthält. Dokumentendatenbanken sind ideal für Anwendungen, die flexible Schemata erfordern, wie Content-Management-Systeme, Blogging-Plattformen und Echtzeit-Analyse-Tools. MongoDB, Apache CouchDB und Amazon DocumentDB sind bekannte Dokumentendatenbanken.

Datenbanken der Spaltenfamilie organisieren Daten in Zeilen und Spalten. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken sind die Spalten jedoch in Familien gruppiert. Jede Spaltenfamilie kann eine unbegrenzte Anzahl von Spalten enthalten, und Zeilen können verschiedene Spalten haben. Spaltenfamilien-Datenbanken eignen sich für analytische Anwendungen, Zeitreihendaten und Data-Warehousing-Anwendungen, bei denen die Lese- und Schreibvorgänge äußerst effizient sein müssen. Beispiele für spaltenbasierte Datenbanken sind Apache Cassandra, Apache HBase und ScyllaDB.

Graphdatenbanken verwenden Graphstrukturen mit Knoten, Kanten und Eigenschaften zur Darstellung und Speicherung von Daten. Graphdatenbanken eignen sich perfekt für Anwendungen mit komplexen Beziehungen und Netzwerken, wie z. B. soziale Netzwerke, Empfehlungsmaschinen und Betrugserkennungssysteme. Zu den beliebtesten Graphdatenbanken gehören Neo4j, Amazon Neptune und OrientDB.

Anwendungsfälle von NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken eignen sich perfekt für Echtzeitanwendungen, die geringe Latenzzeiten und einen hohen Durchsatz erfordern. So verwenden beispielsweise Online-Spielplattformen NoSQL-Datenbanken, um einen schnellen Datenzugriff und schnelle Aktualisierungen für Benutzersitzungen und Bestenlisten zu gewährleisten.

Da sie große Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten können, sind NoSQL-Datenbanken ideal für Big Data-Analysen. Sie können Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. soziale Medien, Sensoren und Protokolle) speichern und verarbeiten, so dass Unternehmen Einblicke erhalten und datengesteuerte Entscheidungen treffen können.

Arten von Datenbanken: Cloud-Datenbanken

Seit den frühen 2000er Jahren hat das Cloud Computing einen exponentiellen Aufschwung erlebt. Cloud-Dienste wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform decken inzwischen fast jeden Aspekt der technischen Entwicklung ab - auch Datenbanken. Cloud-Datenbanken, d. h. Datenbanken, die auf Cloud-Computing-Plattformen laufen, sind für Unternehmen, die ihren Betrieb in die Cloud verlagern wollen, unverzichtbar geworden.

Vorteile von Cloud-Datenbanken

Cloud-Datenbanken haben viele Vorteile, wobei die Skalierbarkeit an erster Stelle der Liste steht. Die Skalierbarkeit ermöglicht es, die Ressourcen je nach Bedarf zu vergrößern oder zu verkleinern. So lassen sich Lastspitzen während eines bestimmten Ereignisses (z. B. eines viralen Ereignisses, einer Marketingkampagne usw.) ohne Ausfallzeiten bewältigen und gleichzeitig Kosten in den Zeiten geringerer Nutzung sparen. Darüber hinaus bieten viele Cloud-Datenbanken automatische Skalierungsfunktionen, die die Ressourcen in Zeiten geringer Nachfrage (in Unternehmen oft nachts oder am Wochenende) anpassen, so dass ein manuelles Eingreifen während der Spitzenlastzeiten entfällt.

Cloud-Datenbanken bieten auch eine hohe Flexibilität. Cloud-Plattformen unterstützen u. a. relationale, NoSQL- und Vektor-Datenbanken. Außerdem ermöglichen Cloud-Dienste die Bereitstellung einer bestimmten Datenbank in verschiedenen Konfigurationen (Region, Zone) und unterstützen Backups und Replikationen.

Cloud-Datenbanken sind auch kosteneffizient. Sie arbeiten mit einem Pay-as-you-go-Preismodell, bei dem Unternehmen nur für die von ihnen genutzten Ressourcen zahlen. Dadurch entfallen die hohen Vorabinvestitionen in Hardware und Infrastruktur. Wartung, Patches und Aktualisierungen werden vom Cloud-Anbieter übernommen, wodurch sich der operative Aufwand und die Kosten für die Unternehmen verringern.

Ein großer Vorteil der Nutzung von Cloud-Datenbanken ist schließlich die Zugänglichkeit. Cloud-Anbieter bieten Rechenzentren auf der ganzen Welt an, so dass Unternehmen Datenbanken in der Nähe ihrer Nutzer einsetzen können, was zu geringeren Latenzzeiten und besserer Leistung führt. Auf Cloud-Datenbanken kann von jedem Ort mit einer Internetverbindung zugegriffen werden, was die Arbeit und die Zusammenarbeit von internationalen Technikteams erleichtert.

Arten von Datenbanken: Vektordatenbanken

Vektordatenbanken sind speziell für die Verarbeitung hochdimensionaler Datenvektoren und komplexer Datentypen (z. B. Bilder oder Audiodaten) oder jeder Art von Daten, die vektorisiert werden können, konzipiert. Vektordatenbanken werden hauptsächlich im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz eingesetzt.

Vektordatenbanken vs. traditionelle Datenbanken

Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken werden Vektordatenbanken für die Verwaltung und Abfrage vektorbasierter Daten verwendet. Dies ist für KI-gesteuerte Aufgaben wie Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung und Empfehlungssysteme von entscheidender Bedeutung.

Vektordatenbanken unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht von herkömmlichen Datenbanken. Der Hauptunterschied ist die Datenstruktur. Herkömmliche Datenbanken verwalten in der Regel strukturierte Daten, die in Tabellen mit Zeilen und Spalten organisiert sind; Vektordatenbanken sind für die Verarbeitung und Speicherung unstrukturierter Daten in Form von hochdimensionalen Vektoren konzipiert. Diese Vektoren stellen häufig Einbettungen von Daten dar, wie z. B. Bilder oder Audiodaten, die von maschinellen Lernmodellen erzeugt wurden.

Ein weiterer wesentlicher Unterschied ist der Abfragemechanismus. Herkömmliche Datenbanken verwenden SQL für die Abfrage von Daten; Vektordatenbanken verwenden Algorithmen zur Suche nach den nächsten Nachbarn und andere Vektorähnlichkeitsmaße, um Daten zu finden und abzurufen, die einem bestimmten Vektor am ähnlichsten sind. Dies ist entscheidend für Aufgaben wie semantische Suche und Ähnlichkeitsabgleich.

Und schließlich geht es darum, wie die Datenbanken optimiert sind. Herkömmliche Datenbanken sind für CRUD-Vorgänge (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen) und ACID-Konformität (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit) optimiert, um Datenintegrität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Vektordatenbanken sind für schnelle, skalierbare Suchvorgänge und Ähnlichkeitsvergleiche in großen Datensätzen mit hochdimensionalen Vektoren optimiert.

SQL: Eine grundlegende Fähigkeit für alle Datenbanktypen

Trotz der Unterschiede zwischen den verschiedenen Datenbanktypen bleibt eine Sache konstant: die Bedeutung von SQL!

Ursprünglich für relationale Datenbanken entwickelt, hat sich SQL zu einem vielseitigen Werkzeug entwickelt, das auch für die Abfrage und Verwaltung von Daten in verschiedenen anderen Datenbanksystemen relevant ist. Wenn Sie eine Karriere in der Datenverwaltung oder -analyse anstreben, müssen Sie SQL beherrschen.

Einige NoSQL-Datenbanken - wie Amazon DynamoDB und Google Cloud Bigtable - bieten SQL-ähnliche Abfragefunktionen. Diese Systeme ermöglichen es Benutzern, vertraute Operationen auf NoSQL-Datenstrukturen mit SQL durchzuführen. In Amazon DynamoDB können Sie zum Beispiel entweder die DynamoDB-API oder PartiQL (eine SQL-kompatible Abfragesprache) verwenden, um ein Element aus einer Tabelle abzufragen.

Außerdem bieten einige Vektordatenbanken SQL-Erweiterungen oder SQL-ähnliche Abfragefunktionen, um die Interaktion mit Vektordaten zu erleichtern. So können Datenwissenschaftler und Ingenieure vertraute SQL-Befehle für die Verwaltung und Abfrage hochdimensionaler Datenvektoren verwenden.

Wie auch immer Sie die Daten aufschlüsseln, SQL ist weit verbreitet. Laut der Stack Overflow Developer Survey 2023 verwenden professionelle Entwickler eher SQL als andere Datenbanktechnologien: Von den 10 meistgenutzten Datenbanktechnologien im Jahr 2023 sind 6 relationale Datenbanken.

Quelle: Stack Overflow-Entwicklerumfrage 2023

Trotz der Vielfalt der Datenbanktechnologien bleibt SQL eine grundlegende Fähigkeit für jeden, der im Bereich Datenmanagement oder -analyse arbeitet. Die Beherrschung von SQL eröffnet außerdem eine Vielzahl von Karrieremöglichkeiten in der datengesteuerten Welt. Da Datenbanken weiterhin eine wesentliche Rolle in der Technologie spielen, wird SQL ein wichtiges Werkzeug bleiben, das es Experten ermöglicht, Operationen mit ihren Daten durchzuführen.

Falls ich Sie noch nicht von der Relevanz des Erlernens von SQL überzeugt habe, wird Jill Thornhill dies in ihrem großartigen Artikel The Future of SQL tun.

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