Eine Datenbanksoftware ist ein Programm, mit dem Sie Datenbanken erstellen, verwalten und organisieren können. Sie hilft beim Speichern, Ändern, Extrahieren und Suchen von Informationen in einer Datenbank.
Eine Datenbank ist eine Sammlung strukturierter Informationen, die auf einem Server gespeichert sind und bei Bedarf einfach abgerufen werden können, ähnlich wie bei einer Bibliothek. Clouddatenbanken werden von Cloud-Drittanbietern gehostet und bieten Skalierbarkeit und Notfallwiederherstellungsfunktionen. Sie werden in der Regel von einem Datenbankverwaltungssystem (DBMS) gesteuert. Datenbanken werden von allen Nutzern verwendet, die Daten abrufen müssen, insbesondere wenn sie mit großen Datenmengen zu tun haben.
Es ist wichtig zu verstehen, dass ein Unterschied zwischen einer Sammlung von Daten und einer Schnittstelle für diese Daten besteht. Beispielsweise kann eine App für Hundeausführer Daten sammeln und speichern, um mit der Datenbank und jedem anderen Service, der auf die Daten zugreifen möchte, kommunizieren zu können, wird jedoch ein DBMS als Schnittstelle benötigt.
Es gibt mehrere Varianten von Datenbankverwaltungssystemen, zwei Arten sind jedoch sehr gängig: relational (Structured Query Language oder SQL) und nicht relational (nicht nur SQL oder NoSQL).
Eine relationale Datenbank (SQL) ist strukturiert, und die enthaltenen Daten sind in Tabellen organisiert und miteinander verknüpft. Nicht relationale Datenbanken (NoSQL) sind dokumentenorientiert, und die Daten sind nicht unbedingt miteinander verbunden.
Sehen wir uns diese beiden Arten von Datenbanken genauer an.
SQL-Datenbanken
SQL ist eine Programmiersprache, die zur Bearbeitung von Daten in einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) verwendet wird. Das RDBMS ist die Software, die wir zum Verwalten, Speichern, Abfragen und Abrufen von Daten aus der Datenbank verwenden.
Bei einer relationalen Datenbank können verschiedene Beziehungen zwischen verschiedenen Daten über mehrere Tabellen (in denen Daten gespeichert werden) hinweg erstellt werden.
Tabelle, die der Struktur einer relationalen SQL-Datenbank anzeigt.
Werfen Sie einen Blick auf die obenstehende Tabelle. Nehmen wir an, eine Social-Media-Webanwendung verfügt über eine einzige Tabelle innerhalb einer Datenbank, in der die ID, der Name und das Geburtsdatum eines Nutzers gespeichert sind. Da jede Nutzer-ID eindeutig ist, können sie verwendet werden, um die Nutzerdaten in einer Tabelle mit einer anderen Tabelle mit dem Nachrichtenverlauf der Nutzer zu verbinden. Diese Art von Beziehung wird als 1-zu-n-Beziehung bezeichnet, da einem Nutzer mehrere Nachrichten zugeordnet sein können, die mit seiner Profil-ID verknüpft sind. Nachrichten können jedoch nicht von mehr als einer Profil-ID gesendet werden.
SQL unterstützt die Verwaltung und Bearbeitung von Daten in einer relationalen Datenbank. So können wir Daten aus Tabellen innerhalb der Datenbank erstellen, ändern und abrufen sowie die Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen verwalten.
Sie haben vielleicht schon von PostgreSQL und MySQL gehört. Dies sind zwei beliebte RDBMS-Typen, die beide SQL verwenden. Sehen wir uns kurz an, was sie tun und wie sie sich unterscheiden.
PostgreSQL (oft nur Postgres genannt) ist für seine Skalierbarkeit und Genauigkeit bekannt und kann komplexe Abfragen und große Datensätze verarbeiten. PostgreSQL ist auch für seine fortschrittlichen Funktionen bekannt, wie z. B. die Unterstützung erweiterter Indizierung und Volltextsuche, die es zu einer beliebten Wahl für Anwendungen machen, die eine erweiterte Datenanalyse erfordern.
MySQL hingegen ist für seine Geschwindigkeit, Flexibilität, Skalierbarkeit und Nutzerfreundlichkeit bekannt. Es wird häufig für Webanwendungen verwendet, die einen schnellen Lese-/Schreibzugriff auf Daten erfordern, wie z. B. Content-Management-Systeme oder E-Commerce-Plattformen.
Ein wichtiger Unterschied zwischen den beiden Systemen besteht in ihren Ansätzen für die Datenintegrität. PostgreSQL ist bekannt dafür, dass es Datenintegrität streng durchsetzt. Dabei wird mehr Wert darauf gelegt, dass die Daten konsistent und genau sind. MySQL hingegen ist etwas nachsichtiger und bietet mehr Flexibilität bei der Datenverarbeitung. Dies zeigt sich auch bei der Geschwindigkeit von MySQL. Wie die meisten Tools hat jedes System seine Stärken und Schwächen.
NoSQL-Datenbanken
NoSQL-Datenbanken verwenden ein nicht relationales Datenmodell, um Daten zu speichern und abzurufen. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die Tabellen mit festen Spalten und Zeilen verwenden, können NoSQL-Datenbanken Daten in verschiedenen Formaten speichern, darunter Schlüsselwert, Dokument, Spaltenfamilie und Diagrammformate.
Einer der Hauptvorteile von NoSQL-Datenbanken besteht darin, dass sie flexibler sind als SQL-Datenbanken. Daten können ganz einfach hinzugefügt oder geändert werden, ohne dass wesentliche Änderungen an der Datenbankstruktur vorgenommen werden müssen. Dadurch sind NoSQL-Datenbanken ideal zum Speichern großer, unstrukturierter Datensätze.
NoSQL-Datenbanken sind skalierbar und können große Datenmengen und hohes Trafficaufkommen verarbeiten.
Sehen wir uns die gängigen Arten von NoSQL-Datenbanken genauer an.
Schlüsselwertspeicher
Schlüsselwertspeicher werden häufig verwendet, wenn Daten schnell und effizient abgerufen werden müssen. Aufgrund ihrer einfachen Struktur können sie sehr schnell und einfach skaliert werden, was sie zu einer guten Wahl für Anwendungen mit hohen Performanceanforderungen macht.
Dokumentspeicher
Dokumentspeicher ermöglichen flexible Datenmodellierung und eignen sich somit ideal für Content-Management-Systeme, Social-Media-Plattformen und E-Commerce-Websites.
Spaltenfamilienspeicher
Diese Datenbanken speichern Daten in Spalten statt in Zeilen, sodass große Datensätze effizient gespeichert und abgerufen werden können. Spaltenfamilienspeicher werden häufig für Analysen und Data Warehousing verwendet.
Diagrammdatenbanken
In Diagrammdatenbanken werden Daten als Knoten und Edges gespeichert, wodurch sie ideal für die Speicherung und Analyse komplexer, miteinander verbundener Datensätze geeignet sind. Diagrammdatenbanken werden häufig für soziale Netzwerke, Empfehlungsengines und Betrugserkennung verwendet.
Wie werden Datenbanken eingesetzt?
Datenbanken ermöglichen es uns, große Datenmengen an einem Ort zu speichern. Da die meisten Unternehmen über eine Online-Präsenz verfügen, werden Datenbanken in fast jeder denkbaren Branche verwendet.
Nehmen wir an, wir betreiben eine E-Commerce-Website. Wir können den Bestellverlauf, Produktdetails und Kundendaten an einem Ort speichern. Oder denken wir nur an Mobiltelefone: Sie verwenden Datenbanken, um unsere Kontakte abzuspeichern. Datenbanken sind durchsuchbar und sortierbar, sodass die benötigten Daten schnell und einfach gefunden werden können. Wenn wir beispielsweise in einem Posteingang nach einer E-Mail suchen, fragen wir eine Datenbank ab, um die gewünschte Nachricht zu finden.
FAQ
Eine Datenbank ist wie ein digitaler Aktenschrank, in der Daten organisiert gespeichert werden. So können Sie Informationen einfach speichern, finden und verwalten.
Spark SQL ist eine Komponente von Apache Spark, mit der Sie strukturierte Daten verarbeiten können. Mit dieser Lösung können Sie Daten mit SQL (Structured Query Language) abfragen und gleichzeitig die schnellen Datenverarbeitungsfunktionen von Spark nutzen.
Eine relationale Datenbank speichert Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten und verwendet eine strukturierte Abfragesprache (Structured Query Language, SQL). Nicht-relationale Datenbanken, auch bekannt als NoSQL-Datenbanken, speichern Daten in verschiedenen Formaten wie Schlüsselwertpaaren, Dokumenten oder Diagrammen und sind flexibler bei der Verarbeitung verschiedener Datentypen.
Datenbanksysteme speichern Daten je nach Datenbanktyp in Tabellen, Dokumenten oder anderen Strukturen. Sie rufen Daten über Abfragen ab, bei denen es sich um Anfragen zum Zugriff auf bestimmte Daten basierend auf bestimmten Kriterien handelt.
Datenbanken werden verwendet, um Daten zu verwalten – etwa beim Onlineshopping, Banking, in den sozialen Medien und in Gesundheitssystemen. Sie helfen bei der Speicherung von Nutzerinformationen, Transaktionen und vielem mehr, um die Informationsverwaltung effizient und zugänglich zu machen.
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