Die Datenbankverwaltung ist keine einzelne Einheit; Vielmehr handelt es sich um eine Reihe von Aktionen (und in einigen Fällen um eine spezielle Technologie) zur Manipulation von Geschäftsdaten im Laufe ihres Bestehens. Da das Datenvolumen zunimmt, haben Unternehmen erkannt, dass Datenbankverwaltungssysteme unerlässlich sind, um eine schlechte Anwendungsleistung zu verhindern und jegliche Auswirkungen auf Verfügbarkeit, Compliance und Sicherheit zu minimieren.
Ein Unternehmen kann unter dem Dach des „Datenbankmanagements“ zahlreiche Ansätze und Maßnahmen nutzen, um die schädlichen Auswirkungen einer unkontrollierten, exponentiellen Datenexpansion abzumildern oder zu verhindern.
Was ist ein Datenbankmanagementsystem (DBMS)?
Ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS) ist ein softwaredefiniertes System, das Datenbanken und ihre Daten verwaltet, während es sich bei der Datenbankverwaltung um eine Reihe von Best Practices handelt. Microsoft SQL Server, Oracle Database und PostgreSQL sind Beispiele für beliebte Datenbankverwaltungssysteme. Benutzer haben mithilfe eines DBMS die Kontrolle über die Daten in einer Datenbank und können Daten lesen, aktualisieren, erstellen und entfernen. Ein Datenbankverwaltungssystem fungiert als Schnittstelle und ermöglicht Endbenutzern den Zugriff auf ihre Datenbanken sowie die Anordnung und den Zugriff auf die Daten nach Bedarf.
Ein Datenbankverwaltungssystem ermöglicht Benutzern, beispielsweise Datenbankadministratoren, die Verwaltung der Daten, der Engine, die Benutzern den Zugriff auf die Daten in der Datenbank ermöglicht, und des Datenbankschemas, bei dem es sich um die Organisationsstruktur der Datenbank handelt. Ein DBMS bietet Sicherheit und Datenintegrität, aber einige Systeme umfassen auch automatisierte Rollbacks und Neustarts, Protokolle und Prüfaktivitäten innerhalb einer Datenbank.
Datenbankverwaltungssysteme werden in verschiedene Typen eingeteilt:
- Ein zentralisiertes System, in dem alle Daten in einem einzigen Bereich gespeichert werden, auf den Benutzer zugreifen können, um die Daten zu ändern.
- Ein verteiltes System, in dem Daten in vielen Knoten gespeichert werden.
- Ein föderiertes System kann Daten anbieten, ohne dass Quelldaten dupliziert werden. Diese Kategorie ist weiter in zwei Unterkategorien unterteilt:
- Der Zugriff auf andere Komponentendatenbanken ist für eine lose verbundene Datenbank erforderlich.
- Eine eng verbundene Datenbank integriert separate Prozesse in ein föderiertes System.
- Blockchain-Datenbanksysteme verwalten finanzielle und nichtfinanzielle Transaktionen.
Was macht ein Datenmanagementsystem aus?
- Die Speicher-Engine: die Kernkomponente eines DBMS und speichert die Daten. Es ist die Komponente des Systems, die auf Betriebssystemebene eine Verbindung zum Dateisystem herstellt. Es dient als Einstiegspunkt für alle SQL-Abfragen, die mit den gespeicherten Daten interagieren.
- Systemkatalog oder Datenbankwörterbuch: Diese Komponente wird auch als Metadatenkatalog bezeichnet und dient als zentraler Speicher für alle erstellten Datenbankelemente. Es wird verwendet, um Benutzerdatenanfragen zu bestätigen und Informationen über die Objekte, Sicherheit, Leistung und andere Funktionen einer Datenbank bereitzustellen.
- Datenbankzugriffssprache: Jedes DBMS benötigt eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), damit Benutzer Datenbanken erstellen und auf Daten zugreifen können, die häufig über eine Datenbankzugriffssprache bereitgestellt werden. In relationalen Datenbanken ist beispielsweise die strukturierte Abfragesprache (SQL) die Standardsprache für den Datenzugriff.
- Die Optimierungsmaschine: Verarbeitet Datenanfragen und wandelt sie in umsetzbare Anweisungen um. Es hilft auch bei der Optimierung von Datenbanken.
- Abfrageprozessor: Nachdem eine Abfrage (Datenanforderung) optimiert wurde, verarbeitet der Abfrageprozessor die Anforderung und gibt die Ergebnisse zurück. Es dient als eine Art Vermittler zwischen der Datenbank und Benutzeranfragen.
- Sperrmanager: Diese Komponente verhindert, dass mehrere Benutzer gleichzeitig dieselben Daten ändern. Es begrenzt den Zugriff für jeden Benutzer individuell.
- Protokollmanager: Alle DBMS speichern Protokolle darüber, wie und wann Daten in der Datenbank bearbeitet, erstellt oder entfernt werden. Der Protokollmanager, der auch mit Datenbanktools kommunizieren kann, um Daten wiederherzustellen oder Backups zu erstellen, zeichnet diese Informationen auf. Durch die Kategorisierung bleiben die Protokolle organisiert und zugänglich.
- Datendienstprogramme: Diese Kategorie umfasst eine breite Palette von Komponenten, die dazu beitragen, die Datenbankwartung zu vereinfachen und Aktivitäten zu überwachen. Sie können Software für Datensicherung und -wiederherstellung, Integritätsprüfungen, Berichterstellung und Überwachung, grundlegende Reparaturen, Validierungen und andere Funktionen umfassen.
Datenbankverwaltungssystemtypen
Datenbanken werden in zahlreiche Kategorien eingeteilt. Hier sind einige gängige Typen:
#1. Hierarchische Datenbanken
In einem hierarchischen Datenbankverwaltungssystemmodell (hierarchisches DBMS) werden Daten in einem Eltern-Kind-Beziehungsknoten gespeichert. Neben realen Daten enthalten Datensätze in einer hierarchischen Datenbank auch Informationen über ihre Gruppen von Eltern-/Kind-Verbindungen.
Daten werden in einem hierarchischen Datenbankmodell in einer baumartigen Form gruppiert. Die Informationen werden in Form einer Sammlung von Feldern mit jeweils einem einzelnen Wert gespeichert. Die Datensätze sind über Eltern-Kind-Beziehungen miteinander verknüpft. Jeder untergeordnete Eintrag in einem hierarchischen Datenbankmodell hat nur einen übergeordneten Eintrag. Ein Elternteil kann mehr als ein Kind haben.
Um die Daten aus einem Feld zu erhalten, müssen wir jeden Baum durchgehen, bis der Datensatz gefunden wird.
Hierarchische Datenbanken werden häufig in der Banken- und Telekommunikationsbranche verwendet, um leistungsstarke und hochverfügbare Lösungen zu erstellen. In den frühen 1960er Jahren schuf IBM die hierarchische Datenbanksystemstruktur. Gleichzeitig ist die hierarchische Struktur einfach, aber aufgrund der Eins-zu-viele-Verbindung zwischen Eltern und Kind starr.
Hierarchische Datenbanken sind bekannte Beispiele, etwa das IBM Information Management System (IMS) und die Windows Registry.
#2. Netzwerkdatenbanken
Netzwerk-Datenbankverwaltungssysteme (Netzwerk-DBMS) erzeugen Beziehungen zwischen Entitäten, indem sie eine Netzwerkstruktur nutzen. Große digitale Computer sind die primären Plattformen für Netzwerkdatenbanken. Netzwerkdatenbanken sind hierarchisch; Im Gegensatz zu hierarchischen Datenbanken, bei denen ein Knoten nur einen übergeordneten Knoten haben kann, kann ein Netzwerkknoten jedoch mehrere Beziehungen haben. Eine Netzwerkdatenbank ähnelt einem Spinnennetz oder einem verknüpften Netzwerk von Datensätzen.
In Netzwerkdatenbanken werden Kinder als Mitglieder und Eltern als Besetzer bezeichnet. Jedes Kind oder Mitglied unterscheidet sich dadurch, dass es mehr als ein Elternteil haben kann.
Der Genehmigungsprozess für ein Netzwerkdatenmodell ähnelt dem eines hierarchischen Datenmodells. Die Daten einer Netzwerkdatenbank sind in Viele-zu-Viele-Beziehungen angeordnet.
#3. Relationale Datenbanken
Die Verknüpfung zwischen Daten in einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) ist relational und wird in tabellarischer Form aus Spalten und Zeilen aufgezeichnet. Jede Spalte in einer Tabelle stellt ein Attribut dar und jede Zeile stellt einen Datensatz dar. Die Felder einer Tabelle stellen jeweils einen Datenwert dar.
RDBMS werden mithilfe der Structured Query Language (SQL) abgefragt, was das Eingeben, Aktualisieren, Entfernen und Durchsuchen von Datensätzen umfasst. Relationale Datenbanken verwenden ein Schlüsselfeld, um jede Zeile in jeder Tabelle eindeutig zu identifizieren. Diese Schlüsselfelder können verwendet werden, um eine Datentabelle mit einer anderen zu verknüpfen.
Die am häufigsten verwendeten Datenbanken sind relationale Datenbanken. Oracle, SQL Server, MySQL, SQLite und IBM DB2 sind einige gängige DDBMS.
#4. Objektorientierte Modelldatenbank
Wir müssen den Nutzen der objektorientierten Programmierung in diesem Modell diskutieren. Es erfordert mehr als nur das Speichern von Programmiersprachenobjekten. Die Semantik von C++ und Java wird durch Objekt-DBMS erweitert. Es unterstützt die Kompatibilität mit der Muttersprache und bietet gleichzeitig umfassende Datenbankentwicklungsfunktionen. Es erweitert Objektprogrammiersprachen um Datenbankfunktionen.
Die Technik der objektorientierten Programmierung ist analog zur Erstellung von Anwendungen und Datenbanken in einem konsistenten Datenmodell und einer konsistenten Sprachumgebung. Anwendungen erfordern weniger Code, eine intuitivere Datenmodellierung und sind einfacher zu warten. Mit etwas mehr Aufwand können Objektentwickler umfassende Datenbank-Apps erstellen.
Die Integrität objektorientierter Programmiersprachen und konsistenter Systeme ist die Grundlage für die objektorientierte Datenbankentwicklung. Die Leistungsfähigkeit objektorientierter Datenbanken ergibt sich aus der zyklischen Verarbeitung sowohl persistenter Daten, wie sie in Datenbanken vorkommen, als auch transienter Daten, wie sie in laufenden Anwendungen vorkommen.
#5. Graphdatenbanken
Graphdatenbanken sind NoSQL-Datenbanken, die eine Graphstruktur für semantische Abfragen verwenden. Die Informationen sind in Knoten, Kanten und Eigenschaften organisiert. Ein Knoten in einer Diagrammdatenbank stellt eine Entität oder Instanz dar, beispielsweise einen Kunden, eine Person oder ein Fahrzeug. In einem relationalen Datenbanksystem ist ein Knoten identisch mit einem Datensatz. In einer Diagrammdatenbank beschreibt eine Kante eine Beziehung, die Knoten verbindet. Eigenschaften sind Informationsbits, die Knoten hinzugefügt werden.
Zu den Graphdatenbanken gehören Neo4j, Azure Cosmos DB, SAP HANA, Sparks, Oracle Spatial and Graph, OrientDB, ArrangoDB und MarkLogic. Einige RDBMS, insbesondere Oracle und SQL Server 2017 und nachfolgende Versionen, unterstützen auch die Graphdatenbankstruktur.
#6. ER-Modelldatenbanken
Zur Implementierung eines ER-Modells wird im Allgemeinen eine Datenbank verwendet. Jede Tabellenzeile stellt eine Instanz eines Entitätstyps in einem einfachen relationalen Datenbanksystem dar, und jedes Feld in einer Tabelle stellt einen Attributtyp dar. Eine Beziehung zwischen Entitäten wird in einer relationalen Datenbank hergestellt, indem der Primärschlüssel einer Entität als Zeiger oder „Fremdschlüssel“ in der Tabelle eines anderen Objekts gespeichert wird.
#7. Dokumentendatenbanken
Dokumentendatenbanken (Document DB) sind NoSQL-Datenbanken, die Daten in Form von Dokumenten speichern. Jedes Dokument stellt die Daten, ihre Beziehung zu anderen Datenteilen und ihre Dateneigenschaften dar. Daten in einer Dokumentendatenbank werden in einem Schlüsselwertformat gespeichert.
Document DB hat in letzter Zeit aufgrund seines Dokumentenspeichers und seiner NoSQL-Funktionen an Popularität gewonnen. Die NoSQL-Datenspeicherung ermöglicht eine schnellere Dokumentenspeicherung und -suche.
Hadoop/HBase, Cassandra, Hypertable, MapR, Hortonworks, Cloudera, Amazon SimpleDB, Apache Flink, IBM Informix, Elastic, MongoDB und Azure DocumentDB sind beliebte NoSQL-Datenbanken.
#8. NoSQL-Datenbanken
SQL ist nicht die primäre Datenzugriffssprache in NoSQL-Datenbanken. Zu den NoSQL-Datenbanken gehören Diagrammdatenbanken, Netzwerkdatenbanken, Objektdatenbanken und Dokumentdatenbanken.
Da NoSQL-Datenbanken über keine etablierten Schemata verfügen, eignen sie sich ideal für sich schnell ändernde Entwicklungsumgebungen.
Mit NoSQL können Entwickler Änderungen im laufenden Betrieb vornehmen, ohne Programme neu starten zu müssen.
NoSQL-Datenbanken werden in fünf Haupttypen eingeteilt: Spalte, Dokument, Diagramm, Schlüsselwert und Objekt.
Beispiele für Datenbankmanagementsysteme (DBMS)
#1. MySQL
MySQL ist ein relationales Client-Server-Datenbankverwaltungssystem (RDBMS), das Open Source ist. Lassen Sie uns zunächst die Client-Server-Architektur definieren. Clients sind Computer, die RDBMS-Software installieren und betreiben. Sie stellen immer dann eine Verbindung zum RDBMS-Server her, wenn sie auf Daten zugreifen müssen. Das ist die „Client-Server“-Komponente.
#2. Microsoft Access
Microsoft Access ist ein DBMS von Microsoft, das die relationale Microsoft Jet Database Engine mit einer grafischen Benutzeroberfläche und Softwareentwicklungsfunktionen kombiniert. Es ist Teil der Microsoft Office-Softwaresuite und in professionellen und höheren Editionen erhältlich.
#3. Orakel
Oracle ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem, das von der Oracle Corporation entwickelt wurde und verwaltet wird. Innerhalb einer einzigen Datenbank werden derzeit mehrere Datenmodelle unterstützt, z. B. Dokument-, relationale und Schlüsselwertmodelle. Das System basiert auf einer relationalen Datenbankbasis, über die Benutzer direkt auf Datenelemente zugreifen können.
#4. Microsoft SQL
Microsoft SQL Server ist neben MySQL, PostgreSQL und Oracle eines der beliebtesten relationalen Datenbankverwaltungssysteme als vollständig kommerzielle Lösung. Es ist in der Lage, relationale Daten effektiv zu speichern und zu verwalten. Zur Kommunikation mit SQL Server-Datenbanken.
Warum Unternehmen Datenbankmanagement benötigen
Die Datenexplosion lässt keine Anzeichen eines Abklingens erkennen. Aus diesem Grund investieren Unternehmen in Datenbankverwaltungsaktivitäten, Datenbankmanager und Datenbankverwaltungssysteme, um:
- Geschäftsaktivitäten wie erwartet aufrechterhalten.
- Führen Sie eine Aufzeichnung von Kunden, Datenbeständen und Mitarbeitern.
- Erhalten Sie die Leistung Ihrer Anwendung und Datenbank.
- Speichern und ordnen Sie viele Arten von Daten.
- Automatisieren Sie Datenbankvorgänge und -verfahren.
Insbesondere die Vorteile eines Datenbankmanagementsystems sind kaum zu übersehen, zumal die Menge der von Menschen und Maschinen täglich generierten Daten wächst. Einer der auffälligsten Vorteile ist die erhöhte Datensicherheit in einer Datenbank. Unternehmen können DBMS nutzen, um den Datenzugriff zu verbessern und Endbenutzern im gesamten Unternehmen den Datenaustausch zu ermöglichen. Durch den Zugriff auf die genauen Daten, die sie benötigen, können diese Endbenutzer schnellere Verkäufe erzielen und schnellere Entscheidungen treffen.
Darüber hinaus können Unternehmen durch den Einsatz eines Datenbankverwaltungssystems Probleme reduzieren, die durch Dateninkonsistenzen entstehen, die auftreten, wenn mehrere Formen derselben Daten an verschiedenen Orten vorhanden sind. Ein DBMS bietet Unternehmen ein vollständiges, transparentes Bild davon, wie Daten ausgetauscht werden, und verhindert so verschwenderische Datenkopien. Ein DBMS ermöglicht es Unternehmen außerdem, Datensicherheits- und Datenschutzstandards durchzusetzen und so das Risiko eines Datenlecks zu verringern.
Schließlich könnten Endbenutzer auf der Grundlage der ihnen zur Verfügung stehenden Daten fundierte Entscheidungen treffen. Bessere, konsistentere Daten liefern hochwertige, nutzbare Informationen, die Benutzern dabei helfen können, Entscheidungen auf der Grundlage der genauen Daten zu treffen, die sie benötigen. Dies wiederum führt zu einer gesteigerten Produktivität im gesamten Unternehmen.
So wählen Sie ein Managementsystem aus
Unabhängig davon, ob Ihr Unternehmen Best Practices für die Datenbankverwaltung entwickeln oder ein Datenbankverwaltungssystem implementieren möchte, wird die Auswahl des richtigen DBMS von einer Vielzahl von Kriterien und Prioritäten beeinflusst.
Das Verständnis Ihrer aktuellen Datenbank(en) ist der erste und wichtigste Schritt bei der Auswahl des für Sie am besten geeigneten DBMS. Jede Datenbank verfügt über einen eigenen Datensatz, daher sollten Unternehmen ihre Anforderungen kennen. Ein gutes DBMS bietet einen konsolidierten Überblick über den Zustand Ihrer Daten, sodass Sie nachvollziehen können, wo diese gespeichert sind und wie sie verwendet werden. Ganz zu schweigen davon, dass ein DBMS den Zugriff auf Daten über mehrere Anwendungen hinweg ermöglicht, ohne dass eine Datenreplikation erforderlich ist.
Es ist auch wichtig zu bedenken, dass ein DBMS, wie viele andere Systeme auch, zusätzlichen Speicher und CPU benötigt. Daher sollten Unternehmen überlegen, ob sie diese Anforderung erfüllen können. Die Vorteile von DBMS liegen jedoch auf der Hand, insbesondere beim Umgang mit großen Mengen sensibler Daten, wie sie beispielsweise in Gesundheitseinrichtungen vorkommen.
Was sind die 5 Zwecke von Datenbankverwaltungssystemen?
Parallelität, Sicherheit, Sicherung und Wiederherstellung, Integrität und Datenbeschreibungen sind allesamt Funktionen eines DBMS. Datenbankmanagementsysteme bieten zahlreiche Vorteile, ihre Einrichtung ist jedoch kostspielig und zeitaufwändig.
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Bibliographie
