Arten von Datenbanken

Eine Datenbank ist eine strukturierte Sammlung von organisierten Daten, die elektronisch gespeichert, verwaltet und abgerufen werden. Datenbanken erleichtern die Suche nach bestimmten Informationen, die Analyse von Trends, die Erstellung von Berichten und die Gewährleistung der Datenintegrität. Datenbanken werden in der Regel von einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) verwaltet, einer Softwareanwendung, die eine Schnittstelle für Benutzer und Anwendungen zur Interaktion mit den in der Datenbank gespeicherten Daten bietet.

Diese Seite behandelt:

• Welche Arten von Datenbanken gibt es?
• Datenbank-Beispiele
• Schlussfolgerung
• FAQ
  

Welche Arten von Datenbanken gibt es?

Es gibt viele verschiedene Arten von Datenbanken, da unterschiedliche Datenarten und Anwendungsanforderungen unterschiedliche Ansätze für die Speicherung und den Abruf von Daten erfordern. Jeder Datenbanktyp ist für bestimmte Anwendungsfälle, Datenmodelle, Skalierbarkeitsanforderungen und Leistungsmerkmale optimiert. Wie Sie weiter unten sehen werden, ist es üblich, dass eine bestimmte Datenbank in mehr als eine Kategorie fällt. Außerdem sind Multi-Modell-Datenbanken wie Couchbase speziell für die Unterstützung von mehrere Datenmodelle um die Vielseitigkeit zu erhöhen und gleichzeitig die Komplexität, die Verwaltung, den Datenwildwuchs und die Kosten zu minimieren.

Relationale Datenbanken

Eine relationale Datenbank ist ein strukturierter digitaler Speicher für die Speicherung und Organisation von Daten und wird in der Regel für verschiedene Anwendungen, einschließlich Geschäfts- und Websysteme, verwendet. Relationale Datenbanken verwenden Tabellen zum Speichern von Daten, wobei jede Tabelle aus Zeilen (Datensätzen) und Spalten (Feldern) besteht. Die Beziehungen zwischen den Tabellen werden mit Hilfe von Schlüsseln hergestellt, die die Datenintegrität gewährleisten und effiziente Abfragen ermöglichen. Zur Verwaltung und Bearbeitung der Daten wird in der Regel SQL (Structured Query Language) verwendet, mit dem die Benutzer Informationen abrufen, einfügen, aktualisieren und löschen können. Relationale Datenbanken bieten eine konsistente und logische Möglichkeit, Daten zu verwalten und auf sie zuzugreifen, was sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für den Umgang mit strukturierten Informationen in einer Vielzahl von Branchen und Kontexten macht.

NoSQL-Datenbanken

Eine NoSQL-Datenbank (nicht nur SQL) ist ein DBMS, das sich von herkömmlichen relationalen Datenbanken unterscheidet, indem es eine flexible, schemalose Struktur verwendet. Sie sind darauf ausgelegt, große Mengen an unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten zu verarbeiten, z. B. Inhalte sozialer Medien, Sensordaten und Multimedia. Im Gegensatz zu relationalen DatenbankenNoSQL-Datenbanken verwenden verschiedene Datenmodelle - dokumentenbasiert, schüsselwertbasiert, SQL++, spaltenbasiert und graphenbasiert - um Leistung und Skalierbarkeit zu optimieren. Sie eignen sich hervorragend für verteilte und Cloud-Umgebungen und bieten horizontale Skalierung und hohe Verfügbarkeit. NoSQL-Datenbanken bieten zwar Vorteile wie Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Flexibilität, doch fehlt ihnen die strukturierte Strenge traditioneller relationaler Datenbanken, und nicht alle unterstützen ACID (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit) Transaktionen über mehrere Dokumente hinweg.

Cloud-Datenbanken

Cloud-Datenbanken sind Datenbanksysteme, die auf Cloud-Computing-Plattformen gehostet werden und es den Nutzern ermöglichen, ihre Daten über das Internet statt auf lokalen Servern zu speichern, zu verwalten und darauf zuzugreifen. Cloud-Datenbanken bieten eine hohe Skalierbarkeit, da sie es den Nutzern ermöglichen, Ressourcen hinzuzufügen oder zu reduzieren, um sich an wechselnde Arbeitsbelastungen anzupassen. Außerdem bieten sie globale Zugänglichkeit, so dass die Nutzer von jedem Ort mit einer Internetverbindung aus auf die Daten zugreifen können. Diese Datenbanken sind in verschiedenen Modellen erhältlich, darunter relationale und NoSQL-Datenbanken, und können auf unterschiedliche Datenstrukturen und Anwendungsanforderungen zugeschnitten werden. Anbieter von Cloud-Datenbanken kümmern sich um die Verwaltung der Infrastruktur, Backups und Wartung und befreien die Nutzer von der Komplexität der Hardwareverwaltung. Die Cloud-Technologie hat die Datenverwaltung revolutioniert, indem sie einen nahtlosen Datenzugriff, hohe Verfügbarkeit und eine vereinfachte Verwaltung für Unternehmen jeder Größe ermöglicht.

Datenbank-as-a-Service (DBaaS)

Ein DBaaS ist eine Cloud-Computing-Lösung, die den Nutzern eine verwaltete Datenbankumgebung zur Verfügung stellt. Bei DBaaS kümmert sich der Dienstanbieter um Aufgaben der Datenbankwartung wie Installation, Konfiguration, Skalierung, Backups und Updates. Die Nutzer können über eine webbasierte Schnittstelle oder APIs auf die Datenbank zugreifen und sie verwalten, ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern zu müssen. Dieses Modell ermöglicht es Unternehmen, sich auf ihre Daten und Anwendungen zu konzentrieren, anstatt sich mit den komplexen Betriebsabläufen der Datenbankverwaltung zu befassen. DBaaS-Angebote eignen sich für verschiedene Datenbanktypen, einschließlich relationaler und NoSQL-Datenbanken, und bieten flexible Speicherung, Rechenleistung und Skalierbarkeit. Dieser Ansatz steigert häufig die Effizienz, senkt die Kosten und beschleunigt die Entwicklungsprozesse von Unternehmen, indem die komplizierte Datenbankverwaltung an Experten in der Cloud ausgelagert wird.

Verteilte Datenbanken

Eine verteilte Datenbank ist eine Sammlung miteinander verbundener Datenbanken, die über mehrere physische Standorte oder Computersysteme verteilt sind. Im Gegensatz zu einer zentralen Datenbank, die alle Daten an einem Ort speichert, werden bei einer verteilten Datenbank die Daten dezentral aufgeteilt und gespeichert. Unternehmen verwenden diese Systeme in der Regel, wenn mehrere Benutzer oder Anwendungen große Datenmengen an geografisch verteilten Standorten speichern, darauf zugreifen und sie aktualisieren müssen. Diese Architektur bietet mehrere Vorteile, darunter verbesserte Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und höhere Leistung. Verteilte Datenbanken steigern auch die Effizienz, da sie den gleichzeitigen Zugriff auf und die Bearbeitung von Daten von mehreren Knotenpunkten aus ermöglichen. Die Dezentralisierung kann jedoch die Verwaltung der Datenkonsistenz, die Synchronisierung und die Netzwerkkommunikation komplexer und schwieriger machen.

In-Memory-Datenbanken

Eine In-Memory-Datenbank ist ein DBMS-Typ, bei dem die Daten hauptsächlich im Hauptspeicher (RAM) des Computers und nicht auf der Festplatte gespeichert und bearbeitet werden. Dieser Ansatz führt zu erheblich schnelleren Datenzugriffs- und Abrufzeiten, da der Zugriff auf Daten aus dem Arbeitsspeicher viel schneller ist als das Lesen von Festplatten. In-Memory-Datenbanken eignen sich besonders für Anwendungen, die niedrige Latenzzeiten, Hochgeschwindigkeitstransaktionen und eine schnelle Datenverarbeitung in Echtzeit erfordern. Sie bieten zwar außergewöhnliche Leistungsvorteile, aber der verfügbare Arbeitsspeicher begrenzt die Datenmenge, die sie verarbeiten können. Unternehmen entscheiden sich häufig für In-Memory-Datenbanken für Caching, Echtzeit-Analysen und Anwendungen, die eine schnelle Abfrageverarbeitung erfordern.

Eingebettete Datenbanken

Eine eingebettete Datenbank ist ein in sich geschlossenes Datenbanksystem, das direkt in die Codebasis einer Anwendung integriert ist, so dass kein separater Datenbankserver erforderlich ist. Sie ist eng mit der Anwendung gekoppelt und befindet sich in deren Speicherbereich. Dieser Ansatz reduziert die Komplexität, ermöglicht einen schnelleren Datenzugriff und vereinfacht die Bereitstellung, da die Datenbank in die Anwendung integriert wird. Eingebettete Datenbanken werden häufig in Desktop-Anwendungen, mobilen Anwendungen und Einzelbenutzerszenarien eingesetzt, bei denen eine schlanke Datenspeicherung und ein lokaler Zugriff Vorrang vor der Skalierbarkeit und den Netzwerkfunktionen herkömmlicher Client-Server-Datenbanken haben.

Dokumentendatenbanken

Eine Dokumentendatenbank ist eine Art von NoSQL-Datenbank, die Daten in einem flexiblen, halbstrukturierten Format speichert und verwaltet, häufig unter Verwendung von JSON-Dokumenten. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken, die Tabellen und Zeilen verwenden, speichern Dokumentendatenbanken Daten als eigenständige Dokumente, die jeweils verschiedene Attribute und Werte enthalten. Jedes Dokument kann verschiedene Datentypen enthalten, wie z. B. Text, Zahlen, Arrays und verschachtelte Strukturen. Dieses schemalose Design ermöglicht dynamische und anpassungsfähige Datenmodelle, mit denen Entwickler komplexe, hierarchische oder unstrukturierte Daten problemlos speichern, abrufen und aktualisieren können. Dokumentendatenbanken eignen sich hervorragend für Anwendungen, die Skalierbarkeit, Flexibilität und schnelle Entwicklungszyklen erfordern, wie z. B. Content-Management-Systeme, Echtzeit-Analysen und E-Commerce-Plattformen.

Key-Value-Datenbanken

Eine Key-Value-Datenbank ist eine Art von NoSQL-Datenbank, die Daten als Paare von Schlüsseln und zugehörigen Werten speichert und abruft. Jeder Schlüssel ist ein eindeutiger Bezeichner, und der zugehörige Wert kann ein einfaches Datenelement, eine komplexere Datenstruktur oder sogar ein binäres Objekt sein. Dieses Design fördert den schnellen und effizienten Datenzugriff, da der Abruf auf direkten Schlüsselabfragen basiert. Key-Value-Datenbanken eignen sich hervorragend für Szenarien, die schnelle Lese- und Schreibvorgänge erfordern, wie z. B. Caching, Echtzeit-Analysen und Sitzungsmanagement. Sie verfügen jedoch nicht über die fortschrittlichen Abfrage- und relationalen Funktionen herkömmlicher relationaler Datenbanken, so dass sie sich eher für Anwendungsfälle eignen, in denen die Datenstruktur einfach und vordefiniert ist und die Geschwindigkeit eine wichtige Rolle spielt.

Graph-Datenbanken

Eine Graphdatenbank ist ein spezieller Datenbanktyp, der für die effiziente Speicherung und Verwaltung miteinander verbundener Daten konzipiert ist. Sie stellt Daten als Knoten (Entitäten) und Kanten (Beziehungen) dar, die eine Graphenstruktur bilden. Jeder Knoten kann Attribute enthalten, während die Kanten Verbindungen und Eigenschaften zwischen den Knoten definieren. Dieses Design macht Graphdatenbanken ideal für die Handhabung komplexer Beziehungen und die Abfrage von Datenmustern, die Verbindungen beinhalten, wie z. B. soziale Netzwerke, Empfehlungssysteme und Wissensgraphen. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken zeichnen sich Graphdatenbanken durch das Durchlaufen von Beziehungen aus und ermöglichen so schnellere und intuitivere Datenabfragen. Sie versetzen Anwendungen in die Lage, Erkenntnisse zu gewinnen und Verbindungen herzustellen, die mit anderen Datenbankmodellen nur schwer oder langsam zu erreichen sind.

Säulenförmige Datenbanken

Eine spaltenorientierte Datenbank ist eine Art von Datenbankverwaltungssystem, das für eine optimierte Datenspeicherung und -abfrage konzipiert ist. Im Gegensatz zu herkömmlichen zeilenbasierten Datenbanken, die Daten zeilenweise speichern und abrufen, organisieren spaltenbasierte Datenbanken die Daten vertikal, indem sie die Werte der einzelnen Spalten gruppieren und gemeinsam speichern. Diese Architektur verbessert die Datenkomprimierung und minimiert die E/A-Vorgänge, was zu einer schnelleren Abfrageleistung und verbesserten Datenanalyse führt. Spaltenbasierte Datenbanken eignen sich besonders für analytische Arbeitslasten, die komplexe Abfragen und Aggregationen über große Datenmengen beinhalten. Sie eignen sich hervorragend für Szenarien, in denen leseintensive Vorgänge, wie z. B. Berichte und Datenanalysen, häufiger vorkommen als Schreibvorgänge. Kolumnare Datenbanken eignen sich gut für Data Warehousing, Business Intelligence und Datenanalyseanwendungen.

Hierarchische Datenbanken

Eine hierarchische Datenbank ist ein Datenspeichermodell, bei dem die Informationen in einer baumähnlichen Struktur organisiert sind, wobei jedes Datenelement ein übergeordnetes Element und möglicherweise mehrere untergeordnete Elemente hat. Dieses Modell stellt die Beziehungen in einer Eltern-Kind-Struktur dar, ähnlich wie ein Stammbaum. Jedes Elternteil kann mehrere Kinder haben, aber ein Kind kann nur ein Elternteil haben. Das Abrufen von Daten in einer hierarchischen Datenbank erfordert in der Regel das Navigieren durch Ebenen von Eltern-Kind-Beziehungen. Während sich hierarchische Datenbanken für bestimmte Anwendungen mit strengen Hierarchien, wie z. B. Dateisysteme, eignen, sind sie im Vergleich zu anderen Datenbankmodellen, wie relationalen oder Dokumentendatenbanken, weniger flexibel für komplexere Datenbeziehungen.

Objektorientierte Datenbanken

Eine objektorientierte Datenbank ist ein DBMS-Typ, der darauf ausgelegt ist, komplexe Datenstrukturen als Objekte zu speichern und zu verwalten, wobei sowohl die Daten als auch die Methoden, die mit ihnen arbeiten, gekapselt werden. Im Gegensatz zu traditionellen relationalen Datenbanken, die Tabellen mit Zeilen und Spalten verwenden, stellen objektorientierte Datenbanken reale Entitäten und ihre Beziehungen natürlicher dar. Objekte können in diesem Zusammenhang Attribute (Daten) und Methoden (Funktionen) enthalten, die ihr Verhalten definieren. Dieser Ansatz ist besonders für Anwendungen mit komplizierten Datenmodellen von Vorteil, da er eine bessere Modellierung realer Szenarien ermöglicht und Konzepte wie Vererbung, Kapselung und Polymorphismus aus der objektorientierten Programmierung unterstützt. Objektorientierte Datenbanken eignen sich gut für Multimediasysteme, geografische Informationssysteme und komplexe Anwendungen, bei denen die Datenstrukturen von Natur aus hierarchisch oder miteinander verbunden sind.

Datenbank-Beispiele

In der folgenden Liste sind Beispiele für die oben aufgeführten Datenbanktypen aufgeführt:

Beispiele für relationale Datenbanken: Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle-Datenbank

Beispiele für NoSQL-Datenbanken: CouchbaseApache Cassandra, MongoDB™, Redis

Beispiele für Cloud-Datenbanken: Amazon DynamoDB, Couchbase Capella™, MongoDB Atlas

Beispiele für Database-as-a-Service: Amazon DynamoDB, Couchbase CapellaMongoDB-Atlas

Beispiele für verteilte Datenbanken: Amazon DynamoDB, Apache Cassandra, Couchbase

Beispiele für In-Memory-Datenbanken: Couchbase, Memcached, Redis

Beispiele für eingebettete Datenbanken: Couchbase Lite, SAP HANA Cloud, SQLite

Beispiele für Dokumentendatenbanken: Amazon DynamoDB, Couchbase, Elasticsearch, MongoDB

Beispiele für Key-Value-Datenbanken: Amazon DynamoDB, Apache Cassandra, Couchbase, Redis

Beispiele für Graphdatenbanken: Amazon Neptun, JanusGraph, Neo4j

Beispiele für kolumnare Datenbanken: Amazon Redshift, Apache Cassandra, ClickHouse

Beispiele für hierarchische Datenbanken: IBM Information Management System, RDM Mobile, Windows-Registrierung

Beispiele für objektorientierte Datenbanken: IBM Db2, InterSystems IRIS, ObjectStore

Schlussfolgerung

Die beiden Haupttypen von Datenbanken sind relationale (SQL) und nicht-relationale (NoSQL). Diese beiden Kategorien umfassen eine Vielzahl von Unterkategorien, die sich manchmal überschneiden. Relationale Datenbanken organisieren Daten in strukturierten Tabellen und sind für komplexe Abfragen und Transaktionen geeignet. NoSQL-Datenbanken speichern Daten in flexibleren Formaten und sind ideal für die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten mit hoher Skalierbarkeit. Bei der Auswahl des besten Datenbanktyps sollten Sie Faktoren wie Datenstruktur, Abfragekomplexität, Skalierbarkeit und Projektanforderungen berücksichtigen. Eine relationale Datenbank kann vorzuziehen sein, wenn die Datenbeziehungen gut definiert sind und die Konsistenz entscheidend ist. Für dynamische, sich schnell entwickelnde Daten oder groß angelegte Anwendungen ist eine NoSQL-Datenbank aufgrund ihrer Agilität und Skalierbarkeit wahrscheinlich besser geeignet.

Couchbase ist einzigartig, weil es kombiniert das Beste aus SQL und NoSQL in einer leistungsstarken Multi-Modell-Datenbank, die Komplexität und TCO reduziert.

Zusätzliche Ressourcen:

Warum NoSQL wählen

Leitfaden für Entwickler von Datenbanken

Was ist SQL?

Datenbank vs. Data Warehouse

Capella DBaaS kostenlos testen

FAQ

Ist eine Tabellenkalkulation eine Datenbank?

Eine Tabellenkalkulation mag wie eine einfache Datenbank aussehen, weil sie Informationen in Zeilen und Spalten organisiert, aber sie ist keine echte Datenbank. Eine Datenbank enthält nur Rohdaten und kann nicht wie eine Tabellenkalkulation formatiert werden. Außerdem bieten herkömmliche Datenbanken fortgeschrittenere Funktionen wie Datenbeziehungen, Indizierung und Abfragen, die Tabellenkalkulationen in der Regel fehlen.

Welche Art von Informationen wird in einer Datenbank gespeichert?

In Datenbanken werden Informationen wie Texte, Zahlen, Bilder und vieles mehr gespeichert. Verschiedene Arten von Datenbanken werden für die Speicherung unterschiedlicher Datentypen verwendet. Eine relationale Datenbank verwendet Tabellen, um strukturierte Daten mit definierten Beziehungen zu speichern, z. B. Finanzdaten, Bestandsverwaltungsdaten und Datensätze aus dem Gesundheitswesen. NoSQL-Datenbanken speichern verschiedene Datentypen wie Dokumente, Schlüssel-Wert-Paare, Diagramme und mehr für Anwendungen, die Flexibilität für unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten erfordern.

Welche Datenbank sollte ich lernen?

Welche Datenbank Sie lernen sollten, hängt von Ihren spezifischen Zielen und der Art der Anwendungen ab, an denen Sie arbeiten wollen. Um Ihre Datenbank auszuwählen, sollten Sie die Anforderungen Ihrer Projekte und die Eignung der Datenbank hinsichtlich Skalierbarkeit, Datenmodell und Abfrageanforderungen untersuchen. Während relationale Datenbanken immer noch am häufigsten verwendet werden, sind NoSQL-Datenbanken die am schnellsten wachsende Art von Datenbanken, insbesondere die Unterkategorie der Dokumentendatenbanken.

Sollte ich eine relationale oder nicht-relationale Datenbank wählen?

Die Wahl zwischen einer relationalen und einer nicht-relationalen Datenbank hängt von den Anforderungen Ihres Projekts ab. Relationale Datenbanken sind für strukturierte Daten, komplexe Abfragen und ACID-Konformität geeignet. Nicht-relationale Datenbanken (NoSQL) eignen sich besser für unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten, Skalierbarkeit und Flexibilität. Beurteilen Sie Ihr Datenmodell, Ihren Leistungsbedarf und Ihre Skalierbarkeitsanforderungen, bevor Sie eine Entscheidung treffen.