Datenbankverwaltung: Verbessern Sie die datengesteuerte Entscheidungsfindung

Daten sind die neue Währung. Ja, Sie haben richtig gelesen.

Es ist ein Vermögenswert und hat, wie alles andere, seinen Wert - insbesondere, wenn wir die Welt aus der Perspektive betrachten, wie wir sie heute wahrnehmen und die Trends, die unser Leben prägen. Daten sind seit Jahren ein heißes Thema, aber jetzt sind sie Teil von fast allem, was wir tun. Menschen erzeugen jeden Tag Daten, ob sie es merken oder nicht.

Wie Haie befinden sich Daten in einem ständigen Bewegungszustand. Sie werden erstellt, gespeichert, untersucht, analysiert und manipuliert. Infolgedessen haben sie ihren eigenen Lebenszyklus. Der Datenlebenszyklus ist im Wesentlichen die Reise, die Daten durch die Systeme einer Organisation nehmen. Diese Reise umfasst die Prozesse und Verfahren, die Sie in die Praxis umsetzen, um sicherzustellen, dass der Datensatz, mit dem Sie arbeiten, geschützt ist und die  Datenqualität  währenddessen aufrechterhalten wird.

Wenn es um die Verwaltung von Echtzeit-Organisationsdaten geht, werden verschiedene Faktoren Ihren Datensatz und die Integrität seiner Nützlichkeit von Anfang bis Ende beeinflussen. Datenbankmanagement stellt sicher, dass Ihre Unternehmensdatenbanken stabil bleiben, um effektive Geschäftsabläufe und Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Unternehmen verlassen sich auf große Mengen an Daten, die aus verschiedenen Quellen gesammelt werden, einschließlich Papierdokumenten, E-Mails und webbasierten Verbindungen. Diese ständig wachsende Datenmenge treibt die Notwendigkeit eines strengen Datenbankmanagements an. Aber bevor wir tiefer in das Datenbankmanagement eintauchen, müssen wir verstehen, was eine Datenbank ist.

Eine Datenbank ist das Herzstück eines computergestützten Geschäftssystems. Sie enthält wichtige Daten, um das Geschäft zu betreiben, wie Kundenakten, Adressen und Finanzinformationen. Einfach ausgedrückt ist eine Datenbank eine Sammlung organisierter Daten.

Die Funktion einer Datenbank ist einfach: Sie ermöglicht es, eine Sammlung von Daten effizient zu speichern und in einer nützlichen und handhabbaren Weise zu organisieren. Das bedeutet, dass ein Datenbanksystem für verschiedene Zwecke hilfreich ist, von der Erfassung grundlegender Statistiken bis hin zur Unterstützung einer Vielzahl komplexer Geschäftsabrechnungs- und Personalverwaltungsfunktionen. Unternehmen nutzen Datenbanken, um Informationen abzurufen und zu analysieren, um ihre datengesteuerten Geschäftsziele zu erreichen.

Warum brauchen Unternehmen Datenbankmanagement?

Eine qualitativ hochwertige Datenbank ist das Fundament der meisten Unternehmensanwendungen. Während nur wenige gegen diese einfache Wahrheit argumentieren würden, gibt es eine Vielzahl von Ansichten darüber, wie das Ziel einer qualitativ hochwertigen und nützlichen Datenbank erreicht werden kann. Hier kommt das Datenmanagement ins Spiel. Datenmanagement ist ein komplexer Prozess, der ein solides Verständnis des Datenbankmanagements erfordert.

Die Datenflut zeigt keine Anzeichen eines Nachlassens. Daher investieren Organisationen in Datenbankmanagementaktivitäten, um:

• Die Leistung von Anwendungen und Datenbanken aufrechtzuerhalten
• Aufzeichnungen von Verbrauchern, Datenbeständen und Mitarbeitern zu führen
• Datenbankoperationen und -verfahren zu automatisieren
• Eine Vielzahl von Datentypen zu speichern und zu verwalten

Datenbankmanagement umfasst das Wissen, wie Daten in einer Datenbank implementiert und gespeichert werden, wie sie gepflegt und bereinigt werden und wie sie jederzeit abgerufen werden können. Alle Informationen müssen in einer Datenbank gespeichert werden, wenn ein Unternehmen sie sinnvoll nutzen möchte.

Wenn Daten das neue Öl sind, dann ist das Datenbankmanagement die Ölplattform.

Datenbankmanagement unterstützt die Datenmanagementstrategie einer Organisation. Zusammen mit Business Intelligence (BI) Lösungen ist das Datenbankmanagement ein kritischer Bestandteil der Informationsinfrastruktur eines Unternehmens, der fundierte Entscheidungen und Unternehmenswachstum ermöglicht.

Schlüsselbegriffe im Datenbankmanagement

Eine Datenbank speichert alle Ihre wesentlichen Informationen für schnellen und einfachen Zugriff. Durch Datenbanken können Unternehmen Informationen speichern, verwalten, manipulieren und verteilen, um einen effizienteren Arbeitsablauf zu schaffen.

Datenbankmanagement ist entscheidend und erfordert ein hohes Maß an Intellekt, Erfahrung und Weitsicht, um die vielen damit verbundenen Aufgaben auszuführen. Dennoch ist das Wissen über die mit Datenbanken verbundenen Begriffe entscheidend, um sicherzustellen, dass ein Unternehmen ausreichend informiert ist und ein gutes Verständnis der Konzepte des Datenbankmanagements während der Datenbankentwurfsphase hat.

Hier sind die Definitionen einiger häufig verwendeter Begriffe im Datenbankmanagement.

CAP-Theorem

Nach dem CAP-Theorem kann ein verteiltes Computersystem (das eine verteilte Datenbankmanagementsoftware und deren gehostete Daten umfasst) nicht alle der folgenden Verpflichtungen gleichzeitig erfüllen:

1. Konsistenz: Konsistenz bedeutet, dass alle Computerknoten (Geräte oder Datenpunkte in einem größeren Netzwerk) exakte Kopien eines replizierten Datenobjekts für verschiedene Transaktionen in Echtzeit enthalten.
2. Verfügbarkeit: Verfügbarkeit bedeutet, dass jede Lese- oder Schreibanforderung für ein Datenbankobjekt entweder erfolgreich ausgeführt wird oder zu einer Nachricht führt, die die Unvollständigkeit der Operation anzeigt.
3. Partitionstoleranz: Partitionstoleranz bedeutet, dass ein Datenbanksystem auch dann funktionieren kann, wenn das Netzwerk der Knoten ausfällt, was zu zwei oder mehr Partitionen führt, wobei die Knoten in jeder Partition nur miteinander kommunizieren. Sobald die Partition geheilt ist, können verteilte Systeme, die Partitionstoleranz garantieren, sich davon elegant erholen.

Moderne Datenbanken können höchstens zwei dieser Zusicherungen gleichzeitig bieten. Die meisten Datenbankmodelle unterscheiden sich in der Art und Weise, wie sie mit dieser Einschränkung umgehen.

ACID

ACID ist das Akronym für Attribute, die von typischen Datenbankmanagementsystemen bereitgestellt werden und für Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit stehen. Nach dem CAP-Theorem bietet das ACID-Datenbanktransaktionsmodell ein konsistentes System. Es ist eine geeignete Wahl für Unternehmen, die sich mit Online-Transaktionsverarbeitung (zum Beispiel Finanzinstitute) oder Online-Analytikverarbeitung (zum Beispiel Beratungsfirmen, die sich mit Data Warehousing beschäftigen) befassen.

Schema

Ein Datenbankschema ist eine Skelettstruktur, die die logische Struktur der Daten einer Datenbank widerspiegelt. Es gibt an, wie Daten in verschiedenen Tabellen angeordnet sind und wie Beziehungen zwischen den Tabellen verknüpft sind. Datenbankdesigner erstellen das Schema, um Programmierern zu helfen, die Datenbank zu verstehen und zu nutzen.

Attribut

Ein Datenbankattribut ist eine Eigenschaft, die ein bestimmtes Datenbankobjekt identifiziert. Eine Spalte in einer Datenbanktabelle ist ein Attribut. Gleichzeitig wird die Tabelle selbst als Ganzes als Entität bezeichnet.

Metadaten

Metadaten bedeuten mehr Daten über die gegebenen Daten. In einem DBMS haben die in den Spalten einer Tabelle gespeicherten Daten spezifische Merkmale, wie Typ, Größe oder andere Eigenschaften, die es dem DBMS ermöglichen, die Daten sinnvoll zu interpretieren oder Benutzern zu helfen, sie besser zu verstehen. Der einfachste Weg, auf die Metadaten einer Datenbank zuzugreifen, ist über ein Datenbankwörterbuch.

Primärschlüssel

Ein Primärschlüssel ist ein einzelnes Attribut oder eine Gruppe von mehreren Attributen, die jeden Datensatz in einer Datenbank eindeutig identifizieren. Es kann keine doppelten Primärschlüsselwerte in einer einzigen Tabelle geben, und sie dürfen nicht null sein. Primärschlüssel sind nützlich, wenn es darum geht, Verbindungen zwischen Entitäten in einer Datenbank und Attributwerten in einer anderen herzustellen. Ein Verbraucher kann zum Beispiel mehrere Telefonnummern und E-Mail-Adressen haben. Ein Primärschlüssel hilft, einen einzelnen Verbraucher mit den zahlreichen unterschiedlichen Werten im selben "Telefonnummer"- oder "E-Mail-Adresse"-Feld zu verknüpfen.

Fremdschlüssel

Ein Fremdschlüssel verbindet einen Datensatz in einer Tabelle mit einem Datensatz in einer anderen. Ein Fremdschlüssel ist ein Datensatz (oder eine Gruppe von Datensätzen) in einer Tabelle, der sich auf den Primärschlüssel einer anderen Tabelle bezieht. Die Tabelle, die den Fremdschlüssel enthält, wird zur Kindtabelle, und die Tabelle, die den Primärschlüssel enthält, wird zur Elterntabelle.

Wenn es zum Beispiel zwei Tabellen gibt, Kunde und Bestellung, kann eine Verbindung zwischen ihnen hergestellt werden, indem ein Fremdschlüssel zur Bestelltabelle hinzugefügt wird, der sich auf die Kunden-ID in der Kundentabelle bezieht. Sowohl die Kunden- als auch die Bestelltabelle haben das Feld Kunden-ID. Der Fremdschlüssel in der Bestelltabelle ist die Kunden-ID-Spalte, die sich auf den Primärschlüssel in der Kundentabelle bezieht. Der DBA muss die Fremdschlüsselbeschränkung erfüllen, um einen Datensatz in die Bestelltabelle einzufügen. Dies verringert die Fehlerwahrscheinlichkeit und erhöht die Datengenauigkeit, indem es wiederholte Dateneingaben eliminiert.

Strukturierte Abfragesprache

Strukturierte Abfragesprache (SQL) ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache zum Abrufen von Daten aus einer Datenbank. Ihre Stärke und Vielseitigkeit ermöglichen die Erstellung von Datenbanken und Tabellen sowie die Datenverarbeitung und -abfrage. Die SQL-Syntax ist in zwei Kategorien unterteilt: Datenmanipulationssprache und Datendefinitionssprache. Die Datenmanipulationssprache bietet die am häufigsten verwendeten SQL-Befehle, während die Datendefinitionssprache für die Erstellung neuer Datenbankobjekte wie Indizes und Tabellen verantwortlich ist. SQL-Datenbanken wie MySQL und PostgreSQL folgen dem ACID-Datenbanktransaktionsmodell.

Abfrage

Eine Abfrage ist eine Anfrage zu Daten in der Datenbank in Form eines codierten Befehls durch Programmierer. Abfragen sind nützlich, um Daten zu finden und abzurufen und Ad-hoc-Listen von Einträgen oder eine Untertabelle von Ergebnissen zu erstellen.

Datenmanipulationssprache

Die Datenmanipulationssprache, auch bekannt als DML, ist eine Reihe von SQL-Befehlen, die sich mit der Manipulation von Daten in einer Datenbank befassen. Zum Beispiel fügt der INSERT-Befehl Daten zu einer Tabelle hinzu, und der UPDATE-Befehl aktualisiert die Daten in einer Tabelle.

Datendefinitionssprache

Die Datendefinitionssprache, oder DDL, ist eine Reihe von SQL-Befehlen, die das Datenbankschema definieren. Sie behandelt einfach die Beschreibungen des Datenbankschemas und wird verwendet, um die Struktur von Datenbankobjekten zu konstruieren und zu ändern. Zum Beispiel erstellt der CREATE-Befehl die Datenbank und ihre Objekte, während der DROP-Befehl Objekte aus der Datenbank löscht.

BASE-Modell

Das BASE-Modell wurde als Alternative zum ACID-Datenbanktransaktionsmodell entwickelt, um den Anforderungen von NoSQL-Datenbanken gerecht zu werden, deren Daten nicht in der gleichen Weise organisiert sind, wie es SQL-Datenbanken erfordern. Nach dem CAP-Theorem bietet das BASE-Modell hohe Verfügbarkeit. Es ist eine geeignete Wahl für Marketing- und Kundendienstunternehmen, die sich mit Stimmungsanalysen für soziale Netzwerke beschäftigen.

NoSQL

NoSQL ist ein Datenbankparadigma, das entwickelt wurde, um unstrukturierte Daten wie E-Mails, Social-Media-Postings und Medien zu verarbeiten. Eine NoSQL-Datenbank verwendet das weniger strenge BASE-Datenbanktransaktionsmodell, um die Datenintegrität aufrechtzuerhalten. Anstelle von Tabellen kann ein NoSQL-Datenbankschema eine Schlüssel-Wert-Architektur oder Graphen verwenden, um Daten zu speichern. Zu den beliebtesten NoSQL-Datenbanken gehören MongoDB, Redis, Cassandra, Amazon DynamoDB und Couchbase.

Entwicklung der Datenbank

Vor der Erfindung von Datenbanken wurde alles, was Menschen dokumentierten, auf Papier festgehalten. Menschen verwendeten Listen, Notizbücher, Kontenbücher und unendliche Archive von Aufzeichnungen, die in Aktenschränken aufbewahrt wurden. Wenn der Zugriff auf eines dieser Dokumente erforderlich war, war das Identifizieren und physische Abrufen des Dokuments ein langer und mühsamer Prozess.

Es gab auch häufige Probleme, die von fehlenden Aufzeichnungen bis hin zu Bränden reichten, die ganze Archive und die Geschichte der Gesellschaft und Organisationen zerstörten. Schließlich gab es zusätzliche Sicherheitsprobleme, da der physische Zugang in der Regel einfach zu erlangen war.

Wissenschaftler entwickelten das Konzept von Datenbanken, um die Einschränkungen der traditionellen papierbasierten Datenspeicherung zu überwinden. Die Dateien in einer Datenbank werden als Aufzeichnungen bezeichnet. Die einzelnen Datenstücke in einer Aufzeichnung werden als Felder bezeichnet.

Trotz ihres Beginns in den frühen 1960er Jahren haben sich Datenbanken im Laufe der Jahre erheblich verändert. Die ersten Datenbanken, die zur Speicherung und Verwaltung von Daten verwendet wurden, waren Navigationsdatenbanken wie hierarchische und Netzwerkdatenbanken.

Die Einführung von hierarchischen Datenbanken löste viele der Schwierigkeiten, die mit einem papierbasierten Ansatz auftraten. Hierarchische Datenbanken basierten auf einer baumartigen Architektur und erlaubten nur eine Eins-zu-Viele-Verbindung. Sie boten den Benutzern auch ein umfassendes Backup- und Wiederherstellungssystem, was bedeutete, dass verlorene Dateien aufgrund externer Schäden kein Problem mehr darstellten.

Das Netzwerkmodell wurde erstmals von Wissenschaftlern auf der Conference on Data Systems Languages (CODASYL) definiert. Es war in der Lage, die Einschränkungen des hierarchischen Modells zu überwinden. Im Gegensatz zu seinem Vorgänger bot das Netzwerkdatenbankmodell ein flexibleres Modell, das zahlreiche Verbindungen erlaubte.

1970-heute

Obwohl das Netzwerkmodell das hierarchische Modell übertraf, bevorzugen Designer und Programmierer es immer noch nicht. Der Hauptgrund dafür ist, dass etabliertere Produkte auf dem Markt, wie IBMs IMS und DL/1, weiterhin das hierarchische Modell verwendeten, während Forscher das relationale Modell entwickelten. Designer fanden das relationale Modell viel einfacher zu verstehen, und es verbesserte die Anwendungsprogrammierung.

Das relationale Modell organisiert den Inhalt einer Datenbank in Tabellen, von denen jede Einträge mit Feldern enthält. Der Datentyp jedes Feldes ist festgelegt, was dazu beiträgt, sicherzustellen, dass es keine Diskrepanzen gibt und dass die Ausgabe konsistent ist. In einer relationalen Datenbank können Tabellen Beziehungen zueinander haben. Die meisten relationalen Datenbanken verwenden die SQL-Programmiersprache, um die Daten abzurufen.

1998 wurde ein neuer Begriff, NoSQL, entwickelt. Er bezieht sich auf eine neue Art von Datenbanken, die Daten mit anderen Abfragesprachen als SQL speichern und abrufen. Solche Datenbanken gibt es seit den frühen 1960er Jahren, aber die Web 2.0-Revolution brachte sie in den Vordergrund der technologischen Welt.

Traditionelle relationale Datenbanken litten unter Skalierbarkeits- und Leistungsproblemen, während NoSQL in der Regel schneller war, da es andere Datenstrukturen zur Speicherung von Informationen verwendete. Sie sind jedoch auch vielseitiger als traditionelle relationale Datenbanken, da sie nicht durch die gleichen Einschränkungen gebunden sind.

Was ist ein Datenbankmanagementsystem?

Eine Datenbank erfordert oft ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) oder ein Datenbankverwaltungssystem (DAS), um Datenbanken zu erstellen und zu verwalten. Ein DBMS ist umfassende Datenbanksoftware, die als Brücke zwischen der Datenbank und ihren Endbenutzern oder Anwendungen fungiert und es Benutzern ermöglicht, Informationen zu erhalten, zu ändern und zu steuern, wie Informationen strukturiert und optimiert werden. Endbenutzer können mit DBMS-Software Daten in einer Datenbank erstellen, schützen, lesen, aktualisieren und entfernen.

Das DBMS interagiert mit dem Rest des Betriebssystems, insbesondere dem Dateisystem und der Benutzeroberfläche, um die Datenbank zu ändern. Es kann sich auf demselben Computer wie die Datenbank befinden oder auf einem entfernten Computer, der über ein Netzwerk auf die Datenbank auf einem anderen Computer zugreift.

Das DBMS bietet eine zentrale Ansicht der organisatorischen Daten, auf die zahlreiche Benutzer von verschiedenen Orten aus in kontrollierter Weise zugreifen können. Es kann auch einschränken, welche Daten der Endbenutzer sieht, was mehrere Ansichten eines einzigen Datenbankschemas ermöglicht. Da das DBMS alle Anfragen bearbeitet, müssen Endbenutzer und Softwareanwendungen nicht verstehen, wo die Daten physisch gespeichert sind oder wo sie gespeichert werden.

Konkurrenz, Sicherheit, Datenintegrität und standardisierte Datenverwaltungsverfahren werden von den oben genannten drei Kernelementen unterstützt. Darüber hinaus werden Änderungsmanagement, Leistungsüberwachung und -optimierung, Sicherheit sowie Backup und Wiederherstellung von den DBMS unterstützt.

Arten von Datenbanken

Eine Datenbank ist eine Sammlung von Daten. Genauer gesagt ist es eine Sammlung verwandter Daten, die organisiert sind, um lesbare Informationen zu speichern und abzurufen.

Datenbanken gibt es in verschiedenen Formen und Größen. Die ideale Datenbank für eine bestimmte Organisation hängt davon ab, wie Führungskräfte diese Daten nutzen werden, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. 

Die folgenden Arten von Datenbanken sind je nach Geschäftsanforderungen verfügbar.

Zentralisierte Datenbank

Eine zentralisierte Datenbank ermöglicht mehreren Benutzern den gleichzeitigen Zugriff auf ihre gespeicherten Daten über ein Computernetzwerk mit einer Vielzahl von Anwendungen. Größere Organisationen, wie ein Unternehmen oder eine Institution, verwenden in der Regel zentralisierte Datenbanken.

Relationale Datenbank

Eine relationale Datenbank verwendet das relationale Datenmodell, das Daten in Zeilen und Spalten speichert, die zu einer Datenbanktabelle kombiniert werden. SQL wird verwendet, um Daten in einer relationalen Datenbank zu speichern, zu manipulieren und zu verwalten. Ein relationales Datenbankmanagementsystem, auch bekannt als relationales DBMS oder RDBMS, ist eine Datenbanksoftware, die speziell für relationale Datenbanken entwickelt wurde. Es ist ein Werkzeug, das es Benutzern ermöglicht, eine relationale Datenbank zu entwerfen, zu bearbeiten und zu verwalten.

Verteilte Datenbank

Im Gegensatz zu einem zentralisierten Datenbanksystem sind Daten in einer verteilten Datenbank über die verschiedenen Datenbanksysteme einer Organisation verteilt. Diese Datenbanksysteme sind über Kommunikationsverbindungen miteinander verbunden. Diese Verbindungen erleichtern es Endbenutzern, Informationen zu erhalten.

Dokumentdatenbank 

Eine Dokumentdatenbank folgt einem nicht-relationalen Datenbankmodell, das JSON-ähnliche Dokumente speichert und abfragt. Dokumentdatenbanken sind für Programmierer natürlicher und flexibler, um Daten in einer Datenbank zu pflegen und abzufragen, da sie dasselbe Dokumentmodell-Format wie ihr Softwarecode verwenden. Ein solches Modell eignet sich gut für Anwendungsfälle wie Kataloge, Benutzerprofile und Content-Management-Systeme, bei denen jedes Dokument unterschiedlich ist und sich im Laufe der Zeit ändert.

Objektorientierte Datenbank

In einer objektorientierten Datenbank werden die Daten als Objekt gespeichert. Diese sind analog zu den Objekten, die in objektorientierten Programmiersprachen verwendet werden.

NoSQL-Datenbank

Eine NoSQL- oder eine nicht nur SQL-Datenbank ist eine nicht-relationale Datenbank, die die Speicherung und Manipulation von unstrukturierten und semistrukturierten Daten ermöglicht.NoSQL-Datenbanken gewannen an Popularität, als die Nachfrage nach der Entwicklung moderner Anwendungen zunahm. Infolgedessen führte NoSQL als Reaktion auf die Anforderungen eine Vielzahl von Datenbanksystemen ein. Ein NoSQL-DBMS unterscheidet sich von einem RDBMS in seiner Fähigkeit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Dies ermöglicht es NoSQL-Systemen, Daten zu sammeln und zu analysieren, ohne eine strikte tabellarische Struktur zu erfordern. NoSQL-Datenbanken können Abfragen von Datenbankentitäten durchführen, die mehrere Komponenten enthalten, wie Social-Media-Postings, Fotos, Audios und Videos, zusätzlich zu traditionellen Text- und numerischen Daten.

Datenlager

Ein Datenlager ist eine Online-Analytikverarbeitungsdatenbank (OLAP), die speziell für schnelle Abfragen und Analysen entwickelt wurde. Es dient als zentrales Repository für Daten. Es sammelt Informationen aus vielen Quellen innerhalb einer Organisation für Berichterstattung und Analyse. Berichte, die durch komplizierte Abfragen in einem Datenlager erstellt werden, helfen bei der strategischen Geschäftsentscheidung.

Open-Source-Datenbank 

Ein Open-Source-Datenbanksystem ist eines, dessen Quellcode der Öffentlichkeit zugänglich ist; diese Datenbanken können entweder relationale oder nicht-relationale Datenbanken sein. Der Code einer Open-Source-Datenbank ist der Öffentlichkeit zugänglich, um ihn herunterzuladen, zu ändern und wiederzuverwenden. Eine proprietäre oder geschlossene Datenbank hingegen ist eine, bei der der Code sicher und der Öffentlichkeit nicht zugänglich ist.

Graphdatenbank

Eine Graph Datenbank speichert, kartiert und fragt Beziehungen unter Verwendung der Graphentheorie ab. Diese Arten von Datenbanken sind typischerweise wertvoll für die Analyse von Beziehungen. Eine Graphdatenbank kann zum Beispiel von einem Unternehmen verwendet werden, um Daten über Kunden aus sozialen Medien zu extrahieren.

Cloud-Datenbank

Eine Cloud-Datenbank speichert eine Sammlung von organisierten oder unstrukturierten Daten auf einer privaten, öffentlichen oder hybriden Cloud-Computing-Plattform. Sie gibt Benutzern Zugriff auf die Datenbank über verschiedene Cloud-Computing-Dienste (SaaS, PaaS, IaaS). Cloud-Datenbankmodelle gibt es in zwei Typen: konventionell und Datenbank als Dienst (DBaaS). Ein Cloud-DBMS hilft Unternehmen, ihre Datenbanken in der Cloud zu hosten. Der DBaaS-Ansatz verwendet verwaltete Cloud-Datenbankdienste, um die Systeme zu verwalten. Der Cloud-Ansatz ermöglicht es Unternehmen, nur für den Speicher, die Verarbeitung und andere Ressourcen zu zahlen, die sie nutzen, anstatt die zugrunde liegende Infrastruktur und Ressourcen bereitzustellen, die erforderlich sind, um ein DBMS vor Ort zu betreiben. Der verwaltete Dienst skaliert automatisch nach oben oder unten, um Änderungen in der Datenbankressourcennachfrage zu berücksichtigen. Benutzer können von jedem internetfähigen Gerät aus einfach auf Datenressourcen zugreifen, und Datenbank-Workloads werden sicher in der Cloud gespeichert.

Multi-Model-Datenbank

Eine Multi-Model-Datenbank unterstützt mehrere Datenmodelle in Verbindung mit einem einzigen, integrierten Backend. Die meisten Datenbanken unterstützen ein einzelnes Datenmodell, das bestimmt, wie die Daten strukturiert, gespeichert und geändert werden. Multi-Model-Datenbanken können mehrere Datenmodelle wie Schlüssel-Wert, relational, Dokument und Graph speichern.

Selbstfahrende Datenbank

Selbstfahrende Datenbanken, auch als autonome Datenbanken bekannt, sind die neuesten und innovativsten Arten von Datenbanken. Sie sind cloudbasiert und verwenden maschinelles Lernen, um Datenbankoperationen wie Optimierung, Datensicherheit, Backups und Updates zu automatisieren, die traditionell von Datenbankadministratoren durchgeführt werden.

Herausforderungen des Datenbankmanagements

Mit der Zunahme der Benutzerinteraktionen, der Anzahl der Geräte und der Menge der gespeicherten Daten wachsen auch die Probleme, auf die Sie stoßen, während Sie Ihre Datenbank effizienter für Ihre Organisation verwalten. Hier sind einige der häufigen Schwierigkeiten, auf die Sie stoßen werden, während Sie Ihr Datenbankmanagement effizienter für Ihre Organisation gestalten.

Grenzen der Skalierbarkeit

Jede Softwareanwendung, einschließlich Datenbankserver, hat Skalierbarkeits- und Ressourcennutzungsbeschränkungen. Sie werden nicht effizient arbeiten, wenn Ihre Datenbank nicht mit Ihren wachsenden Geschäftsanforderungen übereinstimmt. Ebenso beeinflussen Hardwarekonfiguration, Betriebssysteme und Datenbankarchitektur die Transaktionsverarbeitungskapazität einer Organisation.

Relationale Datenbanken sind aufgrund ihrer Architektur anfälliger für Skalierbarkeitsprobleme. Infolgedessen können Unternehmen Leistungsprobleme mit ihrer Infrastruktur und Datenbanktechnologie haben, wenn die Größe der relationalen Datenbank zunimmt. Wenn Probleme auftreten, beginnen Unternehmen in der Regel damit, den Datenbankserver zu skalieren. Wenn ihre Datenbank weiterhin wächst und die Leistung abnimmt selbst mit der Installation mehrerer neuer Server, die sie sich leisten können, können sie in Betracht ziehen, auf eine leistungsstärkere Datenbanktechnologie umzusteigen, die in der Regel erheblich teurer ist.

Datensicherheit

Sicherheit ist das dringendste Problem in der heutigen digitalen Umgebung. Unternehmen müssen ihre Daten sichern und Lecks auf ein Minimum beschränken. Zum Beispiel können Datenbankverletzungen, die sehr sensible Informationen enthalten, den Ruf eines Unternehmens ruinieren. Daher hat die Datensicherheit in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erhalten, was natürlich ist.

Die häufigsten Bedrohungen für die Datenbank sind:

• Missbrauch von Zugriffsrechten, wenn Mitarbeiter Datenbankrechte nutzen, die über ihre Arbeitsaufgaben hinausgehen
• SQL- und NoSQL-Datenbank-Injektionsangriffe, die auf Big-Data-Plattformen abzielen
• Datenverletzungen aufgrund menschlicher Fahrlässigkeit

Eine defensive Matrix von Richtlinien und internen Kontrollen ist erforderlich, um Datenbanken angemessen zu schützen. Verwenden Sie Datenbanksicherheitswerkzeuge als Teil Ihrer Sicherheitsrichtlinien, um die Daten zu verschlüsseln und den Zugriff nur auf diejenigen zu beschränken, die sie sehen müssen.

Datenbankleistung

Datenbanken mussten schon immer strenge Leistungsanforderungen erfüllen. Während die Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten, die ein Unternehmen sammelt, wächst, ist es auch wichtig, diese Daten schneller zu verarbeiten, um die Verbraucher zufrieden zu stellen. Die Datenbank muss Daten schnell verarbeiten, um Benutzer zufrieden zu stellen, ohne dass sie durch Reifen springen müssen, um auf Informationen zuzugreifen.

Die Datenbank, unabhängig von der Technologie, muss große Datenmengen verarbeiten können, ohne langsamer zu werden.

Vorteile des Datenbankmanagements

Mit dem Wachstum des Datenvolumens wächst auch die Notwendigkeit eines Systems, um dieses Informationsvolumen ordnungsgemäß zu verwalten. Der Erfolg einer Organisation hängt von der Qualität der Daten ab, die sie verwendet. Mit der zunehmenden Anzahl von Anwendungen, die auf Daten angewiesen sind, und ihrer Rolle bei der Entscheidungsfindung im Unternehmen wird es noch wichtiger, diese Daten effektiv zu verwalten.

Die erfolgreiche Implementierung des Datenbankmanagements ist keine leichte Aufgabe, aber die Vorteile, die es bietet, sind herausragend.

Reduziert Datenredundanz

In einem dateibasierten Datenmanagementsystem gibt es Fälle, in denen Dateien an mehreren Orten in einem System oder sogar auf mehreren Geräten gespeichert sind. Leider ist dies ein häufig auftretendes Problem in vielen Organisationen, auch bekannt als Datenredundanz, bei der identische Daten an zwei oder mehr verschiedenen Orten vorhanden sind.

Datenredundanz verursacht Datenanomalien und -korruption und sollte während des Datenbankdesigns vermieden werden. Die Datenbanknormalisierung eliminiert Redundanz und maximiert die Speichernutzung. Die angemessene Verwendung von Fremdschlüsseln in einer Datenbank kann Datenredundanz und das Auftreten schädlicher Anomalien reduzieren.

Erhält die Datenintegrität

Der Begriff Datenintegrität bezieht sich auf die Genauigkeit und Konsistenz der Daten in der gesamten Organisation. Da ein Unternehmen mehrere Datenbanken mit strukturierten oder unstrukturierten Daten enthalten kann, wird die Sicherstellung der Integrität der Daten entscheidend.

Wenn mehrere Versionen derselben Daten in verschiedenen Teilen einer Organisation existieren, verursacht dies Dateninkonsistenz. Unternehmen können ein umfassendes Bild ihrer Daten in ihrer gesamten Organisation sicherstellen, indem sie ein geeignetes Datenbankmanagementsystem zusammen mit Datenqualitätsmanagement-Tools verwenden, um die Datenintegrität durchzusetzen.

Darüber hinaus bieten Datenmanagementsysteme einen effektiveren Rahmen für die Durchsetzung von Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften. Effektiveres Management bedeutet mehr Transparenz und ein geringeres Risiko von Regelverstößen.

Bietet Backup und Wiederherstellung

Datenbankbenutzer sind nicht verpflichtet, Daten regelmäßig zu sichern, da das DBMS dies für sie übernimmt. Datenbanksoftware verfügt über robuste Mechanismen, um die Datenwiederherstellung bei einem Ausfall zu ermöglichen und automatisierte Backups für alle Unternehmensdaten zu vordefinierten Zeiten durchzuführen. Darüber hinaus stellt es die Datenbank nach einem Absturz oder Systemausfall in ihren vorherigen Zustand wieder her.

Datenbankmanagementsysteme Software

Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) ist ein Softwaresystem, das entwickelt wurde, um die Speicherung, den Abruf und die Wartung von Datenbankaufzeichnungen zu erleichtern. Ein Datenbankmanagementsystem wird manchmal auch als synonym mit der Datenbank betrachtet.

DBMS-Funktionen gehen über konventionelle Datenbankaktivitäten hinaus und zeichnen sich durch erheblich größere Verwaltungsmöglichkeiten aus. Dazu gehören erweiterte Metadaten-Sichtbarkeit, umfassende und angepasste Berichterstattung, Leistungsüberwachung, Benutzeranalysen und regulatorische Prüfungen.

Eine Softwarelösung muss die folgenden Kriterien erfüllen, um für die DBMS-Kategorie in Frage zu kommen:

• Einhaltung eines Datenbanktransaktionsmodells (zum Beispiel relational, objektorientiert, hierarchisch, verteilt)
• Ermöglichung der Datenbankentwicklung und -verwaltung
• Bereitstellung für detaillierte Berichterstattung und Analysen
• Integration mit anderen datenbankgesteuerten Anwendungen

*Unten sind die fünf führenden DBMS-Softwareplattformen basierend auf G2-Daten, die am 17. Juni 2021 gesammelt wurden. Einige Bewertungen können zur Klarheit bearbeitet worden sein.

1. SQL Developer

SQL Developer ist ein kostenloses DBMS, das die Entwicklung und Wartung von Oracle-Datenbanken sowohl in traditionellen als auch in Cloud-Plattformen vereinfacht. Darüber hinaus bietet Oracle SQL Developer eine umfassende End-to-End-Erstellung von SQL-Anwendungen, eine Berichterstellungsoberfläche, eine Tabellenkalkulation zur Ausführung von Abfragen und Skripten, eine DBA-Konsole für das Datenbankmanagement und eine umfassende Datenmodellierungslösung.

Was Benutzer mögen:

"SQL Developer ist auf mehreren Plattformen wie Windows, Mac und Linux verfügbar. Oracle berechnet dafür keinen Cent. Daher eignet sich SQL Developer am besten für ein großes funktionsübergreifendes globales Team. SQL Developer ist im Vergleich zu anderen IDEs weniger ressourcenintensiv.

Es kann auch Oracle-Datenbanken sowohl in On-Premise- als auch in Cloud-Bereitstellungen verwalten und entwickeln. SQL Developer kann auch mit nicht-oracle Datenbanken wie IBM db2, MSSQL Server und MySQL verbinden."

-  SQL Developer Review, Aritra G.

Was Benutzer nicht mögen:

"Es gibt einige Einschränkungen, wie dass man nicht mehr als 1000 Datensätze auf einmal durchsuchen kann usw. Aber insgesamt ist es ein großartiges Tool."

-  SQL Developer Review, Ashutosh G.

2. Toad for Oracle

Toad for Oracle ermöglicht es DBAs, Entwicklern und Analysten, Operationen zu automatisieren, das Risiko zu senken und die Projektlieferzeiten um fast die Hälfte zu verkürzen. Es verringert auch die Auswirkungen auf Produktivität, Entwicklungszyklen, Leistung und Verfügbarkeit von ineffizientem Code mit einer erstklassigen integrierten Entwicklungsumgebung (IDE). Die IDE bietet Teams auch umfangreiche Automatisierung, Codevorlagen und Zusammenarbeit.

Was Benutzer mögen:

"Ich genieße die Einfachheit des Ziehens und Ablegens von Tabellen und die Möglichkeit, schnelle manuelle Bearbeitungen durch SQL-Anweisungen durchzuführen. Dies schafft eine benutzerfreundliche Erfahrung, bei der viele Benutzer ihre Abfragen erstellen können. Darüber hinaus ist das Verbinden mit Datenbanken einfach, und Benutzer können verschiedene Schemata von Tabellen speichern, um später darauf zurückzukommen, wodurch die Notwendigkeit entfällt, die Ansichten bei jedem Login zu konfigurieren."

-  Toad For Oracle Review, Alisa P.

Was Benutzer nicht mögen:

"Manchmal ist es schwierig, zwischen den Menüs Visualisieren, Erstellen, Erkunden und Code bearbeiten zu navigieren. Ich habe das Gefühl, dass es viele Registerkarten hosten kann, die sich wie Schichten anfühlen, in denen ich Dinge verlieren kann. Es ist auch frustrierend, die Verbindung zum Lagerhaus jedes Mal neu herstellen zu müssen, wenn ich mich anmelde. Vielleicht ist dies Standard bei Abfragesystemen."

-  Toad For Oracle Review, Emily E.

3. Oracle Enterprise Manager

Oracle Enterprise Manager ist ein DBMS-Tool, das ein einziges Dashboard zur Verwaltung aller Bereitstellungen bietet. Unternehmen können es vor Ort oder über die Oracle-Cloud-Infrastruktur betreiben. Oracle Enterprise Manager bietet mehr Sichtbarkeit und Kontrolle über die IT-Infrastruktur eines Unternehmens. Darüber hinaus bietet es Benutzern marktführende Management- und Automatisierungsunterstützung für Oracle-Anwendungen, Datenbanken, Hardware und entwickelte Systeme.

Was Benutzer mögen:

"Oracle Enterprise Manager bietet einen einzigen Kontrollpunkt für Ihre Anwendungen und Datenbanken. Darüber hinaus bietet es Out-of-the-Box-Automatisierung in Form von Überwachungsvorlagen und Berichtsvorlagen. Ich liebe auch die neue Verwaltungsgruppe, die in der Version 13.1 eingeführt wurde. Es ist ein einziger Punkt für Patch-Kontrolle, um alle Ihre Bereitstellungen über OEM zu überwachen."

-  Oracle Enterprise Manager Review, Jim R.

Was Benutzer nicht mögen:

"Die Lizenzkosten sind hoch. Außerdem verbraucht es viele Computerressourcen wie CPU und Speicher, was zu einer gewissen Verlangsamung führen kann."

-  Oracle Enterprise Manager Review, Tugce K.

4. Microsoft SQL

Microsoft SQL Server ist ein relationales Datenbankmanagementsystem, das Benutzern SQL-Abfragefunktionen für Windows, Linux und Docker-Container bietet. SQL Server kann vor Ort oder in der Cloud für branchenführende Leistung installiert werden. Es ermöglicht Entwicklern, intelligente Anwendungen in ihrer bevorzugten Sprache und Umgebung zu erstellen.

Was Benutzer mögen:

"Mein Lieblingsteil an dieser Software ist, wie robust das Tool ist. Es war die bevorzugte Datenbank-Engine für viele Geschäftssysteme, die ich in meiner Karriere verwendet habe: von PDM- und ERP-Systemen bis hin zu Designautomatisierungstools. Die Nutzung dieser Plattform durch die Entwickler geht weit über das hinaus, was ich selbst erstellen kann. Dennoch habe ich die Architektur der miteinander verbundenen Tabellen, die in diesen Systemen verwendet werden, als intuitiv empfunden, was mir eine flache Lernkurve gibt, falls ich jemals Daten aus diesen Systemen auditieren oder abrufen muss.

Für einen unerfahrenen Benutzer wie mich habe ich auch den Wert darin gefunden, SQL als schlankere, schnellere Version von Microsoft Excel zu nutzen. In einigen Geschäftsrollen habe ich festgestellt, dass Unternehmen Excel für Datenbanken verwenden, die langsam und umständlich werden, wenn das Datenvolumen zunimmt. Durch das Speichern von Daten und das Durchführen grundlegender Berechnungen in SQL-Tabellen konnte ich die erheblich effizienteren Berechnungsfähigkeiten von SQL nutzen und Daten in einem Bruchteil der Zeit lesen. Ich habe dies in dem Maße als wahr empfunden, dass ich SQL sogar außerhalb der Arbeit für den Einsatz in Fantasy-Sportarten verwendet habe."

-  Microsoft SQL Review, David M.

Was Benutzer nicht mögen:

"Es ist für große Unternehmen gedacht, daher ist es wahrscheinlich nicht für Sie geeignet, wenn Sie nach etwas Leichtgewichtigem suchen, zum Beispiel für kleinere Websites. Es erfordert auch eine gewisse Lernkurve und es ist hilfreich, einen dedizierten Administrator in vollständigen IT-Umgebungen zu haben. Dies kann jedoch durch die Fülle an Informationen, die aufgrund seiner Langlebigkeit als Produkt verfügbar sind, überwunden werden."

-  Microsoft SQL Review, Jeremiah S.

5. DataGrip

DataGrip ist eine intelligente IDE und ein Datenbank-Client, der die einzigartigen Anforderungen von SQL-Entwicklern erfüllt. Entwickelt von JetBrains, bietet es eine Sammlung von Datenbank-Utilities, die auf der IntelliJ-Plattform arbeiten.

Was Benutzer mögen:

"Das Beste an dieser Software ist, dass sie es mir ermöglicht, Datenbanken einfach zu verwalten und umfangreiche Unterstützung für die Handhabung verschiedener Datenbank-Engines bietet. Es ist eine leicht verständliche Anwendung und macht das Datenbankmanagement zu einer viel erträglicheren Aufgabe. Es hat auch ausgezeichnete Funktionen und Ressourcen, um die Daten, die wir haben, korrekt zu nutzen, entsprechend unseren Studien- und Produktivitätsbedürfnissen."

-  DataGrip Review, Mrunmayi G.

Was Benutzer nicht mögen:

"Es verbraucht viele Ressourcen auf meinem Computer, was meinen PC langsamer macht und seine Leistung drastisch verringert. Darüber hinaus ist die Tatsache, dass es nicht viele Optionen zur Abfrage von Informationen gibt, auch ziemlich negativ, da es uns nicht erlaubt, Anfragen auf eine viel einfachere Weise zu stellen, ohne den technischen Support konsultieren zu müssen."

-  DataGrip Review, Emiro N.

Datenmanagement leicht gemacht

Ein Überblick über Ihre Daten zu bekommen, ist eine Herausforderung. Es gibt so viele Möglichkeiten, sie zu sammeln, und wenn Sie es nicht richtig machen, können sie für Sie irrelevant oder, noch schlimmer, irreführende Informationen sein. Höhere Datenqualität ist nur mit verbesserten Datenmanagementpraktiken erreichbar. Datenbankmanagement ist das Rückgrat aller modernen Unternehmen, die große Datenmengen speichern müssen, die Änderungen unterliegen.

Datenbankmanagement bietet eine Grundlage für Datenmanagementaktivitäten, was es notwendiger denn je macht, die Datenbanken weise und effizient zu nutzen.

Daten-Backup und -Wiederherstellung ist eine wesentliche Praxis für jedes Unternehmen. Verwenden Sie Datenbank-Backup-Software, um organisatorische Daten mit Reserve-Datenbankkopien zu schützen.