Datenbanken Übersicht
Überblick
Eine Datenbank ist eine organisierte Sammlung von strukturierten Daten, gemanaged von einem Database Management System (DBMS). Die zwei bekanntesten Arten sind relationale (SQL) und nicht-relationale (NoSQL) Datenbanken.
Relationale Datenbanken (SQL)
Daten werden in Tabellen gespeichert mit Zeilen und Spalten. Jeder Datensatz ist einzigartig identifizierbar mit einem Primärschlüssel und Tabellen werden über Fremdschlüssel miteinander verbunden.
- Daten können mit SQL (Structured Query Language) abgefragt werden
- Das Schema ist im Voraus definiert und wird von der Datenbank strikt durchgesetzt
- Am besten geeignet für strukturiere Daten mit klaren Beziehungen
Bekannte Beispiele: PostgreSQL, MySQL, SQLite, Microsoft SQL Server, Oracle DB
Kernkonzepte
Normalisierung: Tabellen organisieren um Datenredundanz zu reduzieren:
- 1NF: Atomare Werte, keine sich wiederholenden Gruppen
- 2NF: Keine partiellen Abhängigkeiten von zusammengesetzten Schlüsseln
- 3NF: Keine transitiven Abhängigkeiten
ACID Properties: Eine Garantie für zuverlässige Transaktionen:
- Atomicity: Eine Transaktion wird entweder komplett durchgeführt oder bricht ab
- Consistency: Daten bewegen sich immer nur von einem validen Zustand zu einem anderen
- Isolation: Gleichzeitige Transaktionen beeinträchtigen sich nicht gegenseitig
- Durability: Schon durchgeführte Änderungen bleiben auch nach einem Crash erhalten
Nicht-relationale Datenbanken (NoSQL)
Designed für flexible, skalierbare Speicherung von unstrukturierten oder nur semi-strukturierten Daten. Kein fixes Schema wird benötigt.
| Typ | Beschreibung | Beispiele |
|---|---|---|
| Dokument | Speichert JSON ähnliche Dokumente | MongoDB, CouchDB |
| Key-Value | Einfache Schlüssel → Wertpaare | Redis, DynamoDB |
| Column-Family | Optimiert für spaltenorientierte read/write Vorgänge | Apache Cassandra |
| Graph | Nodes und edges für relationship-heavy Daten | Neo4j |
Relational vs. NoSQL
| Relational | NoSQL | |
|---|---|---|
| Schema | Fest, vordefiniert | Flexibel / schemalos |
| Abfragesprache | SQL | Variiert (z.B. MongoDB Query Language) |
| Skalierung | Vertikal (hochskalieren) | Horizontal (ausskalieren) |
| Konsistenz | Stark (ACID) | Oft eventuelle Konsistenz |
| Am besten für | Strukturierte Daten, komplexe Joins | Große Skalierung, flexible oder hierarchische Daten |