Relationale und nicht-relationale Datenbank

Was sind Datenbanken

Datenbanken sind auf den einfachen Zugriff, die einfache Verwaltung und die einfache Aktualisierung von Daten ausgelegt und können verschiedene Datentypen enthalten – darunter Wörter, Zahlen, Bilder, Videos und Dateien. Unternehmen nutzen Datenbanken, einschließlich Cloud-Datenbanken, für verschiedenste Zwecke wie:

Was ist eine relationale Datenbank (SQL-Datenbank)?

Eine relationale Datenbank organisiert Daten in Tabellen, die aus Zeilen und Spalten bestehen. Jede Zeile in der Tabelle steht für einen eindeutigen Datensatz und jede Spalte für ein bestimmtes Attribut der Daten. Das Hauptmerkmal einer relationalen Datenbank ist die Fähigkeit, Beziehungen zwischen diesen Tabellen zu erstellen. Dadurch können Daten auf strukturierte Weise verknüpft und organisiert werden.

Die Beziehungen in einer relationalen Datenbank werden mithilfe von Schlüsseln erstellt. Ein Primärschlüssel ist eine eindeutige Kennung für einen Datensatz in einer Tabelle. Ein Fremdschlüssel ist ein Feld in einer Tabelle, das dem Primärschlüssel einer anderen Tabelle entspricht. Mit diesen Schlüsseln können Beziehungen zwischen Tabellen erstellt werden. Dabei kann es sich um Eins-zu-eins-, Eins-zu-viele-, Viele-zu-eins- oder Viele-zu-viele-Beziehungen handeln.

SQL (Structured Query Language) ist die für die Interaktion mit einer relationalen Datenbank verwendete Sprache. Benutzer können Daten in der Datenbank erstellen, einsehen, aktualisieren und löschen. SQL wird zum Schreiben von Abfragen verwendet, um bestimmte Daten zu extrahieren, Tabellen zu verknüpfen und komplexe Berechnungen durchzuführen. Außerdem kann SQL dazu dienen, Datenintegrität und Sicherheitsregeln in der Datenbank zu erzwingen.

Verwendung von relationalen und nicht-relationalen Datenbanken im Vergleich

Ob Sie sich für eine relationale Datenbank (SQL- bzw. Structured Query Language-Datenbank) oder eine nicht-relationale Datenbank (NoSQL- bzw. Not Only SQL-Datenbank) entscheiden, hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts ab. Beide Arten von Datenbanken haben ihre Vorteile und eignen sich besonders gut für unterschiedliche Arten von Aufgaben.

SQL-Datenbanken sind relational, d. h. sie organisieren Daten in Tabellen. Jede Tabelle verfügt über ein vordefiniertes Schema. Das bedeutet, dass die Struktur (Spalten und ihre Typen) festgelegt werden muss, bevor Daten gespeichert werden können.

Wenn sich Ihre Daten gut in einer Tabellenstruktur organisieren lassen und sich nicht häufig ändern, ist eine SQL-Datenbank möglicherweise das Richtige für Sie. SQL-Datenbanken unterstützen ACID-Eigenschaften (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Daher eignen sie sich gut für Systeme, in denen Transaktionen komplex sind und Datenintegrität entscheidend ist. Dazu zählen beispielsweise Bankensysteme.

Relationale Datenbanken sind ebenfalls eine gute Wahl, wenn Datenintegrität Priorität hat: SQL-Datenbanken unterstützen Einschränkungen wie eindeutige Schlüssel, Primärschlüssel und Fremdschlüssel, die zur Aufrechterhaltung der Datenintegrität beitragen.

NoSQL-Datenbanken sind nicht-relational, d. h. sie basieren nicht auf einer traditionellen Tabellenstruktur und haben dynamische Schemas für unstrukturierte Daten. Sie können Daten dokumentorientiert, spaltenorientiert, diagrammbasiert oder als Schlüssel-Wert-Paare speichern.

NoSQL-Datenbanken sind ideal für Situationen, in denen Daten unstrukturiert oder teilstrukturiert sind. Wenn sich Ihre Daten nicht gut in Tabellen strukturieren lassen oder wenn sich die Datenstruktur häufig ändert, ist eine NoSQL-Datenbank wahrscheinlich die richtige Wahl für Sie. NoSQL-Datenbanken sind so konzipiert, dass sie skaliert werden können, indem dem Netzwerk weitere Server hinzugefügt werden. Daher eignen sie sich gut für die Speicherung großer Datenmengen.

Nicht-relationale Datenbanken können für bestimmte Anwendungsfälle wie z. B. Big-Data- und Echtzeitanwendungen eine höhere Leistung bieten.

Der Bedarf an NoSQL-Datenbanken ergab sich in erster Linie aus den Einschränkungen traditioneller relationaler Datenbanken im Umgang mit den riesigen Mengen und den vielen unterschiedlichen Arten von Daten, die von modernen Anwendungen insbesondere im Kontext von Internet und Web-Anwendungen generiert werden. Mit zunehmendem Volumen, wachsender Geschwindigkeit und immer größeren Datenmengen wurde klar, dass das starre Schema und die Einschränkungen der Skalierbarkeit relationaler Datenbanken den Anforderungen vieler aktueller Anwendungsfälle nicht mehr genügten.

Jahrzehntelang waren relationale Datenbanken, der Standard gewesen. Allerdings waren sie für strukturierte Daten konzipiert und hatten ein festes Schema, bei dem Daten in Tabellen mit vordefinierten Spalten gespeichert werden mussten. Diese Struktur machte es schwierig, die unstrukturierten oder teilstrukturierten Daten aufzunehmen, die häufig von Big-Data-Anwendungen wie sozialen Medien, mobilen Geräten und Internet of Things (IoT) generiert werden. Darüber hinaus stellten der Umfang der Daten und die Notwendigkeit einer hohen Verfügbarkeit und Fehlertoleranz in verteilten Systemen eine große Herausforderung für relationale Datenbanken dar.

NoSQL-Datenbanken bieten dagegen flexible Datenmodelle. Diese Flexibilität ermöglicht Developern eine schnellere Iteration und die Verarbeitung einer Vielzahl von Datentypen, ohne dass komplexe Datentransformationen erforderlich sind.

Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken so konzipiert, dass sie skaliert werden können, indem sie Daten auf mehrere Server verteilen. So können große Datenmengen und hohe Benutzerlasten bewältigt und gleichzeitig die Leistung aufrechterhalten werden. Diese Art der Verteilung trägt auch zu einer höheren Verfügbarkeit bei, da das System auch dann weiterarbeiten kann, wenn Nodes ausfallen.