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Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS): Alles, was Sie wissen müssen

October 9th, 2023

Das relationale Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) bietet eine Grundlage für zahlreiche Anwendungen und Dienste in einem Unternehmen. Technologisch gilt RDBMS als uralt. Die solide theoretische Grundlage der relationalen Datenbanktechnologie hat sie jedoch in einer volatilen Branche relevant gehalten.

Aus diesem Grund enthalten sogar nicht-relationale Datenbanken zum Speichern von Informationen RDBMS-ähnliche Funktionen, wie z. B. die SQL-Schnittstelle in Hadoop. Einige beliebte Beispiele für relationale Datenbankverwaltungssysteme sind Microsoft SQL Server und MySQL, die Mitarbeiterdatensätze, Kundendatensätze und andere Geschäftsinformationen speichern können.

Was ist ein Datenbankverwaltungssystem?

Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) ist eine Software zum Speichern, Abrufen und Verwalten von Daten. Das am weitesten verbreitete DBMS in einem Unternehmensdatenbanksystem ist das RDBMS. Die vollständige Form von RDBMS ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem. Nachdem nun klar ist, was ein Datenbankverwaltungssystem ist, wollen wir uns mit dem relationalen Datenbankverwaltungssystem vertraut machen.

Relationales Datenbank Management System

Was ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem mit Beispiel?

Gemäß dem relationalen Modell von EF Codd ermöglicht ein RDBMS Benutzern, eine relationale Datenbank zu erstellen, zu aktualisieren, zu verwalten und mit ihr zu interagieren, wodurch Daten in tabellarischer Form gespeichert werden können. Betrachten Sie RDBMS daher als fortschrittliches Datenverwaltungssystem, das es viel einfacher macht, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Aber warum brauchen wir eine relationale Datenbank?

Heutzutage verwenden verschiedene Unternehmen eine relationale Datenbankarchitektur anstelle von Flatfiles oder hierarchischen Datenbanken für ihr Datenbankverwaltungssystem (DBMS). Was ist also der Grund für die Erstellung einer relationalen Datenbank? Eine relationale Datenbank wurde speziell entwickelt, um eine Vielzahl von Datenformaten effizient zu verarbeiten und Abfragen zu verarbeiten. Und wie werden Daten in einem relationalen Datenbankmanagementsystem organisiert?

Die Antwort darauf ist einfach: Ein relationales Datenbankmanagementsystem organisiert Daten in Tabellen, die abhängig von gemeinsamen Daten intern verknüpft werden können. Dies ermöglicht es einem Benutzer, eine oder mehrere Tabellen mit nur einer Abfrage einfach abzurufen. Andererseits speichert Flatfile Daten in einer einzigen Tabellenstruktur, was weniger effizient ist und mehr Platz und Arbeitsspeicher verbraucht.

Daher brauchen wir eine relationale Datenbank. Ein Beispiel für ein relationales Datenbankverwaltungssystem könnte eine Produktionsabteilung in einer Organisation sein, die dieses Modell nutzt, um Einkäufe zu verarbeiten und den Bestand zu verfolgen.

Das am meisten kommerziell erhältliche und unternehmensweite Datenbankverwaltungssystem oder relationale Datenbankverwaltungssystem, das heute verwendet wird, ist die strukturierte Abfragesprache (SQL-Datenbank), um auf die Datenbank zuzugreifen.
Andere weit verbreitete Verwaltungssysteme für relationale Datenbanken für Unternehmen sind die Oracle-Datenbank, MySQL, PostgreSQL (eine relationale Open-Source-Datenbank) und Microsoft SQL Server. RDBMS-Strukturen werden üblicherweise verwendet, um vier grundlegende Operationen auszuführen: CRUD (Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen), die für die Unterstützung einer konsistenten Datenverwaltung von entscheidender Bedeutung sind.

Nachdem Sie nun die Definition eines RDBMS kennen, schauen wir uns an, wie es sich von einem DBMS unterscheidet und welche Eigenschaften ein relationales Datenbanksystem hat.

Unterschiede zwischen RDBMS und DBMS

Es gibt einige gegensätzliche Unterschiede zwischen RDBMS und DBMS. Ein RDBMS ist eine erweiterte Version eines DBMS. Im Gegensatz zu einem DBMS, das Datenbanken in einem Computernetzwerk und auf Festplatten verwaltet, hilft eine RDBMS-Datenbank dabei, Beziehungen zwischen ihren Tabellen aufrechtzuerhalten.

Hier sind einige der Hauptunterschiede zwischen einem RDBMS und einem DBMS:

  • Anzahl der Bediener:

    Ein DBMS lässt nur einen einzigen Bediener gleichzeitig zu, während mehrere Benutzer gleichzeitig ein RDBMS betreiben können. Ein RDBMS verwendet komplizierte Algorithmen, die es mehreren Benutzern ermöglichen, auf die Datenbank zuzugreifen, während die Datenintegrität gleichzeitig gewahrt bleibt, wodurch die Reaktionszeit erheblich verkürzt wird.

  • Hardware- und Softwarebedarf:

    Ein DBMS verwendet weniger Ressourcen zum Speichern und Abrufen von Daten als ein RDBMS. Letzteres ist aufgrund seiner Mehrtabellenstruktur und Querverweisfunktion komplexer und damit teurer als ein DBMS. RDBMS werden im Allgemeinen auch für Anwendungen der Unternehmensklasse verwendet, während DBMS häufiger für kleinere, zweckspezifische Anwendungen verwendet werden.

  • Datenänderung:

    Das Ändern von Daten in einem DBMS ist recht schwierig, wohingegen Sie Daten in einem RDBMS mithilfe einer SQL-Abfrage problemlos ändern können. Somit können Programmierer mehrere Datenelemente gleichzeitig ändern / darauf zugreifen. Dies ist einer der Gründe, warum ein RDBMS effizienter ist als ein DBMS.

  • Datenvolumen:

    Ein DBMS eignet sich eher für den Umgang mit geringem Datenvolumen, während ein RDBMS auch für große Datenmengen geeignet ist.

  • Schlüssel und Indizes:

    Ein DBMS enthält keine Schlüssel und Indizes, während ein RDBMS eine Beziehung zwischen Datenelementen über Schlüssel und Indizes angibt.

  • Datenkonsistenz:

    Da ein DBMS nicht dem ACID-Modell (Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability) folgt, können die gespeicherten Daten Inkonsistenzen aufweisen. Im Gegensatz dazu folgt ein RDBMS dem ACID-Modell, wodurch es strukturiert und konsistent wird.

  • Datenbankstruktur:

    Ein DBMS speichert Daten in a hierarchische StrukturWährend ein RDBMS Daten in Tabellen speichert.

  • Datenabrufgeschwindigkeit:

    In einem DBMS ist der Prozess relativ langsam, insbesondere wenn die Daten komplex und umfangreich sind. Dies liegt daran, dass jedes der Datenelemente einzeln abgerufen werden muss. In einem RDBMS werden Daten aufgrund des relationalen Ansatzes schneller abgerufen. Außerdem ermöglicht SQL einen schnelleren Datenabruf in einem RDBMS.

  • Verteilte Datenbanken:

    Ein DBMS unterstützt keine verteilten Datenbanken, wohingegen ein RDBMS vollständige Unterstützung für verteilte Datenbanken bietet.

  • Client-Server-Architektur:

    Im Gegensatz zu einem DBMS unterstützt ein RDBMS Client-Server-Architektur.

Wie funktioniert ein relationales Datenbankmanagementsystem?

Daten werden in einer relationalen Datenbank in Form mehrerer Tabellen gespeichert. Hier stellt sich die zentrale Frage, wie funktioniert eine Datenbankstruktur und wie wird sie umgesetzt? Lassen Sie uns dies im Detail verstehen.

Eine Datenbankstruktur funktioniert, indem jede Tabelle in angeordnet wird Zeilen (bekannt als Datensätze/Tupel) und Spalten (bekannt als Felder/Attribute). Tabellen, Spalten und Zeilen sind die drei Hauptkomponenten einer relationalen Datenbank.

Hier ist ein Beispiel für eine Art Geschäftsdatenbank zur Bearbeitung von Kundenaufträgen. Bei dieser Art von Datenbank enthält die erste Spalte die Kunden-ID, die der Primärschlüssel ist. Der Primärschlüssel wird verwendet, um jeden eindeutigen Datensatz in einer Tabelle zu identifizieren. Jede Spalte (oder jedes Attribut) speichert Informationen, und die Datenbank weist jeder Zeile eine eindeutige Kunden-ID zu.

Was ist ein Beispiel für eine relationale Datenbank?

Beispiel einer relationalen Datenbank. Quelle: Guru99

Die zur Implementierung einer relationalen Datenbank verwendete Datenstruktur sieht wie folgt aus:

Wie im obigen Beispiel zu sehen, die Datenstruktur einer einzelnen Tabelle. Am häufigsten sind Daten jedoch komplexer und werden in mehreren Tabellen gespeichert. Die Tabellen werden dann basierend auf bereits bestehenden Beziehungen verbunden.

Die Tabellen können auf unterschiedliche Weise verbunden werden, wie zum Beispiel:

  • Ein Datensatz in einer Tabelle kann mit einem anderen Datensatz in einer anderen Tabelle verknüpft sein (1: 1-Beziehung).
  • Ein Datensatz in einer Tabelle kann mit mehreren Datensätzen in anderen Tabellen verknüpft sein (1: M-Beziehung).
  • Mehrere Tabellendatensätze können mit mehreren Datensätzen in einer anderen Tabelle verknüpft werden (M:N-Beziehung)

Bevor jedoch Tabellen erstellt werden, muss ein relationales Datenbankverwaltungssystem Folgendes sicherstellen:

  • Jede Tabelle hat einen eindeutigen Primärschlüssel, der keine Nullwerte enthält.
  • Der Fremdschlüssel, der für 2 Tabellen verwendet wird, bleibt in einer Tabelle erhalten und bezieht sich auf den Primärschlüssel einer anderen Tabelle.
  • Keine Spalte hat einen Nullwert (leere Zelle).

Ein RDBMS wird normalerweise mit geliefert Datenwörterbücher und Sammlungen von Metadaten, die bei der Datenverwaltung von Vorteil sind. Ein Data Dictionary definiert die Datenobjekte jedes Benutzers innerhalb der Datenbank. Als Ergebnis hilft es Benutzern, alle Objekte zu identifizieren, die in der Datenbank vorhanden sind und wer darauf zugreifen kann.

Zum Beispiel ist es menschlich unmöglich, sich alle Tabellen zu merken, die in einer riesigen Datenbank gespeichert sind. Wenn Sie nach einer bestimmten Tabelle suchen möchten, z. B. nach Produkten, können Sie ein Datenwörterbuch verwenden, um alle Tabellen mit dem Namen Produkte nachzuschlagen. Dann können Sie Ihre gewünschte aus der Liste der Tabellen identifizieren.

Vorteile eines relationalen Datenbankmanagementsystems

Die Vorteile eines relationalen Datenbankverwaltungssystems bieten eine systematische Sicht auf Daten, die Unternehmen dabei hilft, ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern, indem verschiedene Bereiche verbessert werden.

Diverse weitere Vorteile eines relationalen Datenbankmodells:

Verbesserte Datensicherheit

Die Autorisierungs- und Zugriffskontrollfunktionen in relationaler Datenbanksoftware unterstützen erweiterte Verschlüsselung und Entschlüsselung, sodass Datenbankadministratoren den Zugriff auf die gespeicherten Daten verwalten können. Dies bietet erhebliche Vorteile in Bezug auf die Sicherheit. Darüber hinaus können Bediener den Zugriff auf die Datenbanktabellen ändern und sogar die verfügbaren Daten auf andere beschränken. Dies macht RDBMSs zu einer idealen Datenspeicherlösung für Unternehmen, in denen das höhere Management den Datenzugriff für Mitarbeiter und Kunden kontrollieren muss.

Datenkonsistenz beibehalten

Es ist einfacher, neue Daten hinzuzufügen oder vorhandene Tabellen in einem RDBMS zu ändern, während die Datenkonsistenz mit dem vorhandenen Format beibehalten wird. Dies liegt hauptsächlich daran, dass ein RDBMS ACID-kompatibel ist.

Bessere Flexibilität und Skalierbarkeit

Ein RDBMS bietet mehr Flexibilität beim Aktualisieren von Daten, da die Änderungen nur einmal vorgenommen werden müssen. Wenn Sie beispielsweise die Details in der Haupttabelle aktualisieren, werden die relevanten Dateien automatisch aktualisiert, und Sie sparen sich die Mühe, mehrere Dateien nacheinander zu ändern. Außerdem kann jeder Tisch unabhängig geändert werden, ohne die anderen zu stören. Dies macht relationale Datenbanken skalierbar, um das Datenvolumen zu erhöhen.

Einfache Wartung

Relationale Datenbanken gelten als wartungsarm, da Benutzer Daten schnell testen, regulieren, reparieren und sichern können, da das Automatisierungstool in RDBMS dabei hilft, diese Aufgaben zu systematisieren.

Reduziertes Fehlerrisiko

In relationaler Datenbanksoftware können Sie auf einfache Weise überprüfen, ob die Daten in verschiedenen Datensätzen fehlerhaft sind. Darüber hinaus wie jeder Datenelement wird an einem einzigen Ort gespeichertEs gibt keine Möglichkeit, dass ältere Versionen das Bild verwischen.

Zusammenfassung

Im Laufe der Zeit haben sich RDBMSs weiterentwickelt, um immer fortschrittlichere Abfrageoptimierungen und ausgefeilte Plugins für Unternehmensentwickler bereitzustellen. Infolgedessen gibt es verschiedene Unternehmensanwendungen relationaler Datenbankverwaltungssysteme. Sie dienen auch als Dreh- und Angelpunkt in zahlreichen Anwendungen, wie z. B. Berichterstellung, Analyse und Data Warehousing.

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