Eine Datenbank ist ein Speichersystem, das Daten auf organisierte Weise speichert, um einen einfachen Zugriff und eine einfache Verwaltung zu ermöglichen.

Allein in den letzten zwei Jahren 90% der weltweiten Daten erstellt wurde, und das Volumen der globalen Daten verdoppelt sich alle zwei Jahre. Alle diese Daten werden in Datenbanken gespeichert. Egal, ob Sie das Wetter auf Ihrem Telefon überprüfen, einen Online-Einkauf tätigen oder sogar diesen Blog lesen, Sie greifen auf in einer Datenbank gespeicherte Daten zu und unterstreichen deren Bedeutung in der modernen Welt Datenmanagement.

Schauen wir uns also genauer an, was Datenbanken sind, welche Typen sie haben und wie sie die Geschäftsleistung verbessern.

Datenbankdefinition

Eine Datenbank ist eine strukturierte Datensammlung, die zum Speichern, Verwalten und Abrufen von Informationen dient. Stellen Sie es sich als „einen strukturierten Datensatz vor, der in einem Computer gespeichert ist, insbesondere einen, auf den auf verschiedene Weise zugegriffen werden kann“. In einer Datenbank, auch als DB bezeichnet, sind die Daten normalerweise in Tabellen angeordnet, die durch Zeilen und Spalten definiert sind, wie ein Tabellenlayout, das die Datenorganisation erleichtert. Die Struktur erleichtert das Abfragen von Daten, was meist mit Structured Query Language (SQL) erfolgt – der Sprache, die für die Interaktion mit relationalen Datenbanken verwendet wird. Sie benötigen eine Datenbankverwaltungssystem (DBMS)oder Datenbanksoftware, um mit einer Datenbank zu interagieren und die darin enthaltenen Daten zu verwalten (auf sie zuzugreifen, sie zu ändern, zu aktualisieren oder zu löschen).

Diese Systeme stellen sicher, dass Sie über eine einheitliche Schnittstelle mit der Datenbank interagieren können. Einige Beispiele für DBMS sind:

• MongoDB
• Oracle-Datenbank
• PostgreSQL
• MySQL
• SQL Server

Die Funktionalität von Datenbanken erstreckt sich auf verschiedene Vorgänge, wie das Einfügen neuer Daten, das Aktualisieren bestehender Daten, das Löschen alter Daten und das Abfragen von Daten basierend auf Ihren spezifischen Kriterien. Beispielsweise möchten Sie in einer Datenbank mit Kundeninformationen möglicherweise Daten für alle Kunden abrufen, die in einer bestimmten Stadt leben. Das Kriterium wäre in diesem Fall „Stadt gleich New York“. Dies würde zu einem Datensatz von Kunden führen, deren Stadtfeld in der Datenbank mit „New York“ übereinstimmt. Diese Art von Datenabrufkriterien wird als „Auswahl“-Operation bezeichnet und ist eine Kernfunktion von SQL.

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Warum sind Datenbanken wichtig?

Unternehmen nutzen Datenbanken, um große Datenmengen organisiert zu verwalten und sie autorisierten Benutzern leicht zugänglich zu machen. Datenbanken sind in vielerlei Hinsicht für das Wachstum eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung:

• Sie ermöglichen einem Unternehmen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
• Datenbanken speichern und rufen zugehörige Informationen effizient ab.
• Benutzer können wichtige Kundendaten aus verschiedenen Anwendungen in einer einzigen Datenbank sammeln und speichern.
• Eine Datenbank hilft beim Aggregieren und Analysieren von Geschäftsdaten.
• Datenbanken ermöglichen personalisierte Anwendungen und detaillierte Analysen.
• Durch den sofortigen Zugriff auf wichtige Geschäftsdaten können Unternehmen Datenmuster erkennen und zukünftige Trends vorhersagen.
• Häufig werden Daten über hierarchische Datenbanken, die von Legacy-Systemen verwendet werden, auf relationale Datenbanken abgebildet, die in den verwendeten Systemen verwendet werden Data Warehouse.

Arten von Datenbanken

Es gibt verschiedene Arten von Datenbanken. Die richtige Datenbank für Ihr Unternehmen ist diejenige, die seinen spezifischen Anforderungen gerecht wird, wie z unstrukturierte Datenverwaltung, Aufnahme großer Datenmengen, schneller Datenabruf oder bessere Zuordnung von Datenbeziehungen. Hier sind einige Arten von Datenbanken:

• Relationale Datenbanken (SQL-Datenbanken)

Relationale Datenbanken werden auch als SQL-Datenbanken bezeichnet. Wie der Name schon sagt, basieren diese Datenbanken auf einem relationalen Modell, bei dem die Daten in Tabellen (Entitäten) mit Zeilen (Tupeln) und Spalten (Attributen) organisiert sind. Relationale Datenbankverwaltungssysteme (RDBMS) Verwenden Sie SQL, um Daten abzufragen und zu verwalten. Einige Beispiele für relationale Datenbanken sind MySQL, PostgreSQL und SQL Server.

Relationale Datenbanken eignen sich hervorragend für Anwendungen, die eine starke Datenbank erfordern Datenintegrität, komplexe Abfragen und Transaktionen, wie z. B. Finanzsysteme, Customer-Relationship-Management-Systeme (CRM) und Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP).

• Nicht relationale Datenbanken (NoSQL-Datenbanken)

Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken erfordern NoSQL-Datenbanken, auch nicht relationale Datenbanken genannt, kein festes Schema. Diese Datenbanken eignen sich zur Verwaltung halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten. Zu den Arten von NoSQL-Datenbanken gehören Dokumentspeicher wie MongoDB, Schlüsselwertspeicher wie Redis und Spaltenfamilienspeicher wie Cassandra.

Diese Datenbanken eignen sich ideal für Big-Data-Anwendungen, Echtzeit-Webanwendungen und verteilte Systeme. Zu den häufigsten Anwendungsfällen gehören die Verwaltung sozialer Netzwerke und die Verwaltung von Inhalten.

• Hierarchische Datenbanken

Das hierarchische Datenbankmodell organisiert Daten in einer baumartigen Struktur mit Eltern-Kind-Beziehungen. Jeder Datensatztyp, mit Ausnahme des Stammdatensatztyps, hat ein übergeordnetes Element. Es wird für Eins-zu-viele-Beziehungen verwendet, ist jedoch aufgrund von Datenredundanz, eingeschränkter Unabhängigkeit, Abfrageherausforderungen und Skalierbarkeitsproblemen weniger stabil.

Dieses Modell wird hauptsächlich in Anwendungen verwendet, in denen Daten auf natürliche Weise hierarchisch organisiert sind, wie z. B. bei der XML-Datenverwaltung. Hierarchische Datenbanken finden ihren Einsatz in Szenarien, die eine schnelle, vorhersehbare Navigation und Abfrage strukturierter, baumartiger Datenbeziehungen erfordern. Beispielsweise können Computerdateisysteme, in denen Ordner und Unterordner eine natürliche Baumstruktur bilden, Organigramme innerhalb von Unternehmen und Stücklisten (BOM), die in der Fertigung verwendet werden, aufgrund ihrer inhärenten hierarchischen Natur mithilfe hierarchischer Datenbanken effizient dargestellt und abgefragt werden.

• Netzwerkdatenbanken

Es handelt sich um eine Art Datenbankmodell, bei dem Daten mithilfe einer netzwerkähnlichen Struktur organisiert werden. In einer Netzwerkdatenbank können Datensätze mehrere übergeordnete und untergeordnete Datensätze haben, wodurch Viele-zu-Viele-Beziehungen möglich sind. Netzwerkdatenbanken bieten im Vergleich zu ihren hierarchischen Gegenstücken eine größere Flexibilität.

Netzwerkdatenbanken eignen sich gut für komplexe Anwendungen wie Telekommunikation, Transportnetzwerke und erweiterte Inventarsysteme.

• Dokumentenorientierte Datenbanken

Eine dokumentenorientierte Datenbank speichert Daten in flexiblen, schemalosen Dokumenten in Formaten wie JSON oder BSON. Der Schwerpunkt liegt auf der Speicherung und Abfrage von Dokumenten. Die Dokumente können innerhalb derselben Sammlung in ihrer Struktur variieren, was eine einfache unstrukturierte oder halbstrukturierte Datenspeicherung ermöglicht.

Diese Datenbanken eignen sich ideal für Verwaltungssysteme wie E-Commerce-Anwendungen und Szenarien, die die Speicherung komplexer, verschachtelter Datenstrukturen für einfache und schnelle Aktualisierungen erfordern.

• Objektorientierte Datenbanken

Objektbasierte Datenbanken sind darauf ausgelegt, mit objektorientierten Programmiersprachen zu arbeiten und Objekte direkt zu speichern. In diesem Datenbankmodell liegt der Schwerpunkt auf der Speicherung und Verwaltung von Objekten in Bezug auf ihre Methoden und Funktionen. Diese Datenbanken unterstützen typischerweise Funktionen wie Vererbung, Polymorphismus und Kapselung und eignen sich am besten für Anwendungen wie computergestütztes Design (CAD), Multimedia-Projekte und -Anwendungen, Softwareentwicklung, digitale Medien und Spiele.

• Verteilte Datenbanken

Verteilte Datenbanken sind zur bevorzugten Lösung für Unternehmen geworden, die große Datenmengen verwalten oder eine hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit benötigen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die auf einen einzelnen Server beschränkt sind, fragmentieren diese Datenbanken die Daten auf mehrere miteinander verbundene Computer. Die Fragmentierung ermöglicht es ihnen, die Arbeitslast bei der Verarbeitung und Speicherung von Informationen zu verteilen, was mehrere entscheidende Vorteile bietet – verbesserte Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, Ausfallsicherheit und Fehlertoleranz.

• Data Warehouse

Data Warehouse sind ein spezialisierter Datenbanktyp, der für einen bestimmten Zweck entwickelt wurde: groß angelegte Datenanalyse. Während herkömmliche Datenbanken sich hervorragend zum Speichern und Verwalten operativer Daten für alltägliche Transaktionen eignen, konzentrieren sich Data Warehouses auf historische und aggregierte Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Organisation. Ein Data Warehouse nutzt die Kernstärken von Datenbanken – Datenspeicherung, -organisation und -abruf – und passt sie speziell an, um Datenanalyse- und Business Intelligence-Bemühungen (BI) zu unterstützen.

Dies sind einige der gebräuchlichsten Datenbanken. Heutzutage verschieben Cloud Computing, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) die Grenzen von Datenbanken. Zu den modernen Datenbanken gehören NewSQL-Datenbanken, Cloud-Datenbanken, autonome Datenbanken (auch selbstfahrende Datenbanken genannt), Blockchain-Datenbanken und Datenbanken mit mehreren Modellen.

Erfahren Sie mehr darüber verschiedene Arten von Datenbanken.

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Welche Vorteile bietet der Einsatz einer Datenbank?

Datenbanken unterstützen die digitalen Dienste, die täglich von Millionen Endbenutzern genutzt werden, und bringen viele Vorteile mit sich, die die Funktionsweise dieser Dienste verbessern. Unternehmen nutzen Datenbanken für verschiedene Anwendungsfälle, beispielsweise Business Intelligence (BI), Customer Relationship Management (CRM) und Bestandsverwaltung. Hier sind verschiedene Vorteile von Datenbanken für Unternehmen:

Datenbanken steuern die Datenredundanz

Als Zentrale dient eine Datenbank Datenspeicher, was dabei hilft, Speicherplatz zu sparen und Redundanz zu reduzieren Datenintegration. Techniken wie Normalisierung, Primär- und Fremdschlüssel sowie Indizes verhindern die Duplizierung von Daten. Anstatt dieselben Informationen wiederholt zu speichern, wird jeder Teil effizient in der Datenbankstruktur platziert. Dadurch können bei Bedarf Daten aus verschiedenen Tabellen auf Basis der etablierten Beziehungen abgerufen werden.

Wenn Sie beispielsweise eine Bibliotheksdatenbank verwalten, speichern Sie die Mitgliedsdaten nur einmal, anstatt sie für jedes ausgeliehene Buch zu wiederholen. Jede Transaktion ist mit der eindeutigen ID des Mitglieds verknüpft, sodass Sie ohne redundante Speicherung auf dessen Informationen zugreifen können.

Datenbanken bieten verbesserte Dateneinblicke

Durch die Integration von Daten in ein einziges Repository können Sie mehr Erkenntnisse aus demselben Datensatz gewinnen. Die zentralisierte Speichermethode ersetzt die älteren, dateibasierten Systeme, bei denen die Daten über mehrere Dateien verteilt waren, was den Abruf langsamer und komplexer machte.

Da es beispielsweise bei dateibasierten Systemen erforderlich ist, Bestands- und Verkaufsdaten getrennt aufzubewahren, kennt die Lagerabteilung möglicherweise nicht Ihre Bestseller. Mit einer Datenbank können jedoch beide Abteilungen von einem einzigen Standort aus auf alles zugreifen, was die Zusammenarbeit zwischen Teams und die Produktivität verbessert, was wiederum zu einer besseren Entscheidungsfindung und Geschäftsstrategien führt.

Eine Datenbank sichert sensible Informationen durch Zugriffskontrollen

Der Einsatz eines modernen Datenbankverwaltungssystems (DBMS) erhöht die Datensicherheit, indem der Zugriff auf nicht autorisierte Benutzer durch verschiedene Zugriffskontrollen eingeschränkt wird. Das System bestimmt die Rolle eines Benutzers innerhalb der Organisation und seine Rechte für verschiedene Vorgänge wie Datenabruf, -einfügung, -aktualisierung und -löschung.

Datenbankadministratoren haben beispielsweise die Berechtigung, auf alle Daten in allen Datenbanken einer Organisation zuzugreifen. Der Zugriff eines Filialleiters auf Informationen ist jedoch auf seine spezifische Filiale beschränkt.

Der Einsatz von Zugriffskontrollen stellt sicher, dass sensible Daten geschützt bleiben und nur autorisiertem Personal zugänglich sind, wodurch das Risiko von Datenschutzverletzungen minimiert und die allgemeine Datensicherheit verbessert wird.

Datenbanken bieten Skalierbarkeit bei der Verarbeitung ständig wachsender Datenmengen

Datenbanken bieten eine Möglichkeit, die wachsenden Datenmengen zu verwalten und sicherzustellen, dass Anwendungen auch bei der Skalierung reaktionsfähig und verfügbar bleiben. Datenbanken passen sich durch zwei gängige Ansätze an die wachsenden Datenmengen an.

• Vertikale Skalierung (Hochskalierung)

Bei diesem Ansatz werden einem vorhandenen Datenbankserver weitere Hardwareressourcen hinzugefügt, um die erhöhte Last zu bewältigen. Auch wenn die Skalierung eines einzelnen Servers begrenzt ist, kann moderne Hardware ein erhebliches Wachstum unterstützen. Beispielsweise können Server der Enterprise-Klasse mit Terabyte RAM und mehreren CPUs ausgestattet werden, was eine erhebliche Rechenleistung für Datenbankoperationen bietet.

• Horizontale Skalierung (Skalierung)

Bei der horizontalen Skalierung werden die Daten auf mehrere Maschinen verteilt, indem Knoten (ein Cluster) hinzugefügt werden, um mehr Daten und Lese-/Schreibvorgänge zu verarbeiten, die auf einem einzelnen Server nicht möglich wären. Die horizontale Skalierung ist je nach Datenbankarchitektur nahezu unbegrenzt. Beispielsweise können einige Großbetriebe in einem Unternehmen Petabytes an Daten auf Tausenden von Servern verwalten.

Über diese beiden Ansätze hinaus wird die Sharding-Technik sowohl in relationalen als auch in NoSQL-Datenbanken zur Skalierung von Daten verwendet. Beim Sharding werden Daten in kleinere Teile (Shards) aufgeteilt, die auf mehrere Server verteilt werden, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit großer Datenmengen zu verbessern. Beispielsweise verwenden Bigtable von Google und DynamoDB von Amazon Sharding-Techniken, um ihre riesigen Datenbanken zu verwalten.

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Hauptkomponenten einer Datenbank

Datenbanken sind der Kern des modernen Informationsmanagements, aber welche Elemente machen eine Datenbank zu einer Datenbank? Hier sind die Hauptkomponenten, die seine Struktur definieren:

Datum

Daten sind der wichtigste Bestandteil jeder Datenbank. Dabei handelt es sich um die gespeicherten Informationen, mit denen die Systeme innerhalb einer Organisation interagieren und die sie verwalten. Daten in einer Datenbank sind so organisiert, dass sie einen einfachen Zugriff, eine einfache Bearbeitung und eine einfache Analyse ermöglichen und so verschiedene Geschäftsabläufe und Entscheidungsprozesse unterstützen.

Datenbank-Engine

Eine Datenbank-Engine ist die zugrunde liegende Software, die es der Datenbank ermöglicht, effektiv zu arbeiten und ihre beabsichtigten Funktionen auszuführen. Einige Beispiele für Datenbank-Engines sind:

• MongoDB (für NoSQL-Datenbanken)
• Amazonas-Aurora
• Google Cloud-Spanner

Unternehmen nutzen außerdem eingebettete Datenbank-Engines und In-Memory-Datenbank-Engines, um die Anwendungsleistung zu verbessern.

Datenbankschema

A Datenbankschema definiert die Struktur und Einschränkungen Ihrer Datenbank. Im Hinblick auf relationale Datenbanken spezifiziert es die Tabellen, die Felder in jeder Tabelle und die Beziehungen zwischen ihnen. Es ist ein Modell dafür, wie Ihre Daten aussehen werden. Das Schema selbst enthält keine Daten; es erleichtert einfach Datenbank Design entsprechend den Anforderungen Ihrer Organisation.

Datenbankzugriffssprache

Es bezieht sich auf die Sprache, die Sie zum Schreiben von Abfragen und Befehlen für die Interaktion mit Datenbanken verwenden können. SQL ist die am weitesten verbreitete Sprache, es gibt jedoch auch Varianten wie MySQL und Presto.

Abfrageprozessor

Wie der Name schon sagt, verarbeitet ein Abfrageprozessor Ihre Datenbankabfragen in ausführbarer Form.

Metadaten

Metadaten dient als Bedienungsanleitung für Ihre Datenbank und liefert wichtige Details zu deren Inhalt und Struktur. Diese in Datenwörterbüchern gespeicherten „Daten über Daten“ helfen der Datenbanksoftware zu verstehen, wie sie mit den darin gespeicherten Informationen interagieren kann.

Hardware-Komponenten

Hardwarekomponenten sind die physischen Komponenten eines Systems, auf denen eine Datenbank läuft. Diese werden für die Speicherung von Daten, die Ausführung von Software und den reibungslosen Betrieb der Datenbank benötigt. Zu den Hardwarekomponenten einer Datenbank gehören:

Speichergeräte: Dies sind Geräte, die alle Daten speichern, die eine Datenbank verwaltet; Dies können Festplatten (HDDs) oder Solid-State-Laufwerke (SSDs) sein. Die Wahl zwischen Festplatten und SSDs kann sich auf die Geschwindigkeit und Effizienz des Datenabrufs auswirken.

Speicher (RAM): Es speichert vorübergehend Daten, die aktiv verwendet oder verarbeitet werden, wodurch Datenabrufvorgänge schneller erfolgen.

Prozessor (CPU): Die zentrale Verarbeitungseinheit, CPU, führt dies aus Datenverarbeitung Vorgänge wie Befehlsausführung, Abfrageverarbeitung und Transaktionen.

Netzwerkkomponenten: Dies sind die Kommunikatoren der Datenbank. Zu den Netzwerkkomponenten gehören Netzwerkkarten und Router, die den Datenbankserver mit dem größeren Netzwerk verbinden und es ihm ermöglichen, Daten von anderen Systemen und Benutzern zu senden und zu empfangen.

Datenbankherausforderungen

Obwohl Datenbanken zahlreiche Vorteile bieten, bringen sie auch ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Hier sind einige Datenbankherausforderungen, die Sie beachten sollten:

Die Arbeit mit Datenbanken kann teuer sein

Die Arbeit mit Datenbanken, egal ob cloudbasiert oder vor Ort, kann teuer sein. Cloudbasierte Lösungen sind zwar anfangs günstiger für die Speicherung und Verwaltung von Daten, nutzen jedoch oft verbrauchsbasierte Preismodelle, was zu unvorhersehbaren Kosten im Zusammenhang mit der Nutzung, Speicherung und Verarbeitung führt.

Lokale Datenbanken erfordern hohe Investitionen in Hardware und Software sowie zusätzliche Wartungskosten. In beiden Fällen sind spezialisierte Datenbankexperten und IT-Experten für die Verwaltung und Wartung dieser Systeme erforderlich, was ebenfalls zu höheren Kosten führt. Darüber hinaus können unerwartete Ausfallzeiten aufgrund von Hardware- oder Softwarefehlern die Kosten weiter in die Höhe treiben.

Die Migration von Daten zwischen Datenbanken ist ein komplexes Unterfangen

Wenn Sie Daten verschieben Zwischen Datenbanken lesen Sie gleichzeitig von einer und schreiben in eine andere. Während dieses Übergangs kann es aufgrund asynchroner Aktualisierungen und Latenzprobleme eine Herausforderung sein, festzustellen, welche Datenbank die tatsächlichen, aktuellen Daten enthält. Wenn sowohl die Quell- als auch die Zieldatenbank während des Vorgangs aktiv verwendet werden Migration, werden neue Daten, die dem Quellsystem hinzugefügt werden, möglicherweise nicht sofort im Zielsystem widergespiegelt. Diese Diskrepanz kann zu Inkonsistenzen führen, die es wiederum erschweren, festzustellen, welches System die aktuellsten Daten enthält.

Verwalten von Live-Datenbankaktualisierungen

Die Durchführung von Live-Datenbankaktualisierungen birgt mehrere Risiken – von Datenintegritätsproblemen bis hin zu Leistungseinbußen und potenziellen Ausfallzeiten. Parallelitätsprobleme und unvollständige Transaktionen führen zu Datenkorruption. Strukturelle Änderungen verbrauchen umfangreiche Ressourcen, was sich auf die Systemleistung und die Ursachen auswirkt Sperrung. In diesen Szenarien wird die Gewährleistung einer hohen Verfügbarkeit zu einer Herausforderung, da einige Aktualisierungen es erforderlich machen, die Datenbank offline zu schalten.

Beispielsweise kann das Entfernen oder Reparieren von Knoten vorübergehend die Systemleistung in einer Datenbank wie Cassandra beeinträchtigen. Ebenso würde in einer älteren Version von MySQL vor 5.6 das Hinzufügen einer Spalte zu einer Tabelle die gesamte Tabelle sperren.

Risiko eines Datenverlusts aufgrund eines Datenbankfehlers

Datenbanken sind komplexe Systeme und trotz aller Bemühungen anfällig für verschiedene Arten von Fehlern, die nicht immer verhindert werden können. Probleme wie Softwarefehler können mit der Datenbank interagieren und die Daten beschädigen oder versehentlich löschen. Ebenso können physische Probleme wie Hardwareausfälle, Netzwerkunterbrechungen und Systemüberlastungen aufgrund einer plötzlichen hohen Nachfrage, auch bekannt als Donnerherdeneffekt, diese Risiken noch verstärken.

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So wählen Sie die richtige Datenbank aus

Die richtige Datenbank kann die Fähigkeit einer Organisation, ihre Daten effektiv zu verwalten, erheblich verbessern. Allerdings gibt es verschiedene Arten von Datenbanken und die Auswahl der richtigen kann schwierig sein. Wenn Sie eine Datenbank auswählen, sollten Sie zunächst Ihre Datenanforderungen verstehen. Finden Sie heraus, ob Ihre Datenanforderungen am besten mit einer SQL- oder NoSQL-Datenbank erfüllt werden können.

Datenbedarf

• Datenstruktur: Analysieren Sie die Art der Daten, die das Unternehmen speichern muss – strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert. Relationale Datenbanken zeichnen sich durch strukturierte Daten aus, während NoSQL-Optionen flexiblere Datenmodelle ermöglichen.
• Datenvolumen und Wachstum: Berücksichtigen Sie die aktuelle Datengröße und das erwartete Wachstum. Wählen Sie eine Datenbank, die steigende Datenmengen ohne Leistungseinbußen bewältigen kann.

Leistungsanforderungen

• Lese- vs. Schreib-Workload: Wie wird die Organisation ihre Daten nutzen? Beispielsweise ist das häufige Abrufen von Kundeninformationen für Berichte und Analysen ein leseintensives Szenario. Andererseits, wenn das Unternehmen viele Echtzeitaktualisierungen erfordert, etwa die Verarbeitung von Online-Transaktionen oder die Bestandsverwaltung in Echtzeit. Diese Szenarien bevorzugen Datenbanken, die für häufige Schreibvorgänge optimiert sind.
• Komplexität der Abfragen: Denken Sie über die Komplexität der Abfragen nach, die die Endbenutzer ausführen werden. Relationale Datenbanken eignen sich ideal für komplexe Abfragen mit Verknüpfungen über mehrere Tabellen, während NoSQL-Datenbanken möglicherweise besser für einfachere Abfragen geeignet sind.

Technische Fachkentnis

• Interne Fähigkeiten: Organisationen müssen die Fachkompetenz ihres Teams bei der Verwaltung verschiedener Datenbanktypen bewerten. Einige Datenbanken erfordern spezielle Kenntnisse für die Verwaltung und Wartung.
• Integrationsbedarf: Überlegen Sie, wie sich die Datenbank in vorhandene Systeme und Anwendungen integrieren lässt, beispielsweise Tools zur DatenanalyseWählen Sie eine Datenbank, die kompatible Tools bietet und APIs für eine nahtlose Integration.

Kostenüberlegungen

• Entdecken Sie Lizenzmodelle für verschiedene Datenbanklösungen. Erwägen Sie neben kommerziell lizenzierten Produkten auch Open-Source-Optionen.

Sicherheits-Features

• Bewerten Sie die Sicherheitsfunktionen der Datenbank, einschließlich Zugriffskontrolle, Datenverschlüsselung und Notfallwiederherstellungsfunktionen. Diese sind für den Schutz sensibler Geschäftsdaten von entscheidender Bedeutung.

Zukünftige Überlegungen

• Skalierbarkeit: Denken Sie an zukünftiges Wachstum. Wählen Sie eine Datenbank, die horizontal (durch Hinzufügen weiterer Server) oder vertikal (durch Hinzufügen von Rechenleistung) skaliert werden kann, wenn sich die Datenanforderungen des Unternehmens ändern.
• Flexibilität: Berücksichtigen Sie das Potenzial für zukünftige Änderungen in Datenstrukturen oder Abfragemustern. Wählen Sie eine Datenbank, die Flexibilität bietet, um sich an sich ändernde Anforderungen anzupassen.

Es ist auch wichtig, andere wichtige Faktoren wie Latenz und Durchsatz zu bewerten.

Tipps und Best Practices zur Pflege von Datenbanken

Hier sind einige wichtige Tipps und Best Practices für die Pflege von Datenbanken:

Regelmäßige Backups

Regelmäßige Backups bieten ein Sicherheitsnetz für den Fall einer versehentlichen Datenlöschung, eines Hardwarefehlers oder eines Cyberangriffs. Es ist immer eine gute Idee, einen Backup-Zeitplan basierend auf der Häufigkeit Ihrer Datenaktualisierungen zu erstellen und eine zuverlässige Backup-Methode (vollständige Backups oder inkrementelle Backups) zu wählen, um einen vollständigen Wiederherstellungspunkt sicherzustellen.

Automatisieren Sie nach Möglichkeit manuelle Datenbankverwaltungsaufgaben

Wenn Unternehmen wachsen, werden ihre Datenbanken komplexer, was Aktualisierungen verlangsamen kann. Das ergab eine Umfrage 41 % der Datenbank Aufgrund vieler gleichzeitiger Anfragen benötigen Manager über eine Woche, um Änderungen zu genehmigen. Die Verwendung automatisierter Tools zur Verwaltung manueller Datenbankaufgaben kann Ihnen dabei helfen, Datenbankschemaänderungen in allen Systemen zu verfolgen, zu verwalten und zu automatisieren. Mithilfe dieser automatisierten Tools können Sie außerdem potenzielle Engpässe im Datenmanagement identifizieren und so die Entscheidungsfindung und Umsetzung beschleunigen.

Defragmentieren Sie Ihre Datenbank

Fragmentierte Daten bedeuten, dass zusammengehörige Datenpunkte über den Speicher verteilt sind, was die Lese- und Schreibgeschwindigkeit verlangsamt. Durch die Defragmentierung der Daten konsolidieren Sie diese Fragmente und ermöglichen so einen schnelleren Zugriff und eine schnellere Verarbeitung sowie schnellere Antwortzeiten für Datenabfragen.

Die Defragmentierung einer Datenbank führt außerdem zu einer effizienteren Ressourcennutzung und einer insgesamt verbesserten Anwendungsleistung, was sich direkt auf Ihren Geschäftsbetrieb und die Benutzerzufriedenheit auswirkt.

Dokumentation pflegen

Eine ordnungsgemäße Dokumentation trägt dazu bei, dass eine Datenbank gesund bleibt. Dokumentieren Sie das Datenbankschema, die Benutzerzugriffskontrollen, Sicherungsverfahren und alle implementierten Schritte zur Fehlerbehebung. Dies erleichtert den Wissenstransfer innerhalb der Datenteams und sorgt für einen reibungslosen Betrieb auch bei personellen Veränderungen.

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Fazit

Datenbanken sind komplex, und bei der Auswahl der richtigen Datenbank für Ihr Unternehmen müssen Faktoren wie die Art der von Ihnen verarbeiteten Daten (strukturiert oder unstrukturiert), Skalierbarkeitsanforderungen und die spezifischen Funktionalitäten, die zum Erreichen Ihrer Geschäftsziele erforderlich sind, sorgfältig berücksichtigt werden. Über die bloße Wahl zwischen SQL- oder NoSQL-Datenbanken hinaus benötigt Ihr Unternehmen auch eine moderne Datenmanagement-Lösung um Daten entsprechend den Geschäftsanforderungen effektiv zu verwalten.

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