Definition einer Relationalen Datenbank
Was bedeutet es und wie wird es verwendet?
Was versteht man unter einer Relationalen Datenbank?
Eine Relationale Datenbank ist eine spezialisierte Art von Datenbankmanagementsystem (RDBMS), die Daten wie z.B. Kunden-ID und die entsprechenden Bestellungen in tabellarischer Form speichert. Dies unterscheidet relationale Systeme von nicht-relationalen Datenbanken. Das Besondere an dem relationalen Datenbankmodell ist, dass sie die Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen nutzt. Zur Umsetzung wird SQL (Structured Query Language) als Programmiersprache verwendet, die auf einer relationalen Algebra basiert. SQL bietet eine klare und gut strukturierte Syntax, die leicht verständlich ist und sowohl von Datenbank-Administratoren als auch von Entwicklern verwendet werden kann. SQL ist außerdem äußerst leistungsfähig.
Ein effektives Datenbankdesign berücksichtigt die folgenden Grundlagen, zur effizienten Datenspeicherung, Abfrage und Pflege:
- Tabellen: In einer relationalen Datenbank werden gespeicherte Daten in Tabellen organisiert. Jede relationale Tabelle repräsentiert eine Entität oder ein Objekt, z. B. Kunden, Produkte oder Bestellungen.
- Spalten: In jeder Tabelle gibt es Spalten, die die Attribute oder Eigenschaften der Entitäten beschreiben. Zum Beispiel kann eine Kunden-Tabelle Spalten für Name, Adresse und Telefonnummer haben.
- Zeilen: Jede Zeile in einer Tabelle entspricht einem Datensatz oder einer Instanz der Entität. Wenn Sie eine Kunden-Tabelle haben, könnte jede Zeile einen einzelnen Kunden darstellen.
- Fremdschlüssel: Fremdschlüssel sind Spalten oder Kombinationen von Spalten, die eindeutige Werte für jede Zeile in einer Tabelle garantieren. Der Primärschlüssel identifiziert eindeutig jede Zeile in der Tabelle.
- Beziehungen: Mit relationalen Datenbanken ist es möglich, Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen herzustellen. Dies geschieht oft über Fremdschlüssel, die auf den Primärschlüssel einer anderen Tabelle verweisen.
- Normalisierung: Normalisierung ist der Prozess der Organisation von Daten, um Redundanz zu minimieren und die Integrität der Datenbank zu verbessern. Dies erfolgt durch Aufteilen von Tabellen und Erstellen von Beziehungen.
Wozu ist eine Relationale Datenbank gut?
Das Relationale Datenbanksystem ermöglicht extrem komplexe und komplizierte SQL-Befehle und Recherchen dank zweier Faktoren: Tabellen und Querverweisen. Eine relationale Datenbank speichert Daten in Tabellenform und nicht als einfache Listen, wodurch sich leicht einzelne Elemente aus dem Datensatz herausfiltern lassen.
Folgende Punkte sprechen für das relationale Datenbankmodell:
- Datenintegrität: Relationale Datenbanken stellen sicher, dass Datenkonsistenz und -integrität gewahrt bleiben. Dies bedeutet, dass die Daten in den Tabellen logisch miteinander verknüpft sind und keine inkonsistenten oder widersprüchlichen Informationen enthalten.
- Flexibilität: Durch die Definition von Beziehungen zwischen Tabellen können Benutzer Daten effizient organisieren und anpassen, wenn sich die Anforderungen ändern. Für abstrakte und unstrukturierte Daten sind relationale Datenbanken ungeeignet.
- Datenzugriff: Dank der Datenbanksprache SQL (Query Language) können Benutzer komplexe Abfragen durchführen, um genau die benötigten Informationen aus den Tabellen abzurufen. Die SQL-Anweisungen ermöglichen es, präzise Analysen und Berichte zu erstellen.
- Skalierbarkeit: Relationale Datenbanken können problemlos skaliert werden, um den Anforderungen von wachsenden Datenmengen gerecht zu werden. Dies ist besonders wichtig in modernen Geschäftsumgebungen, in denen große Datenmengen verarbeitet werden müssen. Daten und Anwendungen vom Typ Big Data eignen sich jedoch nicht.
- Datensicherheit: Die meisten relationalen DBMS bieten robuste Sicherheitsmechanismen, um den unbefugten Zugriff auf sensible Datensätze zu verhindern.
So planen Sie eine Relationale Datenbank
Bei der Planung einer relationalen Datenbank ist es entscheidend, einen strukturierten Ansatz zu verfolgen. Zunächst sollten Sie Ihre Anforderungen sorgfältig analysieren, um die Datenbank genau auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zuzuschneiden. Dies beinhaltet die Identifizierung der relevanten Daten, Tabellen und Beziehungen zwischen den Daten.
Nachdem Sie die Anforderungen erfasst haben, ist es ratsam, ein Datenbankmodell zu erstellen. Hierbei können Tools wie das Entity-Relationship-Modell (ERD) helfen, um die Entitäten, Attribute und Beziehungen grafisch darzustellen. Das ER-Diagramm ermöglicht es, die Struktur der Datenbank zu visualisieren und potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen.
Die nächste wichtige Überlegung ist die Auswahl eines geeigneten relationalen Datenbankmanagementsystems (RDBMS). Hierbei sollten Sie Faktoren wie Skalierbarkeit, Sicherheit, Geschwindigkeit und Kompatibilität mit Ihrer bestehenden IT-Infrastruktur berücksichtigen. Eine sorgfältige Evaluation der verfügbaren Optionen ist unerlässlich.
Schließlich müssen Sie einen klaren Plan für die Implementierung und Wartung Ihrer Datenbank entwickeln. Dies umfasst die Festlegung von Sicherheitsrichtlinien, Backup-Strategien und die Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit der Datenbank. Ein durchdachter Plan trägt dazu bei, dass die Datenbank effizient betrieben werden kann und den langfristigen Anforderungen gerecht wird.
Kritik am relationalen Datenbankmodell
Trotz seiner Vorzüge hat das relationale Datenbankmodell auch einige Kritikpunkte und Herausforderungen:
- Skalierbarkeit: Probleme zeigen relationale Datenbanken im Big-Data-Umfeld. Bei sehr großen Datenmengen kann die Leistung des Datenbanksystems beeinträchtigt werden. Hier sind spezialisierte NoSQL-Datenbanken manchmal effizienter.
- Komplexität: Die Definition von komplexen Beziehungen und Schemas kann zu einer erhöhten Komplexität im Datenbankdesign führen, was die Wartung erschweren kann.
- Flexibilität: In einigen Anwendungsfällen, in denen sich die Datenstruktur häufig ändert, kann das starre Schema des relationalen Modells hinderlich sein.
- Kosten: Die Lizenzierung und Wartung von kommerziellen relationalen DBMS kann kostspielig sein, insbesondere für kleine Unternehmen.
- Performance: Bei komplexen Join-Operator und umfangreichen Datenabfragen kann die Performance beeinträchtigt werden, was spezielle Optimierungsmaßnahmen erfordert
Insgesamt hängt die Wahl zwischen relationaler Datenbank und anderen Datenbanken von den spezifischen Anforderungen und Zielen eines Unternehmens ab. Es ist wichtig, diese Vor- und Nachteile sorgfältig abzuwägen, um die richtige Entscheidung für die Datenbank zu treffen.
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