Eine relationale Datenbank speichert Informationen als strukturierte Daten, die aus zusammenhängenden Tabellen bestehen. Jede Tabelle stellt eine Einheit mit Zeilen und Spalten dar. Die Zeilen der Tabellen stellen Datensätze dar, während die Spalten in der Tabelle Felder oder Attribute darstellen, die mit dieser Tabelle verbunden sind. Entitäten sind durch Schlüsselwertfelder oder -spalten miteinander verbunden. Die schlüsselbasierten Verweise stellen logische Verbindungen zwischen den Tabellen her, die als Relationen bezeichnet werden, woraus sich der Begriff relationales Modell ergibt.
Das relationale Datenmodell
In den frühen 1960er Jahren verwendete jede Anwendung ihre eigene Struktur, um Daten zu speichern. Dies erschwerte es den Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die die Daten nutzen konnten, da sie viel über die jeweilige Datenstruktur wissen mussten, um auf die benötigten Informationen zugreifen zu können. Diese Strukturen waren ineffizient, schwer zu pflegen und nicht für eine gute Anwendungsleistung optimiert.
Um dieses Problem zu lösen, wurde 1969 von Edgar F. Codd das relationale Datenbankmodell eingeführt. Er entwickelte eine Standardmethode zur Darstellung und Abfrage von Daten, die von jeder Anwendung genutzt werden konnte. Die Hauptstärke des relationalen Modells lag in der Verwendung von Tabellen, die eine intuitive, effiziente und flexible Möglichkeit zur Speicherung und zum Zugriff auf strukturierte Informationen boten.
Stellen Sie sich vor, Sie haben viele Kisten in Ihrer Garage, die alle mit verschiedenen Dingen gefüllt sind. Ein relationales Datenmodell ist wie eine ordentliche und effiziente Organisation dieser Kisten. Hier ist die Aufschlüsselung:
- Boxen sind wie Tabellen in einer Datenbank. Jede Tabelle enthält Informationen über eine bestimmte Art von Dingen, wie "Kunden", "Produkte" oder "Aufträge".
- Die Dinge in den Boxen sind wie Datensätze in einer Tabelle. Jede Aufzeichnung steht für ein einzelnes Element, wie einen bestimmten Kunden, ein Produkt oder eine Bestellung.
- Die Beschriftungen der Kästchen sind wie Spalten in einer Tabelle. Jede Spalte steht für eine bestimmte Eigenschaft der Dinge in der Box, wie "Kundenname", "Produktpreis" oder "Bestelldatum".
- Beziehungen zwischen Kisten: Die Dinge in Ihrer Garage können miteinander verbunden sein. Werkzeuge könnten zu Werkzeugkästen gehören, und Spielzeug könnte zu bestimmten Kindern gehören. In einer relationalen Datenbank werden diese Verbindungen mit Fremdschlüsseln hergestellt. Stellen Sie sich vor, Sie zeichnen Linien zwischen Kisten, um zu zeigen, welche Dinge zusammengehören.
Dieses organisierte System macht es einfach, Dinge zu finden. Sie wissen genau, in welchem Kästchen Sie suchen und welches Etikett Sie ankreuzen müssen. In ähnlicher Weise können Sie bei einer relationalen Datenbank anhand der Tabellenstruktur und der Beziehungen schnell bestimmte Informationen Anfrage und abrufen.
Warum sind relationale Datenbanken wichtig?
Relationale Datenbanken sind zur vorherrschenden Speicherwahl für die Transaktionsverarbeitung und das Data Warehousing geworden, wo die Verwaltung großer Mengen strukturierter Daten unerlässlich ist. Sie unterstützen Anwendungen, die komplexe Abfragen, Transaktionsverarbeitung und konsistente Daten erfordern. Daher werden sie häufig in ERP-Anwendungen (Enterprise Resource Planning) wie SAP und Oracle, CRM-Anwendungen (Customer Relationship Management) wie Salesforce und Hubspot, Anwendungen für Finanztransaktionen und E-Commerce-Anwendungen eingesetzt. Relationale Datenbanken verwenden die strukturierte Anfrage (SQL) - eine beliebte Programmiersprache, um Daten Anfrage und zu bearbeiten. Data Engineers, Data Scientists, Softwareentwickler, Informatikabsolventen und die meisten Anwendungsprogrammierer sind mit SQL vertraut. Das relationale Datenmodell und die damit verbundene Datenstruktur sind relativ leicht zu erlernen und zu beherrschen, was sie zu einer natürlichen Wahl für die Organisation von Daten zum Abruf und zur Verwaltung macht. Schätzungen zufolge werden im Jahr 2024 über 290.000 Unternehmen relationale Datenbanken verwenden.
Hauptmerkmale eines Relational Database Management System RDBMS)
RDBMS verfügt über mehrere Schlüsselfunktionen, die es seit Jahrzehnten zum Eckpfeiler des Datenmanagement gemacht haben. Hier sind einige der wichtigsten:
Organisation der Daten
Tabellen: Die Daten werden in Tabellen mit Zeilen und Spalten gespeichert, wobei jede Zeile für eine Aufzeichnung und jede Spalte für ein Attribut dieser Aufzeichnung steht. Diese Struktur organisiert die Daten übersichtlich und erleichtert das effiziente Abrufen.
Beziehungen: Tabellen können durch Beziehungen verknüpft werden, die durch Primär- und Fremdschlüssel definiert sind, so dass Sie zusammengehörige Daten über verschiedene Tabellen hinweg verbinden können. Dies ermöglicht komplexe Abfragen und Analysen.
Datenintegrität und Beständigkeit
ACID-Eigenschaften: RDBMS halten sich an die ACID-EigenschaftenAtomizität, Beständigkeit, Isolation, Langlebigkeit) und gewährleisten so die Datenintegrität. Dies bedeutet, dass Transaktionen vollständig sind, Daten definierten Regeln entsprechen, Änderungen von anderen Benutzern isoliert sind und Aktualisierungen dauerhaft sind.
Datentypen und Beschränkungen: Das Definieren von Datentypen für jede Spalte und das Festlegen von Einschränkungen wie Primär- und Fremdschlüssel helfen, die Beständigkeit der Daten zu erhalten und Fehler zu vermeiden.
Datenmanagement und Sicherheit
SQL: Standardisiertes SQL (Structured Anfrage Language) bietet eine leistungsstarke und universelle Sprache, um mit der Datenbank zu interagieren, Daten zu manipulieren und komplexe Abfragen durchzuführen.
Nutzer : Sie können verschiedene Nutzer und -Rechte definieren, die den Zugriff auf bestimmte Tabellen oder Daten-Subsets auf Basis individueller Bedürfnisse erlauben.
Zusätzliche Merkmale
Datenwörterbücher und Metadaten: RDBMS speichert Metadaten , die die Datenbankstruktur beschreiben und das Datenmanagement und -verständnis erleichtern.
Transaktionen: Sie können multiple data in einer einzigen Transaktion zusammenfassen und so sicherstellen, dass alle Änderungen gemeinsam erfolgreich sind oder fehlschlagen und die Datenintegrität erhalten bleibt.
Scalability: RDBMS können skaliert werden, um wachsende Datenmengen zu bewältigen, indem mehr Speicherplatz hinzugefügt oder die Daten auf mehrere Server verteilt werden.
Dies sind zwar einige der Kernfunktionen, aber es ist wichtig, daran zu denken, dass spezifische Funktionen je nach der gewählten RDBMS variieren können.
Actian Relationale Datenbanken
Die Actian Data Platform umfasst mehrere relationale Datenbanken, darunter Vector für analytic workloads und Actian Ingres für Transaktionsdaten. DataConnect bietet eine intelligente, Low-Code-Integrationsplattform, um komplexe Anwendungsfälle mit automatisierten, intuitiven und wiederverwendbaren Integrationen zu lösen.
Die Actian Data Platform läuft On-Premises und auf mehreren Cloud , einschließlich AWS, Azure und Google Cloud, so dass Sie Ihre Analysen überall dort durchführen können, wo sich Ihre Daten befinden.
