Was ist eine SQL-Datenbank?

Die SQL-Datenbank ist eine Datensammlung, die als Tabellen mit Zeilen und Spalten visualisiert wird. Daten werden ähnlich wie in einer Tabelle gespeichert, wobei Spalten Datenattribute angeben und Zeilen die Entität oder das Objekt beschreiben, um das es in den Daten geht. Die meisten SQL-Datenbanken verwenden die strukturierte Abfragesprache („Structured Query Language“, SQL) für Benutzerdateninteraktionen – daher der Name. Sie sind relationale Datenbanken, da Sie Datenbeziehungen zwischen Tabellen speichern können.

Eine Produkttabelle enthält beispielsweise Spalten wie Produktname, Typ, Kosten usw., und eine Zeile enthält Werte für die einzelnen Produkte. Eine Kundentabelle enthält Spalten mit Kundennamen und Kontaktdaten. Sie können eine dritte Tabelle erstellen, die Kundendaten mit den von ihnen gekauften Produkten verknüpft.

Was sind die Vorteile von SQL-Datenbanken?

SQL-Datenbanken werden in verschiedenen Branchen häufig verwendet, da sie logisch intuitiv zu implementieren und zu verwenden sind.

Effiziente Datenverwaltung

SQL-Datenbanken bieten klar definierte Schemata und relationale Tabellen, sodass Sie Daten vorhersehbar organisieren können. Einschränkungen setzen Regeln für die eingegebenen Daten durch, was zu einem genauen Datenabruf führt. Eine Reihe von vier Eigenschaften, – Atomarität, Konsistenz, Isolierung und Haltbarkeit (ACID) – gewährleisten die Datenintegrität.

Atomarität garantiert, dass alle Teile einer Operationssequenz (Transaktion) abgeschlossen sind oder gar keine.
Konsistenz stellt sicher, dass Transaktionen die Datenbank von einem gültigen Zustand in einen anderen bringen.
Die Isolierung verhindert, dass sich Transaktionen gegenseitig stören.
Haltbarkeit stellt sicher, dass eine einmal festgeschriebene Transaktion dauerhaft gespeichert wird, selbst bei einem Systemausfall.

Sie können sicherstellen, dass alle sequentiellen Datenbankoperationen erfolgreich abgeschlossen oder ein Rollback durchgeführt werden, falls ein Fehler auftritt.

Hohe Leistung

SQL-Datenbanken können große Datenmengen verarbeiten und entsprechend den Geschäftsanforderungen skaliert werden. Sie bieten verschiedene Indizierungs- und Optimierungstechniken, um eine schnelle Abfrageleistung zu gewährleisten, auch wenn die Datengröße zunimmt. Features wie Replikation, Clustering und Failover-Mechanismen sorgen für eine hohe Verfügbarkeit. Diese Features tragen zur Aufrechterhaltung der Datenbankverfügbarkeit bei und schützen vor Datenverlust bei unerwarteten Ausfällen.

Einfache Nutzung

SQL ist eine standardisierte Sprache, die in verschiedenen Datenbanksystemen mit minimalen Änderungen verwendet wird. Es ermöglicht eine einfache Migration zwischen verschiedenen SQL-basierten Systemen. SQL-Datenbanken sind auch mit verschiedenen Datentools kompatibel, darunter Business Intelligence (BI)-Plattformen, Analysesoftware und Berichtstools. Sie können auf umfangreiche Ressourcen, Tools und Support von einer breiten und aktiven Community zugreifen.

Wie funktioniert eine SQL-Datenbank?

Eine SQL-Datenbank oder relationale Datenbank arbeitet mit einer zugrunde liegenden Speicher-Engine. Die Speicher-Engine ist für die physische Datenspeicherung auf der Festplatte verantwortlich. Verschiedene SQL-Datenbanken verwenden unterschiedliche Speicher-Engines. MySQL verwendet beispielsweise InnoDB und MyISAM. Die Speicher-Engine abstrahiert Ihr mentales Datenmodell, sodass Sie mit Daten arbeiten können, anstatt sich Gedanken über ihren physischen Speicher machen zu müssen. Die Wahl der Speicher-Engine wirkt sich auf die Leistung, die Transaktionsverarbeitung und andere Datenbankfunktionen aus.

Schema

Ein Schema definiert die Struktur der Datenbank, einschließlich der Tabellen, ihrer Beziehungen und Einschränkungen. Es dient als Blaupause dafür, wie Daten gespeichert und organisiert werden. Die Tabelle in der SQL-Datenbank besteht aus Zeilen (Datensätzen) und Spalten (Feldern). Jede Spalte hat einen bestimmten Datentyp (z. B. Ganzzahl, Text, Datum) und speichert bestimmte Informationen. Jede Zeile steht für einen einzelnen Datensatz.

SQL-Sprache

SQL ist die strukturierte Abfragesprache, die für die Interaktion mit allen relationalen Datenbankverwaltungssystemen verwendet wird. Befehle wie select, insert, update und delete verwalten Daten in Tabellen. Befehle wie create, alter und drop definieren oder ändern die Datenbankstruktur.

Andere Mechanismen

Die Speicher-Engine verwendet verschiedene Mechanismen, um die Datenbankleistung zu optimieren. Indizes sind beispielsweise spezielle Lookup-Tabellen, die die Speicher-Engine verwendet, um den Datenabruf zu beschleunigen. Ein Index wird für eine Spalte oder eine Gruppe von Spalten erstellt und hilft dabei, Daten schnell zu finden, ohne jede Zeile in einer Tabelle durchsuchen zu müssen.

Was sind einige Beispiele für SQL-Datenbanktechnologie?

Viele verschiedene relationale Datenbanksysteme implementieren die SQL-Datenbank. Im Folgenden geben wir einige Beispiele, aber es handelt sich nicht um eine vollständige Liste.

MySQL

MySQL wird häufig in Webanwendungen verwendet, insbesondere als Teil des Linux-, Apache-, MySQL- und PHP-LAMP-Stacks. Es bietet Replikation, Partitionierung und verschiedene Speicher-Engines zur Optimierung von Workloads.

PostgreSQL

PostgreSQL ist ein objektrelationales Open-Source-Datenbanksystem, das die SQL-Sprache um zusätzliche Features erweitert, darunter Unterstützung für JSON, XML und benutzerdefinierte Datentypen. Es wird häufig in Anwendungen verwendet, die ein umfangreiches Datenmanagement erfordern. PostgreSQL unterstützt erweiterte Features wie Volltextsuche, Indizierung und Transaktionsintegrität.

MariaDB

MariaDB ist eine Abzweigung von MySQL, die von den ursprünglichen Entwicklern nach der Übernahme durch Oracle erstellt wurde. Es wurden mehrere Verbesserungen eingeführt, darunter neue Speicher-Engines und zusätzliche Features wie JSON-Unterstützung, dynamische Spalten und Thread-Pooling. Es wird aufgrund seiner Stabilität und Skalierbarkeit in verschiedenen Anwendungen auf Unternehmensebene verwendet.

Microsoft SQL Server

Bei Microsoft SQL Server handelt es sich um ein von Microsoft entwickeltes Verwaltungssystem für relationale Datenbanken. Es bietet In-Memory-Verarbeitung, erweiterte Analytik und hohe Verfügbarkeit über Always-On-Verfügbarkeitsgruppen.

Oracle-Datenbank

Die Oracle-Datenbank ist ein Datenbankverwaltungssystem mit mehreren Modellen, das von der Oracle Corporation entwickelt wurde. Es ist bekannt für seine Skalierbarkeits-, Leistungs- und Sicherheitsfunktionen. Oracle unterstützt viele Datenmodelle, darunter relationale, Dokument-, Diagramm- und Schlüssel-Wertspeicher. Es bietet Features wie Real Application Clusters (RAC), Automatic Storage Management (ASM) und Datensicherheitsoptionen.

IBM Db2

IBM Db2 ist bekannt für seine hohe Leistung, seine fortschrittlichen Analysefunktionen und die Unterstützung umfangreicher Unternehmensanwendungen. Es bietet In-Memory-Verarbeitung, KI-Integration und erweiterte Sicherheitsoptionen.

Was ist der Unterschied zwischen einer NoSQL- und einer SQL-Datenbank?

NoSQL-Datenbanken sind schemalos und folgen nicht den strengen Tabellenstrukturen, die die SQL-Datenbank implementiert. Normalerweise speichern Sie Daten als Schlüssel-Wert-Paare in Dokumenten. Sie eignen sich eher für unstrukturierte Daten wie Beiträge in sozialen Netzwerken, E-Mails usw., deren Speicherung als Tabellen ineffizient ist. Die SQL-Datenbank ist relational, aber die NoSQL-Datenbank ist ein nicht relationales Datenbankverwaltungssystem.

Skalierbarkeit

NoSQL-Datenbanken sind für verteilte Datenverarbeitung konzipiert. Sie können aufskalieren, indem Sie weitere Server oder Knoten hinzufügen, um die Last auf mehrere Computer zu verteilen. Mit der modernen SQL-Datenbank können Sie dasselbe tun, was jedoch häufig zu Leistungseinbußen führen kann.

Flexibilität

SQL-Datenbanken benötigen vordefinierte Schemas, was bedeutet, dass die Datenstruktur im Voraus bekannt sein muss und Änderungen am Schema komplex sein können. Im Gegensatz dazu ermöglichen NoSQL-Datenbanken dynamische und sich entwickelnde Datenstrukturen und eignen sich daher für Anwendungen mit wechselnden oder unvorhersehbaren Datenanforderungen. Sie verwenden auch flexiblere Abfragesprachen, die auf ihre spezifischen Datenmodelle zugeschnitten sind. Die meisten sind jedoch bis zu einem gewissen Grad mit SQL kompatibel.

Konsistenz

SQL-Datenbanken legen Wert auf Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit. Je nach Anwendungsfall opfern NoSQL-Datenbanken eine gewisse Konsistenz zugunsten einer höheren Verfügbarkeit und Partitionstoleranz.

Anwendungsfälle

SQL-Datenbanken eignen sich für Anwendungen, die komplexe SQL-Abfragen, Transaktionen und strukturierte Daten erfordern, wie Finanzsysteme und Enterprise Resource Planning (ERP). Im Gegensatz dazu eignen sich NoSQL-Datenbanken hervorragend für Szenarien mit großen Mengen unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten, hohen Skalierbarkeitsanforderungen und schneller Entwicklung.

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