Was ist eine Datenbank?

Was ist eine Datenbank?

Eine Datenbank ist per Definition eine organisiert Sammlung von Daten, die in digitaler Form auf einem Computer, einem Server oder in der Cloud gespeichert sind. Je nach Struktur und Organisation der Daten können Datenbanken sehr einfach oder sehr komplex sein. Das Datenbanksystem besteht in der Regel aus den Informationen selbst und einem Datenbankmanagementsystem (DBMS), das es den Benutzern ermöglicht, auf einfache Weise auf die Informationenin Form von Daten zuzugreifen, sie zu aktualisieren, zu analysieren und zu verwalten. 

Es gibt viele verschiedene Arten von Datenbankmodellen. Die gebräuchlichste und traditionellste Art ist die relationale Datenbank, die Daten in relationalen Tabellen organisiert, die aus Zeilen und Spalten bestehen. Die Daten können Kundenlisten mit Kontaktinformationen, Bestandsaufzeichnungen, Verkaufsaufzeichnungen, Finanzinformationen und vieles mehr enthalten. Relationale Datenbanken werden für viele Arten von Anwendungen verwendet, z. B. für E-Commerce, die Bestandsverfolgung, die Verwaltung von Kundenbeziehungen und vieles mehr.

Praktisch alle relationalen Datenbanken verwenden eine strukturierte Abfragesprache (Structured Query Language = SQL). SQL ermöglicht die Speicherung, Verwaltung, Löschung, und Aktualisierung von Daten in Tabellen. SQL ist eine Programmiersprache, die ursprünglich in den 1970er-Jahren von IBM entwickelt wurde. Dies ist die Sprache, die von relationalen Datenbanken verwendet wird, wenn Benutzer Datenbanken erstellen oder ändern, Daten manipulieren, bestimmte Informationen abrufen und verschiedene Reports ausführen möchten. SQL ermöglicht komplexe Anfragen und Abfragen.

Weitere Datenbanktypen sind Key-Value-, Dokumenten-, Wide-Column- und Graph-Datenbanken, die zusammenfassend als nicht-relationale oder NoSQL-Datenbanken bezeichnet werden. Nicht-relationale Datenbanken unterscheiden sich von relationalen Datenbanken dadurch, dass sie Daten in einem nicht-tabellarischen Format organisieren und andere Methoden als SQL zur Datenmanipulation verwenden, wodurch sie für eine Vielzahl von Use Cases geeignet sind. Nicht-relationale Datenbanken haben jedoch auch Nachteile, darunter die fehlende Unterstützung von ACID-Transaktionen.

Zusätzlich zu relationalen und NoSQL-Datenbanken gibt es auch objektorientierte, hierarchische und verteilte Datenbankmodelle. Objektorientierte Datenbanken speichern Informationen in Objekten, ähnlich wie in objektorientierten Programmiersprachen, und sind ideal für Anwendungen, die komplexe Daten mit Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen verarbeiten. Hierarchische Datenbanken organisieren Daten in einer Baumstruktur, wobei jede Ebene von Daten nur einen einzigen übergeordneten Eintrag hat, was besonders für Anwendungen mit klaren Hierarchien nützlich ist. Verteilte Datenbanken hingegen speichern Daten über mehrere Standorte, Netzwerke oder Computer verteilt, was die Datenzugriffsgeschwindigkeit erhöht und für Redundanz sorgt, was sie besonders für große Unternehmen und Anwendungen mit hohem Verfügbarkeitsbedarf geeignet macht.

Vektordatenbanken ergänzen dieses Spektrum an Datenbankmodellen um eine weitere Dimension. Vektordatenbanken sind eine spezielle Art von Datenbanksystem, die für die Verarbeitung und Analyse von Vektordaten konzipiert sind, wie sie häufig in Bereichen wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verwendet werden. Sie sind darauf ausgerichtet, mehrdimensionale Vektoren effizient zu speichern und zu durchsuchen, was sie von traditionellen relationalen und NoSQL-Datenbanken unterscheidet. Ihr Hauptvorteil liegt in der Fähigkeit, schnelle und genaue Ähnlichkeitssuchen durchzuführen, was sie ideal für Anwendungen macht, die komplexe Datenstrukturen wie Bilder, Texte oder Audiodaten verarbeiten. Dadurch erweitern Vektordatenbanken das Spektrum verfügbarer Modelle um eine wichtige Komponente, die auf die Bedürfnisse fortschrittlicher Datenanalyse zugeschnitten ist.

Wie funktionieren Datenbanken?

Datenbanken ermöglichen es den Benutzern, Informationen auf verschiedene Weise, entweder strukturiert oder unstrukturiert, einzugeben. Mithilfe eines Softwareprogramms können die Benutzer dann die Daten nach Belieben manipulieren und Beziehungen zwischen den Informationen herstellen. 

Alle Datenbanken benötigen, wie bereits erwähnt, ein DBMS. Das DBMS ist das „Gehirn“ der Datenbank und die Komponente, die als Brücke zwischen den Daten selbst und den Benutzern dient. Diese Systeme ermöglichen es den Anwendern, Daten zu manipulieren, ohne genau wissen zu müssen, wo und wie die Daten gespeichert sind. Stattdessen kümmert sich das System selbständig um die Identifizierung und den Zugriff auf die Daten. DBMS ermöglichen den Benutzern nicht nur das Hinzufügen, Löschen, Ändern, Aktualisieren und Organisieren von Informationen, sondern bieten auch eine Reihe von Verwaltungsfunktionen, einschließlich Backup und Wiederherstellung sowie Überwachung und Optimierung der Performance. 

Laut der jüngsten Rangliste von DB-Engines gehören zu den beliebtesten DBMS heute folgende Systeme: 

• Oracle
• MySQL
• Microsoft SQL Server
• PostgreSQL
• MongoDB
• Redis
• IBM DB2
• Elasticsearch
• SQLite
• Microsoft Access
• Snowflake

Was ist der Unterschied zwischen einer Datenbank und einer Tabellenkalkulation?

Tabellenkalkulationsprogramme werden häufig zur Speicherung und Organisation von Daten verwendet. Aber sie sind nicht dasselbe. Tabellenkalkulationsprogramme, wie z. B. Microsoft Excel, sind viel einfacher als Datenbanken und in der Regel für einen oder wenige Benutzer ausgelegt, im Gegensatz zu Dutzenden, Hunderten, Tausenden oder mehr Benutzern. 

Die Hauptunterschiede zwischen Datenbanken und Tabellenkalkulationsprogrammen bestehen darin, (1) wie Daten gespeichert, abgerufen und bearbeitet werden, (2) wie viele Informationen gespeichert werden können und (3) wer auf diese Informationen zugreifen kann. 

Datenbanken können riesige Datenmengen speichern, die in einem einfachen Tabellenkalkulationsprogramm unüberschaubar wären, und viele Benutzer können auf die Daten zugreifen und sie manipulieren. Benutzer können die Datenbank auch abfragen, um bestimmte Informationen mit komplexeren und umfassenderen Parametern zu finden, als dies mit Tabellenkalkulationsprogrammen möglich ist. 

Komponenten von Datenbanken

Die Struktur einer Datenbank kann sehr unterschiedlich sein, sie umfassen jedoch in der Regel die folgenden fünf Hauptkomponenten:

• Hardware – die physischen Computer, Storagesysteme und Geräte, auf denen die Datenbanksoftware läuft.

• Software – das DBMS oder System, das es den Benutzern ermöglicht, die Daten zu kontrollieren und auf sie zuzugreifen, und das in der Regel über eine benutzerfreundliche Schnittstelle und ein Bedienfeld verfügt.

• Daten – die eigentlichen Informationen, die in der Datenbank gespeichert sind und die so organisiert ist, dass sie leicht zugänglich und einfach zu verwalten ist.

• Datenzugriffssprache – eine Programmiersprache wie z. B. SQL, die vom DBMS zur Verwaltung und Organisation der Daten verwendet wird. Auch die Benutzer benötigen diese Sprache, um Befehle zu schreiben und die Datenbank abzufragen.

• Verfahren – definierte Regeln, die Benutzer befolgen, um auf Daten zuzugreifen und diese über das DBMS zu organisieren.

Wofür wird eine Datenbank verwendet?

Unternehmen nutzen Datenbanken, um wichtige Informationen zu speichern, zu organisieren, auf sie zuzugreifen und sie zu verwalten – von den Gesundheitsdaten der Patienten eines großen Krankenhauses über die Verkaufszahlen des Blumenladens um die Ecke bis hin zu den Nutzungsstatistiken und -mustern der sozialen Medien eines globalen Kommunikationsanbieters. Mit diesen Daten können Unternehmen:  

Daten für transaktionale Anwendungen verwalten

Praktisch alle Datenbanksysteme werden für die Verwaltung von anwendungsbezogenen Daten verwendet. Umgekehrt benötigt jede Anwendung, die Daten verwendet, eine Datenbank. Eine E-Commerce-Website, auf der Kunden Produkte und Dienstleistungen kaufen können, benötigt beispielsweise eine Datenbank, in der jede Transaktion aufgezeichnet wird. Eine Anwendung für das Customer Relationship Management benötigt eine Datenbank, um die mit jedem Kunden verbundenen Daten zu organisieren und alle an den Daten vorgenommenen Änderungen zu verfolgen und zu speichern. Solche Anwendungen werden allgemein als transaktionale Anwendungen bezeichnet. Daten in transaktionalen Anwendungen werden häufig hinzugefügt, aktualisiert und gelöscht. Dies erfordert eine Datenbank, die sowohl häufiges Lesen (Anzeigen von Daten) als auch Schreiben (Ändern oder Manipulieren von Daten) unterstützt. 

Ermöglicht die Analyse von Daten

Neben transaktionalen Anwendungen unterstützen Datenbanken auch analytische Anwendungen. Analytische Anwendungen erleichtern es den Benutzern, in den Daten verborgene Trends zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen, die für das Unternehmen von Nutzen sein können. Diese Anwendungen erfodern, umfangreiche Datenbestände effizient zu durchsuchen. Durch die Analyse von Daten können Führungskräfte fundiertere – und damit intelligentere – Entscheidungen für die Zukunft des Unternehmens treffen. Mit den modernen Datenanalyseplattformen von heute können sie tief in ihre Daten eindringen und verwertbare Informationen gewinnen, die sie selbst nicht hätten erkennen können. KI und Machine Learning verändern die Datenanalyse und verschaffen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil in ihrer Branche. Beispielsweise können Unternehmen durch die Speicherung und Analyse von Daten über Verkäufe, Lagerbestände, Kunden usw. Muster erkennen und Faktoren ausfindig machen, die ihnen bei der Verbesserung von Geschäftsprozessen, Kundenerfahrungen und Kosteneffizienz helfen können. 

Herausforderungen von Datenbanken

Da Unternehmen immer größere Datenmengen bewältigen müssen, werden die heutigen Datenbanken immer umfangreicher und komplexer. Dies bringt größere Herausforderungen mit sich, zu denen oft auch die folgenden gehören: 

• Bewältigung der enormen – und weiter wachsenden – Datenmengen und Anforderungen der Benutzer. Allein die schiere Datenmenge macht die Aufgabe, diese Daten zu verwalten und zu organisieren, noch komplizierter. Die zugrundeliegende Anforderung, schnell und effizient auf bestimmte Daten zugreifen zu können, wenn sie benötigt werden, kann für Datenbankadministratoren entmutigend sein. 
• Einfache Zugänglichkeit für Entwickler. Wie bereits erwähnt, benötigen praktisch alle Anwendungen eine Datenbank, um die mit ihnen verbundenen Daten zu verwalten. Wenn ein Softwareentwickler eine neue Anwendung oder eine neue Funktion für eine bestehende Anwendung entwickelt, muss er häufig eine Datenbank zu deren Unterstützung bereitstellen und betreiben. Es ist eine anspruchsvolle, aber wichtige Aufgabe für DBAs und Teams im Bereich Operations, dafür zu sorgen, dass Entwickler schnell und einfach auf Datenbanken zugreifen können, um eine schnelle, agile Entwicklung zu unterstützen.
• Angemessener Schutz dieser Daten. Die Zahl der Datenschutzverletzungen nimmt von Jahr zu Jahr zu, und Ransomware ist weit verbreitet. Unternehmen müssen ihre Datenbanken gut schützen – vor allem, weil diese Rohdaten oft das Ziel böswilliger Akteure sind. Patientendaten, Umsatzzahlen, Gewinne, Produktspezifikationen und Personalakten sind für Hacker eine sehr attraktive und lukrative „Beute“. 
• Sicherstellung eines konsistenten Zugriffs auf die Datenbank und ihrer Performance. Unabhängig von ihrer Größe müssen die Datenbanken eines Unternehmens regelmäßig gepflegt und aktualisiert werden. Das Patchen und Aktualisieren mehrerer großer Datenbanken kann eine Herausforderung sein, aber der Erfolg des Unternehmens hängt von der Fähigkeit ab, eine konstant hohe Performance und Verfügbarkeit zu gewährleisten, wenn Benutzer und Anwendungen auf Datenbankinformationen zugreifen. 
• Nahtlose Skalierung bei Unternehmenswachstum. Wenn ein Unternehmen wächst, muss es in der Lage sein, seine Datenbanken entsprechend zu skalieren. Mehr Benutzer benötigen Zugriff von mehreren entfernten Standorten aus, und immer mehr Daten werden in das System eingepflegt, da das Unternehmen expandiert. Für Datenbankadministratoren und Operationsteams kann es schwierig sein, sich auf Wachstum vorzubereiten und vorherzusagen, welche Datenbankkapazität das Unternehmen in einigen Monaten oder einem Jahr benötigen wird. Diese Kapazität zur Verfügung zu haben, wenn sie benötigt wird, ist jedoch entscheidend für ein reibungsloses und nachhaltiges Wachstum. 
• Wahrung des Datenschutzes, des Standorts der Daten und der Datensouveränität. Die zunehmende Regulierung des Datenschutzes, des Standorts der Daten und der Datensouveränität durch Regierungen und Industrie kann die Dinge für Datenbankadministratoren kompliziert machen. Es ist nicht immer klar, welche Vorschriften für welche Datenmengen gelten, aber wer hier Fehler macht, riskiert hohe Strafen und viel Ärger.
• Sicherstellung, dass alle Datenquellen integriert und effizient analysiert werden können. Da inzwischen Daten aus vielen verschiedenen Quellen in die Unternehmen strömen, von IoT-Systemen und Überwachungskameras bis hin zu Online-Shopping und CRM-Systemen, ist es wichtig, dass die Unternehmen in der Lage sind, all diese unterschiedlichen Daten zu integrieren. Viele Unternehmen nutzen Data Lakes und Data Warehouses zur Speicherung von Informationen, die es den Benutzern ermöglichen, über eine einzige Datenbankschnittstelle auf Informationen zuzugreifen und diese zu verwalten.

Wie Nutanix bei der Bewältigung dieser Herausforderungen helfen kann

Nutanix unterstützt seine Kunden in zweierlei Hinsicht, Datenbanken besser zu betreiben und zu verwalten.

Erstens: Die Nutanix Cloud Platform (NCP) ist die perfekte Lösung für geschäftskritische Anwendungen und Datenbanken in hybriden Multi-Cloud-Umgebungen. Sie bietet eine konsistente Performance, die die Endbenutzer zufriedenstellt, eine höhere Verfügbarkeit, eine stärkere Full-Stack-Sicherheit und eine größere Flexibilität, um dynamische Geschäftsanforderungen zu erfüllen – und das alles bei gleichzeitiger Reduzierung der Betriebskosten und des Managementaufwands. NCP ist die einzige Lösung ihrer Art, mit der Sie herkömmliche und moderne Geschäftsanwendungen und Datenbanken überall bereitstellen können – On-Premises, in der Cloud und an der Edge. 

Zweitens kann Nutanix mit dem Nutanix Database Service (NDB) die Datenbankverwaltung erheblich vereinfachen und die Softwareentwicklung beschleunigen. NDB ist die einzige Database-as-a-Service, die das Database Lifecycle Management On-Premises und in Public Clouds für Microsoft SQL Server, Oracle Database, PostgreSQL, MySQL und MongoDB-Datenbanken vereinfacht und automatisiert. Es ermöglicht DBAs und Plattformteams, Hunderte oder Tausende von Datenbanken effizient und sicher zu verwalten, um die Anforderungen an Performance, Skalierbarkeit, Sicherheit, hoher Verfügbarkeit, Disaster Recovery und Kosten zu erfüllen, ohne die Kontrolle oder Flexibilität zu verlieren. Und es macht die Provisionierung von Datenbanken für Entwickler einfach, schnell und sicher, um die agile Anwendungsentwicklung zu unterstützen.

Die Zukunft der Datenbanken

Die Verwaltung von Datenbanksysteme wird aus drei wesentlichen Gründen immer schwieriger werden. 

Erstens entwickeln und implementieren Unternehmen heute mehr Anwendungen als je zuvor – IDC schätzt, dass es bis 2025 mehr als 750 Millionen neue moderne Anwendungen geben wird –, und praktisch jede Anwendung benötigt eine Datenbank. Folglich wird die Zahl der von den Unternehmen zu verwaltenden Datenbanken weiter deutlich zunehmen. Je mehr Datenbanken ein Unternehmen betreibt, desto größer ist die Herausforderung, diese alle zu verwalten, zu sichern und Entwicklern einen einfachen Zugriff zu ermöglichen.

Zweitens sind die Zeiten vorbei, in denen sich Unternehmen auf eine einzige Datenbankplattform als Standard festgelegt haben. Heutzutage können Entwickler selbst entscheiden, welche Technologien sie verwenden möchten, und sie gehen zunehmend über die traditionellen kommerziellen relationalen Datenbanken hinaus. Sie setzen vermehrt auch Open-Source-Datenbanken und nicht-relationale Datenbanken ein. Dies bedeutet, dass die meisten Unternehmen mehrere verschiedene Arten von Datenbanken verwalten müssen, was die Komplexität weiter erhöht.

Drittens verfolgen die meisten Unternehmen eine hybride Multi-Cloud-Strategie. Das heißt, sie betreiben oder planen ihre Anwendungen und Daten in mehreren Betriebsumgebungen – einer Kombination aus On-Premises-Rechenzentren und Private Clouds, einer oder mehreren Public Clouds, Colocation-Einrichtungen und der Edge. Jede Umgebung hat ihr eigenes Betriebsmodell, sodass Entwickler, DBAs, IT- und Operationsteams mehrere APIs erlernen und unterschiedliche Tools und Prozesse zur Verwaltung ihrer Datenbanken verwenden müssen, was die Komplexität der Datenbankverwaltung weiter erhöht.

Die gute Nachricht ist, dass Technologien wie hyperkonvergente Infrastruktur und Database-as-a-Service Unternehmen bei der Bewältigung dieser und anderer datenbankbezogener Herausforderungen helfen können, sodass sie ihre Kunden besser bedienen und den größtmöglichen Nutzen aus ihren Daten ziehen können.

Weitere Ressourcen:

• Was ist Database-as-a-Service?
• Was ist Datenbankmanagement? 
• Was ist eine hyperkonvergente Infrastruktur? 
• Microsoft SQL Server
• Oracle