Was ist Datenbankmanagement?

Was ist Datenbankmanagement?

Datenbankmanagement ist keine singuläre Einheit; es ist vielmehr eine Reihe von Maßnahmen (und für einige ein dediziertes System) zur Verarbeitung von Geschäftsdaten während ihres gesamten Lebenszyklus. Mit wachsenden Daten haben Unternehmen festgestellt, dass Datenbankmanagement eine Notwendigkeit ist, diesen Zustrom zu managen, um eine schlechte Anwendungsperformance zu verhindern und die Auswirkungen auf Compliance und Sicherheit zu reduzieren.

Es gibt verschiedene Techniken und Maßnahmen im Rahmen des „Datenbankmanagements“, die ein Unternehmen ergreifen kann, um die negativen Auswirkungen eines exponentiellen, unkontrollierten Datenwachstums zu reduzieren oder zu verhindern.

Nachstehend finden Sie eine Liste einiger gängiger, schützender Datenbankmanagement-Aufgaben:

• Überwachung der Performance von Anwendungen und ihren Daten und Anpassung nach Bedarf

• Planung hinsichtlich Speicher- und Kapazitätszuwachsanforderungen 

• Einrichtung einer leistungsstarken Backup- und Disaster Recovery-Lösung

• Archivieren, Partitionieren, Replizieren und Maskieren von Daten

Was ist ein Datenbankmanagementsystem?

Während es sich bei Datenbankmanagement um eine Reihe von Best Practices handelt, bezieht sich ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) auf ein Software-definiertes System, das Datenbanken und deren Daten verwaltet. Zu den gängigen Datenbankmanagementsystemen gehören Microsoft SQL Server, Oracle Database und PostgreSQL. Mit einem DBMS haben die Benutzer die Kontrolle über die Daten in einer Datenbank und sind in der Lage, Daten zu lesen, zu aktualisieren, zu erstellen und bei Bedarf zu löschen. Ein Datenbankmanagementsystem verhält sich wie eine Schnittstelle, die den Endbenutzern Zugang zu ihren Datenbanken bietet und es ihnen ermöglicht, die Daten nach Bedarf zu organisieren und auf sie zuzugreifen.

Ein Datenbankmanagementsystem ermöglicht Benutzern, z. B. Datenbankadministratoren, die Verwaltung der Daten, der Engine, die den Benutzern den Zugriff auf die Daten in der Datenbank ermöglicht, und das sogenannte Datenbankschema, die Organisationsstruktur einer Datenbank Insgesamt bietet ein DBMS Sicherheit und gewährleistet die Datenintegrität, aber einige Systeme werden sogar dazu verwendet, automatische Rollbacks und Neustart-, Log- und Audit-Aktivitäten innerhalb einer Datenbank durchzuführen.

Datenbankmanagementsysteme können in verschiedene Typen kategorisiert werden:

• Ein zentralisiertes System, bei dem alle Daten an einem einzigen Ort gespeichert sind und die Benutzer auf diesen Ort zugreifen können, um die Daten zu manipulieren.

• Ein verteiltes System, bei dem die Daten in verschiedenen Nodes liegen.

• Ein föderatives System ist in der Lage, Daten ohne Duplizierung der Quelldaten zu provisionieren. Diese Kategorie kann weiter in zwei Unterkategorien unterteilt werden: 

  • Eine lose gekoppelte Datenbank erfordert den Zugriff auf andere Komponentendatenbanken.

  • Eine eng gekoppelte Datenbank verwendet unabhängige Prozesse, um in einem föderativen System zu arbeiten.

  • Blockchain-Datenbanksysteme verwalten finanzielle als auch andere Transaktionen.

Datenbankmanagementsystem vs. Datenbank: was ist der Unterschied?

Eine Datenbank ist ein Speicher für Informationen, die von Unternehmen für viele verschiedene Zwecke gesammelt und verwendet werden. Ein DBMS ist die Software, die es Unternehmen ermöglicht, diese gespeicherten Datenbankinformationen zu verwalten, darauf zuzugreifen und sie zu ändern. Die Begriffe können manchmal synonym verwendet werden, da es in Unternehmen in der Regel keinen Begriff ohne den anderen gibt. 

Erfahren Sie mehr über Datenbanken

Datenbankmanagementsystem vs. Data Warehouse vs. Data Lake

Die Speicherung von Daten ist das Ziel sowohl von Datenbanken als auch von Data Warehouses und Data Lakes. Aber sie sind nicht dasselbe. 

Eine einfache Möglichkeit, die drei Begriffe zu unterscheiden, ist die folgende: 

• Datenbanken speichern aktuelle Informationen, die Anwendungen und Mitarbeiter für ihre tägliche Arbeit benötigen. 

• Data Warehouses speichern sowohl aktuelle als auch historische relationale Informationen aus einer Vielzahl von Systemen und Quellen, die in der Regel für Reportings, Datenanalysen und Business Intelligence verwendet werden. 

• In Data Lakes werden aktuelle und historische Informationen aus einer Vielzahl von Systemen wie z. B. Data Warehouses gespeichert, jedoch in der Regel in ihrer rohen, nicht indizierten und nicht aufbereiteten Form. Data Lakes werden am häufigsten für Big-Data-Analyseprojekte verwendet, die große Datenmengen erfordern, wie Künstliche Intelligenz (KI)- und Machine-Learning-Projekte sowie Echtzeitanalysen.

Wie funktioniert Datenbankmanagement?

Vereinfacht ausgedrückt, sind ein Datenbank-Manager und sein Team dafür verantwortlich, den Zustand und die Leistungsfähigkeit der Datenbanken eines Unternehmens zu gewährleisten. Die Berücksichtigung von Best Practices, wie sie oben skizziert wurden, stellt sicher, dass die Datenbanken der Organisation so funktionieren, wie sie es sollten. Der Einsatz eines Datenbankmanagementsystems (DBMS) bietet jedoch die dringend benötigte Kontrolle und Transparenz.

Auf den Punkt gebracht funktioniert ein Datenbankmanagementsystem wie folgt: Es organisiert Ihre Datenbankdateien und bietet Endbenutzern mehr Zugriff und Kontrolle über ihre Daten. Um dies zu erreichen, erlaubt ein DBMS den Benutzern, die Daten in ihren Datenbankdateien zu manipulieren, einschließlich der Erstellung, Bearbeitung und Aktualisierung der Daten bei Bedarf. Von dort aus kann ein DBMS diese Daten speichern und aus der Datenbank abrufen.

Ein DBMS bietet 5 Hauptfunktionen:

1. Es ermöglicht mehreren Benutzern den gleichzeitigen Zugriff auf eine einzelne Datenbank.

2. Festlegung und Einhaltung von Sicherheitsregeln und Benutzerzugriffsrechten.

3. Regelmäßige Datensicherung und schnelle Wiederherstellung von Daten im Falle einer Verletzung.

4. Einrichtung von Datenbankregeln und -standards zum Schutz der Datenintegrität.

5. Bereitstellung von „Wörterbuch“-Definitionen und Beschreibungen der verfügbaren Daten.

Natürlich ersetzt ein DBMS weder einen Datenbank-Manager noch einen Datenbank-Administrator. Diese Spezialisten stellen sicher, dass die Datenbankstruktur so läuft, wie sie sollte, und sie können Benutzerrechte vergeben, um zu kontrollieren, wer Zugriff auf die Daten hat. Gemeinsam können ein DBMS und ein Spezialist die Qualitätskontrolle über die Daten sicherstellen.

Was sind die Komponenten eines Datenbankmanagementsystems?

Ein DBMS ist in der Regel eine Software-Suite, die aus verschiedenen integrierten Komponenten besteht. Zusammen bilden sie ein System, mit dem Unternehmen Daten in Datenbanken effizient und einfach erstellen, abrufen und ändern können. 

Die meisten DBMS bestehen aus folgenden Komponenten:

• Storage Engine – Als Kernkomponente eines DBMS speichert sie die Daten. Sie ist jener Teil des Systems, der mit dem Dateisystem auf Betriebssystemebene kommuniziert. Die Storage Engine ist das Gateway für alle SQL-Abfragen, die mit den gespeicherten Daten interagieren. 

• Systemkatalog oder Datenbankwörterbuch – Diese Komponente wird auch als Metadatenkatalog bezeichnet und ist ein zentrales Repository für alle erstellten Datenbankobjekte. Der Systemkatalog wird verwendet, um Datenanfragen von Benutzern zu bestätigen und Informationen über Datenbankobjekte, Sicherheit, Performance usw. bereitzustellen. 

• Datenbankzugriffssprache – jedes DBMS benötigt eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (Application Programming Interface, API), damit die Benutzer Datenbanken erstellen und auf Daten zugreifen können, und das geschieht normalerweise über eine Datenbankzugriffssprache. So ist beispielsweise die Structured Query Language (SQL) die Standardsprache für den Datenzugriff in relationalen Datenbanken.  

• Optimierungsengine – Diese Komponente verarbeitet Datenanforderungen und wandelt sie in ausführbare Befehle um. Sie hilft auch bei der Optimierung von Datenbanken für optimale Performance. 

• Abfrageprozessor – Sobald eine Abfrage (Datenanfrage) die Optimierungsengine durchlaufen hat, bearbeitet der Abfrageprozessor die Anfrage und gibt die Ergebnisse zurück. Der Abfrageprozessor fungiert als eine Art Mittelsmann zwischen der Datenbank und den Benutzeranfragen. 

• Lock Manager – Diese Komponente hält mehrere Benutzer davon ab, dieselben Daten gleichzeitig zu ändern. Sie sperrt den Zugang für jeden Benutzer der Reihe nach. 

• Log Manager – Alle DBMS zeichnen auf, wie und wann Daten in der Datenbank geändert, erstellt oder gelöscht werden. Der Log Manager speichert diese Informationen und kann auch mit Datenbank-Dienstprogrammen integriert werden, um Daten wiederherzustellen oder Backups zu erstellen. Er verwaltet die Protokolle, indem er sie organisiert und leicht zugänglich hält. 

• Datendienstprogramme – Diese Kategorie ist ein Oberbegriff für eine Vielzahl von Komponenten, die das Datenbankmanagement erleichtern und Aktivitäten überwachen. Dazu kann Software für Datensicherung und -wiederherstellung, Integritätsprüfungen, Reporting und Überwachung, einfache Reparaturen, Validierungen usw. gehören. 

Beispiele für Datenbankmanagementsysteme

Es gibt viele Arten und Beispiele von DBMS-Tools und sie unterscheiden sich vor allem in der Art und Weise, wie sie Daten strukturieren. Zu den gebräuchlichsten Arten von Datenbankmodellen gehören relationale, hierarchische, dokumentenorientierte, netzwerkorientierte und objektorientierte Modelle. Daraus folgt, dass ein DBMS auf den Modelltyp und die Informationsstruktur abgestimmt sein muss. Im Folgenden werden die gängigsten Arten von DBMS-Lösungen vorgestellt: 

• RDBMS – Relationale Datenbanken sind heute am weitesten verbreitet und können sich an die meisten Use Cases anpassen. Sie werden manchmal auch SQL-DBMS genannt. RDMBS organisieren strukturierte Daten in Zeilen mit klar definierten Beziehungen, die durch Werte in Spalten dargestellt werden. Beispiele für diese Art von DBMS sind Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server und die Open-Source-Software PostgreSQL. 

• NoSQL-DBMS – Viele der heutigen Daten sind unstrukturiert, d. h. sie lassen sich nicht sauber in die Zeilen und Spalten einer RDBMS-Tabelle einordnen. Es gibt mehrere Arten von NoSQL-DBMS: 

  • Dokument-DBMS (DoDBMS) – Diese werden meist für Datenbanken verwendet, die Daten in JSON-Dokumentformaten ohne klare Beziehungen speichern. MongoDB und Azure Cosmos DB sind gängige Beispiele für diesen Typ. 

  • Columnar DBMS (CDBMS) – Dieser auch als Wide-Column-Stores bezeichnete Typ verwaltet Datenbanken, die eher auf Spalten als auf Zeilen ausgerichtet sind, um Daten zu speichern, was eine hohe Performance ermöglicht. Beispiele für diesen Typ sind Apache HBase und Apache Cassandra. 

  • Graphorientierte DBMS – Diese Art von NoSQL-DBMS organisiert Daten in Nodes, die Beziehungen darstellen. Beispiele sind GraphDB und Neo4j. 

  • Key-Value-DBMS - Dieser Typ verwaltet Key-Value-Datenbanken, die Daten speichern, indem sie einen Wert mit einem eindeutigen Schlüssel verknüpfen. Es ist ein einfaches Modell, das hochgradig skalierbar sein kann. Beispiele sind Memcached und Redis. 

• NewSQL-DBMS – Dieser Typ ist eine Art Hybrid aus RDBMS und NoSQL-DBMS. Es verwendet SQL, bietet aber die Performance und Skalierbarkeit von NoSQL-DBMS. Darüber hinaus tragen sie zur Datenkonsistenz bei, indem sie die ACID-Transaktionseigenschaften (Atomicity, Consistency, Isolation and Persistence) unterstützen. Beispiele sind Volt Active Data, NuoDB, Google Cloud Spanner und CockroachDB. 

• In-Memory-DBMS (IMDBMS) – Diese Art von DBMS ermöglicht es Benutzern, Daten zu speichern, zu verwalten und zu bearbeiten, indem sie sich auf den Hauptspeicher des Systems verlassen. Durch den direkten Zugriff auf den Arbeitsspeicher wird die Latenzzeit verringert, was zu schnelleren Reaktionszeiten und höherer Performance führen kann. Ein Nachteil ist, dass es mehr Ressourcen verbraucht als andere Typen. Beispiele hierfür sind SAP HANA und Redis. 

• Multi-Model-DBMS – Dieser Typ ermöglicht es Unternehmen, das DBMS-Modell auszuwählen, das ihren Anforderungen am besten entspricht. Ein Beispiel dafür ist IBM Db2, eine reale Datenbank, die eine Spaltenoption enthält. Einige der am häufigsten verwendeten DBMS verwenden Add-Ons, um sie multimodal zu machen, wie MongoDB, Oracle und PostgreSQL. 

Warum benötigen Unternehmen Datenbankmanagement?

Die Verbreitung von Daten zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung. Infolgedessen investieren Unternehmen in Datenbankmanagement-Aufgaben, Datenbank-Manager und Datenbankmanagementsysteme mit folgenden Zielen:

• Den Geschäftsbetrieb wie geplant am Laufen halten
• Den Überblick über Kunden, Datenbestand und Mitarbeiter zu behalten
• Aufrechterhaltung der Anwendungs- und Datenbank-Performance
• Speicherung und Organisation einzigartiger, unterschiedlicher Arten von Daten
• Automatisierung von Datenbankprozessen und -verfahren

Insbesondere die Vorteile eines Datenbankmanagementsystems sind schwer zu ignorieren, zumal die Menge der Daten zunimmt, die täglich von Menschen und Maschinen generiert werden. Einer der bemerkenswertesten Vorteile ist die Verbesserung der Sicherheit der in einer Datenbank gespeicherten Daten. Mit DBMS können Unternehmen ihren Zugriff auf Daten verbessern und Endbenutzern über die Organisation hinweg helfen, die Daten gemeinsam zu nutzen. Auf diese Weise können diese Endbenutzer schneller Verkäufe realisieren und schnellere Entscheidungen treffen, da sie Zugriff auf genau die Daten haben, die sie benötigen.

Darüber hinaus können Unternehmen mit einem Datenbankmanagementsystem die Probleme beseitigen, die bei Dateninkonsistenz auftreten, wenn mehrere Formen der gleichen Daten an verschiedenen Orten vorhanden sind. Ein DBMS bietet Unternehmen einen vollständigen, klaren Einblick in die Art und Weise, wie Daten gemeinsam genutzt werden, und stellt sicher, dass es keine unnötigen Datenkopien gibt. Ganz zu schweigen davon, dass ein DBMS es Unternehmen ermöglicht, Datensicherheits- und Datenschutzrichtlinien durchzusetzen und so das Risiko von Datenschutzverletzungen zu reduzieren. 

Schließlich werden die Endbenutzer in die Lage versetzt, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der verfügbaren Daten zu treffen. Bessere, konsistentere Daten bedeuten qualitativ hochwertige, nutzbare Informationen, die den Benutzern helfen können, Entscheidungen mit genau den Daten zu treffen, die sie benötigen. Letztendlich führt dies zu einer verbesserten Produktivität im gesamten Unternehmen.

Use Cases für Datenbankverwaltungssysteme 

Datenbanken werden auf so vielfältige Art und Weise eingesetzt, dass man sagen kann, dass jedes Unternehmen mindestens mehrere Use Cases für den Einsatz eines DBMS hat. Jedes Unternehmen, das Daten speichert, um später darauf zuzugreifen, oder das Anwendungen hat, die große Datenmengen benötigen, um zu funktionieren, ist ein guter Use Case für ein DBMS. 

Hier sind einige Use Cases für DBMS in verschiedenen Branchen: 

• Wirtschafts- und Finanzunternehmen speichern Informationen über Kundentransaktionen, Börsengeschäfte, Anleihen, Hypotheken und andere Finanzprodukte.

• Telekommunikationsunternehmen speichern Informationen über Kundenanrufe, Abrechnungen, Archive sowie Tariffunktionen und -möglichkeiten. 

• Fluggesellschaften speichern Informationen über Flugpläne, Personaldaten, Sicherheitsaufzeichnungen, Reservierungen und Wartung.

• Bildungseinrichtungen speichern Informationen über Unterrichtspläne, Studierendendaten, Lehrerbewertungen und -vergütungen sowie Klassenanmeldungen. 

• Vertriebs- und Marketingorganisationen speichern Informationen über Kundengespräche und Verkäufe, Rückgaben, Feedback und Interessenten. 

• Personalunternehmen speichern Informationen über neue und zukünftige Mitarbeiter, Gehaltsabrechnungen, Steuern, Leistungsbeurteilungen der Mitarbeiter und mehr. 

• Hersteller speichern Informationen über Lagerbestände, den Betrieb, Produktionspläne, die Supply Chain und Wartungen. 

• Streaming-Medienplattformen stützen sich auf Datenbanken, um riesige Mengen von Medien zu speichern, die organisiert und on demand abgerufen werden müssen. 

• Technologieunternehmen nutzen Datenbankinformationen, um virtuelle und Augmented-Reality-Anwendungen zu erstellen, die datenintensive KI- und Machine-Learning-Modelle erfordern. 

• Sportorganisationen speichern Informationen über Spielerstatistiken, Mannschaftsleistungen, Spielplanungen und historische Medien, die analysiert werden können.

Wie wählt man ein Datenbankmanagementsystem aus?

Ob Ihr Unternehmen nun Best Practices für das Datenbankmanagement etablieren oder ein Datenbankmanagementsystem einführen möchte, die Wahl des richtigen DBMS hängt von mehreren Faktoren und Prioritäten ab.

Das Verstehen Ihrer bestehenden Datenbank(en) ist der erste entscheidende Schritt, um festzustellen, welches DBMS am sinnvollsten ist. Jede Datenbank verfügt über ihre eigenen einzigartigen Daten, daher sollten Unternehmen über ihre Bedürfnisse Bescheid wissen. Ein gutes DBMS liefert eine zentralisierte Sicht auf den Zustand Ihrer Daten, wodurch Sie sehen können, wo sie gespeichert sind und wie sie funktionieren. Ganz zu schweigen davon, dass ein DBMS den Zugriff auf Daten über verschiedene Anwendungen hinweg ermöglicht, ohne dass die Daten zuerst repliziert werden müssen.

Es ist auch wichtig, sich vor Augen zu halten, dass ein DBMS wie viele Systeme mehr Speicher und CPU benötigt; Unternehmen sollten daher bedenken, ob sie diese Anforderung unterstützen können. Die Vorteile von DBMS sind jedoch offensichtlich, insbesondere wenn es um ständig wachsende und sensible Daten geht, wie sie häufig im Gesundheitswesen vorkommen.