Arten von Datenbanken

Datenbanken, die Daten als Graphen speichern, wobei Knoten Objekte und Kanten die Beziehungen zwischen ihnen darstellen.

Objekte in einer Graphendatenbank, die Informationen über eine Person, ein Produkt oder ein Ereignis enthalten.

Verbindungen zwischen Knoten in einer Graphendatenbank, die Beziehungen zwischen Objekten zeigen.

Eine Datenbank, die Daten auf mehrere Standorte verteilt.

Speichert Daten in separaten Knoten, ohne feste Beziehung zwischen ihnen.

Verteilt die Last auf mehrere Server, wodurch schnellerer Zugriff und verbesserte Ausfallsicherheit erreicht werden.

Datenbank, die die Beziehung zwischen Datenpunkten betont, im Gegensatz zu NoSQL Datenbanken.

Eine Datenbank, in der Daten in Tabellenform gespeichert werden. Jede Tabelle besteht aus Zeilen (Datensätze) und Spalten (Attribute).

Datenbanken, die Daten in Form von Objekten speichern, wobei jedes Objekt mehrere Datenpunkte enthalten kann, z. B. ein Auto-Objekt mit Marke, Modell und Kilometerstand.

Eine Datenbank, die speziell für die Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data) optimiert ist.

Eine Datenbank, die Daten in Form von Schlüssel-Wert-Paaren speichert.

Ein wichtiges Merkmal von relationalen Datenbanken, das sicherstellt, dass Daten in Tabellen konsistent und korrekt bleiben.

Ein Datensatz in einer relationalen Datenbank, der die Daten einer einzelnen Einheit darstellt.

Daten in relationalen Datenbanken werden in Tabellenform organisiert, ähnlich wie in Excel-Tabellen. Jede Tabelle besteht aus Zeilen, die Datensätze darstellen, und Spalten, die Datenkategorien repräsentieren.

Ein Primärschlüssel ist eine einzigartige Kennung für jeden Datensatz in einer Tabelle. Er sorgt dafür, dass jeder Datensatz eindeutig identifizierbar ist, auch wenn mehrere Datensätze ähnliche Daten enthalten.

Relationale Datenbanken nutzen die Sprache SQL (Structured Query Language) um auf Daten zuzugreifen, sie zu ändern und neue Daten hinzuzufügen.

Relationale Datenbanken werden typischerweise in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie z.B. im E-Commerce zum Verwalten von Kunden- und Bestelldaten, oder in der Buchhaltung zur Verwaltung von Finanzdaten.

Verschiedene Tabellen in einer relationalen Datenbank können über gemeinsame Spalten miteinander verbunden werden. Dies ermöglicht das Abrufen von Informationen aus verschiedenen Tabellen, die zueinander in Beziehung stehen.

Ein Datenbankverwaltungssystem ist eine Software, die die Verwaltung und Organisation von Daten in relationalen Datenbanken ermöglicht.

Ein DBMS ermöglicht die Verwaltung von Datenbanken, einschließlich Aufgaben wie Erstellen, Aktualisieren, Löschen und Abfragen von Daten.

Datenbanken, die Daten in Tabellenform speichern, werden als relationale Datenbanken bezeichnet.

Die Tabellen in einer relationalen Datenbank können durch gemeinsame Spalten miteinander verbunden werden, um Informationen aus verschiedenen Tabellen zu beziehen.

Structured Query Language (SQL) ist eine Sprache, die in relationalen Datenbanken verwendet wird, um Daten abzufragen, zu ändern und neue Daten hinzuzufügen.

Der Prozess, ein Datenmodell zu erstellen, ähnlich einem Bauplan für eine Datenbank. Dabei wird festgelegt, welche Daten gespeichert werden, wie sie miteinander zusammenhängen und welche Regeln gelten.

Ein Werkzeug zur Modellierung von Daten, insbesondere für relationale Datenbanken. Es zeigt die Beziehung zwischen Datenobjekten (Entitäten) und ihren Eigenschaften (Attributen) auf.

Diese Beziehungen definieren, wie verschiedene Tabellen in einer relationalen Datenbank miteinander verbunden sind. Sie erlauben es, Informationen aus verschiedenen Tabellen zusammenzuführen, die zueinander gehören.

Die sorgfältige Planung der Datenmodellierung ist essenziell, um spätere Probleme bei der Nutzung der Datenbank zu vermeiden.

Dieses Modell stellt eine strukturierte Übersicht der Datenbank in Form von Tabellen, Attributen und Beziehungen dar. Es bildet das Fundament der Datenbank.

Ein Datenmodell ist eine Anleitung, die festlegt, wie Daten in einem Unternehmen definiert, strukturiert und dargestellt werden. Es dient der effizienten Organisation und Nutzung von Daten für fundierte Entscheidungen.

Das logische Datenmodell beschreibt Daten und ihre Beziehungen aus geschäftlicher Sicht, ohne technische Details. Es fokussiert auf die benötigten Informationen und deren Verknüpfungen für Geschäftsprozesse.

Das physische Datenmodell definiert die konkrete Speicherung und Struktur von Daten in einer Datenbank. Es zeigt, wie Daten in Tabellen und Datenbanken abgespeichert werden.

Das logische Datenmodell ist für Betriebswirte besonders wichtig, da es die geschäftliche Ebene der Datenorganisation abbildet. Es hilft, die wichtigsten Daten für fundierte Entscheidungen zu identifizieren.

Betriebswirte sollten auch die Grundlagen des physischen Datenmodells verstehen, um effektiv mit der IT-Abteilung zu kommunizieren. Ohne Kenntnisse, kann es zu Missverständnissen kommen.

Ein Entity-Relationship-Diagramm (ERD) ist wie ein Bauplan für eine relationale Datenbank. Es zeigt die verschiedenen 'Räume' (Entitäten) und wie sie miteinander verbunden sind (Beziehungen).

Entitäten repräsentieren die wichtigsten Objekte in einer Datenbank, z.B. Kunden oder Produkte. Sie werden später in Tabellen umgewandelt.

Attribute sind die Eigenschaften von Entitäten, z.B. der Name eines Kunden oder der Preis eines Produkts.

Ein Schlüsselattribut ermöglicht der Datenbank, jeden Datensatz eindeutig zu identifizieren. Es ist wie ein 'Personalausweis' für jeden Datensatz.

Die Kardinalität beschreibt, wie viele Beziehungen eine Entität pro Transaktion haben kann. Zum Beispiel, ein Kunde kann mehrere Bestellungen haben, aber eine Bestellung gehört immer zu einem Kunden.

Ein virtuelles Lagerhaus, das historische Daten aus verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens zentral speichert. Basiert auf relationalen Datenbanken.

Ein Datenspeicher für riesige Mengen an unstrukturierten Daten, die automatisiert aus verschiedenen Quellen gesammelt werden. Basiert auf nicht-relationalen Datenbanken.

Unterstützt die Berichterstellung, Analysen und strategische Entscheidungen. Enthält umfangreiche historische Daten für Trendanalysen und Vergleiche.

Speichert unterschiedlichste Datentypen (Text, Bilder, Videos) ohne feste Struktur. Daten werden durch Big Data- und Machine Learning-Technologien analysiert.

Data Warehouses konzentrieren sich auf langfristige, stabile Daten, nicht auf tägliche Änderungen. Data Lakes hingegen sind für die Aufnahme und Analyse von schnell wechselnden Datenströmen geeignet.

Sharding ist eine Technik, bei der Daten auf mehrere Server verteilt werden, um bessere Leistung und Skalierbarkeit zu ermöglichen.

Daten werden über viele Server verteilt, anstatt auf einem einzigen Server zu sein. Alle Server sind miteinander verbunden, sodass Benutzer keine Unterschiede bemerken.

Big Data bezieht sich auf extrem große Datenmengen, die aus unterschiedlichen Quellen stammen und oft unstrukturiert sind.

Das exponentielle Datenwachstum wird durch Technologien wie das Internet der Dinge (IoT) und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) vorangetrieben.

Relationale Datenbanken sind bei großen Datenmengen langsam und teuer. NoSQL-Datenbanken wurden für die Verarbeitung großer, unstrukturierter Datenmengen entwickelt.