Was ist ein DBMS? Schlüsselkonzepte mit Beispielen erklärt

Daten sind überall - von Kundendatensätzen bis hin zu App-Transaktionen - und es ist so wichtig, sie zu organisieren. Tatsächlich wird die Menge an Daten, die erstellt, erfasst, kopiert und verbrauchtwird, bis 2028 voraussichtlich 394 Zettabyte erreichen. Das ist eine überwältigende Menge an Informationen, und ohne ein System, das sie verwaltet, würde es schnell unübersichtlich werden.

Deshalb verwenden wir ein Datenbankmanagementsystem (DBMS). Sie hilft dabei, Daten zu speichern und zu verwalten, damit Unternehmen und Anwendungen reibungslos funktionieren können. In diesem Leitfaden erkläre ich, was ein DBMS ist, wie es funktioniert, welche Arten es gibt und warum es für die moderne Datenspeicherung und -verwaltung unerlässlich ist.

Was ist ein DBMS?

Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) speichert, organisiert und verwaltet Daten effizient. Ohne ein DBMS wären die Daten über mehrere Dateien verstreut, was es schwierig macht, sie zu finden oder zu aktualisieren. Ein DBMS vereinfacht diese Aufgaben, indem es ein zentrales System bereitstellt, das es den Nutzern ermöglicht, Daten einfach hinzuzufügen, zu ändern oder zu löschen und gleichzeitig die Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten.

Hauptfunktionen eines DBMS

Ein DBMS übernimmt eine Menge schwerer Arbeit, wenn es um die Verwaltung von Daten geht. Es organisiert und schützt Informationen, damit wir finden, was wir brauchen, wenn wir es brauchen, ohne uns den Kopf zu zerbrechen. Schauen wir uns seine wichtigsten Funktionen im Detail an.

Definition der Daten

Datenbanken speichern Informationen auf strukturierte Weise mit Hilfe von DDL (Data Definition Language). Mit DDL können wir Tabellen erstellen, Felder hinzufügen und sie miteinander verknüpfen, z. B. eine Kundenliste mit Namen, Telefonnummern und E-Mails erstellen.

Hier sind einige gängige DDL-Befehle:

1) CREATE richtet neue Tabellen, Felder und Beziehungen ein. Sie hilft uns zu definieren, welche Art von Daten wir speichern werden. Nehmen wir an, du baust eine Kundendatenbank auf. In diesem Fall erstellst du eine Tabelle, in der du Kundendaten speicherst, wie folgt:

CREATE TABLE Customers (
ID INT PRIMARY KEY, 
Name VARCHAR(100)
);

2) ALTER ändert eine bestehende Tabelle (fügt Spalten hinzu, löscht sie oder ändert sie). Hier habe ich ein neues Feld (E-Mail) in meiner Tabelle Customers hinzugefügt:

ALTER TABLE Customers ADD Email VARCHAR(255);

3) DROP löscht ein Datenbankobjekt endgültig. So lösche ich die Tabelle Customers:

DROP TABLE Customers;

4) TRUNCATE löscht alle Datensätze aus einer Tabelle, behält aber ihre Struktur bei. Im Gegensatz zu DROP bleibt die Tabelle intakt, sodass wir sie weiterhin verwenden können. Hier erfährst du, wie du diesen Befehl verwenden kannst:

TRUNCATE TABLE Customers;

5) RENAME ändert den Namen einer Tabelle oder Spalte. Um zum Beispiel die Tabelle Customers in Clients umzubenennen, würde ich wie folgt vorgehen:

RENAME TABLE Customers TO Clients;

Datenbearbeitung

Sobald wir eine Datenbank eingerichtet haben, können wir die Daten mit der Datenbearbeitung (Datenbearbeitung Language, DML) bearbeiten, indem wir Datensätze hinzufügen, aktualisieren oder löschen. 

Hier sind einige gängige DML-Befehle:

1) INSERT fügt eine neue Datenzeile in eine Tabelle ein. Um zum Beispiel einen neuen Kunden zu unserer Tabelle Customers hinzuzufügen, verwende ich diesen Code:

INSERT INTO Customers 
(ID, Name, Email) 
VALUES 
(1, Drake White, 'drake@example.com');

Dadurch wird ein Kunde mit der ID 1, dem Namen Drake White und der E-Mail-Adresse drake@example.com zur Tabelle hinzugefügt.

2) UPDATE ändert bestehende Datensätze in einer Tabelle. Um die E-Mail-Adresse eines Kunden zu ändern, aktualisiere ich seinen Datensatz wie folgt:

UPDATE Customers SET Email = 'drake .new@example.com' WHERE ID = 1;

Dadurch wird die E-Mail des Kunden mit der ID 1 auf Erpel .new@example.com.

3) DELETE löscht bestimmte Daten aus einer Tabelle. Um einen Kunden mit der ID 1 zu löschen, verwende ich den folgenden Befehl:

DELETE FROM Customers WHERE ID = 1;

HINWEIS: Sei vorsichtig mit DELETE - wenn die Daten einmal weg sind, sind sie weg (es sei denn, du hast ein Backup).

4) SELECT ruft Daten aus einer Tabelle ab. Um zum Beispiel alle Kunden in meiner Tabelle zu sehen, verwende ich:

SELECT * FROM Customers;`

Wenn ich nur Kunden mit einem bestimmten Namen sehen will, kann ich das verwenden: 

SELECT * FROM Customers WHERE Name = 'Drake White';

Es werden nur Datensätze zurückgegeben, bei denen das Feld Name mit Drake White übereinstimmt.

Datenabruf

Wie wir im vorigen Abschnitt gesehen haben, kann ein DBMS mithilfe von SQL oder anderen Abfragesprachen schnell Informationen abrufen. Anstatt Tausende von Datensätzen manuell zu durchsuchen, können wir mit Abfragen in Sekundenschnelle genau das finden, was wir brauchen. 

Nehmen wir an, ich möchte alle New York Kunden finden. Anstatt also durch Tausende von Datensätzen zu blättern, verwende ich einfach eine SQL-Abfrage wie diese:

SELECT * FROM customers WHERE city = 'New York';

Datenintegrität und Sicherheit

Ein DBMS sorgt für die Richtigkeit der Daten, indem es jedem Datensatz eine eindeutige ID zuweist und verwandte Tabellen miteinander verknüpft. Sie verbindet Zeilen mit Primärschlüsseln und sorgt für Konsistenz zwischen Tabellen mit Fremdschlüsseln. Um die Daten zu schützen, verwendet es:

• Authentifizierung um zu kontrollieren, wer auf die Daten zugreifen kann.
• Verschlüsselung um sie vor Hackern zu schützen.
• Zugangskontrolle um zu verwalten, wer sie sehen oder bearbeiten kann.

Datenspeicherung und -sicherung

Ein DBMS speichert Daten effizient und verwaltet ihre Backups. Es nutzt die Indizierung, um die Suche zu beschleunigen, und enthält Sicherungs- und Wiederherstellungsfunktionen, um Datenverluste durch versehentliches Löschen oder Systemausfälle zu verhindern. Wenn etwas schief geht, können wir so die Daten wiederherstellen, ohne dass wichtige Informationen verloren gehen.

Arten von DBMS

Nicht alle DBMS funktionieren auf dieselbe Weise. Tatsächlich gibt es verschiedene Arten, die jeweils für bestimmte Daten und Anwendungsfälle konzipiert sind. Wir werden sie mit einigen leicht verständlichen Beispielen aufschlüsseln.

Hierarchische DBMS

Ein hierarchisches DBMS strukturiert Daten wie einen Stammbaum, bei dem jeder Datensatz ein Elternteil hat und jedes Elternteil mehrere Kinder haben kann. Allerdings kann jedes Kind nur ein Elternteil haben (eins-zu-viele-Beziehung). 

Denke an das Organigramm eines Unternehmens: Ein Manager (Elternteil) beaufsichtigt mehrere Angestellte (Kinder), aber jeder Angestellte untersteht nur einem Manager. 

Hierarchische DBMS-Struktur. Bild vom Autor.

Ein bekanntes Beispiel für ein hierarchisches DBMSist das Information Management System (IMS) von IBM, das als eines der ersten diese Struktur für die Verwaltung großer Datenmengen nutzte.

Netzwerk DBMS

Ein Netzwerk-DBMSist flexibler als ein hierarchisches DBMS, weil es erlaubt, dass Datensätze mehrere Eltern und mehrere Kinder haben können (eine Many-to-many-Beziehung). Das macht es einfacher, komplexe Beziehungen zu handhaben. Ein Beispiel für diesen Typ ist der integrierte Datenspeicher. 

In einer Universitätsdatenbank können sich Studierende zum Beispiel für mehrere Kurse einschreiben, und jeder Kurs kann mehrere Studierende haben.

Netzwerk-DBMS-Struktur. Bild vom Autor.

Relationale DBMS (RDBMS)

Ein relationales DBMS speichert die Datena in Tabellen, wobei jede Tabelle aus Zeilen und Spalten besteht (wie Tabellenkalkulationen). Diese Tabellen sind mit eindeutigen Schlüsseln verknüpft, was das Organisieren und Abrufen von Daten erleichtert: 

• A Primärschlüssel identifiziert jede Zeile eindeutig.
• A Fremdschlüssel verbindet Tabellen, indem er auf einen Primärschlüssel einer anderen Tabelle verweist.

Diese Art von DBMS ist weit verbreitet, weil sie zuverlässig, skalierbar und einfach zu verwalten ist. Zu den beliebten Beispielen gehörenude MySQL, PostgreSQL und Oracle.

Angenommen, wir haben zwei Tabellen:

• Students: speichert Schülernamen, Matrikelnummern und Kurse.
• Marks: speichert die Matrikelnummern und die entsprechenden Prüfungsergebnisse.

Die Spalte Roll No. in der Tabelle Students ist der Primärschlüssel, während sie in der Tabelle Marks ein Fremdschlüssel ist, der eine Verbindung zur Tabelle Students herstellt.

SELECT Students.Name, Students.Course, Marks.Marks
FROM Students
JOIN Marks ON Students.RollNo = Marks.RollNo;

Die obige Abfrage liefert eine kombinierte Ansicht der Namen der Schüler, ihrer eingeschriebenen Kurse und ihrer Noten.

Relationale DBMS-Struktur. Bild vom Autor.

Objektorientierte DBMS (OODBMS)

Ein objektorientiertes DBMS speichert Daten als Objekte, ähnlich wie Programmiersprachen wie Java oder Python mit Objekten umgehen. Diese Objekte enthalten sowohl die Daten als auch die Methoden, um mit ihnen zu arbeiten. Ein bekanntes Beispiel dafür ist db4o, eine Open-Source-Datenbank für Java- und .NET-Entwickler.

Eine Universität speichert zum Beispiel Informationen über Studierende als Objekte, wobei jedes Student Objekt Attribute wie Name, Age und Student ID und Verhaltensweisen wie Enroll() und Drop_Course() hat. Die Schüler/innen sind mit den Objekten Course mit Details wie Course_Name, Instructor, Credits_hours und Enrollment verbunden, die Enrollment_Date und Grades verfolgen.

Objektorientierter DBMS-Aufbau. Bild vom Autor.

NoSQL-DBMS

Ein NoSQL-DBMS speichert Daten mit nicht-relationalen Modellen, wie z.B. dokumentenbasierten, Schlüssel-Wert-, Spalten- oder Graph-Strukturen. Es verwendet meist die JSON-Struktur (JavaScript Object Notation), um große Mengen an unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten zu verarbeiten. 

Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken verwendet sie keine festen Tabellen und ermöglicht flexiblere Möglichkeiten zum Speichern und Abrufen von Daten. Das macht sie ideal für Big Data, Echtzeitanwendungen und Cloud-basierte Systeme. Einige der wichtigsten Beispiele sind MongoDB, Apache Cassandra und Couchbase.

Hier siehst du, wie wir Schülerdaten im JSON-Format speichern können: 

{
  "student_id": "101",
  "name": "Emma",
  "age": 16,
  "grade": 11,
  "subjects": ["Math", "Science", "English"]
}

Beliebte DBMS-Software

Verschiedene DBMS sind für unterschiedliche Bedürfnisse konzipiert. Einige sind kostenlos und perfekt für Websites, während andere für große Unternehmen entwickelt wurden, die erstklassige Sicherheit und Leistung benötigen. Sehen wir uns einige der beliebtesten DBMS-Software an und wie sie verwendet werden.  

MySQL

MySQL ist eines der am weitesten verbreiteten Open-Source Relationalen Datenbankmanagementsysteme (RDBMS). Es wird für Websites und Anwendungen verwendet, weil es schnell und skalierbar ist. Große Plattformen wie WordPress und E-Commerce-Seiten verlassen sich auf MySQL, um große Datenmengen effizient und ohne Verlangsamung zu verwalten.

PostgreSQL

PostgreSQL ist ein fortschrittliches Open-Source Object-Relational Database Management System (ORDBMS), das sehr flexibel und leistungsstark ist. Sie unterstützt komplexe Abfragen und arbeitet mit mehreren Programmiersprachen wie Java und Python. Große Namen wie Netflix und Instagram nutzen PostgreSQL, weil es riesige Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten auf verschiedenen Plattformen wie Windows, macOS und Linux verarbeiten kann.

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Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server (SQL Server) ist ein kommerzielles RDBMS, das von Microsoft für Leistung und Sicherheit auf Unternehmensebene entwickelt wurde. Es ist die erste Wahl für Unternehmen, die auf Microsoft-Produkte angewiesen sind, weil es sich nahtlos in Tools wie Azure und Power BI integrieren lässt. Es hält die Daten übersichtlich in strukturierten Tabellen und verwendet Transact-SQL (T-SQL) und das Tabular Data Stream Protokoll, um Transaktionen fehlerfrei zu verarbeiten.

MongoDB

MongoDB ist eine offenerce NoSQL-Datenbank, das heißt, sie verwendet keine traditionellen Tabellen wie MySQL oder SQL Server. Stattdessen speichert es Informationen in Dokumenten (ähnlich dem JSON-Format). Das macht sie äußerst flexibel und skalierbar, perfekt für die Verarbeitung großer Mengen dynamischer oder unstrukturierter Daten. Aufgrund seiner Geschwindigkeit und Skalierbarkeit ist MongoDB die erste Wahl für Echtzeitanwendungen, mobile Apps und Big Data-Verarbeitung.

Oracle-Datenbank

Im Jahr 1977 entwickelten Larry Ellison, Bob Miner und Ed Oates die Oracle-Datenbank, die später Teil der Oracle Corporation wurde. Es ist ein hochleistungsfähiges RDBMS, das für große Unternehmen entwickelt wurde, die felsenfeste Sicherheit und Automatisierung benötigen.  

Er kann riesige Datenmengen verarbeiten und gleichzeitig die Leistung selbst optimieren - das spart UnternehmenZeit und senkt die Rechenkosten um bis zu 87%. Miteingebauter Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Überwachungswerkzeugen schützt Oracle sensible Daten vor unberechtigtem Zugriff.

Schlussgedanken

Datenbankmanagementsysteme (DBMS) sind das Rückgrat einer organisierten, sicheren und effizienten Datenverarbeitung. Ohne sie wäre die Verwaltung großer Mengen an Informationen langsam und fehleranfällig.

Für Unternehmen stellt ein DBMS sicher, dass die Daten korrekt und geschützt sind und dass sie bei Bedarf leicht zugänglich sind.

Wenn du bereit bist, den nächsten Schritt auf deiner Lernreise zu machen, solltest du dich mit den Grundlagen von SQL und Datenbanken beschäftigen. Beginne mit den SQL-Grundlagen, um eine solide Grundlage zu schaffen, erforsche das Datenbankdesign, um zu verstehen, wie du deine Daten effektiv strukturieren kannst, oder belege den Kurs Einführung in relationale Datenbanken in SQL, um dein Verständnis von RDBMS-Konzepten zu vertiefen!