Webinar am 17. Februar
Snowflake & SAP: Unlock the Power of Your Data to Unleash Enterprise Ready AI
Längst vorbei sind die Zeiten, in denen Unternehmen sich bei der Speicherung und Verwaltung ihrer Daten auf Tabellen, Textdokumente oder Ausdrucke verlassen konnten. Es gibt einfach zu viele Informationen, die derzeit verwaltet werden müssen, und die Mitarbeitenden in jedem Unternehmen benötigen schnellen Zugriff auf zuverlässige Datenspeicher- und -abrufsysteme. Ältere Methoden waren nicht nur zu langsam, sondern auch mit Problemen wie redundanten oder isolierten Daten, minderer Datenqualität, schwacher Sicherheit und fehlenden Sicherungs- und Wiederherstellungsoptionen behaftet.
Heute verlassen sich die meisten Unternehmen auf ein Datenbankmanagementsystem (DBMS), um zumindest einen Teil ihrer Unternehmensdaten effizient und effektiv zu verwalten. Einfach ausgedrückt: Ein DBMS ist Software, mit der Nutzende Daten effektiver abrufen, speichern, verwalten und manipulieren können. DBMS-Lösungen bilden das Rückgrat nahezu aller modernen Anwendungen, von einfachen mobilen Apps über Website-Management-Systeme bis hin zu groß angelegter Unternehmenssoftware.
In diesem Leitfaden erläutern wir näher, wie ein Datenbankmanagementsystem funktioniert, beschreiben die Kernkomponenten eines DBMS und besprechen die verschiedenen Arten von Datenbankmanagementsystemen.
Eine Möglichkeit, sich ein DBMS vorzustellen, ähnelt einem zentralen, superorganisierten Aktenschrank, in dem Mitarbeitende sicher auf Unternehmensdaten und die Datenbanken zugreifen und diese speichern können, ohne sich Gedanken darüber machen zu müssen, wo sich die Daten befinden oder in welchem Format sie vorliegen.
Ein Datenbankmanagementsystem bietet Nutzenden eine systematischere Möglichkeit, Datenbanken zu erstellen, zu aktualisieren und abzufragen, ohne dabei die Datenintegrität zu beeinträchtigen. Darüber hinaus erleichtert der zentralisierte Charakter eines DBMS die Gewährleistung der Sicherheit, Integrität und Einheitlichkeit der Daten über verschiedene Nutzende und Anwendungen hinweg.
Ein Datenbankmanagementsystem arbeitet in einem weiteren Ökosystem aus fünf Kernkomponenten, die zusammenarbeiten, um Daten effizient und effektiv zu verarbeiten:
Hardware umfasst physische Geräte wie Server, Personal Computer, Speichergeräte und andere Netzwerkhardware, die Daten speichert und verarbeitet. Sie kann auch Ein- und Ausgabegeräte wie Tastaturen, Monitore und Drucker umfassen.
Beliebte DBMS-Softwarepakete umfassen MySQL, PostgreSQL und Oracle Database. DBMS-Lösungen erfordern auch den Einsatz zusätzlicher Netzwerksoftware und Anwendungstools, die die Kommunikation zwischen dem DBMS und anderer Betriebssoftware koordinieren.
Daten können sowohl in strukturierten als auch in unstrukturierten Formaten in einem DBMS vorliegen. Unternehmen verlassen sich auf viele verschiedene Arten von Daten, einschließlich operativer und analytischer Art, um das Geschäft voranzutreiben. Eine bessere Kontrolle über all diese Daten ist der Hauptgrund für die Implementierung eines DBMS.
Dies sind die Anweisungen und Regeln, die eine ordnungsgemäße und sichere Verwendung eines DBMS gewährleisten. Diese Verfahren können Anmelde-/Abmeldeprotokolle, Zugriffskontrolle, Backup-Aktivitäten, Reporting und mehr umfassen.
Die Nutzenden sind natürlich die Stakeholder:innen, die mit dem DBMS interagieren. Nutzende können Datenbankadministrator:innen (Database Administrators, DBAs), die den Zugriff auf das DBMS und seine Performance überwachen, Entwickler:innen, die das DBMS zur Entwicklung von Anwendungen verwenden, die damit interagieren, und Endnutzende wie Mitarbeitende oder Drittanbieterpartner umfassen.
Wenn Sie mit einem Datenbankmanagementsystem beginnen, stellen Sie fest, dass es verschiedene Arten von Datenbankverwaltung gibt. Diese unterscheiden sich aufgrund der von ihnen unterstützten Datenstrukturen sowie der geschäftlichen Anforderungen wie Skalierbarkeit. Hier eine Übersicht der vier gängigsten DBMS-Typen:
Ein hierarchisches Datenbankmanagementsystem ist die einfachste Art von DBMS und ähnelt einem herkömmlichen Dateisystem, das Ordner und Unterordner enthält. Man kann sich ein hierarchisches DBMS auch wie russische Matroschkas vorstellen: Jeder Datensatz oder Knoten öffnet sich und gibt nacheinander den nächsten frei. Hierarchische DBMS-Lösungen bieten effiziente Möglichkeiten, Dinge wie Organigramme, Mitarbeiterzugriffssysteme oder ähnliche Daten mit einer klaren Hierarchie zu verwalten. Aufgrund der festen Struktur eines hierarchischen DBMS ist die Navigation schnell und vorhersehbar. Aufgrund der mangelnden Flexibilität und Unfähigkeit, komplexe Datenbeziehungen zu verarbeiten, ist das System für viele Unternehmensdatenprojekte ungeeignet.
Ein Netzwerkdatenbank-Management-System ermöglicht komplexere Verbindungen zwischen Dateneinträgen, organisiert durch eine graphenähnliche Struktur, die Many-to-Many-Beziehungen zwischen Daten ermöglicht. Stellen Sie sich das Ganze wie eine U-Bahn-Karte mit Stationen vor, die entlang mehrerer Linien miteinander verbunden sind. Es ist möglich, von Punkt A nach Punkt B auf mehreren Routen zu fahren, nicht nur auf einem einzigen linearen Pfad. Ein Netzwerk-DBMS ist flexibler als ein hierarchisches Datenbankmanagementsystem, aber auch deutlich komplexer.
Ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) organisiert Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten und ist die beliebteste Art von Datenbank. RDBMS-Lösungen nutzen Structured Query Language (SQL), um Daten zu manipulieren und die Daten innerhalb des Datenbanksystems zu analysieren. Durch die Durchsetzung strenger Datenstrukturen und -beziehungen gewährleisten relationale Datenbankmanagementsysteme eine höhere Datengenauigkeit und -konsistenz. Die Skalierung eines RDBMS auf extrem große Datasets kann jedoch kostspielig und komplex sein. Beispiele hierfür sind MySQL, Microsoft SQL Server und PostgreSQL.
Ein objektorientiertes Datenbankmanagementsystem (OODBMS) speichert jedes Datenstück als Objekt mit Attributen und Verhaltensweisen und ermöglicht so eine intuitivere Arbeit mit diesen Objekten. Ein OODBMS ist eine gute Option für Anwendungen, die Echtzeitsimulationen erstellen oder fortschrittliche Datenmodellierung durchführen. Objektorientierte DBMS-Lösungen weisen jedoch eine deutlich steilere Lernkurve auf. Deshalb müssen Entwickler:innen und DBAs sowohl die Datenbankprinzipien als auch die objektorientierten Konzepte genau verstehen. Beispiele für objektorientierte DBMS-Lösungen sind IBM Db2, Objectivity/DB und ObjectDB.
Um das richtige Datenbankmanagementsystem auszuwählen, bewerten Sie verschiedene Schlüsselfaktoren wie Skalierbarkeit, Performance, Kosten, Sicherheit, Benutzerfreundlichkeit und Integration. Hier finden Sie eine Übersicht einiger der bekanntesten und am weitesten verbreiteten DBMS-Systemtypen, bei denen jedes System hervorragend funktioniert.
Cloudnative DBMS-Plattformen wie die Snowflake AI Data Cloud bieten Unternehmen einen zentralen Ort zum Speichern, Nutzen und Teilen ihrer Daten. Sie unterstützen alle Datentypen, sodass strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten an einem Ort gespeichert werden können. Durch die Verwendung einer Single Source of Truth wird ein Patchwork aus Daten vermieden, was entsteht, wenn Geschäftsdaten über verschiedene Systeme, Applikationen und Speicher hinweg verteilt sind. Viele Unternehmen wie Snowflake unterstützen sogar KI- und ML-Workloads.
RDBMS-Systeme wie MySQL speichern Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten, die recht starr sind – was ihre Verwendung einschränkt –, aber hochgradig skalierbar sind und große Datenmengen und eine große Anzahl paralleler Nutzender unterstützen können. Die Beherrschung der SQL-Abfragesprache ist ein wesentlicher Bestandteil für eine effektive Nutzung von RDBMS.
NoSQL-Datenbanken unterscheiden sich von herkömmlichen RDBMS-Lösungen dadurch, dass sie Daten nicht in Zeilen und Spalten speichern, sondern in einer Vielzahl anderer Datenbankformate, wie z. B. Dokumenten und Graphen. NoSQL-Datenbanken eignen sich am besten für Datenstrukturen mit losen oder sich ändernden Definitionen und Verbindungen. NoSQL wird oft für die Verwaltung komplexer Daten hinter Systemen wie sozialen Netzwerken und groß angelegten Analytics verwendet.
Bei dem schieren Datenvolumen, das in der heutigen digitalen Weltwirtschaft generiert und geteilt wird, funktioniert klassisches dateibasiertes Datenmanagement nur selten. Datenbankmanagementsysteme bieten eine effizientere und besser organisierte Möglichkeit, Daten abzurufen, zu speichern, zu verwalten und zu manipulieren. Mit einem DBMS können auch mehrere Nutzende parallel auf dieselben Daten zugreifen und gleichzeitig die Datenintegrität und -konsistenz wahren. Und da Daten zentral und sicher gespeichert werden, wird die Datenredundanz reduziert.
Mit dem Aufkommen KI-basierter Anwendungen wird die Verwaltung von Daten für Unternehmen aller Branchen zu einer noch größeren Herausforderung. Um die extrem großen Datasets, auf denen KI- und ML-Algorithmen basieren, effizient und effektiv zu verwalten, werden Datenbankmanagementsysteme zunehmend die Flexibilität, Skalierbarkeit, Sicherheit und Kosteneffizienz erfordern, die cloudnative DBMS-Plattformen bieten können.
Es gibt viele bekannte Anbieter relationaler Datenbankmanagementsysteme. MySQL und PostgreSQL sind beliebte Open-Source-Optionen. Snowflake Data Cloud, Amazon Aurora und Google CloudSQL sind weit verbreitete cloudnative Datenbanksysteme. Für traditionellere Unternehmens- oder kommerzielle Systeme verwenden viele Unternehmen Oracle Database, Microsoft SQL Server und IBM Db2.
Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) speichern Daten in strukturierten Tabellen, die aus Zeilen und Spalten bestehen. Beziehungen zwischen Tabellen werden über Primär- und Fremdschlüssel definiert. Ein Primärschlüssel ist eine eindeutige Kennung für jede Zeile, und ein Fremdschlüssel ist ein Feld in einer Tabelle, das auf den Primärschlüssel in einer anderen verweist. RDBMS-Lösungen nutzen Structured Query Language (SQL), um Daten abzufragen und zu manipulieren. Zu den wichtigsten Vorteilen von RDBMS-Lösungen gehören starke Datenintegrität, -konsistenz und -sicherheit. RDBMS-Lösungen haben jedoch oft mit extrem großen Datenmengen oder komplexeren Daten wie Multimedia-Assets zu kämpfen.
Es gibt zwar verschiedene Arten von Datenbankmanagementsystemen, doch die vier häufigsten sind diese.
Ein hierarchisches DBMS ist eine der grundlegendsten Arten von Datenbankmanagementsystemen. Es verwendet eine grundlegende Baumstruktur mit Ordnern und Unterordnern zum Organisieren und Verwalten von Daten.
Ein Netzwerk-DBMS organisiert Daten in einer graphähnlichen Struktur von Datensätzen und Beziehungen, die als Sets bezeichnet werden. Im Gegensatz zu einem hierarchischen System können Datensätze zu mehreren Sets gleichzeitig gehören.
Ein relationales DBMS organisiert Daten in Tabellen (oder „Beziehungen“), die aus Zeilen und Spalten bestehen. RDBMS-Lösungen nutzen Structured Query Language (SQL), um Daten zu manipulieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
Ein objektorientiertes DBMS speichert Daten in Form von Objekten mit wichtigen Attributen und Verhaltensinformationen. Im Gegensatz zu RDBMS-Lösungen, die Daten in Tabellen glätten, können mit objektorientierten DBMS-Lösungen auch komplexere Daten wie Text und Bilder verwaltet werden.
Ein DBMS und SQL sind nicht gleich, aber sie ergänzen sich. Ein DBMS ist eine Software, die Daten speichert, abruft und verwaltet, während SQL die Sprache ist, die zur Interaktion mit den in einem DBMS gespeicherten Daten verwendet wird. Ein DBMS bietet das Framework zum Abrufen, Speichern und Verwalten von Daten, während Nutzende mit SQL die Daten innerhalb dieses Frameworks manipulieren können.
Monatlichen Newsletter abonnieren
Das Neueste zu Snowflakes Produkten, Experteneinblicken und Ressourcen direkt in Ihren Posteingang!
