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PHP Magazin
Teil 1: Dokumentenbasierte Datenbanken im Überblick: Konzepte und Funktionsweise

Unstrukturiert mit Struktur: NoSQL

Relationale Datenbanken haben lange Zeit den Bereich der Datenverarbeitung dominiert. Die immer weiter steigenden Mengen digital gespeicherter Informationen haben jedoch dazu geführt, dass eine relationale Datenbank für einige Bereiche nicht mehr die optimale Lösung ist. Insbesondere für unstrukturierte Daten sind NoSQL-Datenbanken besser geeignet. Wir geben einen Überblick über Datenmodelle jenseits der Tabellenstruktur.

Veikko Krypczyk, Elena Bochkor


ArtikelserieTeil 1: Dokumentenbasierte Datenbanken im Überblick: Konzepte und FunktionsweiseTeil 2: Praxiseinsatz: eine NoSQL-Datenbank in der eigenen Applikation

Denkt man an Daten, assoziiert man damit auch sehr oft eine Speicherung in Tabellenform. Daten gleichen Typs, lediglich mit unterschiedlichen Werten (Inhalten), werden als Datensätze gespeichert und in Tabellen abgelegt. Stehen die Tabellen untereinander über ein Schlüsselkonzept in Beziehung und sind die Tabellenstrukturen normalisiert, haben wir es mit einer relationalen Datenbank zu tun. Tabellen wiederum bestehen aus Spalten und Zeilen für die Datenspeicherung. Diese Form der Datenspeicherung ist ideal, wenn die zu speichernden Daten sich in eine genaue Struktur und Form bringen lassen. Typische Beispiele sind Kundendaten (Name, Vorname, Anschrift, Geburtsdatum, …), Produktdaten (Artikelnummer, Bezeichnung, Preis, …) oder Bestelldaten (Produktnummer, Kundennummer, Anzahl, …). Ähnliche Beispiele lassen sich massenhaft finden. Relationale Datenbanken sind damit für die Speicherung strukturierter Daten ideal. Es wird wenig Speicherplatz benötigt (Vermeidung von Redundanz), und der Zugriff auf einen einzelnen Datensatz ist über einen Primärschlüssel sehr schnell möglich (Kasten: „Relationale Datenbank“).

Relationale DatenbankRelationale Datenbanken basieren auf Tabellen und sind dem relationalen Datenmodell zuzuordnen. Das relationale Datenmodell ist das am weitesten verbreitete und im praktischen Einsatz bewährteste Modell. Es stammt aus dem Jahr 1970 und wurde zum ersten Mal von Edgar F. Codd bei IBM vorgestellt. Bis heute bleibt es ein etablierter Standard.Das Grundprinzip relationaler Datenbanken ist, dass sie konsistent und redundanzfrei sein müssen. Die grundlegende Datenstruktur ist die Relation, d. h. die Tabelle mit Spalten und Zeilen. Dabei werden die Zeilen als Tupel und die Spalten als Attribute der Relation bezeichnet. Die Daten in einer relationalen Datenbank sind mit einem eindeutigen Schlüssel ausgestattet und stehen stets in einer Beziehung zueinander. Ein sogenanntes Relationenschema legt die Anzahl und die Typen der Attribute einer Tabelle fest. Relationale Datenbanken setzen SQL als Abfragesprache ein. Diese Sprache basiert auf der relationalen Algebra und besitzt eine relativ einfache Syntax mit wenigen Grundbefehlen. Das zugehörige Datenmanagementsystem nennt sich RDBMS (Relational Database Management System). Probleme zeigen relationale Datenbanken im Big-Data-Umfeld. Bei ...

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Teil 1: Dokumentenbasierte Datenbanken im Überblick: Konzepte und Funktionsweise

Unstrukturiert mit Struktur: NoSQL

Relationale Datenbanken haben lange Zeit den Bereich der Datenverarbeitung dominiert. Die immer weiter steigenden Mengen digital gespeicherter Informationen haben jedoch dazu geführt, dass eine relationale Datenbank für einige Bereiche nicht mehr die optimale Lösung ist. Insbesondere für unstrukturierte Daten sind NoSQL-Datenbanken besser geeignet. Wir geben einen Überblick über Datenmodelle jenseits der Tabellenstruktur.

Veikko Krypczyk, Elena Bochkor


ArtikelserieTeil 1: Dokumentenbasierte Datenbanken im Überblick: Konzepte und FunktionsweiseTeil 2: Praxiseinsatz: eine NoSQL-Datenbank in der eigenen Applikation

Denkt man an Daten, assoziiert man damit auch sehr oft eine Speicherung in Tabellenform. Daten gleichen Typs, lediglich mit unterschiedlichen Werten (Inhalten), werden als Datensätze gespeichert und in Tabellen abgelegt. Stehen die Tabellen untereinander über ein Schlüsselkonzept in Beziehung und sind die Tabellenstrukturen normalisiert, haben wir es mit einer relationalen Datenbank zu tun. Tabellen wiederum bestehen aus Spalten und Zeilen für die Datenspeicherung. Diese Form der Datenspeicherung ist ideal, wenn die zu speichernden Daten sich in eine genaue Struktur und Form bringen lassen. Typische Beispiele sind Kundendaten (Name, Vorname, Anschrift, Geburtsdatum, …), Produktdaten (Artikelnummer, Bezeichnung, Preis, …) oder Bestelldaten (Produktnummer, Kundennummer, Anzahl, …). Ähnliche Beispiele lassen sich massenhaft finden. Relationale Datenbanken sind damit für die Speicherung strukturierter Daten ideal. Es wird wenig Speicherplatz benötigt (Vermeidung von Redundanz), und der Zugriff auf einen einzelnen Datensatz ist über einen Primärschlüssel sehr schnell möglich (Kasten: „Relationale Datenbank“).

Relationale DatenbankRelationale Datenbanken basieren auf Tabellen und sind dem relationalen Datenmodell zuzuordnen. Das relationale Datenmodell ist das am weitesten verbreitete und im praktischen Einsatz bewährteste Modell. Es stammt aus dem Jahr 1970 und wurde zum ersten Mal von Edgar F. Codd bei IBM vorgestellt. Bis heute bleibt es ein etablierter Standard.Das Grundprinzip relationaler Datenbanken ist, dass sie konsistent und redundanzfrei sein müssen. Die grundlegende Datenstruktur ist die Relation, d. h. die Tabelle mit Spalten und Zeilen. Dabei werden die Zeilen als Tupel und die Spalten als Attribute der Relation bezeichnet. Die Daten in einer relationalen Datenbank sind mit einem eindeutigen Schlüssel ausgestattet und stehen stets in einer Beziehung zueinander. Ein sogenanntes Relationenschema legt die Anzahl und die Typen der Attribute einer Tabelle fest. Relationale Datenbanken setzen SQL als Abfragesprache ein. Diese Sprache basiert auf der relationalen Algebra und besitzt eine relativ einfache Syntax mit wenigen Grundbefehlen. Das zugehörige Datenmanagementsystem nennt sich RDBMS (Relational Database Management System). Probleme zeigen relationale Datenbanken im Big-Data-Umfeld. Bei ...

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