Was sind die gängigsten Datenbankmanagementsysteme und wie unterscheiden sie sich?

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Wenn Sie ein Data Scientist sind, arbeiten Sie wahrscheinlich mit verschiedenen Arten von Datenquellen und -formaten. Eine der häufigsten und wichtigsten Datenquellen ist eine Datenbank, bei der es sich um eine strukturierte Sammlung von Daten handelt, auf die mit verschiedenen Werkzeugen und Methoden zugegriffen werden kann, die bearbeitet und analysiert werden können. Allerdings sind nicht alle Datenbanken gleich. Es gibt verschiedene Arten von Datenbankmanagementsystemen (DBMS) die unterschiedliche Funktionen, Vor- und Nachteile haben. In diesem Artikel werden wir einige der gebräuchlichsten DBMS untersuchen und wie sie sich voneinander unterscheiden.

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Jayanth MK

Data Scientist | Phd Scholar | Research & Development | ExSiemens | IBM/Google Certified Data Analyst | Freelance…

1 Relationales DBMS

Ein relationales DBMS basiert auf dem relationalen Modell, das Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten organisiert. Jede Tabelle stellt eine Entität oder ein Konzept dar, und jede Zeile stellt einen Datensatz oder eine Instanz dieser Entität dar. Jede Spalte stellt ein Attribut oder eine Eigenschaft dieser Entität dar. Tabellen können mithilfe von Primär- und Fremdschlüsseln verknüpft werden, die Beziehungen zwischen ihnen herstellen. Relationale DBMS verwenden eine strukturierte Abfragesprache (.SQL) , um Daten zu manipulieren und abzufragen. Einige Beispiele für relationale DBMS sind MySQL, PostgreSQL, Oracle und SQL Server.

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Jayanth MK

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Relational DBMS is like the reliable storyteller of databases, weaving narratives with tables and keys. In my experience, the structured nature of SQL makes it the go-to storyteller, simplifying the data plot. Whether it's MySQL or Oracle, they're like seasoned authors, crafting tales of entities and relationships. They've been my trusted companions for handling structured data, creating a database novel that's easy to follow and understand.

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2 Nicht-relationales DBMS

Ein nicht-relationales DBMS wird auch als NoSQL-DBMS bezeichnet, was nicht nur für SQL oder nicht für SQL steht. Ein nicht relationales DBMS folgt nicht dem relationalen Modell und verwendet keine Tabellen zum Speichern von Daten. Stattdessen werden verschiedene Datenmodelle verwendet, z. B. Schlüssel-Wert-, Dokument-, Diagramm- oder Spaltenmodelle, um Daten zu speichern und zu verwalten. Jedes Datenmodell hat seine eigene Art und Weise, Daten darzustellen und abzufragen, und einige von ihnen sind für bestimmte Datentypen besser geeignet als andere. Beispielsweise eignen sich Schlüssel-Wert-DBMS gut zum Speichern einfacher Schlüssel- und Wertepaare, Dokument-DBMS eignen sich gut zum Speichern von halbstrukturierten oder unstrukturierten Daten, Diagramm-DBMS eignen sich gut zum Speichern von Daten mit komplexen Beziehungen und spaltenbasierte DBMS eignen sich gut zum Speichern von Daten mit hoher Skalierbarkeit und Leistung. Einige Beispiele für nicht-relationale DBMS sind Redis, MongoDB, Neo4j und Cassandra.

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3 Hybrides DBMS

Ein hybrides DBMS ist eine Kombination aus relationalem und nicht-relationalem DBMS. Ein hybrides DBMS kann Daten sowohl mit dem relationalen als auch mit dem nicht-relationalen Datenmodell speichern und verwalten, je nach den Bedürfnissen und Präferenzen der Benutzer. Ein hybrides DBMS kann die Vorteile beider DBMS-Typen bieten, z. B. die Konsistenz und Integrität eines relationalen DBMS und die Flexibilität und Skalierbarkeit eines nicht-relationalen DBMS. Ein hybrides DBMS kann jedoch auch einige Herausforderungen mit sich bringen, wie z. B. die Komplexität und Kompatibilität bei der Integration verschiedener Datenmodelle und Systeme. Einige Beispiele für hybride DBMS sind Amazon Aurora, Google Spanner und IBM Db2.

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Jayanth MK

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Hybrid DBMS is like having the best of both worlds in the database universe – a versatile Swiss army knife. In my journey, I've found them to be the chameleons of data storage, adapting to relational or non-relational needs seamlessly. While the perks are exciting, integrating these models can be a dance of complexity. It's like juggling different tools; challenging, but with Amazon Aurora or Google Spanner, the balance is worth the versatility they bring to the data game

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4 In-Memory-DBMS

Ein In-Memory-DBMS ist ein DBMS-Typ, der Daten im Hauptspeicher oder RAM des Computers speichert und verarbeitet und nicht auf dem Datenträger oder anderen externen Speichergeräten. Ein In-Memory-DBMS kann einen schnelleren und effizienteren Datenzugriff und eine schnellere Datenbearbeitung sowie eine geringere Latenz und einen höheren Durchsatz bieten als ein festplattenbasiertes DBMS. Ein In-Memory-DBMS kann auch Echtzeitanalysen und -transaktionen sowie komplexe Berechnungen und Vorgänge für große und flüchtige Datensätze unterstützen. Ein In-Memory-DBMS kann jedoch auch einige Nachteile haben, wie z. B. die höheren Kosten und die geringere Kapazität des Speichers sowie das Risiko von Datenverlust oder -beschädigung im Falle eines Stromausfalls oder Systemabsturzes. Einige Beispiele für In-Memory-DBMS sind SAP HANA, Oracle TimesTen und Redis.

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5 Verteiltes DBMS

Ein verteiltes DBMS ist eine Art von DBMS, das Daten auf mehrere Knoten oder Server verteilt und speichert, anstatt auf einem einzelnen Knoten oder Server. Ein verteiltes DBMS kann mehrere Vorteile bieten, wie z. B. die Skalierbarkeit und Verfügbarkeit von Daten, die Fehlertoleranz und Ausfallsicherheit des Systems, die Parallelität und Parallelität der Datenverarbeitung sowie den reduzierten Netzwerkverkehr und Lastausgleich der Knoten. Ein verteiltes DBMS kann jedoch auch mit einigen Herausforderungen konfrontiert sein, wie z. B. der Konsistenz und Synchronisierung von Daten, der Sicherheit und dem Datenschutz von Daten, der Komplexität und dem Aufwand der Datenreplikation und -partitionierung sowie dem Kompromiss zwischen Leistung und Zuverlässigkeit. Einige Beispiele für verteilte DBMS sind Cassandra, MongoDB und Google Bigtable.

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