Datenbanken: Ein Leitfaden zu 11 verbreiteten Datenbanktypen

Datenbanken sind das Rückgrat moderner Datenverwaltung und bieten die Struktur und Effizienz, die zum Speichern, Abrufen und Verwalten großer Informationsmengen erforderlich sind. Die Wahl der richtigen Datenbank kann sich erheblich auf die Leistung und Skalierbarkeit einer Anwendung auswirken.

In diesem Artikel werden wir 11 verschiedene Datenbanktypen untersuchen und Einblicke in ihre Funktionalität, häufige Anwendungsfälle und die Geschäftsszenarien geben, in denen sie sich jeweils besonders auszeichnen.

InterSystems IRIS unterstützt alle wichtigen Datenbanktypen, von denen viele in diesem Beitrag erwähnt werden, und bietet eine vielseitige und robuste Lösung, die in der Lage ist, eine breite Palette von Datenbankanforderungen mit überlegener Leistung und Flexibilität zu erfüllen.

Datenbankmanagementsystem: Eine Softwareanwendung, die mit Endbenutzern, Anwendungen und der Datenbank selbst interagiert, um Daten zu erfassen und zu analysieren und so eine effiziente Datenverwaltung und -abfrage zu gewährleisten.

Cloud-Datenbank: Eine Datenbank, die über eine Cloud-Computing-Technologie erstellt und bereitgestellt wird und auf die man über Fernzugriff zugreifen kann.

On-Premises-Datenbank (Vor-Ort-Datenbank): Eine Datenbank, die auf lokalen Servern innerhalb der Infrastruktur eines Unternehmens gehostet und verwaltet wird.

Hybride Datenbank: Eine Datenbank, die sowohl Cloud- als auch On-Premises-Lösungen kombiniert, um die Vorteile beider Umgebungen zu nutzen.

Zentralisierte Datenbank: Eine Datenbank, die an einem einzigen Ort gespeichert, verwaltet und gepflegt wird, in der Regel auf einem zentralen Server oder in einem Rechenzentrum.

Strukturierte Daten: Daten, die in einem vordefinierten Schema organisiert sind, wie z. B. Zeilen und Spalten in einer relationalen Datenbank, wodurch sie leicht durchsuchbar und analysierbar sind.

Unstrukturierte Daten: Daten, die kein vordefiniertes Format oder keine vordefinierte Struktur haben, wie z. B. Text, Bilder und Videos, und deren Analyse und Verwaltung fortgeschrittene Verarbeitungstechniken erfordern.

Relationale Datenbanken sind vielleicht die bekannteste und am weitesten verbreitete Art von Datenbanken. Sie organisieren Daten in Tabellen, die aus Zeilen und Spalten bestehen. Jede Tabelle repräsentiert eine andere Entität, und die Beziehungen zwischen diesen Entitäten werden durch Schlüssel und Indizes definiert.

Die Structured Query Language (SQL) wird verwendet, um mit relationalen Datenbanken zu interagieren, und ermöglicht eine leistungsstarke Datenmanipulation und -abfrage.

Anwendungsfälle

Relationale Datenbanken sind am besten für Anwendungen geeignet, die Folgendes erfordern:

• Strukturierte Daten mit klar definierten Beziehungen
• Ein hohes Maß an Datenintegrität und -konsistenz
• Komplexe Abfragen und Transaktionsmanagement

Beispiele aus der Praxis

• Traditionelle Geschäftsanwendungen: Eine relationale Datenbank ist ideal für Anwendungen, die strukturierte Daten mit komplexen Beziehungen benötigen, wie z. B. Customer Relationship Management (CRM)-Systeme und Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme.
• Finanzsysteme: Die Fähigkeit, Transaktionen zuverlässig abzuwickeln und die Datenintegrität aufrechtzuerhalten, macht relationale Datenbanken perfekt für Bank- und Finanzanwendungen.
• Bestandsverwaltung: Mit ihrer starken Unterstützung für Beziehungen und Transaktionen eignen sich relationale Datenbanken gut für die Bestandsverfolgung und die Verwaltung von Lieferketten.

Relationale Datenbanken sind in der Regel entweder zeilen- oder spaltengespeichert, können aber auch beides sein.

Spaltenbasierte Speicher organisieren die Daten in Spalten und nicht in Zeilen, was eine effiziente Speicherung und Abfrage großer Datensätze ermöglicht. Sie eignen sich besonders gut für Big-Data-Anwendungen.

Anwendungsfälle

Column-Family Stores eignen sich am besten für Anwendungen, bei denen dies erforderlich ist:

• Effiziente Speicherung und Abfrage großer Datenmengen.
• Skalierbare Datenmodelle.
• High-Performance Lese- und Anhängeoperationen.

Beispiele aus der Praxis

• Big-Data-Analytik: Column-Family-Stores eignen sich hervorragend für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.
• Historische Daten: Sie sind ideal für die Speicherung und Abfrage historischer Daten wie Protokolle und Metriken.
• Protokollierung: Spaltenbasierte Speicher können von Anwendungen und Systemen erzeugte Protokolldaten effizient speichern und abrufen.

Diese Art der Speicherung wird auch als zeilenorientierte Datenbank bezeichnet und organisiert die Daten nach Datensatztyp. Bei dieser herkömmlichen Methode werden Daten schnell gespeichert, indem alle Daten, die mit einem bestimmten Datensatz verbunden sind, nebeneinander aufbewahrt werden.

Anwendungsfälle

Die Zeilenspeicherung eignet sich gut für Anwendungen, die dies erfordern:

• Häufige Einfügungen und Aktualisierungen
• Transaktionsbezogene Verarbeitung

Beispiele aus der Praxis

• Transaktionsdatenbanken: Jede Datenbank mit häufigen Aktualisierungen profitiert von der Spezifität und Anpassungsfähigkeit der Zeilenspeicherung.
• Benutzerverwaltung und -authentifizierung: Row-Storage ist gut geeignet, um Benutzerinformationen korrekt und konsistent zu halten - zwei wichtige Details für die Aufrechterhaltung der Sicherheit.

Unabhängig davon, was Sie zur Unterstützung Ihres Unternehmenswachstums benötigen, InterSystems IRIS unterstützt sowohl zeilen- als auch spaltenbasierte Speicherung.

NoSQL-Datenbanken bieten einen flexiblen Ansatz für das Datenbankdesign und ermöglichen eine Vielzahl von Datenmodellen. Sie sind darauf ausgelegt, große Mengen unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten zu verarbeiten und eignen sich daher ideal für moderne Anwendungen, die verschiedene Datentypen benötigen.

Hier einige Beispiele für die Arten von No-SQL-Datenbanken, die Ihnen zur Verfügung stehen:

Dokumentendatenbanken speichern Daten in dokumentenähnlichen Strukturen, in der Regel in Formaten wie JSON oder BSON. Jedes Dokument ist eine in sich geschlossene Einheit, die verschachtelte Datenstrukturen enthalten kann, was sie äußerst flexibel macht.

Anwendungsfälle

Dokumentendatenbanken eignen sich am besten für Anwendungen, die Folgendes erfordern:

• Content-Management-Systeme: Dokumentendatenbanken eignen sich gut für die Speicherung und Verwaltung von Webinhalten, Blogs und Artikeln.
• E-Commerce-Plattformen: Sie können Produktkataloge und Kundendaten effizient verwalten und ermöglichen flexible Schemata, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln können.
• Echtzeit-Analysen: Dokumentendatenbanken sind ideal für Anwendungen, die Echtzeit-Datenanalysen und Berichte über JSON-Daten erfordern.

Beispiele aus der Praxis

• Semistrukturierte Daten mit flexiblen Schemata.
• Schnelle und skalierbare Lese- und Schreibvorgänge.
• Komplexe Datenstrukturen, die in einem einzigen Dokument gespeichert werden müssen.

InterSystems IRIS unterstützt die dokumentenorientierte Speicherung, so dass Unternehmen semistrukturierte Daten und flexible Schemata für Content-Management-Systeme und E-Commerce-Plattformen effizient verwalten können.

Key-Value-Stores sind die einfachste Art von NoSQL-Datenbanken, die Daten als Schlüssel-Wert-Paare speichern. Sie sind sehr leistungsfähig und können große Datenmengen mit geringer Latenzzeit verarbeiten.

Anwendungsfälle

Key-Value-Stores eignen sich am besten für Anwendungen, die folgende Anforderungen haben:

• Leistungsstarker Datenabruf mit geringer Latenzzeit.
• Einfache und überschaubare Datenstrukturen.
• Skalierbarkeit zur Verarbeitung großer Mengen von Schlüsselwertdaten.

Beispiele aus der Praxis

• Caching: Key-Value-Stores eignen sich hervorragend für die Zwischenspeicherung von Daten, auf die häufig zugegriffen wird, und entlasten so die primären Datenbanken.
• Sitzungsmanagement: Sie können Benutzersitzungen in Webanwendungen effizient verwalten und bieten schnellen Zugriff auf Sitzungsdaten.
• Einfache Datenspeicherung: Key-Value-Stores sind ideal für die Speicherung einfacher Datenstrukturen, wie z. B. Konfigurationen und Einstellungen.

Graph-Datenbanken speichern Daten in Nodes und Edges (Knoten und Kanten), die Entitäten und deren Beziehungen darstellen. Sie sind darauf ausgelegt, komplexe und vernetzte Datenstrukturen zu verarbeiten.

Anwendungsfälle

Graph-Datenbanken eignen sich am besten für Anwendungen, die Folgendes erfordern:

• Modellierung und Abfrage komplexer Beziehungen zwischen Daten.
• Leistungsstarke Graphentraversierung und -analyse.
• Flexibilität bei der Anpassung an sich ändernde Datenstrukturen.

Beispiele aus der Praxis

• Soziale Netzwerke: Graphdatenbanken sind ideal für die Modellierung von sozialen Verbindungen und Interaktionen.
• Betrugsaufdeckung: Sie können Muster und Anomalien in Finanztransaktionen wirksam aufdecken.
• Recommendation Engines: Graphdatenbanken können die Präferenzen und Beziehungen der Benutzer analysieren, um personalisierte Empfehlungen zu geben.
  

In-Memory-Datenbanken speichern Daten direkt im Hauptspeicher (RAM) des Systems und ermöglichen so einen extrem schnellen Datenzugriff und -verarbeitung. Dadurch sind sie ideal für Anwendungen, die Echtzeitleistung und Datenabrufe mit geringer Latenz erfordern.

Anwendungsfälle

In-Memory-Datenbanken eignen sich am besten für Anwendungen, die Folgendes erfordern:

• Datenzugriff mit geringer Latenz und Hochgeschwindigkeitsleistung.
• Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit.
• Hoher Durchsatz für transaktionsintensive Anwendungen.

Beispiele aus der Praxis

• Echtzeit-Datenverarbeitung: In-Memory-Datenbanken eignen sich perfekt für Anwendungen, die Daten in Echtzeit verarbeiten müssen, wie z. B. Finanzhandelsplattformen und IoT-Datenströme.
• Caching: Sie können zum Zwischenspeichern häufig abgerufener Daten verwendet werden, was die Leistung von Webanwendungen erheblich verbessert und die Belastung der primären Datenbanken verringert.
• Hochgeschwindigkeits-Transaktionen: In-Memory-Datenbanken eignen sich gut für Anwendungen, die eine schnelle Transaktionsverarbeitung erfordern, wie z. B. Online-Spiele und Echtzeit-Bietsysteme.

InterSystems IRIS bietet eine In-Memory-Datenverarbeitung, die einen Zugriff mit geringer Latenz und eine Datenverarbeitung in Echtzeit gewährleistet - ideal für Hochgeschwindigkeits-Transaktionen und Echtzeit-Analysen.

Time-Series-Datenbanken sind für die Speicherung und Abfrage von Daten mit Zeitstempel optimiert und eignen sich daher ideal für Anwendungen, bei denen die Verfolgung von Änderungen im Zeitverlauf wichtig ist. Sie sind für die effiziente Verarbeitung großer Mengen von Zeitreihendaten konzipiert und unterstützen komplexe Abfragen auf der Grundlage von Zeitintervallen.

Anwendungsfälle

Time-Series-Datenbanken eignen sich am besten für Anwendungen, die Folgendes erfordern:

• Effiziente Speicherung und Abfrage von Daten mit Zeitstempel.
• Komplexe Abfragen auf der Grundlage von Zeitintervallen.
• Hoher Schreib- und Lesedurchsatz für große Datenmengen.

Beispiele aus der Praxis

• IoT-Daten: Zeitreihendatenbanken eignen sich perfekt für die Speicherung und Analyse von Daten aus Internet-of-Things-Geräten (IoT), wie z. B. Sensormesswerte und Telemetriedaten.
• Finanzmarktdaten: Sie können hochfrequente Handelsdaten, Aktienkurse und andere Finanzkennzahlen effizient verarbeiten.
• Überwachungssysteme: Time-Series-Datenbanken eignen sich gut für die Speicherung und Abfrage von Daten aus Überwachungssystemen, wie z. B. Serverleistungsmetriken und Anwendungsprotokolle.
  

Objektorientierte Datenbanken speichern Daten in Form von Objekten, wie sie in der objektorientierten Programmierung verwendet werden. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration zwischen Datenbank und Anwendungscode, was eine natürlichere Datenmodellierung und -manipulation ermöglicht.

Stand März 2025 ist InterSystems IRIS die beliebteste objektorientierte Datenbank.

Anwendungsfälle

Objektorientierte Datenbanken sind am besten für Anwendungen geeignet, die Folgendes erfordern:

• Nahtlose Integration mit objektorientierten Programmiersprachen.
• Speicherung und Manipulation komplexer Datentypen.
• Natürliche und intuitive Datenmodellierung.

Beispiele aus der Praxis

• CAD/CAM-Systeme: Eine objektorientierte Datenbank eignet sich ideal für Anwendungen, die die Speicherung und Bearbeitung komplexer Datenmodelle erfordern, wie z. B. CAD- und CAM-Systeme (Computer-Aided Design).
• Multimedia-Anwendungen: Sie können komplexe Datentypen wie Bilder, Audio- und Videodateien effizient verarbeiten und eignen sich daher sehr gut für Multimedia-Anwendungen.
• Komplexe Datenmodelle: Objektorientierte Datenbanken eignen sich gut für Anwendungen, die die Darstellung und Bearbeitung komplizierter Datenstrukturen erfordern.

Verteilte Datenbanken verteilen Daten auf mehrere Knoten oder Standorte und bieten Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und hohe Verfügbarkeit. Sie sind so konzipiert, dass der Zugriff auf die Daten auch dann gewährleistet ist, wenn ein oder mehrere Knoten ausfallen.

Anwendungsfälle

Verteilte Datenbanken eignen sich am besten für Anwendungen, die dies erfordern:

• Skalierbarkeit für wachsende Daten- und Benutzerbasis.
• Hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz.
• Zugriff mit geringer Latenzzeit über verschiedene Regionen hinweg.

Beispiele aus der Praxis

• Globale Anwendungen: Verteilte Datenbanken eignen sich perfekt für Anwendungen, die Benutzer an verschiedenen geografischen Standorten bedienen müssen, wobei niedrige Latenzzeiten und hohe Verfügbarkeit gewährleistet sind.
• Skalierbare Systeme: Sie eignen sich gut für Anwendungen, die eine horizontale Skalierung erfordern, um eine höhere Last und ein größeres Datenvolumen zu bewältigen.
• Hohe Verfügbarkeit: Verteilte Datenbanken bieten Redundanz und Fehlertoleranz und eignen sich daher ideal für unternehmenskritische Anwendungen, bei denen die Betriebszeit entscheidend ist.

InterSystems IRIS unterstützt verteilte Datenbankarchitekturen und bietet robuste Lösungen für Hochverfügbarkeit und Skalierbarkeit. Die flexiblen Bereitstellungsoptionen ermöglichen es Unternehmen, ihre Anwendungen über mehrere Knoten hinweg effizient zu verwalten und zu skalieren.

Multi-Model-Datenbanken unterstützen mehrere Datenmodelle, wie relationale, Dokument-, Graph- und Key-Value-Modelle, innerhalb eines einzigen Datenbanksystems. Dies ermöglicht eine größere Flexibilität und Effizienz bei der Arbeit mit verschiedenen Datentypen und -strukturen.

Anwendungsfälle

Multi-Modell-Datenbanken eignen sich am besten für Anwendungen, die Folgendes erfordern:

• Vielseitigkeit bei der Verarbeitung mehrerer Datenmodelle.
• Integration verschiedener Datentypen in ein einziges System.
• Effiziente Verwaltung von hybriden Arbeitslasten.

Beispiele aus der Praxis

• Flexible Datenspeicherung: Multi-Model-Datenbanken sind ideal für Anwendungen, die die Integration verschiedener Datentypen erfordern, z. B. relationale Daten und JSON-Dokumente.
• Hybride Anwendungen: Sie sind in der Lage, hybride Arbeitslasten effizient zu bewältigen und unterstützen sowohl transaktionale als auch analytische Vorgänge.
• Komplexe Datenverarbeitung: Multi-Model-Datenbanken sind gut geeignet für Anwendungen, die komplexe Datenstrukturen über verschiedene Modelle hinweg verwalten und abfragen müssen.

InterSystems IRIS ist eine robuste Multi-Model-Datenplattform, die nahtlose Unterstützung für verschiedene Datenmodelle bietet, darunter relationale, Dokumenten- und Key-Value-Daten. Diese Vielseitigkeit ermöglicht es Unternehmen, komplexe Daten effizient zu verwalten und verschiedene Datentypen in ein einziges, einheitliches System zu integrieren.

Graph-Datenbanken speichern Daten in Graph-Strukturen, die aus Nodes (Knoten), Edges (Kanten) und Properties (Eigenschaften) bestehen. Sie wurden entwickelt, um komplexe Beziehungen innerhalb von Daten darzustellen und abzufragen, was sie ideal für Anwendungen macht, die miteinander verbundene Datenpunkte beinhalten.

Anwendungsfälle

Graph-Datenbanken eignen sich am besten für Anwendungen, die Folgendes erfordern:

• Modellierung und Abfrage komplexer Beziehungen zwischen Daten.
• Leistungsstarke Graphentraversierung und -analyse.
• Flexibilität bei der Anpassung an sich ändernde Datenstrukturen.

Beispiele aus der Praxis

• Soziale Netzwerke: Graph-Datenbanken eignen sich hervorragend für die Modellierung und Analyse sozialer Verbindungen und Interaktionen zwischen Nutzern.
• Betrugserkennung: Sie können effizient Muster und Anomalien in Finanztransaktionen erkennen und so helfen, betrügerische Aktivitäten zu identifizieren.
• Recommendation Engines: Graph-Datenbanken analysieren die Präferenzen und Beziehungen der Benutzer, um personalisierte Empfehlungen zu geben.
  

Hierarchische Datenbanken verwenden eine baumähnliche Struktur, um Daten zu organisieren, wobei jeder Datensatz einen einzelnen Elternteil und möglicherweise mehrere Kinder hat. Dieses Modell ist besonders effektiv für Anwendungen mit einer klaren hierarchischen Beziehung zwischen den Datenelementen.

Anwendungsfälle

Hierarchische Datenbanken eignen sich am besten für Anwendungen, die dies erfordern:

• Klare, hierarchische Datenbeziehungen.
• Einfache, baumstrukturierte Datenorganisation.
• Effizientes Abrufen von Daten in einem hierarchischen Kontext.

Beispiele aus der Praxis

• Legacy-Systeme: In Legacy-Anwendungen und -Systemen, in denen die Datenbeziehungen von Natur aus hierarchisch sind, findet man häufig eine hierarchische Datenbank.
• Dateiverwaltungssysteme: Sie können Dateiverzeichnisse und Organisationsstrukturen effizient verwalten.
• Geografische Informationssysteme (GIS): Hierarchische Datenbanken sind nützlich für die Speicherung geografischer Daten mit verschachtelten Regionen.
  

Netzwerk-Datenbanken verwenden eine Graphenstruktur ähnlich wie hierarchische Datenbanken, jedoch mit komplexeren Beziehungen. Jeder Datensatz kann mehrere übergeordnete und untergeordnete Knoten haben, was kompliziertere Datenmodelle ermöglicht.

Anwendungsfälle

Netzwerkdatenbanken sind am besten für Anwendungen geeignet, die Folgendes erfordern:

• Modellierung von Many-to-many-Beziehungen.
• Komplexe und dynamische Datenstrukturen.
• Effiziente Verwaltung miteinander verbundener Datenpunkte

Beispiele aus der Praxis

• Telekommunikation: Netzwerkdatenbanken eignen sich gut für die Modellierung und Verwaltung von Netzwerkverbindungen und -beziehungen.
• Verkehrsnetze: Sie können die komplexen Beziehungen und Routen in Verkehrssystemen effizient handhaben.
• Komplexe Inventarsysteme: Netzwerkdatenbanken sind ideal für Anwendungen, die eine Verwaltung von Beständen mit vielfältigen Beziehungen erfordern.

Geo-Datenbanken sind für die Speicherung und Abfrage räumlicher Daten wie geografische Koordinaten, Karten und geometrische Formen optimiert. Sie bieten spezialisierte Funktionen zur Bearbeitung räumlicher Abfragen und zur Analyse räumlicher Beziehungen.

Anwendungsfälle

Geo-Datenbanken eignen sich am besten für Anwendungen, die dies erfordern:

• Speicherung und Abfrage von Geodaten.
• Analyse von räumlichen Beziehungen und geografischen Merkmalen.
• Effiziente Verwaltung von standortbezogenen Informationen.

Beispiele aus der Praxis

• Geografische Informationssysteme (GIS): Geografische Datenbanken sind für die Speicherung und Analyse von geografischen Daten wie Karten und räumlichen Merkmalen unerlässlich.
• Standortbezogene Dienste: Sie können Daten für Anwendungen, die Dienste auf der Grundlage von Benutzerstandorten anbieten, wie z. B. Navigationsanwendungen und Geofencing, effizient verwalten.
• Stadtplanung: Geo-Datenbanken sind nützlich für die Modellierung und Analyse von städtischer Infrastruktur, Landnutzung und Umweltdaten.

InterSystems IRIS ist eine umfassende Datenplattform, die auf die vielfältigen Anforderungen moderner Unternehmen zugeschnitten ist. Es integriert mehrere Datenmodelle, darunter relationale, Dokument-, Key-Value- und spaltenbasierte Speicherung, so dass Unternehmen verschiedene Datentypen in einem einzigen System verarbeiten können.

InterSystems IRIS ist auf hohe Leistung ausgelegt und bietet Datenzugriff mit geringer Latenz und schnelle Transaktionsverarbeitung. Die skalierbare Architektur stellt sicher, dass Unternehmen steigende Datenmengen und Benutzeranforderungen ohne Leistungseinbußen bewältigen können.

Die Plattform unterstützt Datenanalysen in Echtzeit, so dass Unternehmen schnell Erkenntnisse gewinnen und datengestützte Entscheidungen treffen können.

Dank seiner hervorragenden Interoperabilität ermöglicht InterSystems IRIS die nahtlose Integration mit bestehenden Systemen und Datenquellen. Sie unterstützt Industriestandardprotokolle und APIs und erleichtert so die Verbindung verschiedener Anwendungen und die Rationalisierung von Abläufen.

Umfassende Sicherheitsfunktionen wie Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Auditing-Funktionen helfen Unternehmen, sensible Daten zu schützen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.

InterSystems IRIS vereinfacht die Entwicklung und Bereitstellung durch seine integrierte Entwicklungsumgebung und die Unterstützung mehrerer Programmiersprachen. Die Plattform bietet flexible Bereitstellungsoptionen, einschließlich On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen, um verschiedenen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.

Unabhängig davon, wie Ihr Unternehmen Daten verwaltet, kann InterSystems IRIS Ihnen helfen. Erfahren Sie mehr, indem Sie sich mit uns in Verbindung setzen oder besuchen Sie unsere InterSystems IRIS Produktseite, um mehr zu erfahren.