Skip to main content

Datenbank


PDF herunterladen

Was ist eine Datenbank?

Eine Datenbank ist ein elektronisches System, in dem sich größere Datenmengen zentral speichern lassen. Ein Datenbanksystem (DBS) setzt sich aus zwei Teilen zusammen: einem Datenbankmanagementsystem (DMBS) und der Datenbank (DB) im eigentlichen Sinne, in der die Menge der zu verwaltenden Daten (auch Datenbasis genannt) gespeichert ist. Heute verwenden nahezu alle IT-Anwendungen wie ERP-, CRM- und Warenwirtschafts-Systeme, aber auch Suchmaschinen und Onlineshops Datenbanken, um Informationen zu speichern und sie dem Benutzer zur Betrachtung oder Bearbeitung zur Verfügung zu stellen. [1]

Wie funktioniert eine Datenbank?

Eine Datenbank ist immer Teil eines Datenbanksystems (DBS). Dieses setzt sich aus zwei Komponenten zusammen:

Datenbankmanagementsystem (DBMS): Bei dem DBMS handelt es sich um eine Software, die zum Anlegen und Verwalten von Datenbanken auf einem Server, einer Workstation oder einem PC installiert wird. Aufgabe des DBMS ist es, Datenbanken in dem gewünschten Modell zu erstellen, Daten zu erfassen, sie zu organisieren und zu strukturieren sowie die lesenden und schreibenden Zugriffe auf die Datenbasis zu kontrollieren. Um Daten aus der Datenbank abfragen, in ihr speichern, sie verändern oder löschen zu können, verwenden Datenbankmanagementsysteme eine spezielle Datenbanksprache. Am weitesten verbreitet ist SQL („Structured Query Language“, auf Deutsch: „Strukturierte Abfrage-Sprache“), das bei relationalen Datenbanken zum Einsatz kommt und in verschiedenen SQL-Dialekten Anwendung findet.

Datenbank (DB): Eine Datenbank sammelt und verwaltet Daten an einem zentralen Ort und erlaubt Benutzern und Systemen mit entsprechender Berechtigung Daten zu speichern, auf diese zuzugreifen, sie zu verändern oder zu löschen. Die Speicherung erfolgt in der Struktur des jeweiligen Datenbankmodells. Bei der gängigsten Form, der relationalen Datenbank, ist dies eine Tabelle. Hier entspricht eine Zeile jeweils einem Datensatz und eine Zelle einem Datenfeld. Die erfassten Daten lassen sich nach Belieben sortieren, miteinander verknüpfen und bei Bedarf von unterschiedlichen Benutzern und Systemen parallel abfragen. [2]

Welche Datenbank-Typen gibt es?

Man unterscheidet im wesentlichen vier Datenbanktypen bzw. Datenbankmodelle:

Relationale Datenbank

Die relationale Datenbank ist das am häufigsten verwendete Datenbankmodell. Die Daten sind bei diesem Modell in Tabellen gespeichert, die sich aus beliebig vielen Zeilen (auch „Tupel“ genannt) und Spalten (oder auch „Attribute“ genannt) zusammensetzen. Jede Zeile entspricht dabei einem Datensatz, jede Spalte einem Datenfeld. Attribute (oder Eigenschaften) können jeden von der jeweiligen Datenbank unterstützten Datentyp annehmen. In der Warenwirtschaft eines Geschäfts könnten dies zum Beispiel EAN-Nummern, Artikelnummern, Beschreibungen oder Hersteller von Produkten sein.

Relationale Datenbanken können aus mehreren separaten Tabellen bestehen, die miteinander in Beziehung (Relation) stehen. Dafür ist es unabdingbar, dass sich einzelne Datensätze in der Tabelle eindeutig identifizieren lassen. Nur so ist sichergestellt, dass es keine Redundanzen oder Inkonsistenzen innerhalb der Daten gibt. Relationale Datenbanken nutzen hierfür einen Primärschlüssel (englisch: „Primary Key“).

Ein Beispiel: In einer Bücherdatenbank befindet sich eine Tabelle mit Autoren. Unter der Primär-ID 10 ist der Autor Douglas Adams gespeichert. In einer zweiten Tabelle finden sich Bücher mit der dazugehörigen ISBN-Nummer. Den Büchern „Per Anhalter durch die Galaxis“ und „Das Restaurant am Ende des Universums“ ist in einer Spalte als Attribut der Autoren-Schlüssel 10 zugewiesen. Auf diese Weise lassen sich die Bücher bei einer Abfrage mittels SQL-Befehl zweifelsfrei dem Autor Douglas Adams zuordnen.

Hierarchische Datenbank

Das hierarchische Datenbankmodell zählt zu den ältesten seiner Art und ist in der Lage, hierarchische Strukturen (auch Baumstrukturen genannt) aus der realen Welt 1:1 in eine Datenbank zu übertragen. Die Daten in hierarchischen Datenbanken sind über Eltern-Kind-Beziehungen miteinander verknüpft. Dabei hat jeder Datensatz einen Vorgänger, mit Ausnahme eines Datensatzes, der die Wurzel der Baumstruktur bildet.

Ein großer Nachteil von hierarchischen Datenbanken ist, dass immer nur eine Baumstruktur verwendet werden kann und sich nicht zwei oder mehrere miteinander verknüpfen lassen. Auch Verknüpfungen über mehrere Ebenen der Baumstruktur sind bei einer hierarchischen Datenbank nicht möglich. Das schränkt die Freiheiten für Entwickler stark ein und hat mit dazu beigetragen, dass andere, flexiblere Modelle an Popularität gewonnen haben.

Eine spezielle Datenbanksprache für hierarchische Datenbanken gibt es nicht.

Zuletzt ist das hierarchische Datenbankmodell jedoch wieder mehr in den Fokus gerückt. Verantwortlich dafür ist die Auszeichnungssprache XML („Extensible Markup Language“). Sie erlaubt es Nutzern, Daten in XML-Dokumenten in menschen- und maschinenlesbarer Form zu speichern. Typische Einsatzfelder von XML sind zum Beispiel Web-Anwendungen und RSS-Feeds. Im SEO-Bereich dient XML häufig zum Erstellen von Sitemaps.

Netzwerkdatenbank

Das Netzwerkdatenbankmodell ähnelt auf den ersten Blick dem hierarchischen Modell. Jedoch gibt es einen großen Unterschied: Netzwerkdatenbanken erlauben es Datensätzen (Records) mehrere Eltern zu besitzen. Das heißt, die Daten können beliebig untereinander verknüpft werden. Dadurch entsteht eine netzartige Struktur, durch die sich Informationen innerhalb der Datenbank auf verschiedene Wege finden, bearbeiten und verwalten lassen. Eine eindeutige Identifizierung einzelner Datensätzen ist über einen Datenbankschlüssel („Data Base Key“, kurz DBK) möglich, der beim erstmaligen Speichern eines Records in der Datenbank vergeben wird.

Typische Einsatzgebiete für Netzwerkdatenbanken sind Anwendungen, bei denen zum Beispiel geographische Orte und deren Verbindungen untereinander dargestellt werden sollen. Aber auch im semantischen Web kommt das Netzwerkdatenbankmodell in Form weiterentwickelter Graphendatenbanken zum Einsatz. Ein Beispiel dafür ist der Knowledge Graph von Suchmaschinenanbieter Google, der mit stark vernetzten Informationen arbeitet, um komplexe Beziehungen zwischen einzelnen Entitäten herstellen und anzeigen zu können.

Für die Arbeit mit Netzwerkdatenbanken können 3 Datenbanksprachen genutzt werden:

  • DML (Data Manipulation Language)
  • DDL (Data Definition Language) und
  • DCL (Data Control Language)

Objektorientierte Datenbank

Bei dem objektorientierten Datenbankmodell (OODB) werden einzelne Datensätze inklusive ihrer Attribute zu Objekten zusammengefasst. Auf diese Weise stehen alle relevanten Informationen sofort zur Verfügung und eine Abfrage über mehrere Tabellen, wie es beispielsweise bei der relationalen Datenbank nötig ist, entfällt. Neben den Attributen speichern die Objekte auch Methoden. Dadurch sind die Objekte in der Lage, bestimmte Aktionen auszuführen. Die Objekte sind wiederum in Klassen zusammengefasst, wodurch in der Datenbank eine Hierarchie aus Klassen und Unterklassen entsteht. Diese ist jedoch flexibler als die der hierarchischen Datenbank, denn die Objekte einer Klasse lassen sich unter anderem auch mit anderen Klassen vernetzen. Das eröffnet bei der Anwendung viele Möglichkeiten. Um gezielt einzelne Objekte in der Datenbank ansprechen zu können, besitzt jedes eine eindeutige Identifikationsnummer.

Ein Beispiel: In einer objektorientierten Datenbank wird das Objekt „VW Golf 1.9 TDI“ inklusive seiner Eigenschaften (Farbe: Blau, Baujahr: 1991, Kraftstoff: Diesel, etc.) und Methoden gespeichert. Das Objekt ist Teil der übergeordneten Klasse „VW Golf“, die wiederum eine Unterklasse von „Kleinwagen“ ist, zu der auch die Objekte „Opel Astra“ und „Renault Megane“ gehören. Gleichzeitig hat das Objekt „VW Golf 1.9 TDI“ Verbindungen zu den Klassen „Oldtimer“, „Dieselfahrzeuge“ und „Liebhaberfahrzeuge“. Wird das Objekt über seine einzigartige Identifikationsnummer aufgerufen, stehen all diese Informationen direkt zur Verfügung. Im Alltag sind objektorientierte Datenbanken aber nur wenig verbreitet. Das liegt unter anderem an fehlenden Schnittstellen und der Performance, denn auch bei relativ einfachen Anfragen müssen oft größere Datenmengen gelesen und ausgegeben werden. [3]

Dies sind nur einige von mehreren Dutzend Datenbanktypen, die heute existieren. Darüber hinaus gibt es noch weitere Datenbanken, die jedoch sehr auf spezielle Anwendungsfälle zugeschnitten und daher weniger verbreitet sind. Dazu zählen:

  • Open-Source-Datenbanken
  • Cloud-Datenbanken
  • Dokumentendatenbanken
  • Multimodale Datenbanken

Welche Einsatzgebiete gibt es für Datenbanken?

Datenbanken lassen sich überall anwenden, wo größere Datenmengen gespeichert, durchsucht und bei Bedarf nach unterschiedlichen Kriterien sortiert dargestellt werden sollen. Häufige Einsatzzwecke für Datenbanken sind zum Beispiel:

Content Management Systeme (CMS): Die datenbankbasierten und zur Verwaltung von Websites eingesetzten Systeme werden auf einem Webserver installiert. Über eine virtuelle Oberfläche kann der Benutzer unter anderem Änderungen am Layout vornehmen, Bilder einfügen und Artikel schreiben, bearbeiten und löschen.

Warenwirtschaftssysteme (WWS): Daten von Produkten und deren aktueller Lagerbestand werden in einer Datenbank erfasst und bei jedem Verkauf (in einem Geschäft oder über einen Onlineshop) oder einer Retoure aktualisiert.

Suchmaschinen: Suchmaschinenanbieter wie Google nutzen riesige Datenbanken, um mithilfe von Webcrawlern gesammelte Webinhalte wie Bilder und Websites für Nutzer durchsuchbar zu machen. Um die Relevanz der Ergebnisse zu erhöhen, nutzen die Suchmaschinenanbieter komplexe mathematische Algorithmen.

Darüber hinaus kommen Datenbanken in Unternehmen zur Speicherung von Kunden- und Mitarbeiterdaten oder auch zum Erfassen von Statistiken zum Einsatz. [4]

Videos

Datenbanken – Grundlagen: www.youtube.com/watch?v=1jw6GFAV76Y

Datenbanken: Wozu man sie braucht und welche Arten es gibt: https://www.ionos.de/digitalguide/hosting/hosting-technik/datenbanken/

Jetzt den SEO-Küche-Newsletter abonnieren

Ähnliche Artikel

Average Selling Price (ASP)

Average Selling Price (ASP) ist eine Kennzahl, die den durchschnittlichen Verkaufspreis eines Produkts oder einer Dienstleistung über einen bestimmten Zeitraum misst. Der ASP wird häufig im Einzelhandel, in der Elektronikbranche und in anderen Sektoren verwendet, um den durchschnittlichen Wert der verkauften Einheiten zu bewerten und Preisstrategien zu analysieren. Berechnung des […]

Average Revenue Per Account (ARPA)

Average Revenue Per Account (ARPA) ist eine wichtige Kennzahl im Bereich der Unternehmensfinanzierung und -bewertung, die den durchschnittlichen Umsatz pro Kundenkonto über einen bestimmten Zeitraum misst. ARPA wird häufig in der Software-as-a-Service (SaaS)-Branche und in abonnementbasierten Geschäftsmodellen verwendet, um die durchschnittlichen Einnahmen aus Kundenbeziehungen zu bewerten. Berechnung des ARPA Die […]

Auth-Code

Ein Auth-Code, kurz für Authorization Code, ist ein Sicherheitscode, der zur Übertragung von Domainnamen zwischen verschiedenen Registraren verwendet wird. Der Auth-Code dient als Authentifizierungsmechanismus, um sicherzustellen, dass nur der berechtigte Domaininhaber eine Domainübertragung initiieren kann. Funktionsweise des Auth-Codes Der Auth-Code wird vom aktuellen Registrar der Domain bereitgestellt und muss beim […]

Audience Development

Audience Development ist der strategische Prozess, eine bestimmte Zielgruppe zu identifizieren, zu erreichen und langfristig zu binden. Diese Praxis ist besonders in den Bereichen Medien, Kultur, Kunst und Marketing von Bedeutung. Ziel des Audience Developments ist es, eine loyale und engagierte Anhängerschaft aufzubauen, die nicht nur Konsumenten, sondern auch aktive […]

Attribution

Attribution im Marketing bezieht sich auf den Prozess der Identifizierung und Zuordnung der verschiedenen Marketingkanäle und -taktiken, die zu einer gewünschten Aktion, wie einem Kauf oder einer Anmeldung, geführt haben. Ziel der Attribution ist es, zu verstehen, welche Marketingmaßnahmen effektiv sind und welche nicht, um Budgets und Strategien zu optimieren. […]

Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence (AI), auf Deutsch Künstliche Intelligenz (KI), bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, menschenähnliche Intelligenzleistungen zu erbringen. Dies umfasst Lernprozesse, das Lösen von Problemen, das Erkennen von Mustern und die Anpassung an neue Situationen. AI-Systeme nutzen Algorithmen und große Datenmengen, um Entscheidungen zu treffen und Aufgaben zu automatisieren, die traditionell […]