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Was ist SQL-Datenbank?

Verschaffen Sie sich einen Überblick über SQL-Technologie, Vorteile und Anwendungsfälle.

Definition der SQL-Datenbank

SQL-Datenbanken, auch als relationale Datenbanken bezeichnet, sind Systeme, die Sammlungen von Tabellen speichern und strukturierte Datasets in einem Tabellenspalten- und Zeilenformat organisieren, ähnlich wie eine Kalkulationstabelle. Die Datenbanken werden mit der strukturierten Abfragesprache (SQL) aufgebaut, der Abfragesprache, die nicht nur alle relationalen Datenbanken und relationalen Datenbankverwaltungssysteme (RDBMS) ausmacht, sondern es ihnen auch ermöglicht, „miteinander zu kommunizieren“. 

Warum gibt es SQL-Datenbanken?

Die Geschichte der Datenbanktechnologie / relationale Datenbanken

SQL wurde als Sprache in den frühen 1970er Jahren erfunden, d. h. SQL-Datenbanken gibt es schon so lange wie das Internet selbst. SQL wurde ursprünglich als strukturierte englische Abfragesprache (SEQUEL) entwickelt, um den Zugang zu relationalen Datenbanksystemen zu vereinfachen und die Verarbeitung von Informationen zu erleichtern. Heute ist SQL aufgrund seiner Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit und nahtlosen Integration mit einer Vielzahl verschiedener Programmiersprachen nach wie vor eine der beliebtesten und am häufigsten verwendeten Abfragesprachen in der Open-Source-Datenbanktechnologie. SQL wird in allen Arten von hochleistungsfähigen, datenzentrierten Anwendungen eingesetzt. 

Was ist der Unterschied zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken?

SQL-Datenbanken organisieren die Daten in Spalten und Zeilen. Die Zeilen enthalten Datensätze, die für jeden Artikel gelten, während die Spalten die verschiedenen Eigenschaften dieser Artikel definieren, wie Produkt-ID, Name, Menge und Stückpreis. Im Gegensatz dazu speichern NoSQL-Datenbanken alle eingehenden Daten in einem einzigen Dokument ohne erkennbare Struktur. Daher eignen sich SQL-Datenbanken für die Speicherung strukturierter Daten, während NoSQL-Datenbanken in der Lage sind, große Mengen strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten aus nicht-traditionellen Quellen zu verarbeiten.

Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken.

Vergleich zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken
Funktionen SQL NoSQL
Datentypen Strukturiert Strukturiert, semistrukturiert, unstrukturiert
Datenbanktypen Relational Relational und nicht relational
Struktur oder Schema Tabellen Dokument
Datenformat Verarbeitet Unformatiert
Flexibilität Niedrig Hoch
Verfügbarkeit Hoch Niedrig
Quellen Anwendungen, Transaktionsdaten, Batch-Berichterstattung, BI Big Data, IoT, soziale Medien, Streaming-Daten

Vorteile der Verwendung von SQL-Datenbanken

Jetzt wissen Sie, was eine SQL-Datenbank ist und wie sie sich funktionell von einer NoSQL-Datenbank unterscheidet. Aber warum verwenden Organisationen relationale Datenbanken, und in welchen Situationen setzen sie sie ein? SQL-Datenbanken bieten zahllose Vorteile, die die Datenverwaltung vereinfachen, darunter:

  • Optimierte Leistung. Aufgrund der hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit und des minimalen Speicherbedarfs können relationale Datenbanken riesige Datenstapel nahezu in Echtzeit abrufen und diese Daten dann fast sofort einfügen, löschen oder ändern.
  • Nahtlose Zusammenarbeit. Bei einer SQL-Datenbank haben Sie die Möglichkeit, das Schema in Echtzeit zu ändern. Das bedeutet, dass jeder Benutzer die Daten in jeder Spalte und Zeile hinzufügen, entfernen und ändern oder sogar die Spalten und Zeilen selbst entfernen kann, ohne den Arbeitsablauf der anderen Benutzer zu stören.
  • Bereinigte, zuverlässige Daten. SQL-Datenbanken sorgen nicht nur für Konsistenz über alle Serverinstanzen hinweg, sondern reduzieren auch Redundanzen in den Daten im Zusammenhang mit Einfügungen und Löschungen, was für die Aufrechterhaltung von Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Verarbeitung einer großen Anzahl von Transaktionen unerlässlich ist. 
  • Einfacher Zugang und leichtes Erlernen. SQL ist in einfachem Englisch und nicht in komplexem Code geschrieben, was es dem durchschnittlichen Benutzer leichter macht, Daten auszuwählen, einzufügen, zu aktualisieren und zu löschen, sofern er die Funktionen und die Syntax beherrscht.
  • Communitysupport. Da es sich bei SQL um eine Open-Source-Sprache handelt, wird sie von einer weltweiten Gemeinschaft von Entwicklern unterstützt, die fortlaufend Aktualisierungen, Dokumentationen und Hilfe bei der Fehlerbehebung bereitstellen, wenn dies erforderlich ist.

Häufige Anwendungsfälle für SQL-Datenbanken

In einer datenzentrierten Welt führen SQL-Datenbanken das Feld an. Softwareunternehmen, Banken, Behörden, Universitäten und Organisationen aus verschiedenen Branchen verlassen sich auf relationale Datenbanken, um Datensätze zu speichern, Daten zu verwalten und wichtige Geschäftsvorgänge durchzuführen. Hier sind nur einige von vielen Anwendungsfällen:

  • Unternehmenskritische Anwendungen. Finanzsysteme, Zahlungsabwickler und andere unternehmenskritische Anwendungen, die mit stark strukturierten, zentralisierten Daten arbeiten, verwenden SQL-Technologie zur Unterstützung von Transaktionen und bieten dabei eine zusätzliche Sicherheitsebene.
  • Business Intelligence. In einer Vielzahl von Branchen verwenden BI-Analysten relationale Datenbanken, um Berichte zu erstellen und sie den Abteilungen für Betrieb, Personalwesen, Vertrieb, Lagerhaltung und Marketing für weitere Analysen und Entscheidungen zur Verfügung zu stellen.
  • Datenintegrität. Anwendungen, die mit privaten, sensiblen Datensätzen arbeiten, sind auf die SQL-Technologie angewiesen, um genau definierte Einschränkungen festzulegen, Datenduplikate zu vermeiden und Datenintegrität herzustellen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten nicht nur zuverlässig und sicher bleiben, sondern auch den Standards für Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit (ACID) entsprechen, auch bekannt als ACID-Konformität.
  • Andere Arten von Apps. Anwendungen, die große Mengen an strukturierten Datensätzen verarbeiten, aber nicht  immer aktiv sein müssen, sind auf SQL-Datenbanken angewiesen, um regelmäßige Skalierung und Wachstum zu unterstützen.

Datenbanktypen

Nachdem Sie nun die Vorteile und Anwendungen von SQL-Datenbanken kennen, wollen wir uns nun einen Überblick über die verschiedenen Typen verschaffen und wie sie sich voneinander unterscheiden.

Zunächst sollten Sie festlegen, wann Sie eine relationale Datenbank einer nicht-relationalen Datenbank vorziehen und wann umgekehrt. Da SQL-Datenbanken strukturiert sind, eignen sie sich hervorragend für den Umgang mit Transaktionen, Datensätzen und Bibliotheken. NoSQL-Datenbanken sind in der Lage, alle Arten von Daten zu unterstützen, einschließlich Texte, Bilder, IoT-Meldungen und andere Formen von Big Data. Sowohl SQL- als auch NoSQL-Datenbanken stellen ihre jeweiligen Datenformen für die Suche und Analyse bereit.

Schauen wir uns einige häufig verwendete SQL- und NoSQL-Datenbanken an:

  • SQL Server. SQL-Datenbankdienste basieren in der Regel auf einem relationalen Datenbankmanagementsystem – und viele nutzen die Möglichkeiten des Cloud-Computing. Azure SQL beispielsweise ist eine Familie von verwalteten SQL-Datenbankdiensten, die auf der SQL Server-Datenbank-Engine aufbauen und in der Azure-Cloud gehostet werden.
  • PostgreSQL. PostgreSQL ist ein fortschrittliches objektrelationales Datenbankmanagementsystem (ORDBMS), das Workloads speichert und skaliert, die zu komplex sind, um von Ihren Standardsystemen unterstützt zu werden. Ein cloudbasierter Dienst für PostgreSQL, wie Azure Database for PostgreSQL, bietet zusätzliche Unternehmensfunktionen und Erweiterungsmöglichkeiten sowie die Unterstützung durch die Open-Source-Community von PostgreSQL.
  • MySQL. MySQL ist eines der beliebtesten, weit verbreiteten relationalen Open-Source-Datenbankmanagementsysteme in der modernen Anwendungsentwicklung. Im Gegensatz zu SQL ist MySQL eine Software und keine Sprache. Mit einem verwalteten MySQL-Datenbankdienst wie Azure Database for MySQL können Sie eine Datenbank in wenigen Minuten bereitstellen und ebenso schnell skalieren. 
  • NoSQL. NoSQL-Datenbankdienste ermöglichen die Entwicklung moderner, reaktionsschneller und hochleistungsfähiger Anwendungen jeder Größe und Skalierung. Außerdem unterstützen sie eine Vielzahl von Open-Source-Datenbanken. Azure Cosmos DB unterstützt PostgreSQL, MongoDB und Apache Cassandra, ist vollständig verwaltet, wird automatisch aktualisiert und skaliert automatisch.

Die Zukunft von SQL

Die Zukunft von SQL liegt in der Cloud. Deshalb entscheiden sich viele Organisationen für Cloud-Datenbanken anstelle herkömmlicher, lokaler Lösungen. Eine Cloud-Datenbank ist ein Datenbankdienst, der auf einer Cloud-Plattform aufgebaut und gehostet wird und die gleiche Funktionalität wie ein Server vor Ort bietet, jedoch mit der Infrastruktur und Skalierbarkeit des Cloud Computings.

Hier finden Sie einen Wertevergleich zwischen Clouddatenbanken und lokalen Datenbanken:

  • Verwaltete Dienste. Eine vollständig verwaltete Clouddatenbank-as-a-Service rationalisiert und automatisiert Aktualisierungen, Backups, Bereitstellung und andere Konfigurationsaufgaben, sodass Sie sich auf die Entwicklung leistungsstarker Anwendungen konzentrieren können.
  • Keine Hardware erforderlich. Organisationen können nun von den Vorteilen einer SQL-Datenbank profitieren, ohne die entsprechende Server-Hardware kaufen zu müssen, um sie zu unterstützen. Und durch das Hosting in der Cloud wird Ihre Datenbank immer auf die neueste Version von SQL aktualisiert.
  • Mehr Flexibilität. Während die meisten lokalen SQL-Datenbanken nur relationale Datenbanken wie MySQL und PostgreSQL unterstützen, können Clouddatenbanken SQL-Datenbanken und NoSQL-Datenbanken, einschließlich MongoDB und Apache CouchDB, unterstützen.
  • Einfacherer Zugriff. SQL-Datenbanken sind im Allgemeinen leicht zugänglich, aber die Nutzer haben jetzt die Möglichkeit, über eine Anbieter-API oder eine Webschnittstelle noch einfacher auf eine Clouddatenbank zuzugreifen.
  • Kostensparende Skalierbarkeit. Clouddatenbanken können je nach den Nutzungsanforderungen einer Organisation nach oben oder unten skaliert werden, so dass sie nur die benötigten Ressourcen nutzen und nur für das bezahlen, was sie nutzen.
  • Notfallwiederherstellung. Mit Hilfe von Remote-Serversicherungen bleiben Clouddatenbanken verfügbar und sicher, selbst wenn eine Katastrophe eintritt und der Strom ausfällt. 

Erste Schritte mit Azure SQL

Erfahren Sie mehr über Clouddatenbanken – und probieren Sie eine selbst aus. Als Teil der Azure SQL-Familie ist Azure SQL ein vollständig verwalteter relationaler Datenbankdienst, der für die Azure-Cloud entwickelt wurde. Erstellen Sie Ihre nächste Anwendung mit Hilfe einer vollständig verwalteten SQL-Datenbank mit integrierten KI-Funktionen, automatischer Skalierung und Backups.

Häufig gestellte Fragen

  • Die strukturierte Abfragesprache (Structured Query Language, SQL) ist die Programmiersprache, die allen SQL-Datenbanken zugrunde liegt, die auch als relationale Datenbanken bezeichnet werden und stark strukturierte Daten in tabellarischen Zeilen und Spalten speichern und verarbeiten, ähnlich wie in einer Tabellenkalkulation.

    Weitere Informationen zu SQL

  • Eine Clouddatenbank ist ein Datenbankdienst, der über die Cloud gehostet wird und auf den man über die Cloud zugreifen kann. Das bedeutet, dass eine Clouddatenbank nicht nur die Vorteile von SQL nutzt, sondern auch die verwalteten Dienste, die Flexibilität und die Skalierbarkeit, die mit Cloud Computing einhergehen. 

    Untersuchen von Datenbanken

  • Auch wenn SQL eine sehr leicht zugängliche Sprache für Nicht-Programmierer ist, sollten Sie ein solides Verständnis dafür haben, wie Daten in einer Organisation normalerweise funktionieren. Um die Vorteile einer SQL-Clouddatenbank voll ausschöpfen zu können, sollten Sie sich mit grundlegenden Datenkonzepten, Analysen, Rollen, Diensten und Produkten vertraut machen.

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