Mehr über Relationale Datenbanken erfahren
Was ist Software für relationale Datenbanken?
Relationale Datenbanken organisieren und verwalten Daten in Form von Tabellen, die aus Zeilen und Spalten bestehen, wobei Spalten einen einzelnen Datentyp (z. B. ein Bestelldatum) darstellen und Zeilen mehrere Datentypen mit einem einzigen, eindeutigen Bezeichner verknüpfen. Der eindeutige Bezeichner jeder Zeile wird als Primärschlüssel bezeichnet. In relationalen Datenbanken können mehrere Tabellen mithilfe von Fremdschlüsseln verbunden werden. Dies ermöglicht es Benutzern, eine Vielzahl von miteinander verbundenen Daten einfach zu durchsuchen. Software für relationale Datenbanken erleichtert die Erstellung, Wartung und Nutzung dieser Tabellen. Diese Lösungen speichern große Datenmengen und ermöglichen den Zugriff auf strukturierte Datensätze effizient und flexibel.
Relationale Datenbanken können auch als relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) oder SQL-Datenbanken (Structured Query Language) bezeichnet werden. Ein RDBMS basiert auf SQL, das es Benutzern ermöglicht, eine relationale Datenbank zu aktualisieren, abzufragen und zu verwalten. SQL ist typischerweise die Standardsprache, die verwendet wird, um auf eine relationale Datenbank zuzugreifen. Software für relationale Datenbanken kann SQL lesen und SQL-Syntax oder Ähnliches verwenden. Die Syntax von SQL ist sehr einfach und daher eine der am leichtesten zugänglichen Programmiersprachen, um relationale Datenbanken abzufragen.
Welche Arten von Software für relationale Datenbanken gibt es?
Aus lizenzrechtlicher Sicht können relationale Datenbanken in zwei wichtige Typen unterteilt werden:
Open-Source-Datenbanken
Open-Source-Software stellt ihren Quellcode zur Verfügung, den jeder einsehen kann. Der Code ist offen und kostenlos zum Herunterladen und Modifizieren.
Kommerziell unterstützte Datenbanken
Kommerzielle oder proprietäre Software ist ausschließlich im Besitz der Entität, die sie entwickelt hat. Sie wird nur unter Lizenz zur Verfügung gestellt.
Relationale Datenbanken können sowohl in der Cloud als auch vor Ort bereitgestellt werden, solange der Käufer die Lizenzbedingungen einhält:
Cloud
Eine in der Cloud bereitgestellte relationale Datenbank bietet eine verbesserte Infrastruktur, die es Unternehmen ermöglicht, sich mehr auf ihre strategische Arbeit zu konzentrieren, anstatt eine vollständige Serverlandschaft vor Ort zu verwalten. Diese Lösungen bieten Kostenkontrolle, da Organisationen nur für das bezahlen, was sie nutzen.
Vor Ort oder Lizenz
Eine vor Ort bereitgestellte Data-Warehouse-Software ermöglicht es Organisationen, einmalig zu kaufen, intern zu implementieren und die Kontrolle über ihre Hardware- und Software-Infrastruktur zu behalten. Diese Bereitstellungslösung erfordert einen Berater, der bei der Installation und laufenden Unterstützung hilft. Ein Vorteil von vor Ort bereitgestellten relationalen Lösungen ist, dass sie vollständige Kontrolle und Zugriff auf die Daten innerhalb einer Organisation bieten, was hilft, Sicherheitsrisiken zu minimieren.
Was ist eine ideale relationale Datenbank für schnell wachsende Unternehmen?
Je nach den spezifischen Bedürfnissen Ihres Unternehmens bietet G2 eine Vielzahl von Optionen für Ihre ideale relationale Datenbanksoftware für schnell wachsende Unternehmen. Einige dieser Top-Kandidaten sind:
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Amazon RDS: Bietet einfache Einrichtung, Verwaltung und automatische Skalierung, was es perfekt für Unternehmen mit schwankenden Anforderungen macht.
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MariaDB: Eine Open-Source-Option, die weit unterstützt wird, einfach zu bedienen ist und sich durch Skalierbarkeit und Kosteneffizienz auszeichnet.
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Google Cloud SQL: Ein vollständig verwalteter Datenbankdienst, der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und sicheren Zugriff in der Cloud bietet.
Diese Optionen sind besonders gut geeignet für Unternehmen, die ein schnelles Wachstum erwarten.
Was sind die gemeinsamen Merkmale von relationalen Datenbanken?
Die folgenden sind einige Kernmerkmale innerhalb relationaler Datenbanken, die Benutzern helfen können, große Datensätze zu speichern, zu organisieren und zu verwalten und gleichzeitig Daten mit einer strukturierten Abfragesprache abzufragen:
Datenspeicherung: Ermöglicht die Speicherung von Daten in Form von Tabellen (d. h. Zeilen und Spalten). Es erleichtert auch einen Primärschlüssel, der bei der eindeutigen Identifizierung der Zeilen hilft.
Datenmodifikation: Ermöglicht die Datenaktualisierung und den Zugriff auf mehrere Datenelemente gleichzeitig. Benutzer können auch Daten aus großen Datenmengen, die in der Datenbank gespeichert sind, mit einer strukturierten Abfragesprache abrufen.
Datenbankerstellung und -wartung: Erstellen Sie schnell brandneue relationale Datenbanken und ändern Sie sie mit Leichtigkeit.
Indexierung: Diese Funktion hilft, Beziehungen zwischen Datenelementen über Schlüssel und Indizes aufzubauen, was es Benutzern erleichtert, auf die Datenbanken zuzugreifen und sie zu durchsuchen.
Skalierbarkeit: Relationale Datenbanklösungen wachsen mit den Daten, sodass nur die physische oder Cloud-Speicherkapazität von Bedeutung ist.
Datensicherheit: Relationale Datenbanklösungen beinhalten Datensicherheitsfunktionen, um die Daten zu schützen, die ein Unternehmen in seinen Datenbanken speichert.
Zugriffskontrolle: Relationale Datenbanken gewähren Administratoren vollständige Kontrolle darüber, wer auf sie zugreifen kann. Benutzern kann basierend auf ihrer Arbeit und ihren Anforderungen Zugriff gewährt werden.
Betriebssystemkompatibilität: Relationale Datenbanklösungen sind mit zahlreichen Betriebssystemen kompatibel, sodass der Benutzer sich beim Erstellen von Datenbanken keine Gedanken über das Betriebssystem machen muss.
Wiederherstellung: Ob eine Datenbank zurückgesetzt oder vollständig wiederhergestellt werden muss, einige relationale Datenbanklösungen bieten Wiederherstellungsfunktionen.
Mehrbenutzerzugriff: RDBMS-Lösungen ermöglichen mehreren Benutzern gleichzeitig den Zugriff auf Datenbanken. Diese Funktionalität verhindert, dass mehrere Benutzer miteinander kollidieren, wenn sie Aktualisierungen vornehmen, und blockiert auch den Zugriff auf teilweise Dateneinträge.
Weitere Merkmale von relationalen Datenbanken: Open Source, Proprietär
Was sind die Vorteile von relationalen Datenbanken?
RDBMS-Lösungen basieren auf einem spezifischen relationalen Datenmodell, das es Benutzern erleichtert, auf Daten zuzugreifen, sie zu aktualisieren und aus verschiedenen Datensätzen innerhalb der Datenbank abzurufen. Diese Software kann Organisationen dabei helfen, große Datenmengen gleichzeitig zu verwalten und ihnen die Möglichkeit zu geben, sie zu manipulieren und zu pflegen.
Datenassoziation: Relationale Datenbanken sind äußerst leistungsfähig beim Speichern und Abrufen assoziativer Daten. Sei es E-Commerce-Bestelldetails, Patienteninformationen, Bestandsverfolgung oder etwas anderes, relationale Datenbanken sind hervorragend darin, sinnvolle Verbindungen zwischen einem Primärschlüssel und der zugehörigen Beschreibung herzustellen. Da sie eindeutig generiert werden können, sind Primärschlüsselwerte typischerweise Zahlen, und Werte (z. B. vollständiger Name, Menge, Bestelldatum) sind mit diesem Wert verbunden, indem sie in derselben Zeile der Tabelle gespeichert werden. Dies verbessert die Datenorganisation für Unternehmen erheblich.
Gezielte Abfrageergebnisse: Durch die Verwendung von Software für relationale Datenbanken können Unternehmen umfangreiche, miteinander verbundene Datenbanken erstellen, die schnell wichtige Informationen genau nach Bedarf zurückgeben. Relationale Datenbanken haben eine enorme Stärke darin, Abfrageergebnisse zu erzeugen, die sich über zahlreiche Tabellen erstrecken. Durch die Verwendung von Join-Operationen und Tabellenaliasen können Benutzer über mehrere Tabellen gleichzeitig abfragen, um eine Ausgabe der genauen Daten zu erstellen, die sie benötigen. Dies eliminiert die Notwendigkeit, große Datenmengen in einer einzigen Tabelle zu speichern. Stattdessen können Datenbankadministratoren so viele Tabellen erstellen, wie benötigt werden, um Daten besser zu organisieren, und diese Tabellen können durch Fremdschlüssel verbunden werden, wenn Daten miteinander in Beziehung stehen müssen.
Benutzerfreundlichkeit: Relationale Datenbanken sind so konzipiert, dass sie einfach zu erstellen und noch einfacher zu verwenden sind. Mit einer relativ geringen Lernkurve könnte jeder, der relationale Datenbank-Tools nutzen könnte, dies mit einer grundlegenden Schulung zur Software tun.
Datenkonsistenz: RDBMS basiert auf dem ACID-Modell (Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability), das strukturierte und konsistente Datensätze erleichtert.
Geschwindigkeit: Das tabellarische Format von relationalen Datenbanken ermöglicht eine schnelle Datenabfrage. Die standardisierte SQL-Sprache, die zum Abrufen von Daten aus Datenbanken verwendet wird, ermöglicht schnellere Datenabfragen.
Bessere Entscheidungsfindung: Relationale Datenbanken erleichtern die Bereitstellung gut organisierter Daten, die ebenfalls aktuell sind. Dies hilft Organisationen, genaue und zeitnahe Entscheidungen zu treffen.
Wer nutzt relationale Datenbanken?
Datenbankadministrator: DBAs arbeiten daran, die Leistung zu erhalten und die Datenbank sowie die damit verbundenen Anwendungen zu verwalten. Sie sind auch für die Sicherheit und Integrität der Datenbank sowie für die Behebung von Problemen verantwortlich.
Entwickler: Entwickler schreiben Code in verschiedenen Programmiersprachen, um mit Datenbanken zu interagieren. Sie sind auch für das Design und die Entwicklung neuer Datenbanken verantwortlich.
Endbenutzer: Sie sind Personen, die Datenmanipulationsaufgaben in den Datenbanken durchführen, wie z. B. Aktualisieren, Löschen und mehr.
Software im Zusammenhang mit relationalen Datenbanken
Verwandte Lösungen, die zusammen mit relationalen Datenbanken verwendet werden können, umfassen:
NoSQL-Datenbanksoftware: Wie bereits erwähnt, während relationale Datenbanklösungen bei strukturierten Daten hervorragend sind, speichern NoSQL-Datenbanken wie objektorientierte, Dokumenten-, Graphdatenbanken usw. lose strukturierte und unstrukturierte Daten effektiver. NoSQL-Datenbanklösungen passen gut zu relationalen Datenbanksoftware, wenn ein Unternehmen mit unterschiedlichen Daten zu tun hat, die sowohl strukturiert als auch unstrukturiert erfasst werden können.
Data-Warehouse-Software: Data-Warehouse-Software fungiert als zentrales Repository integrierter Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen, das Geschäftseinblicke mit Hilfe von BI-Tools bietet. Data-Warehouses speichern Daten ähnlich wie relationale Datenbanken, aber der Endzweck besteht darin, historische Daten zu sammeln und zu speichern, um Berichte und Datenanalysen durchzuführen.
Datenqualitätssoftware: Relationale Datenbanken haben Schwierigkeiten mit der Handhabung unstrukturierter Daten, und doppelte oder falsche Daten können die Genauigkeit der Ergebnisse beeinträchtigen, sobald die Daten strukturiert werden. Datenqualitätslösungen helfen, Daten zu bereinigen und zu strukturieren, was es erleichtert, daraus eine formale relationale Datenbank zu erstellen.
Herausforderungen mit relationalen Datenbanken
Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen.
Unstrukturierte Daten: Wie oben erwähnt, gibt es einen Punkt, an dem relationale Datenbanken Schwierigkeiten haben können: die Handhabung unstrukturierter Daten. Relationale Datenbanken basieren darauf, dass Daten strukturiert sind, um Beziehungen zwischen Datenpunkten und Datentabellen ordnungsgemäß zu erstellen. Wenn ein Unternehmen hauptsächlich unstrukturierte Daten verwendet, sollte es möglicherweise eine NoSQL-Datenbanklösung oder eine Datenqualitätssoftware in Betracht ziehen, um unstrukturierte Daten zu bereinigen und zu strukturieren.
Abfrageverzögerung: Relationale Datenbanken können riesige Datenmengen speichern, aber sie führen Abfragen bei größeren Datensätzen etwas langsamer aus. Dies liegt hauptsächlich an der schieren Menge der abgefragten Daten. In Situationen, in denen Abfragen erhebliche Datenmengen durchlaufen könnten, können Benutzer versuchen, basierend auf bestimmten Werten abzufragen, wann immer dies möglich ist. Außerdem dauert das Abfragen von Zeichenfolgen erheblich länger als das Abfragen von numerischen Werten, sodass die Fokussierung auf numerische Werte, wann immer möglich, die Suchzeiten verbessern kann.
Welche Unternehmen sollten relationale Datenbanken kaufen?
Was relationale Datenbanksoftware besonders vorteilhaft macht, ist, dass sie hochflexibel ist und von vielen Teams innerhalb eines Unternehmens genutzt werden kann. Nachfolgend einige Beispiele:
Finanzen und Buchhaltung: Relationale Datenbanken können verwendet werden, um Zahlungen und Verbindlichkeiten zu verfolgen, indem eine Lieferanten-ID, Kunden-ID oder andere eindeutige Bezeichner mit Zahlungsdaten, Zahlungsbeträgen, Scheck- oder Bestellnummern und mehr verknüpft werden. All dies kann leicht durch relationale Datenbank-Tools abgefragt werden, und ein vollständiger Transaktionsdatensatz kann in wenigen Minuten oder sogar Sekunden erstellt werden. Die Möglichkeit, diese Daten nach beispielsweise Transaktionsdatum oder Personal zu organisieren oder zu isolieren, kann die Effizienz erheblich verbessern.
E-Commerce: Die Verbreitung des Internets und die Benutzerfreundlichkeit haben das Online-Bestellen, sei es von Lebensmitteln, Kleidung oder Maschinen, nicht nur einfach, sondern auch sehr weit verbreitet gemacht. Relationale Datenbanken können riesige Transaktionsdaten speichern, einschließlich Bestelldatum/-zeit, Kundenname, verwendete Zahlungsmethode, Kundenstandort und mehr. Die Überprüfung der Richtigkeit einer Bestellung ist nur eine Abfrage entfernt. Zusätzliche Vorteile für den E-Commerce bestehen darin, dass relationale Datenbanken enorme Informationsmengen speichern können. Einzelne Tabellen können Millionen von Einträgen gleichzeitig speichern, ohne den Arbeitsablauf zu beeinträchtigen.
Gesundheitswesen: Relationale Datenbank-Tools bieten im Gesundheitswesen einen enormen Wert, da sie es ermöglichen, so viele Datenpunkte mit einem einzigen eindeutigen Bezeichner zu verknüpfen. Im Gesundheitswesen haben Patienten eine Reihe von Datenpunkten, die ihren Zustand beschreiben, einschließlich Alter, Gewicht, Blutdruck und andere. Indem all diese Datenpunkte mit einem einzigen eindeutigen Bezeichner (z. B. der Patienten-ID einer Person) verknüpft werden, können Gesundheitsfachkräfte – Ärzte, Krankenschwestern, Labortechniker, Datenbankadministratoren und mehr – schnell auf relevante Daten zugreifen.
Wie kauft man relationale Datenbanken?
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für relationale Datenbanken
Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und seine erste relationale Datenbanklösung kaufen möchte, oder vielleicht eine Organisation ein Altsystem aktualisieren muss – wo auch immer sich ein Unternehmen im Kaufprozess befindet, G2.com kann dabei helfen, die beste relationale Datenbanksoftware für das Unternehmen auszuwählen.
Die spezifischen geschäftlichen Schmerzpunkte könnten mit der Speicherung und Verwaltung großer Datensätze innerhalb einer Organisation zusammenhängen. Wenn das Unternehmen viele Daten gesammelt hat, besteht der Bedarf darin, nach einer Lösung zu suchen, die dabei hilft, diese Daten zu organisieren und zu strukturieren, um sie zu verwalten. Benutzer sollten über die Schmerzpunkte nachdenken und sie notieren; diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste mit Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software nutzen müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden.
Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste mit Kriterien einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder Vor-Ort-Lösungen und mehr enthält.
Je nach Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer Data-Warehouse-Software benötigt wird.
Vergleich von Produkten für relationale Datenbanken
Erstellen Sie eine Longlist
Von der Erfüllung der geschäftlichen Funktionsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Software-Kaufprozesses. Um den Vergleich nach Abschluss aller Demos zu erleichtern, ist es hilfreich, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.
Erstellen Sie eine Shortlist
Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen.
Führen Sie Demos durch
Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und denselben Datensätzen vorführen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt.
Auswahl von relationalen Datenbanken
Wählen Sie ein Auswahlteam
Bevor Sie beginnen, ist es wichtig, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Software-Auswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die das richtige Interesse, die richtigen Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen.
Verhandlung
Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es endgültig ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren.
Endgültige Entscheidung
Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen.
Was kostet relationale Datenbanken?
Es gibt einige robuste relationale Datenbanken, die kostenlos auf dem Markt erhältlich sind. Es gibt typischerweise zwei Preismodelle, eines, bei dem Benutzer nur für das bezahlen, was sie nutzen, und ein anderes, bei dem Benutzer eine einmalige Lizenzgebühr zahlen.
Trends bei relationalen Datenbanken
Datenbanken und Datenaggregation
Die Debatte über die Verwendung von Lösungen für relationale Datenbanken versus NoSQL-Datenbanken als bessere Geschäftslösung geht weiter, da die Datenaggregation in der Geschäftswelt weiter zunimmt. Datengetriebene Produkte und Dienstleistungen erfordern jetzt immense Datenunterstützung, und die Debatte dreht sich um die beste Möglichkeit, diese Daten zu speichern. In Wirklichkeit sollten die beiden Datenbanktypen zusammen verwendet werden. Während relationale Datenbanken bei der Speicherung strukturierter Daten hervorragend sind, glänzen NoSQL-Datenbanken – nicht-relationale Datenbanken – wenn es keine wirkliche Struktur gibt, wie Daten gesammelt und gespeichert werden sollen. Sowohl relationale als auch nicht-relationale Datenbanken können sich bei entsprechender Softwareunterstützung recht einfach skalieren lassen. Dies sollte keine Debatte sein, sondern eine Zusammenarbeit. Daher die Lücke zwischen SQL/NoSQL zu überbrücken, um sie zusammenarbeiten zu lassen.
Big Data
Daten sind das Rückgrat der Geschäftstätigkeit im Informationszeitalter geworden. Da Daten Geschäftsentscheidungen und Trends antreiben, müssen die Daten verdaulich, leicht nachvollziehbar und leicht referenzierbar sein. Deshalb greift Big-Data-Software meist auf relationale Datenbanklösungen zurück. Mit strenger Organisation, Referenzierung und Verweis im Hinterkopf konzipiert, können relationale Datenbanken enorme Datenmengen aufnehmen und speichern, um später im Entscheidungsprozess verdaut zu werden.
