Relationale Datenbank
Relationale Datenbanken sind strukturierte Datenspeicher, die Daten in Tabellen organisieren und ermöglichen, komplexe Abfragen und Transaktionen durchzuführen.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Fehler in der Datenmodellierung.
- Schwierigkeiten bei der Skalierung.
- Mangelnde Performance bei falsch gestalteten Abfragen.
- Regelmäßige Backups der Datenbank durchführen.
- Abfragen optimieren, um Leistung zu verbessern.
- Dokumentation der Datenbankstruktur pflegen.
I/O & Ressourcen
- Datenquellen identifizieren.
- Datenstruktur entwerfen.
- Entwicklungsumgebung einrichten.
- Erstellung der Datenbank.
- Zugriff auf Daten durch Benutzer.
- Berichterstattung und Analyse.
Beschreibung
Relationale Datenbanken verwenden Tabellen zur Datenorganisation und sind das Fundament vieler moderner Anwendungen. Sie bieten mächtige Abfragesprachen wie SQL und unterstützen Datenintegrität durch Beziehungen zwischen Tabellen. Diese Eigenschaften machen sie zu einer bevorzugten Wahl für viele Unternehmen.
✔Vorteile
- Ermöglicht komplexe Datenanalysen.
- Bietet hohe Datenintegrität.
- Unterstützt Transaktionen.
✖Limitationen
- Kann bei sehr großen Datenmengen langsamer sein.
- Benötigt sorgfältige Planung der Datenstruktur.
- Nicht für unstrukturierte Daten geeignet.
Trade-offs
Metriken
- Abfragegeschwindigkeit
Die Zeit, die benötigt wird, um eine Abfrage auszuführen.
- Datenintegrität
Das Maß an Genauigkeit und Konsistenz der Daten.
- Ressourcenauslastung
Der Prozentsatz an Ressourcen, der genutzt wird.
Beispiele & Implementierungen
E-Commerce Plattform
Eine E-Commerce-Plattform, die relationale Datenbanken zur Speicherung von Produkt- und Kundendaten nutzt.
Personalmanagement-System
Ein HR-Management-System, das Mitarbeiterdaten verwaltet und Analysefunktionen bietet.
E-Learning Plattform
Eine Plattform zur Bereitstellung von Online-Kursen, die relationale Datenbanken zur Verwaltung von Benutzerdaten verwendet.
Implementierungsschritte
Datenbanksoftware auswählen.
Datenmodell erstellen.
SQL-Abfragen schreiben.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Datenbankversion.
- Unzureichende Sicherheitsvorkehrungen.
- Nicht optimierte Abfragen.
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Falsche Indizes verwendet.
- Direktzugriff auf Daten ohne Sicherheitsprüfung.
- Daten nicht regelmäßig archiviert.
Typische Fallen
- Datenbank nicht regelmäßig gewartet.
- Unzureichende Hardware-Ressourcen.
- Abhängigkeiten zu anderen Systemen ignoriert.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Technologische Abhängigkeiten.
- • Compliance-Anforderungen.
- • Ressourcenverfügbarkeit.