Was ist eine relationale Datenbank?

Die relationale Datenbank ist ein tabellenbasiertes Datenbankmodell und etablierter Standard für Datenbanken. Bei Web-Applikationen kommt die relationale Datenbank sowohl bei Web-Content-Management-Systemen wie auch bei einem Onlineshop zum Einsatz. Genutzt wird die relationale Datenbank zur Speicherung und Organisation von großen Datenmengen und ist das hierbei mit Abstand am meisten verwendete Datenbankmodell.

Wie funktionieren relationale Datenbanken?

Jede relationale Datenbank wird über ein relationales  Datenbankmanagementsystem (RDBMS) gesteuert. Das RDBMS dient der Abfrage und Manipulation also Veränderung der in der relationalen Datenbank gespeicherten Informationen.

Das Konzept der relationalen Datenbank beruht auf der Relation, der mathematischen Definition einer Tabelle. Operationen auf diesen Datenbankrelationen definiert die relationale Algebra als die theorethische Grundlage von SQL. Somit ist jede relationale Datenbank als Sammlung einer Anzahl von Tabellen vorstellbar, in denen die einzelnen Datensätze gespeichert sind. Jede Zeile (Tupel) der Tabellen entspricht einem Datensatz (record). Jeder Datensatz besteht aus einer Reihe von Attributen. Die Spalten der Tabelle entsprechen den einzelnen Attributwerten, alle Attributwerte einer Zeile ergeben einen Datensatz.

Das Relationenschema legt die Anzahl und den Typ der Attribute für eine Relation fest. Über das relationale Datenbankmanagementsystem werden die Beziehungen zwischen Tabellen in der relationalen Datenbank hergestellt. Relationen stellen als Verknüpfung die Beziehungen der Datensätze zueinander her. Die relationale Datenbank ist somit eine Sammlung von Tabellen und Beziehungen, die miteinander verknüpft sind.

Grundlagen der relationalen Datenbanken

Relationale Datenbanken sind das Rückgrat vieler moderner Anwendungen und von IT-Systemen, die eine strukturierte und effiziente Datenspeicherung und –abfrage ermöglichen. Um die theoretischen Grundlagen relationaler Datenbanken zu verstehen, ist es hilfreich, sich sowohl mit ihrer Geschichte als auch mit den Schlüsselkonzepten vertraut zu machen.

Geschichte und Entwicklung

Frühe Datenbankmodelle: Bevor relationale Datenbanken entwickelt wurden, gab es andere Datenbankmodelle wie hierarchische und Netzwerkdatenbanken. Diese frühen Modelle hatten Einschränkungen, die die Datenmanipulation und -abfrage komplex und ineffizient machten.

Entstehung des relationalen Modells: Das relationale Datenbankmodell wurde erstmals 1970 von Edgar F. Codd, einem britischen Informatiker bei IBM, vorgeschlagen. Codds bahnbrechende Arbeit “A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks” revolutionierte die Datenbanktheorie und führte zu einem Paradigmenwechsel in der Datenorganisation und -abfrage.

Weiterentwicklung und Standardisierung: In den folgenden Jahren wurden relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) entwickelt und verbessert, wobei SQL (Structured Query Language) als standardisierte Sprache für die Abfrage und Manipulation relationaler Datenbanken entstand.

Schlüsselkonzepte des relationalen Datenbankmodells

  • Tabellen (Relationen): Im relationalen Modell werden Daten in Tabellen gespeichert, die auch als Relationen bekannt sind. Jede Tabelle repräsentiert eine Entitätstyp und besteht aus Zeilen (Datensätzen) und Spalten (Attributen).
  • Primärschlüssel und Fremdschlüssel: Jede Tabelle hat einen Primärschlüssel, der jeden Datensatz eindeutig identifiziert. Fremdschlüssel sind Referenzen von einer Tabelle auf den Primärschlüssel einer anderen Tabelle und ermöglichen die Darstellung von Beziehungen zwischen den Tabellen.
  • Normalisierung: Normalisierung ist ein Prozess, um Redundanz zu reduzieren und die Datenintegrität zu erhöhen. Durch die Aufteilung von Daten in mehrere Tabellen und das Definieren von Beziehungen kann die Konsistenz der Daten verbessert werden.
  • Integritätsregeln: Relationale Datenbanken implementieren Integritätsregeln, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten. Dazu gehören die Entitätsintegrität (einzigartige Primärschlüssel) und die referenzielle Integrität (korrekte Fremdschlüsselbeziehungen).

Bedeutung des relationalen Modells

  • Flexibilität und Skalierbarkeit: Relationale Datenbanken bieten eine flexible und skalierbare Lösung für die Datenspeicherung, die sich an unterschiedliche Anforderungen und Datenmengen anpassen kann.
  • Abfrageeffizienz: Durch die Verwendung von SQL können Benutzer komplexe Abfragen und Analysen durchführen, um genau die Daten zu extrahieren, die sie benötigen.
  • Transaktionssicherheit: Relationale Datenbankmanagementsysteme unterstützen Transaktionen, die sicherstellen, dass Datenbankoperationen zuverlässig und konsistent ausgeführt werden, selbst bei gleichzeitigem Zugriff durch mehrere Benutzer.
  • Weite Verbreitung und Unterstützung: Aufgrund ihrer langen Geschichte und bewährten Effizienz werden relationale Datenbanken in einer Vielzahl von Anwendungen und Branchen eingesetzt und von einer breiten Community unterstützt.

Diese Grundlagen der relationalen Datenbanken bilden das Fundament für ein tiefes Verständnis, wie Daten in modernen Systemen organisiert, gespeichert und abgefragt werden. Von der revolutionären Einführung durch Edgar F. Codd bis zu den heutigen hochentwickelten RDBMS hat das relationale Modell die Art und Weise, wie Organisationen mit Daten umgehen, grundlegend verändert und bildet weiterhin die Basis für zahlreiche Anwendungen und Systeme.

Design und Modellierung einer relationalen Datenbank: Unsere Schritt-fuer-Schritt-Anleitung

Das Design und die Modellierung einer relationalen Datenbank sind entscheidende Schritte, um eine effiziente und effektive Datenstruktur zu schaffen, die den Anforderungen Ihrer Anwendung entspricht. Diese Anleitung führt Sie durch den Prozess, von der Erstellung von Entity-Relationship-Diagrammen (ERD) bis hin zur Bestimmung der Beziehungen zwischen den Tabellen.

Schritt 1: Anforderungsanalyse

  • Ziele verstehen: Definieren Sie den Zweck der Datenbank und die Informationen, die sie speichern soll.
  • Daten sammeln: Sammeln Sie Informationen über die Art der Daten, die Beziehungen zwischen den Daten und die Art und Weise, wie die Daten abgefragt werden.

Schritt 2: Entitätstypen identifizieren

  • Entitäten bestimmen: Identifizieren Sie die Hauptentitäten (Objekte oder Konzepte), die in der Datenbank gespeichert werden sollen. Beispiele könnten Kunden, Produkte, Mitarbeiter usw. sein.
  • Attribute festlegen: Bestimmen Sie die Attribute (Eigenschaften) jeder Entität. Zum Beispiel könnte eine Entität “Kunde” Attribute wie Kundennamen, Adresse und Telefonnummer haben.

Schritt 3: Beziehungen erkennen

  • Beziehungen identifizieren: Bestimmen Sie, wie die Entitäten zueinander in Beziehung stehen. Dies könnten 1:1-, 1:n- oder n:m-Beziehungen sein.
  • Beziehungsattribute: Manchmal haben Beziehungen ihre eigenen Attribute. Identifizieren Sie diese, falls zutreffend.

Schritt 4: Entity-Relationship-Diagramme (ERD) erstellen

  • ERD zeichnen: Verwenden Sie ein ERD, um die Entitäten und Beziehungen visuell darzustellen. Es gibt verschiedene Notationen wie Crow’s Foot oder Chen, die Sie verwenden können.
  • Validierung: Überprüfen Sie das ERD mit Stakeholdern, um sicherzustellen, dass es die Geschäftsanforderungen genau abbildet.

Schritt 5: Normalisierung

  • Redundanz reduzieren: Überprüfen Sie das Modell auf redundante Daten und führen Sie eine Normalisierung durch, um die Datenintegrität zu erhöhen und Anomalien zu vermeiden.
  • Normalformen anwenden: Wenden Sie Normalformen an, um sicherzustellen, dass die Datenbank gut strukturiert ist. Ziel ist es in der Regel, mindestens die Dritte Normalform (3NF) zu erreichen.

Schritt 6: Primaer- und Fremdschluessel definieren

  • Primärschlüssel: Bestimmen Sie für jede Tabelle einen Primärschlüssel, der jeden Datensatz eindeutig identifiziert.
  • Fremdschlüssel: Definieren Sie Fremdschlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen zu implementieren.

Schritt 7: Tabellenstruktur entwickeln

  • Tabellen erstellen: Wandeln Sie die Entitäten und Beziehungen aus dem ERD in Tabellen um.
  • Datentypen und Einschränkungen: Wählen Sie geeignete Datentypen für die Attribute und legen Sie Einschränkungen (Constraints) fest, um die Datenintegrität zu gewährleisten.

Schritt 8: Ueberprüfung und Anpassung

  • Überprüfung: Überprüfen Sie das Design auf Vollständigkeit, Effizienz und Einhaltung der Anforderungen.
  • Feedback einholen: Holen Sie Feedback von Entwicklern, Datenbankadministratoren und Endbenutzern ein.

Schritt 9: Dokumentation

  • Dokumentieren Sie das Design: Halten Sie das endgültige Datenbankdesign, die Tabellenstrukturen, Beziehungen und alle wichtigen Entscheidungen in einer Dokumentation fest.

Schritt 10: Implementierung und Tests

  • Datenbank implementieren: Erstellen Sie die Datenbank mit einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS).
  • Tests durchführen: Führen Sie Tests durch, um sicherzustellen, dass die Datenbank wie beabsichtigt funktioniert und die Leistungsanforderungen erfüllt.

Die sorgfältige Planung und Modellierung einer relationalen Datenbank ist entscheidend für ihre Effizienz und Effektivität. Durch das Befolgen dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung können Sie sicherstellen, dass Ihre Datenbank gut strukturiert ist, die Geschäftsanforderungen erfüllt und eine solide Grundlage für Ihre Anwendungen und Systeme bietet.

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