Datenbank

• idk was zu sagen

In Datenbanken ändern sich einige Daten gelegentlich. Es kann Probleme geben, wenn Daten geändert werden, möglicherweise ist ein Fehler aufgetreten. Der Fehler könnte die Daten unbrauchbar machen. Das Datenbanksystem sieht sich die Daten an, es muss bestimmte Anforderungen erfüllen. Dazu verwendet es eine Transaktion. Es gibt zwei Zeitpunkte in der Datenbank, den Zeitpunkt vor der Änderung der Daten und den Zeitpunkt nach der Änderung der Daten. Wenn beim Ändern der Daten etwas schief geht, versetzt das Datenbanksystem die Datenbank einfach wieder in den Zustand vor der Änderung. Dies wird als Rollback bezeichnet. Nachdem alle Änderungen erfolgreich durchgeführt wurden, werden sie committed. Das bedeutet, dass die Daten wieder Sinn machen; committete Änderungen können nicht mehr rückgängig gemacht werden.

Um dies tun zu können, folgen Datenbanken dem ACID-Prinzip:

• Alle. Entweder werden alle Aufgaben einer bestimmten Menge (genannt Transaktion) erledigt, oder keine davon. Bekannt als Atomarität
• Vollständig. Die Daten in der Datenbank sind immer sinnvoll. Es gibt keine halbfertigen (ungültigen) Daten. Bekannt als Konsistenz
• Unabhängig. Wenn viele Menschen an den gleichen Daten arbeiten, sehen (oder beeinflussen) sie sich gegenseitig nicht. Jeder von ihnen hat seine eigene Sicht auf die Datenbank, die unabhängig von den anderen ist. Bekannt als Isolation
• Erledigt. Transaktionen müssen begangen werden, wenn sie abgeschlossen sind. Wenn sie einmal begangen wurden, können sie nicht mehr rückgängig gemacht werden. Bekannt als Dauerhaftigkeit.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie die Daten dargestellt werden können.

• Einfache Dateien (sogenannte Flat Files): Dies ist die einfachste Form eines Datenbanksystems. Alle Daten werden in einer Datei im Klartext gespeichert. Jede Information kann durch eine neue Zeile oder ein Komma usw. getrennt werden.
• Hierarchisches Modell: Die Daten sind wie eine Baumstruktur organisiert. Die interessanten Daten befinden sich an den Blättern des Baumes. Die Beziehungen zwischen den Dateneinträgen sind so beschaffen, dass einige Einträge direkt von anderen Einträgen abhängig sind.
• Netzwerk-Modell: Verwendung von Datensätzen und Sets zur Speicherung der Daten. Ähnlich wie Hierarchisches Modell, jedoch mit wesentlich komplexerer Struktur.
• Relationales Modell: Dieses verwendet Mengenlehre und Prädikatenlogik. Es ist weit verbreitet. Die Daten sehen aus, als wären sie in Tabellen organisiert. Diese Tabellen können dann zusammengefügt werden, so dass daraus einfache Abfragen ausgewählt werden können.
• Objektorientiertes Modell: Die Daten werden in Form von Objekten dargestellt, wie sie in der objektorientierten Programmierung verwendet werden. Sie können direkt mit der verwendeten OOP-Sprache interagieren, da beide intern die gleiche Darstellung der Daten haben.
• Objektrelationales Modell: Dies ist eine Mischung aus objektorientiertem Modell und relationalem Modell.
• NoSQL-Modell: Hierbei handelt es sich um eine neue Art von Datenbankmodell, das in der Industrie zunehmend in großen Daten- und Echtzeit-Webanwendungen eingesetzt wird. Die Daten in diesem Modell werden als Schlüssel-Werte-Paare ohne strenge Hierarchie wie in anderen Modellen gespeichert. NoSQL-Systeme werden auch als "Nicht nur SQL" bezeichnet, weil sie keine der Structured Query Language ähnlichen Abfragesprachen verwenden können.

Wie im wirklichen Leben können die gleichen Daten aus verschiedenen Perspektiven betrachtet werden, und sie können auf unterschiedliche Weise organisiert werden. Bei der Organisation der Daten gibt es verschiedene Dinge zu beachten:

• Jedes Datenelement sollte so wenige Male wie möglich gespeichert werden. Stellen Sie sich vor, dass eine unverheiratete Frau in den Bezirksregistern, der staatlichen Kfz-Abteilung, der Bundessozialversicherungsabteilung und der Abteilung für internationale Pässe aufgeführt ist. Wenn sie heiratet und beschließt, ihren Namen zu ändern, müssen alle diese Abteilungen benachrichtigt werden. Wenn alle Abteilungen miteinander verbunden wären und ihr Name nur an einem Ort gespeichert wäre, wäre die Aktualisierung einfach.
• Wenn die Daten in mehreren verschiedenen Datenbanken gespeichert sind, können sie sich widersprechen.
• Dieses Problem macht das Auffinden von Daten langsamer. Wenn viele Daten vorhanden sind, nimmt dieses Problem der Speicherung eines Datenstücks an vielen Orten viel Platz in Anspruch. In unserem Beispiel gab es 4 Datenbanken für eine Person. Das sind 8 Änderungen, die vorgenommen werden, wenn eine zweite Person genau dasselbe Problem hat.
• Wenn Sie dieses Problem haben, wurde eine Methode namens Datenbanknormalisierung entwickelt, um es zu lösen. Derzeit gibt es 5 Normalformen. Dies sind Möglichkeiten, eine Datenbank schneller zu machen und dafür zu sorgen, dass die Daten weniger Platz benötigen.

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