1. Relationale Datenbank Relationale Datenbanken erfreuen sich aufgrund ihrer strukturierten Natur, ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verwalten, und ihres gut etablierten Ökosystems großer Beliebtheit! Daten werden in Tabellen mit Spalten festen Datentyps organisiert. Beziehungen zwischen Zeilen werden mithilfe von Fremdschlüsseln (FKs) hergestellt. Diese Datenbanken eignen sich gut für strukturierte Daten mit klar definierten Beziehungen, der Wahrung der Datenintegrität und Einschränkungen! Beispiel: Postgres, MySQL, Oracle usw. Einige gängige Anwendungsfälle relationaler Datenbanken sind wie folgt ~ – Verfolgung von Kundendaten, Bestellungen und Lagerbeständen E-Commerce – Zur Verwaltung von Transaktionen, Kontodetails usw. Finanzen – Pflege von Patientenakten, Terminen und Rechnungsinformationen Gesundheitswesen 2. Datenbank mit breiten Spalten Wide-Column-Datenbanken sind NoSQL-Datenbanken, die Daten in flexiblen Spalten speichern, die über mehrere Server oder Datenbankknoten verteilt werden können. Obwohl sie relationalen Datenbanken ähnlich erscheinen, unterscheiden sie sich stark von ihnen! Hier können Name und Format der Spalten in den Zeilen variieren, sogar innerhalb derselben Tabelle. Solche Datenbanken bieten Abfragegeschwindigkeiten mit geringer Latenz, hohe Skalierbarkeit und ein flexibles Datenmodell. Sie eignen sich gut für Fälle, in denen die Schreibvorgänge die Lesevorgänge bei weitem übersteigen, Daten selten aktualisiert werden und keine Verknüpfungen oder Aggregate erforderlich sind. Beispiel: Cassandra, ScyllaDB, DynamoDB usw. Einige häufige Anwendungsfälle von Wide Column-Datenbanken sind wie folgt ~ Big Data und Analytik Hoher Schreibdurchsatz 3. Zeitreihendatenbank Zeitreihendatenbanken (TSDB) sind für Messungen optimiert, die über einen bestimmten Zeitraum abgetastet und aggregiert werden. Beispiele für Zeitreihendaten sind Servermetriken, Anwendungsleistungsüberwachung, Netzwerkdaten, Sensordaten, Ereignisse, Klicks, Trade-In-Markt und vieles mehr! Eine TSDB ist für die Verwaltung des Datenlebenszyklus, die Zusammenfassung und das Scannen großer Datensätze im großen Maßstab verantwortlich. Sie unterstützt auch zeitreihenbasierte Abfragen. Beispiel: InfluxDB, Prometheus, Kdb+ usw. Einige häufige Anwendungsfälle von Zeitreihendatenbanken sind wie folgt ~ Finanzhandelsplattformen Leistungs- und Anwendungsüberwachung 4. Ledger-Datenbank Ledger-Datenbanken sind vorwiegend für Buchhaltungsdaten konzipiert. Sie können Ereignisse und den historischen Wert der Finanzdaten eines Unternehmens speichern. Während kleine Unternehmen auf andere Datenbanktechnologien verzichten können, benötigen große Unternehmen mit hoher Frequenz und hohem Volumen an Finanztransaktionen eine speziell entwickelte Datenbank wie die Ledge-Datenbank. Zu den wichtigsten Merkmalen von Ledger-Datenbanken gehören Unveränderlichkeit und ein kryptografisch überprüfbares Protokoll von Datenänderungen. Transaktionen werden von einer zentralen Behörde validiert und mit digitalen Signaturen gespeichert. Beispiel: Amazon Quantum Einige gängige Anwendungsfälle von Ledger-Datenbanken sind wie folgt ~ Finanzanwendungen Lieferkettenmanagement Wahlsysteme 5. Graphdatenbank Wie der Name schon sagt, speichern Graphdatenbanken Daten als Knoten, Beziehungen und Eigenschaften. Graphdatenbanken sind für strukturlose Daten konzipiert und eignen sich gut für Dinge wie soziale Netzwerke und Geodaten. Durch die Nutzung der Graphstruktur ermöglichen Graphdatenbanken eine effiziente Durchquerung, Abfrage und Analyse miteinander verbundener Daten. Beispiel: Neo4j, ArangoDB, Amazon Neptune usw. Einige gängige Anwendungsfälle von Graphdatenbanken sind wie folgt ~ Soziale Netzwerke Wissensgraphen Empfehlungssysteme 6. Objektorientierte Datenbank (ODBMS) Objektorientierte Datenbanken (ODBMS) sind von der OOP inspiriert. Sie speichern Daten als Objekte, ähnlich wie bestimmte Programmiersprachen Daten verwalten. Datenobjekte in ODBMS kapseln komplexe Datenstrukturen und die damit verbundenen Aktionen. Solche Datenbanken können problemlos komplexe Datenmodelle darstellen, ohne dass mehrere Tabellen und Verknüpfungen erforderlich sind. Sie nutzen in großem Umfang Vererbung und Polymorphismus. Beispiel: ObjectDB, db4o usw. Einige häufige Anwendungsfälle objektorientierter Datenbanken sind wie folgt ~ Objektorientierte Anwendungen Multimedia-Datenbanken 7. Hierarchische Datenbank Eine hierarchische Datenbank ist ein DBMS, das Daten in einer baumartigen Struktur organisiert, wobei die Datensätze durch Links miteinander verbunden sind. Jeder Datensatz hat einen einzigen übergeordneten Datensatz, kann aber mehrere untergeordnete Datensätze haben. Hierarchische Datenbanken wurden in den Anfängen der Computertechnik häufig verwendet, da ihre baumartige Struktur sich gut für die Organisation von Dateisystemen mit Verzeichnissen und Dateien eignete. Im Laufe der Zeit wurden sie jedoch weitgehend durch flexiblere Datenbankmodelle wie relationale und NoSQL-Datenbanken ersetzt, die eine bessere Unterstützung komplexer Beziehungen und eine größere allgemeine Vielseitigkeit bieten. Beispiel: IBM IMS, Windows-Registrierung usw. Einige häufige Anwendungsfälle hierarchischer Datenbanken sind wie folgt ~ Dateisysteme 8. Dokumentendatenbank Dokumentdatenbanken werden zum Speichern und Abfragen von Daten als JSON-ähnliche Dokumente verwendet. Die flexible, halbstrukturierte und hierarchische Dokumentdatenbank bietet einfache Entwicklung und Leistung im großen Maßstab. Für die meisten Webanwendungen, die über JSON kommunizieren, ist die Integration von Dokumentdatenbanken ganz selbstverständlich, da keine Datenformatkonvertierung erforderlich ist. Beispiel: MongoDB, ArangoDB, CouchDB Einige häufige Anwendungsfälle von Dokumentdatenbanken sind wie folgt ~ Content-Management-Systeme E-Commerce-Plattform 9. Schlüssel-Wert-Datenbank Key-Value-Stores sind NoSQL-Datenbanken, die Daten als Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren speichern. Sie eignen sich gut für Anwendungen, die eine schnelle Reaktion erfordern und große Datenmengen verarbeiten. Sie sind leicht skalierbar und unterstützen flexible Schemata. Ihr häufigster Anwendungsfall ist das Caching. Beispiel: Couchbase, DataStax, Redis Einige häufige Anwendungsfälle von Key-Value-Datenbanken sind wie folgt ~ Caching auf Anwendungsebene Sitzungsspeicher 10. Blob-Datenbank Blob-Datenbanken werden zum Speichern unstrukturierter Daten im Binärformat verwendet. Solche Datenbanken eignen sich am besten zum Speichern von Mediendateien und Dokumenten. Blob-Datenbanken sind für das Speichern großer Datenmengen optimiert, die nicht in Standarddatenbankschemata passen. Beispiel: Amazon S3 Einige häufige Anwendungsfälle von Blob-Datenbanken sind wie folgt ~ Multimedia-Speicher für Anwendungen Netzwerke zur Bereitstellung von Inhalten 11. In-Memory-Datenbank Dabei handelt es sich um speziell entwickelte Datenbanken, die zur Datenspeicherung hauptsächlich auf den internen Speicher angewiesen sind. Sie streben eine minimale Reaktionszeit an, indem sie Festplattenzugriffe eliminieren. In-Memory-Datenbanken eignen sich am besten für Anwendungen, die eine Reaktionszeit von Mikrosekunden erfordern oder große Datenverkehrsspitzen aufweisen. Sie bieten geringe Latenz, hohen Durchsatz und hohe Skalierbarkeit. Beispiel: Redis, Memcached, Apache Ignite, Aerospike, Hazlecast Einige häufige Anwendungsfälle von In-Memory-Datenbanken sind wie folgt ~ Zwischenspeicherung Echtzeitgebote Gaming-Bestenliste 12. Textsuchdatenbank Textsuchdatenbanken sind für die effiziente Speicherung, Abfrage und Analyse großer Mengen Textdaten gedacht. Sie unterstützen komplexe Textabfragen und invertierte Indizes. Beispiel: Elastic Search Einige häufige Anwendungsfälle von Textsuchdatenbanken sind wie folgt ~ Web-Suchen Auto-Vervollständigung und Empfehlungen Filtern 13. Räumliche Datenbank Räumliche Datenbanken erweitern die herkömmliche Datenbankfunktionalität um die Verwaltung komplexer räumlicher Datentypen – wie Punkte, Linien, Polygone und andere geometrische Formen – zusammen mit den zugehörigen Attributen und Beziehungen. Beispiel: PostGIS, Oracle Spatial, SpatiaLite Einige häufige Anwendungsfälle von räumlichen Datenbanken sind wie folgt ~ Geo-Informationssysteme Standortbasierte Dienste Räumliche Analyse 14. Vektordatenbank Vektordatenbanken werden zum Speichern, Indizieren und Suchen hochdimensionaler Datenpunkte, sogenannter Vektoren, verwendet. Vektoren werden verwendet, um verschiedene Dinge darzustellen, von numerischen Merkmalen über Einbettungen von Texten/Bildern bis hin zu komplexen Daten wie Molekülstrukturen. Diese Datenbanken verwenden erweiterte Indizierungstechniken für schnelle Abfragen und Ähnlichkeitssuchen. Sie sind oft für Anwendungsfälle in den Bereichen KI und maschinelles Lernen optimiert. Beispiel: Tannenzapfen, Chroma Einige häufige Anwendungsfälle von Vektordatenbanken sind wie folgt ~ Bilder- und Videosuche Empfehlungssysteme 15. Eingebettete Datenbank Eingebettete Datenbanken sind leichte, spezialisierte Datenbanken, die direkt in Softwareanwendungen integriert sind und eine nahtlose Integration ermöglichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Client-Server-Datenbanken, die als separate Prozesse ausgeführt werden, werden eingebettete Datenbanken innerhalb der Anwendung selbst ausgeführt, was einen schnelleren Datenzugriff, einen geringeren Platzbedarf und eine einfachere Bereitstellung ermöglicht. Diese Datenbanken sind besonders in Umgebungen mit begrenzten Ressourcen wertvoll, in denen die Komplexität und der Aufwand einer vollständigen Client-Server-Datenbank unnötig oder unpraktisch wären. Beispiel: SQLite, RocksDB, BerkeleyDB Einige häufige Anwendungsfälle von eingebetteten Datenbanken sind wie folgt ~ Desktop-Anwendungen Schnelle Proof-of-Concepts Das ist alles! Ich hoffe, diese Informationen sind für Sie nützlich.
