In der heutigen datengesteuerten Welt bilden Datenbanken die Rückgrat moderner Anwendungen– Von mobilen Apps zu Unternehmenssystemen. Das Verständnis der verschiedenen Arten von Datenbanken und deren Anwendungen ist entscheidend für die Auswahl des richtigen Programs für bestimmte Anforderungen, unabhängig davon, ob Sie ein persönliches Projekt erstellen oder Lösungen auf Unternehmensebene aufweisen.
Was ist eine Datenbank?
Eine Datenbank ist eine strukturierte Sammlung von Daten, die elektronisch gespeichert und von einem Datenbankverwaltungssystem (DBMS) verwaltet werden. Datenbanken ermöglichen effizient Speicher, Abruf und Administration von sowohl strukturierten als auch unstrukturierten Daten, die die Grundlage für Anwendungen zur effektiven Funktionsweise bieten.
Die Auswahl der Datenbank wirkt sich erheblich aus Leistung, Skalierbarkeit, Konsistenz und Datenintegrität. Moderne Anwendungen beruhen auf Datenbanken, um Daten zu organisieren und Benutzer schnell und zuverlässig auf Informationen zugreifen zu können.
Schlüsselarten moderner Datenbanken
1. Relationale Datenbanken (RDBM)
Relationale Datenbanken Organisieren Sie Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten und setzen Sie Schemas und Beziehungen mit Schlüsseln durch. Sie sind säurekonform (sicherzustellen, dass Atomizität, Konsistenz, Isolierung, Haltbarkeit) und SQL für die Datenabfrage verwenden.
Jüngste Innovationen (2025):
- MySQL 9.0: Verbesserte JSON-Verarbeitung, Vektordatentypen für KI, Unternehmen JavaScript gespeicherte Prozeduren, SHA-3-Verschlüsselung.
- PostgreSQL 17: Erweiterte JSON -Queryfunktionen, Vektorsuche für MlStreaming -E/O, inkrementelle Backups und robustere Replikation.
- Oracle -Datenbank Und IBM DB2: Führende RDBMS in Sicherheit, Skalierbarkeit, Bereitstellung von Multi-Cloud-Bereitstellungen und Katastrophenwiederherstellung.
Am besten für: Finanzsysteme, E-Commerce, Enterprise Apps, Analytics.
Beliebte Plattformen: MySQL, Postgresql, Oracle Database, Microsoft SQL ServerIBM DB2, Mariadb.
2. NoSQL -Datenbanken
NoSQL -Datenbanken Brechen Sie von strukturierten, Tabellenbasierten Modellen ab und bieten versatile Datenformate, die für semi-strukturierte und unstrukturierte Daten geeignet sind.
Schlüsselarten:
- Dokumentgeschäfte: Speichern Sie Daten als JSON/BSON -Dokumente. (zB, MongoDB, Couchbase)
- Schlüsselwertgeschäfte: Jede Datenelemente ist ein Schlüsselwertpaar. (zB Redis, Amazon DynamoDB)
- Model-Säulengeschäfte: Versatile Spalten professional Zeile; optimiert für Massive Information und Analytics. (zB Apache Cassandra, HBase)
- Grafikdatenbanken: Knoten und Kanten modell komplexe Beziehungen. (zB, Neo4j, Amazon Neptun)
- Multi-Mannequin-Datenbanken: Unterstützen Sie einige der oben genannten Paradigmen in einer Plattform.
Bemerkenswerte Fortschritte (2025):
- MongoDb: Jetzt mit nativem Enterprise SSO, Diskann Vector -Indexierung für die Produktion KI, Sharding für horizontale Skalierung, starke Zugangskontrollen.
- Cassandra 5.0: Fortgeschrittene Vektortypen für KI, speicherte Indizes, dynamische Datenmaskierung und verbesserte Verdichtung für large, verteilte Workloads.
Am besten für: Echtzeitanalysen, Empfehlungssysteme, IoT, soziale Plattformen, Streaming-Daten.
3. Cloud -Datenbanken
Cloud -Datenbanken werden auf Cloud -Plattformen verwaltet und bieten Elastizität, hohe Verfügbarkeit, verwaltete Dienste und nahtlose Skalierung. Sie sind für moderne DevOps und serverlose Umgebungen optimiert und liefern häufig Datenbank-AS-A-Service (DBAAs).
Führende Plattformen: Amazon RDS, Google Cloud SQL, Azure SQL -Datenbank, MongoDB Atlas, Amazon Aurora.
Warum Cloud wählen?
- Automatisches Failover, Skalierung und Backups.
- Globale Verteilung für hohe Verfügbarkeit.
- Stromleitungen DevOps mit verwalteter Infrastruktur.
4. In-Reminiscence- und Distributed SQL-Datenbanken
In-Reminiscence-Datenbanken (z. B. SAP Hana, SingleStore, Redis) Speichern Sie Daten in RAM anstelle von Festplatten für Blitzzugriff-ideal für Echtzeitanalysen und Finanzgeschäfte.
Verteilte SQL -Datenbanken (z. B. Kakerlachdb, Google Schreitner) Heiraten Sie die relationale Konsistenz (Säure) mit Cloud-Skalierbarkeit im NoSQL-Stil, die Multi-Area-Bereitstellungen mit globaler Replikation bearbeiten.
5. Zeitreihen Datenbanken
Speziell gebaut, um chronologische Daten wie Sensorwerte oder finanzielle Zecken zu speichern und zu analysieren. Optimiert für schnelle Aufnahme, Komprimierung und Zeitreihenfragen.
High -Plattformen: InfluxDB, Timescaledb.
6. Objektorientierte und Multi-Mannequin-Datenbanken
- Objektorientierte DBS Wie ObjectDB-Karte direkt zum objektorientierten Code, ist hervorragend für Multimedia und benutzerdefinierte App-Logik.
- Multi-Mannequin-Datenbanken (zB, Arangodb, SingleStore) kann als Dokument-, Schlüsselwert-, Spaltenspeicher- und Grafikdatenbank in einer Plattform für maximale Flexibilität fungieren.
7. Spezialisierte und aufkommende Typen
- Ledger -Datenbanken: Unveränderliche Aufzeichnungen für Compliance und Blockchain-ähnliches Vertrauen. (zB Amazon QLDB)
- Suchdatenbanken: Für Textsuche und Analysen (z. B. Elasticsearch, OpenSearch).
- Vektordatenbanken: Index und abrufen Einbettungen für KI- und Suchaufgaben, die in die Vektorsuche und die LLMs integriert werden.
2025 Function Highlights auf High -Plattformen
| Datenbank | Neuere herausragende Funktionen (2025) | Ideale Anwendungsfälle |
|---|---|---|
| MySQL (RDBMS) | JSON-Schema-Validierung, Vektorsuche, SHA-3, OpenID Join | Net -Apps, Analytics, KI |
| PostgreSQL | Vektorsuche, Streaming -E/O, json_table (), erweiterte Replikation | Analytik, maschinelles Lernen, Net, ERP |
| MongoDb | Native SSO, Diskann-Indexierung für hochkarätige Vektoren, robuste Sharding | Cloud-nativ, KI, Content material Administration |
| Kassandra | Vektortypen, neue Indexierung, dynamische Datenmaskierung, einheitliche Verdichtung | IoT, Analytics, hochwertige Workloads |
| InfluxDB | Excessive Zeitreihenkomprimierung, Grafana-Integration, Hochdurchsatzaufnahme | IoT, Überwachung, Zeitreihenanalyse |
| Dynamode | Serverlose Skalierung, globale Replikation, kontinuierliche Sicherung | Echtzeit-Apps, serverlos, Webmaßstab |
| Kakerlachdb | Cloud-native, Multi-Areas-Säure-Konsistenz, Vektorindizes (AI-Ähnlichkeitssuche) | SQL, Fintech, Compliance |
| Mariadb | Säulenspeicher, MySQL -Kompatibilität, Mikrosekundengenauigkeit, erweiterte Replikation | Net, Analytics, Multi-Cloud |
| IBM DB2 | ML-betriebene Abstimmung, Replikation mit mehreren Standorten, erweiterte Komprimierung | Enterprise, Analytics, Cloud/Hybrid |
Anwendungen in der Praxis
- E-Commerce: Kunde, Katalog, Bestellungen in RDBMS/NoSQL; Empfehlungsmotor in Diagramm/Vektor DB; Reside Analytics in Zeitreihen DB.
- Bankgeschäft: Kernbücher in RDBMs; Anti-Fraud-AI-Modelle stützen sich auf Vektor- und Graph-DBs. zwischen Redis/In-Reminiscence für Transaktionen.
- AI/ml: Moderne DBS (EG, MySQL, Postgresql, Cassandra, MongoDB) unterstützen nun die Vektorsuche und -indexierung für LLMs, Einbettungen und Abrufgeneration (RAG).
- IoT & Überwachung: InfluxDB, Cassandra verarbeiten Millionen von Zeitstempelsensor professional Sekunde für Echtzeit-Dashboards.
Michal Sutter ist ein Datenwissenschaftler bei einem Grasp of Science in Information Science von der College of Padova. Mit einer soliden Grundlage für statistische Analyse, maschinelles Lernen und Datentechnik setzt Michal aus, um komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.