Abfragemodellen

Abfragemodellen beschreiben, wie Daten aus Informationssystemen abgerufen werden können. Sie legen fest, welche Arten von Abfragen formuliert werden können, wie diese Abfragen geschrieben (Syntax) und welche Ergebnisse sie liefern (Semantik). Zentral sind die Trennung von Abfrageerstellung und Ausführung, die Optimierung von Abfragen sowie die Definition von Abstraktionsebenen, die Nutzern ermöglichen, komplexe Datenspeicherungen zu nutzen, ohne Implementierungsdetails kennenzulernen.

Häufige Typen von Abfragemodellen umfassen deklarative und imperative Ansätze. Deklarative Modelle beschreiben das gewünschte Ergebnis, während der Datenbankmanagementsystem die zugrunde liegenden Schritte zur Beschaffung der Daten plant. Relationale Abfragemodelle basieren auf SQL als Standard und auf der relationalen Algebra als formale Grundlage. Graphbasierte Modelle wie SPARQL (für RDF) und Cypher/Gremlin (für Property Graphs) verwenden Musterabfragen über Knoten, Kanten und deren Beziehungen. Dokumentorientierte Modelle, z. B. MongoDBs Abfragesprache, arbeiten mit JSON-Dokumenten. Volltext- und Suchabfragemodelle (etwa Elasticsearch, Lucene) fokussieren auf Textindizes und Ranking. OLAP-/Mehrdimensionalabfragen (MDX, gruppenbasierte SQL-Erweiterungen) dienen der analytischen Untersuchung großer Datenwürfel. Ergänzend gibt es einfache Key-Value- und Spaltenfamilienmodelle mit grundlegendem Abfrageumfang.

Wichtige Aspekte von Abfragemodellen sind Ausdrucksstärke, Konsistenz von Semantik und Syntax, sowie die Kostenbasierte Optimierung und die Generierung von Ausführungsplänen. Die Modelle beeinflussen Datenmodellierung, Indexierung und Performance. In der Praxis kombinieren moderne Systeme oft mehrere Abfragesprachen, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden.