Datenbankstrukturen

Datenbankstrukturen beschreiben die Art und Weise, wie Daten in Datenbanksystemen organisiert, gespeichert und zugänglich gemacht werden. Sie umfassen verschiedene Datenmodelle, Speichersysteme und Zugriffsmethoden, die je nach Anwendungsfall unterschiedliche Eigenschaften in Bezug auf Konsistenz, Leistung, Skalierbarkeit und Komplexität der Abfragen aufweisen.

Relationale Datenbanken verwenden Tabellen als Grundbausteine. Tabellen bestehen aus Zeilen (Datensätzen) und Spalten (Attributen). Beziehungen werden über Schlüssel hergestellt, insbesondere Primär- und Fremdschlüssel. Normalformen dienen der Reduktion von Redundanzen; Joins ermöglichen komplexe Abfragen; Indizes beschleunigen den Zugriff. Transaktionen sichern ACID-Eigenschaften (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit) und unterstützen Nebenläufigkeit.

Dokumentorientierte Datenbanken speichern Informationen als Dokumente, meist in JSON- oder BSON-Format. Dokumente werden in Sammlungen gruppiert. Die Strukturen sind flexibel, was Schema-On-Read-Vorteile bietet; dadurch lässt sich unterschiedlich geformte Daten speichern, aber Abfragen können komplexer werden und Redundanzen auftreten.

Spaltenorientierte oder Wide-Column-Stores speichern Daten spaltenweise statt zeilenweise. Sie eignen sich besonders für analytische Abfragen, Kompression und schnelle Aggregationen über große Datenmengen. Graphdatenbanken modellieren Beziehungen als Knoten, Kanten und Eigenschaften; sie unterstützen graphbasierte Abfragen und Traversals.

Key-Value-Stores speichern Datenpaare aus Schlüssel und Wert; einfache Modelle, hohe Leistung, geringe Ausdruckskraft. Column-Family-Stores kombinieren Spaltenorientierung mit flexiblen Families und eignen sich gut für große, heterogene Datensätze.

Speicher- und Zugriffstechniken umfassen Datenstrukturen wie B-Trees und LSM-Trees, Indizes, Partitions- und Replikationsstrategien. Die Wahl der Struktur hängt von Anwendungsfall, Konsistenzanforderungen, Latenz, Durchsatz und Skalierbarkeit ab.