Datenbankprogrammiersprachen

Grundlagen von SQL

SQL wird in fast allen Datenbankmanagementsystemen eingesetzt, um Datenbanken zu erstellen, zu ändern und abzufragen. Die grundlegende Struktur von SQL ist einfach zu erlernen, da es auf verständlichen Englisch-basierten Befehlen basiert. Hier sind einige der grundlegenden Konzepte von SQL:

• SELECT: Dient der Datenabfrage aus Datenbanken.
• INSERT: Fügt neue Datensätze in eine Tabelle ein.
• UPDATE: Aktualisiert bestehende Datensätze.
• DELETE: Entfernt Datensätze aus einer Tabelle.

SELECT * FROM studenten WHERE note > 2.0;

Vorteile von Datenbankprogrammiersprachen

Datenbankprogrammiersprachen bieten mehrere Vorteile, insbesondere für große und komplexe Datensätze:

• Flexibilität: Sie ermöglichen flexible Datenabfragen und die Kombination von Datensätzen aus verschiedenen Tabellen.
• Effizienz: Optimierte Abfragen sorgen für schnelle Datenzugriffe auch bei großen Datenmengen.
• Sicherheit: Berechtigungen und Zugriffskontrollen schützen sensible Daten.

SQL Grundlagen und SQL Syntax einfach erklärt

SQL ist die standardisierte Sprache für den Zugriff auf relationale Datenbanken. Sie kombiniert einfache englische Befehle für den Umgang mit Daten. Im folgenden Abschnitt wirst Du lernen, wie man grundlegende SQL-Anweisungen formuliert und worauf Du bei Datenbankabfragen achten musst.

SQL Syntax einfach erklärt: Die Basics

Lass uns mit den grundlegenden SQL-Befehlen beginnen. Diese Befehle sind die Bausteine für das Arbeiten mit Datenbanken:

• CREATE: Erstellt eine neue Datenbank oder Tabelle.
• SELECT: Ruft Daten aus einer Datenbank ab.
• INSERT INTO: Fügt neue Daten in eine Tabelle ein.
• UPDATE: Modifiziert vorhandene Daten.
• DELETE: Entfernt Daten aus einer Tabelle.

SELECT vorname, nachname FROM mitarbeiter WHERE abteilung = 'Vertrieb';

Datenbankabfragen: Worauf Du achten musst

Beim Erstellen von Datenbankabfragen gibt es einige wichtige Punkte, die Du beachten solltest, um effektive und genaue Abfragen zu formulieren:1. Verwende spezifische und zielgerichtete Felder in Deinen SELECT-Anweisungen, um die Datenmenge zu minimieren, die abgerufen wird.2. Nutze WHERE-Klauseln, um die gewünschten Datensätze genauer zu filtern.3. Mit JOIN kannst Du Daten aus mehreren Tabellen kombinieren, wodurch Du umfassendere Einblicke erhältst.

Relationale Datenbanken vs. NoSQL Datenbanken

In der modernen Datenverarbeitung kommen sowohl relationale Datenbanken als auch NoSQL-Datenbanken zum Einsatz. Diese Systeme haben unterschiedliche Stärken, die je nach Anforderung vorteilhaft sein können. Während relationale Datenbanken auf strukturierten Modellen basieren, bieten NoSQL-Datenbanken flexible Ansätze für unstrukturierte Daten. Beide Systeme spielen eine wichtige Rolle bei der Speicherung großer Datenmengen.

Merkmale von relationalen Datenbanken

Relationale Datenbanken sind bekannt für ihre strukturierte Organisation und strikte Datenintegrität. Einige der Hauptmerkmale sind:

• Tabellenbasiert: Daten werden in Tabellen gespeichert, die in Zeilen und Spalten organisiert sind.
• SQL als Abfragesprache: SQL wird verwendet, um auf die Daten zuzugreifen, sie zu manipulieren und zu verwalten.
• Beziehungen zwischen Daten: Tabellen sind durch eindeutige Schlüssel miteinander verknüpft.
• ACID-Eigenschaften: Transaktionen sind atomar, konsistent, isoliert und dauerhaft, um Datenintegrität zu gewährleisten.

CREATE TABLE studenten (  id INT PRIMARY KEY,  vorname VARCHAR(50),  nachname VARCHAR(50),  immatrikulationsjahr INT);

NoSQL Datenbanken: Eine Alternative?

NoSQL-Datenbanken bieten im Gegensatz zu relationalen Systemen eine hohe Flexibilität und Skalierbarkeit. Sie sind ideal für unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten. Hier sind einige zentrale Aspekte von NoSQL-Datenbanken:

• Schemafrei: Erfordern kein festes Datenbank-Schema, was Änderungen erleichtert.
• Horizontale Skalierbarkeit: Ermöglichen die Verteilung von Daten über mehrere Server, was die Handhabung großer Datenmengen verbessert.
• Verschiedene Datentypen unterstützen: Dazu gehören Dokumenten-, Schlüssel-Wert-, Graphen- und Spaltenorientierte Datenbanken.
• BASE-Modell: Bezieht sich auf eine weichere Konsistenz im Vergleich zu ACID, mit Betonung auf Verfügbarkeit und Partitionierungstoleranz.

Datenmodellierung in Datenbankprogrammiersprachen

Datenmodellierung ist ein grundlegender Schritt im Design von Datenbanken. Sie hilft dabei, die Struktur der Daten zu verstehen und zu organisieren, bevor sie in ein Datenbankmanagementsystem übertragen werden. Eine effektive Datenmodellierung gewährleistet, dass die Daten konsistent und effizient verarbeitet werden können.

Datenmodellierung: Die wichtigsten Konzepte

Beim Erlernen der Datenmodellierung stehen einige Schlüsselkonzepte im Vordergrund. Diese Konzepte helfen Dir dabei, die Struktur und Beziehungen der Daten zu verstehen:

• Entitäts-Beziehungs-Modell (ER-Modell): Ein Diagramm, das die Entitäten und deren Beziehungen darstellt.
• Normalisierung: Der Prozess, der hilft, Redundanzen zu reduzieren und Datenintegrität zu gewährleisten.
• Attribute: Eigenschaften oder Merkmale, die Informationen über eine Entität liefern.
• Primärschlüssel: Ein einzigartiger Identifikator, der jede Zeile innerhalb einer Datenbanktabelle kennzeichnet.

Tools für effektive Datenmodellierung

Es gibt verschiedene Tools, die Du für die Datenmodellierung verwenden kannst. Diese Tools unterstützen Dich dabei, komplexe Datenmodelle zu visualisieren und zu verwalten: