Verteilte Datenbanken

Definition Verteilte Datenbank

Verteilte Datenbanken einfach erklärt

Um den Begriff Verteilte Datenbanken besser zu verstehen, ist es hilfreich, ein einfaches Beispiel zu betrachten.Beispiel: Stelle Dir vor, ein internationales Unternehmen besitzt Büros in Deutschland, den USA und Japan. Um Effizienz und Schnelligkeit in der Datenverarbeitung zu gewährleisten, hat das Unternehmen entschieden, eine verteilte Datenbank einzurichten. Jedes Büro verfügt über einen eigenen Datenbankserver, der spezifische Informationen zu den lokalen Operationen speichert. Während jedes Büro auf seine lokalen Daten zugreifen kann, ermöglicht die verteilte Datenbankstruktur auch den sicheren und schnellen Zugriff auf Daten anderer Standorte, wenn dies erforderlich ist.Die zentralen Vorteile einer solchen Struktur umfassen:

• Bessere Verfügbarkeit: Daten sind auch bei Ausfall eines Servers an einem Standort zugänglich.
• Effizientere Datenverarbeitung: Jeder Standort kann Daten unabhängig verarbeiten, was zu einer höheren Gesamtperformance führt.
• Erhöhte Skalierbarkeit: Das Hinzufügen neuer Standorte und Server zur Datenbankstruktur ist relativ einfach und ermöglicht es, mit dem Wachstum des Unternehmens Schritt zu halten.

Wie funktionieren Verteilte Datenbanken?

Verteilte Datenbanken sind komplexe Systeme, die die Speicherung und Verwaltung von Daten über mehrere Standorte hinweg ermöglichen. Sie sind so konzipiert, dass sie Effizienz, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit in der Datenverarbeitung bieten. Im Kern ermöglichen verteilte Datenbanken den Anwendern den Zugriff und die Manipulation von Daten, als ob sie auf einem einzigen System gespeichert wären, obwohl die Daten tatsächlich über mehrere Standorte verteilt sein können.

5 Ebenen Architektur Verteilte Datenbanken

Die Architektur verteilter Datenbanken kann in fünf Hauptebenen unterteilt werden, um ihre Funktionalität und Struktur besser zu verstehen. Diese Ebenen sorgen für Effizienz, Sicherheit und Integrität der Daten.

Konsistenzmodelle in Verteilten Datenbanken

Konsistenzmodelle spielen eine entscheidende Rolle in der Welt der verteilten Datenbanken, indem sie definieren, wie und wann Änderungen in einer verteilten Umgebung sichtbar werden. Die bekanntesten Konsistenzmodelle sind:

• Starke Konsistenz: Änderungen sind sofort nach der Transaktion für alle Teilnehmer sichtbar.
• Schwache Konsistenz: Änderungen werden schließlich sichtbar, allerdings ohne Garantie, wann dies geschieht.
• Eventual Consistency: Garantiert, dass, wenn keine neuen Updates gemacht werden, alle Kopien schließlich die letzten aktualisierten Werte erreichen werden.

Replikation in Verteilten Datenbanken

Replikation ist ein fundamentales Konzept in verteilten Datenbanken, das die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von Daten erhöht. Durch das Kopieren von Daten auf mehrere Server oder Standorte ermöglicht die Replikation den Zugriff auf identische Daten über unterschiedliche Wege und erhöht somit die Ausfallsicherheit.Es gibt verschiedene Strategien für die Replikation:

• Synchrone Replikation: Änderungen an Daten müssen auf allen Replikaten gleichzeitig erfolgen.
• Asynchrone Replikation: Änderungen werden erst auf einem Server durchgeführt und dann zu den anderen Servern weitergegeben.

Vorteile und Nachteile von Verteilten Datenbanken

Verteilte Datenbanken bieten eine Vielzahl von Vorteilen, stehen aber auch vor einigen Herausforderungen. Das Verständnis dieser Vor- und Nachteile ist entscheidend, um zu bestimmen, ob der Einsatz einer verteilten Datenbank für ein bestimmtes Projekt oder Unternehmen sinnvoll ist.

Verteilte Datenbanken Vor- und Nachteile

Vorteile:

• Höhere Verfügbarkeit: Durch die Replikation von Daten über mehrere Standorte hinweg, können Systemausfälle an einem Standort kompensiert werden, ohne dass es zu einem Totalausfall der Datenbank kommt.
• Skalierbarkeit: Verteilte Datenbanken können leicht erweitert werden, indem zusätzliche Knotenpunkte hinzugefügt werden. Dies ermöglicht es, mit dem Wachstum des Unternehmens oder der anfallenden Datenmenge Schritt zu halten.
• Flexibilität: Es können verschiedene Datenbankmodelle und Technologien innerhalb desselben verteilten Systems verwendet werden, um die Leistung für spezifische Anwendungsfälle zu optimieren.
• Lokale Verarbeitung: Daten können nahe am Ort ihrer Entstehung oder ihrer häufigsten Nutzung verarbeitet werden, was die Netzwerklast verringert und die Antwortzeiten verbessert.

• Komplexität: Die Verwaltung und Wartung verteilter Datenbanken kann aufgrund ihrer Komplexität und den Anforderungen an die Synchronisation zwischen den Knotenpunkten herausfordernd sein.
• Konsistenzprobleme: Die Gewährleistung der Datenkonsistenz über mehrere Standorte hinweg ist komplex und kann ohne angemessene Strategien zu Unstimmigkeiten führen.
• Netzwerkabhängigkeit: Die Leistung verteilter Datenbanken hängt stark von der Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Netzwerkverbindungen zwischen den Standorten ab.
• Erhöhte Sicherheitsanforderungen: Da Daten über verschiedene Standorte verteilt sind, ergeben sich zusätzliche Anforderungen an die Datensicherheit und den Schutz vor unbefugtem Zugriff.

Praktische Anwendungen und Beispiele

Verteilte Datenbanken finden in einer Vielzahl von Anwendungsszenarien Einsatz, von der Verbesserung der betrieblichen Effizienz bis hin zur Skalierung von Cloud-basierten Diensten. Im Folgenden werden konkrete Beispiele und Anwendungsgebiete beleuchtet, um ein tieferes Verständnis der praktischen Bedeutung verteilter Datenbanksysteme zu vermitteln.

Verteilte Datenbanken Beispiel

Ein klassisches Beispiel für die Anwendung einer verteilten Datenbank ist das eines global agierenden Online-Einzelhändlers. Für ein solches Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Produktdatenbank rund um die Uhr verfügbar ist und effizient funktioniert, unabhängig davon, wo sich die Kunden befinden.Die Produktdaten, Benutzerprofile und Transaktionshistorien werden über verschiedene Datenbankserver auf der ganzen Welt verteilt. Dies ermöglicht nicht nur eine schnelle und zuverlässige Verarbeitung von Kundenanfragen und Bestellungen, sondern erhöht auch die Ausfallsicherheit. Selbst wenn ein Server ausfällt, bleiben die Daten durch die Replikation und Verteilung auf anderen Servern zugänglich. Darüber hinaus können Anfragen automatisch an den Server weitergeleitet werden, der geografisch am nächsten am Kunden liegt, was die Antwortzeiten deutlich reduziert.

Cassandra Verteilte Datenbank

Cassandra ist eine hoch skalierbare, verteilte NoSQL-Datenbank, die ursprünglich von Facebook entwickelt wurde, um riesige Mengen an Daten über viele Server hinweg ohne Single Point of Failure zu verwalten. Cassandra wurde speziell für den Einsatz in Szenarien mit hohen Schreib- und Lesevolumen entwickelt.Die Architektur von Cassandra setzt auf eine Ringstruktur, wobei jede Node im Ring Daten speichert und gleichzeitig Anfragen bearbeiten kann. Die Daten werden über die Nodes hinweg repliziert, um Datenverlust bei Ausfällen zu verhindern. Cassandra ist besonders gut geeignet für Anwendungen, die schnellen, verteilten Zugriff auf große Datensätze erfordern, wie in Echtzeit-Bid-Systemen, sozialen Netzwerken oder bei der Verarbeitung von Sensordaten in IoT-Umgebungen.

Verteilte Transaktionen in Datenbanken

In einer verteilten Datenbankumgebung treten häufig Situationen auf, in denen eine Operation Daten in mehr als einem Knotenpunkt ändert. Solche Operationen werden als verteilte Transaktionen bezeichnet und erfordern spezielle Mechanismen, um Konsistenz und Datenintegrität zu gewährleisten.Ein verbreiteter Ansatz zur Handhabung verteilter Transaktionen ist das Zwei-Phasen-Commit-Protokoll (2PC). Dieses Protokoll besteht aus zwei Phasen: der Vorbereitungsphase und der Commit-Phase:

• In der Vorbereitungsphase informiert der Koordinator alle teilnehmenden Knoten über die geplante Transaktion. Jeder Knoten prüft, ob er die Transaktion durchführen kann, und antwortet mit einer Zustimmung oder Ablehnung.
• In der Commit-Phase, wenn alle Knoten zugestimmt haben, instruiert der Koordinator die Knoten, die Transaktion zu vollenden. Wenn auch nur ein Knoten ablehnt, wird die Transaktion auf allen Knoten abgebrochen.