Die wichtigsten Infos rund um die Datenbanksprache in der Übersicht – Als Datenbanksprachen werden Computersprachen bezeichnet, deren Entwicklung für den Einsatz in Datenbanksystemen erfolgte. Dabei haben Datenbanksprachen die Aufgabe, die Kommunikation zwischen dem Benutzer oder einem Anwendungsprogramm und dem Datenbanksystem zu ermöglichen. Zudem umfasst der Umfang der Datenbanksprache üblicherweise auch die Möglichkeit, Abfragen zu formulieren.
Die Vielfalt der verfügbaren Datenbanksprachen reicht von maschinennahen Aufrufschnittstellen bis hin zu Varianten von formalem Englisch. Bei relationalen Datenbanksystemen wird am häufigsten mit der Datenbanksprache SQL gearbeitet.
Hier nun die wichtigsten Infos rund um die Datenbanksprache in der kompakten Übersicht:
Inhalt
Die Kategorien der Datenbanksprache
Weit verbreitet ist die Unterteilung der Datenbanksprachen oder ihrer Sprachelemente in die Kategorien DML, DDL und DCL.
· Das Kürzel DML steht für Data Manipulation Language und bedeutet übersetzt soviel wie Datenverarbeitungssprache. Gemeint sind damit eine Datenbanksprache oder Teile einer Datenbanksprache, durch die Daten abgefragt, gelesen, geschrieben, eingefügt, geändert oder gelöscht werden können.
Die DML ist somit der Teil einer Datenbanksprache, durch den Daten ver- und bearbeitet werden. Insofern schließt die DML auch die Formulierung von Abfragen ein. Früher wurde die DML in erster Linie für die Programmierung verwendet.
Heute hingegen soll die DML auch unmittelbar vom Nutzer verwendet werden können, was dazu führt, dass beispielsweise in SQL die DML als Kommandosprache integriert wird.
Zudem können heute in aller Regel auch dann Verarbeitungsbefehle formuliert werden, wenn die internen technischen Speicherstrukturen nicht bekannt sind. Ist dies der Fall, wird von deskriptiven Sprachen gesprochen.
· DDL steht für Data Definition Language und bedeutet übersetzt Datenbeschreibungssprache. Bei der DDL handelt es sich um eine Computersprache zum Beschreiben, Anlegen, Ändern oder Entfernen von Datenstrukturen.
Als Datenbanksprache handelt es sich bei der DDL um die Datenbeschreibungssprache einer Datenbank.
Allerdings kommt die DDL heute nicht mehr ausschließlich in Datenbanksystemen zum Einsatz, sondern die Bezeichnung findet auch in anderen Zusammenhängen Anwendung.
Bei einigen Herstellern werden der DDL zudem Berechtigungsbefehle zugewiesen.
Diese gehören allerdings strenggenommen nicht zur DDL, sondern zur DCL.
· DCL steht für Data Control Language und lässt sich mit Datenaufsichtssprache übersetzen. Bei der DCL handelt es sich um die Datenbanksprache oder die Teile einer Datenbanksprache, durch die Berechtigungen vergeben und entzogen werden.
Insofern ist die DCL das Sprachelement einer Datenbank, durch die die Daten überwacht werden. Daneben wird gelegentlich von der DQL, der Data Query Language, oder der DRL, der Data Retrieval Language, als Sprache für die Abfrage von Daten gesprochen.
Allerdings handelt es sich dabei um keine standardisierte oder allgemein anerkannte Kategorie.
Stattdessen werden die Elemente zur Datenabfrage üblicherweise der DDL zugeordnet, was daran liegt, das Daten im Zuge einer Abfrage meist nicht in ihrer eigentlichen Ursprungsform, sondern vielmehr bereits manipuliert im Sinne von gefiltert oder sortiert ausgegeben werden.
Außerdem gibt es die Sprachelemente, die im Zusammenhang mit Transaktionen zum Einsatz kommen. Diese werden je nach System der DML, der DCL oder mit der TCL, der Transaction Control Language, einer eigenständigen Kategorie zugewiesen.
Die TCL ist der Teil einer Datenbanksprache, der dafür zuständig ist, dass die Beschreibungen, Bearbeitungen, Änderungen oder Löschungen, die durch entsprechende Befehle zur Datenverarbeitung formuliert wurden, endgültig in die Datenbank übernommen werden.
SQL fasst alle Elemente anhand von unterschiedlichen Anweisungen in einer Datenbanksprache zusammen.
Im Unterschied dazu gab es beispielsweise im Datenbanksystem IMS eigenständige Sprachen für die DML und die DDL, während die DCL durch entsprechende Mittel des jeweiligen Betriebssystems realisiert wurde.
Datenbanksprache und Abfragesprache
Fälschlicherweise werden die Bezeichnungen Datenbanksprache und Abfragesprache gelegentlich synonym verwandt. Bei einer Abfragesprache handelt es sich jedoch um eine formale Sprache, die verwendet wird, um bestimmte Informationen zu erhalten.
Als Ergebnis führt eine Abfrage zur Darstellung einer Teilmenge der vorhandenen Informationen, wobei in diesem Zusammenhang auch von einer Filterung der Daten gesprochen wird.
Die Unterteilung von Anfragesprachen erfolgt nach ihrem Einsatzzweck oder dem Schwierigkeitsgrad der Benutzung. Insofern gibt es Systemsprachen und systemnahe Abfragesprachen sowie Abfragesprachen für Retrievalexperten, für geübte Benutzer und für ungeübte Benutzer.
Abfragesprachen können jedoch ineinander übersetzt werden. Das bedeutet, es ist beispielsweise möglich, eine Abfragesprache für ungeübte Benutzer in eine systemnahe Abfragesprache oder eine systemnahe Abfragesprache in eine Systemsprache zu übersetzen.
Daneben kann eine Klassifizierung der Abfragesprachen anhand ihrer Mächtigkeit erfolgen.
Eine Abfragesprache I ist dann mächtiger als eine Abfragesprache II, wenn der Datenbestand durch I schärfer getrennt wird als durch II. Das bedeutet, dass die Menge der Suchergebnisse, die durch I gebildet werden kann, die Menge der Suchergebnisse, die durch II gebildet werden kann, beinhaltet.
Abfragesprachen werden außerdem auch außerhalb von Datenbanken eingesetzt und synonym auch als Suchsprachen, Retrievalsprachen, Filtersprachen, Anfragesprachen oder Suchanfragesprachen bezeichnet.
Datenbanksprachen hingegen wurden explizit für den Einsatz in Datenbanksystemen entwickelt, beinhalten dabei jedoch Funktionen, die über das reine Abfragen von Daten hinausgehen.
FAQ NoSQL-Datenbanken und ihre speziellen Datenbanksprachen
Was sind NoSQL-Datenbanken und wie unterscheiden sie sich von relationalen Datenbanken?
NoSQL-Datenbanken, auch als Nicht-SQL-Datenbanken bekannt, sind eine Klasse von Datenbanken, die im Gegensatz zu traditionellen relationalen Datenbanken alternative Datenmodellierungsansätze und Speicherstrategien verwenden. Relationale Datenbanken basieren auf einem festen Schema und verwenden SQL als Abfragesprache.
NoSQL-Datenbanken bieten eine flexible Struktur, die besser für unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten geeignet ist. Sie sind in der Regel besser skalierbar und bieten eine bessere Leistung in Umgebungen mit verteilten Datenbanken.
Welche Arten von NoSQL-Datenbanken gibt es und welche Datenbanksprachen verwenden sie?
Es gibt verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken:
– Key-Value-Stores: Diese speichern Daten als eindeutige Schlüssel-Wert-Paare. Für die Verwaltung der Schlüssel-Wert-Daten werden Datenbanksprachen wie Redis, Riak und DynamoDB verwendet.
– Dokumentorientierte Datenbanken: Hier werden Daten in JSON- oder XML-Dokumenten gespeichert. MongoDB und Couchbase sind Beispiele für dokumentenorientierte Datenbanken, die ihre eigenen Datenbanksprachen verwenden.
– Spaltenorientierte Datenbanken: Bei diesen Datenbanken werden die Daten nicht in Zeilen, sondern in Spalten gespeichert, was besonders für Analyse- und Big-Data-Anwendungen geeignet ist. Cassandra und HBase sind populäre Beispiele, die spezielle Abfragesprachen für ihre Datenmodelle verwenden.
– Graphdatenbanken: Bei diesen Datenbanken werden die Daten in Form von Graphen gespeichert, so dass die Beziehungen zwischen den Entitäten effizient verarbeitet werden können. Neo4j und Amazon Neptune sind prominente Beispiele für Graphdatenbanken mit eigenen Datenbanksprachen.
Welche Vorteile bieten NoSQL-Datenbanken gegenüber relationalen Datenbanken?
NoSQL Datenbanken bieten mehrere Vorteile, unter anderem
– Skalierbarkeit: Sie sind besser skalierbar, insbesondere in verteilten Umgebungen und bei großen Datenmengen.
– Flexibilität: Sie ermöglichen eine dynamische Datenmodellierung, die besser an sich ändernde Anforderungen angepasst werden kann.
– Performance: Insbesondere bei Lesevorgängen und in hochverfügbaren Umgebungen bieten NoSQL-Datenbanken für bestimmte Anwendungsfälle oft eine bessere Performance.
Gibt es Einschränkungen beim Einsatz von NoSQL-Datenbanken?
Obwohl NoSQL-Datenbanken viele Vorteile bieten, haben sie auch einige Einschränkungen:
– Mangelnde Unterstützung von Transaktionen: Einige NoSQL-Datenbanken bieten nicht die gleiche Unterstützung von Transaktionen wie relationale Datenbanken, was zu Problemen mit der Konsistenz führen kann.
– Begrenzte Abfragemöglichkeiten: Die Abfragemöglichkeiten von NoSQL-Datenbanken können eingeschränkt sein, insbesondere wenn komplexe Abfragen über mehrere Datensätze erforderlich sind.
– Lernkurve: Der Wechsel von einer relationalen Datenbank zu einer NoSQL-Datenbank erfordert oft eine neue Denkweise und die Einarbeitung in bestimmte Konzepte der Datenmodellierung und der Abfrage.
Wie wähle ich die richtige NoSQL-Datenbank und Datenbanksprache für mein Projekt aus?
Die Auswahl der richtigen NoSQL-Datenbank hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts ab:
– Datenmodell: Machen Sie sich Gedanken darüber, welches Datenmodell am besten zu Ihrer Datenstruktur und Ihren Use Cases passt.
– Skalierbarkeit: Beachten Sie die Anforderungen an die Skalierbarkeit Ihres Projekts und wählen Sie eine Datenbank, die diesen Anforderungen gerecht wird.
– Unterstützung durch die Community: Prüfen Sie die Verfügbarkeit von Ressourcen wie Dokumentation, Unterstützung durch die Community und Tools für die gewählte Datenbank und die gewählte Datenbanksprache.
Wie kann ich mich mit den spezifischen Sprachen der NoSQL-Datenbanken vertraut machen?
Um sich mit den spezifischen Datenbanksprachen von NoSQL-Datenbanken vertraut zu machen, empfiehlt sich Folgendes
– Dokumentation: Um die Syntax und Funktionalität der Datenbanksprache zu verstehen, verwenden Sie die offizielle Dokumentation der jeweiligen Datenbank.
– Tutorials und Beispiele: Hier finden Sie Tutorials, Beispielprogramme und Online-Ressourcen, die Ihnen das Erlernen der Programmiersprache ermöglichen.
– Praktische Anwendung: Wenden Sie das Gelernte in eigenen Projekten oder Übungen an, um Ihre Fähigkeiten zu festigen und zu erweitern.
Weiterführende Anleitungen und Vorlagen zum Datenmanagement:
- Grundlegendes Wissen zu verteilten Datenstrukturen, 1. Teil
- Ausführliche Infos rund um den B-Baum, 1. Teil
- Die Impressumspflicht
- Tipps gegen Hacking von Datenbanken
- Übersicht Datenbanktypen
- Weihnachtsshopping online – was gilt für die Lieferzeiten?
- Tipps zur Benutzung von Tarifrechner für Strom
- Die bedeutendsten Heimcomputer der 1980er
Thema: Die wichtigsten Infos rund um die Datenbanksprache in der Übersicht
Übersicht:
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