Datenbankentwicklung gewinnt durch den Boom bei Big-Data immer mehr an Bedeutung. Auch kleine und mittelständische Unternehmen die mit Datenverwaltung und Datenanalyse früher nicht viel am Hut hatten, springen mittlerweile auf den Zug auf. Schließlich lassen sich Daten heute auch von vielen Anbietern einkaufen und in Verbindung mit selbst erhobenen Daten gezielt auswerten.
Je nach Datentyp kommen hier verschiedene Datenbanksysteme zur Anwendung. Es gibt Benutzerdaten und Kundendaten, Messdaten, Zeitreihen, Geo-Daten, Signaldaten, software-basierte Daten wie sie etwa für die Steuerung von PHP-Webseiten verwendet werden und vieles mehr. Hier mal ein kleiner Überblick über verschiedene Datenbanksystem-Typen, die es aktuell gibt.
Relationale Datenbankentwicklung
Relationale Datenbanken (RDBMS) arbeiten mit einem auf Tabellen basierten Datenmodell. Datensätze werden in Zeilen verwaltet und durch in Spalten gespeicherte Attribute definiert. Mit Hilfe der Relationenalgebra lassen sich Daten miteinander verknüpfen oder reduzieren und komplexere Informationen daraus herleiten.
Die populärste kommerzielle relationale Datenbanksoftware kommt von Oracle und ist in vier Editionen verfügbar: Enterprise, Standard, Standard Edition One, Personal Edition. Mit der Express Edition gibt es aber auch eine kostenlose Variante. Danach kommt gleich MySQL, eine besonders für internetbasierte Anwendungen populäre open-source Datenbank für Linux. Sie wird von großen Internetportalen wie Facebook, Twitter, YouTube genauso verwendet wie tausenden kleinen Websites, die etwa mit WordPress laufen. Alternativ gibt es dazu für Windows Systeme Microsofts SQL Server. Weitere beliebte relationale Datenbanksysteme sind PostgreSQL und DB2.
Dokumentenorientierte Datenbankentwicklung
Im Gegensatz zum Tabellenmodell der relationalen Datenbanken arbeiten dokumentenorientierte Datenbanken mit einzelnen Dokumenten. Diese sind in der Regel Dateien mit einem Standard-Dateiformat oder auch Binary Large Objects. Jedes Dokument innerhalb einer solchen Datenbank wird über einen eindeutigen Identifikator angesprochen. Zur Strukturierung kommen assoziative Datenfelder nach dem Schlüssel-Wert-Prinzip zum Einsatz. Populär ist etwa die Nutzung von so genannten JSON-Objekten, YAML-Dokumenten oder XML-Dokumenten. Als dokumentenorientiertes Datenbanksystem ist MongoDB führend. Alternative aber weniger populäre Systeme sind Couchbase, CouchDB und RethinkDB.
Spaltenorientierte Datenbanksysteme
Spaltenorientierte Datenbanksysteme speichern Daten spaltenweise ab und kommen vor allem in so genannten Data-Warehouse Anwendungen zum Einsatz. Das sind als Datenlager für Analysezwecke optimierte zentrale Datenbanken, die Daten aus mehreren, in der Regel heterogenen Quellen zusammenführen und verdichten. Marktführer ist in diesem Bereich: Cassandra, ein auf Java-basierendes, plattformübergreifendes System für sehr große strukturierte Datenbanken. Genutzt wird Cassandra unter anderem bei Twitter, Digg und Reddit. Alternative spaltenorientierte Datenbanksysteme sind HBase, welches etwa Facebook benutzt, Accumulo und Microsofts Cloud-Produkt Azure Table Storage.
Key-Value Datenbanksysteme
Key-Value Datenbanksysteme sind seit den 70er Jahren im Einsatz und erfahren seit Beginn des Web 2.0- und Cloud-Zeitalters wieder großen Aufschwung. Key-Value-Systeme nutzen ein einfaches Schlüssel- und Wertschema, welches je einen Wert einem bestimmten Schlüssel zuordnet. Schlüssel bestehen aus strukturierten oder willkürlichen Zeichenketten, und können in Namensräume sowie in Datenbanken aufgeteilt werden. Populäre Einsatzgebiete sind etwa linguistische Wörterbücher oder Code-Dictionaries. Die populärsten Key-Value Datenbanksysteme sind aktuell Redis, Memcached, Riak KV und Hazelcast.
Suchserver bzw. Suchsysteme
Während klassische Datenbanken in der Regel mit fest definierten Abfragen arbeiten, bieten Suchserver und Suchmaschinen Algorithmus-basierte Ergebnislisten. Solche Suchmaschinen können eine wichtige Ergänzung zu anderen Datenbanken darstellen und spielen besonders in datenlastigen Softwareanwendungen und Webseiten eine wichtige Rolle. Die populärsten Suchmaschinen-Systeme sind aktuell Elasticsearch, Solr, Splunk und Sphinx.
Graph-Datenbankentwicklung
Graph-Datenbanken werden genutzt um stark vernetzte Informationen darzustellen und abzuspeichern. Realisiert wird dies durch so genannte Knoten und Kanten, welche Verbindungen zwischen Knoten darstellen. Sowohl Knoten als auch Kanten können Eigenschaften, sogenannte Properties haben. Graph-Datenbanken bieten eine Reihe von spezialisierten Graph-Algorithmen, um komplizierte Datenbankabfragen zu vereinfachen. Beispiele sind etwa das Traversieren von Graphen, bei dem alle direkten und indirekten Nachbarn eines Knotens ermittelt werden, oder das Errechnen kürzester Verbindungen. Graph-Datenbanken kommen etwa für Geo-Daten und Routing-Anwendungen zum Einsatz. Populäre Systeme sind Neo4j, Titan und Giraph.
Datenbankentwicklung mit indischen Profis
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