Immer häufiger liegen Informationen in Form von Texten, Bildern oder Audiodateien vor, die nicht ohne weiteres in Tabellenform abgelegt und abgefragt werden können. Die bisher in dieser Blog-Reihe vorgestellten Datenbanken eignen sich gut für die Verwaltung von strukturierter Daten, stoßen jedoch bei unstrukturierten Daten, wie Texten, schnell an ihre Grenzen und sind meist auf einfache Key-Value-Suchen beschränkt.
Graphdatenbanken haben ihren Ursprung in den 1960er Jahren, als erste theoretische Modelle der Graphentheorie entwickelt wurden. Erst in den letzten Jahrzehnten, mit dem Aufkommen großer Datenmengen und der Notwendigkeit komplexer Datenanalysen, fanden sie jedoch breite Anwendung und wurden zu einem wichtigen Werkzeug in der Datenbanktechnologie [1][2][4].
NoSQL-Datenbanken bieten im Gegensatz zu relationalen Datenbanken einen flexibleren Ansatz für die Datenverwaltung. Sie halten sich nicht an eine tabellarische Struktur und sind darauf ausgelegt, semi- bzw. unstrukturierte Daten effizient zu verarbeiten.
Im Rahmen unserer Blogserie über Datenbanktechnologien tauchen wir heute in die Welt der relationalen Datenbanken ein. Hierbei fokussieren wir uns auf die spezifischen Eigenschaften, Vorteile und Herausforderungen, die relationale Datenbanken mit sich bringen. Dieser Artikel hebt die zentrale Rolle von SQL (Structured Query Language) hervor, diskutiert die unerlässlichen ACID-Prinzipien für die Datenintegrität und -stabilität und untersucht die Bedeutung relationaler Datenbanken in der modernen IT-Landschaft.