Database Reference
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KAPITEL
Abschließende
Zusammenfassung
Nachdem wir uns durch alle Datenbanken gearbeitet haben, ist mal ein
Glückwunsch angesagt!
Wir hoffen, dass Sie ein grundlegendes Verständnis für diese sieben Daten-
banken entwickelt haben. Wenn Sie eine davon in einem Projekt nutzen, sind
wir glücklich. Und wenn Sie entscheiden, mehrere Datenbanken zu verwen-
den, so wie wir das am Ende des Redis-Kapitels getan haben, sind wir eksta-
tisch. Wir glauben, dass die Zukunft des Datenmanagements im polyglotten
Persistenz-Modell liegt (bei dem mehr als eine Datenbank in einem Projekt
genutzt wird), während man sich langsam von Allzweck-RDBMS entfernt.
Lassen Sie uns die Gelegenheit nutzen und sehen, wo unsere sieben Daten-
banken in das große Datenbank-Ökosystem hineinpassen. Bis hierhin haben
wir die Details aller Datenbanken behandelt und einige Gemeinsamkeiten
und Unterschiede erklärt. Wir werden sehen, wie sie zur weiten und expan-
dierenden Landschaft der Datenspeicher-Optionen beitragen.
9.1
Noch einmal: Gattungen
Wir haben gesehen, dass man die Art und Weise, wie Datenbanken ihre Daten
speichern, ganz grob in fünf Gattungen unterteilen kann: relational, Schlüs-
sel/Wert, spaltenorientiert, Dokument und Graph. Wir wollen uns etwas Zeit
nehmen und ihre Unterschiede noch einmal rekapitulieren, und sehen, wel-
cher Typ für was gut und nicht so gut ist, d.h., wann Sie sie einsetzen und
wann Sie sie meiden sollten.
Relational
Das am weitesten verbreitete, klassische Datenbankmuster. Relationale Da-
tenbank-Management-Systeme (RDBMSs) basieren auf der Mengenlehre und
werden in Form zweidimensionaler Tabellen mit Zeilen und Spalten imple-
