Datenbanken

1. Referentielle Integrität

• Fremdschlüssel müssen auf existierende Primärschlüssel verweisen.

• Beispiel:

• KundenID in der Bestellungen-Tabelle muss in der Kunden-Tabelle existieren.

• Beim Löschen eines Kunden mit Bestellungen → entweder verhindern oder Bestellungen behandeln (löschen, auf NULL setzen).

 2. Entitätsintegrität

• Primärschlüssel müssen eindeutig und nicht NULL sein.

• Beispiel:

• ProduktID in der Produkte-Tabelle muss für jedes Produkt eindeutig sein.

• Darf nie leer (NULL) sein.

 3. Domänenintegrität

• Werte in einer Spalte müssen bestimmten Regeln/Formaten entsprechen.

• Beispiel:

• Preis-Feld: nur positive Zahlen erlaubt.

• E-Mail-Feld: muss ein gültiges E-Mail-Format haben.

Gewährleisten Zuverlässigkeit und Sicherheit von Transaktionen in Datenbanken.

A – Atomarität (Atomicity)

• Eine Transaktion wird komplett oder gar nicht ausgeführt.

• Keine Teilausführung möglich.

• Beispiel: Geldüberweisung:

  
  

  • Abzug von Konto A ✅

  • Gutschrift auf Konto B ❌ → dann wird auch der Abzug rückgängig gemacht.

   

C – Konsistenz (Consistency)

• Datenbank bleibt vor und nach einer Transaktion in einem gültigen Zustand.

• Alle Integritätsregeln werden eingehalten.

• Beispiel: Nach einer Überweisung stimmen die Kontosalden, Regeln wie „kein negatives Guthaben“ bleiben erhalten.

I – Isolation (Isolation)

• Gleichzeitige Transaktionen beeinflussen sich nicht gegenseitig.

• Jede Transaktion läuft, als wäre sie allein im System.

• Beispiel: Zwei Benutzer ändern gleichzeitig denselben Lagerbestand → Änderungen werden sauber nacheinander verarbeitet.

🔹 

D – Dauerhaftigkeit (Durability)

• Nach dem Commit bleiben Änderungen dauerhaft erhalten.

• Auch bei Stromausfall oder Systemcrash gehen sie nicht verloren.

• Beispiel: Nach einer bestätigten Überweisung ist das neue Guthaben sicher gespeichert – selbst bei Ausfall.

Fähigkeit der Datenbank, auch bei steigender Last leistungsfähig zu bleiben. 

Ziel:

• Datenbank muss mit mehr Daten oder mehr Benutzern zurechtkommen

• Und das ohne starke Leistungseinbußen

Formen der Skalierung:

Vertikale Skalierung (Scale Up)

• Einzelnen Server aufrüsten: mehr CPU, RAM, Speicher

• Beispiel:

  
  

  • MySQL-Datenbank wird auf leistungsstärkerem Server betrieben

  
  

•  

Horizontale Skalierung (Scale Out)

• Mehrere Server hinzufügen, die sich die Arbeit teilen

• Beispiel:

  
  

  • Einsatz von verteilten Datenbanken wie MongoDB oder Cassandra

  • Oder Sharding bei relationalen Datenbanken (Daten auf mehrere Instanzen aufteilen)

  
  

4. Leistung (Performance)

Schnelle und effiziente Verarbeitung von Abfragen und Transaktionen – auch bei großen Datenmengen.

Ziel:

• Daten sollen schnell abgerufen, gespeichert, geändert oder gelöscht werden – unabhängig von der Datenmenge.

Maßnahmen zur Leistungsverbesserung:

Indizes

• Schneller Zugriff auf Daten durch gezielte Indexierung wichtiger Spalten.

• Beispiel:

  
  

  • Index auf KundenID in der Bestellungen-Tabelle beschleunigt Suche nach Kundenbestellungen.

  
  

Abfrageoptimierung (Query Optimization)

• Die Datenbank nutzt einen optimalen Ausführungsplan.

• Beispiel:

  
  

  • SQL-Abfrage ohne unnötige Joins, mit sinnvollen WHERE-Bedingungen.

  
  

Caching

• Häufig genutzte Daten werden im Speicher gehalten (RAM), statt immer von der Festplatte zu lesen.

• Beispiel:

  
  

  • Pufferpools, die viel genutzte Datenblöcke im RAM speichern.

  
  

5. Sicherheit (Security)

Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff, Manipulation oder Verlust.

Ziel:

• Sicherstellung von Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten.

Sicherheitsmaßnahmen:

Authentifizierung

• Identitätsprüfung der Benutzer

• Beispiel:

  
  

  • Benutzername + Passwort

  • Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA)

  
  

Autorisierung (Zugriffsrechte)

• Festlegen, wer was sehen oder ändern darf

• Beispiel:

  
  

  • Kassierer: Nur Verkaufsdaten

  • Manager: Zusätzlich Berichte und Auswertungen

  
  

Verschlüsselung

• Schutz der Daten bei Speicherung (at rest) und bei Übertragung (in transit)

• Beispiel:

  
  

  • Datenbankdateien auf Festplatte verschlüsselt

  • Kommunikation über SSL/TLS

Auditing / Logging

• Protokollierung aller relevanten Datenbankaktivitäten

• Beispiel:

  
  

  • Aufzeichnung aller Änderungen an sensiblen Kundendaten

  
  

Die Datenbank soll für berechtigte Benutzer jederzeit erreichbar sein – ohne längere Ausfälle.

Ziel:

• Minimale Ausfallzeiten

• Hohe Zuverlässigkeit durch technische Vorkehrungen

Maßnahmen zur Sicherung der Verfügbarkeit:

Replikation

• Kopieren der Daten auf mehrere Server

• Beispiel:

  
  

  • Master-Slave-Replikation (z. B. MySQL)

  • Multi-Master-Replikation (z. B. Galera Cluster, Cassandra)

Failover-Mechanismen

• Automatisches Umschalten auf Standby-Server bei Ausfall

• Beispiel:

  
  

  • Datenbank-Cluster

  • Cloud-Dienste wie AWS RDS Multi-AZ

  
  

Backups & Wiederherstellung

• Regelmäßige Sicherungen zur Notfall-Wiederherstellung

• Beispiel:

  
  

  • Tägliche Voll-Backups + inkrementelle Backups

  • Speicherung auf externen Servern oder Cloudspeicher

  
  

Die Datenbank soll sich leicht an verschiedene Datenstrukturen und Anwendungsfälle anpassen lassen.

Ziel:

• Unterstützung unterschiedlicher Datenmodelle

• Anpassbarkeit an neue Anforderungen ohne großen Aufwand

Beispiele für flexible Modellierung:

Unterstützung verschiedener Datenmodelle

• Kombination aus relationalen und NoSQL-Paradigmen

• Beispiel:

  
  

  • PostgreSQL speichert relationale Daten

  • Gleichzeitig auch JSON-Dokumente (z. B. mit JSONB, HStore)

  
  

Schema-Flexibilität

• Einfache Änderungen am Datenmodell – auch während des Betriebs

• Beispiel:

  
  

  • Relationale DB: Neue Spalte hinzufügen mit ALTER TABLE ... ADD COLUMN

  • MongoDB: Dokument bekommt einfach ein neues Feld ohne Änderung am Schema

  
  

Die Datenbank sollte einfach zu verwalten, überwachen und warten sein – auch bei Problemen.

 Ziel:

• Einfache Administration

• Gute Überwachung

• Schnelle Fehlerbehebung

 Wichtige Merkmale:

Dokumentation & Community-Support

• Ausführliche Anleitungen und aktive Nutzer-Community

• Beispiel:

• Hilfe über Foren, offizielle Docs, Tutorials

Monitoring-Tools

• Werkzeuge zur Überwachung von Leistung und Stabilität

• Beispiel:

• Prometheus, Grafana, herstellereigene Tools

Automatisierte Aufgaben

• Routinen für Backups, Indexpflege, Performance-Tuning

• Beispiel:

• Skripte oder geplante Jobs zur Wartung

Benutzerfreundliche Tools (GUIs)

• Verwaltung über grafische Oberfläche

• Beispiel:

• phpMyAdmin, DBeaver, SQL Server Management Studio