Best Practices für den Datenbank Aufbau

Um eine Datenbank richtig zu entwerfen, müssen Sie Ihre Daten analysieren und einhergehende Planung and die gewünschte Struktur anpassen. Es gibt viele verschiedene Datenbanktypen, Modelle und Anpassungen, die Sie zur Erreichung Ihrer Ziele nutzen können.

Hier erfahren Sie, wie Sie Ihre Datenbank planen und mit der Konzeption beginnen. 

Wie werden Sie Ihre Datenbank verwenden?  

Heutzutage verwenden Unternehmen Daten als Teil ihrer Business Intelligence in Endkundenprodukten und -dienstleistungen, für Prognosen sowie zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen in Echtzeit. Datenbanken müssen nicht zwingend digital sein – technisch gesehen zählt auch ein Notizbuch dazu. Digitale Datenbanken ermöglichen es jedoch, mit Big Data zu arbeiten und Datenanalysen weitaus effektiver zu nutzen. 

In der Vergangenheit wurden viele der von Unternehmen gesammelten Daten verworfen oder nicht auf sinnvolle Weise für Geschäftsentscheidungen genutzt. Denken Sie zum Beispiel an all die Einzelhändler, die Einkaufsdaten für die schnelle Verarbeitung von im Geschäft getätigten Käufen erfassten, jedoch keine effiziente Möglichkeit hatten, die Verkaufsdaten zu speichern oder nützliche Analysen vorzunehmen. 

Mittlerweile wissen wir, dass Daten für Unternehmen von außerordentlichem Wert sein können. Gleichzeitig verfügen wir über mehr Möglichkeiten als je zuvor, Daten zu nutzen und zu visualisieren. 

Wie sieht ein guter Datenbank Aufbau aus? 

Wie Sie die Daten und das Wissen, das Ihr Unternehmen sammelt, verwenden, ist mit Blick auf die Entwicklung Ihrer Ziele eine wichtige Überlegung. Der Aufbau der Datenbank wird in der Regel davon bestimmt, wie Sie Ihre Daten aktuell verwenden und wie Ihr Unternehmen sie in Zukunft verwenden möchte. Wenn Sie bereits über eine Datenbank mit vorhandenen Daten verfügen, müssen Sie ebenfalls überlegen, wie Sie diese migrieren möchten. 

Für jeden Anwendungsfall gibt es verschiedene Arten von Datenbanken, Datenbank Software und spezifische Designs. Der Aufbau der Datenbank, welche Sie derzeit verwenden, entspricht künftig möglicherweise nicht mehr all Ihren Anforderungen. Aus diesem Grund werden Datenbanken in den meisten Unternehmen nicht zufällig ausgewählt, sondern stellen eine sorgfältig recherchierte Entscheidung dar. 

Hervorragendes Datenbank Design basiert auf mehreren Kernprinzipien: 

• Redundanz minimieren: Um Ressourcen zu sparen, eine effiziente Datenbank zu erstellen und die Funktionsweise der Datenbank zu vereinfachen, sollten Datenredundanzen minimiert und Duplikate vermieden werden.
• Genauigkeit wahren: Ihre Datenbank sollte die Genauigkeit der Informationen sicherstellen und die Wahrscheinlichkeit verringern, dass Informationen versehentlich beschädigt werden. 
• Zugriff ermöglichen: Etwaige Business Intelligence Systeme, die Lese- und Schreibzugriff benötigen, sollten diesen auch haben. Ihre Datenbank sollte den Zugriff ermöglichen und gleichzeitig die Datensicherheit gewährleisten. 
• Erwartungen erfüllen: Natürlich führen Sie eine Datenbank, um einen bestimmten Zweck zu erfüllen. Das Datenbank Design muss also Ihre Erwartungen an die Datenverarbeitung erfüllen. 

Ihre Datenbank sollte berücksichtigen, was Entscheidungsträger in Ihrem Unternehmen von ihren Daten erwarten. Vor diesem Hintergrund ist es ratsam, diese in den Prozess der Konzeptionierung Ihrer Datenbank einzubeziehen. 

Ihre Ziele für die Datenbank bestimmen

Stakeholder einbeziehen

Wen Sie um Feedback zu Ihrem Datenbank-Design bitten sollten? Denken Sie beispielsweise an die Endnutzer in Ihrem Unternehmen, einschließlich Teammitgliedern, Projektmanagern, Entwicklern und anderen internen Stakeholdern, und Ihre externen Stakeholder wie Geschäftskunden oder Power-User. Bevor Sie zu weit in die Planung Ihrer Ziele einsteigen und mit dem Prozess beginnen, sollten Sie über die relevanten Stakeholder nachdenken, sowie darüber, wie Sie diese einbeziehen können. 

Die Einbindung der Stakeholder verhindert nicht nur mögliche Rückschläge, indem Entwürfe vermieden werden, die andere in Ihrem Unternehmen als unpassend empfinden würden: Sie liefert Ihnen auch mehr Ideen, Best Practices und Erfahrungen, aus denen Sie möglicherweise schöpfen können, um Ressourcen zu sparen und das Ergebnis zu verbessern. 

Informationen sammeln, die Ihnen bei Ihrer Entscheidung helfen  

Stellen Sie sich einige gezielte Fragen, um die Datenbank zu ermitteln, die Sie benötigen. Zunächst sollten Sie jedoch damit beginnen, Informationen zu sammeln, die Ihnen bei diesem Prozess und dieser Entscheidung helfen. 

• Formulare: Sammeln Sie die Formulare mit den Daten, die in die Datenbank aufgenommen werden sollen. 
• Prozesse: Überprüfen Sie jeden Prozess, der an der Erfassung oder Verarbeitung von Daten für die Datenbank beteiligt ist. Diese Prozesse müssen Ihnen als Referenz zur Verfügung stehen, wenn Sie Ihre Datenbank planen. 
• Datentypen: Alle Datenfelder, die Sie erfassen und in Ihrer Datenbank speichern möchten, wie z. B. Kundenkontaktinformationen für eine Kundendatenbank: Name, E-Mail-Adresse, Adresse, Stadt, Bundesland und Postleitzahl. Ihre Daten sollten in einfache Teile zerlegt werden, um jegliche Komplexität zu vermeiden. 

SQL vs. NoSQL

Structured Query Language (SQL) ermöglicht es Ihnen, mit einer Datenbank zu interagieren und ihre Daten sinnvoll zu nutzen. Datenbanken werden oft als SQL oder NoSQL („Not Only SQL“) kategorisiert. NewSQL vereint Eigenschaften von beiden. Diese Optionen haben eindeutige Vor- und Nachteile, daher sollten Sie überlegen, wie die Eigenschaften Ihrer Datenbank deren Nutzung ermöglichen oder einschränken. 

SQL

SQL-Datenbanken – auch als relationale Datenbanken bekannt – bestehen aus Tabellen mit Daten und den Beziehungen zwischen den Datenfeldern. Es handelt sich dabei um traditionelle Datenbanken, die für viele verschiedene Anwendungsfälle beliebt sind, sich aber auch schwer vertikal skalieren lassen. SQL-Datenbanken können horizontal skaliert werden, was jedoch nicht für jeden Anwendungsfall geeignet ist. 

Heutzutage müssen viele Arten von Daten auf eine effizientere Weise gespeichert und verwaltet werden – mit Datenbanken, die nicht die gleichen Anforderungen und Erwartungen wie SQL und ACID-Compliance haben. 

Ein Beispiel dafür, wo SQL bei großen Datenmengen in Schwierigkeiten gerät, ist die Atomizität: Eine relationale Datenbank kann nicht gut funktionieren, ohne die „Schreib“-Aktivitäten einzuschränken und sie sorgfältig im Hintergrund zu verwalten, um die Datenintegrität zu gewährleisten. Beim Skalieren kann es schwierig sein, diese Verwaltungsaktivitäten zu erweitern und anzupassen, was bei bestimmten Big-Data-Projekten ein Problem darstellen kann. 

NoSQL

Wie bereits erwähnt, steht diese Abkürzung für „Not Only SQL“ und nicht für „No SQL“, man kann also durchaus eine NoSQL-Datenbank mit einigen relationalen Komponenten haben, die mit SQL strukturiert sind. NoSQL-Datenbanken bieten eine breite Palette an Möglichkeiten, wie Daten gespeichert und strukturiert werden. Bei NoSQL gibt es jedoch einige Komponenten Ihrer Datenbank, die nicht von SQL verwaltet werden. 

Datenmodelle

Abgesehen von der Entscheidung für SQL oder NoSQL müssen Sie auch über das Datenmodell nachdenken, das Sie verwenden werden: 

• Relationale Datenbank: In einer relationalen Datenbank sind alle Relationen bereits definiert und verbinden Tabellen mit Spalten und Zeilen von Daten miteinander. Mit diesem Datenbanktyp können Sie Ihre Daten auf viele verschiedene Arten verwenden, ohne sie neu anordnen zu müssen. Dies eignet sich hervorragend für viele komplexe Anwendungsfälle, in denen Sie Daten mit vielen verschiedenen Beziehungen speichern müssen, z. B. Produktnamen zusammen mit Produktinformationen. 
• Hierarchische Datenbank: Eine baumartige „One-to-Many“-Datenstruktur. Für eine Hierarchie (daher der Name) sind hierarchische Datenbanken sehr sinnvoll. Sie könnten eine Datenbank mit Abteilungsnamen erstellen, wobei jede Abteilung mit einer Liste von Mitarbeitenden verknüpft werden kann, die dort arbeiten. 
• Netzwerkdatenbank: Wie hierarchische Datenbanken können auch Netzwerkdatenbanken einen übergeordneten Datensatz mit mehreren untergeordneten Datensätzen verknüpfen. Datenbanken für Netzwerke können jedoch auch mehrere übergeordnete Datensätze mit einem einzelnen untergeordneten Datensatz verknüpfen, was die Flexibilität für einige Anwendungen erhöht. Wenn Sie sich eine Netzwerkdatenbank vorstellen, sieht sie wie ein Netz aus miteinander verbundenen Datensätzen aus. 
• Objektorientierte Datenbank: Dieser letzte Datenbanktyp verwendet Objekte anstelle von Tabellen, die in relationalen Datenbanken verwendet werden. Mit objektorientierten Datenbanken können objektorientierte Programmierer gezielt die Datenbanken erstellen, die sie benötigen. 

Best Practices für das Datenbank-Design

Wenn Sie bereit sind, Ihre Datenbank zu entwerfen, sollten Sie die folgenden Best Practices beachten. 

1. Halten Sie es einfach

Denken Sie bei der Gestaltung an Ihre Nutzerbasis: Stellen Sie die Anwendungsfreundlichkeit in den Vordergrund und sorgen Sie dafür, dass für die Endnutzer alles so einfach und unkompliziert wie möglich ist, auch wenn das im Vorfeld mehr Arbeit für Sie bedeutet. 

• Nutzen Sie Standardisierung: Verwenden Sie einheitliche Namenskonventionen und vermeiden Sie Abkürzungen. Sie sollten einen Standard erstellen und ihn in Ihrer gesamten Datenbank beibehalten. 
• Bedenken Sie zukünftige Änderungen: Die Datenbank ist ein lebendiges System, das später modifizierbar sein sollte.
• Halten Sie technische Schulden in Schach: Hinterlassen Sie nicht zu viele potenzielle Probleme, für die Anwender Workarounds finden oder zukünftige Entwickler lösen müssen. 

2. Normalisieren Sie Ihre Daten 

Beschränken Sie Redundanz auf ein Minimum und achten Sie darauf, dass Ihre Daten stimmig sind. 

• Überprüfen Sie Abhängigkeiten: Stellen Sie sicher, dass Ihre Abhängigkeiten in Ordnung sind und in der gesamten Datenbank einheitlich bleiben. 
• Verhindern Sie Anomalien: Anomalien beim Aktualisieren, Einfügen und Löschen können durch das Überprüfen Ihrer Datenbankabhängigkeiten verhindert werden. 

3. Berücksichtigen Sie die Betriebsbedingungen

Ihre Datenbank wird nicht für immer in der Beta-Phase bleiben – irgendwann werden die Nutzenden Ihre Datenbank verwenden. Die realen Bedingungen sind möglicherweise nicht ideal, und Sie müssen im Voraus planen, damit Ihre Datenbank der Herausforderung gewachsen ist. 

• Planen Sie langfristig: Überlegen Sie, wie Ihre Nutzenden Ihre Datenbank skalieren, anpassen oder anders nutzen müssen, als sie ursprünglich entworfen wurde. 
• Legen Sie eine Dokumentation an: Dokumentieren Sie sorgfältig – auch wenn es momentan mühsam ist –, damit Ihre Nutzenden es später einfacher haben. 
• Erstellen Sie ein Diagramm Ihrer Daten: Eine visuelle Darstellung kann eine hilfreiche Möglichkeit für Ihre Nutzenden sein, Datenrelationen und -strukturen zu verstehen. 
• Planen Sie Ressourcenbeschränkungen ein: Höchstwahrscheinlich werden Ihre Datenbank und Ihre App zusammen mit anderen betrieben oder Sie teilen sich Rechenressourcen. Berücksichtigen Sie mögliche Einschränkungen. 

4. Mehr Zusammenarbeit – bringen Sie Entwickler und DBAs zusammen 

Viele Unternehmen behandeln die Datenbank immer noch so, als wäre sie so einzigartig, dass der DBA nicht eng mit DevOps zusammenarbeiten müsste. Diese Denkweise kann allerdings zu Diskrepanzen führen.

• Kommunizieren Sie Ihre Erwartungen: Andere Teams sollten wissen, welche Aktionen ausschließlich von Datenbankadministratoren durchgeführt werden sollten (zum Beispiel das Vornehmen von Datenbankänderungen). 
• Beziehen Sie den DBA ein: Finden Sie Wege, wie der DBA einfach mit den Entwicklern chatten kann und umgekehrt. 

5. Modellieren Sie Ihre Daten und suchen Sie die passende Lösung für Ihre Anforderungen

Da die Datenbank Modellierung so wichtig ist, sollte Sie sich auch ausreichend Zeit dafür nehmen. Erstellen Sie ein Model, entwickeln Sie ein Diagramm und integrieren Sie das Feedback Ihres Teams. 

• Minimieren Sie unnötige Wartung: Durch das Modellieren und Überdenken Ihrer Datenbank können Sie Ihre Ressourceninvestitionen gering halten und die spätere Wartung Ihrer Datenbank erleichtern. 
• Nutzen Sie Visualisierungen: Erstellen Sie ein Diagramm und testen Sie es – passt Ihr Diagramm zu Ihren Daten und entspricht die gewählte Struktur Ihren Anforderungen? 
• Testen Sie Ihre Datenbank: Nehmen Sie sich Zeit für das Testen und überspringen Sie diesen Schritt nicht: Eine nicht funktionierende Datenbank ist auf lange Sicht teurer als eine verlängerte Frist oder die investierte Zeit.

Skalierbarer Datenbank Aufbau – die beste Wahl

Wenn Sie Ihre Datenbank künftig skalieren, ermöglichen Ihnen diese Best Practices für das Entwerfen Ihrer Datenbank und die sorgfältige Datenmodellierung, effektiver zu planen, wie sich Ihre Datennutzung im Laufe der Zeit entwickelt und wächst. Indem Sie diese Entscheidungen heute treffen, maximieren Sie Ihre Investition und schützen die Daten, die Sie mit so viel harter Arbeit sammeln und optimieren.