SQL-Datenbank

Was ist SQL und eine SQL-Datenbank?

Eine SQL-Datenbank organisiert Daten typischerweise in Tabellen mit Zeilen und Spalten. Über die Sprache SQL können Daten abgefragt, eingefügt, geändert und gelöscht werden.

SQL steht für Structured Query Language, auf Deutsch "strukturierte Abfragesprache". Die Sprache ist von dem Datenbankmanagementsystem zu unterscheiden, das die Daten speichert und die Anweisungen ausführt. Bekannte Systeme sind beispielsweise PostgreSQL, MySQL und Microsoft SQL Server.

Tabellen können über Schlüssel miteinander verbunden werden. So lässt sich etwa eine Bestellung der richtigen Kundin oder dem richtigen Kunden zuordnen, ohne sämtliche Kundendaten in jeder Bestellung erneut zu speichern.

Wozu verwendet man eine SQL-Datenbank?

In einer SQL-Datenbank können Nutzer:innen Daten in Tabellen wahlweise speichern, aktualisieren, abrufen oder auch löschen. Die Datenbank ermöglicht es zudem, komplexe Abfragen durchzuführen, um spezifische Informationen aus den Tabellen abzurufen, zu filtern und zu analysieren. Zu diesem Zweck bietet SQL eine Reihe von Befehlen und Syntaxen, um Datenbankoperationen durchzuführen, einschließlich der programmatischen Befehle SELECT, INSERT, UPDATE und DELETE.

Je nach Datenbanksystem lassen sich auch JSON-Dokumente oder andere zusätzliche Datenformate verarbeiten. Weitere Funktionen können Replikation, Historisierung oder fein abgestufte Zugriffsrechte umfassen. Umfang und Umsetzung unterscheiden sich zwischen den Produkten. Verschlüsselung, Berechtigungen und Wiederherstellungsverfahren müssen passend zur Anwendung eingerichtet und geprüft werden.

Beispiele für SQL-basierte Anwendungsbereiche

Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) wie MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL und SQLite sind exemplarische Beispiele für gängige SQL-Datenbanken. Sie bieten jeweils erweiterte Funktionen wie Datenintegrität, Transaktionsunterstützung, Indexierung und Sicherheit, um eine effiziente Verwaltung und Nutzung von Daten zu gewährleisten.

SQL-Datenbanken sind weit verbreitet und werden in vielen Anwendungen und Systemen eingesetzt, einschließlich Webanwendungen, Unternehmenssoftware, Finanzsystemen, E-Commerce-Plattformen und mehr. Sie bieten eine strukturierte Methode zum Speichern und Verwalten von Daten und ermöglichen eine effiziente Datenabfrage und -manipulation.

SQL wird auch in Analyseplattformen wie Snowflake, Google BigQuery und Amazon Redshift verwendet. Für den Betrieb relationaler Datenbanken stehen außerdem verwaltete Dienste wie Amazon RDS oder Google Cloud SQL zur Verfügung. Azure SQL Database ist ein verwalteter Datenbankdienst von Microsoft. Solche Angebote übernehmen bestimmte Betriebsaufgaben; Datenmodell, Zugriffsrechte und Anwendung bleiben dennoch zu gestalten.

SQL-Datenbanken können Daten für Analysen, Modelltraining oder den kontrollierten Informationsabruf einer KI-Anwendung bereitstellen. Nicht jede KI-Anwendung benötigt jedoch eine relationale Datenbank oder eigenes Training. Wie eine geeignete Datenbasis vorbereitet und angebunden wird, erläutert unser Beitrag "KI-Datenbank aufsetzen: Schritt für Schritt zur Datenbasis für KI".

Ein einfaches Beispiel: Kund:innen und Bestellungen

Eine Kundentabelle speichert Informationen zu den Kund:innen. Eine zweite Tabelle enthält ihre Bestellungen. Über die Kunden-ID lässt sich erkennen, zu wem eine Bestellung gehört.

Tabelle "Kund:innen"

Tabelle "Bestellungen"

Die Kunden-ID identifiziert einen Eintrag in der Kundentabelle und verweist aus der Bestellung auf diesen Eintrag.

Mit einer SQL-Abfrage können beispielsweise die beiden Bestellungen der Beispiel GmbH gefunden und ihre Beträge zusammengezählt werden. Das Ergebnis beträgt 370 Euro. Für andere Aufgaben stehen unterschiedliche Anweisungen zur Verfügung:

• SELECT: Daten abfragen.

• INSERT: Neue Datensätze einfügen.

• UPDATE: Vorhandene Daten ändern.

• DELETE: Datensätze löschen.

Bei Änderungen und Löschungen müssen die betroffenen Datensätze sorgfältig eingegrenzt werden. Fehlt eine entsprechende Bedingung, können sämtliche Zeilen einer Tabelle betroffen sein.

Vergleich zu NoSQL-Datenbanken

Eine SQL-Datenbank speichert Daten typischerweise in Tabellen mit festgelegten Spalten. Solche Datenbanken heißen auch relational, weil sich Beziehungen zwischen den Tabellen abbilden lassen, beispielsweise zwischen Kund:innen und ihren Bestellungen. Die Daten werden über die Sprache SQL abgefragt und bearbeitet.

NoSQL steht für "Not only SQL" und bezeichnet verschiedene Datenbankansätze. Sie speichern Informationen beispielsweise als Dokumente, Schlüssel-Wert-Paare oder Graphen. Eine Dokumentendatenbank kann etwa einen Produktdatensatz mit unterschiedlich aufgebauten Eigenschaften speichern.

Welche Lösung besser passt, hängt von den Daten und den benötigten Abfragen ab. Auch NoSQL-Systeme können Transaktionen unterstützen. Eine grundsätzlich bessere Skalierbarkeit lässt sich aus der Bezeichnung allein nicht ableiten.

Welche Anforderungen Unternehmen an ihre Datenhaltung stellen sollten, erläutert unser Blogartikel zum Thema Datenmanagement.

Fazit zu SQL

SQL ist eine leistungsstarke Sprache für das Datenbankmanagement, die effiziente Abfragen, Datenmanipulation und -verwaltung ermöglicht. Von kleinen bis zu großen Unternehmen ist SQL ein unverzichtbares Werkzeug für Datenanalysen und -verarbeitung. Ein solides Verständnis von SQL ist für Datenexpert:innen entscheidend, um Datenbanken zu optimieren, Leistungsengpässe zu identifizieren und den Wert der Daten letzten Endes eindeutig zu maximieren.

SQL-Kenntnisse sind für viele Aufgaben in Datenanalyse und Anwendungsentwicklung hilfreich. Dabei sind auch Fragen rund um KI und Datenschutz zunehmend relevant, wenn SQL-Datenbanken als Grundlage für KI-Systeme eingesetzt werden. Eine ausführliche technische Einordnung von SQL bietet zudem das IBM Think-Portal.

Häufig gestellte Fragen zur SQL-Datenbank

Was ist eine SQL-Datenbank einfach erklärt?

Eine SQL-Datenbank speichert Daten typischerweise in Tabellen mit Zeilen und Spalten. Die Sprache SQL ermöglicht Abfragen und Änderungen an diesen Daten. Ein Datenbankmanagementsystem wie PostgreSQL oder MySQL führt die Anweisungen aus. Über Schlüssel können Tabellen miteinander verbunden werden, etwa um Bestellungen den passenden Kund:innen zuzuordnen.

Was ist der Unterschied zwischen SQL und NoSQL?

SQL ist eine Sprache, NoSQL eine Sammelbezeichnung für verschiedene Datenbankansätze. Im üblichen Vergleich sind relationale SQL-Datenbanken und etwa Dokument- oder Schlüssel-Wert-Datenbanken gemeint. Unterschiede betreffen Datenmodell, Abfragen und Betriebsweise. Auch NoSQL-Systeme können Transaktionen unterstützen; Skalierbarkeit hängt vom konkreten System ab.

Welche SQL-Datenbank ist die richtige für mein Unternehmen?

Die Auswahl hängt von Anwendung, Datenmodell, Abfragen, vorhandener Infrastruktur und Budget ab. PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server und Oracle Database bieten unterschiedliche Funktionen und Betriebsoptionen. Verwaltete Cloud-Dienste können bestimmte Aufgaben übernehmen. Zugriffsrechte, Verfügbarkeit, Kosten und die benötigten internen Kompetenzen bleiben zu prüfen.

Wie hängen SQL-Datenbanken und KI zusammen?

SQL-Datenbanken können geeignete Daten für Analysen, Training oder den Informationsabruf einer KI-Anwendung bereitstellen. Die Anbindung erfolgt über passende Schnittstellen und kontrollierte Abfragen. Eine SQL-Datenbank ist nicht für jeden KI-Einsatz erforderlich. Datenqualität, Berechtigungen und die fachliche Prüfung der Ergebnisse bleiben entscheidend.