SQL (Structured Query Language) ist eine deklarative Sprache, die es den Benutzern ermöglicht, die Ergebnisse, die sie aus einer Datenbank abrufen wollen, oder die Änderungen, die sie vornehmen wollen, zu spezifizieren, ohne die Verfahren zu beschreiben, mit denen sie diese Ergebnisse erzielen wollen. SQL wurde 1970 von E.F. Codd vorgeschlagen, um die Komplexität von Datenspeicher- und ‑abrufmechanismen zu abstrahieren und es Entwicklern zu ermöglichen, sich auf die Datenmanipulation und ‑extraktion zu konzentrieren.
Im Laufe der Jahre hat sich SQL weiterentwickelt und umfasst heute zahlreiche Varianten wie Transact-SQL (T‑SQL), das von Microsoft SQL Server verwendet wird, und Procedural Language/SQL (PL/SQL), das von Oracle Database verwendet wird. Diese Varianten erweitern die Funktionalität von Standard-SQL und ermöglichen es Entwicklern, prozeduralen Code zu schreiben, komplexe Berechnungen zu erstellen und viele andere Aufgaben auszuführen, die mit Standard-SQL nur schwer zu bewältigen wären.
Microsoft ist schon seit langem auf diesem Weg, der in den 80er Jahren begann.
Microsoft SQL Server: On-Premises Data Warehousing (1989)
Der 1989 eingeführte Microsoft SQL Server war eines der ersten relationalen Datenbankmanagementsysteme (RDBMS), das SQL nutzte. Es arbeitet nach einem Client-Server-Modell, bei dem der Server die Datenbank hostet und die Clients sich mit dem Server verbinden, um auf die Daten zuzugreifen und mit ihnen zu interagieren.
Die Architektur von SQL Server ist robust und vielschichtig. Sie umfasst mehrere Komponenten wie die Datenbank-Engine, die Daten speichert, verarbeitet und sichert; SQL Server Integration Services (SSIS), eine Plattform für den Aufbau von Datenintegrations- und Datenumwandlungslösungen auf Unternehmensebene; SQL Server Analysis Services (SSAS), die analytische Daten für Business Intelligence-Anwendungen bereitstellen, und SQL Server Reporting Services (SSRS), eine Berichtsplattform für die Erstellung von Berichten aus SQL Server-Datenbanken.
Seit seinen Anfängen hat SQL Server viele Versionen erlebt, die jeweils neue Funktionen und Verbesserungen einführten. So wurde beispielsweise mit SQL Server 2005 die Integration des .NET Frameworks eingeführt, wodurch gespeicherte Prozeduren und Funktionen in jeder .NET-Sprache geschrieben werden können. Mit SQL Server 2016 wurde Always Encrypted eingeführt, eine Funktion zum Schutz sensibler Daten wie Kreditkartennummern oder nationale Identifikationsnummern, die in Azure SQL Database oder SQL Server-Datenbanken gespeichert sind. Beachten Sie, dass, obwohl die meisten Investitionen jetzt in der Cloud getätigt werden, die Bereitstellung von SQL-Servern vor Ort weiterhin unterstützt wird.
Azure SQL Data Warehouse: Cloud-based Data Warehousing (2009–2015)
Mit dem exponentiellen Wachstum des Datenvolumens und der Datenvielfalt wurden die Grenzen von On-Premises-Lösungen in Bezug auf Skalierbarkeit, Kosten und Sicherheit immer deutlicher. Als Reaktion darauf führte Microsoft zwischen 2009 und 2015 das Azure SQL Data Warehouse ein, um diese Herausforderungen zu bewältigen, und markierte damit einen bedeutenden Wechsel von On-Premises- zu Cloud-basiertem Data Warehousing.
Azure SQL Data Warehouse nutzt die Leistung von Massively Parallel Processing (MPP), um komplexe Abfragen über Petabytes von Daten schnell auszuführen. Bei MPP verwendet ein Computersystem viele Prozessoren (oder Computer), um gleichzeitig Berechnungen durchzuführen. Im Kontext von Azure SQL Data Warehouse wurden die Daten in Verteilungen aufgeteilt, und jede Verteilung wurde auf einem separaten Rechenknoten gespeichert. Diese Architektur ermöglichte es Azure SQL Data Warehouse, große Datenmengen schnell zu verarbeiten.
Ein wesentliches Merkmal von Azure SQL Data Warehouse war die Trennung von Rechen- und Speicherressourcen. Dies ermöglichte eine unabhängige Skalierung je nach Arbeitslastanforderungen und damit eine kostengünstige und skalierbare Lösung.
Der Übergang zu Azure SQL Data Warehouse bedeutete eine erhebliche Veränderung der Data Warehousing-Funktionen. Die Plattform basiert auf einem Platform as a Service (PaaS)-Modell, das die traditionellen lokalen Komponenten erheblich verändert:
- Der Active Directory Server wurde in Azure AD umgewandelt und bietet nun einen cloudbasierten Identitätsverwaltungsdienst.
- Die Datenquellen wurden erweitert und umfassen nun nicht nur lokale Datenbanken, sondern auch SQL-Server auf virtuellen Maschinen und andere Datenbanken.
- Die SQL Server Integration Services entwickelten sich zu Azure Data Factory, einem Cloud-basierten Datenintegrationsdienst, der die Bewegung und Umwandlung von Daten orchestriert und automatisiert.
- Der traditionelle Data Warehouse Server wurde durch Azure SQL Data Warehouse ersetzt, eine vollständig verwaltete, leistungsstarke und sichere Analyseplattform.
- SQL Server Analysis Services wurde in Azure Analysis Services umgewandelt und bietet erweiterte Analysen und Datenmodellierung in der Cloud.
- SQL Server Reporting Services wurde durch Power BI ersetzt, eine Suite von Business-Analyse-Tools für die Visualisierung von Daten und den Austausch von Erkenntnissen.
Diese Verlagerung in die Cloud hat die Skalierbarkeit, Sicherheit und Kosteneffizienz von Data Warehousing erheblich verbessert und damit die Grundlage für die nächste Evolutionsstufe der Datenreise von Microsoft geschaffen.
Azure Synapse Analytics: A Unified and Integrated Service (2019)
Azure Synapse Analytics: A Unified and Integrated Service (2019)
Azure Synapse Analytics überbrückt die Lücke zwischen Big Data und Data Warehousing. Es lässt sich mit verschiedenen Datenquellen integrieren, darunter relationale und nicht-relationale Datenbanken, und bietet Tools für die Datenaufbereitung wie Azure Data Factory für ETL-Prozesse, Azure Databricks für Big Data-Analysen und Azure Machine Learning für erweiterte Analysen.
Azure Synapse Analytics bietet auch On-Demand- oder bereitgestellte Ressourcen und bietet damit Flexibilität je nach Geschäftsanforderungen. Es ermöglicht Benutzern, sowohl relationale als auch nicht-relationale Daten im Petabyte-Maßstab abzufragen und dabei entweder serverlose oder bereitgestellte Ressourcen zu nutzen. Darüber hinaus lässt sich die Lösung nahtlos in Power BI und Azure Machine Learning integrieren, um leistungsstarke Datenvisualisierung und erweiterte Analysefunktionen zu ermöglichen.
Mehrere reale Anwendungen zeigen die Fähigkeiten von Azure Synapse Analytics. So wird es beispielsweise im Gesundheitswesen eingesetzt, um große Mengen an Patientendaten für die Forschung und Behandlungsoptimierung zu analysieren. Einzelhändler nutzen es, um das Kundenverhalten zu analysieren und ihre Marketingstrategien zu optimieren. Diese Fälle zeigen, wie Azure Synapse Analytics große, komplexe Datenmengen verarbeiten und gleichzeitig wertvolle Erkenntnisse liefern kann.
Microsoft Fabric: A Unified Analytics Platform (2023)
Mit der zunehmenden Allgegenwärtigkeit von Daten stiegen die Anforderungen an Zusammenarbeit und Interaktivität. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, führte Microsoft im Jahr 2023 Microsoft Fabric ein. Diese einheitliche Analyseplattform vereint Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics und Power BI in einem einzigen Produkt.
Microsoft Fabric bietet eine End-to-End-Datenlösung, von der Datenaufnahme und ‑umwandlung bis hin zur Visualisierung und erweiterten Analyse. Sie führt Funktionen wie OneLake ein, das ein einheitliches Data Lake-Erlebnis bietet, sowie Verknüpfungen, die den Zugriff auf Daten erleichtern und deren Verwaltung vereinfachen. Es verwendet das Delta Parquet-Format, ein hocheffizientes, spaltenförmiges Datenformat, das für schnelle Analysen optimiert ist.
Durch die Integration verschiedener Technologien ermöglicht es Microsoft Fabric Daten- und Geschäftsexperten, ihre Daten vollständig zu nutzen. Es bietet einen einheitlichen Arbeitsbereich, der die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Rollen erleichtert – Dateningenieure können damit Datenpipelines erstellen, Datenwissenschaftler können Modelle für maschinelles Lernen entwickeln und Geschäftsanalysten können Daten mit Power BI visualisieren. Dieses Maß an Zusammenarbeit rationalisiert den Datenanalyseprozess und macht ihn schneller und effizienter.
Microsoft Fabric stellt einen bedeutenden Meilenstein in Microsofts Datenreise dar. Sie verkörpert die Vision von Microsoft, die Welt der Daten mit SQL zu transformieren und eine umfassende, einheitliche Plattform bereitzustellen, die alle datenbezogenen Anforderungen eines Unternehmens erfüllt. Seine Einführung markiert ein aufregendes neues Kapitel in der Entwicklung von Data Warehousing und Analytik.
Im obigen Diagramm ist sie in erster Linie für „Data Warehouse“ gedacht, aber auch neue Architekturen wie Lakehouse und Mesh werden unterstützt.
Schlussfolgerung
Die Entwicklung der Dateninfrastrukturlandschaft war eine Reise, die von ständiger Innovation und Anpassung geprägt war. Ursprünglich lag der Schwerpunkt auf der Schaffung robuster Dateninfrastrukturen, die den Anforderungen der Unternehmen gerecht werden konnten. Dazu mussten Systeme geschaffen werden, die in der Lage waren, Daten effizient und zuverlässig zu speichern, abzurufen und zu bearbeiten.
Mit dem Wachstum der Technologie und der Datenmengen wuchsen auch die Herausforderungen. Der Wechsel zum Cloud Computing wurde durch den Bedarf an skalierbaren Lösungen vorangetrieben, die die ständig wachsenden Datenmengen bewältigen konnten. Cloud-basierte Lösungen wie Azure SQL Data Warehouse boten die notwendige Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Sicherheit, die lokale Lösungen nur schwer bieten konnten.
Das Aufkommen von Big Data brachte eine Reihe neuer Herausforderungen mit sich. Die Daten waren nicht mehr auf strukturierte, tabellarische Formate beschränkt, sondern kamen nun in verschiedenen Formen und aus unterschiedlichen Quellen. Dies führte zur Entwicklung besser integrierter und vielseitigerer Lösungen wie Azure Synapse Analytics, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten können.
Heute geht der Trend hin zu einem stärker kollaborativen und KI-gesteuerten Ansatz für Daten. Die Einführung von Microsoft Fabric verkörpert diesen Trend, indem sie verschiedene Datentechnologien in eine einzige Plattform integriert und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Rollen erleichtert. KI und maschinelles Lernen sind jetzt integrale Bestandteile der Datenlandschaft, die Erkenntnisse und Entscheidungsfindung vorantreiben.
Im Wesentlichen lässt sich die Entwicklung der Dateninfrastruktur als eine Progression darstellen: von der Einrichtung robuster Systeme über die Skalierung mit der Cloud und die Integration verschiedener Datentypen bis hin zur Förderung der Zusammenarbeit und der Nutzung der KI. Dieser Entwicklungspfad unterstreicht die Dynamik der Datenlandschaft und die kontinuierliche Innovation, die sie vorantreibt.
Quelle: medium.com
