Die Wahl des richtigen Datenbankschemas ist entscheidend für die Effizienz und Leistungsfähigkeit einer Datenbank. In diesem Beitrag werfen wir einen genaueren Blick auf mehrere gängigen Modelle: das Star‑, das Anker, das Snowflake, das Hierarchie‑, das Netzwerk- und das Dokumenten-Schema.
Diese unterscheiden sich in verschiedenen Grundannahmen, ihrer Join-Komplexität und der damit verbundenen Skript-Komplexität, sowie der Effizienz jener verschiedenen Abfragen.
1. Starschema: Simpel, aber effektiv
Das Starschema ist eines der grundlegendsten Datenbankschemata. Es besteht aus einer zentralen Faktentabelle, die mit mehreren Dimensionstabellen verbunden ist. Diese Struktur bildet eine sternförmige Anordnung, wobei die Faktentabelle den Mittelpunkt darstellt. Dieses Schema ist besonders geeignet für einfache Abfragen und Reporting-Aufgaben. Die leichte Struktur ermöglicht es mit wenigen Joins alle notwendigen Informationen zu erteilen.
Vorteile:
- Einfachheit: Die Struktur ist leicht verständlich und einfach zu implementieren.
- Leistung: Abfragen sind effizient und schnell, da die Beziehungen klar definiert sind.
Nachteile:
- Redundanz: Es kann zu moderater Redundanz kommen, was den Speicherplatz beeinträchtigen könnte.
- Begrenzte Flexibilität: Das Schema ist auf spezifische Geschäftsprozesse zugeschnitten und kann sich bei sich ändernden Anforderungen als unflexibel erweisen.
Beispiel:
In einem Einzelhandelsdatenbankmodell könnte die Faktentabelle Transaktionen enthalten, während Dimensionstabellen Produkte, Kunden und Zeit repräsentieren.
2. Ankerschema: Vielseitigkeit in Beziehungen
Das Ankerschema erweitert das Konzept des Starschemas, indem es mehrere Faktentabellen ermöglicht, die gemeinsame Dimensionen teilen. Dadurch wird eine höhere Flexibilität in der Datenmodellierung erreicht. Es ermöglich komplexe Beziehungen zwischen Daten darzustellen.
Das bessere Splitting der Daten kann mehr Redundanzen verhindern, verlangt aber auch komplexere Joins, was die Abfrageleistung reduzieren könnte.
Vorteile:
- Vielseitigkeit: Geeignet für komplexe Datenmodelle mit verschiedenen Beziehungen.
- Effiziente Nutzung von Dimensionen: Gemeinsame Dimensionen können effizient genutzt werden.
Nachteile:
- Komplexität: Das Schema erfordert mehr Aufwand bei der Verwaltung und Optimierung von
Abfragen. - Potenzielle Leistungseinbußen: Die Vielseitigkeit kann zu Leistungseinbußen führen.
Beispiel:
In einem Unternehmenskontext könnte das Ankerschema verschiedene Faktentabellen für Verkaufs- und Finanztransaktionen haben, die gemeinsame Dimensionen wie Kunden und Zeit teilen.
3. Snowflakeschema: Normalisierung für Effizienz
Das Snowflakeschema baut auf dem Starschema auf, indem es Dimensionstabellen weiter normalisiert. Normalisierung bedeutet hier, dass Daten in mehrere miteinander verbundenen Tabellen weiter aufgeteilt werden, um Redundanz zu minimieren. Dies führt zu einer optimierten Speichernutzung, aber mit zunehmender Normalisierung geht stehts auch eine zunehmende Abfragekomplexität einher.
Vorteile:
- Effiziente Speichernutzung: Die Normalisierung führt zu einer effizienten Speichernutzung.
- Datenintegrität: Durch die minimierte Redundanz wird eine hohe Datenintegrität gewährleistet.
Nachteile:
- Komplexere Abfragen: Abfragen können aufgrund der Normalisierungsschritte komplexer sein.
- Erhöhter Wartungsaufwand: Die Struktur erfordert mehr Aufmerksamkeit bei der Wartung.
Beispiel:
In einem Lagerverwaltungssystem könnte das Snowflakeschema eine normalisierte Dimensionstabelle für Produkte enthalten, die Informationen zu Lieferanten und Kategorien separat referenziert.
Es ist generell wichtig die Stärken und Schwächen jedes Schemas zu kennen, um die optimale Modellierungsmethode wählen zu können. Bis hier haben wir festgestellt, dass mit zunehmender Normalisierung stehts eine komplexe Abfrage, und damit auch ein höherer Entwicklungsaufwand für Skripte, einhergeht. Im Folgenden wollen wir uns drei weiteren, weniger häufig diskutierten Schemata annehmen und auch ihre Vor- und Nachteile diskutieren.
4. Hierarchisches Schema: Strukturierte Ordnung
Das hierarchische Schema organisiert Daten in einer baumähnlichen Struktur, wobei jeder Datensatz einen übergeordneten Datensatz hat, außer dem Wurzelelement. Es ist besonders geeignet für Daten mit klaren hierarchischen Beziehungen. Die klare Struktur lässt sich initial leicht aufbauen, kann jedoch, falls Anpassung an den Strukturen notwendig, sind, große Wartungsaufwände mit sich bringen. Auch sollte außerdem die schnell wachsende Abfrage-Komplexität wieder erwähnt werden, da diese bereits bei einem double-Split mit einer zweitenr Potenz wächst.
Vorteile:
- Strukturierte Ordnung: Einfache Struktur für die Darstellung hierarchischer Beziehungen.
- Effiziente Navigation: Schnelle Navigation in Baumstrukturen.
Nachteile:
- Begrenzte Flexibilität: Weniger geeignet für komplexe Beziehungen.
- Wartungsaufwand: Herausfordernd bei Änderungen in der Hierarchie.
Beispiel:
Ein Organigramm einer Organisation, das die Hierarchien der Mitarbeiter zeigt.
5. Netzwerk-Schema: Flexible Verknüpfungen
Das Netzwerk-Schema erweitert das hierarchische Modell, indem es erlaubt, dass ein Datensatz mehrere übergeordnete Datensätze haben kann. Dies ermöglicht die Darstellung von komplexen Beziehungen, insbesondere viele-zu-viele Beziehungen. Dies schwächt den Wartungseffekt des hierarchischen Schemas etwas ab, behält jedoch das Komplexität Problem bei. Auch geht, im Verhältnis zu seinem Vorhergänger, die transparente Architektur etwas verloren
Vorteile:
- Flexible Verknüpfungen: Ermöglicht die Darstellung komplexer Beziehungen.
- Effiziente Abbildung: Gut geeignet für viele-zu-viele Beziehungen.
Nachteile:
- Komplexität: Erhöhte Komplexität bei der Abfrageoptimierung und Wartung.
- Weniger intuitiv: Nicht so intuitiv wie hierarchische oder relationale Modelle.
Beispiel:
Ein Netzwerk-Schema könnte für die Darstellung von Wechselbeziehungen zwischen verschiedenen Flughäfen in einem Luftverkehrssystem verwendet werden. Dortige Abreisen und Ankünfte könnten mit separaten Datenstrukturen trotzdem verknüpft werden.
6. Dokumenten-Schema: Flexible Struktur
Das Dokumenten-Schema organisiert Daten als Dokumente, oft im JSON- oder XML-Format. Diese flexible Struktur ist ideal für unstrukturierte Daten oder sich ändernde Anforderungen. Die flexible Tabellenstruktur erlaubt einen einfachen Umgang mit sich schnell ändernden Datenquellen, ist aber nicht so optimiert wie klassische relationale Datenbank-Strukturen. Auch wird diese Struktur häufig nicht von allen Datenbanken unterstützt.
Vorteile:
- Flexible Struktur: Geeignet für unstrukturierte oder sich ändernde Daten.
- Natürliche Darstellung: Natürliche Darstellung von komplexen Objekten.
Nachteile:
- Komplexität bei Abfragen: Kann bei Abfragen mit tief verschachtelten Strukturen komplex werden.
- Nicht optimal für relationale Daten: Weniger effizient für stark strukturierte relationale Daten.
Beispiel:
In einem Content-Management-System könnten Artikel als Dokumente mit Eigenschaften wie Titel, Autor und Inhalt repräsentiert werden. Beziehungen zwischen den Dokumenten könnten durch eine Kombination mit den anderen Schemata dargestellt werden.
Die Vielfalt von Hierarchischem, Netzwerk- und Dokumenten-Schema bietet Lösungen für verschiedene Anforderungen. Die Auswahl eines Schemas hängt von der Art der Daten, den Beziehungen und den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab.
An dieser Stelle wollen wir nun aber die Frage beantworten: Bei der Wahl des richtigen Datenbankschemas, was ist am öftesten gewählte?
Das am meisten verwendete Schema: Das Starschema
Das Starschema hat sich als eines der am häufigsten verwendeten Datenbankschemas in Unternehmen etabliert. Seine einfache Struktur und effiziente Leistung machen es zu einer beliebten Wahl, insbesondere für Business Intelligence und Reporting. Auch die, im Vergleich zu anderen Modellierungs-Schemata, einfache Skript Generierung macht das Starschema besonders attraktiv für viele Anwender.
Datenbankschemata bieten Lösungen für unterschiedlichste Anforderungen. Auch wenn das Starschema in vielen Unternehmen häufig anzutreffen ist, gewinnen auch andere Schemata wie das Dokumenten-Schema aufgrund ihrer Flexibilität an Beliebtheit.
Zusammenfassend hängt die Wahl des Schemas ab von
- Der Art der Daten
- Den Beziehungen zwischen den Daten
- Den spezifischen Anforderungen der Anwendung.
- Der benötigen Speichereffizienz
- Und der einhergehenden Abfrage-Komplexität.
Es ist entscheidend, die Vor- und Nachteile jedes Schemas zu verstehen und die Auswahl entsprechend den spezifischen Bedürfnissen zu treffen. Die Wahl des richtigen Datenbankschemas ist kompliziert und ie ständige Entwicklung von Datenbanktechnologien eröffnet immer neue Möglichkeiten, und die richtige Entscheidung wird immer wichtiger für eine effiziente Datenbankmodellierung.
Weitere Informationen, z.B. über die Grundlagen der Datenmodellierung können hier gefunden werden.
