MySQL ist ein Relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS), welches von Oracle entwickelt und betrieben wird. Es gehört aktuell zu den am meisten verbreiteten Datenbanken, die im Big Data Ökosystem genutzt werden.
Was ist eine Datenbank?
Als Datenbank bezeichnet man eine organisierte und strukturierte Sammlung von Informationen, die im Normalfall in einem Computersystem gespeichert sind (Quelle: Oracle). Der Betrieb und die Verwaltung der Datenbank erfolgt meist in einem Datenbankmanagementsystem (DBMS), wie beispielsweise MySQL. Dies ist eines von vielen Programmen, das dabei helfen soll die Daten effizient abspeichern und wieder aufrufen zu können.
Viele Websites beispielsweise die, die mit dem Programm Wordpress erstellt wurden, nutzen eine MySQL Datenbank, um darauf verschiedenste Informationen abzuspeichern, die dann auf der Website angezeigt werden können.
Was sind die Eigenschaften von MySQL?
Das RDBMS MySQL wird bereits in vielen Unternehmen und Organisationen genutzt. Dies lässt sich unter anderem auch auf die vielen Vorteile des Systems zurückführen.
- Hohe Kompatibilität: MySQL wird vor allem für Websites und Internet Applikationen genutzt. Darüber hinaus ist es jedoch auch mit allen Betriebssystemen, also Unix-basiert (bspw. MacOS) oder Windows, kompatibel. Durch die Client-Server Architektur, die wir im nächsten Abschnitt noch genauer beschreiben werden, ist es auch mit unterschiedlichsten Programmiersprachen und Backends kombinierbar.
- Relationale Datenbanken: MySQL speichert nur relationale Daten, also Informationen, welche sich in Tabellen mit Zeilen und Spalten organisieren lassen. Durch diese Struktur werden Datenoperationen, wie beispielsweise Aggregationen, deutlich schneller und effizienter durchgeführt als bei unstrukturierten Daten.
- Open Source: Jede Person und jedes Unternehmen kann den Quellcode kostenlos nutzen, einsehen und abändern. Zusätzlich können auch Lizenzen gekauft werden, falls die Datenbank in einer kommerziellen Anwendung genutzt werden soll.
- Einfache Bedienung: Relationale Daten sind weit verbreitet und auch für Anwender mit wenig Erfahrung einfach verständlich. Somit ist der Einstieg besonders einfach, welcher durch verschiedene Tools und Anwendungen mit einer graphischen Oberfläche zum Bedienen des RDBMS weiter vereinfacht wird.
Was ist die Client Server Architektur?
Wenn man MySQL nutzt, gibt es zwei Bestandteile der Architektur, den Client und den Server. Als Clients bezeichnet man alle Computer, die das RDBMS installiert haben und auf die Datenbank zugreifen. Der Server wiederum ist die Instanz, die die tatsächlichen Daten gespeichert hat. Es gibt verschiedene Gründe, warum es Sinn macht, den Server und Client auch physisch voneinander zu trennen und nicht beides über denselben Computer abzuwickeln:
- Zentralisierung: Alle Daten sind zentral auf einem Server gespeichert und nicht über verschiedene Maschinen verteilt. Wenn es zu Problemen kommen sollte, kann sich auf diesen einen Server konzentriert werden und es müssen nicht verschiedene Systeme untersucht werden.
- Sicherheitsaspekte: Die Zugriffsberechtigungen für Daten lassen sich sehr einfach umsetzen, da lediglich der Zugriff auf den Datenserver beschränkt werden muss. Dies lässt sich beispielsweise mit der Vergabe von Nutzern und entsprechenden Passwörtern umsetzen.
- Skalierbarkeit: Die Skalierung des Servers passiert zentral, indem der Computer auf dem die Daten liegen, besser ausgestattet wird, beispielsweise mit mehr Speicherplatz. Diese Konfigurationen können einfach durchgeführt werden, da keine neuen Maschinen integriert werden müssen, die dann beispielsweise zu Netzwerkproblemen führen könnten.
Was ist der Unterschied zwischen MySQL und anderen Datenbanken?
MySQL ist ein weit verbreitetes relationales Open-Source-Datenbankmanagementsystem, das oft mit anderen Datenbanken auf dem Markt verglichen wird. Obwohl es viele Gemeinsamkeiten zwischen dieser und anderen Datenbanken gibt, gibt es auch einige wichtige Unterschiede, die es zu beachten gilt.
Einer der Hauptunterschiede besteht darin, daß MySQL eine Open-Source-Datenbank ist, d.h. sie kann kostenlos heruntergeladen und verwendet werden. Dies macht sie zu einer beliebten Wahl für Startups und kleine Unternehmen, die möglicherweise nicht das Budget für teurere Datenbanken haben. Im Gegensatz dazu sind andere Datenbanken wie Oracle und SQL Server kommerzielle Produkte, für deren Nutzung eine Lizenzgebühr anfällt.
Ein weiterer Unterschied ist die Programmiersprache, die für die Interaktion mit der Datenbank verwendet wird. MySQL verwendet SQL (Structured Query Language), um Datenbankoperationen durchzuführen, eine Sprache, die von den meisten relationalen Datenbanken verwendet wird. Einige Datenbanken wie MongoDB verwenden jedoch Nicht-SQL-Sprachen wie JavaScript.
MySQL hat außerdem eine Reihe von Funktionen und Einschränkungen, die sich von denen anderer Datenbanken unterscheiden können. So bietet MySQL beispielsweise starke Unterstützung für Replikation und Skalierung, was es zu einer guten Wahl für große Anwendungen macht, die hohe Verfügbarkeit und Leistung erfordern. Allerdings ist MySQL möglicherweise nicht die beste Wahl für Anwendungen, die komplexe Datentypen oder fortgeschrittene analytische Funktionen erfordern.
Insgesamt hängt die Wahl der Datenbank von den spezifischen Anforderungen der Anwendung und den verfügbaren Ressourcen für die Wartung und den Betrieb der Datenbank ab. Während MySQL für einige Anwendungen eine gute Wahl sein kann, sind andere Datenbanken für andere Anwendungen möglicherweise besser geeignet. Es ist wichtig, die Vor- und Nachteile jeder Datenbank abzuwägen und diejenige zu wählen, die den Anforderungen der Anwendung am besten entspricht.
Was ist Replication und Clustering?
Replikation und Clustering sind zwei gängige Techniken, die für die Hochverfügbarkeit und Skalierbarkeit von MySQL-Datenbanken eingesetzt werden.
Die Replikation ist ein Verfahren, bei dem eine Kopie einer Datenbank auf einem oder mehreren Servern gespeichert wird. Diese Kopie, die als Slave bezeichnet wird, wird mit der Master-Datenbank synchronisiert, die als Quelle für Aktualisierungen dient. Der Master-Server sendet Aktualisierungen an die Slave-Server, die diese Änderungen dann auf ihre eigenen Kopien der Datenbank anwenden. Die MySQL-Replikation ist nützlich für die Skalierung von Lesevorgängen, Backups und Disaster Recovery.
Clustering hingegen ist eine Technik, bei der mehrere Server zu einem einzigen logischen Server verbunden werden. Clustering kann auf zwei Arten implementiert werden: Shared-Disk-Clustering und Shared-Nothing-Clustering. Beim Shared-Disk-Clustering teilen sich mehrere Server dasselbe Speichergerät, während beim Shared-Nothing-Clustering jeder Server über einen eigenen Speicher verfügt. Clustering ist nützlich, um hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz zu erreichen, indem die Last auf mehrere Server verteilt wird.
MySQL bietet mehrere Werkzeuge für die Replikation und das Clustering von Datenbanken, wie z.B. Replikation, Cluster und Fabric. Die Replikation ist eine integrierte Funktion, mit der eine Datenbank auf mehrere Server repliziert werden kann. MySQL Cluster ist ein hochverfügbarer Datenbank-Cluster, der In-Memory-Speicher und Echtzeitzugriff auf Daten bietet. MySQL Fabric ist ein Werkzeug, das zur Verwaltung und Skalierung von Datenbanken auf mehreren Servern eingesetzt werden kann.
Replikation und Clustering in MySQL können erhebliche Vorteile in Bezug auf Leistung, Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit bieten. Die Implementierung dieser Techniken kann jedoch komplex sein und erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung. Es ist wichtig, das richtige Werkzeug und die richtige Architektur für Ihren speziellen Anwendungsfall zu wählen und sicherzustellen, daß Ihre Datenbank richtig konfiguriert und überwacht wird, um Leistungsprobleme und Dateninkonsistenzen zu vermeiden.
SQL vs. MySQL
MySQL und SQL sind nicht dasselbe. MySQL ist, wie wir bereits herausgefunden haben, eines der weit verbreitesten RDBMS, das aktuell auf dem Markt ist. Es nutzt eine sogenannte Client-Server Architektur, bei der der Server die Daten speichert und der Client diese abfragen kann. Damit diese Kommunikation reibungslos stattfinden kann, benötigen beide Systeme eine Sprache. Diese Sprache ist SQL. RDBMS sind oft in klassischen Programmiersprachen, wie beispielsweise C++, geschrieben. SQL wird dann wiederum genutzt, um mit der Datenbank interagieren zu können.
Folgende Arten von Befehlen können mit SQL ausgeführt werden:
Kategorie | Beschreibung |
Data Manipulation Language | – Einfügen von Daten in bestehende Tabelle – Aktualisierung von Daten – Löschen von Tabellenzeilen – Auswahl von Daten aus Tabellen unter bestimmten Bedingungen. |
Data Definition Language | – Erstellung, Änderung und Löschung von Tabellen |
Data Control Language | – Administrative Aufgaben – Anlegen neuer Benutzer – Gewähren von Zugriff auf Teile der Datenbank |
MySQL wiederum bietet weitere Features, die über diese Funktionalitäten hinausgehen. Beispielsweise bietet MySQL eine graphische Oberfläche, die sogenannte Workbench, mit dem sich die Datenbank visualisieren und vergleichsweise einfach organisieren lässt. Eine solche Funktionalität kann SQL, als reine Abfragesprache, natürlich nicht bieten.
Das solltest Du mitnehmen
- MySQL ist ein Relationales Datenbankmanagementsystem, welches von Oracle betrieben und entwickelt wurde.
- Einige Eigenschaften dieses Systems machen es besonders attraktiv für Unternehmen und Organisationen, was dazu geführt hat, dass es heutzutage sehr weit verbreitet ist.
- MySQL nutzt die sogenannte Client-Server Architektur, in der die Daten auf dem Server gespeichert werden und einer oder mehrere Clients diese abfragen können.
- MySQL unterscheidet sich zu SQL darin, dass es zusätzliche Features, wie beispielsweise eine graphische Oberfläche, bietet.
Was ist Ausreißererkennung?
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Was ist die Bivariate Analyse?
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Andere Beiträge zum Thema MySQL
- Wertvolle Infos, Dokumentationen und Use-Cases findest Du auf der MySQL Homepage.
Niklas Lang
Seit 2020 bin ich als Machine Learning Engineer und Softwareentwickler tätig und beschäftige mich leidenschaftlich mit der Welt der Daten, Algorithmen und Softwareentwicklung. Neben meiner Arbeit in der Praxis unterrichte ich an mehreren deutschen Hochschulen, darunter die IU International University of Applied Sciences und die Duale Hochschule Baden-Württemberg, in den Bereichen Data Science, Mathematik und Business Analytics.
Mein Ziel ist es, komplexe Themen wie Statistik und maschinelles Lernen so aufzubereiten, dass sie nicht nur verständlich, sondern auch spannend und greifbar werden. Dabei kombiniere ich praktische Erfahrungen aus der Industrie mit fundierten theoretischen Grundlagen, um meine Studierenden bestmöglich auf die Herausforderungen der Datenwelt vorzubereiten.