Datenbankmodelle

Datenbankmodelle

Datenbankmodelle beschreiben, **wie Daten in einem Datenbanksystem strukturiert, gespeichert und miteinander verknüpft** werden. Sie legen fest, wie Informationen organisiert sind und welche Beziehungen zwischen ihnen bestehen. Verschiedene Modelle eignen sich für unterschiedliche Einsatzgebiete.

Hierarchisches Datenbankmodell

• Daten sind wie ein Stammbaum aufgebaut (Eltern–Kind-Beziehung)
• jeder Datensatz hat genau einen übergeordneten Eintrag
• schnelle Zugriffe, aber unflexibel bei komplexen Beziehungen
• heute kaum noch verwendet

Beispiel: Dateisystem-Struktur

Netzwerkdatenbankmodell

• Erweiterung des hierarchischen Modells
• ein Datensatz darf mehrere übergeordnete Einträge besitzen
• flexibler, aber komplizierte Verwaltung
• historisch bedeutend, heute selten

Relationales Datenbankmodell (am weitesten verbreitet)

• Daten werden in **Tabellen** gespeichert
• Tabellen sind über **Schlüssel** miteinander verknüpft
• ermöglicht flexible Abfragen per SQL
• starke mathematische Grundlage (Mengenlehre)
• Standard in Unternehmen, Web-Anwendungen, Softwareentwicklung

Beispiel: Tabellen für Kunden, Bestellungen, Produkte

Dokumentenorientiertes Datenbankmodell (NoSQL)

• speichert Daten als **Dokumente** (z. B. JSON, BSON)
• kein festes Tabellenschema
• sehr flexibel
• ideal für unstrukturierte oder stark variierende Daten
• oft genutzt in modernen Web- und Cloud-Anwendungen

Beispiel: MongoDB

Key-Value-Modell (NoSQL)

• einfachste Form der Datenspeicherung
• besteht aus Schlüssel → Wert
• extrem schnell und skalierbar
• ideal für Caching, Sessions, Konfigurationsdaten

Beispiel: Redis

Graphdatenbankmodell

• speichert Daten als **Knoten und Kanten**
• ideal für hochgradig vernetzte Daten
• hervorragend für Social Media, Empfehlungsalgorithmen, Netzwerkstrukturen

Beispiel: Neo4j

Zusammenfassung der Modelle

Modell	Aufbau	Vorteile	Nachteile	Beispielsystem
Hierarchisch	Baumstruktur	schnell, einfach	unflexibel	IMS
Netzwerk	Netzwerk/Knoten	flexibler als Baum	sehr komplex	IDMS
Relational	Tabellen	flexibel, stark, SQL	können langsamer skalieren	MySQL, PostgreSQL
Dokumentenorientiert	JSON-Dokumente	flexibel, schemafrei	schwierige Joins	MongoDB
Key-Value	Schlüssel-Werte	extrem schnell	keine komplexen Abfragen	Redis
Graph	Knoten/Kanten	ideal für Beziehungen	ungeeignet für Tabellen	Neo4j

Kurzmerksatz

Datenbankmodelle legen fest, wie Daten strukturiert werden – vom klassischen Tabellenmodell bis zu modernen NoSQL-Ansätzen.