Was ist eine Netzwerkdatenbank?

Eine Netzwerkdatenbank stellt Daten in einer diagrammartigen Struktur dar, wobei Zeiger Datensätze in einem Netzwerk oder verbinden Graphenstruktur. In diesem Modell werden Daten in Knoten (die Entitäten oder Datensätze darstellen) und Kanten (die Beziehungen zwischen Knoten darstellen) organisiert.

Im Gegensatz zum hierarchischen Modell, bei dem ein übergeordneter Knoten mehrere untergeordnete Knoten haben kann, ein untergeordneter Knoten jedoch nur einen übergeordneten Knoten, können Knoten in einer Netzwerkdatenbank mehrere Verbindungen zu anderen Knoten haben, sodass sie einen Knoten bilden können flexible und komplexe Struktur. Diese Struktur ermöglicht komplexere Beziehungen zwischen Dateneinheiten und eignet sich daher für die Darstellung miteinander verbundener Daten.

Einer der Hauptvorteile einer Netzwerkdatenbank ist ihre Fähigkeit, komplexe Beziehungen und Abfragen zu verarbeiten. Da Knoten mehrere Verbindungen haben können, ist der Datenabruf umfangreicher flexibel und intuitiv im Vergleich zu Hierarchische Datenbanken. Diese Architektur ist besonders nützlich in Szenarien, in denen Dateneinheiten komplexe Beziehungen zueinander haben, beispielsweise in sozialen Netzwerken, Lieferkettennetzwerken oder Organisationsstrukturen.

Die Verwaltung einer Netzwerkdatenbank kann im Vergleich zu anderen komplexer sein Datenbank Modelle, als Aufrechterhaltung Datenintegrität und die Verwaltung der Navigationspfade innerhalb des Netzwerks erfordern sorgfältiges Design und Implementierung.

Wie funktioniert eine Netzwerkdatenbank?

Eine Netzwerkdatenbank organisiert Daten in einer diagrammartigen Struktur, die aus Knoten und Kanten besteht. Knoten stellen Entitäten oder Datensätze dar, während Kanten die Beziehungen zwischen diesen Entitäten darstellen. Durch die Möglichkeit, dass Knoten über mehrere Verbindungen verfügen, können komplexe Beziehungen dargestellt und eine effiziente Abfrage und Navigation durch die Daten ermöglicht werden.

Wenn Daten in einer Netzwerkdatenbank gespeichert werden, enthält jeder Knoten normalerweise sowohl Datenfelder (Attribute) als auch Zeiger (Verweise) auf andere Knoten, mit denen er verbunden ist. Diese Zeiger stellen die Beziehungen zwischen Knoten her und ermöglichen so eine effiziente Navigation durch die Datenbank.

Abfragen in einer Netzwerkdatenbank werden durchgeführt, indem diese Verbindungen ausgehend von einem bestimmten Knoten durchlaufen werden und den durch die Beziehungen definierten Pfaden folgen. Dieser Ansatz ermöglicht anspruchsvolle Abfragen, mit denen miteinander verbundene Daten effizient abgerufen werden können.

Vor- und Nachteile des Netzwerkdatenbankmodells

Das Netzwerkdatenbankmodell hat bestimmte Vor- und Nachteile.

Vorteile des Netzwerkdatenbankmodells

• FlexFähigkeit. Einer der Hauptvorteile des Netzwerkdatenbankmodells ist flexFähigkeit, komplexe Beziehungen zwischen Entitäten darzustellen. Das Netzwerkmodell ermöglicht Viele-zu-Viele-Beziehungen zwischen Knoten und eignet sich daher für Szenarien, in denen Entitäten komplexe und miteinander verbundene Beziehungen haben, beispielsweise in sozialen Netzwerken oder Organisationsstrukturen.
• Effiziente Abfrage. Das Netzwerkdatenbankmodell ermöglicht eine effiziente Abfrage, indem es über Zeiger den direkten Zugriff auf verwandte Datensätze ermöglicht. Dies bedeutet, dass das Durchlaufen der Beziehungen zwischen Knoten schnell und direkt erfolgen kann, ohne dass mehrere Verknüpfungen oder Suchvorgänge wie in durchgeführt werden müssen relationale Datenbanken.
• Datenintegrität. Das Netzwerkmodell unterstützt die Datenintegrität mithilfe kontrollierter Zeiger. Über diese Zeiger werden Beziehungen zwischen Knoten hergestellt, die sicherstellen, dass Verbindungen zwischen Entitäten konsistent und gültig bleiben und die Datenintegrität gewahrt bleibt.
• Skalierbarkeit. Netzwerkdatenbanken können effektiv skaliert werden, um wachsende Datenmengen und zunehmende Beziehungskomplexität zu bewältigen. Das Modell ermöglicht das Hinzufügen neuer Knoten und Beziehungen, ohne die gesamte Datenbank wesentlich umzustrukturieren.
• Hierarchische Darstellung. Während das Netzwerkmodell mehr ist flexEs ist zwar flexibler als hierarchische Datenbanken, behält aber dennoch die Fähigkeit, bei Bedarf hierarchische Beziehungen darzustellen. Dadurch eignet es sich für Anwendungen, die sowohl hierarchische als auch netzwerkartige Strukturen erfordern.

Nachteile des Netzwerkdatenbankmodells

• Komplexität. Das Netzwerkdatenbankmodell kann im Vergleich zu einfacheren Datenbankmodellen wie hierarchischen oder relationalen Datenbanken komplexer zu entwerfen, zu implementieren und zu warten sein. Die Entwicklung und Wartung dieser Datenbanken ist anspruchsvoller, was zu höheren Kosten und potenzieller Komplexität führt.
• Fehlende Standardisierung. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die über klar definierte Standards und weit verbreitete Abfragesprachen verfügen, z SQLDem Netzwerkdatenbankmodell mangelt es an Standardisierung. Unterschiedliche Implementierungen haben unterschiedliche Konventionen und proprietäre Abfragesprachen, was es für Entwickler schwieriger macht, mit verschiedenen Systemen zu arbeiten und zwischen ihnen zu migrieren.
• Daten Redundanz. Im Netzwerkmodell kann Datenredundanz ein Problem darstellen, insbesondere wenn mehrere Knoten gemeinsame Beziehungen haben. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken verwenden Netzwerkdatenbanken keine Normalisierung, um Redundanz zu reduzieren. Dieser Mangel an Normalisierung kann zu duplizierten Daten auf verschiedenen Knoten führen, die durch dieselbe Beziehung verbunden sind, was zu Ineffizienzen bei der Speichernutzung und potenziellen Inkonsistenzen führt, wenn Datenaktualisierungen nicht ordnungsgemäß synchronisiert werden.
• Begrenzter Support und begrenzte Tools. Im Vergleich zu relationalen Datenbanken, die über ein ausgereiftes Ökosystem an Tools, Frameworks und Ressourcen verfügen, bietet das Netzwerkdatenbankmodell häufig nur begrenzten Support und weniger verfügbare Tools. Dies macht es für Entwickler schwieriger, geeignete Lösungen für die Datenbankverwaltung, Abfrageoptimierung und Anwendungsintegration zu finden.
• Leistungsbedenken. Während das Netzwerkmodell eine effiziente Abfrage für bestimmte Arten von Beziehungen bieten kann, ist die Leistung möglicherweise nicht für alle Szenarien gleich gut. Komplexe Abfragen, die das Durchlaufen mehrerer Knoten und Beziehungen beinhalten, können zu längeren Verarbeitungszeiten und einer höheren Ressourcenauslastung führen, insbesondere wenn die Größe der Datenbank wächst.

Beliebte Netzwerkdatenbanken

Hier sind einige der gängigsten Netzwerkdatenbanken, die jeweils einzigartige Funktionen und Fähigkeiten bieten.

IDMS (Integriertes Datenbankverwaltungssystem)

IDMS, entwickelt von Cullinet und später von CA Technologies übernommen, wurde in den 1970er und 1980er Jahren aufgrund seiner Effizienz bei der Handhabung komplexer Datenbeziehungen in Mainframe-Umgebungen häufig eingesetzt. IDMS organisiert Daten in einer Netzwerkstruktur und ermöglicht so viele-zu-viele-Beziehungen zwischen Datensätzen. Diese Struktur ermöglicht die effiziente Darstellung miteinander verbundener Daten, wodurch sich das System besonders für Anwendungen mit komplexen Datenbeziehungen eignet, wie z. B. Enterprise Resource Planning (ERP) und die Verarbeitung umfangreicher Transaktionen. Darüber hinaus bietet dieses Datenbanksystem eine effiziente Abfrage durch seine proprietäre Abfragesprache DL/I (DataLanguage/I), die komplexe Abfragen ermöglicht.

IMS (Informationsmanagementsystem)

IMS, entwickelt von IBM, ist aufgrund seiner hierarchischen Struktur mit netzwerkähnlichen Funktionen, die die Verarbeitung großer Transaktionsvolumina erleichtert, ein Eckpfeiler des Datenbankmanagements für Branchen wie Banken und Finanzen. Dieses hierarchische Modell ermöglicht einen effizienten Datenzugriff und -abruf, was für Anwendungen, die eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen erfordern, wie z. B. Online-Transaktionsverarbeitungssysteme (OLTP), von entscheidender Bedeutung ist.

UNIDATA/UniVerse

UNIDATA/UniVerse ist mehrdimensional Datenbankverwaltungssystem (DBMS) bekannt für seine flexFlexibilität und Skalierbarkeit. UNIDATA/UniVerse wurde von Rocket Software entwickelt und wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Fertigung, Vertrieb, Finanzen und Gesundheitswesen. Was UNIDATA/UniVerse auszeichnet, ist seine Fähigkeit, Netzwerkdatenbankstrukturen neben der mehrdimensionalen Datenorganisation zu unterstützen und Benutzern eine vielseitige Plattform für die Verwaltung komplexer Daten bereitzustellen Datenbeziehungen und Analytik. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, Daten so zu speichern und zu analysieren, dass sie ihren spezifischen Anforderungen am besten entsprechen, sodass sie für vielfältige Anwendungen geeignet sind, die von der Transaktionsverarbeitung bis hin zu Business Intelligence und Entscheidungsunterstützung reichen.

Relex

Relex ist ein spezialisiertes Netzwerkdatenbanksystem, das für Ingenieur- und Asset-Management-Anwendungen entwickelt wurde, insbesondere in Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Verteidigung und Automobilindustrie. Relex wurde speziell für die besonderen Herausforderungen bei der Verwaltung komplexer technischer Daten und Beziehungen entwickelt und bietet eine umfassende Lösung für Unternehmen, die ihre technischen Prozesse rationalisieren und das Lebenszyklusmanagement ihrer Anlagen optimieren möchten. Der Kern der Fähigkeiten von Relex ist die Fähigkeit, komplexe Verbindungen zwischen verschiedenen Komponenten, Subsystemen und Systemen zu modellieren, Ingenieuren eine ganzheitliche Sicht auf ihre Produktarchitekturen zu bieten und eine fundierte Entscheidungsfindung über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg zu ermöglichen.

Modell 204

Modell 204 ist ein Netzwerk-Datenbankverwaltungssystem, das von der Computer Corporation of America (CCA) entwickelt wurde. Es ist bekannt für seine außergewöhnliche Leistung bei Echtzeit-Transaktionsverarbeitungs- und Entscheidungsunterstützungssystemen. Das Modell 204 ist in verschiedenen Branchen weit verbreitet, darunter im Finanz-, Telekommunikations- und Regierungssektor, wo leistungsstarker Datenbankzugriff und Skalierbarkeit unerlässlich sind. Die Architektur dieses Datenbankverwaltungssystems ist für die effiziente Verarbeitung großer Mengen gleichzeitiger Transaktionen optimiert und ist daher die bevorzugte Wahl für geschäftskritische Anwendungen, bei denen schnelle Reaktionszeiten unerlässlich sind.

Netzwerkdatenbanken im Vergleich zu anderen Modellen

Hier sind die Vergleiche zwischen Netzwerkdatenbanken und anderen Modellen.

Hierarchisches vs. Netzwerkmodell

Hierarchische und Netzwerkdatenbankmodelle sind beide frühe Ansätze zur Organisation und Daten strukturieren, aber sie unterscheiden sich erheblich in ihrer Architektur und ihren Fähigkeiten.

In einem hierarchischen Datenbankmodell werden Daten in einer baumartigen Struktur organisiert, wobei jeder Datensatz mit einem übergeordneten Datensatz verknüpft ist, der mehrere untergeordnete Datensätze haben kann. Diese starre Eltern-Kind-Beziehung schränkt die ein flexMöglichkeit der Datendarstellung, da jeder untergeordnete Datensatz nur einen übergeordneten Datensatz haben kann.

Umgekehrt sind die Daten in einem Netzwerkdatenbankmodell in einer größeren Organisation organisiert flexEine flexible diagrammartige Struktur, in der Datensätze mehrere Verbindungen zu anderen Datensätzen haben und so komplexe Beziehungen bilden können. Dieser Ansatz ermöglicht mehrere Beziehungen zwischen Datensätzen und ermöglicht so eine umfassendere und vielseitigere Darstellung von Daten.

Während hierarchische Datenbanken sich durch die Darstellung einfacher, klar definierter Beziehungen auszeichnen, haben sie Schwierigkeiten, komplexere Datenstrukturen mit miteinander verbundenen Entitäten unterzubringen. Netzwerkdatenbanken bieten dagegen mehr flexSie zeichnen sich durch ihre Fähigkeit zur Modellierung komplexer Beziehungen aus und eignen sich daher für Anwendungen, bei denen Dateneinheiten komplizierte gegenseitige Abhängigkeiten aufweisen.

Das hierarchische Modell ist aufgrund seiner einfachen Struktur häufig effizienter beim Abfragen und Navigieren durch Daten, während das Netzwerkmodell möglicherweise komplexere Traversal-Algorithmen erfordert.

Relationales Modell vs. Netzwerkmodell

Relationale und Netzwerkdatenbankmodelle sind zwei grundlegend unterschiedliche Ansätze zur Organisation und Darstellung von Daten.

In einem relationalen Datenbankmodell werden Daten in Tabellen organisiert, die aus Zeilen und Spalten bestehen, wobei jede Tabelle eine Entität darstellt und Beziehungen zwischen Entitäten durch Fremdschlüsseleinschränkungen hergestellt werden. Dies ermöglicht flexMögliche Abfragen mit SQL und unterstützt die Normalisierung. Relationale Datenbanken zeichnen sich durch die Verwaltung strukturierter Daten mit klar definierten Beziehungen aus und eignen sich daher ideal für Geschäftsabläufe und Datenanalysen.

Im Gegensatz dazu organisiert ein Netzwerkdatenbankmodell Daten in einer diagrammähnlichen Struktur, in der Datensätze durch Zeiger miteinander verbunden sind und ein komplexes Beziehungsnetzwerk bilden. Dieses Modell ermöglicht Viele-zu-Viele-Beziehungen zwischen Entitäten und bietet mehr Möglichkeiten flexFähigkeit, miteinander verbundene Daten darzustellen. Netzwerkdatenbanken eignen sich für Anwendungen mit stark vernetzten Dateneinheiten, beispielsweise soziale Netzwerke oder komplexe Supply-Chain-Management-Systeme.

Das Navigieren durch die Netzwerkstruktur und das Abfragen von Daten in Netzwerkdatenbanken können im Vergleich zu relationalen Datenbanken komplexer sein, da häufig Pfade zwischen Knoten durchlaufen und spezielle, für das Datenbanksystem spezifische Abfragesprachen ausgeführt werden müssen.

Diagrammmodell vs. Netzwerkmodell

Sowohl Diagramm- als auch Netzwerkdatenbankmodelle dienen der Darstellung und Verwaltung miteinander verbundener Daten, weisen jedoch unterschiedliche zugrunde liegende Strukturen und Anwendungsfälle auf.

In einem Diagrammdatenbankmodell werden Daten als Sammlung von Knoten (die Entitäten darstellen) und Kanten (die Beziehungen darstellen) zwischen diesen Knoten organisiert. Jeder Knoten kann mehrere eingehende und ausgehende Kanten haben, was eine umfassende und umfassende Nutzung ermöglicht flexible Darstellungen komplexer Zusammenhänge. Graphdatenbanken eignen sich besonders gut für Anwendungen, bei denen Beziehungen zwischen Entitäten von größter Bedeutung sind, wie z. B. soziale Netzwerke, Empfehlungsmaschinen und Netzwerkanalysen. Sie bieten eine effiziente Durchquerung von Beziehungen und unterstützen erweiterte Diagrammalgorithmen für Aufgaben wie Pfadfindung, Community-Erkennung und Zentralitätsanalyse.

Das Netzwerkdatenbankmodell organisiert Daten auch in einer diagrammähnlichen Struktur, allerdings mit einigen Unterschieden im Vergleich zu Diagrammdatenbanken. In einer Netzwerkdatenbank werden Datensätze durch Zeiger miteinander verbunden, um ein Beziehungsnetzwerk zu bilden. Anders als in einer Diagrammdatenbank, in der Beziehungen explizit zwischen Knoten definiert werden, stützen sich Netzwerkdatenbanken auf Zeiger, um Verbindungen zwischen Datensätzen herzustellen. Während Netzwerkdatenbanken bieten flexObwohl sie zwar nicht in der Lage sind, komplexe Beziehungen darzustellen, fehlen ihnen möglicherweise einige der erweiterten Diagrammalgorithmen und Abfragefunktionen, die in dedizierten Diagrammdatenbanken zu finden sind.

Netzwerkdatenbanken werden häufig in Legacy-Systemen oder bestimmten Branchen wie dem Ingenieurwesen verwendet, wo der Schwerpunkt auf der effizienten Verwaltung miteinander verbundener Dateneinheiten liegt und nicht auf der Durchführung komplexer Diagrammanalyseaufgaben.