Was ist eine Netzwerkdatenbank?

21. Mรคrz 2024

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

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

Einer der Hauptvorteile einer Netzwerkdatenbank ist ihre Fรคhigkeit, komplexe Beziehungen und Abfragen zu verarbeiten. Da Knoten mehrere Verbindungen haben kรถnnen, ist der Datenabruf umfangreicher flexibel und intuitiv im Vergleich zu Hierarchische Datenbanken. Diese Architektur ist besonders nรผtzlich 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 Datenintegritรคt und die Verwaltung der Navigationspfade innerhalb des Netzwerks erfordern sorgfรคltiges Design und Implementierung.

Was ist eine Netzwerkdatenbank?

Wie funktioniert eine Netzwerkdatenbank?

Eine Netzwerkdatenbank organisiert Daten in einer diagrammartigen Struktur, die aus Knoten und Kanten besteht. Knoten stellen Entitรคten oder Datensรคtze dar, wรคhrend Kanten die Beziehungen zwischen diesen Entitรคten darstellen. Durch die Mรถglichkeit, dass Knoten รผber mehrere Verbindungen verfรผgen, kรถnnen komplexe Beziehungen dargestellt und eine effiziente Abfrage und Navigation durch die Daten ermรถglicht werden.

Wenn Daten in einer Netzwerkdatenbank gespeichert werden, enthรคlt 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 ermรถglichen so eine effiziente Navigation durch die Datenbank.

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

Vor- und Nachteile des Netzwerkdatenbankmodells

Das Netzwerkdatenbankmodell hat bestimmte Vor- und Nachteile.

Vorteile des Netzwerkdatenbankmodells

  • FlexFรคhigkeit. Einer der Hauptvorteile des Netzwerkdatenbankmodells ist flexFรคhigkeit, komplexe Beziehungen zwischen Entitรคten darzustellen. Das Netzwerkmodell ermรถglicht Viele-zu-Viele-Beziehungen zwischen Knoten und eignet sich daher fรผr Szenarien, in denen Entitรคten komplexe und miteinander verbundene Beziehungen haben, beispielsweise in sozialen Netzwerken oder Organisationsstrukturen.
  • Effiziente Abfrage. Das Netzwerkdatenbankmodell ermรถglicht eine effiziente Abfrage, indem es รผber Zeiger den direkten Zugriff auf verwandte Datensรคtze ermรถglicht. Dies bedeutet, dass das Durchlaufen der Beziehungen zwischen Knoten schnell und direkt erfolgen kann, ohne dass mehrere Verknรผpfungen oder Suchvorgรคnge wie in durchgefรผhrt werden mรผssen relationale Datenbanken.
  • Datenintegritรคt. Das Netzwerkmodell unterstรผtzt die Datenintegritรคt mithilfe kontrollierter Zeiger. รœber diese Zeiger werden Beziehungen zwischen Knoten hergestellt, die sicherstellen, dass Verbindungen zwischen Entitรคten konsistent und gรผltig bleiben und die Datenintegritรคt gewahrt bleibt.
  • Skalierbarkeit. Netzwerkdatenbanken kรถnnen effektiv skaliert werden, um wachsende Datenmengen und zunehmende Beziehungskomplexitรคt zu bewรคltigen. Das Modell ermรถglicht das Hinzufรผgen neuer Knoten und Beziehungen, ohne die gesamte Datenbank wesentlich umzustrukturieren.
  • Hierarchische Darstellung. Wรคhrend das Netzwerkmodell mehr ist flexEs ist zwar flexibler als hierarchische Datenbanken, behรคlt aber dennoch die Fรคhigkeit, bei Bedarf hierarchische Beziehungen darzustellen. Dadurch eignet es sich fรผr Anwendungen, die sowohl hierarchische als auch netzwerkartige Strukturen erfordern.

Nachteile des Netzwerkdatenbankmodells

  • Komplexitรคt. 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 hรถheren Kosten und potenzieller Komplexitรคt fรผhrt.
  • Fehlende Standardisierung. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die รผber klar definierte Standards und weit verbreitete Abfragesprachen verfรผgen, z SQLDem Netzwerkdatenbankmodell mangelt es an Standardisierung. Unterschiedliche Implementierungen haben unterschiedliche Konventionen und proprietรคre Abfragesprachen, was es fรผr 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 fรผhren, die durch dieselbe Beziehung verbunden sind, was zu Ineffizienzen bei der Speichernutzung und potenziellen Inkonsistenzen fรผhrt, wenn Datenaktualisierungen nicht ordnungsgemรครŸ synchronisiert werden.
  • Begrenzter Support und begrenzte Tools. Im Vergleich zu relationalen Datenbanken, die รผber ein ausgereiftes ร–kosystem an Tools, Frameworks und Ressourcen verfรผgen, bietet das Netzwerkdatenbankmodell hรคufig nur begrenzten Support und weniger verfรผgbare Tools. Dies macht es fรผr Entwickler schwieriger, geeignete Lรถsungen fรผr die Datenbankverwaltung, Abfrageoptimierung und Anwendungsintegration zu finden.
  • Leistungsbedenken. Wรคhrend das Netzwerkmodell eine effiziente Abfrage fรผr bestimmte Arten von Beziehungen bieten kann, ist die Leistung mรถglicherweise nicht fรผr alle Szenarien gleich gut. Komplexe Abfragen, die das Durchlaufen mehrerer Knoten und Beziehungen beinhalten, kรถnnen zu lรคngeren Verarbeitungszeiten und einer hรถheren Ressourcenauslastung fรผhren, insbesondere wenn die GrรถรŸe der Datenbank wรคchst.

Beliebte Netzwerkdatenbanken

Hier sind einige der gรคngigsten Netzwerkdatenbanken, die jeweils einzigartige Funktionen und Fรคhigkeiten bieten.

IDMS (Integriertes Datenbankverwaltungssystem)

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

IMS (Informationsmanagementsystem)

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

UNIDATA/UniVerse

UNIDATA/UniVerse ist mehrdimensional Datenbankverwaltungssystem (DBMS) bekannt fรผr seine flexFlexibilitรคt 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 Fรคhigkeit, Netzwerkdatenbankstrukturen neben der mehrdimensionalen Datenorganisation zu unterstรผtzen und Benutzern eine vielseitige Plattform fรผr die Verwaltung komplexer Daten bereitzustellen Datenbeziehungen und Analytik. Dieser Ansatz ermรถglicht es Unternehmen, Daten so zu speichern und zu analysieren, dass sie ihren spezifischen Anforderungen am besten entsprechen, sodass sie fรผr vielfรคltige Anwendungen geeignet sind, die von der Transaktionsverarbeitung bis hin zu Business Intelligence und Entscheidungsunterstรผtzung reichen.

Relex

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

Modell 204

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

Netzwerkdatenbanken im Vergleich zu anderen Modellen

Hier sind die Vergleiche zwischen Netzwerkdatenbanken und anderen Modellen.

Hierarchisches vs. Netzwerkmodell

Hierarchische und Netzwerkdatenbankmodelle sind beide frรผhe Ansรคtze zur Organisation und Daten strukturieren, aber sie unterscheiden sich erheblich in ihrer Architektur und ihren Fรคhigkeiten.

In einem hierarchischen Datenbankmodell werden Daten in einer baumartigen Struktur organisiert, wobei jeder Datensatz mit einem รผbergeordneten Datensatz verknรผpft ist, der mehrere untergeordnete Datensรคtze haben kann. Diese starre Eltern-Kind-Beziehung schrรคnkt die ein flexMรถglichkeit der Datendarstellung, da jeder untergeordnete Datensatz nur einen รผbergeordneten Datensatz haben kann.

Umgekehrt sind die Daten in einem Netzwerkdatenbankmodell in einer grรถรŸeren Organisation organisiert flexEine flexible diagrammartige Struktur, in der Datensรคtze mehrere Verbindungen zu anderen Datensรคtzen haben und so komplexe Beziehungen bilden kรถnnen. Dieser Ansatz ermรถglicht mehrere Beziehungen zwischen Datensรคtzen und ermรถglicht so eine umfassendere und vielseitigere Darstellung von Daten.

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

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

Relationales Modell vs. Netzwerkmodell

Relationale und Netzwerkdatenbankmodelle sind zwei grundlegend unterschiedliche Ansรคtze 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 Entitรคt darstellt und Beziehungen zwischen Entitรคten durch Fremdschlรผsseleinschrรคnkungen hergestellt werden. Dies ermรถglicht flexMรถgliche Abfragen mit SQL und unterstรผtzt die Normalisierung. Relationale Datenbanken zeichnen sich durch die Verwaltung strukturierter Daten mit klar definierten Beziehungen aus und eignen sich daher ideal fรผr Geschรคftsablรคufe und Datenanalysen.

Im Gegensatz dazu organisiert ein Netzwerkdatenbankmodell Daten in einer diagrammรคhnlichen Struktur, in der Datensรคtze durch Zeiger miteinander verbunden sind und ein komplexes Beziehungsnetzwerk bilden. Dieses Modell ermรถglicht Viele-zu-Viele-Beziehungen zwischen Entitรคten und bietet mehr Mรถglichkeiten flexFรคhigkeit, miteinander verbundene Daten darzustellen. Netzwerkdatenbanken eignen sich fรผr 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 kรถnnen im Vergleich zu relationalen Datenbanken komplexer sein, da hรคufig Pfade zwischen Knoten durchlaufen und spezielle, fรผr das Datenbanksystem spezifische Abfragesprachen ausgefรผhrt werden mรผssen.

Diagrammmodell vs. Netzwerkmodell

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

In einem Diagrammdatenbankmodell werden Daten als Sammlung von Knoten (die Entitรคten 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 ermรถglicht flexible Darstellungen komplexer Zusammenhรคnge. Graphdatenbanken eignen sich besonders gut fรผr Anwendungen, bei denen Beziehungen zwischen Entitรคten von grรถรŸter Bedeutung sind, wie z. B. soziale Netzwerke, Empfehlungsmaschinen und Netzwerkanalysen. Sie bieten eine effiziente Durchquerung von Beziehungen und unterstรผtzen erweiterte Diagrammalgorithmen fรผr Aufgaben wie Pfadfindung, Community-Erkennung und Zentralitรคtsanalyse.

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

Netzwerkdatenbanken werden hรคufig 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 Durchfรผhrung komplexer Diagrammanalyseaufgaben.


Anastazija
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Anastazija ist eine erfahrene Content-Autorin mit Wissen und Leidenschaft fรผr cloud Computer, Informationstechnologie und Online-Sicherheit. Bei phoenixNAP, konzentriert sie sich auf die Beantwortung brennender Fragen zur Gewรคhrleistung der Datenrobustheit und -sicherheit fรผr alle Teilnehmer der digitalen Landschaft.