{"id":38806,"date":"2019-10-31T22:26:02","date_gmt":"2019-10-31T19:26:02","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/proektirovanie-bazy-dannyh-luchshie-praktiki\/"},"modified":"2026-02-14T19:13:54","modified_gmt":"2026-02-14T17:13:54","slug":"proektirovanie-bazy-dannyh-luchshie-praktiki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/proektirovanie-bazy-dannyh-luchshie-praktiki","title":{"rendered":"Datenbankdesign. Beste Praktiken","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Im Vorfeld des Starts einer neuen Runde des Kurses \u201eDatenbanken\u201c<\/a><\/noindex> haben wir ein kleines, originelles Material mit wichtigen Tipps zur Datenbankgestaltung vorbereitet. Wir hoffen, dass dieses Material f\u00fcr Sie n\u00fctzlich sein wird.<\/i><\/p>\n

\"Datenbankdesign.
\n
\nDatenbanken sind \u00fcberall: von den einfachsten Blogs und Verzeichnissen bis hin zu zuverl\u00e4ssigen Informationssystemen und gro\u00dfen sozialen Netzwerken. Es ist nicht so entscheidend, ob eine Datenbank einfach oder komplex ist, sondern wie wichtig es ist, sie richtig zu planen. Wenn eine Datenbank geistlos und ohne klares Ziel entworfen wird, ist sie nicht nur ineffektiv, sondern die weitere Arbeit mit der Datenbank wird zu einer echten Qual, einem un\u00fcberwindbaren Dschungel f\u00fcr die Benutzer. Hier sind einige Tipps zur Datenbankgestaltung, die helfen werden, ein n\u00fctzliches und benutzerfreundliches Produkt zu schaffen.<\/a><\/noindex><\/p>\n

1. Bestimmen Sie den Zweck der Tabelle und ihre Struktur.<\/h3>\n

\n\"Datenbankdesign.
\n
\nHeute helfen Entwicklungsmethoden wie Scrum oder RAD (Rapid Application Development) IT-Teams, Datenbanken schnell zu entwickeln. Dennoch besteht in der Eile oft die gro\u00dfe Versuchung, sofort mit dem Aufbau der Datenbank zu beginnen, ohne sich klar dar\u00fcber im Klaren zu sein, was das Ziel ist und welche Endergebnisse erreicht werden sollen.
\n\u00a0
\nEs scheint, als strebe das Team nach effizienter und schneller Arbeit, doch das ist eine Illusion. Je tiefer und schneller man in das Projekt eintaucht, desto mehr Zeit wird ben\u00f6tigt, um Fehler im Datenbankprojekt zu erkennen und zu beheben. <\/p>\n

Daher ist der erste Schritt, das Ziel f\u00fcr Ihre Datenbank zu definieren. F\u00fcr welche Art von Anwendung wird die Datenbank entwickelt? Ist der Benutzer haupts\u00e4chlich an Transaktionen interessiert oder an Datenanalysen? Wo soll die Datenbank bereitgestellt werden? Soll sie das Kundenverhalten verfolgen oder nur die Beziehungen zwischen den Kunden verwalten?\u00a0 <\/p>\n

Je fr\u00fcher das Designteam diese Fragen beantwortet, desto reibungsloser wird der Prozess des Datenbankdesigns verlaufen. <\/p>\n

2. Welche Daten sollten gespeichert werden?<\/h3>\n

\n\"Datenbankdesign.
\n
\nPlanen Sie voraus. \u00dcberlegen Sie sich, was die Website oder das System in Zukunft leisten soll, f\u00fcr das die Datenbank entworfen wird. Es ist wichtig, \u00fcber die einfachen Anforderungen des Lastenhefts hinauszudenken. Aber bitte fangen Sie nicht gleich an, \u00fcber alle m\u00f6glichen Datentypen nachzudenken, die Benutzer jemals speichern k\u00f6nnten. Denken Sie lieber dar\u00fcber nach, ob die Benutzer Beitr\u00e4ge schreiben, Dokumente oder Fotos hochladen oder Nachrichten austauschen k\u00f6nnen. Wenn dem so ist, sollte in der Datenbank ausreichend Platz daf\u00fcr vorgesehen werden.<\/p>\n

Arbeiten Sie mit dem Team, der Abteilung oder der Organisation zusammen, f\u00fcr die die geplante Datenbank in Zukunft unterst\u00fctzt werden soll. Kommunizieren Sie mit Menschen auf unterschiedlichen Ebenen, von Kundenbetreuern bis hin zu Abteilungsleitern. So erhalten Sie durch Feedback einen klaren \u00dcberblick \u00fcber die Anforderungen des Unternehmens.\u00a0 <\/p>\n

Es ist unvermeidlich, dass die Bed\u00fcrfnisse der Nutzer, selbst innerhalb einer Abteilung, auf Konflikte sto\u00dfen werden. Wenn Sie damit konfrontiert werden, z\u00f6gern Sie nicht, auf Ihre eigene Erfahrung zur\u00fcckzugreifen und einen Kompromiss zu finden, der alle Parteien zufriedenstellt und das \u00fcbergeordnete Ziel der Datenbank erf\u00fcllt. Seien Sie sich sicher: In der Zukunft werden Sie +100500 Karma-Punkte und eine Menge Kekse erhalten. <\/p>\n

3. Modellieren Sie Daten mit Bedacht <\/h3>\n

\n\"Datenbankdesign.
\n
\nEs gibt mehrere Schl\u00fcsselpunkte, auf die man beim Datenmodellieren achten sollte. Wie bereits erw\u00e4hnt, h\u00e4ngt die Wahl der Methoden beim Modellieren von dem Zweck der Datenbank ab. Wenn wir eine Datenbank f\u00fcr die operative Verarbeitung von Datens\u00e4tzen (OLTP) entwerfen, also f\u00fcr die Erstellung, Bearbeitung und L\u00f6schung von Daten, verwenden wir das Transaktionsmodell. Soll die Datenbank jedoch relational sein, ist es am besten, mehrdimensionale Modellierung anzuwenden. <\/p>\n

Beim Modellieren werden konzeptionale (CDM), physikalische (PDM) und logische (LDM) Datenmodelle erstellt.\u00a0 <\/p>\n

Konzeptuelle Modelle beschreiben die Entit\u00e4ten und Datentypen, die sie enthalten, sowie die Beziehungen zwischen ihnen. Teilen Sie Ihre Daten in logische Teile auf \u2014 das erleichtert die Handhabung erheblich.
\nDas Wichtigste ist das Ma\u00df, \u00fcbertreiben Sie nicht.<\/b><\/p>\n

Wenn eine Entit\u00e4t nur schwer mit einem Wort oder einer Phrase zu klassifizieren ist, ist es an der Zeit, Untertypen (Kind-Entit\u00e4ten) zu verwenden. <\/p>\n

Wenn eine Entit\u00e4t jedoch ein eigenes Leben f\u00fchrt, Attribute hat, die ihr Verhalten und ihr Aussehen beschreiben, sowie Beziehungen zu anderen Objekten hat, k\u00f6nnen Sie nicht nur Untertypen, sondern auch Supertypen (Elternentit\u00e4ten) verwenden.\u00a0 <\/p>\n

Wenn Sie diese Regel ignorieren, werden andere Entwickler in Ihrem Modell verwirrt sein und die Daten sowie die Regeln f\u00fcr deren Zusammenstellung nicht vollst\u00e4ndig verstehen. <\/p>\n

Konzeptuelle Modelle werden durch logische Modelle implementiert. Diese Modelle sind wie eine Landkarte f\u00fcr das Design einer physischen Datenbank. Im logischen Modell werden Gesch\u00e4ftsdatenentit\u00e4ten identifiziert, Datentypen, der Schl\u00fcsselstatus sowie die Regeln festgelegt, die die Beziehungen zwischen den Daten regulieren. <\/p>\n

Anschlie\u00dfend wird das logische Datenmodell mit der im Voraus ausgew\u00e4hlten DBMS-Plattform (Datenbankmanagementsystem) abgeglichen. Datenbankmanagementsystemen<\/a>) und resultiert in einem physischen Modell. Es beschreibt die Methode der physischen Datenspeicherung. <\/p>\n

4. Verwenden Sie geeignete Datentypen <\/h3>\n

\n\"Datenbankdesign.
\n
\nDie Anwendung eines falschen Datentyps kann zu weniger pr\u00e4zisen Daten f\u00fchren, Schwierigkeiten beim Zusammenf\u00fchren von Tabellen, der Synchronisierung von Attributen und zur Vergr\u00f6\u00dferung der Dateigr\u00f6\u00dfen.
\nUm die Integrit\u00e4t der Informationen zu gew\u00e4hrleisten, sollte das Attribut nur die daf\u00fcr akzeptablen Datentypen enthalten. Wenn beispielsweise das Alter in die Datenbank eingetragen wird, stellen Sie sicher, dass in der Spalte ganze Zahlen mit maximal 3 Ziffern gespeichert werden. <\/p>\n

Erstellen Sie m\u00f6glichst wenige leere Spalten mit dem Wert NULL. Wenn Sie alle Spalten als NULL erstellen, ist das ein schwerer Fehler. Wenn Sie jedoch eine leere Spalte f\u00fcr die Ausf\u00fchrung einer bestimmten Gesch\u00e4ftsfunktion ben\u00f6tigen, wenn die Daten unbekannt oder noch nicht sinnvoll sind, k\u00f6nnen Sie diese gerne erstellen. Schlie\u00dflich k\u00f6nnen wir die Spalten \u201eSterbedatum\u201c oder \u201eEntlassungsdatum\u201c nicht im Voraus ausf\u00fcllen \u2013 wir sind ja keine Hellseher, die ins Blaue hinein deuten :-).<\/p>\n

Die meisten Modellierungssoftware (ER\/Studio, MySQL Workbench, SQL DBM, Gliffy).<\/code>Die Verwendung von Daten erm\u00f6glicht die Erstellung von Prototypen f\u00fcr Datenbereiche. Dadurch wird nicht nur der richtige Datentyp, die Logik der Anwendung und eine gute Leistung sichergestellt, sondern auch die zwingende Festlegung von Werten. <\/p>\n

5. Bevorzugen Sie nat\u00fcrliche<\/h3>\n

\n\"Datenbankdesign.
\n
\nWenn Sie entscheiden, welche Spalte in der Tabelle als Schl\u00fcssel verwendet werden soll, achten Sie stets auf die Felder, die vom Benutzer bearbeitet werden k\u00f6nnen. W\u00e4hlen Sie niemals diese als Schl\u00fcssel \u2013 das ist eine schlechte Idee. Alles M\u00f6gliche kann geschehen, und Sie m\u00fcssen die Einzigartigkeit garantieren. <\/p>\n

Am besten verwenden Sie einen nat\u00fcrlichen oder gesch\u00e4ftlichen Schl\u00fcssel (natural key). Er hat eine sinnvolle Bedeutung, sodass Sie Duplizierungen in der Datenbank vermeiden.\u00a0 <\/p>\n

Es sei denn, der Gesch\u00e4ftsschl\u00fcssel ist nicht einzigartig (z. B. Name, Nachname, Position) und tritt in verschiedenen Zeilen der Tabelle auf oder muss ge\u00e4ndert werden, sollte der Prim\u00e4rschl\u00fcssel ein generierter k\u00fcnstlicher oder surrogier Schl\u00fcssel (artificial key) sein. <\/p>\n

6. Normalisieren Sie moderat<\/h3>\n

\n\"Datenbankdesign.
\n
\nUm Daten in der Datenbank effektiv zu organisieren, m\u00fcssen Sie eine Reihe von Empfehlungen befolgen und die Datenbank normalisieren. Es gibt f\u00fcnf normale Formen, denen Sie folgen sollten.
\nDurch Normalisierung vermeiden Sie Redundanz und gew\u00e4hrleisten die Datenintegrit\u00e4t, die in der Anwendung oder auf der Website verwendet wird. <\/p>\n

Wie immer sollte alles im richtigen Ma\u00df sein, auch die Normalisierung. Wenn Ihre Datenbank zu viele Tabellen mit gleichen, einzigartigen Schl\u00fcsseln hat, haben Sie \u00fcbertrieben und die Datenbank zu stark normalisiert. \u00dcberm\u00e4\u00dfige Normalisierung wirkt sich negativ auf die Datenbankleistung aus. <\/p>\n

7. Testen Sie fr\u00fchzeitig, testen Sie h\u00e4ufig. <\/h3>\n

\n\"Datenbankdesign.
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\nEin Testplan und angemessene Tests sollten Teil des Datenbankdesigns sein. <\/p>\n

Am besten testen Sie die Datenbank durch Continuous Integration. Modellieren Sie das Szenario \"Ein Tag im Leben der Datenbank\" und \u00fcberpr\u00fcfen Sie, ob alle Randf\u00e4lle behandelt werden und welche Benutzerinteraktionen wahrscheinlich sind. Je fr\u00fcher Sie Bugs finden, desto mehr Zeit und Geld sparen Sie. <\/p>\n

Dies sind nur sieben Tipps, mit denen Sie eine leistungsstarke und effiziente Datenbank entwerfen k\u00f6nnen. Wenn Sie ihnen folgen, werden Sie die meisten Kopfschmerzen in der Zukunft vermeiden. Diese Tipps sind nur die Spitze des Eisbergs beim Datenbankdesign. Es gibt viele hilfreiche Tricks. Welche nutzen Sie?
\n
Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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