Firebase - Googles NoSQL Database

Kompetenzziele

• Relationale Datenbanken mit MySQL und PostgreSQL anlegen und mit SQL-Abfragen auswerten
• Datenmodelle mit Primär- und Fremdschlüsseln entwerfen und Daten über Beziehungen hinweg abrufen
• Dokumentenorientierte Speicherung mit MongoDB einrichten und Dokumente lesen, schreiben und aktualisieren
• Spaltenorientierte Datenhaltung mit Cassandra für große Datensätze einsetzen
• Vor- und Nachteile relationaler und nicht-relationaler Speicherung für eine Anwendung abwägen
• Machine-Learning-Modelle in Datenbanken einbinden

Themen und Zusammenhänge

Den Ausgangspunkt bilden relationale Systeme: Tabellen, Datentypen, Schlüssel und Beziehungen in MySQL und PostgreSQL, dazu SQL für Auswahl, Filterung, Verknüpfung und Gruppierung. Darauf baut die Datenmodellierung auf, bei der Primär- und Fremdschlüssel festlegen, wie Datensätze zusammenhängen und wie Daten über mehrere Tabellen hinweg abgerufen werden. Anschließend wechselt die Perspektive zu schemafreien Systemen: MongoDB speichert Daten als Dokumente, die ohne festes Tabellenschema wachsen und sich für Anwendungsdaten mit wechselnder Struktur eignen. Cassandra ergänzt die spaltenorientierte Sicht, bei der sehr große Datensätze auf viele Knoten verteilt werden. Der Vergleich der Systeme zeigt, welche Speicherform zu welchem Anwendungsfall passt – etwa bei Daten mit wechselnder Struktur oder bei Auswertungen über große Mengen – und wo die Grenzen einer NoSQL-Lösung gegenüber einem relationalen Schema liegen. Am Ende steht die Einbindung von Machine-Learning-Modellen in Datenbanken, sodass gespeicherte Daten direkt für Vorhersagen und Klassifikationen genutzt werden können.

Berufliche Perspektiven

Einsatzfelder liegen in der Entwicklung und Verwaltung datengetriebener Anwendungen:

• App- und Webentwickler:in mit Datenbankanbindung
• Datenbankadministrator:in bzw. Database Administrator
• Datenbankarchitekt:in bzw. Database Architect
• Data Engineer bzw. Dateningenieur:in