NoSQL und Datenbanksysteme

Kompetenzziele

• Relationale und nicht-relationale Datenbanksysteme nach Aufbau und Einsatzgebiet unterscheiden
• SQL-Abfragen in MySQL und PostgreSQL formulieren
• Relationale Datenmodelle mit Tabellen, Primärschlüssel und Fremdschlüssel entwerfen
• Dokumente in MongoDB ablegen und abfragen
• Spaltenorientierte Datenhaltung mit Cassandra für große Datensätze einordnen
• Machine-Learning-Modelle in Datenbanken einbinden

Themen und Zusammenhänge

Der Vergleich beginnt bei den Grundprinzipien: SQL-Datenbanken speichern Daten in Tabellen mit festem Schema und verknüpfen sie über Schlüssel, NoSQL-Datenbanken verzichten auf dieses Schema und eignen sich für große, unstrukturierte Datensätze. Aus diesem Unterschied folgen Abfragesprache, Datenmodellierung und typisches Einsatzgebiet der jeweiligen Systemart. Mit MySQL und PostgreSQL wird die relationale Seite praktisch erarbeitet, mit MongoDB als dokumentenorientiertem und Cassandra als spaltenorientiertem System die nicht-relationale. Die Einbindung von Machine-Learning-Modellen direkt in Datenbanken erweitert die analytischen Möglichkeiten und verbindet Datenhaltung mit datengetriebenen Entscheidungen in Data-Science-Projekten.

Berufliche Perspektiven

Einsatzfelder liegen in Datenprojekten, in denen strukturierte und unstrukturierte Datenbestände verwaltet werden.

• Datenbankentwickler oder Database Developer mit Auswahl und Aufbau von Datenbanksystemen
• Datenbankadministratorin für relationale und NoSQL-Umgebungen
• Data Engineer mit Verantwortung für die Datenhaltung in Analyseprojekten
• Data Scientist mit Anbindung von Machine-Learning-Modellen an Datenbanken