Relationale Datenbankmanagementsysteme – Datenbankmanagement am Rande

In the beginning, software, data, and processing power resided on a single computing asset, the mainframe, with a dumb terminal on every desk. The dumb terminal’s only function was to facilitate access to the mainframe. Then came UNIX-based systems and more dumb terminals. Then things began to change. Despite Ken Olsen of DEC’s famously misguided statement in the 1970’s “There is no reason for any Individual to have a computer in their home”, there are an estimated 1.3BN personal computers in use worldwide today (source: statista.com).

The move away from centralized computing has gained popularity and momentum over the years, especially when the cost of local storage (hard drives) eventually dropped significantly. Then came cloud computing and the computing landscape, from a data management perspective (among others), changed forever. In this article, we’ll explore relational database management systems (RDBMS), the advantages of RDBMS and databases in the cloud, IoT and edge computing.

Kontrastierendes nicht-relationales DBMS und RDBMS

Ein RDBMS ist eine Sammlung mehrerer zusammengehöriger Datensätze, die für Durchsuchbarkeit, Organisation und Berichterstellung organisiert sind. Die Datensätze werden in Tabellen sortiert, die Zeilen (Datensätze) und Spalten enthalten. Eine eng definierte Beziehung zwischen Tabellen erleichtert die gemeinsame Nutzung von Daten. Strukturierte Abfragesprache (SQL) wird von den meisten kommerziellen RDBMS für den Zugriff auf die Datenbank verwendet.

Instead of tables, non-relational databases are often document-oriented. This way, non-structured data (such as articles, photos, social media data, videos) can be stored in a single document that can be easily found but isn’t necessarily categorized into fields as in a relational database. Note that storing data in bulk like this requires extra processing effort and more storage than highly organized SQL data. These types of databases are often called NoSQL and use several different models such as Key-value model, column store, document database, and graph database.

Einige Funktionen und Vorteile von RDBMS

Das Speichern von Daten in Tabellenform mit Zeilen und Spalten bietet im Vergleich zu einer nicht relationalen Datenbankverwaltungsstruktur mehrere Vorteile, darunter:

  • Die Implementierung von Funktionen zur Aufrechterhaltung der Genauigkeit, Konsistenz und Integrität der Daten
  • Es verwendet eine einzige standardisierte Sprache für verschiedene RDBMS
  • Es verwendet eine erweiterte und nicht-strukturelle Abfragesprache.
  • Es verwendet eine einzige einheitliche Sprache (DDL) für verschiedene Rollen.
  • RDBMS kann eine unbegrenzte Datenmenge aufnehmen

Hier ist das großer Vorteil die ein relationales Datenbankmanagementsystem von einem nicht-relationalen DBMS unterscheiden, von dem wir das erste oben angesprochen haben:

ACID

ACID is the Atomicity, Consistency, Isolation, Durability model relating to data storage and RDBMS is based on this model. By contrast, Non-relational DBMS doesn’t implement the ACID model, and this can cause inconsistencies in the data.

Hier sind einige bekannte Beispiele für nicht-relationale DBMS und RDBMS

Nicht-relationales DBMS – MongoDB, CouchDB, Gridgain

RDBMS – SQLite, SQL Server, MySQL, Raima Database Manager (RDM)

RDBMS und die Cloud

Depending on your organization’s specific requirements, a Database as a Service (DBaaS) solution may be an attractive option, and indeed a cloud service does have some real advantages. By handing management of your database to a third party you can free up valuable personnel to focus on other tasks or empower smaller organizations to make a start without having to employ suitably qualified staff. Setting up a cloud database can be as easy as a few clicks and you’re good to go. A cloud solution also makes it straightforward to grow your database in sync with your needs as well as scaling your database up and down to accommodate peaks and troughs in demand.

However, as we move towards 5G, and a substantial increase in the speed at which data can be sent, cloud database solutions have some serious limitations – latency, bandwidth, security and availability issues being some important concerns.

RDBMS IoT und Edge

IoT-Geräte werden mit vielen Sensoren ausgestattet sein und die riesige Menge an Daten, die sie produzieren, müssen sofort verarbeitet werden, um eine sinnvolle und nutzbare Ausgabe zu erzeugen. Technologien wie die Cloud werden nicht in der Lage sein, die Echtzeit-Datenverarbeitung zu unterstützen, die erforderlich ist, um die beispiellose Menge an produzierten Daten zu bewältigen, und das bringt uns an den Rand.

Der Grundgedanke von Edge besteht darin, die Datenverarbeitung so nah wie möglich an die Quelle der Daten selbst zu bringen, wodurch der Roundtrip in die Cloud und zurück vermieden wird. Das Ergebnis sind Daten, die in Echtzeit verarbeitet und sofort verfügbar gemacht werden. Es gibt bestimmte geschäftskritische Anwendungen, bei denen die Verarbeitung von Daten am Edge nicht nur wünschenswert, sondern auch kritisch ist. Unterbrechungen oder Latenzen im Datenfluss oder Datenverlust können schwerwiegende Folgen haben und sind daher nicht akzeptabel.

Hier sind drei Beispiele für Anwendungen, bei denen eine sofortige und unterbrechungsfreie Datenverarbeitung entscheidend ist.

 

Gesundheitsversorgung im ländlichen Raum – Schätzungen zufolge leben etwa 30 Millionen Amerikaner mehr als eine Stunde vom Zugang zur Traumaversorgung entfernt. Ohne eine zuverlässige Internetverbindung, die in ländlichen Gebieten oft ein Problem darstellt, ist die Unterstützung solcher Patienten nicht möglich.

Die Verarbeitung von Daten am Rande kann für solche Patienten über Leben und Tod entscheiden. Die Anwendungen können mit einer lokalen Datenbank ausgeführt werden, wenn die Verbindung unterbrochen wird, und die Daten dann in eine Cloud-Datenbank replizieren, wenn eine Verbindung wiederhergestellt wurde.

Verwendung: Zuverlässiger, ununterbrochener Zugriff auf Gesundheitsdaten, die für die Unterstützung von Patienten in ländlichen Gebieten entscheidend sind.

Gesundheitspersonal, das eine Tablette hält

Autonome Fahrzeuge (AV) – sensor data from motors, pumps, and generators on autonomous vehicles can be processed close to the source to reduce the need to send data back and forth to the cloud.

Darüber hinaus können Informationen über Straßenbedingungen, Trümmer auf der Straße oder Unfälle verwendet werden, um andere AVs umzuleiten und Verzögerungen zu vermeiden. Alle nützlichen Funktionen.

Seine Informationen von Sensoren, die Kollisionen verhindern oder einem AV helfen, einen Fußgänger zu vermeiden, sind jedoch wirklich kritisch und müssen nahezu in Echtzeit ohne Verzögerung, Latenz oder den Roundtrip in die Cloud verarbeitet werden.

Verwendung: Unfälle und mögliche Todesfälle beim Einsatz in autonomen Fahrzeugen zu vermeiden.

Bauwerksüberwachung (Kameras, Bewegungs- und Radarsensoren) – used as a preventative maintenance tool on sensitive structures such as oilfield equipment, for example. By analyzing movement, shape, and behavior of the structure, thresholds can be set for “normal” and anomalies flagged up.

As an example use case Raima Database Manager is embedded in Aker solutions’ Vectus™ 6.0 subsea electronics module, which improves performance and lowers risk at oil and gas installations on the seafloor.

Verwendung: Strukturen und Infrastruktur zu schützen, indem anormale Zustände identifiziert werden, die auf ein potenzielles strukturelles Versagen hindeuten können.

Datenbank für das industrielle Internet der Dinge (iiot)

Daten schließen sich Kreis

It’s an interesting idea that data is coming full circle, back from the cloud and closer to the source of the data itself.

Der Schlüssel zu all dem ist ein leichtes und dennoch leistungsstarkes RDBMS wie Raima Database Manager die auf Edge-Geräten mit geringem Stromverbrauch ausgeführt werden können. Die Verarbeitung von Daten in der Nähe des Zuhauses auf Edge-Geräten wird immer wichtiger, um eine sofortige Entscheidungsfindung durch Business Intelligence basierend auf den riesigen Datenmengen, die durch das IoT generiert werden, zu ermöglichen.

Relationale Datenbankverwaltungssysteme leben heute wirklich auf dem neuesten Stand der Technik.

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