Das Datenmanagement im Jahre 2020

Die Verwaltung der Daten hat sich im Laufe der letzten Jahre erheblich verändert. Bis vor zehn Jahren waren es noch gewöhnliche SQL-Server wie der von Oracle oder Microsoft, die die Daten in Tabellen speicherten. Diese Tabellen sind auf vielfältigste Art und Weise miteinander verknüpft. So können große Mengen von Daten dezentral verteilt werden und gleichzeitig ergeben sich durch die Verknüpfungen unendliche Möglichkeiten, die Daten abzurufen und zu verarbeiten. Die verschiedensten Daten können miteinander verglichen werden, wodurch sich ebenfalls viele Einsatzmöglichkeiten ergeben.

Das Data Stream Management System

Das sogenannte DSMS ist noch etwas fortschrittlicher. Es wurde geschaffen, um einen ständigen Strom von Daten zu katalogisieren, zu ordnen und ähnlich wie bei den klassischen SQL Datenbanken alle Daten auf vielfältigste Weise nutzbar zu machen. Der größte Unterschied ist, dass bei der klassischen Datenbank die Verarbeitung statisch vonstattengeht. Jede Abfrage, jeder Eintrag und jede Veränderung werden einzeln verarbeitet, wodurch dieses System wesentlich langsamer ist. Wobei langsam relativ ist, die Datenbank-Server von Oracle oder Microsoft ließen bis dato keinerlei Wünsche in Sachen Performance und Vielseitigkeit offen. Doch die Zeiten ändern sich bekanntlich stetig und dort, wo extrem große Datenvolumen entstehen, brauchte es neue Lösungen.

Data Stream Management Systeme befinden sich noch in einer sehr jungen Phase, doch dass sie eines Tages der neue Standard im Datenmanagement werden, daran besteht kein Zweifel. Die Leistungsunterschiede sind gewaltig und aufgrund des immer größeren Datenvolumens führte kein Weg an einer neuen Entwicklung vorbei. Programmiert wird das neue System in der Sprache CQL (Continuous Query Language).

Bisher wird DSMS nur an Universitäten eingesetzt, um dort weiter erprobt zu werden. Allen voran zeichnet sich die Stanford University in den USA für die massive Weiterentwicklung verantwortlich. Bisher ist es allerdings so, dass DSMS speziell für jeden Einsatzzweck programmiert werden müssen. Die klassischen Datenbank-Applikationen sind hier einen großen Schritt voraus, da sie standardisiert und damit universell einsetzbar sind. Ein Umstand, an dem natürlich noch gearbeitet werden muss.