Best Practices für das Datenbank Design

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Um eine Datenbank richtig zu entwerfen, müssen Sie Ihre Daten analysieren und einhergehende Planung and die gewünschte Struktur anpassen. Es gibt viele verschiedene Datenbanktypen, Modelle und Anpassungen, die Sie zur Erreichung Ihrer Ziele nutzen können. 

Hier erfahren Sie, wie Sie Ihre Datenbank planen und mit dem Entwerfen beginnen. 

Dieses Datenbanktutorial hilft Anfängerinnen und Anfängern, die Grundlagen von Datenbankverwaltungssystemen zu verstehen. Wir verwenden hilfreiche Analogien, um einen allgemeinen Überblick über Tabellenblätter, Tabellen und Datenbankverwaltungssysteme zu geben. Die Logik und Konzepte in diesem Tutorial erleichtern das Verständnis der technischeren Aspekte der Datenbankarchitektur und der Entity Relationship Diagramme (ERD).

Wie werden Sie Ihre Datenbank verwenden?  

Heutzutage verwenden Unternehmen Daten als Teil ihrer Business Intelligence in Endkundenprodukten und -dienstleistungen, für Prognosen sowie zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen in Echtzeit. Datenbanken müssen nicht zwingend digital sein – technisch gesehen zählt auch ein Notizbuch dazu. Digitale Datenbanken ermöglichen es jedoch, mit Big Data zu arbeiten und Datenanalysen weitaus effektiver zu nutzen. 

In der Vergangenheit wurden viele der von Unternehmen gesammelten Daten verworfen oder nicht auf sinnvolle Weise für Geschäftsentscheidungen genutzt. Denken Sie zum Beispiel an all die Einzelhändler, die Einkaufsdaten für die schnelle Verarbeitung von im Geschäft getätigten Käufen erfassten, jedoch keine effiziente Möglichkeit hatten, die Verkaufsdaten zu speichern oder nützliche Analysen vorzunehmen. 

Mittlerweile wissen wir, dass Daten für Unternehmen von außerordentlichem Wert sein können. Gleichzeitig verfügen wir über mehr Möglichkeiten als je zuvor, Daten zu nutzen und zu visualisieren. 

Wie sieht ein gutes Datenbank-Design aus? 

Wie Sie die Daten und das Wissen, das Ihr Unternehmen sammelt, verwenden, ist mit Blick auf die Entwicklung Ihrer Ziele eine wichtige Überlegung. Das Design der Datenbank wird in der Regel davon bestimmt, wie Sie Ihre Daten aktuell verwenden und wie Ihr Unternehmen sie in Zukunft verwenden möchte. Wenn Sie bereits über eine Datenbank mit vorhandenen Daten verfügen, müssen Sie ebenfalls überlegen, wie Sie diese migrieren möchten. 

Für jeden Anwendungsfall gibt es verschiedene Arten von Datenbanken, Datenbank Software und spezifische Designs. Das Datenbank Design, das Sie derzeit verwenden, entspricht künftig möglicherweise nicht mehr all Ihren Anforderungen. Aus diesem Grund werden Datenbanken in den meisten Unternehmen nicht zufällig ausgewählt, sondern stellen eine sorgfältig recherchierte Entscheidung dar. 

Sind Sie unsicher, welche Datenbank Sie wählen sollen? Dann haben wir den passenden Artikel für Sie.

Entdecken Sie unsere Tipps

Hervorragendes Datenbankdesign basiert auf mehreren Kernprinzipien: 

  • Redundanz minimieren: Um Ressourcen zu sparen, eine effiziente Datenbank zu erstellen und die Funktionsweise der Datenbank zu vereinfachen, sollten Datenredundanzen minimiert und Duplikate vermieden werden.
  • Genauigkeit wahren: Ihre Datenbank sollte die Genauigkeit der Informationen sicherstellen und die Wahrscheinlichkeit verringern, dass Informationen versehentlich beschädigt werden. 
  • Zugriff ermöglichen: Etwaige Business-Intelligence-Systeme, die Lese- und Schreibzugriff benötigen, sollten diesen auch haben. Ihre Datenbank sollte den Zugriff ermöglichen und gleichzeitig die Datensicherheit gewährleisten. 
  • Erwartungen erfüllen: Natürlich führen Sie eine Datenbank, um einen bestimmten Zweck zu erfüllen. Das Datenbankdesign muss also Ihre Erwartungen an die Datenverarbeitung erfüllen. 

Ihre Datenbank sollte berücksichtigen, was die Stakeholderinnen und Stakeholder in Ihrer Organisation von ihren Daten benötigen. Aus diesem Grund ist es ratsam, sie in den Datenbankdesignprozess einzubeziehen. 

Ihre Ziele für die Datenbank bestimmen

Stakeholderinnen und Stakeholder einbeziehen

Wen Sie um Feedback zu Ihrem Datenbank Design bitten sollten? Denken Sie beispielsweise an die Endnutzenden in Ihrem Unternehmen, einschließlich Teammitgliedern, Projektmanagerinnen und Projektmanagern, Entwicklerinnen und Entwicklern und anderen internen Stakeholderinnen und Stakeholdern, und Ihre externen Stakeholderinnen und Stakeholder wie Geschäftskundinnen und Geschäftskunden oder Power User. Bevor Sie zu weit in die Planung Ihrer Ziele einsteigen und mit dem Prozess beginnen, sollten Sie über die relevanten Stakeholderinnen und Stakeholder nachdenken, sowie darüber, wie Sie diese einbeziehen können. 

Die Einbindung der Stakeholderinnen und Stakeholder verhindert nicht nur mögliche Rückschläge, indem Entwürfe vermieden werden, die andere in Ihrem Unternehmen als unpassend empfinden würden: Sie liefert Ihnen auch mehr Ideen, Best Practices und Erfahrungen, aus denen Sie möglicherweise schöpfen können, um Ressourcen zu sparen und das Ergebnis zu verbessern. 

Informationen sammeln, die Ihnen bei Ihrer Entscheidung helfen  

Stellen Sie sich einige gezielte Fragen, um die Datenbank zu ermitteln, die Sie benötigen. Zunächst sollten Sie jedoch damit beginnen, Informationen zu sammeln, die Ihnen bei diesem Prozess und dieser Entscheidung helfen. 

  • Formulare: Sammeln Sie die Formulare mit den Daten, die in die Datenbank aufgenommen werden sollen. 
  • Prozesse: Überprüfen Sie jeden Prozess, der an der Erfassung oder Verarbeitung von Daten für die Datenbank beteiligt ist. Diese Prozesse müssen Ihnen als Referenz zur Verfügung stehen, wenn Sie Ihre Datenbank planen. 
  • Datentypen: Alle Datenfelder, die Sie erfassen und in Ihrer Datenbank speichern möchten, wie z. B. Kundenkontaktinformationen für eine Kundendatenbank: Name, E-Mail-Adresse, Adresse, Stadt, Bundesland und Postleitzahl. Ihre Daten sollten in einfache Teile zerlegt werden, um jegliche Komplexität zu vermeiden. 

SQL vs. NoSQL

Structured Query Language (SQL) ermöglicht es Ihnen, mit einer Datenbank zu interagieren und ihre Daten sinnvoll zu nutzen. Datenbanken werden oft als SQL oder NoSQL („Not Only SQL“) kategorisiert. NewSQL vereint Eigenschaften von beiden. Diese Optionen haben eindeutige Vor- und Nachteile, daher sollten Sie überlegen, wie die Eigenschaften Ihrer Datenbank deren Nutzung ermöglichen oder einschränken. 

SQL

SQL Datenbanken – auch als relationale Datenbanken bekannt – bestehen aus Tabellen mit Daten und den Beziehungen zwischen den Datenfeldern. Es handelt sich dabei um traditionelle Datenbanken, die für viele verschiedene Anwendungsfälle beliebt sind, sich aber auch schwer vertikal skalieren lassen. SQL Datenbanken können horizontal skaliert werden, was jedoch nicht für jeden Anwendungsfall geeignet ist. 

Heutzutage müssen viele Arten von Daten auf eine effizientere Weise gespeichert und verwaltet werden – mit Datenbanken, die nicht die gleichen Anforderungen und Erwartungen wie SQL und ACID-Compliance haben. 

Ein Beispiel dafür, wo SQL bei großen Datenmengen in Schwierigkeiten gerät, ist die Atomizität: Eine relationale Datenbank kann nicht gut funktionieren, ohne die „Schreib“ Aktivitäten einzuschränken und sie sorgfältig im Hintergrund zu verwalten, um die Datenintegrität zu gewährleisten. Beim Skalieren kann es schwierig sein, diese Verwaltungsaktivitäten zu erweitern und anzupassen, was bei bestimmten Big Data Projekten ein Problem darstellen kann. 

NoSQL

Wie bereits erwähnt, steht diese Abkürzung für „Not Only SQL“ und nicht für „No SQL“, man kann also durchaus eine NoSQL Datenbank mit einigen relationalen Komponenten haben, die mit SQL strukturiert sind. NoSQL Datenbanken bieten eine breite Palette an Möglichkeiten, wie Daten gespeichert und strukturiert werden. Bei NoSQL gibt es jedoch einige Komponenten Ihrer Datenbank, die nicht von SQL verwaltet werden. 

Datenmodelle

Abgesehen von der Entscheidung für SQL oder NoSQL müssen Sie auch über das Datenmodell nachdenken, das Sie verwenden werden:

  • Relationale Datenbank: In einer relationalen Datenbank sind alle Relationen bereits definiert und verbinden Tabellen mit Spalten und Zeilen von Daten miteinander. Mit diesem Datenbanktyp können Sie Ihre Daten auf viele verschiedene Arten verwenden, ohne sie neu anordnen zu müssen. Dies eignet sich hervorragend für viele komplexe Anwendungsfälle, in denen Sie Daten mit vielen verschiedenen Relationen speichern müssen, z. B. Produktnamen, zusammen mit Produktinformationen.
  • Hierarchische Datenbank: Eine baumähnliche Datenstruktur, die aus mehreren Daten besteht. Für eine Hierarchie (daher der Name) sind hierarchische Datenbanken sehr sinnvoll. Sie könnten eine Datenbank mit Abteilungsnamen erstellen, und jede Abteilung kann mit einer Liste von Mitarbeitenden verknüpft werden, die dort arbeiten.
  • Netzwerkdatenbank: Wie hierarchische Datenbanken können auch Netzwerkdatenbanken einen übergeordneten Datensatz mit mehreren untergeordneten Datensätzen verknüpfen. Netzwerkdatenbanken können jedoch auch mehrere übergeordnete Datensätze mit einem einzelnen untergeordneten Datensatz verknüpfen, was die Flexibilität für einige Anwendungen erhöht. Wenn Sie sich eine Netzwerkdatenbank vorstellen, sieht sie wie ein Netz aus miteinander verbundenen Datensätzen aus.
  • Objektorientierte Datenbank: Dieser letzte Datenbanktyp verwendet Objekte anstelle von Tabellen, die in relationalen Datenbanken verwendet werden. Mit objektorientierten Datenbanken können objektorientierte Programmiererinnen und Programmierer gezielt die Datenbanken erstellen, die sie benötigen.

Best Practices für das Datenbankdesign

Wenn Sie bereit sind, Ihre Datenbank zu entwerfen, sollten Sie diese bewährten Vorgehensweisen beachten. 

1. Halten Sie es einfach

Denken Sie bei der Gestaltung an Ihre Nutzenden. Stellen Sie die Nutzerfreundlichkeit in den Vordergrund und sorgen Sie dafür, dass alles für die Endnutzenden so einfach und unkompliziert wie möglich ist, auch wenn das für Sie zunächst mehr Arbeit bedeutet. 

  • Setzen Sie auf Standardisierung: Halten Sie sich an einheitliche Namenskonventionen und vermeiden Sie Abkürzungen. Es empfiehlt sich, einen Standard zu erstellen und diesen in Ihrer gesamten Datenbank konsequent anzuwenden. 
  • Berücksichtigen Sie zukünftige Änderungen: Die Datenbank ist insofern ein lebendiges System, als sie später modifizierbar sein sollte.
  • Technische Schulden im Zaum halten: Vermeiden Sie zu viele potenzielle Probleme, die Nutzende umgehen müssen oder zukünftige Entwicklerinnen und Entwickler beheben müssen. 

Technische Schulden können zu Leistungsproblemen und Qualitätseinbußen führen. Überlegen Sie daher gründlich, wie Sie technische Schulden adressieren und damit umgehen.

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2. Normalisieren Sie Ihre Daten 

Beschränken Sie Redundanz auf ein Minimum und achten Sie darauf, dass Ihre Daten stimmig sind. 

  • Überprüfen Sie Abhängigkeiten: Stellen Sie sicher, dass Ihre Abhängigkeiten in Ordnung sind und in der gesamten Datenbank einheitlich bleiben. 
  • Verhindern Sie Anomalien: Anomalien beim Aktualisieren, Einfügen und Löschen können durch das Überprüfen Ihrer Datenbankabhängigkeiten verhindert werden. 

3. Berücksichtigen Sie die Betriebsbedingungen

Ihre Datenbank wird nicht für immer in der Beta-Phase bleiben – irgendwann werden die Nutzenden Ihre Datenbank verwenden. Die realen Bedingungen sind möglicherweise nicht ideal, und Sie müssen im Voraus planen, damit Ihre Datenbank der Herausforderung gewachsen ist. 

  • Planen Sie langfristig: Überlegen Sie, wie Ihre Nutzenden Ihre Datenbank skalieren, anpassen oder anders nutzen müssen, als sie ursprünglich entworfen wurde. 
  • Legen Sie eine Dokumentation an: Dokumentieren Sie sorgfältig – auch wenn es momentan mühsam ist –, damit Ihre Nutzenden es später einfacher haben. 
  • Erstellen Sie ein Diagramm Ihrer Daten: Eine visuelle Darstellung kann eine hilfreiche Möglichkeit für Ihre Nutzenden sein, Datenrelationen und -strukturen zu verstehen. 
  • Planen Sie Ressourcenbeschränkungen ein: Höchstwahrscheinlich werden Ihre Datenbank und Ihre App zusammen mit anderen betrieben oder Sie teilen sich Rechenressourcen. Berücksichtigen Sie mögliche Einschränkungen. 
Beispielvorlage ERD
Beispiel für ein Entity-Relationship-Diagramm
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4. Mehr Zusammenarbeit – bringen Sie Entwicklerinnen und Entwickler und DBAs zusammen 

Viele Unternehmen behandeln die Datenbank immer noch so, als wäre sie so einzigartig, dass der DBA nicht eng mit DevOps zusammenarbeiten müsste. Diese Denkweise kann allerdings zu Diskrepanzen führen.

  • Kommunizieren Sie Ihre Erwartungen: Andere Teams sollten wissen, welche Aktionen ausschließlich von Datenbankadministratorinnen und -administratoren durchgeführt werden sollten (zum Beispiel das Vornehmen von Datenbankänderungen). 
  • Beziehen Sie den DBA ein: Finden Sie Wege, wie der DBA einfach mit den Entwicklerinnen und Entwicklern kommunizieren kann und umgekehrt. 

5. Modellieren Sie Ihre Daten und suchen Sie die passende Lösung für Ihre Anforderungen

Da Ihr Datenbankdesign so wichtig ist, sollte Sie sich auch ausreichend Zeit dafür nehmen. Erstellen Sie ein Model, entwickeln Sie ein Diagramm und integrieren Sie das Feedback Ihres Teams. 

  • Minimieren Sie unnötige Wartung: Durch das Modellieren und Überdenken Ihrer Datenbank können Sie Ihre Ressourceninvestitionen gering halten und die spätere Wartung Ihrer Datenbank erleichtern. 
  • Nutzen Sie Visualisierungen: Erstellen Sie ein Diagramm und testen Sie es – passt Ihr Diagramm zu Ihren Daten und entspricht die gewählte Struktur Ihren Anforderungen? 
  • Testen Sie Ihre Datenbank: Nehmen Sie sich Zeit für das Testen und überspringen Sie diesen Schritt nicht: Eine nicht funktionierende Datenbank ist auf lange Sicht teurer als eine verlängerte Frist oder die investierte Zeit.

Skalierbares Datenbankdesign für den Erfolg

Wenn Sie Ihre Datenbank in Zukunft skalieren, ermöglichen Ihnen diese Best Practices im Datenbankdesign und sorgfältige Datenmodellierung, effektiver zu planen, wie sich Ihre Datennutzung im Laufe der Zeit weiterentwickelt und wächst. Wenn Sie diese Entscheidungen heute treffen, maximieren Sie Ihre Investition und schützen die Daten, die Sie so hart sammeln und optimieren möchten.

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Nützliche Ressourcen

Tool für das Designen einer Datenbank

Importieren Sie Ihre Datenbankstruktur direkt aus Ihrem Datenbankverwaltungssystem nach Lucidchart, um Ihre Datenbank besser als Entity-Relationship-Diagramm (ERD) darzustellen. 

Tutorial zum Strukturieren und Entwerfen von Datenbanken

Mit einem zuverlässigen Datenbankdesign Tool wie Lucidchart ermöglicht eine gut gestaltete Datenbank den Nutzenden Zugang zu wichtigen Informationen. Indem Sie die auf dieser Seite genannten Prinzipien befolgen, können Sie eine Datenbank entwerfen, die gut funktioniert und sich an zukünftige Bedürfnisse anpasst.

Datenbankmodelle

Ein Datenbankmodell illustriert die logische Struktur einer Datenbank. Das umfasst auch Beziehungen und Einschränkungen, mit denen sich bestimmen lässt, wie Daten gespeichert werden können und wie man auf Daten zugreifen kann.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zum Thema Datenbankdesign

Ein gutes Datenbankdesign beruht auf Prinzipien wie der Minimierung von Redundanz, dem Schutz der Genauigkeit, der Gewährleistung der Zugänglichkeit und der Erfüllung der geschäftlichen Erwartungen.

Die Normalisierung hilft, Redundanzen zu beseitigen und Anomalien zu verhindern, gewährleistet Datenkonsistenz und macht die Datenbank effizienter in der Wartung.

Binden Sie Endnutzende, Projektmanagerinnen und Projektmanager und andere Beteiligte frühzeitig in den Designprozess ein, um Feedback zu sammeln und sicherzustellen, dass die Datenbank ihren Bedürfnissen entspricht.

Überlegen Sie, wie Ihre Organisation die Daten nutzen will, welche Abfragemuster erwartet werden und ob eine SQL- oder NoSQL-Datenbank am besten zu Ihren Anforderungen passt.

Führen Sie ein regelmäßiges Monitoring durch, legen Sie klare Datenqualitätsmetriken fest und befähigen Sie Ihr Team, hohe Standards für die Datenintegrität einzuhalten.

Dokumentation ist entscheidend, um den Nutzenden beim Verständnis von Datenrelationen und -Strukturen zu helfen, und erleichtert zukünftige Änderungen und Fehlerbehebungen.

Speichern Sie jeden Fakt nur einmal und referenzieren Sie ihn über den Schlüssel. Verwenden Sie eine explizite Modellierung von Entitäten und Relationen, um die Duplizierung von Daten in verschiedenen Tabellen zu vermeiden.

Zusammenarbeit stellt sicher, dass beide Teams in Bezug auf die Erwartungen übereinstimmen, was die Datenbankleistung und Zuverlässigkeit von Anfang an verbessert.

Bei den Tests sollte nicht nur die Funktionalität, sondern auch die Datenqualität überprüft werden, um sicherzustellen, dass die Datenbank im Laufe der Zeit sauber und aussagekräftig bleibt.

Zu den häufigen Fehlern gehören die Vernachlässigung des Inputs von Stakeholderinnen und Stakeholdern, das Versäumnis, Daten zu normalisieren, und die fehlende Planung für zukünftige Skalierbarkeit und Betriebsbedingungen.

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