N?r du k?per via affiliate-l?nkar p? v?r webbplats kan vi f? en provision utan extra kostnad f?r dig. L?s mer om 
L?r dig vad som menas med databashanteringssystem inom datahantering. Vi g?r igenom hur begreppet definieras i enkla termer, historien bakom samt de olika typerna. Artikeln kommer ocks? att f?rklara skillnaden mellan databaser och DBMS, ge en ?versikt ?ver v?lk?nda DBMS-system och belysa f?rdelar, utmaningar och framtida trender inom databashantering.
Vad ?r ett DBMS?
Ett databashanteringssystem (DBMS) ?r middleware som g?r det m?jligt f?r programmerare, databasadministrat?rer (DBA), programvaruapplikationer och slutanv?ndare att lagra, organisera, komma ?t, fr?ga efter och manipulera data i en databas.
DBMS ?r viktiga eftersom de tillhandah?ller effektiva och tillf?rlitliga mekanismer f?r att organisera, hantera och anv?nda stora m?ngder data samtidigt som de s?kerst?ller dataintegritet och ger andra f?rdelar med datahantering.
I f?retaget ger databashanteringssystem databasadministrat?rer (DBA) ett strukturerat ramverk som underl?ttar datadelning mellan olika avdelningar, team och applikationer. DBMS ger anst?llda kontrollerad och organiserad tillg?ng till data som de kan anv?nda f?r att driva innovation och hj?lpa sitt f?retag att beh?lla en konkurrensf?rdel.
Historia om databashanteringssystem
Historien om databashanteringssystem g?r tillbaka till b?rjan av 1960-talet n?r datorer b?rjade anv?ndas f?r databehandling. P? den tiden kallades konceptet vanligtvis f?r ett informationshanteringssystem.
Det f?rsta kommersiellt tillg?ngliga databashanteringssystemet kallades Integrated Data Store (IDS). Det utvecklades av Charles W. Bachman och hans team p? General Electric (GE) i slutet av 1960-talet.
IDS var ett hierarkiskt DBMS som organiserade data i en tr?dliknande struktur, med f?r?ldra-barn-relationer mellan poster. Anv?ndarna kunde lagra, h?mta och hantera data p? ett strukturerat s?tt. IDS introducerade ocks? begreppet data dictionary, som definierar strukturen och relationerna f?r data i databasen. F?re IDS lagrades data vanligtvis i platta filer och det fanns ingen standard f?r hur filerna skulle lagras, n?s eller manipuleras.
Bachmans IDS ?verskuggades s? sm?ningom av framv?xten av relationsdatabaser och Structured Query Language (SQL) p? 1970-talet. Sedan dess har DBMS-produkter och -tj?nster genomg?tt en kontinuerlig utveckling som har f?rb?ttrat lagring, h?mtning och hantering av data.
Tidslinje: Evolutionen av DBMS (Database Management System)
| ?r | Event |
|---|---|
| 1964 | Utveckling av den f?rsta databasen, en Integrated Data Store (IDS), av Charles Bachman p? General Electric. |
| 1966 | IBM introducerar Information Management System (IMS), en gemensam utveckling med Rockwell och Caterpillar. |
| 1970 | Edgar F. Codd introducerar relationsmodellen i ett dokument med titeln “A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks“. |
| 1974 | Structured Query Language (SQL) skapas. |
| 1976 | Peter Chen introducerar the Entity-Relationship Model i sin artikel “The Entity-Relationship Model – Toward a Unified View of Data“. |
| 1979 | Oracle lanserar den f?rsta kommersiella relationsdatabasen som anv?nder SQL. |
| 1980 | IBM introducerar System R, det SQL-baserade systemet f?r hantering av relationsdatabaser. |
| 1981 | IBM lanserar SQL/DS, det f?rsta fullfunktions DBMS som kan k?ras p? persondatorer. |
| 1983 | IBM lanserar den f?rsta versionen av DB2 f?r stordatorer. |
| 1986 | The Object-Oriented Database System Manifesto publiceras, vilket ger en betydande drivkraft f?r utvecklingen av objektorienterade databaser. |
| 1996 | PostgreSQL, ett av de f?rsta relativa databashanteringssystemen med ?ppen k?llkod, lanseras. |
| 1998 | MySQL, ett annat viktigt RDMS med ?ppen k?llkod, sl?pps f?r Windows 95 och NT. |
| 1998 | Microsoft lanserar SQL Server 7.0, en fullst?ndig omskrivning av deras DBMS. |
| 2000 | Internetf?retag b?rjar anv?nda XML-databaser. |
| 2004 | Termen “NoSQL” blir popul?r, vilket leder till en ny generation av icke-relationella, distribuerade databaser. |
| 2006 | Google publicerar ett dokument om BigTable, sin interna NoSQL-databas, vilket p?verkar en ny v?g av NoSQL-databaser med ?ppen k?llkod |
| 2012 | Amazon introducerar DynamoDB, en egen NoSQL-databas. |
| 2013 | FoundationDB, en distribuerad databas som ?r utformad f?r att hantera stora volymer strukturerad data, sl?pps. |
| 2017 | Google lanserar Spanner, en globalt distribuerad databas. |
| 2020-talet | Fortsatt utveckling och innovation inom DBMS-teknik, med fokus p? molnbaserade databaser, edge-databaser och f?rb?ttringar av AI-integration f?r databashantering. Blockkedjedatabaser blir ocks? ett viktigt ?mne av intresse. |
Databas vs DBMS
Termerna “databas” och “databashanteringssystem” anv?nds ofta synonymt i vardagliga konversationer. Det beror f?rmodligen p? att n?r slutanv?ndare interagerar med en databas ?r de inte medvetna om den underliggande DBMS och dess distinkta roll i hanteringen av data. F?r att ?ka f?rvirringen ?r DBMS i vissa fall inb?ddad direkt i applikationskoden. Detta g?r det ?nnu mindre uppenbart att det r?r sig om ett separat system.
F?r att kunna skilja mellan de tv? termerna och anv?nda dem korrekt ?r det bra att f?rst? deras respektive roller och funktioner: En databas ?r en strukturerad samling av data. Databashanteringssystemet ?r den programvara som utvecklare, slutanv?ndare och applikationer anv?nder f?r att interagera med en databas.
DBMS-komponenter
K?rnkomponenten i varje DBMS kallas databasmotorn. Det ?r den programvara som interagerar direkt med det underliggande lagringssystemet eller filsystemet och styr interaktionen mellan modul?ra underkomponenter som g?r det m?jligt f?r motorn att hantera och manipulera data i databassystemet. Detta inkluderar moduler f?r:
RDBMS vs DBMS
Ett relationsdatabashanteringssystem (RDBMS) ?r en typ av databashanteringssystem. Alla RDBMS ?r DBMS, men alla databashanteringssystem ?r inte relationella databashanteringssystem.
| DBMS | RDBMS |
|---|---|
| Olika typer kan anv?ndas f?r att hantera olika typer av databasmodeller | Kan endast hantera relationsdatabasmodellen |
| Olika typer kan lagra data i olika strukturer | Lagrar alltid data i tabeller med rader och kolumner |
| Olika typer kan eller beh?ver inte automatiskt uppr?tth?lla dataintegritet. | Uppr?tth?ller automatiskt dataintegritet genom begr?nsningar som prim?rnyckel, unik nyckel och fr?mmande nyckel |
| Olika typer kan anv?nda olika spr?k eller tekniker f?r datahantering | Anv?nder alltid SQL (Structured Query Language) |
Olika typer av databashanteringssystem
Fram till sekelskiftet klassificerades databashanteringssystem som antingen relationella eller icke-relationella, beroende p? deras struktur och anv?ndningsomr?den. Om DBMS lagrade data i tabeller kallades det f?r ett relationellt DBMS (RDBMS). Om det inte lagrade data i tabeller kallades det NoSQL eller icke-relationellt DBMS.
Idag kategoriseras databashanteringssystem fortfarande som antingen RDBMS eller icke-RDBMS, men de klassificeras ocks? efter de unika f?rdelar de ger. Typer av DBMS inkluderar:
- Cloud Database Management Systems – Cloud DBMS som Amazon Aurora ?r utformade f?r att hantera distribuerade data som lagras i en molnleverant?rs fj?rrdatacenter.
- Columnar Database Management Systems – Columnar DBMS som Apache Cassandra returnerar fr?gor snabbare genom att lagra data i kolumner ist?llet f?r rader. Detta schema g?r det l?ttare f?r dataanalys- och business intelligence-applikationer att arbeta med stora datam?ngder.
- Distributed Database Management Systems – DDBMS-funktioner som de som finns i Apache Hadoop-ekosystemet ?r utformade f?r att s?kerst?lla dataintegritet f?r logiskt relaterade databaser ?ver flera platser eller datormilj?er.
- Graph Database Management Systems – Dessa system ?r utformade f?r att st?dja grafdatabaser som lagrar relationer p? den enskilda postniv?n. Graph DBMS:er som Neo4j ?r idealiska f?r att hantera data med sammankopplade relationer, t.ex. data fr?n sociala medier.
- Hierarkiska databashanteringssystem – Hierarkiska hanteringssystem ?r utformade f?r att st?dja databaser som ?r organiserade i f?r?ldra-barn-relationer. Denna typ av DBMS har sina r?tter i stordatorber?kningar och dess anv?ndningsomr?den idag ?r begr?nsade.
- HTAP Database Management Systems – DBMS f?r hybridtransaktion/analytisk bearbetning ?r utformade f?r att st?dja blandade arbetsbelastningar f?r transaktions- och analysdata. Traditionella databassystem har ofta separata system f?r OLTP (online transaction processing) och OLAP (online analytical processing). HTAP-hanteringssystem som SAP HANA och CockroachDB ger en enhetlig plattform som kan hantera b?da typerna av uppgifter samtidigt.
- In-memory Database Management Systems – In-memory Management Systems ?r utformade f?r att minska latensen genom att anv?nda huvudminnet f?r datahantering och lagring. Volt Active Data och andra IMDBMS g?r datah?mtningen betydligt snabbare och f?rb?ttrar systemets ?vergripande prestanda.
- Objektorienterade databashanteringssystem (OODBMS) – db4o ?r ett exempel p? denna typ av DBMS. OODMBS ?r utformade f?r att hantera komplexa datastrukturer som lagringsobjekt.
- NewSQL Database Management Systems – NewSQL DBMS som PostgreSQL ger skalbarheten och prestandaf?rdelarna med NoSQL-databaser samtidigt som ACID-egenskaperna hos traditionella relationsdatabaser bibeh?lls. Denna typ av DBMS ?r utformad f?r storskaliga distribuerade milj?er och kan hantera h?g genomstr?mning av transaktionella arbetsbelastningar.
- Time-Series Database Management Systems – DBMS:er f?r tidsserier som InfluxDB optimerar lagring, h?mtning och analys av tidsst?mplade data. De anv?nds ofta f?r att st?dja finansiell analys och ?vervakningssystem f?r Internet of Things (IoT).
V?lk?nda databashanteringssystem
Exempel p? v?lk?nda DBMS:er ?r bland annat:
| Access | L?ttviktigt relationellt databashanteringssystem (RDMS) som ing?r i Microsoft Office och Office 365. |
| Amazon RDS | Inbyggt molnbaserat DBMS?som erbjuder motorer f?r hantering av MySQL-, Oracle-, SQL Server-, PostgreSQL- och Amazon Aurora-databaser. |
| Apache Cassandra | ?Distribuerat databashanteringssystem med ?ppen k?llkod som ?r k?nt f?r att kunna hantera stora m?ngder data. |
| Filemaker | Relationell DBMS med l?g/ingen kod (LCNC). |
| Google Cloud Spanner | Globalt distribuerad, horisontellt skalbar och starkt konsekvent relationsdatabastj?nst som erbjuds av Google Cloud. |
| IBM Db2 | ?Familj av relationsdatabashanteringssystem?som utvecklats av IBM och som erbjuder olika utg?vor f?r olika milj?er och arbetsbelastningar. |
| MariaDB | Relationsdatabas med ?ppen k?llkod?som ?r en f?rgrening av MySQL. |
| Microsoft Azure SQL Database | ?Molnbaserad relationsdatabastj?nst som tillhandah?lls av Microsoft Azure och som erbjuder fullt hanterade SQL-databaser. |
| MongoDB | Popul?rt NoSQL-databashanteringssystem som anv?nder ett dokumentorienterat schema f?r att ge h?g skalbarhet och flexibilitet. |
| MySQL | System f?r hantering av relationsdatabaser (RDBMS) med ?ppen k?llkod som ?gs av Oracle. |
| Oracle | Egenutvecklat RDMS optimerat f?r hybrida molnarkitekturer. |
| PostgreSQL | Bashanteringssystem f?r relationsdata med ?ppen k?llkod som ?r k?nt f?r sin robusthet, skalbarhet och omfattande funktionsupps?ttning. |
| SAP HANA | ?Kolumnorienterad RDBMS med minneshantering som ?r optimerad f?r datainmatning i realtid >och h?gpresterande analys. |
| SQL Server | ?Relationellt databashanteringssystem p? f?retagsniv? fr?n Microsoft som kan hantera extremt stora datam?ngder och databasf?rfr?gningar. |
| SQLite | L?ttviktig, filbaserad relationsdatabasmotor som ofta anv?nds i inbyggda system och mobila applikationer. |
| Teradata | Kraftfull SQL-motor som ger skalbara l?sningar f?r hantering och analys av stora datam?ngder. |
F?rdelar med att anv?nda ett DBMS
Databashanteringssystem DBMS ?r s?rskilt viktiga i situationer d?r flera anv?ndare eller applikationer interagerar med samma databaser samtidigt. DBMS-systemet skyddar mot konflikter och fel med hj?lp av mekanismer f?r samtidighetskontroll som s?kerst?ller att dataintegriteten f?rblir intakt ?ven i scenarier med h?g trafik.
En annan f?rdel ?r att databashanteringssystem erbjuder ett brett utbud av s?kerhetsfunktioner, mekanismer och funktioner. Administrat?rer kan definiera regler f?r ?tkomstkontroll, tilldela anv?ndarroller och ange beh?righeter f?r att s?kerst?lla att endast beh?riga personer kan ange, komma ?t och manipulera data.
Eftersom DBMS tillhandah?ller verifieringskedjor och loggningsfunktioner f?r att sp?ra och ?vervaka anv?ndning och ?ndringar av data?tkomst, ?r de anv?ndbara verktyg f?r efterlevnad.
Ett DBMS kan t.ex. hj?lpa administrat?rer att hantera livscykeln f?r data genom att implementera policyer f?r datalagring, arkivering och eventuell kassering. Ett DBMS kan ocks? hj?lpa till att uppr?tth?lla sekretesskontroller genom att tillhandah?lla mekanismer som anonymiserar eller krypterar k?nsliga data,
Utmaningar med databashanteringssystem
?ven om databashanteringssystem har revolutionerat hur sm? och stora f?retag hanterar och hanterar data, kan det vara sv?rt att l?ra sig att implementera och hantera DBMS f?r f?retag. Detta g?ller s?rskilt om DBMS m?ste integreras med ERP-system (Enterprise Resource Planning) eller CRM-plattformar (Customer Relationship Management).
Att rulla ut ett nytt DBMS kan ocks? vara dyrt. ?ven medelstora f?retag kommer sannolikt att beh?va anst?lla eller kontraktera en kvalificerad databasadministrat?r f?r att s?kerst?lla att deras DBMS ?r korrekt konfigurerat, underh?llet och optimerat. Licensavgifter, h?rdvaruinfrastruktur, programuppgraderingar och l?pande underh?llskostnader kan ocks? belasta budgeten, s?rskilt f?r mindre organisationer.
Framtiden f?r DBMS
Dagens DBMS:er inneh?ller banbrytande teknik som artificiell intelligens (AI), maskininl?rning (ML) och blockkedjor f?r att hantera utmaningarna med big data och hj?lpa organisationer att f?lja relevanta regler och standarder f?r datahantering.
- DBMS-system som ?r utrustade med AI- och ML-funktioner kan automatisera uppgifter som optimering av fr?gor, dataindexering och anomalidetektering. Intelligenta databashanteringssystem kan l?ra sig av datam?nster, anpassa sig till f?r?ndrade arbetsbelastningar och optimera prestanda p? egen hand.
- Blockkedjeaktiverade databaser kan tillhandah?lla of?r?nderlig, transparent datalagring och m?jligg?ra s?kra, granskningsbara transaktioner. Denna typ av databashanteringssystem eliminerar behovet av centrala myndigheter samtidigt som dataintegriteten f?rb?ttras. Det g?r dem idealiska f?r branscher som finans, leveranskedjor och h?lso- och sjukv?rd, d?r riskerna f?r och effekterna av dataf?rfalskning ?r betydande.
- DBMS med inbyggda funktioner f?r str?mbearbetning blir allt viktigare f?r anv?ndningsomr?den som realtidsanalys, bedr?geridetektering och personliga kundupplevelser. Med ?kningen av Internet of Things (IoT) och str?mmande datak?llor kommer DBMS att beh?va hantera databehandling i realtid ?nnu mer effektivt.
