Datenbanken

Was ist eine Datenbank?

📂 Datenbanken / Grundlagen🕐 ~6 Min. Lesezeit🔄 2026-10-22

Warum nicht einfach Excel?

Eine Datenbank speichert Daten strukturiert, sodass viele Benutzer und Programme gleichzeitig, sicher und widerspruchsfrei damit arbeiten können. Eine Excel-Tabelle stößt genau dort an Grenzen: Zwei Personen bearbeiten dieselbe Datei, jemand tippt „Wetzler“ statt „Wetzlar“, eine Zeile wird versehentlich gelöscht – und niemand merkt es.

Aufbau einer Tabelle mit Primärschlüssel, Spalten und Zeilen sowie Zusammenspiel von Anwendung, DBMS und Datenbank — Abb. – Tabelle, Spalte, Zeile und das Zusammenspiel von Anwendung, DBMS und Datenbank

Die wichtigsten Begriffe

Begriff	Bedeutung
Datenbank (DB)	Die eigentlich gespeicherten Daten.
DBMS	Datenbankmanagementsystem – die Software, die die Daten verwaltet (z. B. Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL).
DBS	Datenbanksystem = DB + DBMS.
Tabelle (Relation)	Daten zu einem Thema, z. B. alle Kunden.
Spalte (Attribut)	Eine Eigenschaft mit festem Datentyp, z. B. `ort` als Text.
Zeile (Datensatz, Tupel)	Ein einzelner Eintrag, z. B. ein Kunde.
Schema	Der Bauplan: welche Tabellen, Spalten, Datentypen und Beziehungen es gibt.

Relationale und NoSQL-Datenbanken

Fünf Arten von Datenbanken: relational, Dokument, Key-Value, Spaltenfamilie und Graph — Abb. – Datenbankarten mit typischen Vertretern

Relational – Daten in Tabellen, die über Schlüssel verbunden sind, Abfrage mit SQL. Standard für Warenwirtschaft, Buchhaltung, ERP, Personalverwaltung.
NoSQL – flexible Strukturen (Dokumente, Schlüssel/Wert, Graphen), gut auf viele Server verteilbar. Typisch für Web-Anwendungen, Caches (Redis) oder Konfigurationsspeicher (etcd in Kubernetes).

Für Admins: Auch ohne selbst zu programmieren begegnen dir Datenbanken überall – hinter dem Ticketsystem, der Warenwirtschaft, WSUS, dem Virenschutz-Server oder SharePoint. Du musst sie installieren, sichern, absichern und bei Problemen wiederherstellen können.

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ER-Modell & Beziehungen

📂 Datenbanken / Grundlagen🕐 ~6 Min. Lesezeit🔄 2026-10-22

Erst planen, dann bauen

Bevor Tabellen angelegt werden, beschreibt man die Wirklichkeit mit einem Entity-Relationship-Modell (ERM): Welche „Dinge“ (Entitäten) gibt es, welche Eigenschaften (Attribute) haben sie und wie hängen sie zusammen (Beziehungen)?

ER-Diagramm Kunde gibt Bestellung auf, Bestellung enthält Artikel, darunter die Beziehungstypen 1:1, 1:n und n:m — Abb. – ER-Modell in Chen-Notation und die drei Beziehungstypen

Kardinalität	Beispiel	Umsetzung in Tabellen
1 : 1	Mitarbeiter ↔ Firmenwagen	Fremdschlüssel in einer der beiden Tabellen (mit UNIQUE) – oft auch eine gemeinsame Tabelle.
1 : n	Kunde ↔ Bestellungen	Fremdschlüssel auf der „n“-Seite: `bestellungen.kunden_id`.
n : m	Bestellungen ↔ Artikel	Eigene Zwischentabelle mit beiden Fremdschlüsseln (z. B. `bestellpositionen`).

Lesehilfe: Man liest die Kardinalität immer in beide Richtungen: „Ein Kunde gibt viele Bestellungen auf – eine Bestellung gehört zu genau einem Kunden.“ Daraus folgt 1 : n.

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Schlüssel & Integrität

📂 Datenbanken / Grundlagen🕐 ~5 Min. Lesezeit🔄 2026-10-22

Primärschlüssel

Der Primärschlüssel (Primary Key, PK) identifiziert jede Zeile eindeutig. Er darf nicht doppelt vorkommen und nie leer (NULL) sein. In der Praxis nimmt man meist eine fortlaufende Nummer ohne Bedeutung (Surrogatschlüssel, z. B. kunden_id) statt „natürlicher“ Werte wie E-Mail-Adresse oder Name – die können sich ändern.

Vier Tabellen kunden, bestellungen, bestellpositionen und artikel mit Primär- und Fremdschlüsseln — Abb. – Fremdschlüssel verbinden die Tabellen; die Zwischentabelle löst n : m auf

Schlüsselarten

Schlüssel	Bedeutung
Primärschlüssel (PK)	Der gewählte eindeutige Schlüssel einer Tabelle.
Fremdschlüssel (FK)	Spalte, die auf den Primärschlüssel einer anderen Tabelle verweist.
Zusammengesetzter Schlüssel	PK aus mehreren Spalten, z. B. `(bestell_id, artikel_id)`.
Schlüsselkandidat	Jede Spalte(nkombination), die eindeutig wäre – einer davon wird PK.

Referentielle Integrität

Das DBMS verhindert, dass ein Fremdschlüssel ins Leere zeigt: Eine Bestellung für Kunde 99 wird abgelehnt, wenn es Kunde 99 nicht gibt. Beim Löschen eines Kunden legt man fest, was mit seinen Bestellungen passiert:

ON DELETE RESTRICT / NO ACTION – Löschen wird verweigert, solange Bestellungen existieren (Standard).
ON DELETE CASCADE – Bestellungen werden mitgelöscht. Bequem, aber gefährlich.
ON DELETE SET NULL – der Fremdschlüssel wird geleert.

Datenbanken

Normalisierung

📂 Datenbanken / Grundlagen🕐 ~6 Min. Lesezeit🔄 2026-10-22

Jede Information nur einmal

Normalisierung zerlegt eine große, unübersichtliche Tabelle schrittweise in mehrere kleine, sodass jede Information nur an einer Stelle gespeichert ist. Das verhindert Widersprüche – die sogenannten Anomalien.

Von der nicht normalisierten Tabelle über 1., 2. und 3. Normalform, darunter Einfüge-, Änderungs- und Löschanomalie — Abb. – Die drei Normalformen und die Anomalien, die sie verhindern

Beispiel Schritt für Schritt

Ausgangstabelle – alles in einer Tabelle:

bestell_id	kunde	plz	ort	artikel
17	Meier GmbH	35578	Wetzlar	Maus, Tastatur

1. NF – atomare Werte: „Maus, Tastatur“ ist eine Liste in einer Zelle. Daraus werden zwei Zeilen – je Artikel eine.
2. NF – volle Abhängigkeit vom Schlüssel: Der Schlüssel ist jetzt (bestell_id, artikel). Kunde und Ort hängen aber nur von bestell_id ab → Bestelldaten und Artikel kommen in getrennte Tabellen (bestellungen, bestellpositionen, artikel).
3. NF – keine transitiven Abhängigkeiten: ort hängt von plz ab, nicht vom Kunden direkt → Kundendaten in eine Tabelle kunden, Orte über die PLZ.

Praxis: In der Regel wird bis zur 3. Normalform normalisiert. Für Auswertungen (Data Warehouse, Berichte) wird bewusst wieder denormalisiert, weil weniger JOINs schneller sind.

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SQL-Überblick & Datentypen

📂 Datenbanken / SQL🕐 ~5 Min. Lesezeit🔄 2026-10-22

Eine Sprache für alle relationalen Datenbanken

SQL (Structured Query Language) ist genormt (ISO/IEC 9075) und wird von allen relationalen Systemen verstanden. Jeder Hersteller hat zusätzlich einen eigenen Dialekt: T-SQL bei Microsoft SQL Server, PL/SQL bei Oracle, PL/pgSQL bei PostgreSQL. Die Grundbefehle sind überall gleich.

SQL-Befehlsgruppen DDL, DML, DCL und TCL mit ihren Befehlen — Abb. – Die vier Befehlsgruppen von SQL

Wichtige Datentypen

Typ	Inhalt	Beispiel
`INT` / `BIGINT`	Ganzzahl	IDs, Mengen
`DECIMAL(10,2)`	Exakte Kommazahl (10 Stellen, davon 2 Nachkommastellen)	Preise – nie `FLOAT` für Geld!
`VARCHAR(n)`	Text variabler Länge, max. n Zeichen	Namen, E-Mail
`CHAR(n)`	Text fester Länge	Ländercode „DE“
`DATE` / `DATETIME`	Datum bzw. Datum mit Uhrzeit	Bestelldatum
`BOOLEAN` / `BIT`	Wahr/falsch	aktiv ja/nein

Schreibregeln

Befehle enden mit einem Semikolon ;.
SQL-Schlüsselwörter sind nicht case-sensitiv – üblich ist GROSS für Befehle, klein für Tabellen und Spalten.
Texte stehen in einfachen Anführungszeichen: 'Wetzlar'.
Kommentare: -- bis Zeilenende oder /* mehrzeilig */.
NULL bedeutet „kein Wert“ – nicht 0 und nicht leerer Text.

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Tabellen anlegen (DDL)

📂 Datenbanken / SQL🕐 ~5 Min. Lesezeit🔄 2026-10-22

CREATE TABLE

Mit DDL-Befehlen legt man die Struktur fest. Die Regeln (Constraints) gehören direkt in die Tabellendefinition – dann kann die Datenbank sie selbst überwachen.

CREATE TABLE kunden (
    kunden_id  INT           PRIMARY KEY,
    name       VARCHAR(100)  NOT NULL,
    ort        VARCHAR(60),
    email      VARCHAR(120)  UNIQUE
);

CREATE TABLE bestellungen (
    bestell_id INT           PRIMARY KEY,
    kunden_id  INT           NOT NULL,
    datum      DATE          NOT NULL DEFAULT CURRENT_DATE,   -- SQL Server: DEFAULT GETDATE()
    status     VARCHAR(20)   CHECK (status IN ('offen', 'versendet', 'storniert')),
    FOREIGN KEY (kunden_id) REFERENCES kunden(kunden_id)
);

Constraints im Überblick

Constraint	Wirkung
`PRIMARY KEY`	eindeutig + NOT NULL
`FOREIGN KEY … REFERENCES`	Wert muss in der anderen Tabelle existieren
`NOT NULL`	Pflichtfeld
`UNIQUE`	kein Wert doppelt (NULL meist erlaubt)
`CHECK`	Bedingung, z. B. `preis >= 0`
`DEFAULT`	Vorgabewert, wenn nichts angegeben wird

Ändern und Löschen

ALTER TABLE kunden ADD telefon VARCHAR(30);      -- Spalte hinzufügen
ALTER TABLE kunden DROP COLUMN telefon;          -- Spalte entfernen
DROP TABLE bestellungen;                         -- Tabelle samt Daten löschen
TRUNCATE TABLE bestellungen;                     -- nur alle Zeilen leeren, Struktur bleibt

Achtung: DROP und TRUNCATE fragen nicht nach. In Produktivsystemen vorher sichern – und den Befehl erst auf einem Testsystem ausprobieren.

Automatisch hochzählende IDs heißen je nach System IDENTITY(1,1) (SQL Server), AUTO_INCREMENT (MySQL) oder GENERATED ALWAYS AS IDENTITY bzw. SERIAL (PostgreSQL).

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Daten abfragen (SELECT)

📂 Datenbanken / SQL🕐 ~8 Min. Lesezeit🔄 2026-10-22

Grundform

SELECT name, ort            -- welche Spalten (* = alle)
FROM   kunden               -- aus welcher Tabelle
WHERE  ort = 'Wetzlar'      -- welche Zeilen
ORDER BY name ASC;          -- Sortierung (ASC aufsteigend, DESC absteigend)

Filtern mit WHERE

Operator	Beispiel	Bedeutung
`= <> < > <= >=`	`preis > 100`	Vergleich (`<>` = ungleich)
`AND / OR / NOT`	`ort = 'Wetzlar' AND aktiv = 1`	verknüpfen
`IN`	`ort IN ('Wetzlar', 'Gießen')`	einer aus der Liste
`BETWEEN`	`datum BETWEEN '2026-01-01' AND '2026-03-31'`	Bereich inkl. Grenzen
`LIKE`	`name LIKE 'M%'`	Muster: `%` = beliebig viele Zeichen, `_` = genau eins
`IS NULL`	`email IS NULL`	kein Wert – `= NULL` funktioniert nicht!

Zählen, summieren, gruppieren

-- Anzahl Kunden pro Ort, nur Orte mit mehr als 5 Kunden
SELECT   ort, COUNT(*) AS anzahl
FROM     kunden
GROUP BY ort
HAVING   COUNT(*) > 5
ORDER BY anzahl DESC;

Aggregatfunktionen: COUNT(), SUM(), AVG(), MIN(), MAX(). WHERE filtert einzelne Zeilen vor dem Gruppieren, HAVING filtert die Gruppen danach.

Schreibreihenfolge der SELECT-Klauseln im Vergleich zur Ausführungsreihenfolge — Abb. – Die logische Ausführungsreihenfolge einer Abfrage

Weitere nützliche Bausteine

SELECT DISTINCT ort FROM kunden;                   -- jeden Ort nur einmal
SELECT TOP 10 * FROM artikel ORDER BY preis DESC;   -- SQL Server: die 10 teuersten
SELECT * FROM artikel ORDER BY preis DESC LIMIT 10; -- MySQL / PostgreSQL

-- Unterabfrage: Kunden, die noch nie bestellt haben
SELECT name FROM kunden
WHERE kunden_id NOT IN (SELECT kunden_id FROM bestellungen);

Datenbanken

JOINs – Tabellen verbinden

📂 Datenbanken / SQL🕐 ~6 Min. Lesezeit🔄 2026-10-22

Warum JOINs?

Durch die Normalisierung sind die Daten auf mehrere Tabellen verteilt. Ein JOIN setzt sie für eine Abfrage wieder zusammen – über die Spalten, die zusammengehören (meist Fremdschlüssel = Primärschlüssel).

Venn-Diagramme für INNER, LEFT, RIGHT und FULL OUTER JOIN — Abb. – Welche Zeilen bei welchem JOIN im Ergebnis landen

JOIN	Ergebnis	Typische Frage
`INNER JOIN`	nur Zeilen mit Treffer in beiden Tabellen	„Welche Kunden haben bestellt – und was?“
`LEFT JOIN`	alle Zeilen links, rechts nur Treffer (sonst NULL)	„Alle Kunden – auch die ohne Bestellung.“
`RIGHT JOIN`	umgekehrt: alle Zeilen rechts	selten – meist schreibt man es als LEFT JOIN
`FULL OUTER JOIN`	alle Zeilen aus beiden Tabellen	Abgleich zweier Listen
`CROSS JOIN`	jede Zeile mit jeder (kartesisches Produkt)	fast nie gewollt

Beispiel über drei Tabellen

SELECT k.name, b.datum, a.bezeichnung, p.menge
FROM   kunden k
JOIN   bestellungen      b ON b.kunden_id  = k.kunden_id
JOIN   bestellpositionen p ON p.bestell_id = b.bestell_id
JOIN   artikel           a ON a.artikel_id = p.artikel_id
WHERE  b.datum >= '2026-01-01';

k, b, p und a sind Aliase – Kurznamen für die Tabellen. JOIN ohne Zusatz ist ein INNER JOIN.

Typischer Fehler: Die ON-Bedingung vergessen oder falsch gesetzt → jede Zeile wird mit jeder kombiniert, aus 1.000 × 1.000 Zeilen werden 1 Million. Wenn eine Abfrage plötzlich riesige Ergebnisse liefert, zuerst die JOIN-Bedingungen prüfen.

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Daten ändern (INSERT, UPDATE, DELETE)

📂 Datenbanken / SQL🕐 ~5 Min. Lesezeit🔄 2026-10-22

INSERT – neue Zeilen

INSERT INTO kunden (kunden_id, name, ort, email)
VALUES (4, 'Wagner OHG', 'Limburg', 'info@wagner.example');

-- mehrere Zeilen auf einmal
INSERT INTO artikel (artikel_id, bezeichnung, preis)
VALUES (10, 'Maus', 19.90), (11, 'Tastatur', 39.90);

UPDATE – vorhandene Zeilen ändern

UPDATE kunden
SET    ort = 'Gießen', email = 'neu@meier.example'
WHERE  kunden_id = 1;

DELETE – Zeilen löschen

DELETE FROM bestellungen
WHERE  status = 'storniert' AND datum < '2025-01-01';

Die wichtigste Regel: Ein UPDATE oder DELETE ohne WHERE betrifft alle Zeilen der Tabelle. Profi-Gewohnheit: erst ein SELECT mit derselben WHERE-Bedingung ausführen, die Treffer prüfen – und die Änderung in einer Transaktion machen, damit ein ROLLBACK möglich bleibt.

DELETE, TRUNCATE oder DROP?

	DELETE	TRUNCATE	DROP
Was wird entfernt?	ausgewählte Zeilen	alle Zeilen	Tabelle komplett
WHERE möglich?	ja	nein	nein
Struktur bleibt?	ja	ja	nein
Geschwindigkeit	langsam (jede Zeile protokolliert)	sehr schnell	sehr schnell
Befehlsgruppe	DML	DDL	DDL

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Views, Indizes & Prozeduren

📂 Datenbanken / SQL🕐 ~5 Min. Lesezeit🔄 2026-10-22

View – die gespeicherte Abfrage

Eine View ist eine gespeicherte SELECT-Abfrage, die sich wie eine Tabelle benutzen lässt. Sie vereinfacht komplizierte JOINs und hilft beim Rechtemanagement: Ein Benutzer bekommt Zugriff auf die View, aber nicht auf die Tabelle mit allen Spalten.

CREATE VIEW v_kunden_umsatz AS
SELECT k.name, SUM(p.menge * a.preis) AS umsatz
FROM   kunden k
JOIN   bestellungen b      ON b.kunden_id  = k.kunden_id
JOIN   bestellpositionen p ON p.bestell_id = b.bestell_id
JOIN   artikel a           ON a.artikel_id = p.artikel_id
GROUP BY k.name;

SELECT * FROM v_kunden_umsatz WHERE umsatz > 1000;

Index – das Inhaltsverzeichnis

Ohne Index muss die Datenbank bei jeder Suche die ganze Tabelle lesen (Table Scan). Ein Index funktioniert wie das Stichwortverzeichnis eines Buches: Die Datenbank springt direkt zu den passenden Zeilen.

CREATE INDEX ix_kunden_ort ON kunden(ort);

Primärschlüssel bekommen automatisch einen Index.
Sinnvoll für Spalten, nach denen oft gesucht, sortiert oder gejoint wird (Fremdschlüssel!).
Nachteil: Jeder Index kostet Speicher und verlangsamt INSERT/UPDATE, weil er mitgepflegt werden muss.
Indizes fragmentieren mit der Zeit – Wartungspläne reorganisieren bzw. bauen sie regelmäßig neu auf.

Gespeicherte Prozeduren und Trigger

Stored Procedure – ein in der Datenbank gespeichertes Programm, z. B. EXEC sp_bestellung_anlegen 4, 10, 2;
Trigger – läuft automatisch bei INSERT, UPDATE oder DELETE, z. B. um jede Preisänderung in eine Protokolltabelle zu schreiben.

Datenbanken

Transaktionen & ACID

📂 Datenbanken / Betrieb🕐 ~5 Min. Lesezeit🔄 2026-10-22

Alles oder nichts

Eine Transaktion fasst mehrere Befehle zu einer Einheit zusammen. Entweder werden alle ausgeführt (COMMIT) oder keiner (ROLLBACK). Das garantieren die vier ACID-Eigenschaften.

Die vier ACID-Eigenschaften und eine Überweisung als Transaktion mit COMMIT bzw. ROLLBACK — Abb. – ACID am Beispiel einer Überweisung

BEGIN TRANSACTION;          -- MySQL/PostgreSQL: START TRANSACTION; bzw. BEGIN;
UPDATE konten SET saldo = saldo - 100 WHERE konto_id = 1;
UPDATE konten SET saldo = saldo + 100 WHERE konto_id = 2;
COMMIT;                     -- bei Fehler stattdessen: ROLLBACK;

Gleichzeitige Zugriffe: Sperren und Deadlocks

Damit sich parallele Transaktionen nicht in die Quere kommen, setzt die Datenbank Sperren (Locks) auf Zeilen oder Tabellen. Wie streng die Trennung ist, regelt das Isolation Level (von READ UNCOMMITTED bis SERIALIZABLE).

Ein Deadlock entsteht, wenn Transaktion A auf eine Sperre von B wartet und B gleichzeitig auf eine Sperre von A. Das DBMS erkennt das und bricht eine der beiden als „Opfer“ ab – die Anwendung muss sie erneut ausführen.

Admin-Tipp: Lange offene Transaktionen blockieren andere Benutzer und lassen das Transaktionsprotokoll wachsen. Bei „die Anwendung hängt“ lohnt sich ein Blick auf blockierende Sitzungen (SQL Server: sp_who2, Aktivitätsmonitor; PostgreSQL: pg_stat_activity; MySQL: SHOW PROCESSLIST).

Datenbanken

Benutzer, Rechte & SQL-Injection

📂 Datenbanken / Betrieb🕐 ~6 Min. Lesezeit🔄 2026-10-22

Anmeldung und Benutzer

Am Beispiel Microsoft SQL Server: Ein Login gilt für den ganzen Server, ein Benutzer für eine einzelne Datenbank. Die Anmeldung erfolgt entweder per Windows-Authentifizierung (AD-Konto, empfohlen) oder per SQL-Authentifizierung (eigener Benutzername und Kennwort, z. B. sa).

Rechte vergeben (DCL)

-- Leserechte auf eine Tabelle
GRANT SELECT ON kunden TO berichtsuser;

-- Lesen und Schreiben, aber kein Löschen
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE ON bestellungen TO app_shop;

-- Recht wieder entziehen
REVOKE UPDATE ON bestellungen FROM app_shop;

Least Privilege: Jede Anwendung bekommt ein eigenes Konto mit genau den Rechten, die sie braucht – nie sa oder root.
Rechte über Rollen vergeben statt an einzelne Benutzer (wie AGDLP im Active Directory). SQL Server bringt z. B. db_datareader und db_datawriter mit.
Das Konto sa deaktivieren oder mit sehr langem Kennwort sichern und umbenennen.
Datenbankports (1433, 3306, 5432) niemals direkt ins Internet freigeben.

SQL-Injection

Unsichere Abfrage mit eingeschleustem OR 1=1 im Vergleich zu einem Prepared Statement — Abb. – So funktioniert SQL-Injection und so wird sie verhindert

Schutz: Prepared Statements (parametrisierte Abfragen) in der Anwendung, minimale Rechte für das Anwendungskonto, Eingaben prüfen und eine Web Application Firewall (WAF) vor öffentlichen Webanwendungen. Mehr zu Angriffen im Kapitel Cyber Security.

Datenbanken

Backup & Recovery

📂 Datenbanken / Betrieb🕐 ~7 Min. Lesezeit🔄 2026-10-22

Warum ein normales Datei-Backup nicht reicht

Ein DBMS hält ständig Daten im Arbeitsspeicher und schreibt gleichzeitig in mehrere Dateien. Kopiert man die Datenbankdateien einfach im laufenden Betrieb, ist die Kopie oft inkonsistent und lässt sich nicht starten. Deshalb sichert man über die Datenbank selbst – oder mit einer Backup-Software, die das DBMS korrekt anspricht (bei Windows über VSS).

Daten- und Protokolldatei

Datendatei (SQL Server: .mdf) – die eigentlichen Tabellen.
Transaktionsprotokoll (SQL Server: .ldf, PostgreSQL: WAL, MySQL: Binlog) – jede Änderung wird zuerst hier notiert. Daraus kann die Datenbank nach einem Absturz den letzten konsistenten Stand wiederherstellen.

Zeitstrahl mit Voll-, Differenzial- und Log-Sicherungen und Wiederherstellungskette nach einem Ausfall — Abb. – Mit Log-Sicherungen auf einen bestimmten Zeitpunkt zurück (Point-in-Time-Restore)

Wiederherstellungsmodelle (SQL Server)

Modell	Log-Sicherung	Wiederherstellbar bis	Einsatz
Einfach (Simple)	nicht möglich, Log leert sich selbst	letzte Voll-/Diff-Sicherung	Test, unkritische Daten
Vollständig (Full)	ja, muss regelmäßig laufen	beliebiger Zeitpunkt	Produktivsysteme
Massenprotokolliert	ja	meist bis zum Log-Backup	vorübergehend bei großen Importen

Sicherungsbefehle

-- Microsoft SQL Server (T-SQL)
BACKUP DATABASE Shop TO DISK = 'E:\Backup\Shop_full.bak' WITH CHECKSUM, COMPRESSION;
BACKUP DATABASE Shop TO DISK = 'E:\Backup\Shop_diff.bak' WITH DIFFERENTIAL;
BACKUP LOG      Shop TO DISK = 'E:\Backup\Shop_log.trn';
RESTORE VERIFYONLY FROM DISK = 'E:\Backup\Shop_full.bak';

# MySQL / MariaDB
$ mysqldump --single-transaction -u backup -p shop > shop.sql

# PostgreSQL
$ pg_dump -U backup -F c -f shop.dump shop
$ pg_restore -U postgres -d shop shop.dump

Klassiker im Admin-Alltag: Datenbank im Modell „Vollständig“, aber nie eine Log-Sicherung eingerichtet → die .ldf-Datei wächst, bis die Platte voll ist und die Datenbank stehen bleibt. Entweder Log-Sicherungen planen oder bewusst auf „Einfach“ stellen. Und wie immer: Wiederherstellung regelmäßig testen.

Datenbanken

DBMS im Vergleich & Hochverfügbarkeit

📂 Datenbanken / Betrieb🕐 ~6 Min. Lesezeit🔄 2026-10-22

Die verbreiteten Systeme

DBMS	Hersteller / Lizenz	Standardport	Werkzeuge	Typischer Einsatz
Microsoft SQL Server	Microsoft, kommerziell (Express kostenlos, max. 10 GB je DB)	TCP 1433	SSMS, sqlcmd, PowerShell	Windows-Umfeld, ERP, WSUS, SharePoint
MySQL	Oracle, Open Source (GPL) + kommerziell	TCP 3306	`mysql`, MySQL Workbench	Webanwendungen (LAMP)
MariaDB	Community-Fork von MySQL, Open Source	TCP 3306	`mariadb`, HeidiSQL	Standard in vielen Linux-Distributionen
PostgreSQL	Open Source	TCP 5432	`psql`, pgAdmin	anspruchsvolle Anwendungen, GIS
Oracle Database	Oracle, kommerziell	TCP 1521	SQL*Plus, SQL Developer	Großunternehmen
SQLite	Public Domain	– (Datei)	`sqlite3`	eingebettet in Apps, Browser, Smartphones

Erste Befehle auf der Kommandozeile

C:\> sqlcmd -S SQL01\INSTANZ -E -Q "SELECT name FROM sys.databases"   # SQL Server, Windows-Anmeldung
$ mysql -u root -p -e "SHOW DATABASES;"                              # MySQL / MariaDB
$ sudo -u postgres psql -c "\l"                                      # PostgreSQL: Datenbanken auflisten

Hochverfügbarkeit

Primärserver repliziert synchron und asynchron auf zwei Replikate — Abb. – Replikation: ein Primärserver, mehrere Kopien

SQL Server: Always On Availability Groups, Failover Cluster Instance.
MySQL/MariaDB: Replikation (Quelle → Replikat), Galera Cluster.
PostgreSQL: Streaming Replication, Patroni für automatisches Failover.

Merke: Hochverfügbarkeit schützt vor dem Ausfall eines Servers, nicht vor Fehlern in den Daten. Ein versehentliches DELETE oder Ransomware wird sofort auf alle Replikate übertragen – Backups bleiben Pflicht.