Знання бази даних (Datenbankkenntnisse)

Informationstechnologie

Kenntnisse in Systembetreuung, Entwicklung und Programmierung von Datenbanken; dazu gehört auch die Kenntnis von Programmiersprachen zur Beschreibung bzw. zur Abfrage von Datenbanken.

• Advanced AnalyticsFortgeschrittene Methoden zur Datenanalyse und -manipulation, wie z. B. Machine Learning und Neuronale Netzwerke.
• • Analyse von Big DataBig Data analysieren, Big Data Solutions, MassendatenanalyseAnalyse von großen Datenmengen, wie z.B. Daten von KundInnenkarten.
  • • Big Data Analytics-ToolsSoftware, Methoden und andere Werkzeuge zur Analyse von großen Datenmengen.
    • • Ab InitioSoftware-Entwicklungsplattform zur Datenverarbeitung. Sie eignet sich v. a. zur Integration von komplexen, heterogenen, sehr großen Datenmengen und ist auf flexible Automatisierung und Selbstbedienung ausgelegt (Hersteller: Ab Initio).
      • Amazon KinesisWeb-Dienst, mit dem sich Streamingdaten in Echtzeit erfassen, analysieren und verarbeiten lassen. Dazu zählen z. B. auch Video- und Audiodaten (Hersteller: Amazon).
      • Apache KafkaOpen Source Software zur Verarbeitung von Datenströmen. Über Schnittstellen können Datenströme von Drittsystemen geladen, gespeichert oder zu diesen Systemen exportiert werden (Hersteller: Apache Software Foundation).
      • MahoutApache MahoutFramework zur Erstellung freier Implementierungen verteilter oder anderweitig skalierbarer Algorithmen für maschinelles Lernen, das sich in erster Linie auf lineare Algebra konzentriert.
      • SparkApache SparkVerteiltes Computing-Framework; es bietet eine Schnittstelle zur Programmierung kompletter Cluster mit impliziter Datenparallelität und Fehlertoleranz.
      • SplunkDatenanalyseplattform, die es ermöglicht, sämtliche in einem Unternehmen vorhandene Daten sichtbar, untersuchbar, überwachbar und analysierbar zu machen (Hersteller: Splunk Inc., USA).
      • WekaWaikato Environment for Knowledge AnalysisSammlung von Algorithmen zum maschinellen Lernen für Data Mining-Aufgaben (Hersteller: University of Waikato).
    • Smart DataStrukturierte Verarbeitung großer Datenmengen, welche sinnvolle Informationen enthalten, so dass diese von EndverbraucherInnen genutzt werden können.
  • Data EngineeringAufbau von Systemen, die die Sammlung und Nutzung von Daten ermöglichen. Es ist die Vorarbeit für die Datenanalyse.
  • Data MiningDataminingSystematische Anwendung statistischer Methoden zur Gewinnung von Datenmustern aus sehr umfangreichen Datenbeständen, wie etwa Kundeninformationen, zu unternehmensstrategischen Zwecken.
  • • OLAPOnline Analytic ProcessingOnline Analytic Processing, die Grundlagen für den Umgang mit multidimensionalen Daten.
    • • Cubeware ImporterEine Software, die den Import von Daten aus unterschiedlichen Quellen in OLAP-Systeme ermöglicht (Hersteller: Cubeware).
      • MOLAPMultidimensional Online Analytical ProcessingAbbildung von Datenmodellen in multidimensionaler Form.
      • Multidimensional ExpressionsMDXMultidimensional Expressions ist eine Abfragesprache für OLAP-Datenbanken.
      • OLAP-WerkzeugeAnalytisches Informationssystem mit dem man Daten eines Unternehmens so analysieren und aufzubereiten kann, dass sie zu einer Entscheidungsfindung herangezogen werden können.
      • • Cognos PowerplayAnalyse- und Reporting-Lösung für OLAP-Daten (Hersteller: IBM).
        • MIS AleaOLAP-Datenbank.
        • Oracle OLAPSchnittstelle bei Datenbankdesign und Data Warehousing in Oracle-Systemen.
      • ROLAPRelationales OLAPRelational OLAP; eine OLAP-Variante, in der die Daten in relationalen Datenbanken gespeichert werden.
    • OLTPOn-Line Transaction Processing, Operative Online Verarbeitung, Transaction ProcessingSystem, das Transaktionen in einem Datenbanksystem durchführt, unmittelbar nach Eintreffen der entsprechenden Daten, sodass die Stammdatei ebenfalls sofort aktualisiert wird.
    • Orange (Software)Open-Source-Software für Data-Mining, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung (Hersteller: University of Ljubljana).
    • RapidMinerPlattform für Data-Mining und maschinelles Lernen (Hersteller: RapidMiner).
    • Text MiningText AnalyticsInformationen aus unstrukturierten Textdaten mithilfe von Algorithmen und Machine-Learning analysieren, z. B. Daten aus E-Mails und Berichten oder Kommentaren und Texten auf Social Media, Blogs und Websites. Die Texte werden nach wiederkehrenden Schlagworten, Mustern und Formulierungen analysiert und kategorisiert. So kann z. B. eine Abnahme oder Zunahme von positiven Feedbacks von KundInnen untersucht werden.
  • DatenanalyseDatenverarbeitungErfassen und Verarbeiten großer Datenmengen in Server- und Rechenzentren. Neben der Beachtung von Datenschutzrichtlinien ist müssen die Daten energieschonend, effizient und vertrauenswürdig verarbeitet werden.
  • • Data LineageErmittlung des Ursprungs von Daten: Herstellungszeitpunkt, Informationsgehalt, Verwendungsart sowie Personen, welche die Daten verwenden.
    • DatenintegrationVorgang, welcher unterschiedliche Daten zusammenführt mit dem Ziel einen einheitlichen Überblick zu verschaffen. Im Prozess werden die Daten konzeptioniert und eingeführt.
    • Erstellung von MengengerüstenDefinition einer Struktur zur Organisation und Behandlung von Daten innerhalb eines automatisierten Systems.
• Data WarehousingData Warehouse, Data Warehouse-Modellierung, Datawarehouse, Datawarehouse-Design, Datawarehouse-Entwicklung, DWH, Entwicklung und Betreuung von Data Warehouses, Kenntnisse im Bereich Datawarehouse-ArchitekturEntwicklung und Programmierung von Datenbanken für die Sammlung und Bereitstellung von unternehmensrelevanten Daten.
• • Anwendung von Data-Warehouse-SystemenData Warehouse-KenntnisseSysteme für die Verwaltung von sogenannten Data-Warehouses verwenden; dabei handelt es sich um eine besondere Form von Datenbanken, nbanken, die unternehmerische Entscheidungen unterstützen sollen.
  • • Amazon RedshiftCloudbasiertes Data-Warehouse-Produkt für die Speicherung und Analyse großer Datensätze (Hersteller: Amazon).
    • Business ObjectsSAP Business ObjectsSoftware-Werkzeug für Business-Intelligence und Data Warehouse.
    • ETL-ToolsTools zum Extrahieren, Transformieren und Speichern von Daten.
    • • DataStageAscential DataStageETL-Tool zur Extraktion und Aufbereitung von Unternehmensdaten aus unterschiedlichen Quellen (Hersteller: Ascential).
      • Oracle Warehouse BuilderSoftware für Design, Aufbau und Betrieb von Data Warehouses und Data Marts.
      • TalendDaten und Funktionen von IT-Applikationen mit Hilfe der Datenintegrationssoftware Talend zusammenfügen.
    • IBM InfoSphere WarehouseEine Softwarelösungen für Data-Warehousing und Datenanalyse (Hersteller: IBM)
    • Oracle Data IntegratorEin Oracle Data Integrator (ODI) ist eine Datenintegrationsplattform. Er enthält eine grafische Umgebung zum Erstellen, Verwalten und Warten von Datenintegrationsprozessen in Business-Intelligence-Systeme (Hersteller: Oracle).
    • Oracle Data WarehousingData-Warehouse-Produkte des Herstellers Oracle.
    • SAS Data WarehousingEin Data Warehouse-System (Hersteller: SAS-Institute).
    • SQL Server Reporting ServicesSQL Server 2000 Reporting ServicesInfrastruktur für unternehmensweites Berichtswesen (Reporting).
  • Data MartTeil von Data Warehouses, zuständig für die Zurverfügungstellung von Datensichten für managementorientierte Bedürfnisse.
  • Data Warehouse-SchichtenData warehouse layerData Warehouses sind meistens in Schichten organisiert. Dabei werden je nach Schicht unterschiedliche Funktionen wie die Sammlung, Sortierung, Speicherung oder Segmentierung der Daten veranlasst. 
  • ETL-ProzessExtract, Transform, Load; ein Prozess, um Daten (z.B. aus unterschiedlichen Datenbanken) in passender Form in eine andere Datenbank zu übernehmen.
  • Snowflake-SchemaSchneeflockenschemaDesign von Data Warehouses nach dem Snowflake-Schema, d. h. eine zentrale Tabelle speist Informationen an andere Tabellen, die nicht miteinander verbunden sind.
  • Star-SchemaSternschemaDesign von Data Warehouses nach dem Star-Schema, d. h. es gibt eine zentrale Datentabelle mit der alle anderen Tabellen verbunden sind.
• Datenbank- und DatenbankabfragesprachenDatenbanksprachenComputersprachen, die BenutzerInnen oder anderen Programmen die Interaktion mit Datenbanksystemen ermöglicht, also z.B. neue Daten aufzunehmen oder bestehende Datensätze abzufragen.
• • PL/SQLOracle PL, Procedural Language/SQLErweiterte SQL-Variante, die prozedurale Elemente hinzufügt, von Oracle.
  • SQLStructured Query Language, Umgang mit SQLAbfragesprache für relationale Datenbanken von IBM.
  • • DDLData Definition LanguageDie Data Definition Language (DDL) ist eine Computersprache, die verwendet wird, um Datenstrukturen und verwandte Elemente zu beschreiben, zu ändern oder zu entfernen. Ursprünglich bezog sich DDL auf Datenbanksysteme, der Begriff wird aber heute auch in anderen Zusammenhängen verwendet. Als Datenbanksprache ist DDL die Datenbeschreibungssprache einer Datenbank.
    • DMLData Manipulation LanguageData Manipulation Language (DML) ist jener Teil der Datenbanksprache SQL, der zum Schreiben, Lesen und Ändern bzw. zum Löschen von Daten verwendet wird.
    • Embedded SQLeSQLSpracherweiterung von SQL, mit der es möglich ist, SQL-Anweisungen innerhalb einer strukturierten oder objektorientierten Programmiersprache - der Hostsprache, typischerweise C, C++, COBOL, Ada, Pascal o.ä. - auszuführen.
    • T-SQLTransact-SQLSQL-Variante von Microsoft für den Microsoft SQL Server.
  • XQueryXML Query LanguageAbfragesprache für XML-Datenbanken. Sie dient dazu, aus großen XML-Datensammlungen einzelne Teile herauszusuchen.
• DatenbankadministrationDatenbankadministrationskenntnisse, Datenbankmanagement, Datenbankorganisation, DatenbankpflegeVerwaltung von Datenbanksystemen, z.B. Gewährleistung der Datenkonsistenz, Entwicklung von Tools für den DB-Zugriff, Erteilung von Zugangsberechtigungen.
• • Benutzerverwaltung in DatenbankenIn Datenbanksystemen BenutzerInnen-Konten z.B. anlegen oder löschen sowie die jeweiligen Zugriffsrechte verwalten.
  • Betreuung von hierarchischen DatenbankenHierarchische Datenbanken, Hierarchisches DatenbankmodellDatenbanksysteme, in der die gespeicherten Daten in einer hierarchischen Relation zueinander stehen.
  • Betreuung von multidimensionalen DatenbankenMDDB, Multidimensionale DatenbankenMultidimensionale Datenbanken werden z. B. im Bereich Data Warehousing eingesetzt.
  • Betreuung von NetzwerkdatenbankenNetzwerkdatenbanken, NetzwerkdatenbankmodellDatenbanksysteme, die Beziehungen zwischen Daten ermöglichen.
  • Betreuung von objektorientierten DatenbankenObjektorientiertes Datenbankmodell, OODBSDatenbanksysteme, in der die gespeicherten Daten wie in objektorientierte Programmiersprachen als Objekte abgelegt sind.
  • Betreuung von Open Data-PlattformenDatenbestände betreuen und weiterentwickeln, die frei verfügbar, teilbar und wiederverwendbar sind. Sie werden der Öffentlichkeit über das Internet zur Verfügung gestellt.
  • • Veröffentlichen von Datensätzen als Open DataDatensätze unter Beachtung der rechtlichen Gegebenheiten veröffentlichen und für jeden frei zugänglich machen.
  • Betreuung von relationalen DatenbankenRelational Data Base Management System, Relationale Datenbanken, Relationales DatenbankenmodellVerwaltung von Daten und ihren Beziehungen in Tabellenform.
  • Betreuung von Web-DatenbankenWeb-DatenbankenDatenbanksysteme bzw. datenbankbasierte Systeme mit Internetzugang.
  • • Betreuung von Open Government DataOffene Datensätze betreuen, die aus der öffentlichen Verwaltung stammen.
  • Data TraceabilityVerfolgen aller Änderungen und Zugriffe von/auf Daten während deren gesamten Lebenszyklus.
  • Datenbank-OptimierungDatenbank-Tuning, DatenbankoptimierungMethoden und Möglichkeiten zur Optimierung von Datenbanken.
  • • Performance TuningTuningFeinabstimmung von Parametern einer Datenbank-Installation oder beeinflussbarer Eigenschaften einer Datenbankanwendung mit dem Ziel einer Performance-Verbesserung.
    • Performance-Analysen (Datenbank)Überprüfen der Leistung, Effizienz und Geschwindigkeit von Datenbanken, um sicherzustellen, dass sie optimal und schnell arbeiten.
  • DatenbankanalysenDatenbanktabellen nach Informationen und Mustern durchsuchen.
  • DatenbankinstallationDatenbankeinrichtungEinrichten einer Datenbank-Software auf einem Server oder Computer, um Daten zu speichern, zu verwalten und darauf zuzugreifen. Dabei werden die notwendigen Programme und Konfigurationen vorgenommen, damit die Datenbank betriebsbereit ist.
  • DatenrechteverwaltungIn Datenbanksystemen die Möglichkeiten für einzelne BenutzerInnen für Datenzugriff und Datenveränderungen verwalten.
  • DatenreorganisationIn Datenbanksystemen alternative Organisationsformen der gespeicherten Daten vornehmen, um z.B. weitere Informationen aufzunehmen oder einen schnelleren Zugriff zu ermöglichen.
  • Information RetrievalInformationsrückgewinnungWiederauffinden von speziellen Informationen aus einer großen Datenmenge. Gängige IR-Methoden belaufen sich auf das Abrufen von Datenbanken oder computergestütztem Suchen, um die darin enthaltenen Informationen zu bewerten und zu gewichten.
  • Recovery-Management von DatenbankenDie Wiederherstellung der Funktionsfähigkeit von Datenbanken nach Systemausfällen oder Datenverlusten.
  • • Oracle Recovery ManagerOracle RMAN, RMANManager zur Sicherung und Wiederherstellung von Datenbanken (Hersteller: Oracle).
  • Wartung von DatenbankenDatenbanken so zusammenfassen, dass alle Infos beibehalten werden, aber die Datenmenge verkleinert wird.
• DatenbankentwicklungEntwicklung und Implementierung von Datenbankstrukturen unter besonderer Berücksichtigung des Fachgebiets und der späteren Nutzungsanforderungen.
• • DatenbankdesignDatenbankentwurfEntwicklung von Datenbankstrukturen unter besonderer Berücksichtigung des Fachgebiets und der späteren Nutzungsanforderungen.
  • • Design von DatenarchitekturenEntwicklung von DatenarchitekturenDatenarchitekturen designen, um Daten effizient und erweiterbar verwalten zu können.
  • Datenbanken-FrontendsEntwicklung der Programmteile, welche die Darstellung der Daten übernehmen.
  • DatenbankentwicklungsumgebungenSoftware, welche die Entwicklung von Datenbank-Anwendungen unterstützt.
  • • 4th Dimension4DAnwendungsentwicklungs-Umgebung mit integrierter Datenbank (Hersteller: 4D SA).
    • SQL NavigatorNQL-NavigatorGrafische Datenbankentwicklungsumgebung für Oracle-Datenbanken von Quest Software.
  • DatenbankprogrammierungEntwicklung von Datenbanksystemen, z. B. mit MySQL.
  • • DatenbanktriggerTriggerAuslöser in Datenbankmanagementsystemen, der ein Programm startet, das Änderung erlaubt, verhindert oder weitere Tätigkeiten vornimmt.
    • Programmierung relationaler DatenbankenProgrammierung von tabellbasierten Datenbanken, die Beziehungen zwischen Datensätzen erzeugen können.
    • • Dritte Normalform3NFForm von Daten in einer relationalen Datenbank, die die Doppelung von Daten vermeidet.
      • Object-relational MappingO/R-MappingMethode für den Zugriff auf relationale Datenbanken mittels objektorientierter Schnittstellen.
    • Programmierung von Oracle-DatenbankenProgrammierung des relationalen SQL-kompatiblen Datenbanksystems ORACLE.
    • • JDeveloperOracle9i JDeveloperTool von Oracle zur Programmierung in verschiedenen Programmiersprachen.
      • Oracle FormsOracle Forms Builder, Oracle WebformsEntwicklungsumgebung für Client-Server-Anwendungen.
      • Oracle ReportsTool für die Erstellung von Reports aus Oracle-Datenbanken.
      • TOADTool for Oracle Application DevelopersTool für die Entwicklung von Datenbankanwendungen auf Oracle-Basis von Quest Software.
    • SQL Server Integration ServicesData Transformation Services, DTS, DTS Packages, Microsoft SQL Server Integration Services, MS Integration ServicesData Transformation Service in Datenbanksystemen auf der Basis von Microsoft SQL Server.
    • Stored ProceduresGespeicherter SQL-Code, der spezifische Aufgaben ausführt. Er ermöglicht ein schnelleres Programmieren in Datenbanken.
  • DatenmodellierungData Modelling, Datenbankmodelle, Datenmodelle, Entwicklung von Datenmodellen, ModellierungsmethodenVerfahren zur eindeutigen Definition der in einem Informationssystem zu verwaltenden Objekte, ihrer für die Informationszwecke erforderlichen Eigenschaften und der Zusammenhänge zwischen den Informationsobjekten, um so einen Überblick über die Datensicht des Informationssystems erhalten zu können
  • • Entity-Relationship-ModellEntity Relationship Model, ER, ER-Modell, ER-Tools, ERMSpezielle Form der Datenmodellierung, wobei versucht wird, grafisch ein Datenbank-gerechtes Abbild der Welt zu erstellen.
    • • Enhanced Entity Relationship ModelEERGegenstand-Beziehungs-Modell, welches dazu dient, im Rahmen der semantischen Datenmodellierung einen Ausschnitt der realen Welt zu beschreiben.
      • Entity-Relationship-DiagrammeEntity Relationship Diagram, ER Diagram, ER-Diagramm, ER-Diagramme, ERDEntity Relationship-Diagramme zur Erstellung von Datenmodellen, z.B. bei der Datenbankentwicklung.
    • Erwin Data ModelerQuest Erwin Data ModelerSoftwaretool zur Datenmodellierung, um Daten zu finden, visualisieren, entwickeln und standardisieren (Hersteller: Quest).
  • Entwicklung von hierarchischen DatenbankenDatenbanksysteme, in der die gespeicherten Daten in einer hierarchischen Relation zueinander stehen.
  • Entwicklung von multidimensionalen DatenbankenMultidimensionale Datenbanken werden z. B. im Bereich Data Warehousing eingesetzt.
  • Entwicklung von NetzwerkdatenbankenDatenbanksysteme, die Beziehungen zwischen Daten ermöglichen.
  • Entwicklung von NoSQL-DatenbankenNoSQLDatenbankart, die durch einen nicht-relationalen Ansatz und den Verzicht auf SQL als Abfragesprache gekennzeichnet ist.
  • Entwicklung von objektorientierten DatenbankenDatenbanksysteme, in der die gespeicherten Daten wie in objektorientierte Programmiersprachen als Objekte abgelegt sind.
  • Entwicklung von Open Data-PlattformenDatenbestände weiterentwickeln, die frei verfügbar, teilbar und wiederverwendbar sind. Sie werden der Öffentlichkeit über das Internet zur Verfügung gestellt.
  • Entwicklung von relationalen DatenbankenRelationale Datenbanken entwickeln zur Verwaltungen von Daten und zur Darstellung von Beziehungen in Tabellenform.
  • Entwicklung von Web-DatenbankenDatenbanksysteme bzw. datenbankbasierte Systeme mit Internetzugang.
  • Index Sequential Access MethodISAMVon IBM entwickelte Zugriffsmethode für Datensätze einer Datei, die sowohl sequentiellen als auch wahlfreien Index-basierten Zugriff zulässt.
  • PersistenzschichtPersistenzlayerEinsatz von nicht-flüchtigen Speichermedien u.a. in relationalen Datenbanken.
• DatenbankmanagementsystemeDatenbank-Anwendungen, Datenbankanwendungen, Datenbankprogramme, Datenbanksystem-Kenntnisse, Datenbanksysteme, DBMSGrundlegende Kenntnisse im Bereich gängiger Datenbankprogramme wie z.B. MS Access oder Oracle.
• • AccessMicrosoft Access, MS AccessDateibasiertes Datenbanksystem, das auf der Programmiersprache SQL basiert (Hersteller: Microsoft).
  • AdabasDatenbankmanagementsystem, das für IBM-Großrechner entwickelt wurde (Hersteller: Software AG).
  • Azure Cosmos DBCosmosDBNoSQL-Datenbankmanagementsystem, das zur Verwaltung von Daten auf globalem Level geschaffen wurde (Hersteller: Microsoft).
  • IBM IMSInformation Management SystemInformationssystem, bestehend aus einer Datenbank und einem Transaktionsmonitor (Hersteller: IBM).
  • • IMS/DBInformation Management System/DBHierarchisches Datenbanksystem von IBM.
    • IMS/TMIMS/DCDatenbank-Transaktionsmonitor von IBM.
  • NoSQL-DatenbankmanagementsystemeNicht-relationales Datenmanagementsystem, das die Abfrage und Speicherung von halbstrukturierten oder unstrukturierten Daten ermöglicht.
  • • Apache CassandraFreies Datenbankverwaltungssystem des Herstellers Apache Software Foundation.
    • Apache HBaseNach Spaltenfamilien organisierte, verteilte Plattform, mit der man sehr große Datenmengen speichern und mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten kann. Verteilt heißt, die Aufgaben werden auf mehrere Computer innerhalb eines Netzwerkes aufgeteilt (Hersteller: Apache Software Foundation).
    • DynamoDBProprietärer NoSQL-Datenbankservice für große Datenmengen und schnelle Abfragen (Hersteller: Amazon).
    • MongoDBDokumentenorientierte NoSQL-Datenbank, die in der Programmiersprache C++ geschrieben ist (Hersteller: MongoDB, Inc).
  • Objektorientierte DatenbankmanagementsystemeObjektorientierte Datenbanken, ODBMSSoftwarelösungen für objektorientierte Datenbankmanagementsysteme.
  • • CachéProprietäre, hierarchische Datenbank, wo mit mehreren Methoden gleichzeitig auf dieselben Daten zugegriffen werden kann (Hersteller: InterSystems).
    • CouchDBDokumenten-orientiertes, Webserver-basiertes Datenbankmanagementsystem, das Datenzugriff von allen Endgeräten ermöglicht (Hersteller: Apache).
    • HCL NotesIBM NotesDokumentendatenbank primär für Email-Versand, aber auch eine RAD-Entwicklungsplattform für Applikationen (Hersteller: HCL).
    • ObjectStoreEin objektorientiertes Datenbanksystem (Hersteller: Progress Software).
    • VersantEin Anbieter von objektorientierten Datenbanksystemen.
  • RedisRemote Dictionary ServerSogenannte In-Memory-Datenbank mit einer einfachen Schlüssel-Werte-Datenstruktur.
  • Relationale DatenbankmanagementsystemeRDBMSProgramme zum Erstellen, Aktualisieren und Verwalten relationaler Datenbanken.
  • • Actian ZenBtrieve, Pervasive PSQL
    • dBASE PlusDbase, Visual-DbaseRelationales Datenbanksystem von Ashton Tate.
    • ExasolRelationales In-Memory-Datenbankmanagementsystem, bei dem Abfragen von Daten im Arbeitsspeicher erfolgen (Hersteller: Exasol).
    • FirebirdOpen-Source Datenbanksystem für Windows-, Linux- und Unix-Systeme.
    • GUPTA SQLBaseGUPTAEin relationales Datenbanksystem (Hersteller: OpenText Corp).
    • IBM DB2Data Base 2, DB 2, DB2, IBM-DB2Ein relationales Datenbanksystem (Hersteller: IBM).
    • • QMFQuery Management FacilityQuery Management Facility, ein interaktives Query- und Reporting-Tool.
    • InformixRelationale Datenbanksystem-Familie Informix von IBM.
    • INGRESProprietäre SQL-Datenbank, die zur Unterstützung großer kommerzieller und staatlicher Anwendungen gedacht sind.
    • InterBaseEin relationales Datenbanksystem (Hersteller: Embarcadero).
    • MariaDBOpen-Source-Datenbankmanagementsystem, das als Ersatz für MySQL entwickelt wurde und mit dem unstrukturierte Daten verarbeitet werden können.
    • Max DBMaxDBRelationales Datenbankmanagementsystem des Unternehmens SAP.
    • MS SQL-ServerMicrosoft SQL Server, Microsoft SQL Server 2005, Microsoft SQL Server 2008, Microsoft SQL-Server, MS-SQL, MSSQLRelationales Datenbanksystem von auf diesem Produkt aufbauenden Server-basierten Datenbanksystemen (Hersteller: Microsoft).
    • • Microsoft SQL Server Desktop EngineMSDEKonfigurationstool für Datenbanken auf Testumgebungen (Hersteller: Microsoft).
      • Microsoft SQL-Server Compact EditionEin kompaktes relationales Datenbanksystem für mobile Computer und PCs (Hersteller: Microsoft).
      • Microsoft SQL-Server Developer CenterEine nur als Entwicklungs- und Testsystem zu verwende Variante des Microsoft SQL-Server (Hersteller: Microsoft).
      • Microsoft SQL-Server Express EditionEin kostenfreies relationales Datenbanksystem für kleinere Anwendungen (Hersteller: Microsoft).
      • Microsoft SQL-Server Reporting ServicesSQL reporting servicesReporting Service für die Aufbereitung von Daten aus unterschiedlichen Quellen.
      • MS-SQL Failover ClusterMicrosoft SQL Failover ClusterClustermodell zur Aufbereitung von Daten aus unterschiedlichen Quellen (Hersteller: Microsoft).
      • SSASMicrosoft SQL Server Analysis Services, MS Analysis ServerAnalysis Server auf Microsoft SQL-Server-Systemen für die Integration von Volltextsuche und OLAP-Funktionalitäten.
      • SSISMicrosoft SQL-Server Integration ServicesZusatzkomponente zu Microsoft SQL-Server, welche die Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen in einer Datenbank ermöglicht.
    • MySQLIm UNIX-Umfeld weit verbreitete SQL-Datenbank.
    • NonStop SQL/MPVerwaltungssystem für relationale Datenbanken, das auf Fehlertoleranz und Skalierbarkeit ausgelegt ist (Hersteller: Hewlett Packard Enterprise).
    • Oracle-DatenbankenOracle DBRelationales SQL-kompatibles Datenbanksystem.
    • • Oracle DatabaseOracle 10i, Oracle 8i, Oracle 9i, Oracle Database 11gDatenbankmanagementsystem-Software von Oracle.
      • Oracle Database High AvailabilityOracle HA ClusterClustersystem von Oracle, das zu zusätzlicher Ausfallssicherheit führt.
      • • Oracle Real Application ClusterOracel RACZusätzliche Option des Datenbankmanagementsystems Oracle Database, welche die Ausführung einer einzelnen Datenbank auf einem Servercluster ermöglicht (Hersteller: Oracle).
      • Oracle DataguardSoftware-Tool für das Switchover von der Primärdatenbank zur Standby-Datenbank.
      • Oracle Enterprise ManagerOEM - Oracle Enterprise ManagerProgrammpaket zur Automatisierung von Aufgaben in einer Oracle-DB-Umgebung.
      • Oracle SQL NavigatorGraphisches Software-Werkzeug zur Verwaltung und Entwicklung von Oracle-Datenbanken (Hersteller: Quest Software).
      • Oracle SQL PlusSQL*Plus, SQL+Ein Verwaltungstool zur Verwaltung von Oracle-Datenbanken.
    • PostgreSQLOpen-Source Datenbankmanagementsystem, das auch z. B. für Geodaten verwendet wird.
    • ProgressRelationale Datenbank der Progress Software GmbH.
    • TeradataRelationales Datenbankmanagementsystems (Hersteller: Teradata).
  • SQLiteProgrammbibliothek, die ein relationales Datenbanksystem enthält und in Mobiltelefonen, Browsern und anderen Anwendungen eingesetzt wird.
  • VektordatenbankenVector DBsDatenbanken, die Inhalte als Zahlenvektoren speichern. Diese sind vor allem für KI und Machine Learning geeignet, um z. B. Halluzinationen zu vermeiden.
• DatenbankserverSystem, bestehend aus Hard- und Software, das Datenbanken speichert, verwaltet und BenutzerInnen oder Anwendungen den Zugriff auf die darin gespeicherten Daten ermöglicht.
• • Konfiguration von DatenbankservernEinrichten von DatenbankservernEinrichten und Anpassen von Einstellungen des Systems, um die Datenbanken optimal zu betreiben. Bspw. Verwalten von BenutzerInnen, Festlegen von Speicherplätzen, Sicherungen, Sicherheitseinstellungen und Leistungsoptimierungen.
  • Überwachung von DatenbankservernPrüfung von DatenbankservernPrüfen der Server auf Leistung, Sicherheit und Verfügbarkeit. Das umfasst u.a. Nachverfolgen von Aktivitäten und Erkennen von Problemen, um eine reibungslose und sichere Funktion der Datenbank zu gewährleisten.
  • Wartung von DatenbankservernPflege von DatenbankservernRegelmäßiges Überprüfen und Aktualisieren der Software, Durchführen von Sicherungen und Beheben von Problemen, um sicherzustellen, dass der Server zuverlässig funktioniert, um Ausfälle zu vermeiden und die Leistung der Datenbanken zu optimieren.