Überspringen zum Hauptinhalt
Was ist ein Datenbankmanagementsystem (DBMS)? Was sind die Vorteile eines Datenbankmanagementsystems? Welche Funktionen erfüllt ein Datenbankmanagementsystem? Wie funktioniert ein Datenbankmanagementsystem? Welche verschiedenen Arten von Datenbankmanagementsystemen gibt es? Was sind die zukünftigen Trends in der DBMS-Technologie? Wie kann AWS Sie bei Ihren DBMS-Anforderungen unterstützen?

Was ist ein Datenbankmanagementsystem (DBMS)?

Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) ist eine Softwaretechnologie, die die Informationen in Ihrer Datenbank verwaltet. Eine Datenbank ist eine elektronisch gespeicherte Datensammlung, mit der Sie Daten lesen, schreiben, löschen und aktualisieren können. Ein DBMS erleichtert das Speichern von Daten und erhöht gleichzeitig die Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung. Es bietet auch Tools, um Datenkorrelationen zu identifizieren und bei Bedarf Analytik innerhalb des Systems durchzuführen. Ein DBMS hilft Unternehmen dabei, kleine und große Datenmengen auf organisierte Weise zu verwalten.

Was sind die Vorteile eines Datenbankmanagementsystems?

Datenbankmanagementsysteme (DBMS) sind für die Verwaltung digitaler Daten von entscheidender Bedeutung. Zu den Vorteilen gehören:

Hält Daten organisiert

Benutzer brauchen Daten, die auf eine bestimmte Art und Weise organisiert werden, um nützlich zu sein. Sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten erfordern spezifische Speicher- und Betriebskonfigurationen. Ein Datenbankmanagementsystem stellt sicher, dass Daten in einem bestimmten Format organisiert sind und bearbeitet werden können, ohne dass ein Datenbank-Betriebsausfall befürchtet werden muss.

Bietet Benutzern eine strukturierte Möglichkeit, Daten zu verwalten

Ein DBMS ermöglicht es Benutzern, Daten mithilfe wiederholbarer, kodifizierter Anweisungen zu verwalten und zu bearbeiten, ohne zu verstehen, wie Daten gespeichert werden oder wie Vorgänge auf einer niedrigeren Ebene funktionieren. Sobald ein Benutzer weiß, wie ein bestimmtes DBMS verwendet wird, kann er mit jeder Datenbank arbeiten, die denselben zugrundeliegenden Datenbanktyp verwendet, und diese Fähigkeiten möglicherweise auf andere Datenbanktypen übertragen.

Verschiedene integrierte Funktionalitäten

Da sich DBMS unterscheiden, bieten einige breitere Features als andere. Beispielsweise verfügen viele DBMS über integrierte Funktionen für Backups, Datenredundanz, Datenvalidierung und Verschlüsselung von Daten bei der Übertragung und Speicherung.

Welche Funktionen erfüllt ein Datenbankmanagementsystem?

Ein Datenbankmanagementsystem ist ein Softwaresystem, das es mehreren Benutzern und Anwendungen erleichtert, Daten zu erstellen, zu lesen, zu aktualisieren und zu löschen. Datenbankadministratoren verwalten Datenbanken über spezielle Tools und Schnittstellen, mit denen sie die Leistung überwachen, Sicherheitsmaßnahmen implementieren, Backups durchführen, Abfragen optimieren und die Datenintegrität aufrechterhalten können.

Macht Daten leichter zugänglich

Eine browserbasierte Schnittstelle in DBMS (Datenbankmanagementsystemen) ermöglicht Benutzern den einfachen Zugriff auf Daten über ein Webformular, ein direktes Dashboard oder ein verteiltes Netzwerk eines Drittanbieters. Abgesehen von visuellen Tools können Benutzer möglicherweise auch mithilfe von Anwendungen, einer Datenmanipulationssprache (Data Manipulation Language, DML), Abfragesprachen oder API-Verbindungen auf Daten zugreifen und mit ihnen interagieren.

Ein DBMS bietet auch die Tools und Mechanismen, um diese Daten nach Bedarf zu bearbeiten, zu gruppieren, zu aggregieren und zu transformieren. Benutzer können Daten dynamisch ändern und so sicherstellen, dass sie für verschiedene Anwendungen korrekt strukturiert und formatiert sind.

Verwaltet Metadaten

Das DBMS verwaltet Wörterbücher, in denen Metadaten oder Daten zu Daten gespeichert werden, wie Datenstrukturen, Tabellen- und Spaltennamen, Datentypen, Einschränkungen, Indizes und Beziehungen. Dadurch können Anwendungen mit Daten arbeiten, die strukturelle Abstraktionen anstelle komplexer Codierung verwenden.
Die Metadatenverwaltung ermöglicht es Ihnen auch, das Datendesign weiterzuentwickeln, ohne Anwendungen zu beeinträchtigen. Schemaänderungen wie das Hinzufügen, Ändern oder Entfernen von Zeilen und Spalten werden automatisch in Metadatentabellen übernommen.

Verwaltet Backups und Wiederherstellungen

Das DBMS vereinfacht den Datenbank-Backup-Prozess durch eine intuitive Schnittstelle zur Verwaltung von Backups und Snapshots. Datenbankadministratoren können die Sicherungen an Drittanbieterstandorten wie Cloud-Speichern speichern, um sie im Falle von Vorfällen schnell wiederherstellen zu können. Einige DBMS bieten auch automatische Datensicherungen in vordefinierten Intervallen oder kontinuierliche Backups. Die meisten bieten Tools zur Wiederherstellung, mit denen sich Datenbanken mit minimalem Aufwand ganz oder teilweise in einen früheren Zustand zurückversetzen lassen. 

Bietet Steuerelemente für die Benutzerverwaltung

Ein DBMS ermöglicht es Datenbankadministratoren, Datenbankbenutzer effektiv zu verwalten und Benutzeraktionen zu regulieren. Sie können Benutzerkonten konfigurieren, Datenzugriffsrichtlinien definieren und Einschränkungen ändern, um den Zugriff auf die zugrundeliegenden Daten zu steuern. 

Die grundlegenden Datenoperationen sind Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen (Create, Read, Update, Delete, CRUD). Der Administrator kann die Verfügbarkeit jeder Operation auf Benutzer-, Rollen-, oder Gruppenebene festlegen. Beispielsweise können einige Benutzer möglicherweise nur auf eine Datenbank zugreifen und keine Einträge erstellen oder ändern.

Viele DBM-Systeme unterstützen eine Datenkontrollsprache (DCL), um komplexe Zugriffskontrollen zu definieren.

Verwaltet die Leistung zum Skalieren

DBMS unterstützt Zehntausende gleichzeitige Benutzer durch die Implementierung mehrerer der folgenden Funktionen:

  • Indexoptimierung zur Beschleunigung der Abfrageausführung, wodurch die Notwendigkeit von vollständigen Tabellendurchsuchungen reduziert wird.
  • Abfrageoptimierung zur Analyse von SQL-Abfragen und Auswahl des effizientesten Ausführungsplans, wodurch die E/A- und Verarbeitungszeit minimiert wird.
  • Partitionierung und Sharding zur Verteilung des Workloads auf mehrere Datenbankknoten oder Speicher-Partitionen, wodurch die Antwortzeiten für Abfragen und die Fehlertoleranz verbessert werden.
  • Parallele Abfrageausführung, damit Aufgaben gleichzeitig über mehrere CPUs oder Knoten verarbeitet werden können.
  • Replikation von Daten und Lastverteilung auf mehrere Server, wobei Lese- und Schreibanforderungen verteilt werden, um die Reaktionsfähigkeit des Systems zu erhalten und den Datenverlust von Fehlern vorzubeugen.

Viele DBMS-Software-Arten verfügen außerdem über integrierte Caching-Funktionen, sodass häufig aufgerufene Daten im Speicher abgelegt werden, um die Notwendigkeit wiederholter Festplattenzugriffe zu reduzieren. Integrierte Tools ermöglichen es Benutzern, ihre Daten weiter zu überwachen, zu konfigurieren und zu optimieren.

Wie funktioniert ein Datenbankmanagementsystem?

Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) umfasst mehrere miteinander verbundene Komponenten, die Datenbankverwaltungs-, Transkationsverarbeitungs- und Abfrage-Services bereitstellen.

Die Datenbank

Eine Datenbank ist das Herzstück des DBMS. Es handelt sich um eine elektronisch gespeicherte, systematische Datensammlung, die Wörter, Zahlen, Bilder, Videos und Dateien umfasst. Sie verfügt über integrierte Regeln und Bedingungen, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten. Eine Datenbank kann zwar unabhängig existieren, die manuelle Datenverwaltung ist jedoch komplex, insbesondere wenn sie skaliert wird. Daher bietet ein DBMS eine Softwareschicht, die automatisch mehrere gängige Verwaltungsaufgaben wie Indizierung, Leistungsoptimierung und Zugriffskontrolle übernimmt.

Das Schema

Ein Schema definiert die Struktur einer Datenbank, einschließlich Tabellen, Spalten, Datentypen, Einschränkungen und Beziehungen zwischen Entitäten. Das DBMS speichert Schemainformationen als Metadaten, sodass Anwendungen Daten verstehen und mit ihnen interagieren können, ohne Strukturen fest codieren zu müssen. Benutzer können das Schema mithilfe einer Datendefinitionssprache (DDL) definieren.

Der Speichermanager

Der Speichermanager ist für die effiziente Speicherung, Abfrage und Aktualisierung von Daten auf physischen Geräten verantwortlich. Er übernimmt folgende Aufgaben:

  • Organisation von Dateien und Strukturierung von Datenspeichern für schnelles Abrufen.
  • Indizierung und Zwischenspeicherung zur Beschleunigung von Suchvorgängen und zum Zwischenspeichern von Daten, auf die häufig zugegriffen wird.
  • Datenkomprimierung zur Reduzierung des Speicherplatzes bei gleichzeitig schnellem Zugriff.
  • Sicherung und Wiederherstellung zur Verwaltung von Snapshots und Protokollen, um Daten im Fehlerfall wiederherzustellen.

Der Transaktionsmanager

Der Transaktionsmanager steuert alle Regeln, um sicherzustellen, dass mehrere Benutzer gleichzeitig Vorgänge in der Datenbank ausführen können, während die Datenintegrität gewahrt bleibt. Er kann die Einhaltung von ACID (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit) gewährleisten. Er verwaltet:

  • Commit und Rollback, damit Änderungen im Falle eines Fehlers abgeschlossen oder rückgängig gemacht werden können.
  • Sperrmechanismen zur Vermeidung von Konflikten in Mehrbenutzerumgebungen.
  • Parallelitätssteuerung für die Handhabung gleichzeitiger Lese- und Schreibvorgänge ohne Beeinträchtigung der Datenintegrität.

Die Abfrage-Engine

Die Abfrage-Engine interpretiert und führt Abfragen aus, sodass Benutzer Daten effizient abrufen, einfügen, aktualisieren oder löschen können. Sie bietet Benutzern außerdem einen Mechanismus zum Erstellen komplexer Fragen, die mit den Daten beantwortet werden können. Das DBMS nutzt in der Regel eine Datenmanipulationssprache (DML) wie SQL für Abfragen.

Zu den Funktionen der Abfrage-Engine gehören:

  • Analyse von Abfragen, um den effizientesten Ausführungsplan zu finden.
  • Abrufen von Daten mithilfe von Indizes, Verknüpfungen und Aggregatfunktionen.
  • Rückgabe strukturierter Ergebnisse in tabellarischer oder hierarchischer Form.

Die Benutzeroberfläche

Die Schnittstellenschicht ermöglicht es dem Benutzer, mit der Datenbank oder über eine Anwendung, Business-Intelligence-Tools, zu interagieren. Je nach DBMS enthält sie verschiedene Tools für zusätzliche Funktionen. Die Software verknüpft und koordiniert auch alle anderen DBMS-Komponenten.

Welche verschiedenen Arten von Datenbankmanagementsystemen gibt es?

Viele Datenbankmanagementsystem-Produkte haben unterschiedliche zugrundeliegende Datenbanktypen, Features und Tools. Die Wahl hängt von der Form und Struktur der zugrundeliegenden Daten, den Leistungsanforderungen, den Kostenbeschränkungen, der Skalierbarkeit, den Integrationsmöglichkeiten, dem technischen Fachwissen, der Datensicherheit und vielem mehr ab. Im Folgenden stellen wir gängige DBMS-Typen vor.

Relational

Ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) enthält eine Sammlung von Datenpunkten mit vordefinierten Beziehungen zwischen ihnen. Die Daten werden in einem Tabellenformat gespeichert, wobei jede Zeile (Datensatz) in der Tabelle (Relation) eine Liste zugehöriger Werte (Attribute) für diesen Eintrag enthält. Jeder Datensatz ist eine einzelne Entität mit einem eindeutigen Primärschlüsselattribut als Referenz. Tabellen können in 1:1-, 1:n- oder n:m-Beziehungen verknüpft werden. Ein Beispiel für ein relationales Datenbanksystem ist Amazon Aurora.

Structured Query Language (SQL) ist die Standard-Abfragesprache für die meisten relationalen Datenbanken. Anwendungen verwenden eine strukturierte Abfragesprache, um Daten in einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) zu speichern, zu aktualisieren, zu löschen und abzurufen.

Non-relational

Eine nicht-relationale oder NoSQL-Datenbank speichert keine Datensätze in Tabellen und hat kein striktes Schema. Stattdessen können die Daten auf verschiedene Arten strukturiert sein, darunter:

Schlüssel-Werte-Speicher

Ein Schlüssel-Werte-Speicher ist eine Datenbank, in der jeder Datensatz ein eindeutiger Schlüssel (beispielsweise Name, Nummer) mit einem zugehörigen Wert (beispielsweise Ganzzahl, Zeichenkette, JSON) hat. Ein Beispiel für ein Datenbankverwaltungssystem, das Schlüssel-Werte-Speicher zulässt, ist Amazon DynamoDB.

Dokumentenspeicher

Ein Dokumentenspeicher ist ein modifizierter Schlüssel-Werte-Speicher, in dem jeder eindeutige Schlüssel ein zugehöriges Dokument mit halbstrukturierten Daten (beispielsweise JSON, XML, YAML) hat. Diese Form der Datenbank verwendet APIs oder eine Abfragesprache, um die Bedeutung zu extrahieren. Amazon DocumentDB für JSON ist ein Beispiel für ein DBMS für einen Dokumentenspeicher.

Diagramm

Eine Graphdatenbank verwendet eine graphartige Struktur mit Knoten (Datensätzen) und Kanten (Beziehungsverbindungen zu anderen Knoten). Die Kanten enthalten auch Attribute, die die Beziehung betreffen. Zum Beispiel können Knoten einen Stammbaum und dessen Attribute wie Name und Alter darstellen, und die Kanten zwischen den Knoten zeigen die Beziehung, wie die Enkelin und die Mutterseite. Amazon Neptune ist ein Beispiel für ein Datenbankmanagementsystem für Graphdatenbanken.

Objektorientiert

Eine objektorientierte oder Objektdatenbank speichert und verwaltet eine Reihe von Objekt-Instances, von denen jede über einen eigenen Satz zugehöriger Attribute verfügt. Objekte können wie bei relationalen Datenbanken über Fremdschlüssel verknüpft werden. Amazon Aurora kann als objektrelationales Datenbankmanagementsystem (ORDBMS) verwendet werden, eine Mischung aus relationalen und objektorientierten Datenbanken. PostgreSQL ist ein weiteres beliebtes ORDBMS.

Hierarchisch

Eine hierarchische Datenbank ist hierarchisch organisiert, mit einem übergeordneten Knoten, der viele untergeordnete Knoten hat, und zwei oder mehr Ebenen. Amazon DynamoDB kann ein DBMS für hierarchische Datenbanken sein, und verschachtelte Beziehungen werden in JSON dargestellt.

Zeitreihe

Zeitreihendatenbanken speichern Daten, die mit einem bestimmten Zeitstempel verknüpft sind. Sie können relational oder nicht relational sein und erfordern oft eine Streaming-Datenerfassung. Das für eine Zeitreihendatenbank erforderliche DBMS hängt von den zugrunde liegenden Daten ab. Amazon Timestream ist ein Beispiel für eine Zeitreihendatenbank.

Multi-Modell

Multi-Modell-DBMS können gleichzeitig verschiedene Arten von Datenbanken verwalten, wie beispielsweise Dokumenten- und Graphdatenbanken. Sie sind beliebt, weil sie den Benutzern eine Standardschnittstelle zur Verwaltung verschiedener Datenbanken bieten, ohne die Software wechseln zu müssen. Einige Multi-Modell-DBMS ermöglichen es Benutzern auch, Abfragen über verschiedene Datenbanktypen hinweg zu kombinieren.

Was sind die zukünftigen Trends in der DBMS-Technologie?

Fortschritte bei Daten und Systemen haben zu den folgenden Fortschritten in der DBMS-Technologie geführt.

Generative KI

Generative KI kann für folgende Zwecke eingesetzt werden:

  • Verbesserung der Datenbankerstellung und des Schema-Designs anhand von Anweisungen in natürlicher Sprache
  • Optimierung und Fehlerbehebung bei Abfragen
  • Komplexe Modellierung zugrundeliegender Daten
  • Generierung von für Menschen lesbaren Berichten aus DBMS-Ausgaben
  • Automatische Neukonfiguration des zugrundeliegenden Datenspeichers auf der Grundlage identifizierter Effizienzsteigerungen unter Wahrung der Datenintegrität

Anstatt Skripts zu schreiben, können Sie Abfragen in natürlicher Sprache erstellen, die KI-Modelle in die entsprechende Abfragesprache konvertieren.

Vektordatenbanken

Vektordatenbanken werden bei der Anpassung großer Sprachmodelle (LLM), auch bekannt als Retrieval Augmented Generation (RAG), immer häufiger eingesetzt. Das Hinzufügen einer Vektordatenbank zu einem LLM ermöglicht es Unternehmen, ihre eigene Wissensdatenbank schnell in bereits bestehende LLMs zu integrieren. In RAG hilft die Vektorisierung dabei, Beziehungen zwischen ähnlichen Wörtern und Ausdrücken leichter zu finden, was die Genauigkeit und Relevanz des Modells erhöht.

Es sind mehrere spezialisierte Vektordatenbanken entstanden. Darüber hinaus integrieren einige Datenbanken Vektordatentypen in ihre bestehende Architektur.

Amazon Aurora PostgreSQL-kompatible Edition und Amazon RDS für PostgreSQL unterstützen beide die Erweiterung pgvector. Andere AWS-Datenbanken wie Amazon Neptune, Amazon MemoryDB und Amazon DocumentDB bieten ebenfalls eine verwaltete Lösung für die Vektorähnlichkeitssuche.

Agentenbasierte KI- und Server von Model Context Protocol (MCP)

Agentenbasierte AI umfasst spezifische Tools und Ressourcen mit Funktionen der generativen KI, um bestimmte Aufgaben oder Rollen auszuführen. KI-Agenten können miteinander interagieren, um koordinierte Aufgaben auszuführen, ähnlich wie ein Team von Mitarbeitern, die jeweils separate Rollen haben. Hier besteht die Notwendigkeit, Kundendienstmitarbeiter-Zustände, Ziele und Entscheidungsprozesse zu verwalten.

Innerhalb dieser Technologieplattform ist ein Server von Model Context Protocol (MCP) der Koordinator für die KI-Agenten und verwaltet mehrere Ressourcen. MCP-Server für Datenbank-Services ermöglichen die einfache Integration von KI-Anwendungen und -Kundendienstmitarbeitern mit Datenquellen und Services. In agentenbasierten KI-Systemen orchestrieren MCP-Server Interaktionen zwischen autonomen KI-Agenten und zugehörigen Datenbanken und sorgen so für einen effizienten Datenfluss und eine effiziente Verarbeitung.

Agentenbasierte KI- und MCP-Server benötigen Datenbanken, die eine skalierbare und zuverlässige Infrastruktur bieten, die in der Lage ist, Status-Management, komplexe Abfragen und Datenverarbeitungsanforderungen mehrerer autonomer Kundendienstmitarbeiter gleichzeitig zu bewältigen. Wenn Datenbanken als MCP-Server integriert sind, helfen sie Unternehmen dabei, eine konsistente Leistung, Sicherheit und Zuverlässigkeit sowohl bei herkömmlichen Datenbankbetriebe als auch bei agentenbasierten KI-Interaktionen innerhalb ihrer Infrastruktur aufrechtzuerhalten.

Mehrere Datenbank-Services können in MCP-Server integriert werden, damit KI-Agenten und -Anwendungen mithilfe natürlicher Sprachabfragen oder programmatischer Schnittstellen mit Datenquellen interagieren können. Die MCP-Server agieren als Vermittler und übersetzen Anfragen von KI-Modellen in entsprechende Datenbankbetriebe und Abfragen.

Null-ETL-Integrationen

Null-ETL bezieht sich auf die Beseitigung der traditionellen Phasen des Extract, Transform und Load (ETL) beim Verschieben, Bereinigen und Kombinieren von Daten in Datenbanken. Stattdessen werden Daten sofort repliziert und schnell erfasst.

Mit Null-ETL ist es möglich, Abfragen auf Streaming-Transaktionsdaten nahezu in Echtzeit durchzuführen oder mehrere Arten von Datenbanken schnell für Machine-Learning-Vorgänge zu kombinieren.

Bereitstellungsoptionen

Die Infrastruktur und der Bereitstellungsstil, die für Datenbanken und DBMS verwendet werden, sind für Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, Kosten und Benutzerfreundlichkeit von Bedeutung. Zu den Optionen gehören On-Premises-, Cloud-, Edge-, Container-, Serverless- und Hybrid-Bereitstellungen.

Große internationale Datenbankbetriebe können containerisierte, verteilte Bereitstellungskonfigurationen wählen, während Fertigungsbetriebe eine Kombination aus Edge- und Cloud-Bereitstellungen wählen können. Biblica hat beispielsweise seinen Microsoft-SQL-Server zu AWS migriert, um den hohen Datenverkehr effektiv zu bewältigen.

Wie kann AWS Sie bei Ihren DBMS-Anforderungen unterstützen?

AWS Cloud Databases bietet eine breite Auswahl an speziell entwickelten Datenbankmanagementsystemen für jedes Unternehmen. AWS-Datenbanken unterstützen alle Backend-Aufgaben, wie Serverbereitstellung, Patches, Konfiguration und Sicherungen. Sie können sich auf die Anwendungsentwicklung konzentrieren, während AWS die Skalierung kontinuierlich überwacht und automatisiert.

Amazon Aurora ist beispielsweise eine cloudnative relationale Datenbank-Engine, die von AWS entwickelt wurde und mit MySQL und PostgreSQL kompatibel ist. Amazon Auror vereint die Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit, und Benutzerfreundlichkeit von traditionellen Unternehmensdatenbanken mit der Einfachheit und Kosteneffizienz von Open-Source-Datenbanken.

Ein weiteres Beispiel ist Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) ein verwalteter Service, der die Einrichtung, den Betrieb und das Skalieren relationaler DBMS in der Cloud vereinfacht. Er bietet eine kostengünstige und anpassbare Kapazität und übernimmt zeitaufwendige Datenbankverwaltungsaufgaben, sodass Sie sich auf Ihre Anwendungen und Ihr Geschäft konzentrieren können. Mit Amazon RDS können Sie auf die Funktionen bekannter Datenbank-Engines wie PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server, Oracle und Db2 zugreifen.

AWS bietet außerdem mehrere NoSQL-DBMS-Services, die all Ihren NoSQL-Anforderungen gerecht werden. Beispiel:

  • Amazon DynamoDB ist ein vollständig verwalteter Serverless-Schlüssel-Werte-Datenbank-Service, der eine konsistente Leistung im einstelligen Millisekundenbereich mit grenzenloser Skalierbarkeit bietet.
  • Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) ist eine vollständig verwaltete, native JSON-Dokumentendatenbank, die den Betrieb kritischer Dokument-Workloads in nahezu jeder Größenordnung einfach und kostengünstig macht, ohne dass die Infrastruktur verwaltet werden muss.
  • Amazon Neptune ist ein Serverless-, vollständig verwalteter Graphdatenbank-Service, der für überlegene Skalierbarkeit und Verfügbarkeit ausgelegt ist und Milliarden von Beziehungen in Sekundenschnelle abfragen kann.
  • Amazon Timestream ist eine weitere vollständig verwaltete, speziell entwickelte Zeitreihendatenbank-Engine für Workloads von Abfragen mit geringer Latenz bis hin zur umfangreichen Datenerfassung.

AWS-Cloud-Datenbanken bieten eine leistungsstarke, sichere und zuverlässige Grundlage für Lösungen der generativen KI und datengestützte Anwendungen in jeder Größenordnung.

Legen Sie noch heute mit DBMS in AWS los, indem Sie ein kostenloses Konto erstellen.