Vielfalt relationaler Datenbanken
So lassen sich die RDBMS grob in vier Gruppen untergliedern, die allerdings viele Überschneidungen aufweisen. Da sind zum Ersten die in puncto Features und Performance (Transaktionsunterstützung) im Highend angesiedelten OLTP-Systeme von Anbietern wie Oracle, IBM (DB2) sowie mittlerweile Microsoft (SQL Server).
Ferner finden sich auf Data Warehousing spezialisierte DBMS allen voran von Teradata, gefolgt von Sybase und neueren Anbietern wie Netezza, DatAllegro (jetzt bei Microsoft), ParAccel, Vertica, Infobright, Greenplum, Kognitio und anderen, die insbesondere große Datenmengen laden und schnell lesen sollen (siehe auch das Interview über die Datenverwaltung und neue Basistechnologien für Data Warehousing).
Nibelungentreue der Kunden
Eine weitere Gruppe bilden Datenbanken, denen noch einige Highend-Features fehlen oder die einem anderen Vertriebsmodell folgen. Hierzu gehören auch die Open-Source-Datenbanken wie MySQL (jetzt bei Sun Microsystems), PostgreSQL oder Enterprise DB, Reseller-Produkte wie Progress Openedge oder Pervasive PSQL sowie abgespeckte Highend-Versionen. Als vierte Gruppe könnte man eingebettete relationale Datenbanken betrachten, zu denen Angebote wie die In-Memory-Datenbanken "Oracle TimesTen" und "IBM solidDB" sowie "Sybase SQL Anywhere" zählen.
Foto: Gartner
Typische Auswahlkriterien, insbesondere für Highend-Systeme, bleiben weiterhin Hochverfügbarkeit, Ausfallsicherheit, Leistung, Skalierbarkeit, Sicherheit, Lizenzkosten, Wartungsgebühren, der Aufwand für Entwicklung und Verwaltung und unterstützte Datentypen. Allerdings zeigt die Praxis auch, wie schwer es für Anwender ist, DBMS zu vergleichen, da öffentliche Bewertungen und Benchmarks wenig helfen. Gerade bei den neueren Produkten raten Praktiker zum ausführlichen Prototyping und Tests.
Oft kommt es aber gar nicht so weit, weil insbesondere große Unternehmen aus Tradition einen bevorzugten Datenbankanbieter haben, der ihnen im Gegenzug für ihre Treue Rabatte bei den Lizenz- und Wartungskosten einräumt. Zudem versuchen die führenden Anbieter durch immer neue Highend-Features und Zukäufe entsprechender Techniken, ihren Kunden ein "One-Stop-Shopping" für alle Lebenslagen zu bieten - gegen entsprechenden Aufpreis.
Spezialisierung
Datenbank-Management-Systeme gibt es heute in verschiedenen Ausprägungen. Denkbar wäre beispielsweise eine Untergliederung in:
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OLTP-Systeme für die schnelle Transaktionsverarbeitung;
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analytische/Data-Warehouse-Systeme (zeilen- oder spaltenbasierende Speicherung) für große Datenmengen und gute Ad-hoc-Abfragen;
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wissenschaftliche Datenbanken wie Matlab von MathWorks;
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Speicher für semistrukturierte Metadaten im RDF-Format (Resource Description Framework);
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XML-Speicher;
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Suchmaschinen, die heute jeweils eigene Datenbank-Engines nutzen;
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Streaming Processing Engines für Echtzeitdaten wie zum Beispiel StreamSQL;
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(funktional abgespeckte) Datenbanksysteme beispielsweise für eingebettete Lösungen;
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Prozessdatenbanken für die Produktion wie beispielsweise Wonderware Historian, SIMATIC IT Historian oder Uniformance PHD (Dank für den Hinweis an Herrn Purrer).