Was ist eine relationale Datenbank und warum brauchen Sie eine?

Datenbanken sind die stillen Arbeitstiere, die praktisch jedes moderne Unternehmen antreiben. Von kleinen Unternehmen bis hin zu globalen Konzernen sind Datenbanken so allgegenwärtig, dass wir sie oft als selbstverständlich ansehen.

Doch um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, muss man verstehen, wie diese wichtigen Systeme funktionieren und warum sie so wichtig sind. Dieser Artikel soll eine der gängigsten Arten von Datenbanken entmystifizieren: die relationale Datenbank. Wir werden uns mit den Grundlagen, den Vorteilen und den Gründen befassen, warum sie nach wie vor eine Grundlage für die Datenverwaltung in Unternehmen auf der ganzen Welt ist.

Eine relationale Datenbank ist ein Datenbanktyp, der Daten in Tabellen organisiert, die mit Zeilen und Spalten strukturiert sind. Jede Tabelle, auch Beziehung genannt, steht für eine bestimmte Person oder Idee. Zeilen in einer Tabelle stehen für einzelne Datensätze, und Spalten für die Details dieser Datensätze.

Relationale Datenbanken bieten eine strukturierte und effiziente Möglichkeit, große Datenmengen zu speichern, abzurufen und zu verwalten. Sie gewährleisten Datenintegrität und -konsistenz durch Beziehungen zwischen Tabellen und die Verwendung von Primär- und Fremdschlüsseln. Darüber hinaus ermöglicht ihre Verwendung der Structured Query Language (SQL) leistungsstarke Abfragefunktionen, die die Handhabung komplexer Datenoperationen und -analysen erleichtern. Das bedeutet, dass Unternehmen Daten sicher speichern, schnell abrufen und intelligentere Geschäftsentscheidungen treffen können.

Wenn Sie Zeit und Geld verlieren, wenn Sie versuchen, endlose Daten zu durchsuchen, sind Sie vielleicht ein erstklassiger Kandidat für eine relationale Datenbank. In diesem Leitfaden werden die Vorteile von relationalen Datenbanken erläutert und wie sie Ihrem Unternehmen helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben.

Wenn Sie sich ein Bild von der Leistungsfähigkeit eines relationalen Datenmodells machen wollen, brauchen Sie sich nur die mächtige Tabellenkalkulation anzusehen. Wenn Sie mit Tabellenkalkulationen vertraut sind, um Datenzeilen zu sortieren, haben Sie bereits eine Vorstellung davon, warum relationale Datenbankmodelle so effektiv sind.

Auf die gleiche Weise funktionieren relationale Datenbanken, indem sie verschiedene Formen von Daten in intuitive Tabellen unterteilen, um Informationen zu strukturieren. Sie bieten eine Standardmethode zur Darstellung und Abfrage von Daten, die von jeder Anwendung verwendet werden kann. Structured Query Language (SQL) ist die am weitesten verbreitete Sprache für Datenbankabfragen.

Im relationalen Datenbankmodell bleiben Datenstrukturen (wie Datentabellen, Indizes und Ansichten) auch von physischen Speicherstrukturen getrennt.

Eine relationale Datenbank ist von der Organisation her ähnlich wie eine Tabellenkalkulation, aber viel komplexer. Diese Strukturen ermöglichen es Unternehmen, wertvolle Einblicke in ihre Unternehmensleistung und in die Beziehungen zwischen großen Datenmengen zu gewinnen.

Relationale Datenbanken organisieren Daten häufig in einer Tabelle (manchmal auch "Relation" genannt). Jede Tabelle steht für eine bestimmte Entität im Unternehmen, z. B. Kunden oder bestimmte Aufträge.
Ein Unternehmen, das in der Hautpflege tätig ist, kann z. B. mehrere Tabellen für verschiedene Kunden und ihre Aufträge haben. Diese Tabellen können sich auf die Anzahl der Bestellungen oder der Kunden, die ein bestimmtes Produkt kaufen, konzentrieren und bestehen aus Zeilen und Spalten (auch als Datensätze bzw. Attribute bezeichnet). Jede Zeile hat einen eindeutigen Datensatz, während jede Spalte ein bestimmtes Attribut hat.

Um die obige Metapher fortzusetzen, hat ein Hautpflegeunternehmen eine Tabelle für mehrere Kunden. Diese Tabelle könnte dann Spalten enthalten, die die Kaufaktivität von Produkten für Akne, Ekzeme und trockene Haut angeben. Jede Zeile könnte einen eindeutigen Datensatz enthalten, z. B. einen Antrag auf Erstattung.

Die größte Attraktivität fortschrittlicher Datenbanksysteme liegt darin, dass Informationen in kürzester Zeit abgerufen werden können. SQL ist derzeit die Standardsprache für die Interaktion mit einer relationalen Datenbank.

Bekannt als Structured Query Language (strukturierte Abfragesprache), ermöglicht diese Sprache Datenbankadministratoren die Durchführung von Operationen wie Aktualisierung, Verwaltung und Abfrage von Daten. SQL ist sowohl von ANSI als auch von ISO standardisiert, so dass die Kompatibilität zwischen verschiedenen relationalen Datenbankverwaltungssystemen stets gewährleistet ist.

Rohdaten sind unglaublich schwer zu sichten (und obendrein ziemlich zeitaufwändig). Primär- und Fremdschlüssel sorgen für eine Identifizierung, die sicherstellt, dass die Daten nicht miteinander verwechselt werden. Sie können auch die Datenredundanz (oder zu viele Kopien der gleichen Daten) reduzieren.

Ein Primärschlüssel ist ein eindeutiger Bezeichner für jeden Datensatz in einer Tabelle, der sicherstellt, dass keine zwei Zeilen den gleichen Primärschlüsselwert haben können. Er kennzeichnet jede Zeile in einer Tabelle eindeutig.

Ein Fremdschlüssel ist ein Feld (oder eine Gruppe von Feldern) in einer Tabelle, das eine Zeile in einer anderen Tabelle identifiziert. Dies ermöglicht die Verknüpfung der beiden Tabellen. Bei dieser Beziehung bleibt der Primärschlüssel der referenzierten Tabelle gleich; der Wert im Fremdschlüsselfeld muss mit einem Wert im Primärschlüssel der referenzierten Tabelle übereinstimmen.

Ein Schlüsselkonzept in relationalen Datenbanken ist die Transaktion. In der Datenbanksprache ist eine Transaktion eine Folge von einer oder mehreren Operationen, die als Arbeitseinheit ausgeführt werden. Stellen Sie sich einen Satz von Anweisungen vor, die zusammen ausgefüllt werden müssen, damit die Datenbank genau und konsistent bleibt

.Was ist eine Datenbanktransaktion?

Stellen Sie sich vor, Sie überweisen Geld von Ihrem Sparkonto auf Ihr Girokonto. Dieser Prozess umfasst zwei Schritte:

1. Geld von Ihrem Sparkonto abbuchen
2. Einzahlung des gleichen Betrags auf Ihr Girokonto

In einer relationalen Datenbank würden diese beiden Schritte als eine einzige Transaktion ausgeführt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass entweder beide Schritte erfolgreich abgeschlossen werden oder keiner. Sie möchten nicht, dass das Geld von Ihrem Sparkonto auf Ihr Girokonto überwiesen wird oder umgekehrt

! Warum sind Transaktionen wichtig?

Sie stellen sicher, dass Ihre Datenbank in einem konsistenten Zustand bleibt, auch wenn mehrere Operationen gleichzeitig ausgeführt werden oder wenn während des Prozesses etwas schief geht.

Hier sind einige wichtige Auswirkungen von Transaktionen in relationalen Datenbanken:

1. Datenintegrität: Transaktionen helfen, die Genauigkeit und Konsistenz Ihrer Daten zu erhalten. Wenn ein Teil einer Transaktion fehlschlägt, wird die gesamte Transaktion zurückgesetzt, um partielle Aktualisierungen zu verhindern, die zu Dateninkonsistenzen führen könnten.
2. Gleichzeitigkeitskontrolle: Transaktionen ermöglichen es mehreren Benutzern, gleichzeitig mit denselben Daten zu arbeiten, ohne sich gegenseitig zu behindern. Dies ist besonders wichtig in Systemen, in denen viele Benutzer gleichzeitig auf Daten zugreifen und diese ändern müssen.
3. Fehlerbehebung: Wenn mitten in einer Transaktion ein Systemfehler auftritt, kann die Datenbank ihren vorherigen konsistenten Zustand wiederherstellen. Dies verhindert Datenverluste und gewährleistet die Zuverlässigkeit Ihrer Datenbank.
4. Vereinfachung komplexer Vorgänge: Mit Transaktionen können Sie mehrere Vorgänge zusammenfassen und so komplexe Prozesse vereinfachen und sicherstellen, dass sie als Einheit korrekt ausgeführt werden.

Durch die Verwendung von Transaktionen bieten relationale Datenbanken eine robuste und zuverlässige Möglichkeit, Ihre Daten zu verwalten und sicherzustellen, dass sie auch in komplexen Umgebungen mit hohem Datenverkehr korrekt und konsistent bleiben.

Während eine relationale Datenbank Informationen in Tabellen, Spalten und Zeilen speichert, ist eine nicht-relationale Datenbank (manchmal auch NoSQL-Datenbank genannt) weniger strukturiert. Dies bedeutet jedoch nicht zwangsläufig, dass es eine schlechtere (oder bessere) Option für Ihr Unternehmen ist.

Fangen wir von vorne an. Relationale Datenbanken sind stark strukturiert und zeichnen sich durch ein hohes Maß an Datenintegrität aus. Diese Datenbanken sind sehr gut geeignet, um sicherzustellen, dass Daten nicht dupliziert werden, verloren gehen oder missbraucht werden. Sie bieten den Unternehmen ein hohes Maß an Sicherheit und sehr schnelle Reaktionszeiten. Relationale Datenbanken verwenden ebenfalls ein festes Schema. Für alle Anwendungen, die ein hohes Volumen an komplexen Abfragen oder Transaktionen erfordern, sind sie am besten geeignet.

Eine nicht-relationale Datenbank kann ebenfalls eine große Menge an Daten bereitstellen, allerdings mit weniger Organisation. Durch diesen Ansatz bleiben sie flexibel und skalierbar für Unternehmen, die zu schnell wachsen, als dass man ihnen Grenzen setzen könnte. Nicht-relationale Datenbanken speichern Daten in verschiedenen Formaten, z. B. als Schlüssel-Wert-Paare, Dokumente, spaltenübergreifende Speicher oder Graphen, je nach Art der NoSQL-Datenbank.

Diese Flexibilität ermöglicht es ihnen, unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten effizient zu verarbeiten. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken können NoSQL-Datenbanken problemlos horizontal skaliert werden, d. h. es können weitere Server hinzugefügt werden, um steigende Lasten zu bewältigen, was sie ideal für umfangreiche Datenanwendungen macht. Außerdem können Sie damit Ihr Datenmodell so gestalten, dass es sich mit Ihren Änderungen mitbewegt. Dies ist besonders hilfreich bei schneller Entwicklung und wechselndem Datenbedarf.

Eine nicht-relationale Datenbank eignet sich am besten für Unternehmen, die mit großen Mengen unterschiedlicher Datentypen zu tun haben, wie z. B. Social-Media-Plattformen, E-Commerce-Websites oder Content-Management-Systeme.

Ein E-Commerce-Unternehmen, das Kundenprofile, Produktkataloge, nutzergenerierte Inhalte und Transaktionsdaten speichern muss, kann beispielsweise erheblich von einer NoSQL-Datenbank profitieren.

Das dynamische Schema und die horizontale Skalierbarkeit ermöglichen es dem Unternehmen, ein hohes Lese- und Schreibvolumen effizient zu bewältigen, eine breite Palette von Datenformaten zu unterstützen und sich schnell an veränderte Geschäftsanforderungen anzupassen, ohne dass es zu erheblichen Ausfallzeiten oder Umstrukturierungen kommt.

Eine relationale Datenbank scheint einem Vektormodell recht ähnlich zu sein, da sie beide Beziehungen zwischen großen Datenmengen finden. Sie unterscheiden sich vor allem in der Art und Weise, wie sie Datenpunkte organisieren, sowie in der Art der Daten.

Vektordatenbanken arbeiten sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten (allerdings meist unstrukturiert). Mit Hilfe von Vektoreinbettungen kann jeder Nutzer schnell Daten abrufen. Vielmehr sind sie in der Lage, aufschlussreiche Verbindungen zwischen Datenpunkten zu finden.

Während ein relationales Datenbankmodell immer noch eine kalkulationsähnliche Struktur verwendet, verwandeln Vektordatenbanken Daten in numerische Darstellungen. Daher sind Vektordatenbanken auch für das Training von Programmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nützlich. Diese Daten helfen bei der Entwicklung digitaler Tools, die das menschliche Verhalten besser verstehen.

Datenbanken sind vielseitige Werkzeuge, die auf zahlreiche Arten zur Lösung verschiedener Datenverwaltungsprobleme eingesetzt werden können. Wenn Sie diese Anwendungsmuster verstehen, können Sie Datenbanken besser für Ihre spezifischen Anforderungen nutzen. Hier sind einige gängige Muster:

1. Transaktionssysteme (OLTP): Online-Transaktionsverarbeitungssysteme (OLTP) sind für die Verwaltung transaktionsorientierter Anwendungen konzipiert. Diese werden typischerweise im Tagesgeschäft eingesetzt, wo die schnelle Verarbeitung zahlreicher kleiner Transaktionen entscheidend ist. Beispiele sind Bankensysteme, E-Commerce-Plattformen und Reservierungssysteme.
2. Analytische Systeme (OLAP): Online Analytical Processing (OLAP)-Systeme sind für komplexe Abfragen und Datenanalysen optimiert. Sie werden häufig in Business-Intelligence-Anwendungen eingesetzt, um große Mengen historischer Daten auf Erkenntnisse und Trends hin zu analysieren. Data Warehouses fallen in der Regel in diese Kategorie.
3. Content-Management-Systeme: Datenbanken sind die Grundlage von Content-Management-Systemen (CMS), in denen Artikel, Mediendateien, Benutzerdaten und Metadaten gespeichert werden. Dieses Muster ist bei Veröffentlichungsplattformen, Wikis und Dokumentenverwaltungssystemen üblich.
4. Suchmaschinen: Nicht immer handelt es sich um traditionelle relationale Datenbanken, aber spezialisierte Datenbanksysteme treiben Suchmaschinen an. Sie sind darauf ausgelegt, große Datenmengen zu verarbeiten und schnelle, relevante Suchergebnisse zu liefern.
5. Caching-Systeme: Einige Datenbanken werden als Hochgeschwindigkeits-Caches verwendet, um häufig genutzte Daten zu speichern. Dieses Muster verbessert die Anwendungsleistung, indem es die Belastung der primären Datenspeicher reduziert.
6. Zeitreihendaten: Datenbanken, die für Zeitreihendaten optimiert sind, werden in Anwendungen verwendet, die mit großen Mengen an zeitgestempelten Informationen arbeiten, z. B. IoT-Sensoren, Finanzhandelssysteme und Überwachungstools.
7. Graphdatenbanken: Diese spezialisierten Datenbanken dienen der Speicherung und Abfrage miteinander verbundener Daten. Sie sind besonders nützlich für soziale Netzwerke, Empfehlungsmaschinen und Betrugserkennungssysteme.

Das Verständnis dieser Muster kann Ihnen helfen, die richtige Datenbanklösung für Ihre speziellen Anforderungen zu wählen. Viele moderne Datenbankmanagementsysteme, wie InterSystems IRIS, sind so konzipiert, dass sie mehrere Muster unterstützen und so eine flexible und effiziente Datenverwaltung für verschiedene Anwendungsfälle ermöglichen.

Relationale Datenbanken sind ein unglaublicher Vorteil für Unternehmen, da sie Daten effektiv speichern und organisieren. Unternehmen können einen tieferen Einblick in ihre Kunden oder Klienten gewinnen, was ihnen hilft, in Zukunft bessere Entscheidungen zu treffen. Nachfolgend finden Sie einige der Vorteile, die Sie bei der Verwendung eines relationalen Datenbankmanagementsystems genießen können.

Relationale Datenbanken sind hilfreich, um sicherzustellen, dass die Daten in der gesamten Datenbank stets korrekt und konsistent sind. Wenn nur ein einziger Datenverlust das gesamte Unternehmen in Mitleidenschaft ziehen kann, sparen diese Datenbanken Zeit und Geld. Diese Datenintegrität bleibt durch Einschränkungen und Regeln konstant.

Es gibt auch die so genannte "referentielle Integrität". Dieser Begriff bezieht sich darauf, wie die Datenbank logische Beziehungen zwischen den einzelnen Tabellen unterhält. Fremdschlüssel können korrekt auf Primärschlüssel verweisen und helfen den Benutzern, genaue Schlüsse zwischen Datensätzen zu ziehen.

Ein weiterer Vorteil eines relationalen Datenbanksystems ist die Komplexität und Flexibilität Ihrer Abfragen. Dank SQL sind Sie in der Lage, komplexe Abfragen auszuführen, die mehrere Tabellen verbinden, Daten aggregieren und Ergebnisse filtern können. Ebenso können die Benutzer Abfragen im laufenden Betrieb erstellen. Sie können bei Bedarf bestimmte Daten abrufen und so Zeit sparen, die für andere Geschäftsvorgänge verwendet werden kann.

Es gibt viele Tools, die Ihnen helfen, in Datenbanken zu gelangen und Daten zu analysieren. Dazu gehören Open-Source-Business-Intelligence-Plattformen, Datenvisualisierungstools und ETL-Lösungen (Extrahieren, Transformieren, Laden), mit denen Daten auf verschiedene Weise bearbeitet werden können. Beliebte Open-Source-Optionen sind Apache Superset für Business Intelligence, Grafana für die Datenvisualisierung und Apache NiFi für ETL-Prozesse. Mit diesen Tools können Benutzer einfacher mit Datenbanken interagieren und Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse und visuell ansprechende Berichte umwandeln, ohne dass fortgeschrittene SQL-Kenntnisse erforderlich sind.

Wenn ein Unternehmen schnell expandiert, ist es zeitaufwändig und mühsam, neue Datenspeicherlösungen zu finden. Relationale Datenbanken sind in der Lage, sehr große Datenmengen und zahlreiche gleichzeitige Benutzer zu bewältigen.

Ihre schnelle Leistung macht auch komplexe Aufgaben wie Indizierung, Caching und Abfrageoptimierung viel effizienter. Der Datenabruf ist nicht nur genauer, sondern dauert auch nicht mehr so lange.

Jüngste Studien haben ergeben, dass die Kosten für Datenschutzverletzungen von 3,86 Millionen Dollar auf 4,24 Millionen Dollar gestiegen sind - eine Zahl, die sich in absehbarer Zeit nicht verringern dürfte. Relationale Datenbanksysteme bieten ein höheres Maß an Sicherheit, das Ihre Benutzer - und Kunden - beruhigen kann.

Das relationale Modell bietet granulare Zugriffskontrollsysteme. Diese ermöglichen es Administratoren, Benutzerrollen und Berechtigungen klarer zu definieren und den Zugriff auf sensible Daten einzuschränken.

Ebenso helfen Datenverschlüsselungsfunktionen dabei, Daten sowohl im Ruhezustand als auch bei der Übertragung zu schützen. Unabhängig davon, ob die Daten ungenutzt sind oder abgefragt werden, können Sie sicher sein, dass sie nicht in die falschen Hände geraten.

Nicht zuletzt bietet das relationale Modell Datenunabhängigkeit, um das Risiko kostspieliger Fehler zu verringern. Es gibt zwei Arten, von denen Ihr Unternehmen profitieren kann - logische Datenunabhängigkeit und physische Datenunabhängigkeit.

Die logische Datenunabhängigkeit stellt sicher, dass Änderungen am logischen Schema keine Auswirkungen auf die physische Datenspeicherung haben. Andererseits stellt die Unabhängigkeit der physischen Daten sicher, dass sich Änderungen am physischen Speicher nicht auf das logische Schema auswirken. Dieser Ansatz bietet Ihnen mehr Flexibilität bei der Speicherung von Daten, der Verwaltung Ihrer Datenbank und der Durchführung von Änderungen. Wenn ein Fehler passiert, können Sie den Schaden leichter eindämmen.

Relationale Datenbankmanagementsysteme sind zwar für Unternehmen mit großen Datenmengen sehr hilfreich, aber nicht perfekt. Für kleinere Unternehmen und Neugründungen können die Komplexität und die mangelnde Skalierbarkeit eine Herausforderung darstellen.

Relationale Datenbanken haben ein komplexes Schema-Design, das eine sorgfältige Planung erfordert, um effektiv zu arbeiten. Vergleichen Sie diesen Ansatz z. B. mit einem Data Lake - einer einfachen und unstrukturierten Sammlung von Rohdaten.

Die zeitaufwändige und praktische Natur einer relationalen Datenbank kann für kleinere Geschäftsmodelle zu viel sein. Die Sicherstellung, dass normalisierte Tabellen nicht unnötig sind und die Integrität erhalten bleibt, kann ebenfalls eine Herausforderung sein.

Relationale Datenbanken sind nicht für die Speicherung und Abfrage unstrukturierter Daten optimiert. Sie können also keine Textdokumente, Bilder oder Multimediadaten speichern.

Wenn Ihr Unternehmen regelmäßig große Mengen an unterschiedlichen Daten verarbeitet, ist ein Datensee oder eine Vektordatenbank möglicherweise attraktiver.

Relationale Datenbanken sind zwar nicht unmöglich zu skalieren, aber für ein sich schnell entwickelndes Unternehmen sind sie möglicherweise nicht geeignet. Relationale Datenbanken können vertikal skaliert werden (z. B. durch Hinzufügen weiterer Ressourcen zu einem einzelnen Rechner). Bei der horizontalen Skalierung (z. B. bei der Verteilung von Daten auf mehrere Rechner) stoßen sie jedoch an ihre Grenzen.

Sie haben die Wahl zwischen zahlreichen relationalen Datenbankmanagementsystemen, aber einige eignen sich besser für bestimmte Geschäftsmodelle.

Ein sehr großes Unternehmen bevorzugt vielleicht ein solches System wegen seines multimodalen Ansatzes, während ein kleineres Unternehmen vielleicht Flexibilität benötigt.

• MySQL: Dieses Open-Source-RDBMS ist wegen seiner Zuverlässigkeit, Leistung und Benutzerfreundlichkeit beliebt.
• PostgreSQL: Das fortschrittliche Open-Source-RDBMS ist bekannt für seine robusten Funktionen und die enge Einhaltung der SQL-Standards.
• InterSystems IRIS: Unser Datenbankmanagementsystem bietet einen multimodalen Ansatz zur Unterstützung von Unternehmen in großem Maßstab.

InterSystems IRIS bietet Ihnen mehr als nur relationale Datenbanken. Unser Multimodell-Datenbankmanagementsystem unterstützt verschiedene Datenmodelle wie relationale Modelle, Dokumentenmodelle, Key-Value-Modelle und Graphen.

Das bedeutet, dass es nicht nur die Erstellung relationaler Datenbanken unterstützt, sondern auch die Möglichkeit bietet, verschiedene Datentypen innerhalb einer einzigen Plattform zu verarbeiten.

Mit robuster SQL-Unterstützung und fortschrittlichen Abfragefunktionen ermöglicht InterSystems IRIS Unternehmen die effiziente Definition und Kontrolle relationaler Daten.

Die Flexibilität der Plattform beim Schema-Management ermöglicht nahtlose Anpassungen an sich ändernde Geschäftsanforderungen und stellt sicher, dass die Datenbankstruktur mit den Unternehmenszielen in Einklang steht.

Ein entscheidender Vorteil von InterSystems IRIS ist der Schwerpunkt auf der Leistungsoptimierung, insbesondere bei großen Datenmengen. Im Gegensatz zu Lösungen wie PostgreSQL, die mit wachsenden Datenmengen zu kämpfen haben, bleibt die Leistung von InterSystems IRIS auch bei der Verarbeitung von Terabytes von Daten hoch. Durch Funktionen wie intelligentes Data Sharding und optimierte Abfrageausführung stellt InterSystems IRIS sicher, dass Ihre Datenbankleistung linear mit dem Datenwachstum skaliert.

Dieser Leistungsschwerpunkt wird durch starke Hochverfügbarkeitsfunktionen, einschließlich Clustering und Datenreplikation, ergänzt. Diese Funktionen stellen sicher, dass es kaum Ausfallzeiten gibt und dass auf wichtige Daten ohne Unterbrechung zugegriffen werden kann.

InterSystems IRIS bietet außerdem umfassende Sicherheitsmaßnahmen mit rollenbasierter Zugriffskontrolle und Datenverschlüsselung. Diese Maßnahmen schützen Ihre wichtigen Informationen und helfen Ihnen, die Regeln einzuhalten.