Datenbankmanagementsystem (DBMS)

Was ist ein Datenbankmanagementsystem (DBMS)?

Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) ist eine Systemsoftware zur Erstellung und Verwaltung von Datenbanken. Ein DBMS ermöglicht es Endbenutzern, Daten in einer Datenbank zu erstellen, zu schützen, zu lesen, zu aktualisieren und zu löschen. Das DBMS ist die am weitesten verbreitete Art von Datenmanagementplattformen und dient im Wesentlichen als Schnittstelle zwischen Datenbanken und Benutzern oder Anwendungsprogrammen, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent organisiert und leicht zugänglich sind.

Was macht ein Datenbankmanagementsystem?

Das DBMS verwaltet die Daten; die Datenbank-Engine ermöglicht den Zugriff auf die Daten sowie deren Sperrung und Änderung; und das Datenbankschema definiert die logische Struktur der Datenbank. Diese drei grundlegenden Elemente tragen dazu bei, Gleichzeitigkeit, Sicherheit, Datenintegrität und einheitliche Datenverwaltungsverfahren zu gewährleisten. Das DBMS unterstützt viele typische Aufgaben der Datenbankverwaltung, darunter Änderungsmanagement, Leistungsüberwachung und -optimierung, Sicherheit sowie Sicherung und Wiederherstellung. Die meisten Datenbankmanagementsysteme sind auch für automatische Rollbacks und Neustarts sowie für die Protokollierung und Prüfung von Aktivitäten in Datenbanken und den Anwendungen, die auf sie zugreifen, zuständig.

Das DBMS bietet eine zentrale Ansicht der Daten, auf die mehrere Benutzer von verschiedenen Standorten aus kontrolliert zugreifen können. Ein DBMS kann einschränken, welche Daten die Endbenutzer sehen und wie sie die Daten sehen, indem es viele Ansichten eines einzigen Datenbankschemas bietet. Endbenutzer und Softwareprogramme müssen sich nicht darum kümmern, wo sich die Daten physisch befinden oder auf welcher Art von Speichermedium sie gespeichert sind, da das DBMS alle Anfragen bearbeitet.

Das DBMS kann sowohl logische als auch physische Datenunabhängigkeit bieten, um Benutzer und Anwendungen davor zu schützen, dass sie wissen müssen, wo die Daten gespeichert sind oder dass sie sich über Änderungen der physischen Datenstruktur Gedanken machen müssen. Solange Programme die vom DBMS bereitgestellte Programmierschnittstelle (Application Programming Interface, API) für die Datenbank verwenden, müssen Entwickler ihre Programme nicht ändern, nur weil Änderungen an der Datenbank vorgenommen wurden.

In einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) – dem am häufigsten verwendeten DBMS-Typ – ist die API SQL, eine Standardprogrammiersprache für die Definition, den Schutz und den Zugriff auf Daten.

Was sind die Komponenten eines Datenbankmanagementsystems?

Ein DBMS ist eine hochentwickelte Systemsoftware, die aus mehreren integrierten Komponenten besteht, die eine einheitliche, verwaltete Umgebung für die Erstellung, den Zugriff und die Änderung von Daten in Datenbanken bieten. Zu diesen Komponenten gehören:

Storage Engine. Dieses grundlegende Element eines DBMS dient der Speicherung von Daten. Das DBMS muss eine Schnittstelle zu einem Dateisystem auf der Ebene des Betriebssystems (Operating System, OS) haben, um Daten zu speichern. Es kann zusätzliche Komponenten verwenden, um Daten zu speichern, oder eine Schnittstelle zu den eigentlichen Daten auf der Ebene des Dateisystems bilden.

Metadatenkatalog. Ein Metadatenkatalog, der manchmal auch als Systemkatalog oder Datenbankwörterbuch bezeichnet wird, fungiert als Repository für alle erstellten Datenbankobjekte. Wenn Datenbanken und andere Objekte erstellt werden, registriert das DBMS automatisch Informationen über sie im Metadatenkatalog. Das DBMS verwendet diesen Katalog, um Benutzeranfragen nach Daten zu überprüfen, und Benutzer können den Katalog nach Informationen über die im DBMS vorhandenen Datenbankstrukturen abfragen. Der Metadatenkatalog kann Informationen über Datenbankobjekte, Schemata, Programme, Sicherheit, Leistung, Kommunikation und andere Umgebungsdetails über die von ihm verwalteten Datenbanken enthalten.

Datenbank-Abfragesprache. Das DBMS muss auch eine API für den Zugriff auf die Daten bereitstellen, in der Regel in Form einer Datenbankzugriffs- oder Abfragesprache für den Zugriff und die Änderung von Daten, die aber auch zur Erstellung von Datenbankobjekten und zur Sicherung und Autorisierung des Datenzugriffs verwendet werden kann. SQL ist ein Beispiel für eine Abfragesprache und umfasst mehrere Befehlssätze, darunter die Data Control Language zur Autorisierung des Datenzugriffs, die Data Definition Language zur Definition von Datenbankstrukturen und die Data Manipulation Language zum Lesen und Ändern von Daten.

Optimierungsmodul. Ein DBMS kann auch über eine Optimierungs-Engine verfügen, die dazu dient, Anfragen in der Datenbank-Zugriffssprache zu analysieren und in umsetzbare Befehle für den Zugriff auf und die Änderung von Daten umzuwandeln.

Abfrageprozessor. Nachdem eine Abfrage optimiert wurde, muss das DBMS ein Mittel zur Ausführung der Abfrage und zur Rückgabe der Ergebnisse bereitstellen.

Sperrmanager. Diese wichtige Komponente des DBMS verwaltet den gleichzeitigen Zugriff auf dieselben Daten. Sperren sind erforderlich, um sicherzustellen, dass nicht mehrere Benutzer gleichzeitig versuchen, dieselben Daten zu ändern.

Protokollmanager. Das DBMS zeichnet alle Änderungen auf, die an den vom DBMS verwalteten Daten vorgenommen werden. Die Aufzeichnung der Änderungen wird als Protokoll bezeichnet, und die Protokollmanagementkomponente des DBMS wird verwendet, um sicherzustellen, dass die Protokolle effizient und genau erstellt werden. Das DBMS verwendet den Log-Manager beim Herunterfahren und Starten, um die Datenintegrität zu gewährleisten, und er bildet eine Schnittstelle zu den Datenbank-Dienstprogrammen, um Sicherungen zu erstellen und Wiederherstellungen durchzuführen.

Datenbankdienstprogramm. Ein DBMS bietet auch eine Reihe von Dienstprogrammen zur Verwaltung und Kontrolle von Datenbankaktivitäten. Beispiele für Datenbankdienstprogramme sind Reorganisation, Runstats, Backup und Kopieren, Wiederherstellung, Integritätsprüfung, Laden von Daten, Entladen von Daten und Reparieren von Datenbanken.

Beliebte Arten und Beispiele von DBMS-Technologien

Beliebte Datenbankmodelle und Verwaltungssysteme sind RDBMS, NoSQL DBMS, NewSQL DBMS, In-Memory DBMS, Columnar DBMS, Multimodel DBMS und Cloud DBMS.

Relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS). Manchmal auch als SQL-DBMS bezeichnet und an die meisten Anwendungsfälle anpassbar, stellen RDBMS Daten als Zeilen in Tabellen mit einem festen Schema und durch Werte in Schlüsselspalten definierten Beziehungen dar. RDBMS Tier-1-Produkte können recht teuer sein, aber es gibt auch qualitativ hochwertige Open-Source-Optionen wie PostgreSQL, die kostengünstig sein können. Weitere Beispiele für beliebte RDBMS-Produkte sind Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server und IBM Db2.

NoSQL-Datenbankmanagementsystem. NoSQL-DBMS eignen sich gut für lose definierte Datenstrukturen, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln können, und erfordern möglicherweise eine stärkere Beteiligung der Anwendung an der Schemaverwaltung. Es gibt vier Arten von NoSQL-Datenbanksystemen: Dokumentdatenbanken, Graphdatenbanken, Schlüssel-Werte-Datenbank (Key-Value-Stores) und Wide-Column-Stores. Jeder dieser Typen verwendet eine andere Art von Datenmodell, was zu erheblichen Unterschieden zwischen den einzelnen NoSQL-Typen führt:

• Dokumentdatenbanken speichern halbstrukturierte Daten und Beschreibungen dieser Daten im Dokumentenformat, in der Regel in JavaScript Object Notation (JSON). Sie eignen sich für flexible Schemaanforderungen, wie sie bei Content Management und mobilen Anwendungen üblich sind. Zu den beliebten Dokumentendatenbanken gehören MongoDB und Couchbase.
• Graphdatenbanken organisieren Daten als Knoten und Beziehungen anstelle von Tabellen oder Dokumenten. Da es die Beziehungen zwischen den Knoten speichert, kann das Graphsystem umfangreichere Darstellungen von Datenbeziehungen unterstützen. Das Graphdatenmodell ist nicht auf ein strenges Schema angewiesen und kann mit der Zeit weiterentwickelt werden. Graphdatenbanken sind nützlich für Anwendungen, die Beziehungen abbilden, wie zum Beispirl Social-Media-Plattformen, Reservierungssysteme oder Customer Relationship Management (CRM). Beispiele für beliebte Graphdatenbanken sind Neo4j und GraphDB.
• Schlüssel-Werte-Datenbank (Key-Value-Stores) basieren auf einem einfachen Datenmodell, das einen eindeutigen Schlüssel mit einem zugehörigen Wert verbindet. Aufgrund dieser Einfachheit können Key-Value-Stores zur Entwicklung hoch skalierbarer und leistungsfähiger Anwendungen verwendet werden, zum Beispiel zur Sitzungsverwaltung und Zwischenspeicherung in Webanwendungen oder zur Verwaltung von Einkaufswagendetails für Online-Käufer. Beispiele für beliebte Key-Value-Datenbanken sind Redis und Memcached.
• Wide-Column-Stores verwenden die bekannten Tabellen, Spalten und Zeilen relationaler Datenbanksysteme, aber die Spaltennamen und die Formatierung können sich von Zeile zu Zeile in einer einzigen Tabelle unterscheiden. Außerdem wird jede Spalte separat auf der Festplatte gespeichert. Im Gegensatz zur traditionellen zeilenorientierten Speicherung ist ein Wide-Column-Store optimal, wenn Daten spaltenweise abgefragt werden, wie zum Beispiel in Empfehlungsmaschinen, Katalogen, bei der Betrugserkennung und der Ereignisprotokollierung. Cassandra und HBase sind Beispiele für spaltenübergreifende Speicher.

NewSQL Datenbankmanagementsystem. Als moderne relationale Systeme, die SQL verwenden, bieten NewSQL-Datenbanksysteme die gleiche skalierbare Leistung wie NoSQL-Systeme. NewSQL-Systeme bieten jedoch auch ACID-Unterstützung (Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit) für die Datenkonsistenz. Ein NewSQL-DBMS ist als relationales SQL-Datenbanksystem mit einer verteilten, fehlertoleranten Architektur konzipiert. Weitere typische Merkmale von NewSQL-Systemen sind In-Memory-Fähigkeit und geclusterte Datenbankdienste mit der Möglichkeit, sie in der Cloud einzusetzen. Viele NewSQL-DBMS-Pakete verfügen über weniger Funktionen und Komponenten und haben einen geringeren Platzbedarf als ältere relationale Angebote, wodurch sie einfacher zu unterstützen und zu verstehen sind. Einige Anbieter verzichten inzwischen auf die Bezeichnung NewSQL und bezeichnen ihre Technologien als verteilte SQL-Datenbanken. CockroachDB, Google Cloud Spanner, NuoDB, Volt Active Data und YugabyteDB sind Beispiele für Datenbanksysteme in dieser Kategorie.

In-Memory-Datenbankmanagementsystem (IMDBMS). Ein In-Memory-Datenbankmanagementsystem stützt sich für die Speicherung, Verwaltung und Bearbeitung von Daten hauptsächlich auf den Hauptspeicher. Durch die Verringerung der mit dem Lesen von der Festplatte verbundenen Latenzzeit kann ein IMDBMS schnellere Antwortzeiten und eine bessere Leistung bieten, kann aber auch mehr Ressourcen verbrauchen. Daher ist eine In-Memory-Datenbank ideal für Anwendungen, die eine hohe Leistung und einen schnellen Zugriff auf Daten erfordern, wie zum Beispiel Datenspeicher, die Echtzeit-HTAP (hybride transaktionale und analytische Prozesse) unterstützen. Jede Art von DBMS (zum Beispiel relational und NoSQL) kann auch die In-Memory-Verarbeitung unterstützen. SAP HANA und Redis sind Beispiele für In-Memory-Datenbanksysteme.

Spaltenorientiertes Datenbankmanagementsystem. Ein spaltenorientiertes Datenbankmanagementsystem speichert Daten in Tabellen, die sich auf Spalten statt auf Zeilen konzentrieren, was einen effizienteren Datenzugriff ermöglicht, wenn nur eine Teilmenge der Spalten benötigt wird. Es eignet sich gut für Data Warehouses mit einer großen Anzahl ähnlicher Datenelemente. Beliebte spaltenorientierte Datenbankprodukte sind Snowflake und Amazon Redshift.

Multi-Modell-Datenbankmanagementsystem. Dieses System unterstützt mehr als ein Datenbankmodell. Die Benutzer können das für ihre Anwendungsanforderungen am besten geeignete Modell auswählen, ohne zu einem anderen DBMS wechseln zu müssen. IBM Db2 zum Beispiel ist ein relationales DBMS, bietet aber auch eine spaltenbasierte Option. Viele der populärsten Datenbanksysteme sind durch Add-ons ebenfalls als Multi-Modell-Datenbank qualifiziert, darunter Oracle, PostgreSQL und MongoDB. Andere Produkte, wie Azure Cosmos DB und MarkLogic, wurden speziell als Multi-Modell-Datenbanken entwickelt.

Cloud-Datenbankmanagementsystem. Das DBMS, das in die Cloud integriert ist und auf das über die Cloud zugegriffen wird, kann ein beliebiger Typ (zum Beispiel relational und NoSQL) und ein herkömmliches System sein, das von einer Benutzerorganisation oder einem vom Datenbankanbieter bereitgestellten verwalteten Dienst bereitgestellt und verwaltet wird. Zu den beliebten Cloud-Diensten, die die Implementierung von Cloud-Datenbanken ermöglichen, gehören Microsoft Azure, Google Cloud und AWS.

Vorteile eines Datenbankmanagementsystems

Einer der größten Vorteile eines DBMS besteht darin, dass Benutzer und Anwendungsprogrammierer gleichzeitig auf dieselben Daten zugreifen und diese nutzen können, während die Datenintegrität gewährleistet ist. Daten sind besser geschützt und werden besser gepflegt, wenn sie über ein DBMS gemeinsam genutzt werden können, anstatt für jede neue Anwendung neue Iterationen derselben in neuen Dateien gespeicherten Daten zu erstellen. Das DBMS bietet einen zentralen Datenspeicher, auf den mehrere Benutzer kontrolliert zugreifen können.

Die zentrale Speicherung und Verwaltung von Daten innerhalb des DBMS bietet folgende Vorteile:

• Datenabstraktion und Unabhängigkeit;
• Datensicherheit;
• einen Sperrmechanismus für den gleichzeitigen Zugriff;
• einen effizienten Handler, um den Bedarf mehrerer Anwendungen, die dieselben Daten nutzen, auszugleichen;
• die Fähigkeit zur raschen Wiederherstellung nach Abstürzen und Fehlern;
• starke Fähigkeiten zur Datenintegrität;
• Protokollierung und Prüfung von Aktivitäten;
• einfacher Zugriff über eine Standard-API; und
• einheitliche Verwaltungsverfahren für Daten.

Ein weiterer Vorteil eines DBMS ist, dass Datenbankadministratoren (DBAs) damit eine logische, strukturierte Organisation der Daten durchsetzen können. Ein DBMS bietet Skaleneffekte bei der Verarbeitung großer Datenmengen, da es für solche Operationen optimiert ist.

Ein DBMS kann auch viele Ansichten eines einzigen Datenbankschemas bereitstellen. Eine Ansicht definiert, welche Daten der Benutzer sieht und wie er sie sieht. Das DBMS bietet eine Abstraktionsebene zwischen dem konzeptionellen Schema, das die logische Struktur der Datenbank definiert, und dem physischen Schema, das die Dateien, Indizes und andere physische Mechanismen beschreibt, die die Datenbank verwendet.

Ein DBMS ermöglicht es den Benutzern, Systeme viel einfacher zu ändern, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern. Ein DBA kann der Datenbank neue Datenkategorien hinzufügen, ohne das bestehende System zu unterbrechen, und so die Anwendungen von der Struktur und Speicherung der Daten isolieren.

Ein DBMS muss jedoch zusätzliche Arbeit leisten, um diese Vorteile zu bieten, und verursacht dadurch einen Overhead. Ein DBMS benötigt mehr Speicher und CPU als ein einfaches Dateispeichersystem, und verschiedene Arten von DBMS erfordern unterschiedliche Arten und Niveaus von Systemressourcen.

Nachteile eines Datenbankmanagementsystems

Der vielleicht größte Nachteil sind die Kosten für Hardware, Software und das Personal, die für den Betrieb eines Unternehmens-DBMS wie SQL Server, Oracle oder IBM Db2 erforderlich sind. Bei der Hardware handelt es sich in der Regel um einen High-End-Server mit einer beträchtlichen Menge an konfiguriertem Speicher und großen Festplatten-Arrays zur Speicherung der Daten. Die Software umfasst das DBMS selbst, das teuer ist, sowie Tools für die Programmierung und das Testen und für DBAs, die das Management, die Abstimmung und die Verwaltung ermöglichen.

Aus personeller Sicht erfordert die Verwendung eines DBMS die Einstellung von Datenbankadministratoren, die Schulung von Entwicklern in der ordnungsgemäßen Verwendung des DBMS und möglicherweise die Einstellung zusätzlicher Systemprogrammierer für die Verwaltung der Installation und die Integration des DBMS in die IT-Infrastruktur. Bei der Implementierung eines DBMS ist auch die Bewältigung der zusätzlichen Komplexität ein Problem.

Die DBMS-Software ist komplex und erfordert tiefgreifende Kenntnisse für die ordnungsgemäße Implementierung und Verwaltung. Das DBMS hat jedoch Schnittstellen zu vielen anderen IT-Komponenten, wie dem Betriebssystem, Transaktionsverarbeitungssystemen, Programmiersprachen und Netzwerksoftware. Die ordnungsgemäße Konfiguration und Effizienz eines derart komplizierten Systems zu gewährleisten, kann schwierig sein und zu Leistungseinbußen oder sogar Systemausfällen führen.

Ein Teil der Kosten und des Verwaltungsaufwands, die mit dem Betrieb von Unternehmensdatenbanksystemen verbunden sind, kann durch das Cloud-Computing-Modell gemildert werden. So installiert und verwaltet beispielsweise der Cloud Service Provider (CSP) die Hardware, die von allen Cloud-Nutzern gemeinsam genutzt werden kann. Außerdem können Storage, Arbeitsspeicher und andere Ressourcen je nach Bedarf auf- und abgebaut werden. Und grundlegende DBA-Aufgaben wie Patches und einfache Backups fallen in die Zuständigkeit des CSP. Daher kann es für einige Datenbanken einfacher und kostengünstiger sein, sie in der Cloud statt On-Premises bereitzustellen.

Anwendungsfälle für Datenbankmanagementsysteme

Unternehmen, die Daten speichern und später darauf zugreifen müssen, um ihre Geschäfte abzuwickeln, haben einen brauchbaren Anwendungsfall für den Einsatz eines DBMS. Jede Anwendung, die eine große Menge an Daten erfordert, auf die mehrere Benutzer oder Kunden zugreifen müssen, ist ein Kandidat für den Einsatz eines DBMS. Die meisten mittelgroßen bis großen Unternehmen können vom Einsatz eines DBMS profitieren, da sie mehr Anforderungen an die gemeinsame Nutzung von Daten und die Gleichzeitigkeit von Daten haben und eher in der Lage sind, Kosten- und Komplexitätsprobleme zu überwinden. Beispiele für den Einsatz der DBMS-Technologie bei Kunden sind:

• Anwendungen können die Speicherung von Kunden- und Kontoinformationen, die Verfolgung von Kontotransaktionen wie Abhebungen und Einzahlungen sowie die Verfolgung von Darlehenszahlungen umfassen. Geldautomaten sind ein gutes Beispiel für ein Banksystem, das sich auf ein DBMS zur Verfolgung und Verwaltung dieser Aktivitäten stützt.
• DBMS verwalten Verkäufe für jede Art von Unternehmen, einschließlich der Speicherung von Produkt-, Kunden- und Verkäuferinformationen und der Aufzeichnung des Verkaufs, der Verfolgung der Erfüllung und der Pflege von Informationen zur Verkaufshistorie.
• Die meisten kommerziellen Fluggesellschaften verlassen sich auf ein DBMS für datenintensive Anwendungen wie die Planung von Flugplänen und die Verwaltung von Kundenflugreservierungen.
• Fertigungsunternehmen sind auf ein DBMS angewiesen, um die Bestände in Lagern zu verfolgen und zu verwalten. Ein DBMS kann auch zur Verwaltung von Daten für Anwendungen des Lieferkettenmanagements eingesetzt werden, die den Fluss von Waren und Dienstleistungen verfolgen, einschließlich der Bewegung und Lagerung von Rohstoffen, unfertigen Erzeugnissen und Fertigwaren vom Ursprungsort bis zum Verbrauchsort.
• Ein DBMS erleichtert einem Unternehmen auch die Verfolgung und Verwaltung von Mitarbeiterdaten in einer Personalverwaltungsanwendung, einschließlich der Verwaltung von Mitarbeiterdaten wie Adressen, Telefonnummern, Gehaltsangaben, Gehaltsabrechnung und Gehaltsscheckgenerierung.

Wie sich Datenbankmanagementsysteme verändern

Open-Source-DBMS-Technologien haben die letzten Jahre rasch an Bedeutung gewonnen. Laut Gartner waren 2022 drei der fünf von DB-Engines am häufigsten genannten Datenbanken Open Source. Die meisten etablierten IT-Organisationen verwenden Open-Source-Software in einigen ihrer geschäftskritischen Abläufe. Dieser Trend ergänzt zwei weitere: die Übernahme von Open-Source-Datenbankanbietern durch größere Konkurrenten und die Ausweitung des Marktes für Cloud-Datenbankdienste.

Cloud-Datenbanken machen laut Gartner in den vergangenen Jahren den größten Teil des Wachstums auf dem DBMS-Markt aus. Im Jahr 2021 kam Gartner zu dem Schluss, dass 2022 der Umsatz mit Cloud-Datenbankmanagementsystemen 50 Prozent des gesamten DBMS-Marktumsatzes ausmacht. Im Zusammenhang mit der zunehmenden Verlagerung in die Cloud haben zahlreiche DBMS-Anbieter verwaltete Cloud-Datenbankdienste eingeführt, die IT- und Datenmanagementteams von vielen der Aufgaben entlasten, die für die Bereitstellung, Konfiguration und Verwaltung von Datenbanksystemen erforderlich sind.

Ein weiterer Trend ist das, was Gartner als HTAP bezeichnet – die Verwendung eines einzigen DBMS, um sowohl Transaktionsverarbeitung als auch Analysen zu ermöglichen, ohne dass für jeden Vorgang ein eigenes DBMS erforderlich ist. Um diesen Trend zu unterstützen, entwickeln immer mehr Anbieter hybride Datenbanksysteme, die mehrere Datenbank-Engines innerhalb eines einzigen DBMS bereitstellen. Die meisten hybriden DBMS bieten eine Kombination aus relationalen und mehreren NoSQL-Engines und APIs. Beispiele hierfür sind Altibase, Microsoft Azure Cosmos DB und DataStax Enterprise.

Geschichte der Datenbankmanagementsysteme

Das erste DBMS wurde in den frühen 1960er Jahren entwickelt, als Charles Bachman ein Navigations-DBMS mit dem Namen Integrated Data Store schuf. Kurz darauf entwickelte IBM das Information Management System (IMS), ein hierarchisches DBMS für IBM-Mainframes, das auch heute noch von vielen großen Unternehmen verwendet wird.

Der nächste große Fortschritt kam 1971, als der Standard der Conference/Committee on Data Systems Languages (CODASYL) verabschiedet wurde. Das Integrated Database Management System ist eine kommerzielle Implementierung des von CODASYL entwickelten Netzwerkmodells für Datenbanken.

Der DBMS-Markt veränderte sich jedoch für immer, als das relationale Modell für Daten an Popularität gewann. Das von Edgar Codd von IBM 1970 in seinem bahnbrechenden Papier A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks vorgestellte RDBMS wurde bald zum Industriestandard. Das erste RDBMS war Ingres, das Mitte der 1970er Jahre an der University of California, Berkeley, von einem Team unter der Leitung von Michael Stonebraker entwickelt wurde. Etwa zur gleichen Zeit arbeitete IBM an seinem System R-Projekt zur Entwicklung eines RDBMS.

Im Jahr 1979 wurde das erste erfolgreiche kommerzielle RDBMS, Oracle, veröffentlicht, einige Jahre später folgten IBMs Db2, Sybase SQL Server und viele andere.

In den 1990er Jahren, als die objektorientierte Programmierung (OOP) populär wurde, kamen mehrere OOP-Datenbanksysteme auf den Markt, die jedoch nie einen nennenswerten Marktanteil erreichten. Später in den 1990er Jahren wurde der Begriff NoSQL geprägt. Im Laufe des nächsten Jahrzehnts wurden mehrere Arten neuer nicht-relationaler DBMS-Produkte, darunter Key-Value-, Graph-, Dokumenten- und Wide-Column-Stores, in die NoSQL-Kategorie eingeordnet.

Heute wird der DBMS-Markt von RDBMS dominiert, aber NewSQL- und NoSQL-Datenbanksysteme erfreuen sich immer größerer Beliebtheit.