Termerna "traditionella datahanteringssystem" och "databassystem" används ofta omväxlande, särskilt i moderna sammanhang. En åtskillnad kan emellertid dras när man betraktar äldre, för relationella system. Jämförelsen ligger främst på det sätt som data är organiserade, åtkomst och hanteras:
Traditionella datahanteringssystem (pre-relational):
* Dataorganisation: Vanligtvis använda filbaserade system. Data lagrades i separata filer, ofta med olika format och strukturer. Det fanns liten eller ingen relation mellan data i olika filer. Exempel inkluderar plattfiler, hierarkiska databaser och nätverksdatabaser.
* Dataåtkomst: Tillgången var ofta sekventiell eller genom indexerade sekventiella åtkomstmetoder (ISAM). Detta innebär att det kan vara långsamt att hämta specifika data, särskilt för stora datasätt. Dataintegritet var ofta beroende av applikationslogik.
* Data Redundans: Höga nivåer av dataredundans var vanliga eftersom samma data kan lagras i flera filer. Detta ledde till inkonsekvenser och bortkastad lagringsutrymme.
* dataintegritet: Att upprätthålla dataintegritet var utmanande på grund av bristen på centraliserad kontroll och verkställighet av datalegler.
* Datasäkerhet: Säkerhetsåtgärder implementerades vanligtvis på filsystemnivå, vilket erbjuder begränsad kontroll över åtkomst till enskilda dataobjekt.
* skalbarhet: Skalning var svår och krävde ofta större systeminformation.
* Datadelning: Datavdelning mellan olika applikationer eller användare var komplicerad och ineffektiv.
* Data konsistens: Att upprätthålla konsistens över flera filer var en betydande utmaning, vilket ofta ledde till avvikelser.
databasesystem (relation och därefter):
* Dataorganisation: Data är organiserade i tabeller med rader (poster) och kolumner (attribut). Förhållanden mellan tabellerna definieras uttryckligen, vilket säkerställer dataintegritet och undviker redundans. Relationsdatabaser (med SQL) är den vanligaste typen men NoSQL -databaser, som erbjuder olika datamodeller, får framträdande.
* Dataåtkomst: Data nås med ett strukturerat frågespråk (SQL) eller andra databasspecifika API:er. Detta möjliggör effektiv hämtning av specifika data baserade på komplexa kriterier.
* Data Redundans: Minskade signifikant genom normaliseringstekniker som minimerar duplicering av data.
* dataintegritet: Tvingas genom begränsningar (t.ex. primära nycklar, utländska nycklar, datatyper, kontrollbegränsningar) inbyggda i databashanteringssystemet (DBMS).
* Datasäkerhet: Ger finkornig kontroll över datatillgång genom användarroller, behörigheter och åtkomstkontrolllistor.
* skalbarhet: Moderna databassystem är utformade för att skala horisontellt (lägga till fler servrar) eller vertikalt (öka kapaciteten för en enda server).
* Datadelning: Datavdelning underlättas genom väl definierade åtkomstkontroller och datamodeller.
* Data konsistens: DBMS garanterar datakonsistens över databasen genom transaktioner och samtidighetskontrollmekanismer.
Sammanfattningstabell:
| Funktion | Traditionellt datahanteringssystem | Databassystem |
| -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Dataorganisation | Filbaserad, spridd | Relationella tabeller, strukturerade |
| Datatillträde | Sekventiell, issam | SQL, API:er |
| Data redundans | Hög | Låg |
| Dataintegritet | Stackars | Hög |
| Datasäkerhet | Begränsad | Robust |
| Skalbarhet | Svår | Enklare, skalbara mönster |
| Datavdelning | Komplex | Enkel och kontrollerad |
| Datakonsistens | Svårt att underhålla | Garanterad av DBMS |
I huvudsak representerar databassystem en betydande framsteg jämfört med traditionella filbaserade system. De ger ett mer strukturerat, effektivt och pålitligt sätt att hantera och få tillgång till data och adressera många av deras föregångares begränsningar. Medan termen "traditionell datahantering" ofta hänvisar till de äldre systemen, är kärnbegreppen att hantera och organisera data fortfarande relevanta, bara implementerade på mycket mer sofistikerade sätt inom modern databasteknik.
