Datenbanken für Prozess- und Betriebsdaten

Messwerte, Prüfergebnisse und Störmeldungen werden meist in relationalen Datenbanken gespeichert. Jede Tabelle hat einen Primärschlüssel, der jeden Datensatz eindeutig kennzeichnet. Stammdaten wie Name und Einbauort einer Messstelle stehen in einer eigenen Tabelle, die Messwerte verweisen über einen Fremdschlüssel darauf. Diese Normalisierung vermeidet Redundanz und widersprüchliche Daten. Entworfen wird zuerst ein Entity-Relationship-Modell, daraus entstehen Tabellen mit Datentypen.

Mit SQL werden Daten gelesen und geändert: SELECT mit WHERE filtert, ORDER BY sortiert, Funktionen wie AVG, MIN, MAX und COUNT verdichten, JOIN verbindet Tabellen. INSERT, UPDATE und DELETE ändern den Bestand; UPDATE und DELETE ohne Bedingung treffen alle Zeilen. Wie groß eine Datenbank wird, ergibt sich aus Zahl der Messstellen, Schreibintervall, Größe eines Datensatzes und Aufbewahrungsdauer. Ein Index über die häufig gesuchten Spalten beschleunigt Abfragen in großen Tabellen erheblich.

Anwendungen greifen über Treiber, Programmbibliotheken oder Schnittstellen auf die Datenbank zu. Sie nutzen vorbereitete Anweisungen mit Parametern gegen SQL-Injection, einen eigenen Benutzer mit minimalen Rechten und verschlüsselte Verbindungen. In vernetzten Anlagen verdichten Edge-Geräte die Daten vor Ort und puffern sie, bis die Verbindung zur Cloud wieder steht.