Oracle Database ist das kommerzielle RDBMS von Oracle (ursprünglich 1979 als „Oracle V2“ von Larry Ellison, Bob Miner und Ed Oates; seit 2013 zusätzlich die Cloud-Variante Oracle Autonomous Database). Die Administration läuft über mehrere Kommandozeilen-Tools: SQL*Plus für SQL und Skripte, SQLcl als moderner Java-Nachfolger, RMAN (Recovery Manager) für Backup/Recovery und Data Pump (expdp/impdp) für den logischen Export/Import.

SQL*Plus und SQLcl

sqlplus system/geheim@ORCL
sqlplus -S system/geheim@ORCL @skript.sql   # -S = silent
sql /nolog                                # SQLcl, erst CONNECT

• CONNECT benutzer/passwort@dienst — Verbindung (SQLcl: sql /nolog, dann CONNECT)
• DESCRIBE tabelle bzw. DESC — Spaltenstruktur anzeigen
• SHOW USER, SHOW PARAMETER, SHOW SGA — Konfiguration/Instance anzeigen
• SET LINESIZE 200, SET PAGESIZE 100, SET SERVEROUTPUT ON — Ausgabeformat (vgl. SQL*Plus-Befehle)
• SPOOL datei.log / SPOOL OFF — Ausgabe in Datei umleiten
• PL/SQL-Blöcke mit / abschließen
• @datei.sql — Skript ausführen, @@ relativ zum aktuellen Skript
• SQLcl zusätzlich: script, history, info, tnsnames — moderne Ergänzungen

RMAN (Recovery Manager)

rman target /
RMAN> BACKUP DATABASE PLUS ARCHIVELOG;
RMAN> RESTORE DATABASE;
RMAN> RECOVER DATABASE;
RMAN> BACKUP INCREMENTAL LEVEL 1 DATABASE;
RMAN> LIST BACKUP;

• Physische Backups auf Block-Ebene (Datafiles, Controlfiles, Archived Logs, SPFILE)
• Inkrementelle Level-0/1-Backups, VALIDATE für Prüfungen, REPORT SCHEMA für die Datenbankstruktur
• Flashback Recovery Area (db_recovery_file_dest) als Standard-Ziel

Data Pump (expdp/impdp)

expdp system/geheim@ORCL DIRECTORY=DUMP_DIR DUMPFILE=export.dmp FULL=Y
impdp system/geheim@ORCL DIRECTORY=DUMP_DIR DUMPFILE=export.dmp SCHEMAS=hr
expdp system/geheim@ORCL TABLES=hr.employees PARALLEL=4

• Logischer Export/Import seit Oracle 10g (Nachfolger von exp/imp)
• Parallele Operationen (PARALLEL), Filter (SCHEMAS, TABLES, INCLUDE/EXCLUDE), CONTENT=METADATA_ONLY
• Weitere Tools: tnsping (Netz-Test), lsnrctl (Listener), sqlldr (SQL*Loader), adrci (Diagnose), srvctl/crsctl (Grid Infrastructure/Cluster)

Verwandte Befehls-Referenzen: Db2-Befehle, Sybase-Befehle, SQL-Befehle, SQL*Plus-Befehle, PL/SQL-Befehle, T-SQL-Befehle.

Elasticsearch ist eine verteilte Such- und Analysemaschine auf Basis von Apache Lucene (Shay Banon, seit 2010). Daten werden als JSON-Dokumente in Indizes gespeichert und über einen invertierten Index blitzschnell durchsucht. Die eigentliche Arbeit läuft über die REST-API auf Port 9200; die Kommandozeilen-Tools im bin/-Verzeichnis (meist /usr/share/elasticsearch/bin) dienen der Administration.

Wichtige bin-Tools

• elasticsearch: startet einen Node — elasticsearch -d als Daemon, -p pidfile schreibt die Prozess-ID
• elasticsearch-keystore: verwaltet verschlüsselte Einstellungen — create, add, list, remove (Passwörter, API-Keys)
• elasticsearch-plugin: Erweiterungen installieren/auflisten/entfernen — elasticsearch-plugin install analysis-icu
• elasticsearch-node / elasticsearch-shard: reparieren beschädigte Shards oder entfernen korrupte Daten
• elasticsearch-certutil: erzeugt TLS-Zertifikate, elasticsearch-users verwaltet native Benutzer und Rollen

REST-API mit curl

curl -X GET 'localhost:9200/_cat/indices?v'
curl -X PUT 'localhost:9200/produkte'
curl -X POST 'localhost:9200/produkte/_doc' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"name":"Kaffee","preis":12.5}'
curl 'localhost:9200/produkte/_search?q=kaffee'

Die _cat-Endpunkte liefern kompakte Tabellen (Indizes, Nodes, Shards), _search führt Suchanfragen aus. Für komplexere Abfragen schickt man das Query DSL als JSON-Body — etwa boolesche Kombinationen, Filter oder Aggregationen.

Praxis-Tipps

• Ein Index ist in Shards aufgeteilt (Primär- und Replica-Shards) — das ermöglicht horizontale Skalierung.
• Ab Version 8 sind Sicherheit (TLS, Passwörter) und der Keystore standardmäßig aktiv.
• Logstash übernimmt das Einsammeln, Kibana die Visualisierung — zusammen der ELK-Stack.

Verwandte Grundlagen: MongoDB-Befehle, CouchDB-Befehle, Cassandra-Befehle, InfluxDB-Befehle, ClickHouse-Befehle, curl/wget-Befehle, YAML/TOML/JSON-Befehle.

ClickHouse ist eine spaltenorientierte Open-Source-Datenbank für Analytics (OLAP), ursprünglich von Yandex entwickelt und seit 2016 öffentlich. Weil Daten spaltenweise statt zeilenweise gespeichert und komprimiert werden (LZ4, ZSTD), beantwortet sie Aggregationen über Milliarden Zeilen in Sekundenbruchteilen. Der wichtigste Zugang ist der Client clickhouse-client, der wie mysql funktioniert.

Erste Schritte

clickhouse-client --query "SELECT 1"
clickhouse-client --query "SELECT count() FROM auftraege" --format JSONEachRow

Der Server läuft als clickhouse-server --config-file /etc/clickhouse-server/config.xml, standardmäßig auf TCP-Port 9000. Ohne Server verarbeitet clickhouse-local lokale Dateien direkt — praktisch für Ad-hoc-Analysen von CSVs.

Wichtige Kommandos

• Tabellen anlegen: CREATE TABLE messwerte (datum DateTime, wert Float32) ENGINE = MergeTree ORDER BY datum
• Daten laden: INSERT INTO messwerte FORMAT CSV
• Aggregationen: SELECT toDate(datum) tag, sum(wert) FROM messwerte GROUP BY tag
• Weitere Tools: clickhouse-benchmark (Query-Performance testen), clickhouse-format (SQL formatieren), clickhouse-copier (Daten zwischen Clustern kopieren)

Praxis-Tipps

• Die MergeTree-Engine-Familie ist der Standard: Partitionierung, TTL und Replikation (ReplicatedMergeTree) sind eingebaut.
• Spaltenorientierung lohnt sich, wenn Queries nur wenige Spalten lesen — typisch für Dashboards und Reports.
• Materialized Views verdichten eingehende Daten kontinuierlich zu Aggregaten.

Verwandte Grundlagen: MySQL-Befehle, PostgreSQL-Befehle, Kafka-Befehle, Spark-Befehle, InfluxDB-Befehle, Elasticsearch-Befehle, Dockerfile-Befehle.

InfluxDB ist eine speziell für Zeitreihen entwickelte Open-Source-Datenbank (InfluxData, seit 2013). Messwerte wie Sensordaten, Metriken oder Log-Zähler werden mit einem hochauflösenden Zeitstempel gespeichert. Die Kommandozeile influx ist der klassische Zugang: Sie ist eine interaktive Shell, die direkt mit der HTTP-API der Datenbank spricht.

Erste Schritte

influx -username admin -password geheim
influx -execute 'SHOW DATABASES'

Mit -execute führt man genau ein Kommando aus und beendet die Shell wieder, praktisch für Skripte. Das Ausgabeformat lässt sich mit -format json oder -format csv steuern.

Wichtige Kommandos

• Datenbanken: CREATE DATABASE messdaten, SHOW DATABASES, DROP DATABASE
• Schreiben per Line Protocol: INSERT raum,temperatur,raum=kueche wert=21.5
• Messdaten abfragen: SELECT mean(wert) FROM raum WHERE time > now() - 1h GROUP BY time(5m)
• InfluxDB 2.x: influx setup, influx bucket create, influx write --bucket messdaten 'raum wert=21.5', influx query 'from(bucket:"messdaten") |> range(start: -1h)'

Das Line Protocol folgt dem Muster measurement,Tags Felder Zeitstempel — Tags sind indexierte Eigenschaften, Fields die eigentlichen Messwerte. InfluxDB 2 setzt auf die funktionale Abfragesprache Flux, InfluxDB 3 (Rust-basiert) dagegen wieder auf SQL und InfluxQL.

Praxis-Tipps

• Retention Policies (v1) bzw. Buckets (v2) regeln, wie lange Daten vorgehalten werden.
• Zeitstempel standardmäßig in Nanosekunden — bei influx write die Präzision mit --precision s angeben.
• Für automatisierte Sammlung eignen sich Telegraf-Agents, die direkt ins Line Protocol schreiben.

Verwandte Grundlagen: Kafka-Befehle, Spark-Befehle, Elasticsearch-Befehle, ClickHouse-Befehle, MongoDB-Befehle, Bash-Befehle.