ORM (Object-Relational Mapping) ist ein praktisches Werkzeug für alle, die mit relationalen Datenbanken arbeiten. Es sorgt dafür, dass Datenbanktabellen als Objekte in der Programmiersprache abgebildet werden, wodurch man sich viel Arbeit mit SQL-Abfragen spart. Fast jede Programmiersprache bietet mehrere ORMs zur Auswahl – bekannte Beispiele sind Sequelize für JavaScript, Hibernate für Java und Entity Framework für C#.
Der große Vorteil von ORM liegt darin, dass es einfache CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete) schnell und unkompliziert macht. Das spart Zeit und sorgt für weniger Fehleranfälligkeit, da der Großteil der Datenbanklogik bereits im ORM abgedeckt wird. Aber es gibt auch Situationen, in denen direktes Arbeiten mit SQL sinnvoller ist – vor allem, wenn es um sehr komplexe Abfragen geht oder die Performance eine entscheidende Rolle spielt.
Ob ORM also die richtige Wahl ist, hängt vom Anwendungsfall ab. Bei einfachen Datenbankoperationen ist es oft ideal, während bei sehr spezifischen Anforderungen oder besonders großen Datenmengen der direkte SQL-Zugriff mehr Kontrolle und Geschwindigkeit bietet. Für NoSQL-Datenbanken stellt sich die Frage nach ORM gar nicht, da diese auf komplett anderen Datenstrukturen basieren. ORM ist vor allem in der Welt der relationalen Datenbanken von Bedeutung und hilft dort, die Entwicklungsprozesse erheblich zu vereinfachen.
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Burkhard und Gerrit sprechen heute über:
(00:00) ORM als SQL-Alternative
(09:00) ORM je Programmiersprache
(12:00) Funktionsweise
(20:00) Wann lohnt sich ORM
(24:00) Sequelize in Heisenware
(28:00) Cache und andere Vor- und Nachteile
(34:30) Timeseries und NoSQL
(36:30) Einfluss von Generativer KI
