• Create: Erstellt einen neuen Datensatz in der Datenbank.
• Read: Liest einen Datensatz aus der Datenbank.
• Update: Ändert einen vorhandenen Datensatz in der Datenbank.
• Delete: Löscht einen Datensatz aus der Datenbank.

CRUD verwendet man häufig in Webanwendungen, um Benutzereingaben zu verarbeiten und Daten in einer Datenbank zu speichern, abzurufen, zu aktualisieren oder zu löschen. Es ist ein grundlegender Bestandteil vieler Anwendungen und ein wichtiger Teil der Softwareentwicklung.

Kurze Zeitreise

Die Idee von CRUD geht zurück auf die Anfänge der Datenbanktechnologie in den 70er Jahren. Zu dieser Zeit gestalteten sich Datenbanksysteme noch sehr rudimentär und man hat sie hauptsächlich für die Verwaltung von Geschäftsdaten verwendet. Die grundlegenden CRUD-Operationen waren bereits zu dieser Zeit vorhanden, wenn auch in einer trivialeren Form.

In den 80er Jahren gewannen relationale Datenbanksysteme immer mehr an Popularität, was die Entwicklung von Standard-Sprachen wie SQL (Structured Query Language) förderte. Diese Sprachen boten eine standardisierte Möglichkeit, Daten in einer Datenbank zu manipulieren, einschließlich der CRUD-Operationen.

Mit dem Aufkommen des World Wide Web und der Entwicklung von Webanwendungen in den 90er Jahren stieg die Bedeutung von CRUD signifikant an. Webanwendungen benötigen eine Möglichkeit, Daten zu speichern und abzurufen, um interaktive Funktionen bereitzustellen. Die Standardisierung von https und die Entwicklung von REST-basierten Architekturen haben CRUD zu einem wichtigen Konzept für die Entwicklung von Webanwendungen gemacht.

Heute ist es ein grundlegendes Konzept in der Softwareentwicklung und kann in einer Vielzahl von Anwendungen und Technologien Verwendung finden. Von relationalen Datenbanksystemen und RESTful-Webservices bis hin zu NoSQL-Datenbanken und Frontend-Frameworks. Man erwartet, dass es auch in Zukunft eine wichtige Rolle spielt, da Datenverarbeitung und -manipulation immer wichtig ist.

CRUD im Kontext von REST

Im Kontext von REST (Representational State Transfer) bezieht es sich auf die grundlegenden https-Methoden, die man für die Interaktionen mit Ressourcen verwendet:

• Create: Die POST-Methode verwendet man um eine neue Ressource zu erstellen.
• Read: Die GET-Methode verwendet man um eine vorhandene Ressource zu lesen.
• Update: Die PUT-Methode verwendet man um eine vorhandene Ressource vollständig zu aktualisieren und die PATCH-Methode um Teile einer Ressource zu aktualisieren.
• Delete: Die DELETE-Methode verwendet man um eine vorhandene Ressource zu löschen.

Diese Methoden entsprechen den CRUD-Operationen und bilden die Grundlage für die Interaktion mit RESTful-Webservices. Wenn man eine RESTful-API erstellt, sollte man die https-Methoden immer so implementieren, dass sie den CRUD-Operationen entsprechen und somit eine standardisierte und intuitive Schnittstelle für die Client-Software bereitstellen.

CRUD außerhalb von Datenbanken und Softwareentwicklung?

CRUD findet auch Anwendung in anderen Bereichen als der Datenbank- und Softwareentwicklung. Vor allem, wenn es generell um die Verwaltung von Informationen oder Objekten geht.

Hier noch einige Beispiele für die Anwendungsgebiete von CRUD

• Content Management Systeme (CMS): CMS-Plattformen wie WordPress oder Drupal verwenden CRUD, um Inhalte wie Artikel, Seiten oder Medien zu verwalten und zu bearbeiten.
• E-Commerce-Plattformen: E-Commerce-Websites verwenden CRUD, um Produkte zu erstellen, zu lesen, zu aktualisieren und zu löschen.
• Projektmanagement-Tools: Man nutzt es, um Projekte, Aufgaben und Aufgabenlisten in Projektmanagement-Tools wie Trello oder Asana zu verwalten.
• IoT (Internet der Dinge): Geräte im Internet der Dinge erzeugen häufig große Datenmengen, die man speichern und abrufen muss. Man verwendet es daher, um diese Daten in einer Datenbank zu speichern und zu manipulieren.
• Medizinische Datensätze: In der Gesundheitsbranche verwendet man CRUD-Operationen, um medizinische Datensätze zu erstellen, zu aktualisieren und zu löschen, z.B. Patientenakten, Diagnosen und medizinische Tests.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass CRUD ein grundlegendes Konzept in der Datenbank- und Softwareentwicklung ist. Es eignet sich hervorragend für die Verwaltung von Daten in einer Datenbank. Auch für die Interaktion mit einer Ressource über eine RESTful-API Schnittstelle. Die vier CRUD-Operationen (Create, Read, Update und Delete) sind die grundlegenden Funktionen. Die benötigt eine Anwendung immer. Sowohl um Daten zu verwalten als auch zu manipulieren.

CRUD hat in den letzten Jahrzehnten eine wichtige Rolle in der Entwicklung von Webanwendungen, CMS, E-Commerce-Plattformen, Projektmanagement-Tools, IoT und der Gesundheitsbranche gespielt. Dies ändert sich voraussichtlich auch voraussichtlich nicht. Lediglich die Geschwindigkeit als auch die Effizient werden sich der Technologie voraussichtlich anpassen. Es ist ein wichtiger Bestandteil der meisten Anwendungen und ein grundlegendes Konzept, welches jeder Entwickler verstehen sollte.

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Kurze Zeitreise

Project Jupyter entstand 2014 als Ausgliederung, aus dem von Fernando Pérez initiierten Projekts IPython. Wobei IPython nach wie vor existiert. Lediglich eher bekannt als Python Shell und Kernel für Jupyter, während das Notebook und andere sprachunabhängige Teile nun unter dem Namen Jupyter weiterentwickelt werden. Jupyter ist sprachenunabhängig und unterstützt die Ausführung vieler verschiedener Sprachen wie Julia, R, Haskell, Ruby und Python.

Im Jahr 2015 gaben GitHub und das Project Jupyter bekannt, dass das Dateiformat des Jupyter Notebooks auf der GitHub-Plattform unterstützt wird.

Ich selbst kam zwar bereits im Jahr 2015 als Producer mit Jupyter in Berührung, doch dies ist eine andere Geschichte. Wirklich gearbeitet, habe ich mit Jupyter Notebook in Bezug auf die künstliche Intelligenz bzw. dem maschinellen Lernen und dem NVIDIA Jetson bzw. dem Xavier und TX1 in Selbstregie. An dieser Stelle mein herzliches Dankeschön an Fernando Pérez und seinem unermüdlichen Einsatz für die Wissenschaft und der Open Source Szene und natürlich an NVIDIA, für die zur Verfügungstellung der DevKits (Development Kits). Wobei ich an dieser Stelle nicht garantieren kann, ob es in Ordnung ist, diese beiden im Zusammenhang zu erwähnen. Falls nicht, möchte ich mich bereits jetzt dafür entschuldigen.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook (früher IPython Notebooks) ist eine web-basierte interaktive Umgebung, mit der Jupyter-Notebook-Dokumente erstellt werden können. Ein Jupyter-Notebook-Dokument ist ein JSON-Dokument mit einem versionierten Schema, dass aus einer Liste von Eingabe- und Ausgabezellen besteht, die jeweils Code, Text und Plots enthalten können. Die Dateinamensendung ist „.ipynb“. Ein Jupyter Notebook kann aus der Browseroberfläche heraus in verschiedene Formate konvertiert werden (HTML, PDF, LaTeX und Folien für Präsentationen). Es bietet im Browser eine Schleife aus Eingabe, Ausführung/Ausgabe und baut dabei auf weit verbreitete Open-Source-Bibliotheken wie IPython, ZeroMQ, Tornado, Python, jQuery, Bootstrap und MathJax.

Jupyter Notebook kann verschiedene Kernels aufrufen, um die Programmierung bzw. interaktive Ausführung von Anweisungen in verschiedenen Sprachen zu unterstützen.

Jupyter Kernel

Der Kernel ist ein Programm, dass verschiedene Arten von Anfragen bearbeitet. Da Kernels über ZeroMQ kommunizieren, können sie auf der gleichen Maschine oder auf anderen Maschinen im Netzwerk in Betrieb genommen werden. Kernels erkennen nicht, mit welchem Dokument sie verbunden sind, und können von vielen Clients gleichzeitig aufgerufen werden. In der Regel ist ein Kernel für eine Programmiersprache ausgelegt. Der Kernel für Python wird mit ausgeliefert. Die Menge an Kernels mit der Unterstützung verschiedenster Programmiersprachen nimmt stetig zu.

JupyterHub

JupyterHub bringt die Leistungsfähigkeit von Notebooks zu Benutzergruppen und ist als Multi-User-Server zu sehen. Es gibt den Nutzern Zugang zu Rechenumgebungen und Ressourcen, ohne sie mit Installations- und Wartungsaufgaben zu belasten. Benutzer – einschließlich Studenten, Forscher und Datenwissenschaftler – können ihre Arbeit in ihren eigenen Arbeitsbereichen auf gemeinsam genutzten Ressourcen erledigen, die von Systemadministratoren effizient verwaltet werden können.

JupyterHub läuft in der Cloud oder auf der eigenen Hardware und ermöglicht es, jedem Benutzer auf der Welt eine vorkonfigurierte Data-Science-Umgebung zur Verfügung zu stellen. Es ist anpassbar und skalierbar und eignet sich für kleine und große Teams, akademische Kurse und groß angelegte Infrastrukturen.

JupyterLab

JupyterLab ist die webbasierte interaktive Entwicklungsumgebung für Notebooks, Code und Daten und damit das Nachfolgeprodukt für die GUI (Benutzeroberfläche). Mit der flexiblen Oberfläche können Benutzer Arbeitsabläufe in den Bereichen Datenwissenschaft, wissenschaftliche Berechnungen, Computerjournalismus und maschinelles Lernen konfigurieren und gestalten.

Fazit

Ein objektives Fazit fällt mir an dieser Stelle schwer, da ich die Lösungen nur für mich und allein verwendet habe. Interessant wäre es gewesen, dies in einem Team zu machen. Ich kann mir vorstellen, dass es bei der Versionierung durchaus einige Herausforderungen geben kann. Auch beim Mergen (Zusammenführen) von Code, kann sich dieses Unterfangen wahrscheinlich etwas komplizierter gestalten. Daher enthalte ich mich in diesem Fall bis auf Weiteres. Ich bin davon überzeugt, dass ich auch in Zukunft Berührungspunkte damit habe und diesen Artikel dementsprechend erweitere oder zumindest auf neue Artikel verweise.

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