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IT in Gütersloh: Der 3 Tabellen Gag – wie man mit 3 Datenbank Tabellen alles (und nichts) abbildet
#Gütersloh, 11. Juli 2025
In der Welt der IT und Datenmodellierung kursiert ein alter Running Gag: »Man braucht nur drei Tabellen, um alle Daten der Welt abzubilden.« Der Witz geht so …
1. Tabelle 1 enthält die Datenwerte
2. Tabelle 2 definiert die Typen dieser Daten
3. Tabelle 3 verknüpft beides miteinander – also die eigentlichen Informationen mit ihrer Bedeutung
Fertig ist die universelle Datenbank.
Klingt irgendwie elegant – fast schon wie ein philosophisches Konzept aus der #Platonischen #Ideenlehre. Doch spätestens beim zweiten Espresso wird klar: Was theoretisch charmant klingt, ist in der #Praxis ein Albtraum.
Warum überhaupt 3 Tabellen?
Die Idee ist nicht neu. Man könnte sagen: Es ist die romantische Vorstellung von der total flexiblen Datenstruktur – ein minimalistischer Baukasten, der sich allem anpassen kann. Ein #Meta #Modell, das auf jede Fachdomäne passt. Fast so etwas wie das #Lego der Datenmodellierung.
Das Problem: Man kann alles damit machen, aber nichts damit anfangen.
Das Problem mit dem #Universalmodell
Denn je allgemeiner ein Modell wird, desto weniger taugt es für konkrete Anwendungen. In einem solchen 3 Tabellen System muss jede Bedeutung, jede #Beziehung, jede #Validierung und jede #Logik auf der Meta Ebene verwaltet werden. Typen, Relationen, Abhängigkeiten – alles wird verschleiert, verschachtelt und entkoppelt. So wird aus einem simplen »Vorname: Max« schnell ein aufwendiger #Lookup Prozess über mehrere Ebenen.
Und plötzlich braucht man statt eines #SQL #Statements ein ganzes #Framework, um »Max« als Vornamen zu verstehen – und richtig darzustellen.
#Komplexität durch #Abstraktion
Natürlich: In der #Theorie könnte man mit so einem Modell jede Tabellenstruktur der Welt simulieren. Aber die Praxis kennt eine andere Metrik: #Wartbarkeit, #Performance, #Verständlichkeit, #Sicherheit. All das leidet, wenn aus klaren Strukturen ein gigantisches, abstraktes Beziehungsgeflecht wird, das niemand mehr durchblickt.
Der 3 Tabellen Gag ist deshalb vor allem eins: Ein warnendes Beispiel dafür, wie sehr man sich in der Idee von »generischer Eleganz« verirren kann.
Fazit: Gute Modelle sind konkret
Statt universeller Allzweckwaffen brauchen wir Datenmodelle, die zum Fachbereich passen, verständlich sind und mit denen man arbeiten kann – ohne dass man einen #Master in #Ontologie oder #Quantenlogik braucht. Die Welt ist kompliziert genug. Wir müssen sie nicht noch künstlich komplizierter machen.
Der 3 Tabellen Gag bleibt also, was er ist: ein netter Denkanstoß für fortgeschrittene #Datenphilosophen. Aber für die Arbeit im echten Leben? Danke, nein.
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