Krebsforschung – insbesondere Studien, Register und Real-World-Data – stellt besondere Anforderungen: Langfristigkeit, Reproduzierbarkeit, Auditierbarkeit sowie Compliance (z. B. GCP, Datenschutz, Nachvollziehbarkeit). Genau hier spielen Enterprise-Datenbanken und SQL ihre Stärken aus.
Warum Enterprise-Datenbanken?
Enterprise-Datenbanken (z. B. SQL Server, Oracle) sind nicht für „schnelle Einmal-Analysen“ gebaut, sondern für verantwortbaren Dauerbetrieb und stabile Auswertungspipelines.
- Transaktionen & Isolation – konsistente Ergebnisse auch bei paralleler Nutzung
- Stabile Semantik über Jahre – Abfragen behalten ihre Bedeutung über Versionen hinweg
- Auditing, Backups, Recovery, Rollenmodelle – essenziell für Studien, Register und Reviews
- Betrieb mit Verantwortung – Support, SLAs, dokumentiertes Verhalten
Enterprise-Datenbanksysteme sind keine Tools, sondern Betriebsplattformen für Wahrheit.
Warum SQL (und nicht primär Skriptlogik)?
1) SQL ist deklarativ
Man beschreibt was man wissen will – nicht wie man es berechnet. Das ist entscheidend für Forschung: gleiche Fragestellung + gleiche Datenbasis + gleiche Semantik → gleiches Ergebnis.
2) SQL ist formal und reproduzierbar
SELECT, JOIN, WHERE sind formal definierte Operatoren
(mathematisch fundiert, relationale Algebra). Das reduziert implizite Annahmen, Seiteneffekte
und personenbezogene Auswertungslogik.
SQL ist eine Methode, kein Skript.
Warum das bei PFS / OS / OFS besonders wichtig ist
Zeit-zu-Ereignis-Endpunkte erfordern saubere Indexdaten, definierte Ereignisse, konsistente Zensierung und feste Follow-up-Fenster. Diese Logik ist komplex – aber formal beschreibbar.
- Einmalige, zentrale Definitionen (PFS/OS/OFS, Progress, Response, Fenster)
- Wiederverwendbarkeit statt erneuter Interpretation pro Analyse
- Vergleichbarkeit über Daten-Freezes hinweg
Die Definition ist stabil – die Nutzung flexibel.
Welche Rolle spielt der Query Optimizer?
Der Forscher definiert die Semantik. Die Datenbank übernimmt die Physik: Join-Reihenfolge, Parallelisierung, Indexnutzung und Speicherstrategien. Die Bedeutung bleibt gleich – nur die Ausführung passt sich an.
Wir ändern nicht die Bedeutung, nur die Physik.
Warum nicht primär Jupyter / Python?
Nicht weil diese Werkzeuge „falsch“ sind – sie sind ideal für Exploration, Visualisierung und Prototyping. Aber für zentrale, auditierbare Auswertungspipelines gilt: In der Forschung ist methodische Klarheit wichtiger als Implementierungsfreiheit.
Fazit: Enterprise-Datenbanken und SQL liefern in der Krebsforschung das, was am wichtigsten ist: stabile Bedeutung, reproduzierbare Ergebnisse und langfristige Verantwortung für die Wahrheit in den Daten.