Modern data analytics in the cloud era Cloud Computing ist die dominante Technologie des letzten Jahrzehnts. Die Benutzerfreundlichkeit der verwalteten Umgebung in Kombination mit einer nahezu unbegrenzten Menge an Ressourcen und einem nutzungsabhängigen Preismodell ermöglicht eine schnelle und kosteneffiziente Projektrealisierung für ein breites Nutzerspektrum. Cloud Computing verändert auch die Art und Weise wie Software entwickelt bereitgestellt und genutzt wird. Diese Arbeit konzentriert sich auf Datenbanksysteme die in der Cloud Umgebung eingesetzt werden. Wir identifizieren drei Hauptinteraktionspunkte der Datenbank Engine mit der Umgebung die veränderte Anforderungen im Vergleich zu traditionellen On Premise Data Warehouse Lösungen aufweisen. Der erste Interaktionspunkt ist die Interaktion mit elastischen Ressourcen. Systeme in der Cloud sollten Elastizität unterstützen um den Lastanforderungen zu entsprechen und dabei kosteneffizient zu sein. Wir stellen einen elastischen Skalierungsmechanismus für verteilte Datenbank Engines vor kombiniert mit einem Partitionsmanager der einen Lastausgleich bietet und gleichzeitig die Neuzuweisung von Partitionen im Falle einer elastischen Skalierung minimiert. Darüber hinaus führen wir eine Strategie zum initialen Befüllen von Puffern ein die es ermöglicht skalierte Ressourcen unmittelbar nach der Skalierung auszunutzen. Cloudbasierte Systeme sind von fast überall aus zugänglich und verfügbar. Daten werden häufig von zahlreichen Endpunkten aus eingespeist was sich von ETL Pipelines in einer herkömmlichen Data Warehouse Lösung unterscheidet. Viele Benutzer verzichten auf die Definition von strikten Schemaanforderungen um Transaktionsabbrüche aufgrund von Konflikten zu vermeiden oder um den Ladeprozess von Daten zu beschleunigen. Wir führen das Konzept der PatchIndexe ein die die Definition von unscharfen Constraints ermöglichen. PatchIndexe verwalten Ausnahmen zu diesen Constraints machen sie für die Optimierung und Ausführung von Anfragen nutzbar und bieten effiziente Unterstützung bei Datenaktualisierungen. Das Konzept kann auf beliebige Constraints angewendet werden und wir geben Beispiele für unscharfe Eindeutigkeits und Sortierconstraints. Darüber hinaus zeigen wir wie PatchIndexe genutzt werden können um fortgeschrittene Constraints wie eine unscharfe Multi Key Partitionierung zu definieren die eine robuste Anfrageperformance bei Workloads mit unterschiedlichen Partitionsanforderungen bietet. Der dritte Interaktionspunkt ist die Nutzerinteraktion. Datengetriebene Anwendungen haben sich in den letzten Jahren verändert. Neben den traditionellen SQL Anfragen für Business Intelligence sind heute auch datenwissenschaftliche Anwendungen von großer Bedeutung. In diesen Fällen fungiert das Datenbanksystem oft nur als Datenlieferant während der Rechenaufwand in dedizierten Data Science oder Machine Learning Umgebungen stattfindet. Wir verfolgen das Ziel fortgeschrittene Analysen in Richtung der Datenbank Engine zu verlagern und stellen das Grizzly Framework als DataFrame zu SQL Transpiler vor. Auf dieser Grundlage identifizieren wir benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) und maschinelles Lernen (ML) als wichtige Aufgaben die von einer tieferen Integration in die Datenbank Engine profitieren würden. Daher untersuchen und bewerten wir Ansätze für die datenbankinterne Ausführung von Python UDFs und datenbankinterne ML Inferenz.