10 Beispiele für Datenbanken, die das Wachstum Ihres IS begleiten werden

Allzu oft werden Datenbanken als ein rein technisches Thema betrachtet, das IT-Experten vorbehalten ist. Sie werden als grundlegende Infrastruktur betrachtet, die funktionieren muss - Punkt.

Das ist ein Irrtum, denn die Datenmengen der Unternehmen wachsen exponentiell: Kunden-, Produkt- und Transaktionsdaten, Logs, vernetzte Objekte, soziale Netzwerke etc. Die Fähigkeit, diese Daten effektiv zu nutzen, wird zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil, wenn nicht sogar zu einer Überlebensbedingung für KMU und Midcap-Unternehmen werden.

Natürlich ist nicht jedes KMU dazu berufen, ein "Datenunternehmen" zu werden. Aber jedes Unternehmen kann und sollte bei der Nutzung seiner Daten Fortschritte machen, in seinem Tempo und nach seinen Möglichkeiten.

Um dies zu erreichen, finden Sie hier die 10 Beispiele für einige der effizientesten Datenbanken im Jahr 2025.

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Was ist eine Datenbank?

Im weitesten Sinne definiert eine Datenbank eine strukturierte Sammlung von Informationen, die mithilfe einer speziellen Software, dem sogenannten Datenbankverwaltungssystem( DBMS), verwaltet wird.

Es handelt sich um ein absolut zentrales Element des Informationssystems eines jeden Unternehmens, unabhängig von seiner Größe.

Datenbanken ermöglichen die Speicherung, Organisation und effiziente Nutzung aller wichtigen Daten eines Unternehmens: Kunden, Produkte, Bestellungen, Mitarbeiter, Lieferanten, Lagerbestände, Produktionsdaten, Finanz- und Buchhaltungsdaten usw. Die Datenbanken sind das Herzstück eines jeden Unternehmens. Sie sind das Herzstück von Anwendungen und Geschäftsprozessen.

Ohne Datenbanken ist es unmöglich, sein Geschäft computergestützt zu verwalten! Einige Beispiele für die Verwendung :

• das CRM (Customer Relationship Management) stützt sich auf eine Kundendatenbank ;
• das ERP (Enterprise Resource Planning System) nutzt Datenbanken für Produkte, Lagerbestände, Einkauf, Personalwesen usw. ;
• der E-Commerce-Webshop betreibt einen Produktkatalog und die Kundenkonten ;
• Entscheidungsfindungstools und Dashboards greifen auf die Daten des Unternehmens zurück.

Über diese "traditionellen" Verwendungszwecke hinaus versuchen die Unternehmen heute, ihre Daten zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen, ihre Angebote zu personalisieren und ihre Abläufe zu optimieren. Jedes Unternehmen auf seiner Ebene. Sie sehen sich auch mit Fragen der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften konfrontiert, insbesondere mit der DSGVO. Ein Datenleck kann in Bezug auf Image und Sanktionen sehr teuer werden!

Kurz gesagt: Die richtige Verwaltung von Datenbanken ist sowohl eine operative Notwendigkeit als auch eine strategische Herausforderung (Entwicklung und Transformation). Aus diesem Grund ist das Thema auf der IT-Prioritätenliste von Organisationen so präsent.

Welche vier Arten von Datenbanken gibt es?

1. Die relationalen Datenbanken (SQL).

Datenbanken werden als " relational " bezeichnet, wenn man die Daten in Tabellen speichert, die aus Zeilen (Datensätzen) und Spalten (Attributen) bestehen.

Jede Tabelle hat einen eindeutigen Primärschlüssel. Mithilfe von Fremdschlüsseln werden die Tabellen miteinander verknüpft, um die Beziehungen zu modellieren.

☝️ Die Sprache SQL hat sich als Standard für relationale Datenbanken durchgesetzt.

Heute sind relationale Datenbanken die ausgereiftesten. Oracle ist auf dem professionellen Markt mit weitreichenden Funktionen führend, gefolgt von SQL Server von Microsoft. Sie sind das Herzstück kritischer Geschäftsanwendungen wie :

• Management (ERP-Pakete, CRM, Finanz-, HR-, Einkaufs-, Logistik-, Produktions-Apps) ;
• Zahlungs- und Buchungssysteme (Bankwesen, E-Commerce, Reisen) ;
• Krankenakten, Versicherungen, Behörden, spezifische Geschäftsanwendungen.

Trotz ihrer Reife zeigen relationale Datenbanken ihre Grenzen angesichts bestimmter moderner Anforderungen: Modellierung komplexer Daten, verteilte Verarbeitung großer Mengen, Abfragen in Echtzeit usw.

2. Die dokumentenorientierten Datenbanken.

Hier geht es nicht mehr um Daten, sondern um Sammlungen von Dokumenten. Die Datenbanken sind also flexibler und leistungsfähiger auf die Verwaltung halbstrukturierter und heterogener Daten zugeschnitten, die dynamischen Schemata folgen.

Dazu muss man wissen, dass ein Dokument Daten im Schlüssel-Wert-Format einkapselt, häufig in JSON, XML oder BSON (binäres JSON). Es kann Felder verschiedener Typen, Listen oder verschachtelte Dokumente enthalten. Jedes Dokument hat dann eine eindeutige Kennung.

Konkrete Anwendungsfälle für diese dokumentenorientierten Datenbanken :

• Artikel in einem Content Management System (CMS) ;
• Produktkataloge ;
• Benutzerprofile ;
• Spiele in Form von Web- und mobilen Anwendungen.

3. Die spaltenorientierten Datenbanken.

Sie teilen die Gemeinsamkeiten mit dem relationalen Modell (Tabellen, Zeilen, Spalten), passen sie aber für Big Data und Abfragen auf riesige Mengen an. Der Schlüssel: spaltenbasierte statt zeilenbasierte Speicherung. Die Spalten einer Familie werden zusammenhängend gespeichert.

Die spaltenbasierte Speicherung, gekoppelt mit Mechanismen zur Komprimierung, Partitionierung und Verteilung von Daten/Abfragen, ermöglicht eine hohe Skalierbarkeit.

Google mit seiner Lösung Bigtable (und der freien Version HBase) sowie Facebook mit Cassandra sind die Referenzen in diesem Bereich.

Hier die wichtigsten Anwendungsfälle:

• Datenlager (data warehouses) ;
• verteilte Verarbeitung (MapReduce) ;
• das Internet der Dinge (IoT) ;
• Log-Analysen.

4. Die Graphendatenbanken

Sie stützen sich auf die Graphentheorie, um die Entitäten (Knoten) und die Beziehungen (Kanten) zwischen ihnen zu modellieren. Typischerweise verwenden Banken Graphdatenbanken, um Muster verdächtiger Transaktionen zu erkennen. Wenn ein Kunde z. B. plötzlich mehrere Transaktionen auf neu eingerichtete Konten tätigt, die ihrerseits diese Gelder schnell auf ein Konto im Ausland überweisen, lösen die Beziehungen zwischen den Knoten einen Alarm aus.

Mit Graphdatenbanken werden komplexe, mehrstufige Beziehungen, die in herkömmlichen Datenbanken nur schwer zu modellieren oder abzufragen sind, effizient erforscht.

Sie sind zentral geworden in :

• sozialen Netzwerken (Beziehungen zwischen Nutzern) ;
• Empfehlungssysteme ;
• Betrugserkennung ;
• Netzwerkanalyse, mit Identitäts- und Zugriffsverwaltung.

10 Beispiele für effiziente Datenbanken im Jahr 2025.

Hier finden Sie einen klaren Überblick über die 10 unumgänglichen Lösungen im Jahr 2025 mit ihren Stärken und Schwächen, damit Sie eine fundierte Wahl entsprechend Ihren tatsächlichen Bedürfnissen treffen können.

Oracle Database

Hierbei handelt es sich um eine der führenden Lösungen für Unternehmensdatenbanken. Oracle Database bietet Zuverlässigkeit und Sicherheit, was sie zur idealen Wahl für geschäftskritische Anwendungen macht. Diese hervorragende Leistung hat jedoch ihren Preis, der sich für Unternehmen mit weniger anspruchsvollen Anforderungen nicht rechnet.

👍 D ie Stärken :

• Daten immer konsistent: Ihre sensiblen Informationen werden durch bewährte Mechanismen geschützt, selbst in den komplexesten Umgebungen.
• Hält unter Druck: Selbst bei Spitzenbelastungen hält Oracle sehr wettbewerbsfähige Antwortzeiten ein. Dieser Vorteil wird durch intelligente Optimierungen ermöglicht, die Sie bei Bedarf konfigurieren.
• Nie (fast) ausfallend: Selbst wenn die Hardware versagt, sorgen automatische Replikations- und Failover-Mechanismen dafür, dass Ihre Anwendungen weiterlaufen.
• Tresor für Ihre Daten: Hochentwickelte Verschlüsselung, Prüfung und Zugriffskontrolle schützen Ihre sensiblen Daten. Im Gegenzug vereinfacht dieses Sicherheitsniveau Ihre Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
• Kompromisslose Analyse: Alles wird direkt in der Datenbank ausgeführt, von der einfachen SQL-Abfrage bis hin zu Machine Learning. Es ist keine zusätzliche Infrastruktur erforderlich.

👎 Die Nachteile:

• Hohe Investition : Es ist kein Geheimnis, dass Oracle-Lizenzen und -Infrastruktur ein großes Budget darstellen. Man wird es für mittlere Strukturen ohne kritische Bedürfnisse nicht rechtfertigen.
• Erfordert Experten: Wenn Sie keine qualifizierten Mitarbeiter haben, die die Datenbank warten, werden Sie nur einen Bruchteil der Möglichkeiten dieser Datenbank nutzen können - und dafür einen hohen Preis bezahlen.

Oracle Database

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Microsoft SQL Server

SQL Server ist das Schweizer Taschenmesser des Microsoft-Ökosystems.

Wenn Ihr Unternehmen bereits Windows, Office und Azure verwendet, wird sich SQL Server ganz natürlich und mit minimalen Reibungsverlusten in Ihre Umgebung einfügen.

👍 D ie Stärken :

• Fügt sich nahtlos in das Microsoft-Ökosystem ein: Die Kommunikation ist natürlich - Authentifizierung, Reporting, Cloud. Keine komplexen Entwicklungen zu erwarten.
• Schnell, wenn es darauf ankommt: Innovative Technologien beschleunigen sowohl schnelle Transaktionen als auch Analysen großer Mengen - ohne separate Systeme.
• Immer verfügbar: Trennungsmechanismen sorgen für Kontinuität, selbst bei Aktualisierungen oder Vorfällen, und begrenzen die Auswirkungen auf Ihr Geschäft.
• Tiefgreifender Schutz: Verschlüsselung und ausgefeilte Zugriffskontrollen sichern Ihre Daten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
• Intuitiv auch für Anfänger : Microsoft setzt Maßstäbe bei klaren grafischen Benutzeroberflächen und intelligenten Assistenten, die Sie durch den Prozess führen. Auch ohne Datenbankexperte zu sein, ist die Arbeit abgesteckt.

👎 Die Nachteile:

• Preisgestaltung zum Entschlüsseln: Bei Microsoft sollten Sie sich die Zeit nehmen, genau zu verstehen, was Sie kaufen. In den erschwinglichen Versionen findet man eine ganze Reihe von Editionen mit eingeschränkter Funktionalität.
• Langfristige Ehe: Einmal in Ihre Microsoft-Infrastruktur integriert, wird ein Kurswechsel kostspielig und technisch komplex.

Salesforce Data Cloud

Salesforce ist der Spezialist für Kundendaten.

Wenn Sie ganz auf personalisierte Kundenerfahrungen setzen und bereits Salesforce nutzen, verschafft Ihnen die Software CDP (Customer Data Platform) Data Cloud einen nicht zu unterschätzenden Wettbewerbsvorteil.

👍 D ie Stärken :

• Zentralisierung von Daten aus mehreren Quellen: Die Salesforce Data Cloud sammelt und vereint Daten aus CRM, ERP, E-Commerce, sozialen Netzwerken und anderen Quellen.
• Echtzeitanalyse: Sofortige Verarbeitung und Analyse von Datenströmen für sofortige Entscheidungen und schnellere Reaktionsfähigkeit.
• Erweiterte Segmentierung und Personalisierung: Mithilfe von KI erstellt die Lösung dynamische Profile und ermöglicht ultra-gezielte Kampagnen, die auf der Kundenhistorie und dem Kundenverhalten basieren.
• Omnichannel-Kampagnenmanagement: Die Synchronisierung und Koordination von Marketingbotschaften über alle Kanäle hinweg unterstützt eine reibungslose Kommunikation.
• Reibungslose Integration in das digitale Ökosystem: Salesforce bietet native Konnektoren für Tools wie Tableau, Slack, Google BigQuery oder Snowflake und gewährleistet so eine optimale Interoperabilität.

👎 Die Nachteile :

• Wenig geeignet für kleine Strukturen: Die Funktionsabdeckung und die Preise sind eher für große Unternehmen und KMU geeignet, die beim Thema Datenbanken ausgereift sind.
• Schrittweises Lernen: Die Beherrschung aller Module erfordert Zeit und Schulung. Planen Sie diese Investition daher von Anfang an ein.

Salesforce Data Cloud

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MariaDB

Dies ist die freie und skalierbare Alternative zu MySQL.

Für diejenigen, die sich von proprietären Systemen lösen wollen, ohne auf Leistung zu verzichten, bietet MariaDB einen reibungslosen Übergang mit einem Innovationsbonus.

👍 D ie Stärken :

• Schmerzlose Migration: Ihre MySQL-Anwendungen werden mit MariaDB funktionieren, ohne dass sie neu geschrieben werden müssen.
• Standardmäßig schneller: Optimierungen verringern die Antwortzeiten bei großen Datenmengen auf natürliche Weise, ohne dass Sie eine komplizierte Konfiguration vornehmen müssen.
• Sicherheit ohne Aufpreis: Ein solider Schutz ist bereits in der Standardversion enthalten. Sie müssen nicht für zusätzliche Module bezahlen.
• Funktionsreichtum: Erweiterte Fähigkeiten sind kostenlos enthalten. Das erspart Ihnen das Herumbasteln an teuren Alternativen.
• Volle Transparenz: Die Entwicklung ist offen. So verstehen Sie, wohin das Produkt geht, und können seine Entwicklung beeinflussen - anders als bei proprietären Lösungen.

👎 Nachteile:

• Kompatibilität muss geprüft werden: Einige spezifische Funktionen des neueren MySQL funktionieren möglicherweise nicht. Testen Sie Ihre kritischen Anwendungen vor der Migration.
• Wachsende Community: Es sind weniger Werkzeuge und Experten verfügbar als bei MySQL, auch wenn sich der Abstand schnell verringert.

MongoDB

MongoDB hat schnell Marktanteile in der Web- und Mobilwelt gewonnen. Es ist derzeit die Referenz für dokumentenorientierte Datenbanken. Ideal für Anwendungen, die sich schnell entwickeln und mit heterogenen Daten umgehen!

👍 D ie Stärken :

• Maximale Flexibilität: Sie speichern Daten mit unterschiedlichen und sich ändernden Strukturen ohne Umstrukturierung der Datenbank. Das ist perfekt für Projekte, die häufig rotieren.
• Schnellere Entwicklung: Die natürliche Übereinstimmung mit Codeobjekten macht komplexe Übersetzungsschichten überflüssig und verkürzt die Zeit bis zur Markteinführung.
• Native Geschwindigkeit: Der dokumentenzentrierte Ansatz vermeidet kostspielige Joins und beschleunigt die Abläufe drastisch, selbst bei Millionen von Datensätzen.
• Reibungsloses Wachstum: Fügen Sie einfach weitere Server hinzu, wenn Ihre Anforderungen steigen. MongoDB verteilt die Last automatisch, ohne dass Sie manuell eingreifen müssen.
• Starkes Ökosystem: Professionelle Schulungen, Support und Tools sorgen dafür, dass Sie nicht blind navigieren müssen, insbesondere bei kritischen Einsätzen.

👎 Nachteile:

• Nicht für das Bankwesen geeignet: Die Unterstützung für Transaktionen mit mehreren Dokumenten bleibt begrenzt. Für kritische Finanzanwendungen zu vermeiden.
• Anders denken: Der Entwurf effizienter Datenmodelle erfordert einen anderen Ansatz als bei SQL-Grundlagen. Planen Sie daher eine Eingewöhnungsphase ein.

MySQL

Seit Jahren ist MySQL das Schweizer Taschenmesser des Internets.

Diese einfache, bewährte und universell unterstützte Datenbank ist oft die Standardwahl für kleine bis mittelgroße Webseiten und Anwendungen.

👍 D ie Stärken :

• Simplicity first: Installation in wenigen Minuten, sehr intuitive Verwaltung. Sie können sofort loslegen, auch ohne tiefere Fachkenntnisse.
• Schnell im Lesen: MySQL ist besonders effizient beim Servieren von Webinhalten, weshalb es von den meisten CMS übernommen wurde.
• Stabil wie ein Fels: Jahrzehntelange intensive Nutzung hat die meisten Bugs beseitigt. Ihre Datenbank wird Sie in der Produktion nicht im Stich lassen.
• Überall bei Ihnen: Sie wird nativ von allen Websprachen und Frameworks unterstützt, verfügt über eine umfangreiche Dokumentation und Millionen von geschulten Entwicklern.
• Minimales Budget: Sie ist für die meisten Zwecke kostenlos!

👎 Die Nachteile:

• Gläserne Decke: Die Leistung sinkt bei sehr großen Mengen oder komplexen Abfragen. Planen Sie bei starkem Wachstum eine mögliche Migration ein.
• Nicht für Intensivnutzung: Die Verwaltung von Sperren ist weniger ausgefeilt und kann Anwendungen mit vielen gleichzeitigen Schreibvorgängen verlangsamen.

MySQL

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Effiziente Datenbankverwaltung für Unternehmen

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PostgreSQL

Hier haben wir es mit einer Open-Source-, aber Premium-Alternative zu tun, wenn Sie erweiterte Funktionen benötigen, aber nicht in Oracle investieren können. PostgreSQL verspricht einen vergleichbaren Grad an Raffinesse... ohne die prohibitiven Kosten.

👍 D ie Stärken :

• Power ohne Ende: Dank der eingebauten Unternehmensfunktionen müssen Sie keine teuren Add-ons kaufen oder Workarounds entwickeln.
• Zukunftssicherer Code: Die strikte Einhaltung der SQL-Standards schützt Ihre Entwicklungsinvestitionen langfristig.
• Unendlich anpassbar: Dank der modularen Architektur können Sie genau die Fähigkeiten hinzufügen, die Ihr Geschäft benötigt. Es gibt keine Überlastung.
• Native Multifunktionalität: Die integrierte Unterstützung für strukturierte Daten, Dokumente, Textsuche und Geolokalisierung vereinfacht Ihre Architektur.
• Institutionelle Sicherheit: Die Schutz- und Integritätsmechanismen werden bereits von den anspruchsvollsten Banken und Behörden übernommen.

👎 Die Nachteile:

• Technischer: PostgreSQL erfordert mehr Fachwissen als MySQL, um perfekt optimiert zu werden.
• Priorität für Zuverlässigkeit: Sie ist bei einigen einfachen Operationen etwas langsamer und gibt der Datenkonsistenz den Vorrang vor der Rohleistung.

Redis

Redis ist der Geschwindigkeitschampion.

Für Projekte, die auf jede eingesparte Millisekunde an Verarbeitungszeit achten, bietet diese Datenbank eine erstklassige Leistung. Beispiel: für Daten, auf die sofort zugegriffen werden muss, wie Caches und Zähler.

👍 D ie Stärken :

• Ultra-schnell: Antworten im Mikrosekundenbereich verändern das Nutzererlebnis Ihrer zeitkritischsten Anwendungen.
• Geeignete Strukturen: Spezialisierte Datentypen vereinfachen die Erstellung von Funktionen wie Ranglisten, Warteschlangen oder Zählern.
• Überall integrierbar: Eine einfache API lässt sich problemlos an Ihr bestehendes System anschließen, ohne dass eine größere Umgestaltung erforderlich ist.
• Mehr als nur ein Cache: Erweiterte Fähigkeiten wie Skripte, Clustering und Replikation machen es vielseitiger, als es scheint.
• Industrialisiert: Der professionelle Support genießt einen ausgezeichneten Ruf. Die bei allen großen Cloud-Anbietern gehosteten Lösungen vereinfachen den Einsatz in der Produktion.

👎 Die Nachteile:

• Flüchtig durch Design: Die Speicherung erfolgt hauptsächlich im Arbeitsspeicher, was bei einem ungeplanten Neustart zu Datenverlust führen kann.
• Begrenzt durch RAM: Sie benötigen genügend Speicher, um alle Daten aufzunehmen. Die Kosten können bei großen Mengen schnell steigen.

SAP HANA

SAP HANA ist ein analytisches Gaswerk für große Unternehmen, die riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren müssen.

Die Lösung zeichnet sich durch ihre Schnelligkeit und Tiefe der Analyse aus.

👍 D ie Stärken :

• Alles im Arbeitsspeicher: Eine revolutionäre Architektur beseitigt den Engpass der Festplatte und beschleunigt alle Verarbeitungen, selbst die komplexesten, drastisch.
• Sofortige Analysen: Berichte und Dashboards werden in Echtzeit auf frischen Daten ausgeführt, ohne auf nächtliche Extraktionen zu warten.
• Umfassendes Toolkit: Nutzen Sie die integrierten Funktionen für Machine Learning und Text Mining. Keine zusätzlichen Lösungen mehr nötig!
• Integriert sich in alles: Die umfassende Konnektivität erleichtert die Integration in Ihr bestehendes Ökosystem, unabhängig davon, ob es sich um SAP oder ein anderes System handelt.
• Für Extreme ausgelegt: Die SAP-Architektur ist in der Lage, Terabytes an Daten mit konstanter Reaktionsfähigkeit zu verarbeiten.

👎 Die Nachteile :

• Große Investition: Die Kosten sind sehr hoch für Hardware, Lizenzen und Fachwissen. Sie ist dann nur für große Organisationen gerechtfertigt.
• Inhärente Komplexität: Eine signifikante Lernkurve, selbst für erfahrene Fachleute. Es muss eine ernsthafte Begleitung vorgesehen werden.

SQLite

Es ist eine Datenbank im Taschenformat, ein minimalistisches Paket.

Wenn Sie strukturierte Daten lokal speichern müssen, ohne Server oder Konfiguration, bietet SQLite eine erstaunlich robuste Lösung.

👍 D ie Stärken :

• Extrem leicht: Es handelt sich um eine einfache Datei, die Sie ohne Installation oder Server in jede beliebige Anwendung einbetten können.
• Perfekt für Edge: Läuft direkt auf angeschlossenen Geräten und Gegenständen, sodass Daten so nah wie möglich an ihrer Quelle verarbeitet werden können.
• Überraschend robust: Interne Mechanismen schützen Ihre Daten selbst bei Stromausfällen oder Systemabstürzen.
• Lokal schnell: Überraschende Leistung für mäßig große lokale Daten, oft besser als komplexere Client-Server-Lösungen.
• Universell unterstützt: Das Tool ist nativ in die meisten Sprachen und Systeme integriert und verfügt über eine einfache API.

👎 Nachteile:

• Nicht für Multi-User: SQLite ist für sequentiellen oder begrenzten Zugriff konzipiert, nicht für Hunderte gleichzeitiger Verbindungen.
• Begrenzt durch seine Einfachheit: Es ist ungeeignet für große Datenbanken (>10 GB) oder verteilte Architekturen, die anspruchsvollere Lösungen erfordern.

Wie wählen Sie Ihre Datenbank aus? Die fünf Kriterien, die Sie berücksichtigen sollten

#1 Die Art und der Umfang der zu verwaltenden Daten.

• Wie sieht Ihr Datenmodell aus? Strukturiert, halbstrukturiert, Dokumente, Graphen?
  👉 Beispiel: Für Daten über E-Commerce-Produktprofile wird eine Dokumentendatenbank wie MongoDB besser geeignet sein als eine relationale Datenbank.
• Welches Wachstum und welche Variabilität? Linear, in Schritten, saisonale Spitzen? MB, GB, TB?
  👉 Beispiel: Um Spitzen wie den Black Friday zu kassieren, wird Redis als Cache vor einer Hauptdatenbank sehr effizient sein.

#2 Die Verarbeitung

• Was sind die Anwendungsfälle? Schwere Transaktionsverarbeitung, Analytik, Entscheidungsfindung, Echtzeit?
  👉 Beispiel: Für komplexe BI-Abfragen wird ein Data Warehouse besser geeignet sein als eine MySQL-Datenbank.

#3 Die Umgebung und die Sicherheit

• Wie sieht Ihr Anwendungs-Ökosystem aus? Sprachen, Frameworks, ETL/BI-Tools, Virtualisierung, Cloud?
  👉 Beispiel: In einem Kontext mit Microsoft-Anwendungen wird sich SQL Server leichter integrieren lassen als eine Open-Source-Datenbank.
• Welche rechtlichen und sicherheitsrelevanten Einschränkungen gibt es? DSGVO, regulierter Sektor, Verschlüsselung, Prüfbarkeit?
  👉 Beispiel: Im Gesundheitswesen bietet sich eine Datenbank wie Oracle an, die HIPAA/RGPD-zertifiziert ist.

#4 Reife und Dauerhaftigkeit

• Wie alt ist die Lösung? Ihre Annahme durch den Markt? Wie dynamisch ist sie?
  👉 Beispiel: MongoDB hat seinen Hype-Status hinter sich gelassen und ist zu einem festen Wert geworden.
• Wie reich ist das Ökosystem? Bibliotheken, Integrationen, Tools, Hosting-Anbieter?
  👉 Beispiel: Das MySQL/PostgreSQL-Ökosystem ist derzeit das umfangreichste und dynamischste.

#5 Das Budget und die Fähigkeiten

• Wie sieht das Lizenz-/Abonnementmodell aus? Seine anfänglichen Kosten und seine TCO nach drei Jahren? 👉 Beispiel: SQL Server ist in der Express-Edition kostenlos, die Enterprise-Edition kostet jedoch mehrere Tausend Euro.
• Welche Fähigkeiten sind intern verfügbar? Auf dem Markt? Wie hoch sind ihre Kosten? Welche Schulungen sind möglich?
  👉 Beispiel: Es ist einfacher und billiger, PostgreSQL-Entwickler zu finden als SAP HANA-Experten.

FAQ: Häufig gestellte Fragen zu Datenbanken.

Wie wählt man zwischen relationalen und NoSQL-Datenbanken?

Die Wahl stellt sich nicht in diesen Begriffen. Es geht nicht darum, SQL und NoSQL gegeneinander auszuspielen. Die meisten Anwendungen kombinieren SQL für den transaktionalen Kern und NoSQL für spezifischere Anforderungen. Entscheidend ist, dass man über APIs und Werkzeuge verfügt, um diese Komplementarität zu verwalten.

SQL bleibt unverzichtbar für strukturierte Daten und Verarbeitungen, bei denen Konsistenz und Integrität im Vordergrund stehen. Relationale Datenbanken wie PostgreSQL sind dafür hervorragend geeignet.

NoSQL hingegen bietet Flexibilität und Leistung für große Mengen unterschiedlicher Daten (Dokumente, Diagramme), oft mit geringerer Kohärenz. MongoDB ist eine Referenz.

Ist es besser, in die Cloud zu migrieren oder on premise zu bleiben?

Das hängt von Ihrem Kontext und Ihrer IT-Strategie ab. Die Cloud bietet eine einfache Verwaltung und ein verlockendes Pay-as-you-go-Modell, wirft aber Fragen zu den langfristigen Kosten, zur Sicherheit und zur Einhaltung von Vorschriften auf.

Für ein Startup oder ein neues Projekt ist es oft sinnvoll, auf eine native Cloud zu setzen, um sich auf das Geschäft zu konzentrieren.

Für ein mittelständisches Industrieunternehmen ist in der Regel ein hybrider Ansatz vorzuziehen, bei dem sensible Daten intern gehalten werden und die Cloud für punktuelle Verarbeitungen genutzt wird.

Sollte man Open Source oder Lösungen von Anbietern bevorzugen?

Open Source bietet Unabhängigkeit, niedrige Anfangskosten und ein reichhaltiges Ökosystem. Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL oder MongoDB sind De-facto-Standards, die für die meisten Unternehmen als ausreichend robust gelten. Open Source ist nicht mehr gleichbedeutend mit Unreife. Wenn man über ein motiviertes Expertenteam verfügt, wird Open Source mehr Kontrolle und Agilität bieten.

Die Angebote von Anbietern bieten zusätzliche Garantien, erweiterte Funktionen (Sicherheit, Verschlüsselung, Verfügbarkeit), reaktiven Support und branchenspezifische Zertifizierungen.

Oracle und SQL Server bleiben sichere Werte für geschäftskritische Anwendungen in Unternehmen.

Welche Disruptionen sind in den nächsten 3-5 Jahren für Datenbanken zu erwarten?

In den nächsten drei bis fünf Jahren werden mehrere wichtige Entwicklungen die Datenbanklandschaft verändern:

• Künstliche Intelligenz (KI) wird in Datenbanken nativ werden. Anstatt Ihre Daten in separate KI-Tools zu exportieren, werden Sie Ihre Daten in natürlicher Sprache abfragen und relevante Antworten erhalten können.
  
  
• LLM-basierte Schnittstellen werden es ermöglichen, komplexe Abfragen automatisch zu generieren, Daten intuitiv zu erforschen und Modelle zu programmieren. Und das alles ohne tiefgreifendes technisches Fachwissen.
  
  
• Serverless"-Datenbanken werden sich durchsetzen und Ihnen die Dimensionierung Ihrer Ressourcen ersparen. Die Datenbank wird sich automatisch an Ihre Bedürfnisse anpassen, in den Standby-Modus schalten, wenn sie nicht gebraucht wird, und bei Spitzenbelastungen sofort hochfahren. Dieses Modell wird die Verwaltung drastisch vereinfachen und die Kosten erheblich senken.

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Beispiel für Datenbanken: Was ist zu beachten?

Ein letztes Wort zum Schluss. Die Priorität sollte immer auf der Nutzung und dem geschäftlichen Wert liegen. Mit anderen Worten: Was wirklich zählt, ist die Art und Weise, wie die Datenbank Ihr Geschäft unterstützt, und zwar über technische Überlegungen (Leistung, Skalierbarkeit, Modernität) hinaus. Eine Datenbank muss dazu beitragen, konkrete Probleme zu lösen.

Vermeiden Sie also eine sterile Technologiedebatte. Anstatt eine Technologie aufgrund ihrer technischen Eigenschaften oder ihrer Popularität zu wählen, wählen Sie sie aufgrund ihrer Eignung für Ihre spezifischen Bedürfnisse!