Datenbanken für Unternehmen: Der große Vergleich relevanter Datenbanken

In jedem Unternehmen mit einer eigenen IT-Infrastruktur kommen Datenbanken zum Einsatz. Sie werden beispielsweise für Warenwirtschaftssysteme, Enterprise Resource Planning, Content-Management-Systeme und Customer Relationship Management benötigt. Aber auch für Onlineshops sind Datenbanken wichtig. In diesem Beitrag möchten wir dir erklären, warum du Datenbanken benötigst und wie sie funktionieren. Außerdem möchten wir vorstellen, welche Datenbanktypen es gibt und welche du für deine Zwecke verwenden könntest. Bleib dran, wenn dein Unternehmen eine konsistente Datenbasis bedarf, um eine wie oben genannte Software verwenden zu können. Benötigst du Unterstützung bei der Verwendung und Erstellung von Datenbanken oder hast du generelle Fragen zum Thema Softwareentwicklung, dann stehen wir dir gerne als starker Partner zur Seite.

Lesezeit 15 min

 

1. Wozu benötigt man Datenbanken überhaupt? Und wer benötigt sie?
2. Wie funktioniert eine Datenbank? Unterschied Datenbank und Datenbank-Management-System
   1. Arten von Datenbankmodellen
      1. Hierarchisches, netzwerkartiges, relationales, objektorientiertes, dokumentenorientiertes Datenbankmodell
      2. Vergleich von verschiedenen Datenbanken
         1. MySQL
         2. Mongo DB
         3. Apache Cassandra
         4. Maria DB
         5. Redis
         6. Google Firebase mit Realtime Database und Cloud Firestone
         7. Microsoft Azure SQL Datenbank
         8. Amazon Web Services (AWS und RDS)
         9. Elasticsearch
         10. Memcached
3. Unser Fazit
4. FAQ
   1. Wo werden Datenbanken gebraucht?
   2. Welche Vorteile bieten Datenbanken?
   3. Wann lohnt sich eine Datenbank?
   4. Was bedeutet SQL und NoSQL
   5. Was bedeutet Sharding?
   6. Was ist ArangoDB?
   7. Was ist eine Graphdatenbank?

 

Wozu benötigt man Datenbanken überhaupt? Und wer benötigt sie?

Mit Datenbanken können elektronische Datensätze und Daten verwaltet werden. Die Daten werden in der Datenbank gesammelt und logisch strukturiert. Unter Verwendung eines sogenannten Datenbank-Management-Systems können dann Zugehörigkeiten und Zugriffsrechte näher definiert werden. Um eine Datenbank wirklich verwenden zu können, muss eine passende Datenbankanwendung verwendet werden. Mit dieser kann die Datenbank dann nicht nur geöffnet werden, sondern auch ausgelesen und bearbeitet werden.

Soweit erst mal zu der sehr technischen Definition einer Datenbank. Vereinfacht gesagt, dient eine Datenbank dazu, dass du Datenbestände (beispielsweise innerhalb deines Unternehmens) verwalten kannst und wichtige Informationen zeitnah und gebündelt abfragen kannst. Sie eignet sich dafür, Inhalte besonders übersichtlich auszuwerfen, sodass diese weiterverwendet werden können. Außerdem hast du die Möglichkeit, Rechte zu verteilen, inwiefern welcher Mitarbeiter oder welches System welche Daten auslesen kann. Dies hilft deinem Unternehmen beispielsweise in der Kundenverwaltung und Bearbeitung. Abzugrenzen ist eine Datenbank von einer Sammlung an Dateien in einem Ordner auf deinem Computer. Oft ist von Datenbank die Rede, obwohl es sich im technischen Sinne nicht um eine Datenbank handelt.

Eigentlich benötigt jedes Unternehmen mit einer IT-Landschaft eine Datenbank. Denn wird eine Software verwendet oder Daten gesammelt und abgefragt, muss ein Datenbanksystem zum Einsatz kommen. Webanwendungen wie CRM, ERP und CMS funktionieren beispielsweise auch auf Basis einer Datenbank. So können relevante Informationen gespeichert und einem Nutzer ausgespielt werden. Bei einer ERP-Webanwendung werden bestimmte Benutzerparadigmen wichtig. So müssen Transaktionen schnell und ohne Verzögerung verarbeitet werden können. Für diese Anwendungsfälle ist es wichtig, dass das Datenbanksystem mit einer OLTP genutzt werden kann. OLTP steht für Online-Transaction-Processing oder zu Deutsch Echtzeit-Transaktionsverarbeitung.

Wie funktioniert eine Datenbank? Unterschied Datenbank und Datenbank-Management-System

Mithilfe eines DBMS, also eines Datenbank-Management-Systems kann eine Datenbank erst funktionieren. Sie verwaltet Daten, spielt Datenmengen aus und dient darüber hinaus auch als Datenspeicher. Ein DBMS gehört zwingend zu einer Datenbank. Du kannst die Datenbank nicht ohne ein Datenbank-Management-System verwenden. Heutzutage liegt nahezu jeder Software ein Datenbanksystem zugrunde.

Der wesentliche Unterschied zwischen Datenbank und Datenbank-Management-System liegt darin:

Die Datenbank speichert die Datentypen und wird auch als Datenbasis bezeichnet. Das Datenbank-Management-System ist die Software, die für die Verwaltung der Datenbank verwendet wird. Ohne sie wäre ein Abrufen der in den Datensätzen gespeicherten Informationen gar nicht möglich. Sie bestimmt die Zugriffsrechte sowie die Struktur der Daten. Für die Verwaltung wird in der Regel auch eine eigene Datenbanksprache genutzt sowie ein Datenbankmodell. Das Datenbankmodell ist für die Architektur des Datenbanksystems zuständig. Eine Art des Datenbankmanagementsystems ist das Relational Database Management System oder kurz RDBMS. Unter bekannten RDBMS fallen unter anderem Ingres, Oracle und Sybase.

Arten von Datenbankmodellen

Ein Datenbankmodell ist eine Sammlung von Konzepten, die zur Beschreibung der Struktur einer Datenbank verwendet werden können. Außerdem enthält es die Struktur einer Datenbank, einschließlich der Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen. Darüber hinaus beinhaltet es in der Regel Informationen darüber, wie Daten gespeichert, abgerufen und aktualisiert werden.

Die gebräuchlichsten Datenbankarten sind das relationale Modell, die Netzwerkdatenbank und das hierarchische Modell. In einem relationalen Modell sind die Daten in Tabellen und Feldern organisiert, während in einem Netzwerkmodell die Daten in Knoten und Bögen organisiert sind. In einem hierarchischen Modell sind die Daten in einer Baumstruktur angeordnet. Mit verschiedenen Abfragesprachen oder Data Query Languages kann nach Informationen in den Datenbanken gesucht werden. Eine Abfragesprache ist also eine Datenbanksprache der jeweiligen Datenbank.

Jedes dieser Datenbanktypen hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Das relationale Modell ist das beliebteste Modell, weil es einfach zu verstehen und zu verwenden ist. Das Netzwerkmodell eignet sich besser für die Verarbeitung großer Datentypen und -Mengen, während das hierarchische Modell besser geeignet ist, um Datentypen in einer bestimmten Struktur zu organisieren. Weiterhin gibt es noch das objektorientierte und das dokumentenorientierte Datenbankmodell. Diese Datenbanktypen möchten wir dir im Folgenden genauer erläutern:

Hierarchisches Datenbankmodell

Bei dieser Art von Modell werden die Daten in einer baumartigen Struktur angeordnet, wobei jedes Datenelement einen einzelnen "Elternteil" und null oder mehr "Kinder" hat. Mit folgendem Beispiel möchten wir dir die baumartige Struktur erläutern:

Nehmen wir an, wir haben eine Datenbank mit Tieren. Jedes Tier in unserer Datenbank hat eine Art (z. B. Hund, Katze, Vogel usw.), und jede Art hat mehrere verschiedene Unterkategorien (z. B. Hunderassen, Katzenrassen, Vogelarten usw.). In einem hierarchischen Modell wären diese Daten wie folgt angeordnet:

Tiere

- Spezies

 

-- Hund

--- Golden Retriever

--- Labrador Retriever

--- Deutscher Schäferhund

 

-- Katze

---Siamese

--- Bengalisch

 

-- Vogel

--- Sittich

--- Fink

 

Jeder Teil der Daten in unserem Beispiel - Tiere, Arten, Unterkategorien - wird als "Knoten" bezeichnet. Im hierarchischen Modell sind die Knoten in einer bestimmten Reihenfolge angeordnet, das heißt, jeder Knoten hat genau einen Elternknoten (mit Ausnahme des allerersten Knotens), und jeder Knoten kann null oder mehr Kindknoten haben. Diese Beziehung zwischen den Knoten wird als "Eltern-Kind-Beziehung" bezeichnet.

Das hierarchische Modell ist so sehr effizient, wenn es um die Speicherung von Daten, die in Teilmengen klassifiziert werden können, geht. Es ermöglicht dir nämlich, alle Tiere zu finden, die unter eine bestimmte Kategorie fallen (z. B. alle Hunde, alle Katzen, alle Vögel), ohne dass du dich durch unzusammenhängende Einträge wühlen musst. Wenn du beispielsweise eine neue Hunderasse hinzufügen möchtest, erstellst du einfach einen neuen Knoten und fügst ihn an der richtigen Stelle in deiner Hierarchie ein. 

Ein Nachteil des Modells ist jedoch, dass es schwierig ist, die Beziehung zwischen Daten darzustellen, die nicht in Teilmengen zu unterteilen sind. In unserem Beispiel wäre es schwierig, Tiere als Geschwister zu markieren. Darüber hinaus kann das Abrufen von Informationen aus einem hierarchischen Modell recht langsam sein. Da jedes Datenteil nur einen übergeordneten Knoten haben kann, müssen wir die Hierarchie oft mehrfach durchlaufen, um die gesuchten Informationen zu finden. Aus diesen Gründen wird das hierarchische Modell in modernen Datenbanken in der Regel nicht verwendet.

Netzwerkartiges Datenbankmodell

In einem vernetzten Datenbankmodell sind die Daten in einer Reihe von verknüpften Knoten organisiert. Jeder Knoten stellt eine Entität dar, z. B. eine Information oder ein Objekt. Die Links zwischen den Knoten stellen Beziehungen dar. Ein wichtiger Aspekt des vernetzten Datenbankmodells ist, dass es Beziehungen zwischen mehreren Personen zulässt. Das bedeutet, dass ein einzelner Knoten mit mehreren anderen Knoten verbunden sein kann und umgekehrt. Im Gegensatz dazu lassen andere Modelle wie das hierarchische Modell nur Eins-zu-viele-Beziehungen zu, wie wir dir oben bereits erklärt haben.

Zu den wichtigsten Vorteilen der Netzwerkdatenbank gehören Flexibilität, Effizienz und Skalierbarkeit. Der größte Nachteil ist, dass die Abfrage von Daten in diesem Modell schwierig sein kann. Ein netzwerkartiges Datenmodell eignet sich für ein System, das eine große Menge an Daten speichern und den Benutzern den Zugriff auf die Daten von mehreren Standorten aus ermöglichen muss.

Relationales Datenbankmodell

Ist dir schon einmal aufgefallen, wie einfach es ist, Informationen auf Websites zu suchen und abzurufen? Die Wahrscheinlichkeit ist groß, dass die Webseite ein relationales Datenbankmodell verwendet, um ihre Daten zu speichern und zu organisieren.

Was genau ist also ein relationales Datenbankmodell? Kurz gesagt, es handelt sich um eine Art, Daten in Tabellen zu organisieren, die über gemeinsame Attribute miteinander verbunden sind. Diese Verknüpfungen ermöglichen ein einfaches Abrufen und Aktualisieren von Informationen. Jede Tabelle enthält Zeilen und Spalten, wobei jede Spalte ein bestimmtes Attribut darstellt und jede Zeile einen bestimmten Datensatz enthält. Zur eindeutigen Identifizierung eines Datensatzes wird ein einmaliger Primärschlüssel verwendet. Unterschieden werden kann zwischen einem eindeutigen, zusammengesetzten und künstlichen Primärschlüssel. In einer Kundendatenbank würde zum Beispiel jede Zeile einen einzelnen Kunden darstellen, und die Spalten könnten Dinge wie Name, Adresse, Telefonnummer usw. enthalten. Der relationale Aspekt kommt ins Spiel, weil es auch Verknüpfungen zwischen diesen Tabellen geben kann - zum Beispiel eine separate Tabelle "Bestellungen", die über eine Kunden-ID mit der Kundentabelle verknüpft ist. Dies erleichtert es, alle Bestellungen für einen bestimmten Kunden aufzurufen, ohne manuell mehrere Datensätze durchsuchen zu müssen. Insgesamt bieten relationale Datenbanken eine effiziente und organisierte Möglichkeit, große Datenmengen zu verwalten. Ein relationales Datenbankmodell ist sowohl für große als auch für kleine Unternehmen geeignet.

Objektorientiertes Datenbankmodell

Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen werden in objektorientierten Datenbanken Daten als Objekte oder einzelne Einheiten mit eigenen Attributen und Beziehungen gespeichert. Dies ermöglicht eine größere Flexibilität und eine einfachere Manipulation der Daten. Darüber hinaus bieten objektorientierte Datenbanken in der Regel Unterstützung für objektorientierte Programmiersprachen wie Java, was sie zu einer beliebten Wahl für die Softwareentwicklung macht.

Das objektorientierte Datenmodell eignet sich am besten für die Speicherung komplexer miteinander verbundener Daten. In diesem Modell sind die Daten in Objekten organisiert, die sowohl Attribute als auch Verhaltensweisen enthalten. Ein Personenobjekt kann zum Beispiel Attribute wie Name und Alter und Verhaltensweisen wie "Adresse abrufen" oder "Telefonnummer ändern" haben. Diese Objekte können dann mit anderen Objekten verknüpft werden, wodurch ein Netz miteinander verbundener Informationen entsteht. Dadurch eignet sich das objektorientierte Modell perfekt für die Verwaltung von Daten in Bereichen, in denen es viele Beziehungen zwischen Entitäten gibt, wie z. B. im Finanz- oder Gesundheitswesen. Außerdem ermöglicht es Flexibilität beim Hinzufügen neuer Attribute und Verhaltensweisen, ohne dass die gesamte Datenbank umstrukturiert werden muss. Wenn du also mit komplizierten, miteinander verknüpften Daten zu tun hast, ist das objektorientierte Datenbankmodell möglicherweise die richtige Wahl.

Dokumentenorientiertes Datenbankmodell

Ein dokumentenorientiertes Datenbankmodell unterscheidet sich von anderen Datenbanken durch seine Struktur und sein Design. Anstatt Daten in Zeilen und Spalten zu organisieren, werden Informationen als "Dokumente" gespeichert, die alle notwendigen Informationen zu einem bestimmten Thema oder einer bestimmten Einheit enthalten. Dadurch eignet es sich gut für die Verwaltung unstrukturierter oder sich schnell ändernder Daten, wie z. B. Blogbeiträge oder Benutzerprofile. Es ermöglicht auch ein schnelleres Auffinden verwandter Informationen, da die Dokumente leicht miteinander verknüpft werden können. Insgesamt kann ein dokumentenorientiertes Modell eine effiziente und flexible Lösung für die Verwaltung dynamischer Daten bieten.

Vergleich von verschiedenen Datenbanken

Jetzt kennst du die verschiedenen Datenbankmodelle und weißt ungefähr, für wen oder was sie sich eignen. Doch nun möchtest du bestimmt wissen, welche Datenbanken es nun wirklich gibt, was für Eigenschaften diese haben und und und…Aus diesem Grund haben wir uns mal die gängigsten Datenbanken vorgenommen und genauer analysiert. Wir möchten dir zeigen, welche Vor- und Nachteile die Datenbanken haben und welche Details dir bei deiner Entscheidung zur Wahl der richtigen Datenbank helfen können. Die folgenden Aspekte werden wir uns bei jeder Datenbank genauer ansehen:

• Art des Datenbankmodells: Wir schauen uns an, zu welcher Art der zuvor vorgestellten Datenbankmodelle die jeweilige Datenbank passt.
• Lizenzierung: Wie sieht es mit der Lizenzierung aus? In welchen Modellen kann die Datenbank „gekauft“ werden?
• Geschwindigkeit der Datenbank: Natürlich ist die Performance deiner Systeme unglaublich wichtig für dein Geschäft. Deshalb nehmen wir die Geschwindigkeit der Datenbanken genauer unter die Lupe.
• Eignung für große Datenmengen: Du willst jede Menge Daten speichern, abrufen und verarbeiten können? Wir schauen, welche Datenbank sich für deine Anforderungen eignet.
• Einfache Administration und Administrationswerkzeuge: Deine Datenbank sollte sich auch gut verwalten lassen. Wir prüfen, wie die Administration funktioniert und ob dir Tools dabei zur Verfügung stehen.
• Cloud oder On-Premise: Eine Cloud-Datenbank befindet sich auf Servern und Storage und kann einfach über das Internet erreicht werden. On-Premise-Lösungen hingegen liegen auf dem lokalen Netzwerk deines Unternehmens. Je nach Anwendungszweck eignet sich das eine besser als das andere.
• Kompatibilität mit Betriebssystemen: Mit welchen Betriebssystemen ist die Datenbank kompatibel? Oder funktioniert sie sogar plattformunabhängig?
• Support: Bietet das Unternehmen Support in Form von Live Chats, E-Mail-Support, einer Telefonhotline oder einem FAQ, falls es zu Problemen mit der Datenbank kommen sollte?
• Open Source: Ist die Datenbank Open Source? Denn dann kannst du auf den Code zugreifen.
• Kostenpflichtige Features: Gibt es zu deiner gewählten Datenbank-Variante zusätzliche Features oder Funktionen, die ebenfalls kostenpflichtig sind?

MySQL

MySQL wurde so in seiner heutigen Form von dem Unternehmen Oracle entwickelt. Es handelt sich dabei um eine Datenbank, die sich vor allem für dynamische Webauftritte eignet. Beispielsweise kommt sie für alle WordPress-Seiten zum Einsatz, aber auch bei Onlineshops mit Shopware kann die Datenbank genutzt werden.

MySQL Vorteile	MySQL Nachteile
Es gibt eine Open-Source-Variante Die Datenbank ist zuverlässig (hohe Verfügbarkeit) Schnelle Datenbankabfrage Hohe Kompatibilität mit anderen Systemen, Programmiersprachen etc. Hohe Sicherheit	Hohe Kosten für die Lizenzierung der Enterprise Version Ein Absturz könnte den Systemkatalog nachhaltig beschädigen

• Art des Datenbankmodells: Relationales Datenbankverwaltungssystem (außerdem Verwendung des Client Server Modells)
• Lizenzierung: Open-Source frei und teure kommerzielle Version
• Geschwindigkeit der Datenbank: Generell hohe Geschwindigkeit, schnelle Datenabfrage
• Eignung für große Datenmengen: Ja, jedoch verschlechtert sich die Leistung bei wachsender Datenmenge
• Einfache Administration und Administrationswerkzeuge: Der Umgang mit MySQL ist schnell zu erlernen
• Cloud oder On-Premise: Beides
• Kompatibilität mit Betriebssystemen: Für verschiedene Betriebssysteme geeignet
• Support: Oracle bietet beispielsweise einen Telefon-Support und einen 24/7 Live Chat für Kunden
• Open Source: Als Open-Source-Software und kommerzielle Enterprise-Version verfügbar
• Kostenpflichtige Features: Ja

 

 

MongoDB

Bei MongoDB handelt es sich um ein dokumentenorientiertes Datenbanksystem, welches bereits 2009 erschienen ist. Es ist in der Programmiersprache C++ geschrieben und läuft auf den Betriebssystemen Microsoft Windows, Linux, macOS und OpenBSD.

MongoDB bietet verschiedene Versionen an. So gibt es den kostenlosen Mongo DB Community Server für Windows, OS X und Linux sowie den Mongo DB Enterprise Server für kommerzielle Nutzung und den Mongo DB Atlas, eine On-Demand-Cloud-Datenbank für GCP, Azure und AWS. Insgesamt hat MongoDB drei verschiedene Preisstufen: Shared für $0 pro Monat, dediziert für $57 pro Monat und serverlos ab $0,30 pro eine Million Lesungen.

MongoDB Vorteile	MongoDB Nachteile
Flexibel und anpassungsfähig, wenn es um unbekannte Datenstrukturen geht Gut für unstrukturierte Daten Änderungen können einfach vorgenommen werden Gute Skalierung Speicherung verschiedener Dateitypen ist möglich. Tech-Stack wird nicht beeinflusst	Komplexe Transaktionen Speicherverbrauch ist recht hoch Es gibt keine integrierten Analysen des Speicherverbrauchs Keine Stored Procedures, also keine Implementierung deiner Geschäftslogik auf die Datenbankebene

• Art des Datenbankmodells: NoSQL (also nicht relational)
• Lizenzierung: Kostenlose und kostenpflichtige Versionen
• Geschwindigkeit der Datenbank: Hohe Geschwindigkeit
• Eignung für große Datenmengen: Ja
• Einfache Administration und Administrationswerkzeuge: Verwaltung ist einfach
• Cloud oder On-Premise: Beides
• Kompatibilität mit Betriebssystemen: Kompatibel mit vielen Betriebssystemen
• Support: Für Mongo DB Community gibt es das Mongo DB Community Forum, für Mongo DB Atlas kann ein Support Ticket im Account eröffnet werden, für MongoDB Enterprise kann ein Ticket über das Mongo DB Support Portal eröffnet werden
• Open Source: Die Community Version ist Open Source.
• Kostenpflichtige Features: Ja

 

 

Apache Cassandra

Die Datenbank Apache Cassandra wurde im Juli 2008 von der Apache Software Foundation auf den Markt gebracht. Cassandra ist ein NoSQL Datenbanksystem, welches sich besonders gut als Datenbank für Unternehmen eignet. Denn das einfache Datenbankverwaltungssystem hat eine große Ausfallsicherheit und ist gut skalierbar.

Apache Cassandra Vorteile	Apache Cassandra Nachteile
Geschwindigkeitsvorteil gegenüber anderen Datenbankprogrammen Unterstützung von MapReduc hohe Skalierbarkeit des Datenbankprogramms (horizontal) hohe Ausfallsicherheit plattformübergreifend mit vielen Betriebssystemen kompatibel hohe Fehlertoleranz	Performance Probleme können auftreten, wenn das Datenmodell schlecht konzipiert ist Aufgrund der Architekturverteilung kann es sein, dass Replikate inkonsistent sind

• Art des Datenbankmodells: NoSQL
• Lizenzierung: Quelloffene Apache-Lizenz Version 2
• Geschwindigkeit der Datenbank: Hohe Geschwindigkeit
• Eignung für große Datenmengen: Ja
• Einfache Administration und Administrationswerkzeuge: Ja
• Cloud oder On-Premise: Beides
• Kompatibilität mit Betriebssystemen: Ist gegeben
• Support: Kostenpflichtiger Support durch DataStax
• Open Source: Vorhanden
• Kostenpflichtige Features: Nein, nicht vorhanden

 

 

MariaDB

MariaDB ist als Datenbankmanagementsystem aus MySQL entstanden. Die Enterprise Version von MariaDB ist vor allem eine Datenbank für Unternehmen. Sie eignet sich für unternehmenskritische Anwendung durch ihre hohe Leistungsfähigkeit. Die Datenbank MariaDB ist im Oktober 2009 erschienen und funktioniert in Kombination mit den Betriebssystemen Microsoft Windows, OpenBSD, Solaris, macOS und Linux.

MariaDB Vorteile	MariaDB Nachteile
Schnelle Backups Hohe Leistungsstärke MariaDB eignet sich für unternehmenskritische Anwendungen	Nach einem Wechsel auf MariaDB kann man nicht mehr auf MySQl zurück wechseln

• Art des Datenbankmodells: Relationales Datenbankmodell
• Lizenzierung: Maria DB Enterprise Version und Maria DB Community Server
• Geschwindigkeit der Datenbank: Hoch
• Eignung für große Datenmengen: Ja
• Einfache Administration und Administrationswerkzeuge: Ja
• Cloud oder On-Premise: Beides
• Kompatibilität mit Betriebssystemen: Ja
• Support: Kontaktformular oder als Kunde MariaDB-Support
• Open Source: Open Source Lizenz für Enterprise und Community Version
• Kostenpflichtige Features: Nein

 

 

Redis

Bei Redis handelt es sich um eine In-Memory-Datenbank, also eine Datenbank, die den Arbeitsspeicher eines Computers zum Speichern der Daten verwendet. Sie gehört damit ebenfalls zu den NoSQL-Datenbanken und wurde im April 2009 veröffentlicht. Redis ist vor allem für einfache Datenstrukturen geeignet und wird auch als Cache für Webseiten und mehr verwendet.

Redis Vorteile	Redis Nachteile
Redis ist schneller als relationale Datenbanken Vertikale und horizontale Skalierung möglich	nicht für komplexe Daten geeignet Redis benötigt viel Arbeitsspeicher, welcher mit Kosten verbunden ist Gefahr besteht, dass Daten verloren gehen, wenn der Computer aus ist, da Daten nicht persistent sind

• Art des Datenbankmodells: NoSQL
• Lizenzierung: Verschiedene Lizenzierungsoptionen von Open Source bis Redis Enterprise
• Geschwindigkeit der Datenbank: Hoch
• Eignung für große Datenmengen: Nein
• Einfache Administration und Administrationswerkzeuge: Ja
• Cloud oder On-Premise: Beides
• Kompatibilität mit Betriebssystemen: Ja
• Support: Kommerzieller Support bei der Enterprise Version oder Community Support von der Community selbst
• Open Source: Ja
• Kostenpflichtige Features: Nein

 

 

Google Firebase: Realtime Database und Cloud Firestore

Cloud Firestore Vorteile	Cloud Firestore Nachteile
iOS-, Android- und Web-SDKs mit Offline-Datenzugriff Hohe Benutzerfreundlichkeit Automatische Skalierung Echtzeit Updates Hohe Zuverlässigkeit Kann mit Programmiersprachen wie Java, Unity, Node.js, Go und C++ SDKs verwendet werden	Auf Apps ausgerichtet und optimiert, für andere Anwendungen schlechter Support

Merkmale der Cloud Firestore:

• Art des Datenbankmodells: NoSQL
• Lizenzierung: Eine kostenlose Version, aber ansonsten Berechnung nach Datenbankspeicher, Bandbreiten und Anzahl der Transaktionen
• Geschwindigkeit der Datenbank: Hoch
• Eignung für große Datenmengen: Für komplexe Daten geeignet
• Einfache Administration und Administrationswerkzeuge: Ja
• Cloud oder On-Premise: Cloud
• Kompatibilität mit Betriebssystemen: Plattformübergreifend
• Support: Google Support
• Open Source: Nein
• Kostenpflichtige Features: Ja, weitere Firebase Produkte

 

Google Firebase Vorteile	Google Firebase Nachteile
Echtzeit Synchronisierung der Daten zwischen verschiedenen Benutzern Asynchrone Synchronisierung zur Offline-Nutzung	Daten können nur als Dokumentenbaum gespeichert werden, Datenorganisation ist schwierig

Merkmale der Realtime Database:

• Art des Datenbankmodells: NoSQL
• Lizenzierung: Kostenloses Modell verfügbar, ansonsten verschieden Tarife
• Geschwindigkeit der Datenbank: Hoch
• Eignung für große Datenmengen: Nur für einfache Daten geeignet
• Einfache Administration und Administrationswerkzeuge: Ja
• Cloud oder On-Premise: Cloud
• Kompatibilität mit Betriebssystemen: Plattformunabhängig
• Support: Google Support
• Open Source: Nein
• Kostenpflichtige Features: Ja, weitere Firebase Produkte

 

 

Microsoft Azure SQL Datenbank

Microsoft bietet mit Microsoft Azure eine Cloud-Computing-Plattform, die für Softwareentwickler erstellt wurde. In Microsoft Azure werden Datenbanken angeboten, die in Form eines Cloud-Modells genutzt werden können.

Microsoft Azure SQL Datenbank Vorteile	Microsoft Azure SQL Datenbank Nachteile
Hoher Datenschutz und starker Fokus auf Sicherheit Hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit Attraktives Kostenmodell Für das Server-Hosting ist das Land für dein Hosting frei wählbar	Fachwissen ist nötig, um die Datenbank effizient nutzen zu können

• Art des Datenbankmodells: SQL
• Lizenzierung: Drei Stufen: Basic, Standard und Premium
• Geschwindigkeit der Datenbank: Hoch
• Eignung für große Datenmengen: Ja
• Einfache Administration und Administrationswerkzeuge: Ja
• Cloud oder On-Premise: Cloud
• Kompatibilität mit Betriebssystemen: Plattformunabhängig
• Support: Verschiedene Supportpläne
• Open Source: Nein
• Kostenpflichtige Features: Ja

 

Amazon Web Services (AWS)

Amazon Web Services, kurz AWS, ist eigentlich ein Cloud-Computing-Anbieter, der verschiedene Dienste anbietet. Diese werden unter anderem auch von bekannten Unternehmen wie Netflix und Reddit verwendet. Das AWS-Angebot ist umfangreich neben Server, Speicher und Netzwerk können auch Datenbanken genutzt werden. Es handelt sich dabei um die virtuellen Datenbanken  SimpleDB oder RDS (Relational Database Service). SimpleDB kann für die Ablage von einfachen, also nicht relationalen Informationen genutzt werden. Allerdings befindet sich die Datenbank noch in der Beta-Version. Aus diesem Grund werden wir uns in den nachfolgenden Details nur mit RDS beschäftigen, welcher schon offiziell unterstützt wird und genutzt werden kann. Es handelt sich dabei um einen Service von Amazon, um das Einrichten, Betreiben, Verwalten und Skalieren von Datenbanken in einer Cloud einfacher zu machen. Es handelt sich dabei also nicht um eine eigenständige Datenbank. Jedoch fallen unter den Service verschiedene Datenbanken, die im Rahmen des Preismodells genutzt werden können. Unter anderem bietet Amazon darunter auch ihren eigenen relationalen Datenbankdienst Amazon Aurora an.

Durch die Vielfalt der angebotenen Services lohnt es sich, RDS und damit AWS in Betracht zu ziehen.

Amazon Web Services Vorteile	Amazon Web Services Nachteile
Kein eigener Server und eigene IT-Infrastruktur werden benötigt aufgrund Cloud-Modell Sechs verschiedene Datenbank-Engines können ausgewählt werden (Amazon Aurora, MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle und Microsoft SQL Server) Flexibel skalierbar Lokale Datenbanken können mithilfe von RDS migriert werden Datenbanksoftware ist immer aktuell	Die Dienste von AWS und RDS sind vergleichsweise teuer. Für große Unternehmen lohnt es sich jedoch, die Kosten einzugehen, da der Service echt leistungsstark und die Ausfallsicherheit sowie Skalierbarkeit top sind.

• Art des Datenbankmodells: Relational
• Lizenzierung: Abrechnungsmodell basiert auf einer wählbaren Speicher und Rechenleistung, im SaaS-Servicemodell von Amazon Web Services
• Geschwindigkeit der Datenbank: Hoch
• Eignung für große Datenmengen: Ja
• Einfache Administration und Administrationswerkzeuge: Ja
• Cloud oder On-Premise: Cloud
• Kompatibilität mit Betriebssystemen: Ja
• Support: Support über AWS
• Open Source: Nein
• Kostenpflichtige Features: Ja

 

Elasticsearch

Elasticsearch ist keine klassische Datenbank, da sie einem spezielleren Zweck dient. Gerade für Dokument- und Textsuchen ist Elasticsearch bestens geeignet. Deshalb wird sie auch als Suchmaschine bezeichnet, die auf Basis von Lucene funktioniert. Apache Lucene ist wiederum eine Programmbibliothek für die Volltextsuche. Elasticsearch wurde 2010 von der Firma Elastic herausgebracht und funktioniert plattformunabhängig.

Elasticsearch Vorteile	Elasticsearch Nachteile
Schnelle Sucherergebnisse und Abfragen bei Textsuchen Eignet sich gut für Onlineshops beispielsweise in Kombination mit Shopware Einfache Bedienung Unterstützt Programmiersprachen wie PHP, Java, Python, Ruby und JavaScript (Node.js)	Installations- und Wartungsaufwand sollte nicht unterschätzt werden, ist aber dennoch überschaubar Elasticsearch ist nicht in allen Shopsystemen verfügbar

• Art des Datenbankmodells: NoSQL
• Lizenzierung: Kostenlose Server Side Public License, für Cloudangebote die kostenpflichtige Elastic License
• Geschwindigkeit der Datenbank: Hohe Geschwindigkeit
• Eignung für große Datenmengen: Ja, für große Datenmengen geeignet
• Einfache Administration und Administrationswerkzeuge: Ja
• Cloud oder On-Premise: Beides
• Kompatibilität mit Betriebssystemen: Plattformunabhängig
• Support: Community-Seite und Kontaktformular beim Unternehmen Elastic
• Open Source: Nein
• Kostenpflichtige Features: Vorhanden, wenn gewünscht

 

Memcached

Memcached wurde im Jahr 2003  von Brad Fitzpatrick entwickelt und ist ein weit verbreitetes Open-Source-Softwareprojekt, das als verteilter In-Memory-Cache fungiert. Es wurde entwickelt, um die Leistung von Webanwendungen durch das Zwischenspeichern von Daten in einem schnellen und effizienten Speicher zu verbessern.

Vorteile

Nachteile

Schneller Zugriff auf Daten: Memcached speichert Daten im Hauptspeicher, was zu sehr schnellen Lese- und Schreibzugriffen führt. Skalierbarkeit: Memcached ist in der Lage, große Datenmengen zu speichern und zu verwalten. Reduzierung der Datenbanklast: Durch das Zwischenspeichern von Daten im memcached-Cache können direkt aus dem Cache häufig verwendete Daten abgerufen werden, ohne dass auf die Datenbank zugegriffen werden muss. Einfache Integration: Memcached bietet APIs für verschiedene Programmiersprachen, was die Integration in bestehende Anwendungen erleichtert. Flexible Datenmodellierung: Memcached verwendet das Key-Value-Datenmodell, das einfach und flexibel ist. Multi-Threaded-Architektur: Memcached ist für eine effiziente Nutzung von Multi-Core-Prozessoren optimiert.

Begrenzter Funktionsumfang: Memcached ist auf die Kernfunktionalität eines Caches beschränkt, nämlich das Speichern und Abrufen von Key-Value-Daten Keine Sicherheitsmechanismen: Memcached bietet keine integrierten Sicherheitsmechanismen. Es gibt keine standardmäßige Authentifizierung oder Verschlüsselung des Datenverkehrs zwischen den Clients und dem Server. Speicherbedarf: Memcached speichert Daten im Hauptspeicher, dies führt zu einem erhöhten Speicherbedarf. Keine automatische Dateninvalidierung: Memcached bietet keine integrierte Mechanismen zur automatischen Dateninvalidierung. Das bedeutet, dass wenn sich Daten in der Datenquelle ändern, die im Cache gespeicherten Daten nicht automatisch aktualisiert werden.

• Art des Datenbankmodells: verteilter in-memory-cache
• Lizenzierung: Open Source frei, kostenlos
• Geschwindigkeit der Datenbank: hohe Geschwindigkeit, schnelle Leistung
• Eignung für große Datenmengen: Ja
• Einfache Administration und Administrationswerkzeuge: Ja
• Cloud oder On-Premise: Beides
• Kompatibilität mit Betriebssystemen: Ja
• Support: Community Support, Support durch Entwickler
• Open Source: Ja
• Kostenpflichtige Features: keine kostenpflichtigen Features vorhanden

 

 

Unser Fazit

Auf dem Markt gibt es mittlerweile eine riesige Auswahl an Datenbanken, die sich für verschiedene Zwecke eignen. Wir haben in unserem Vergleich schon einige Datenbanken wie MariaDB und Redis anhand einiger Spezifikationen verglichen, aber noch längst nicht alle! So gibt es zum Beispiel noch SQLite, CouchDB, Ninox und PostgreSQL. Vielleicht könnten wir dir so aber schon einmal einen gute Marktübersicht geben, was das Angebot an Datenbanken angeht. Solltest du nun aber noch nicht wissen, welche Datenbank für dich die beste Wahl ist, kannst du uns gerne kontaktieren. Denn jedes IT-Projekt ist anders und hat andere Anforderungen. Pauschal sagen lässt sich also nicht, welche Datenbank die beste ist. Wir freuen uns aber, dir für deine Zwecke die beste Datenbank zu empfehlen und dir Hilfe bei deinen IT- und Software-Projekten zu bieten.