12 Beste NoSQL-Datenbanken im Test für 2026

IBM Cloud ist eine vollständig verwaltete, verteilte Datenbank, die auf einem serverlosen Schema basiert. Das bedeutet, Sie müssen sich nicht um die Serverkonfiguration und Skalierung kümmern. So können Sie Datenbanken erstellen und betreiben, ohne sich um das Backend sorgen zu müssen.

Warum ich IBM Cloudant gewählt habe: Ich habe IBM Cloudant ausgewählt, weil es äußerst sicher ist. Sie bezahlen nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen und können je nach Datenbedarf flexibel skalieren. Besonders überzeugt hat mich IBM Key Protect, das mir vollständige Kontrolle und Transparenz über verschlüsselte Schlüssel gewährt hat.

Besondere Funktionen und Integrationen von IBM Cloudant:

Funktionen sind unter anderem die Multi-Region-Replikation, hohe Verfügbarkeit und automatisches Failover für global verteilte Anwendungen. Außerdem gibt es eine integrierte Volltextsuche auf Apache Lucene-Basis, die Abfragen und Analysen großer Datensätze effizienter macht. Darüber hinaus bietet Cloudant Offline-First-Synchronisation, sodass mobile und Web-Anwendungen auch bei wechselnder Konnektivität reibungslos funktionieren.

Integrationen bestehen mit IBM App Connect, IBM Cloud Log Analysis, IBM Watson, Apache Spark, IBM Cloud Functions, Apache CouchDB, Tableau und IBM Cognos Analytics.

RavenDB ist eine Multi-Dokumenten-Datenbank, die ACID-Transaktionen (Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit) unterstützt. Dies hilft, zu verhindern, dass Daten versehentlich in einen inkonsistenten Zustand geraten. Die Plattform wird von landesweit anerkannten Unternehmen wie Toyota, Verizon und Medicaid verwendet.

Warum ich RavenDB ausgewählt habe: Neben der optisch ansprechenden Benutzeroberfläche gefällt mir, dass RavenDB ACID-Transaktionen unterstützt. Dies stellt sicher, dass Transaktionen Daten nur auf vorhersehbare Weise verändern können und dass diese Änderungen immer gespeichert werden, selbst bei einem Systemabsturz.

Hervorstechende Funktionen und Integrationen von RavenDB:

Funktionen umfassen eine integrierte Volltextsuche, die ein schnelles und effizientes Abfragen von unstrukturierten Daten ermöglicht, ohne dass eine externe Suchmaschine erforderlich ist. Zudem bietet es eine automatische Indizierung, wodurch der Bedarf an manueller Abfrageoptimierung reduziert und die Leistung im Laufe der Zeit verbessert wird. Darüber hinaus unterstützt RavenDB Multi-Master-Replikation, die eine hohe Verfügbarkeit und Echtzeit-Synchronisierung in verteilten Umgebungen gewährleistet.

Integrationen umfassen FastReport, Elasticsearch, Grafana, Power BI, Node.js, .NET, Python und Kubernetes.

Apache Cassandra ist eine Open-Source-Weitspalten-Datenbank, die hybride Cloud- und On-Premises-Replikation sowie Audit-Logging unterstützt. Da die Plattform frei verfügbar ist und von Tausenden Unternehmen genutzt wird, halte ich sie für eine ausgezeichnete Lösung für Unternehmen, die umfangreiche, aktive Datensätze zu geringen Kosten verwalten möchten.

Warum ich Apache Cassandra gewählt habe: Cassandra hebt sich als leistungsstarke Weitspalten-Datenbank mit viel Skalierbarkeit hervor. Sie können dem Cluster horizontal weitere Server hinzufügen, wenn Ihr Datenbedarf steigt. Außerdem verwendet Cassandra ein Column-Family-Datenmodell, das für Anwender traditioneller relationaler Datenbanken zugänglich ist.

Herausragende Funktionen und Integrationen von Cassandra:

Funktionen sind u.a. eine Masterless-Architektur, die dafür sorgt, dass es keinen Single Point of Failure gibt und auch bei Knotenfehlern eine kontinuierliche Verfügbarkeit gewährleistet wird. Zudem bietet sie leichte Transaktionen (LWT) mit Paxos, wodurch bei Bedarf eine starke Konsistenz ohne Leistungseinbußen ermöglicht wird. Darüber hinaus bewältigt Cassandra schreibintensive Workloads und ist somit ideal für Anwendungen, die eine schnelle Datenaufnahme im großen Maßstab erfordern.

Integrationen umfassen New Relic, IRI Voracity, DbVisualizer, Sematext Cloud, Flex83, Retool und DbSchema.

Amazon DynamoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die sowohl Dokument- als auch Schlüssel-Wert-Datenmodelle unterstützt. Es handelt sich um einen Cloud-basierten Dienst, mit dem Sie Elemente, Tabellen und Attribute speichern können. Sie können den Service entweder im Pay-as-you-go-Modell oder mit bereitgestellter Kapazität nutzen, je nachdem, was zu Ihrer Arbeitslast passt.

Warum ich Amazon DynamoDB gewählt habe: Abgesehen davon, dass es sich um eine vollständig verwaltete NoSQL-Datenbank mit hoher Verfügbarkeit und Haltbarkeit handelt, gefällt mir an Amazon DynamoDB besonders die Integration mit Amazon Web Services (AWS). Dadurch können Sie mehr mit Ihren Daten machen, zum Beispiel indem Sie Daten aus Ihren S3-Buckets importieren und exportieren. Außerdem habe ich die Benutzerfreundlichkeit geschätzt, die durch ausgezeichnete Dokumentation und eine aufgeräumte, intuitive Benutzeroberfläche ermöglicht wird.

Herausragende Funktionen und Integrationen von Amazon DynamoDB:

Funktionen beinhalten On-Demand- und Kapazitätsplanungsmodi, die es den Nutzern ermöglichen, Kosten und Leistung je nach Arbeitslastanforderungen zu optimieren. Es werden auch globale Tabellen unterstützt, die eine Multi-Region-Replikation mit automatischer Synchronisierung für weltweit verteilte Anwendungen ermöglichen. Zusätzlich bietet DynamoDB Streams das Erfassen von Ereignissen in Echtzeit, wodurch es einfach ist, AWS Lambda-Funktionen auszulösen und sich in ereignisgesteuerte Architekturen zu integrieren.

Integrationen umfassen AWS Lambda, Amazon S3, Amazon Kinesis, AWS Glue, Apache Spark, Kubernetes, Grafana und Elasticsearch.

HBase ist eine spaltenorientierte NoSQL-Datenbank auf dem Hadoop Distributed File System (HDFS). Die HBase-Plattform eignet sich besonders gut für das Management umfangreicher Daten, da das System nahezu vollständig fehlertolerant ist.

Warum ich HBase ausgewählt habe: HBase fiel mir besonders auf, weil es äußerst gut mit großen Datenmengen umgehen kann. Es lässt sich auf Tausende von Servern skalieren und kann Daten im Terabyte-Bereich aufnehmen. Außerdem hat mir gefallen, dass HBase HDFS nutzt, um Fehler auf allen Servern zu erkennen und sich schnell und automatisch zu erholen. Es überzeugte beim Minimieren von Ausfallzeiten für große Systeme.

Herausragende Funktionen und Integrationen von HBase:

Funktionen umfassen die tiefe Integration mit dem Hadoop Distributed File System (HDFS), was eine effiziente Speicherung und Verarbeitung von riesigen Datensätzen über verteilte Cluster hinweg ermöglicht. Es verfügt über eine automatische Sharding-Funktion, die Daten gleichmäßig verteilt und eine nahtlose horizontale Skalierung ohne manuellen Aufwand erlaubt. Darüber hinaus unterstützt HBase Echtzeit-Lese- und Schreibzugriffe mit starker Konsistenz und ist somit ideal für Anwendungen, die geringe Latenz bei großen Datenmengen benötigen.

Integrationen umfassen Hive, Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, Apache Hive, Zookeeper, Flink und Grafana.

MongoDB ist eine Open-Source-Datenbank auf Dokumentenbasis. Sie kann strukturierte Daten im gängigen JavaScript Object Notation (JSON)-Format oder im proprietären Binary JSON (BSON)-Format speichern. BSON kann mehr Datentypen als JSON speichern und codiert den Typ und die Länge einer Information, was es Maschinen erleichtert, die Daten zu parsen (formatierten Text in eine bestimmte Datenstruktur umzuwandeln).

Warum ich MongoDB gewählt habe: Ich habe MongoDB ausgewählt, weil es besonders stark in dem ist, was dokumentenbasierte Datenbanken am besten können: flexible Datenmodelle bereitzustellen, die sich zusammen mit den Anforderungen Ihrer Anwendung weiterentwickeln können. Da MongoDB horizontal skalierbar ist, können Sie schnell neue Server hinzufügen, um größere Datenmengen in Clustern zu bewältigen. Es eignet sich besonders gut für Anwendungen mit hohen Leistungsanforderungen.

Herausragende Funktionen und Integrationen von MongoDB:

Funktionen beinhalten ein flexibles, dokumentenbasiertes Datenmodell, mit dem Entwickler Daten so speichern und abfragen können, dass sie realen Objekten entsprechen. Außerdem bietet es native Unterstützung für Sharding, wodurch eine nahtlose horizontale Skalierung über verteilte Umgebungen hinweg ermöglicht wird. Zusätzlich enthält MongoDB ein Aggregations-Framework, das komplexe Datenumwandlungen und Analysen vereinfacht, ohne dass externe Verarbeitungstools benötigt werden.

Integrationen umfassen Netlify, SAML SSO-Anbieter, HashiCorp Terraform und HashiCorp Fault. APIs sind ebenfalls verfügbar.

Oracle Coherence ist eine In-Memory-Key-Value-Datenbank, die starke Skalierbarkeit und Leistung für Unternehmensanwendungen bietet. Durch die Speicherung von Daten mit niedriger Latenz für Lese-, Schreib- und Abfragevorgänge können Unternehmen – die mehrere Anwendungen in verschiedenen Programmiersprachen betreiben – Datenkonsistenz in Echtzeit schnell aufrechterhalten.

Warum ich Oracle Coherence gewählt habe: Was mir an Oracle Coherence besonders gefällt, ist die Unterstützung für asynchrones Event-Streaming. Das bedeutet, dass Sie Ereignismodelle in Ihre ereignisgesteuerte Architektur integrieren können, wodurch eine effiziente Kommunikation zwischen Microservices wie Servern und Clients möglich ist.

Herausragende Funktionen und Integrationen von Oracle Coherence:

Funktionen umfassen Echtzeit-Data-Grid-Fähigkeiten, die eine ultraschnelle In-Memory-Datenverarbeitung für Hochleistungsanwendungen ermöglichen. Zudem wird dynamisches Skalieren geboten, sodass Cluster sich automatisch je nach Arbeitslast erweitern oder verkleinern können. Darüber hinaus unterstützt Coherence föderiertes Caching, das durch die Synchronisierung von Caches in Echtzeit die Datenkonsistenz über mehrere geografische Regionen hinweg sicherstellt.

Integrationen beinhalten Spring, Oracle WebLogic Server und die Oracle NoSQL-Datenbank.

Neo4j ist eine graphbasierte NoSQL-Datenbank, die zur Entwicklung von Anwendungen, zur Erstellung und Bereitstellung von Künstlicher Intelligenz (KI)- und Machine-Learning (ML)-Pipelines sowie zur Durchführung detaillierter Analysen verwendet wird. Sie eignet sich besonders für Datenwissenschaftler, Anwendungsentwickler und ähnliche Unternehmen. Mit der intuitiven, graphbasierten Benutzeroberfläche lassen sich Muster und Beziehungen in großen Datenmengen einfach erkennen.

Warum ich Neo4j gewählt habe: Neo4j hat mein Interesse durch seine klare Benutzeroberfläche und fortschrittlichen Diagrammfunktionen geweckt. Ich fand es hilfreich, um verborgene Erkenntnisse in komplexen Datenbeziehungen aufzudecken, bei denen Trends und Muster nicht sofort ersichtlich sind. Außerdem hat mich beeindruckt, wie einfach die Plattform horizontal skaliert werden kann. Dafür sorgt das autonome Clustering, das Ihre Datensätze automatisch anhand Ihrer Vorgaben und Regeln auf die optimalen Server verteilt.

Herausragende Funktionen und Integrationen von Neo4j:

Funktionen beinhalten die native Graphdatenbank-Architektur, die besonders effiziente Abfragen von Beziehungen ermöglicht und klassische relationale Datenbanken bei verknüpften Daten übertrifft. Außerdem steht Cypher zur Verfügung, eine leistungsfähige Abfragesprache für Graphdatenbanken, die besonders für intuitive und komplexe beziehungsbasierte Recherchen entwickelt wurde. Darüber hinaus bietet Neo4j fortschrittliche Visualisierungstools, mit denen Nutzer Datenbeziehungen erkunden und Erkenntnisse gewinnen können, ohne fundierte SQL-Kenntnisse zu benötigen.

Integrationen beinhalten Apache Spark, Kafka Connect und den Neo4j Data Warehouse Connector.

Couchbase Capella ist eine Cloud-Datenbankplattform, die die Geschwindigkeit und Flexibilität einer NoSQL-Datenbank mit den Vorteilen einer SQL-Datenbank kombiniert. Sie verfügt außerdem über eine Anwendungsentwicklungslösung namens Capella App Services, mit der Sie IoT-, Mobile- und Edge-Anwendungen entwerfen und bereitstellen können.

Warum ich Couchbase Capella ausgewählt habe: Ich habe Couchbase Capella ausgewählt, weil es für Anwender zugänglich ist, die bereits mit SQL-Datenbanken vertraut sind. Es verwendet die Abfragesprache SQL++ für Operationen und Analysen. Mir gefällt, wie dies den Übergang von traditionellen relationalen Datenbanken zu nicht-relationalen Datenbanken mit vertrauten Funktionen wie ACID-Transaktionen und hierarchischen Schemata vereinfacht.

Herausragende Funktionen und Integrationen von Couchbase Capella:

Funktionen umfassen die integrierte Memory-First-Architektur, die eine geringe Latenz für Hochgeschwindigkeitsanwendungen gewährleistet. Außerdem bietet sie fortschrittliche mobile Synchronisation mit Couchbase Lite und Sync Gateway, was sie zur ausgezeichneten Wahl für 'Offline-First'-Anwendungen macht. Zusätzlich unterstützt Capella Multi-Model-Fähigkeiten, sodass Benutzer mit Schlüssel/Wert-, Dokument- und Graphdaten in einem einzigen Datenbanksystem arbeiten können.

Integrationen umfassen Apache Kafka, Kubernetes, Confluent Cloud, Workato und Microsoft Azure.

Redis ist eine Open-Source-In-Memory-Key-Value-Datenbank. Sie liefert Antwortzeiten im Sub-Millisekundenbereich, was sie ideal für alle Arten von Echtzeitanwendungen macht, wie etwa das Aktualisieren von Ranglisten in einem Online-Multiplayer-Videospiel oder das Bereitstellen von Echtzeit-Versandinformationen für einen Kunden, der auf eine Lieferung wartet.

Warum ich Redis ausgewählt habe: Mich hat die schnelle Performance von Redis beeindruckt. Es speichert Daten im Arbeitsspeicher statt auf einer physischen Festplatte oder Solid-State-Drive (SSD), sodass beim Abrufen von Daten der Umweg über den Datenträger entfällt, was es effizienter als viele Mitbewerber macht.

Herausragende Funktionen und Integrationen von Redis

Funktionen beinhalten die In-Memory-Datenspeicherung, die extrem niedrige Latenzzeiten und schnelle Datenabrufe ermöglicht und sich somit ideal für Echtzeitanwendungen eignet. Zudem unterstützt Redis Datenpersistenz durch Snapshot-Erstellung und den Append-only-File-Modus (AOF), was es Nutzern erlaubt, Geschwindigkeit und Datensicherheit auszubalancieren. Zusätzlich bietet Redis integrierte Unterstützung für Pub/Sub-Messaging, womit es eine starke Wahl für ereignisgesteuerte Architekturen und Echtzeit-Benachrichtigungen ist.

Integrationen umfassen RediSearch, RedisJSON, RedisGraph, RedisBloom, redis-cell, RedisTimeSeries und RedisAI.

OrientDB ist eine Open-Source Multi-Model-Datenbank. Sie unterstützt alle NoSQL-Datenbanktypen, darunter Graph-, Key-Value-, Objekt- und Dokumentenmodelle. So kann Ihr Unternehmen mehrere NoSQL-Datenbanken auf einem System erstellen und verwalten, ohne in verschiedene Produkte investieren zu müssen.

Warum ich OrientDB ausgewählt habe: Ich habe mich für OrientDB entschieden, weil seine Engine von Grund auf entwickelt wurde, um die volle Funktionalität jedes NoSQL-Datenbanktyps nativ zu unterstützen. Das halte ich für einen besseren Ansatz als lediglich die Schnittstellen anderer Modelle nachzubilden, was nur begrenzte Geschwindigkeit und Skalierbarkeit ermöglicht.

Herausragende Funktionen und Integrationen von OrientDB:

Funktionen sind unter anderem die Multi-Model-Architektur, die Graph-, Dokumenten-, Objekt- und Key/Value-Datenmodelle nativ in einer einzigen Datenbank-Engine unterstützt. Außerdem bietet sie ACID-Konformität, die starke Konsistenz und Zuverlässigkeit über Transaktionen hinweg gewährleistet – was bei vielen NoSQL-Datenbanken selten ist. Zusätzlich verfügt OrientDB über eine verteilte Architektur mit Sharding und Replikation, die nahtlose horizontale Skalierung und hohe Verfügbarkeit ermöglicht.

Integrationen sind unter anderem Teleporter, Orient DBL, Spark Connector und Neo4j Importer.