Die 10 besten NoSQL-Datenbanken im Test für 2026

Die besten NoSQL-Datenbanken helfen Teams, große, unstrukturierte oder sich schnell ändernde Datensätze zu verwalten, ohne auf die starren Schemavorgaben klassischer relationaler Systeme angewiesen zu sein. Sie ermöglichen schnellere Abfragen, eine einfachere Skalierung und eine bessere Unterstützung verteilter Architekturen – essentielle Voraussetzungen für moderne Einsatzbereiche wie Echtzeitanalysen, Content-Management und IoT-Datenverarbeitung.

Oft suchen Teams nach NoSQL-Lösungen, wenn relationale Datenbanken an ihre Grenzen stoßen: langsame Abfragen bei hoher Last, Schemaveränderungen, die Arbeitsabläufe unterbrechen, oder Schwierigkeiten bei der Datenreplikation über Regionen hinweg. Herausforderungen wie inkonsistente Performance, Probleme bei der Datenreplikation und komplexe Skalierungsanforderungen erschweren das Wachstum ohne die richtige Plattform enorm.

Ich habe mit Entwicklungs- und Datenteams gearbeitet, die NoSQL-Datenbanken für alles von Analyse-Pipelines bis hin zu stark frequentierten Webanwendungen evaluiert haben, wobei wir ihre Leistung, Replikationsszenarien und die Integration in Cloud-Umgebungen untersucht haben.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, welche NoSQL-Datenbanken eine starke Performance liefern, die Skalierung vereinfachen und die notwendige Datenflexibilität für Ihre Anwendungen bereitstellen.

Zusammenfassung der besten NoSQL-Datenbanken

	Tool	Best For	Trial Info	Price
1	IBM Cloudant	Beste serverlose NoSQL-Datenbank	Kostenlose Stufe verfügbar	Ab $1/Monat	Website
2	RavenDB	Beste NoSQL-Datenbank für vollwertige ACID-Transaktionen	Kostenlose Versionen verfügbar	Ab $789/Kern/Jahr	Website
3	CASSANDRA	Beste Weitspalten-NoSQL-Datenbank	Kostenlose Version verfügbar	Kein kostenpflichtiger Tarif	Website
4	Amazon DynamoDB	Beste NoSQL-Datenbank in Sachen Benutzerfreundlichkeit	Kostenlose Version verfügbar	Schreiboperationen ab $1.25/Million Anfragen; Leseoperationen ab $0.25/Million Anfragen.	Website
5	HBase	Beste spaltenorientierte Datenbank zur Speicherung sehr großer Datensätze	Kostenlose Version verfügbar	Keine kostenpflichtige Option	Website
6	MongoDB	Beste dokumentenbasierte NoSQL-Datenbank	Kostenlose Version verfügbar	Dediziert ab $57/Monat oder serverlos ab $0,10/Million Lesevorgänge	Website
7	Oracle Coherence	Beste Cloud- und Grid-basierte NoSQL-Datenbank	Kostenlose Version verfügbar	Feste Lizenz ab $15.456/Jahr	Website
8	Neo4j	Beste graphbasierte NoSQL-Datenbank	Kostenlose Version verfügbar	Preis auf Anfrage	Website
9	Couchbase Capella	Am besten für SQL-ähnliche Funktionalität	Kostenlose Testphase verfügbar	Ab $0,28/Stunde pro Knoten	Website
10	Redis	Beste Key-Value-NoSQL-Datenbank	Kostenlose Version verfügbar	Ab $7/Monat oder $0.881/Stunde	Website

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NoSQL-Datenbanken im Test

Hier sind meine Empfehlungen für die 12 besten NoSQL-Datenbanken und die Szenarien, in denen ich jede für besonders geeignet halte.

1

IBM Cloudant

Beste serverlose NoSQL-Datenbank

• Kostenlose Stufe verfügbar
• Ab $1/Monat

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Rating: 4.1/5

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.

Pros and Cons

Pros:

• Umfassende Sicherheit
• Serverloses Schema für einfache Konfiguration
• Kostenlose Version verfügbar

Cons:

• Teilweise veraltete Dokumentation
• Langsame Indizierung großer Datenbanken

LEARN MORE ABOUT IBM CLOUDANT:

• Check out IBM Cloudant on their website

2

RavenDB

Beste NoSQL-Datenbank für vollwertige ACID-Transaktionen

• Kostenlose Versionen verfügbar
• Ab $789/Kern/Jahr

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Rating: 4.3/5

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.

Pros and Cons

Pros:

• Benutzerfreundliche Oberfläche
• ACID-Transaktionen sorgen für mehr Datenkonsistenz und Zeitersparnis
• On-Premise- und Cloud-Versionen

Cons:

• Enterprise-Version ist teuer
• Geringe Community-Unterstützung und Dokumentation

LEARN MORE ABOUT RAVENDB:

• Check out RavenDB on their website

3

CASSANDRA

Beste Weitspalten-NoSQL-Datenbank

• Kostenlose Version verfügbar
• Kein kostenpflichtiger Tarif

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Rating: 4.1/5

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.

Pros and Cons

Pros:

• Unterstützung für hybride Cloud (privat und öffentlich) sowie On-Premises
• Kann große Mengen an unstrukturierten Daten verarbeiten
• Horizontale Skalierbarkeit zur Anpassung an wachsende Datenmengen

Cons:

• Keine Ad-hoc-Abfragen
• Erfordert regelmäßige manuelle Wartung

LEARN MORE ABOUT CASSANDRA:

• Check out CASSANDRA on their website

4

Amazon DynamoDB

Beste NoSQL-Datenbank in Sachen Benutzerfreundlichkeit

• Kostenlose Version verfügbar
• Schreiboperationen ab $1.25/Million Anfragen; Leseoperationen ab $0.25/Million Anfragen.

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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.

Pros and Cons

Pros:

• Einfach einzurichten und zu verwenden
• Ausführliche Dokumentation und Support
• AWS-Integration zur Erweiterung der Funktionalität

Cons:

• Keine lokale Bereitstellungsoption
• Nur in der AWS-Cloud verfügbar

LEARN MORE ABOUT AMAZON DYNAMODB:

• Check out Amazon DynamoDB on their website

5

HBase

Beste spaltenorientierte Datenbank zur Speicherung sehr großer Datensätze

• Kostenlose Version verfügbar
• Keine kostenpflichtige Option

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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.

Pros and Cons

Pros:

• Kostenlos nutzbar
• Integration mit Apache Hadoop
• Horizontal skalierbar über Tausende von Servern

Cons:

• Weniger integrierte Funktionen als Cassandra – ist auf Drittanbieter-Integrationen angewiesen
• CPU- und speicherintensiv

LEARN MORE ABOUT HBASE:

• Check out HBase on their website

6

MongoDB

Beste dokumentenbasierte NoSQL-Datenbank

• Kostenlose Version verfügbar
• Dediziert ab $57/Monat oder serverlos ab $0,10/Million Lesevorgänge

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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.

Pros and Cons

Pros:

• BSON erweitert den Datentyp-Support und erleichtert das Parsen
• Umfassende Dokumentation und große Community-Unterstützung
• Kein festgelegtes Schema verbessert Flexibilität und Skalierbarkeit

Cons:

• BSON benötigt mehr Speicherplatz als JSON
• Einige Performanceprobleme bei größeren Datenbanken

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7

Oracle Coherence

Beste Cloud- und Grid-basierte NoSQL-Datenbank

• Kostenlose Version verfügbar
• Feste Lizenz ab $15.456/Jahr

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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.

Pros and Cons

Pros:

• Kostenlos nutzbar
• Viele Funktionen zur Wahrung der Datenkonsistenz
• Starke Community-Unterstützung und Dokumentation

Cons:

• Begrenzte Standardsicherheit
• Schwieriger Upgrade-Prozess

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8

Neo4j

Beste graphbasierte NoSQL-Datenbank

• Kostenlose Version verfügbar
• Preis auf Anfrage

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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.

Pros and Cons

Pros:

• ACID-Transaktionen gewährleisten Datenbankoperationen über alle Knoten hinweg
• Starke Community und Dokumentation
• Überraschend einfach zu erlernen und zu verwenden

Cons:

• Individuelle Preisgestaltung für die Enterprise Edition
• Neue Versionen können neue Fehler einführen

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• Check out Neo4j on their website

9

Couchbase Capella

Am besten für SQL-ähnliche Funktionalität

• Kostenlose Testphase verfügbar
• Ab $0,28/Stunde pro Knoten

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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.

Pros and Cons

Pros:

• Vereint die Vorteile von SQL- und NoSQL-Datenbanken auf einer Plattform
• Integrierte Lösung für App-Entwicklung und -Bereitstellung
• Sehr gutes Preis-Leistungs-Verhältnis

Cons:

• Hohe Lernkurve
• Begrenzte Integrationen

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10

Redis

Beste Key-Value-NoSQL-Datenbank

• Kostenlose Version verfügbar
• Ab $7/Monat oder $0.881/Stunde

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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.

Pros and Cons

Pros:

• In-Memory-Datenspeicherung sorgt für schnelle Performance
• Nützlich für Echtzeitanwendungen wie Gaming-Ranglisten und Analysen
• Automatisches Failover gewährleistet hohe Verfügbarkeit

Cons:

• Keine grafische Benutzeroberfläche (GUI)
• Mangelnde Dokumentation

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• Check out Redis on their website

Weitere NoSQL-Datenbanken

Nachfolgend finden Sie eine Liste weiterer alternativer NoSQL-Datenbanken, die ich ebenfalls empfehle:

1. OrientDB

   E Multi-Model-NoSQL-Datenbank

2. AstraDB

   Am besten für die Entwicklung und Skalierung von Echtzeit-Anwendungen

3. DataStax Enterprise

   Am besten für null Serverausfallzeiten

4. Dgraph

   Am besten geeignet für Fehlertoleranz

5. Apache Drill

   E schemafreie Datenbank

Verwandte Software- & Tool-Tests

Falls Sie hier noch nicht das passende gefunden haben, werfen Sie einen Blick auf diese weiteren Typen von Tools, die wir getestet und bewertet haben.

• Netzwerküberwachungs-Software
• Serverüberwachungs-Software
• SD-Wan-Lösungen
• Infrastrukturüberwachungs-Tools
• Packet Sniffer
• Anwendungsüberwachungs-Tools

Auswahlkriterien für NoSQL-Datenbanken

Bei der Auswahl der besten NoSQL-Datenbanken für diese Liste habe ich typische Anforderungen und Herausforderungen berücksichtigt – zum Beispiel das effiziente Handling unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten und die Skalierung der Datenbanken ohne komplexes Infrastrukturmanagement. Außerdem habe ich folgendes Bewertungsraster genutzt, um strukturiert und fair zu bleiben:

Kernfunktionen (25% der Gesamtbewertung)
Um in diese Liste aufgenommen zu werden, musste jede Lösung folgende typische Anwendungsfälle abdecken:

• Speicherung und Abruf von unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten
• Unterstützung von hoher Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit
• Horizontale Skalierung über mehrere Knoten
• Verarbeitung großer Datenmengen mit niedriger Latenz
• Flexibles Schemadesign ermöglichen

Weitere besondere Merkmale (25% der Gesamtbewertung)
Um die Auswahl weiter einzugrenzen, habe ich auch nach einzigartigen Merkmalen gesucht, darunter:

• Unterstützung für mehrere Datenmodelle
• Eingebaute Volltextsuchfunktionen
• Echtzeit-Erfassung von Datenänderungen
• Integrierte Analyse- oder Aggregations-Engine
• Kompatibilität für Bereitstellung am Rand (Edge Deployment)

Benutzerfreundlichkeit (10 % der Gesamtbewertung)
Um ein Gefühl für die Benutzerfreundlichkeit jedes Systems zu bekommen, habe ich Folgendes berücksichtigt:

• Klare und intuitive Administrationsoberfläche
• Saubere Abfragesprache oder API
• Hilfreiche Fehlermeldungen und Protokollierung
• Einfache Einrichtung und Konfigurationsprozess
• Logische Werkzeuge zur Datenmodellierung

Onboarding (10 % der Gesamtbewertung)
Um das Onboarding-Erlebnis für jede Plattform zu bewerten, habe ich Folgendes berücksichtigt:

• Zugang zu Schnellstartanleitungen und Tutorials
• Interaktive Produktführungen oder Demos
• Verfügbarkeit von Entwicklerdokumentation und SDKs
• Beispieldatenbanken und vorgefertigte Vorlagen
• Community-Foren oder Onboarding-Webinare

Kundenservice (10 % der Gesamtbewertung)
Um die Kundendienstleistungen jedes Softwareanbieters einzuschätzen, habe ich Folgendes berücksichtigt:

• Verfügbarkeit von 24/7 Support-Kanälen
• Hilfsbereitschaft und Fachkompetenz des Support-Teams
• Zugang zu Live-Chat oder Ticketsystem
• Geschwindigkeit der Problemlösung
• Verfügbarkeit von kostenpflichtigen Support-Plänen

Preis-Leistungs-Verhältnis (10 % der Gesamtbewertung)
Um das Preis-Leistungs-Verhältnis jeder Plattform zu bewerten, habe ich Folgendes berücksichtigt:

• Faire Preisgestaltung basierend auf Speicher, Durchsatz oder Nutzung
• Flexibilität über kostenlose, Standard- und Enterprise-Tarife hinweg
• Transparente Abrechnung ohne versteckte Gebühren
• Rabatte für langfristige oder verbindliche Nutzung
• Konkurrenzfähige Preise im Verhältnis zur Leistung

Kundenbewertungen (10 % der Gesamtbewertung)
Um ein Gefühl für die allgemeine Kundenzufriedenheit zu bekommen, habe ich beim Lesen der Kundenbewertungen Folgendes berücksichtigt:

• Häufig genannte Probleme oder wiederkehrende Schwachstellen
• Gemeldete Zuverlässigkeit unter Produktionslasten
• Rückmeldungen zur Benutzerfreundlichkeit und Lernkurve
• Positive Erfahrungen mit Leistung und Geschwindigkeit
• Community-Support und Wissensaustausch

Wie wählt man eine NoSQL-Datenbank aus?

Wenn Sie NoSQL-Datenbanken in die engere Auswahl nehmen, testen oder auswählen, sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

• Welches Problem möchten Sie lösen - Beginnen Sie damit, die Lücke bei den NoSQL-Datenbankfunktionen zu identifizieren, die Sie füllen möchten, um die benötigten Funktionen und Eigenschaften des Tools zu klären.
• Wer wird es verwenden müssen - Um Kosten und Anforderungen zu bewerten, überlegen Sie, wer die Plattform verwenden wird und wie viele Lizenzen Sie benötigen werden. Sie müssen herausfinden, ob lediglich das Datenteam oder das gesamte Unternehmen darauf zugreifen muss. Ist das klar, sollten Sie überlegen, ob Sie Benutzerfreundlichkeit für alle oder Geschwindigkeit für Ihre technischen Power-User priorisieren.
• Mit welchen anderen Werkzeugen es zusammenarbeiten muss - Klären Sie, welche Tools ersetzt werden, welche bleiben und welche integriert werden müssen. Dies kann Ihre bestehende Dateninfrastruktur, verschiedene Datenquellen und Ihren gesamten Technologie-Stack beinhalten. Sie müssen auch entscheiden, ob die Tools miteinander integriert werden müssen oder ob Sie mehrere Werkzeuge durch eine zentrale NoSQL-Datenbank ersetzen können.
• Welche Ergebnisse wichtig sind - Überlegen Sie, welches Resultat das Tool liefern muss, um als Erfolg zu gelten. Denken Sie darüber nach, welche Fähigkeit Sie gewinnen oder was Sie verbessern möchten und wie der Erfolg gemessen wird. Sie könnten NoSQL-Datenbankfunktionen endlos miteinander vergleichen, aber wenn Sie nicht an die erwünschten Ergebnisse denken, verschwenden Sie möglicherweise viel wertvolle Zeit.
• Wie es in Ihrem Unternehmen funktionieren würde - Betrachten Sie die Lösungen im Zusammenhang mit Ihren Arbeitsabläufen und Ihrer Datenmanagement-Methodik. Bewerten Sie, was bereits gut läuft und welche Bereiche Probleme verursachen, die behoben werden müssen. Denken Sie daran, dass jedes Unternehmen anders ist – gehen Sie nicht davon aus, dass ein Tool nur deshalb passt, weil es beliebt ist.

Trends bei NoSQL-Datenbanken

In meinen Recherchen habe ich zahllose Produktaktualisierungen, Pressemitteilungen und Release-Logs verschiedener NoSQL-Datenbankanbieter ausgewertet. Hier sind einige der neuen Trends, die ich im Auge behalte:

• Edge-fähige Datenbanken: Einige NoSQL-Tools unterstützen mittlerweile Edge-Computing-Setups, bei denen Daten näher am Nutzer gespeichert und verarbeitet werden. Das ist besonders nützlich für Anwendungen mit niedrigen Latenzanforderungen oder in entfernten Einsatzbereichen.
• Multi-Modell-Unterstützung: Immer mehr NoSQL-Datenbanken bieten Unterstützung für mehrere Datenmodelle wie Key-Value, Dokument, Graph und Spalte in einem System an. Damit haben Teams die Flexibilität, verschiedene Workloads auf einer Plattform zu betreiben, ohne wechseln zu müssen.
• Serverlose Architektur: Einige Anbieter bieten jetzt serverlose NoSQL-Datenbanken an, die automatisch skalieren und nach Nutzung abgerechnet werden. Das ist eine gute Option für Teams, die keine Infrastruktur managen möchten, wie bei Amazon DynamoDB oder Azure Cosmos DB.
• Stärkere Konsistenzoptionen: Traditionell priorisierten NoSQL-Datenbanken die Verfügbarkeit gegenüber der Konsistenz, aber inzwischen bieten Tools einstellbare Konsistenzstufen an. Das ist hilfreich, wenn Sie mehr Kontrolle darüber benötigen, wie aktuell oder präzise Datenabfragen sind.
• Integrierte Volltextsuche: Anbieter beginnen, Suchfunktionen direkt in ihre Systeme zu integrieren, sodass keine separate Engine wie Elasticsearch mehr notwendig ist. Das spart Einrichtungszeit und sorgt dafür, dass alles an einem Ort bleibt.

Was sind NoSQL-Datenbanken?

„No Structured Query Language (SQL)“-Datenbanken sind nicht-relationale Datenbanken, die das Speichern, Abrufen und Verwalten von Daten ohne feste Schema-Vorgaben ermöglichen. Diese Tools werden hauptsächlich von Softwareentwicklern, Datenarchitekten und IT-Fachleuten verwendet, die mit großen Mengen an strukturierten, semi-strukturierten oder unstrukturierten Daten arbeiten.

Der Trend zu NoSQL-Datenbanken wird durch die Notwendigkeit getrieben, die Einschränkungen traditioneller relationaler Datenbanken im Umgang mit dem Umfang, der Geschwindigkeit und der Vielfalt heutiger Daten zu überwinden. Der Mehrwert dieser Tools liegt in ihrer Fähigkeit, robuste, flexible und kosteneffiziente Lösungen für komplexe Datenmanagement-Anforderungen in verschiedensten Branchen bereitzustellen.

Funktionen von NoSQL-Datenbanken

Dies sind die wichtigsten Eigenschaften, auf die ich achte, wenn ich NoSQL-Datenbanken bewerte:

1. Skalierbarkeit: Diese Funktion ermöglicht es der Datenbank, entsprechend wachsenden Datenanforderungen zu expandieren. Die Fähigkeit zum Skalieren durch verteilte Architektur ist essenziell, um große Datenmengen nahtlos und ohne Leistungseinbußen zu verarbeiten.
2. Flexible Datenmodelle: NoSQL-Datenbanken bieten flexible Datenmodelle zur Speicherung und Verwaltung verschiedenster Datentypen. Diese Flexibilität ist entscheidend, um der vielfältigen und dynamischen Natur unstrukturierter Daten ohne vorgegebene Schemata gerecht zu werden.
3. Hohe Performance: Optimiert für bestimmte Datenmodelle und Zugriffsmuster, was eine schnelle Datenabfrage und hohen Durchsatz ermöglicht. Hohe Performance ist besonders wichtig, wenn zeitkritischer Datenzugriff für Entscheidungen und operative Effizienz erforderlich ist.
4. Hohe Verfügbarkeit: Diese Funktion stellt sicher, dass die Datenbank auch bei Hardwareausfällen oder Wartungsereignissen zugänglich bleibt. Hohe Verfügbarkeit ist kritisch für Anwendungen mit ständigem Zugriff und Echtzeit-Anforderungen an Daten.
5. Datenreplikation: Ermöglicht das Kopieren von Daten auf mehrere Server, erhöht die Datenverfügbarkeit und verbessert das Notfallmanagement. Datenreplikation ist wichtig, um Datenintegrität zu gewährleisten und einen kontinuierlichen Zugriff auf Daten standortübergreifend zu ermöglichen.
6. Partitionstoleranz: Die Fähigkeit, auch bei Netzwerk- oder Partitionierungsfehlern weiterhin zu funktionieren. Partitionstoleranz ist in verteilten Systemen essenziell, um den Betrieb aufrechtzuerhalten, auch wenn Teile des Systems nicht miteinander kommunizieren.
7. Multi-Modell-Unterstützung: Unterstützt verschiedene Datenmodelle wie Dokument, Key-Value, Graph und Spaltenfamilien innerhalb einer Datenbank. Die Multi-Modell-Unterstützung bietet Vielseitigkeit, um unterschiedliche Datentypen und Zugriffsmuster zu verarbeiten und vereinfacht die Datenarchitektur.
8. Schemalosigkeit: Erlaubt die Speicherung von Daten ohne vorgegebenes Schema und bietet Flexibilität bei Änderungen an Datenstrukturen. Schemalose Datenbanken sind ideal für Anwendungen, die sich schnell weiterentwickeln müssen, ohne die Datenbankstruktur ständig anpassen zu müssen.
9. Integriertes Caching: Verbessert die Performance, indem häufig abgefragte Daten im Speicher gehalten werden. Integriertes Caching reduziert Zugriffszeiten erheblich und steigert Benutzererlebnis sowie Systemeffizienz.
10. Sicherheitsfunktionen: Umfassende Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Protokollierung. Ausgeprägte Sicherheitsfunktionen schützen sensible Daten vor unbefugtem Zugriff und Datenmissbrauch – wichtig für das Vertrauen und die Einhaltung von Vorschriften.

Vorteile von NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken bieten eine flexible, skalierbare und effiziente Möglichkeit, Daten zu verwalten, was sie zu einer attraktiven Option für Organisationen und Entwickler macht, die mit großen Mengen verschiedenartiger Datentypen arbeiten. Im Gegensatz zu traditionellen relationalen Datenbanken sind NoSQL-Datenbanken darauf ausgelegt, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten zu verarbeiten. Sie bieten einzigartige Vorteile, die Geschäftsabläufe und Datenmanagement-Strategien erheblich verbessern können. Hier sind fünf Hauptvorteile von NoSQL-Datenbanken für Nutzer und Unternehmen:

1. Skalierbarkeit: Bewältigen Sie Datenwachstum mühelos durch eine verteilte Architektur. NoSQL-Datenbanken sind von Haus aus darauf ausgelegt, über mehrere Server und Rechenzentren hinweg zu skalieren, sodass Unternehmen wachsende Datenmengen problemlos handhaben können, Wachstumsprozesse unterstützen und eine gleichbleibende Performance sicherstellen.
2. Flexibilität: Passen Sie sich ändernden Datenmodellen ohne Ausfallzeiten an. Die schemalose Struktur von NoSQL-Datenbanken erlaubt die Speicherung von unstrukturierten und halbstrukturierten Daten. Das bietet Flexibilität, um Anwendungen schnell weiterzuentwickeln, ohne ein starres Datenbankschema anpassen zu müssen, und beschleunigt somit Entwicklungszyklen.
3. Hohe Leistung: Erzielen Sie schnelleren Datenzugriff und eine zügige Verarbeitung. NoSQL-Datenbanken können überlegene Performance für bestimmte Operationen bieten, insbesondere bei großen Datenmengen und Echtzeitanwendungen, indem sie für spezielle Datenmodelle optimierte Speicher-, Cache- und Abrufmechanismen nutzen.
4. Kosteneffizienz: Sparen Sie durch effiziente Datenspeicherung und -verarbeitung Kosten. Die verteilte Architektur von NoSQL-Datenbanken, kombiniert mit ihrer Fähigkeit, große und vielfältige Datenmengen effizient zu verwalten, kann im Vergleich zu traditionellen Datenbanksystemen zu erheblichen Einsparungen bei Hardware, Speicher und Wartung führen.
5. Vielseitige Datenverarbeitung: Speichern und durchsuchen Sie eine Vielzahl von Datentypen. NoSQL-Datenbanken unterstützen mehrere Datenmodelle, darunter Schlüssel-Wert, Dokumenten-, Wide-Column- und Graphenmodelle. Dadurch können Organisationen eine einzelne Datenbank für unterschiedlichste Datentypen und Anwendungen nutzen, was die Datenverwaltung erleichtert und analytische Möglichkeiten erweitert.

Kosten & Preise für NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken bieten eine Vielzahl von Tarifen und Preisoptionen, die auf die Bedürfnisse von Unternehmen jeder Größe zugeschnitten sind – von Start-ups bis zu großen Konzernen. Diese Datenbanken sind darauf ausgelegt, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten effizient zu verwalten und bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und hohe Leistung.

Die Preismodelle unterscheiden sich je nach Anbieter von NoSQL-Datenbanken deutlich. Sie basieren typischerweise auf Faktoren wie Datenspeicher, Durchsatz beim Lesen/Schreiben, Anzahl der Transaktionen und benötigtem Support-Niveau.

Tarifvergleichstabelle für NoSQL-Datenbanken

Hier finden Sie eine zusammenfassende Übersicht über die verschiedenen Preistarife und typischen Kostenbereiche für diese Tools:

Was kommt als Nächstes?

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