Die beste relationale Datenbanksoftware unterstützt Teams dabei, große Mengen strukturierter Daten zuverlässig zu speichern, zu organisieren und abzufragen. Dadurch werden eine schnellere Anwendungsleistung, konsistente Berichte und eine einfachere Skalierung bei wachsenden Arbeitslasten ermöglicht. Diese Plattformen machen es möglich, geschäftskritische Aufgaben wie Transaktionsverarbeitung, Analysen und Compliance zu bewältigen, ohne dass Engpässe entstehen.
Viele Teams haben jedoch mit Verzögerungen aufgrund schlecht optimierter Abfragen, Schemaänderungen, die nachgelagerte Systeme beeinträchtigen, oder dem Aufwand zu kämpfen, mehrere Datenbank-Engines zu verwalten, die sich nicht nahtlos integrieren lassen. Inkonsistente Leistung und manuelle Workarounds verlangsamen häufig die Entwicklungszyklen und führen zu unzuverlässigen Erkenntnissen.
Ich habe mit Engineering-Teams gearbeitet, die von veralteten relationalen Systemen migriert sind, mehr als 20 Plattformen in laufenden Produktionsumgebungen getestet und ihre Leistung sowohl in SaaS- als auch in Unternehmens-Stacks bewertet. Diese praktische Erfahrung hat mir gezeigt, welche Tools eine stabile Leistung, übersichtliche Verwaltungsfunktionen und eine starke Skalierbarkeit bieten.
In diesem Leitfaden erfahren Sie, welche relationale Datenbanksoftware tatsächlich dazu beiträgt, die Latenz von Abfragen zu reduzieren, die Datenkonsistenz sicherzustellen und Wachstum zu unterstützen, ohne unnötige Komplexität hinzuzufügen.
Warum Sie unseren Software-Empfehlungen vertrauen können
6,700+
Reviews
20
Industry experts
16+
Evaluation factors
14
Years
Unser Team testet und bewertet Software seit 2012. Als Tech-Führungskräfte wissen wir selbst, wie schwierig – und wichtig – es ist, die richtige Software auszuwählen.
Für diesen Leitfaden haben wir Tools mithilfe von praktischen Tests und unabhängiger Recherche bewertet und dabei unsere Bewertungskriterien angewendet.
Unsere Bewertungen spiegeln unser menschliches redaktionelles Urteilsvermögen wider, keine Verkaufsstrategie.
Expertenprüfer:
- Paulo Gardini MiguelTech-Direktor
Tim FisherVP für KI
Gabriel RosasTech Lead & Software-Architekt
Christhian GruhnTech Lead & Plattform-Architekt
Zusammenfassung der besten relationalen Datenbanksoftware
| Tool | Best For | Trial Info | Price | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Am besten für integrationsbasierte Echtzeitanalysen geeignet | 30-tägige kostenlose Testversion | Ab $0.2181/Einheit/Stunde | Website | |
| 2 | Am besten geeignet für die Skalierung von Clustern im Petabyte-Bereich | Kostenlose Testversion verfügbar | Ab $0.44/Std. | Website | |
| 3 | Am besten geeignet für erweiterbare Typunterstützung und Indexierung | Nein | Kostenlos | Website | |
| 4 | Beste beliebte Wahl für webbasierte Anwendungen | Nein | Ab $7/Nutzer/Monat (jährlich abgerechnet) | Website | |
| 5 | Am besten geeignet für robuste und skalierbare Unternehmenseinsätze | Nein | Ab $17/Nutzer/Monat (jährlich abgerechnet) | Website | |
| 6 | Am besten für cloudnative Anwendungen, die verwaltete Dienste benötigen | Nein | Ab $7/Nutzer/Monat | Website | |
| 7 | Am besten für einfache Datenbankverwaltung in der Cloud | Nein | Ab $0,01/Nutzer/Stunde | Website | |
| 8 | Am besten für das Unternehmensdatenmanagement im großen Maßstab | Nein | Ab $250/Benutzer/Monat (mindestens 5 Benutzer) | Website | |
| 9 | Am besten für Flexibilität in der Open-Source-Entwicklung | Nein | Ab $20/Benutzer/Monat (jährlich abgerechnet) | Website | |
| 10 | Am besten für Unternehmen mit Windows-Infrastruktur | Nein | Ab $7/Nutzer/Monat | Website |
Bewertungen der besten relationalen Datenbanksoftware
Am besten für integrationsbasierte Echtzeitanalysen geeignet- 30-tägige kostenlose Testversion
- Ab $0.2181/Einheit/Stunde
Visit WebsiteCustomer Rating:4.5/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.
ClickHouse bietet eine SQL-Konsole mit einer durchsuchbaren cell_towers-Tabelle, die 43 Millionen Zeilen relationaler Daten einschließlich Funktyp, Koordinaten und Netzwerkfeldern anzeigt. ClickHouse ist eine spaltenorientierte Open-Source-Analysedatenbank, die SQL-Abfragen, die Echtzeit-Datenaufnahme und OLAP-Workloads in großem Umfang sowohl in cloudverwalteten als auch in selbst gehosteten Bereitstellungen unterstützt.
Für wen ist ClickHouse am besten geeignet?
Dateningenieure und Analyseteams in datenintensiven Organisationen, die eine leistungsstarke SQL-Datenbank für analytische Echtzeit-Workloads in großem Umfang benötigen.
Warum ich ClickHouse ausgewählt habe
Ich habe ClickHouse als eine der besten Lösungen ausgewählt, weil die ClickPipes-Funktion die verwaltete Datenaufnahme aus Quellen wie Kafka, Postgres CDC und MySQL CDC ohne benutzerdefinierten Pipeline-Code übernimmt. Dadurch kann mein Team Live-Ereignisströme direkt in analytische Tabellen einspeisen und sie in Millisekunden abfragen. Darüber hinaus komprimiert die spaltenorientierte Speicherung von ClickHouse Daten besonders stark, sodass Abfragen über Milliarden von Zeilen selbst im Petabyte-Maßstab in weniger als einer Sekunde ausgeführt werden.
Wichtige Funktionen von ClickHouse
- Spaltenorientierte Speicher-Engine: Daten werden in Spalten gespeichert, was hocheffiziente analytische Abfragen und Komprimierung ermöglicht.
- Materialisierte Ansichten: Vorgeaggregierte, für Abfragen optimierte Tabellen werden automatisch gepflegt, um komplexe Analysen zu beschleunigen.
- Multi-Cloud- und BYOC-Bereitstellung: Stellen Sie ClickHouse vollständig verwaltet auf AWS, Azure oder GCP bereit oder betreiben Sie das verwaltete ClickHouse in Ihrem eigenen Cloud-Konto.
- Sicherheitskontrollen für Unternehmen: Umfasst SAML-SSO, Verschlüsselung ruhender Daten und während der Übertragung sowie die Integration mit Compliance-Standards wie HIPAA und PCI.
ClickHouse-Integrationen
ClickHouse bietet native Integrationen mit Apache Kafka, Amazon S3, PostgreSQL, MySQL, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Google BigQuery, Apache Iceberg, Delta Lake und Apache Hudi. Für benutzerdefinierte Integrationen steht eine API zur Verfügung.
Pros and Cons
Pros:
- Abfragen über Milliarden von Zeilen werden in weniger als einer Sekunde ausgeführt
- Hervorragende spaltenorientierte Komprimierung senkt die Speicherkosten erheblich
- Echtzeit-Datenaufnahme ohne benutzerdefinierten Pipeline-Code
Cons:
- Nicht für transaktionale OLTP-Workloads konzipiert
- JOINs funktionieren bei normalisierten Schemata schlecht
Learn more about ClickHouse:
2Am besten geeignet für die Skalierung von Clustern im Petabyte-BereichTiDB
- Kostenlose Testversion verfügbar
- Ab $0.44/Std.
Visit WebsiteCustomer Rating:4.5/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.
TiDB zeigt in Echtzeit QPS- und Latenzmetriken auf dem Dashboard an und ermöglicht die lokale Speicherinspektion über Entwicklertools im Browser. TiDB ist eine verteilte SQL-Datenbank, die von PingCAP entwickelt wurde. Sie ermöglicht es Unternehmen, Cluster im Petabyte-Bereich aufzubauen und gleichzeitig Millionen von Tabellen, gleichzeitige Verbindungen, häufige Schemaänderungen und skalierbare Erweiterungen ohne Ausfallzeiten zu verwalten. Unabhängig davon, ob Sie transaktionale, analytische oder KI-Workloads betreiben, bietet TiDB die nötige Flexibilität und Zuverlässigkeit, um Ihr zukünftiges Wachstum zu unterstützen, anstatt ein komplexes Dateninfrastrukturmanagement zu benötigen.
Warum ich TiDB gewählt habe: Ich habe TiDB ausgewählt, weil es zuverlässige Leistung und eine flexible Dateninfrastruktur in jeder Größenordnung bietet. Es ist zudem optimiert für die Verarbeitung von transaktionalen, analytischen und KI-Workloads und stellt dabei Sicherheit und Datenschutz sicher. TiDB basiert auf einer verteilten Architektur, die Rechen- und Speicherungsebene voneinander trennt. Dadurch können Sie jede Ebene unabhängig voneinander erweitern, sobald Ihr Datenbestand oder Ihre Nutzerzahl wächst. Die Plattform ist außerdem kompatibel mit dem MySQL Wire Protocol, sodass Sie Ihre Abfragen nicht neu schreiben oder Ihre Entwickler neu schulen müssen.
Herausragende Funktionen & Integrationen:
Zu den Funktionen gehören horizontale Skalierbarkeit, starke ACID-Konsistenz und Vektorensuchfunktionen, die Datenabfragen beschleunigen und es erleichtern, Informationen zu finden und zu analysieren. TiDB bietet außerdem verschiedene Bereitstellungsoptionen, wie TiDB Cloud Serverless und TiDB Cloud Dedicated, sodass Sie je nach Leistungsanforderung wählen können.
Integrationen umfassen Kubernetes, Spark, Kafka, Flink, Terraform, Vercel, Bytebase, Netlify, Zapier, Confluent Cloud und Snowflake.
Pros and Cons
Pros:
- Skaliert horizontal und ermöglicht so erhöhte Datenlasten ohne Ausfallzeiten
- ACID-konforme Transaktionen für zuverlässige Verarbeitung
- Bietet verschiedene Bereitstellungsoptionen
Cons:
- Einige Nutzer empfinden TiDB als ressourcenintensiv
- Für kleinere Bereitstellungen unter Umständen zu umfassend
Learn more about TiDB:
Am besten geeignet für erweiterbare Typunterstützung und Indexierung- Nein
- Kostenlos
Serverstatus-Funktion in der PostgreSQL-Relationsdatenbanksoftware PostgreSQL ist ein quelloffenes objektrelationales Datenbankmanagementsystem, das besonderen Wert auf Erweiterbarkeit und SQL-Konformität legt. Bekannt für fortschrittliche Indexierungstechniken und die Unterstützung sowohl vordefinierter als auch benutzerdefinierter Datentypen, ist PostgreSQL die optimale Wahl für alle, die eine vielseitige und flexible Datenverarbeitung benötigen.
Warum ich PostgreSQL gewählt habe: Ich habe mich nach sorgfältiger Überlegung und dem Vergleich mit anderen Datenbankmanagementsystemen für PostgreSQL entschieden. Herausragend ist der robuste Funktionsumfang, der einzigartige Erweiterungen bei Datentypen und fortschrittliche Indexierungsmöglichkeiten ermöglicht.
Ich beurteile PostgreSQL als beste Wahl für Szenarien mit komplexen Abfragen und vielfältigen Datenstrukturen – und somit verdient 'am besten geeignet für...' im Hinblick auf erweiterbare Typunterstützung und Indexierung.
Herausragende Funktionen & Integrationen:
Zu den herausragenden Funktionen von PostgreSQL zählt die Unterstützung einer großen Bandbreite an Datentypen und fortschrittlicher Indexierungsoptionen wie GiST, SP-GiST und BRIN. Das System erlaubt eine umfassende Anpassung und Erweiterung, darunter das Hinzufügen neuer Datentypen, Operatoren und Funktionen.
Durch Integrationen mit verschiedenen Programmiersprachen wie Python, Java, C/C++ sowie die Kompatibilität mit vielen Betriebssystemen ist PostgreSQL äußerst vielseitig einsetzbar.
Pros and Cons
Pros:
- Umfangreiche Unterstützung für diverse und benutzerdefinierte Datentypen
- Leistungsstarke Indexierungsfunktionen für effiziente Datenabfragen
- Quelloffen und auf verschiedenen Plattformen weit verbreitet
Cons:
- Kann für Anfänger komplex in der Konfiguration und Optimierung sein
- Für spezifische Anforderungen können zusätzliche Erweiterungen notwendig sein
- Begrenzte integrierte GUI-Tools für das Datenbankmanagement
Learn more about PostgreSQL:
Beste beliebte Wahl für webbasierte Anwendungen- Nein
- Ab $7/Nutzer/Monat (jährlich abgerechnet)
MySQL Workbench Performance-Dashboard MySQL ist ein quelloffenes, relationales Datenbankmanagementsystem, das weit verbreitet für die Webentwicklung eingesetzt wird. Es ist äußerst flexibel und bietet eine schnelle Performance, wodurch es zu einer beliebten Wahl für viele webbasierte Anwendungen geworden ist. Die große Popularität, die Unterstützung durch die Community und die Effizienz machen es besonders geeignet für Entwickler, die an internetorientierten Projekten arbeiten.
Warum ich MySQL ausgewählt habe: Bei der Wahl des richtigen Datenbanksystems für Webanwendungen fiel meine Entscheidung auf MySQL. Nachdem ich seine weite Verbreitung in der Entwicklergemeinde beobachtet hatte, erkannte ich es als besonders im Vergleich zu anderen Tools – vor allem durch seine Erweiterbarkeit und die riesige Nutzer-Community.
Ich habe mich für MySQL entschieden, weil dessen Beliebtheit durch zahllose Webentwickler bestätigt wurde und für mich die beste Wahl für webbasierte Anwendungen darstellt.
Herausragende Funktionen & Integrationen:
MySQL überzeugt durch Funktionen wie hohe Performance, Skalierbarkeit und zuverlässigen Datenschutz. Es unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen, darunter PHP, Perl, C, C++, Java und mehr.
Die Integration mit verschiedenen Content-Management-Systemen wie WordPress, Joomla und Drupal sowie mit populären Frameworks wie Laravel und Django macht MySQL äußerst vielseitig einsetzbar.
Pros and Cons
Pros:
- Umfangreiche Community-Unterstützung und breite Verbreitung
- Große Auswahl an Integrationen mit beliebten Webentwicklungstools
- Kostenlose Community Edition für kleinere Projekte verfügbar
Cons:
- Einige gemeldete Probleme bei komplexen Abfragen und größeren Datenmengen
- Begrenzte erweiterte Funktionen in der kostenlosen Version
- Kommerzielle Editionen können für größere Teams und komplexere Anforderungen teuer werden
Learn more about MySQL:
Am besten geeignet für robuste und skalierbare Unternehmenseinsätze- Nein
- Ab $17/Nutzer/Monat (jährlich abgerechnet)
Benutzeroberfläche der Oracle Database für relationale Datenbanken Oracle Database ist ein leistungsstarkes relationales Datenbankmanagementsystem, das für seine Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Performance bekannt ist. Es wird von Unternehmen häufig für geschäftskritische Anwendungen eingesetzt, die eine robuste und flexible Funktionalität erfordern.
Diese Eigenschaften sind direkt mit dem Grund verbunden, warum es sich besonders für skalierbare Unternehmenseinsätze eignet, bei denen Stabilität, Datenintegrität und Skalierbarkeit von größter Bedeutung sind.
Warum ich Oracle Database ausgewählt habe: Ich habe Oracle Database nach sorgfältigem Vergleich mit anderen Tools im Hinblick auf Skalierbarkeit und unternehmensweite Leistungsfähigkeit in diese Liste aufgenommen. Sein langjähriger Ruf bei der Bewältigung komplexer und groß angelegter Implementierungen hebt es von der Konkurrenz ab.
Ich halte es für die beste Wahl für Organisationen, die eine robuste Lösung für skalierbare Unternehmensanwendungen suchen und habe seine überlegenen Funktionen sowie die starke Präsenz in der Branche anerkannt.
Herausragende Funktionen & Integrationen:
Oracle Database bietet Funktionen wie automatische Workload-Verwaltung, fortschrittliche Sicherheitsprotokolle und Einblicke in Echtzeitdaten – allesamt entscheidend für den Unternehmenseinsatz. Die Integrationsmöglichkeiten mit verschiedenen ERP-, CRM- und BI-Tools bieten ein umfassendes Erlebnis für große Organisationen.
Die Datenbank integriert sich zudem mit Oracles eigener Produktpalette und verbessert so das gesamte Ökosystem für Unternehmen, die bereits in Oracle-Technologien investieren.
Pros and Cons
Pros:
- Sehr hohe Skalierbarkeit und Fähigkeit zur Verarbeitung großer Datenmengen
- Umfassende Sicherheits- und Datenmanagementfunktionen
- Umfangreiche Integrationen mit verschiedenen Unternehmensanwendungen
Cons:
- Komplex und erfordert möglicherweise spezielles Fachwissen für die Verwaltung
- Lizenzierung und Preisgestaltung können für kleinere Unternehmen teuer sein
- Einige Benutzer könnten die Einarbeitung als schwierig und die Ersteinrichtung als herausfordernd empfinden
Learn more about Oracle Database:
Am besten für cloudnative Anwendungen, die verwaltete Dienste benötigen- Nein
- Ab $7/Nutzer/Monat
Dashboard zur Verwaltung einer Instanz in der Google Cloud SQL relationalen Datenbanksoftware Google Cloud SQL ist ein vollständig verwalteter relationaler Datenbankdienst, der von der Google Cloud Platform angeboten wird. Er ermöglicht eine einfache Einrichtung, Wartung und Verwaltung von relationalen Datenbanken in der Cloud und ist damit eine herausragende Lösung für Unternehmen, die cloudnative Anwendungen betreiben möchten, ohne sich um die Datenbankadministration kümmern zu müssen.
Dies bezieht sich auf die Aussage 'am besten geeignet für' und bietet cloudnativen Anwendungen die erforderlichen verwalteten Dienste.
Warum ich mich für Google Cloud SQL entschieden habe: Ich habe Google Cloud SQL ausgewählt, nachdem ich seine Fähigkeiten mit verschiedenen Mitbewerbern verglichen habe. Was ihn besonders macht, ist die enge Integration mit anderen Google-Cloud-Diensten sowie die verwaltete Natur, die Aufgaben der Datenbankadministration übernimmt.
Ich habe festgestellt, dass er am besten für diejenigen geeignet ist, die ein Cloud-Erlebnis ohne den Aufwand der Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur wünschen.
Herausragende Funktionen & Integrationen:
Google Cloud SQL bietet automatische Backups, Replikation für hohe Verfügbarkeit und verwaltete Aktualisierungen. Unterstützt werden gängige Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und SQL Server. Wichtige Integrationen umfassen die Verbindung mit Google Kubernetes Engine, App Engine, Compute Engine und anderen Google Cloud-Diensten, die eine effiziente Entwicklung und Bereitstellung von cloudnativen Anwendungen ermöglichen.
Pros and Cons
Pros:
- Vollständig verwalteter Dienst, der administrativen Aufwand reduziert
- Starke Integrationen mit anderen Google Cloud-Diensten
- Unterstützt gängige relationale Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und SQL Server
Cons:
- Die Kosten können mit steigendem Nutzen und zusätzlichen Funktionen ansteigen
- Weniger Kontrolle im Vergleich zu selbst gehosteten Lösungen
- Mögliches Vendor-Lock-in im Google Cloud-Ökosystem
Learn more about Google Cloud SQL:
Am besten für einfache Datenbankverwaltung in der Cloud- Nein
- Ab $0,01/Nutzer/Stunde
Screenshot der Amazon Relational Database Service (RDS) Konsole Amazon RDS ist ein verwalteter relationaler Datenbankdienst, der die Einrichtung, den Betrieb und die Skalierung von Datenbanken in der Cloud vereinfacht. Er bietet automatisierte Backups, Wartung und Skalierung, sodass sich Benutzer auf die Anwendungsentwicklung statt auf das Datenbankmanagement konzentrieren können.
Diese Funktionen stehen in direktem Zusammenhang mit seiner Spitzenposition im Bereich der einfachen Datenbankverwaltung in der Cloud und bieten Unternehmen eine effiziente und unkomplizierte Möglichkeit, ihre Datenbank zu verwalten.
Warum ich Amazon Relational Database Service (RDS) ausgewählt habe: Ich habe mich nach einem gründlichen Vergleich mit anderen Tools für Amazon RDS entschieden – wegen seiner unvergleichlichen Benutzerfreundlichkeit in der Cloud. Die vollständig verwalteten Dienste, die große Auswahl an Datenbank-Engines und die Integration in das umfangreiche AWS-Ökosystem machen es zu einer herausragenden Option.
Bei der Bestimmung des besten Tools für die einfache Datenbankverwaltung in der Cloud fiel meine Wahl auf Amazon RDS aufgrund der effizienten Automatisierung und der vereinfachten Datenbankoperationen, insbesondere für Unternehmen, die die Vorteile der Cloud nutzen möchten, ohne die zugrunde liegende Komplexität verwalten zu müssen.
Hervorstechende Funktionen & Integrationen:
Amazon RDS unterstützt verschiedene Datenbank-Engines, darunter MySQL, PostgreSQL, SQL Server und Oracle, was eine hohe Flexibilität bei der Auswahl für bestimmte Anwendungsfälle bietet. Automatisierte Backups, Multi-AZ-Bereitstellungen und Read Replicas erhöhen die Verfügbarkeit und Leistung.
Die Integration mit anderen AWS-Diensten wie Lambda, S3 und EC2 bietet eine nahtlose Umgebung für alle, die bereits die Cloud-Plattform von Amazon nutzen.
Pros and Cons
Pros:
- Unterstützt verschiedene Datenbank-Engines und bietet dadurch Flexibilität
- Vereinfacht das Datenbankmanagement durch automatisierte Backups, Skalierung und Updates
- Integriert sich nahtlos in das umfassende AWS-Ökosystem
Cons:
- Die Kosten können bei steigender Nutzung und zusätzlichen Funktionen deutlich steigen
- Begrenzte Kontrolle über die zugrunde liegende Infrastruktur ist nicht für alle Anwendungsfälle geeignet
- Anpassungen über die verwalteten Konfigurationen hinaus können herausfordernd sein
Learn more about Amazon Relational Database Service (RDS):
Am besten für das Unternehmensdatenmanagement im großen Maßstab- Nein
- Ab $250/Benutzer/Monat (mindestens 5 Benutzer)
SAP HEC (HANA Enterprise Cloud) Website SAP HEC (HANA Enterprise Cloud) ist ein von SAP angebotener Cloud-Service, der speziell für das Management großer Unternehmensdaten konzipiert wurde. Mit seiner Fähigkeit, eine skalierbare, sichere und hochverfügbare Cloud-Umgebung bereitzustellen, eignet er sich besonders für Organisationen, die umfassende Datenmanagement-Lösungen im großen Maßstab benötigen.
Warum ich SAP HEC (HANA Enterprise Cloud) gewählt habe: Ich habe SAP HEC nach Bewertung und Vergleich mit anderen Cloud-Services auf Unternehmensebene ausgewählt. Ausschlaggebend war für mich die Integration in das SAP-Portfolio an Geschäftsanwendungen, leistungsstarke Analysen und das hohe Sicherheitsniveau.
Dieses Tool unterscheidet sich durch seinen Fokus auf die Anforderungen großer Unternehmen und seine leistungsfähigen In-Memory-Computing-Fähigkeiten. Daher komme ich zu dem Schluss, dass es 'am besten geeignet ist...' für das Datenmanagement im großen Maßstab von global agierenden Unternehmen mit komplexen Anforderungen.
Herausragende Funktionen & Integrationen:
SAP HEC ist bekannt für seine In-Memory-Computing-Technologie, die Echtzeit-Datenverarbeitung ermöglicht. Es lässt sich nahtlos in das SAP-Ökosystem integrieren, einschließlich SAP S/4HANA, SAP BW/4HANA und anderer SAP-Lösungen, und bietet so eine einheitliche Plattform für die Verarbeitung großer Datenmengen. Die umfassenden Sicherheitsfunktionen gewährleisten die Einhaltung globaler Vorschriften.
Pros and Cons
Pros:
- Ausgelegt für Datenmanagement im großen Maßstab mit Echtzeit-Verarbeitung
- Vollständige Integration in das SAP-Portfolio an Geschäftsanwendungen
- Umfassende Sicherheitsmaßnahmen gewährleisten globale Compliance
Cons:
- Die Preisgestaltung kann insbesondere für kleinere Unternehmen teuer sein
- Die Komplexität kann spezialisiertes Personal für die Implementierung erfordern
- Begrenzte Flexibilität bei der Anpassung außerhalb des SAP-Ökosystems
Learn more about SAP HEC (HANA Enterprise Cloud):
Am besten für Flexibilität in der Open-Source-Entwicklung- Nein
- Ab $20/Benutzer/Monat (jährlich abgerechnet)
Workbench für die relationale Datenbanksoftware MariaDB MariaDB ist ein Open-Source-Relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das darauf abzielt, Entwicklern eine robuste, skalierbare und zuverlässige Lösung bereitzustellen. Die flexible Natur seiner Open-Source-Architektur ermöglicht es Entwicklern, ihre Datenbankerfahrung individuell anzupassen, was besonders für diejenigen geeignet ist, die Flexibilität in der Open-Source-Entwicklung suchen.
Warum ich MariaDB ausgewählt habe: Ich habe MariaDB nach sorgfältigem Vergleich mit anderen Open-Source-Datenbanken in diese Liste aufgenommen, da es sich durch ein starkes Bekenntnis zu Open-Source-Prinzipien und die gebotene Flexibilität für Entwickler auszeichnet. Besonders hervorzuheben sind die vielfältigen Speicher-Engines, Plugins und die gemeinschaftsgetriebene Entwicklung.
Deshalb bin ich der Meinung, dass es sich am besten für... Flexibilität in der Open-Source-Entwicklung eignet und individuelle Anpassungen und das Eingehen auf spezifische Projektanforderungen ermöglicht.
Hervorstechende Features & Integrationen:
Zu den Funktionen von MariaDB zählen verschiedene Speicher-Engines wie InnoDB, Spider und ColumnStore, die Entwicklern die Flexibilität geben, die beste Lösung für ihre Anwendungen auszuwählen. Die Integration mit gängigen Programmiersprachen wie PHP, Java und C++ ermöglicht die Entwicklung. Es ist zudem mit zahlreichen Bereitstellungsplattformen kompatibel, darunter AWS, Microsoft Azure und Google Cloud.
Pros and Cons
Pros:
- Starkes Bekenntnis zu Open-Source-Prinzipien
- Verschiedene Speicher-Engines und Plugins für Flexibilität
- Breite Kompatibilität mit Bereitstellungsplattformen und Programmiersprachen
Cons:
- Es könnte mehr technisches Fachwissen erforderlich sein, um den vollen Funktionsumfang zu nutzen
- Der Support kann je nach gewähltem Plan variieren
- Leistungsoptimierung kann bei bestimmten Workloads komplex sein
Learn more about MariaDB:
Am besten für Unternehmen mit Windows-Infrastruktur- Nein
- Ab $7/Nutzer/Monat
Screenshot der Microsoft SQL Server Management Studio Microsoft SQL Server ist ein relationales Datenbankmanagementsystem, das von Microsoft entwickelt wurde. Es wird vorwiegend in Unternehmensumgebungen eingesetzt und bietet eine skalierbare und zuverlässige Plattform für Datenmanagement, Analysen und Business-Intelligence-Lösungen.
Es eignet sich besonders für Unternehmen, die bereits auf eine Windows-zentrierte Infrastruktur setzen, da es eine nahtlose Integration ermöglicht.
Warum ich Microsoft SQL Server ausgewählt habe: Bei der Auswahl der idealen Datenbanksysteme fiel mir Microsoft SQL Server aufgrund seiner umfangreichen Integrationsmöglichkeiten mit Windows-basierten Umgebungen auf. Im Vergleich zu anderen Tools überzeugte es durch seine ausgereiften und robusten Funktionen, die speziell für Unternehmen konzipiert sind, die auf die Produktpalette von Microsoft setzen.
Dank dieser Synergie halte ich es für die beste Wahl für Organisationen, die auf eine Windows-Infrastruktur setzen.
Herausragende Funktionen & Integrationen:
Microsoft SQL Server bietet Funktionen wie In-Memory-Verarbeitung für optimierte Leistung, fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen wie die Always Encrypted-Technologie und die Einbindung von Machine Learning zur Verbesserung der Analysen. Darüber hinaus gibt es Integrationen mit Microsoft-Tools und -Diensten, darunter Azure, Power BI und Microsoft Office, was eine nahtlose Datenverwaltungsumgebung schafft.
Pros and Cons
Pros:
- Tiefe Integration mit Windows und anderen Microsoft-Diensten
- Erweiterte Sicherheitsfunktionen sorgen für Datenschutz
- Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit für Unternehmen geeignet
Cons:
- Kann für kleine Unternehmen kostenintensiv sein
- Höhere Lernkurve für Nutzer ohne Microsoft-Erfahrung
- Begrenzte plattformübergreifende Unterstützung im Vergleich zu einigen Mitbewerbern
Learn more about Microsoft SQL Server:
Weitere relationale Datenbanksoftware
Nachfolgend finden Sie eine Liste weiterer relationaler Datenbanksoftware, die ich in die engere Auswahl genommen habe, die es aber nicht unter die Top 10 geschafft hat. Sie ist auf jeden Fall einen Blick wert.
- 11EDB Postgres Advanced ServerAm besten für die Integration mit Oracle-Funktionalität
- 12InterSystems CachéAm besten für schnellen Objektzugriff
- 13CUBRIDAm besten für konsistente Datenverarbeitung über Plattformen hinweg
- 14Mimer SQLAm besten geeignet für Anwendungen mit hohen Leistungsanforderungen
- 15dbForge EdgeAm besten für KI-gestützte SQL-Optimierung
Wie ich relationale Datenbanksoftware bewerte
Ich bewerte relationale Datenbanken in zwei Ebenen: die grundlegenden SQL-, ACID- und Schema-Fähigkeiten, die jedes Produktivsystem benötigt, und die Unterscheidungsmerkmale, die für Ihren Stack und Ihre Arbeitslast entscheidend sind.
Kernfunktionalität (Grundvoraussetzungen für diese Liste)
Wenn ich Werkzeuge für meine Liste auswähle, bewerte ich jedes einzelne auf einer Skala von 0 (bietet die Funktionalität nicht) bis 5 (hervorragend in diesem Bereich) für jede der unten aufgeführten Kernfunktionalitäten. Dann wandle ich die Gesamtpunktzahl des Tools prozentual um. Jedes Tool muss eine Mindestgesamtpunktzahl von 75% erreichen, um berücksichtigt zu werden.
- Unterstützung von SQL-Abfragen: Ich prüfe, ob die Engine Joins, Unterabfragen, CTEs und Fensterfunktionen verarbeitet – also die Art von Abfragen, die Sie für Berichts-Dashboards oder Abfragen über mehrere Tabellen schreiben würden.
- ACID-Transaktionsverarbeitung: Zuverlässige Transaktionsverarbeitung ist wichtig, wenn Sie Bestellpipelines oder Finanzdaten aktualisieren, daher achte ich auf konfigurierbare Isolationsstufen und MVCC-Unterstützung.
- Schema- & relationale Modellierung: Fremdschlüssel, Constraints und Indizierung bilden das Rückgrat eines normalisierten Datenmodells. Ich bewerte, wie jedes Tool die referenzielle Integrität über verknüpfte Tabellen hinweg durchsetzt.
- Parallelität & Mehrbenutzerzugriff: Produktivdatenbanken bedienen Hunderte gleichzeitige Verbindungen. Ich schaue mir Sperrmechanismen, Connection Pooling und rollenbasierte Zugangskontrollen für Multi-Team-Umgebungen an.
- Backup, Wiederherstellung & Verfügbarkeit: Point-in-Time-Wiederherstellung, automatisierte Snapshots und Replikationsoptionen bewerte ich hier – insbesondere für Desaster-Recovery-Szenarien mit strengen RPO- und RTO-Vorgaben.
- Sicherheit & Zugriffskontrollen: Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung, Prüfprotokollierung und detaillierte Berechtigungsmodelle spielen eine Rolle, insbesondere für Teams in regulierten Branchen wie dem Gesundheits- oder Finanzwesen.
Sobald ich eine Liste von Tools habe, die diese Kriterien erfüllen, schaue ich mir an, was jede Plattform einzigartig macht.
Unterscheidungsmerkmale (Was Anbieter unterscheidet)
So vergleiche ich verschiedene Anbieter:
Herausragende Funktionen
Ich achte besonders auf horizontale Skalierbarkeit. Ob eine Datenbank natives Sharding oder Read Replicas unterstützt, ist entscheidend, wenn Ihr Anwendungstraffic einen einzelnen Knoten übersteigt. Die Unterstützung für JSON und hybride Daten ist ein weiterer Faktor, da moderne Apps oft strukturierte Zeilen mit semi-strukturierten Nutzlasten in derselben Abfrage kombinieren. Auch ein vielfältiges Entwickler-Ökosystem macht einen spürbaren Unterschied. Native Treiber, CLI-Tools und Erweiterungen wie räumliches Indexing oder Volltextsuche ersparen Ihrem Team das Hinzufügen von Drittlösungen.
Mehr als nur Funktionen
Lizenzierung und Gesamtkosten spielen eine wichtige Rolle. Der Unterschied zwischen einer Open-Source-Engine wie PostgreSQL oder MySQL und einer kommerziell lizenzierten Plattform kann Ihr Budget im Laufe der Zeit deutlich beeinflussen, vor allem, wenn Sie Managed-Service-Gebühren für Speicherung und Replikation einrechnen. Ich bewerte außerdem die Flexibilität bei der Bereitstellung – einige Teams benötigen einen vollständig gemanagten DBaaS auf AWS oder Azure, während andere On-Premises- oder hybride Optionen bevorzugen. Compliance-Zertifizierungen wie SOC 2, HIPAA oder PCI DSS fließen am Ende in mein Urteil mit ein, wenn Teams in regulierten Branchen tätig sind.
So wählen Sie relationale Datenbanksoftware aus
Bei langen Funktionslisten und komplexen Preisstrukturen verliert man leicht den Überblick. Damit Sie sich bei der Bearbeitung Ihres individuellen Auswahlprozesses auf das Wesentliche konzentrieren können, finden Sie hier eine Checkliste mit Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten:
| Faktor | Was Sie beachten sollten |
|---|---|
| FaktorSkalierbarkeit | Was Sie beachten solltenKann die Software mit Ihren Datenanforderungen wachsen? Berücksichtigen Sie das zukünftige Datenvolumen und das Wachstum der Nutzerbasis. |
| FaktorIntegrationen | Was Sie beachten solltenVerbindet sie sich mit Ihren bestehenden Systemen? Stellen Sie die Kompatibilität mit anderen von Ihnen verwendeten Tools sicher. |
| FaktorAnpassbarkeit | Was Sie beachten solltenKönnen Sie sie an Ihre Arbeitsabläufe anpassen? Achten Sie auf flexible Einstellungen und anpassungsfähige Funktionen. |
| FaktorBenutzerfreundlichkeit | Was Sie beachten solltenIst die Benutzeroberfläche für Ihr Team intuitiv bedienbar? Vermeiden Sie Tools mit einer steilen Lernkurve. |
| FaktorImplementierung und Einarbeitung | Was Sie beachten solltenWie schnell kann Ihr Team die Software einsetzen? Prüfen Sie, ob Ressourcen wie Schulungen und Anleitungen verfügbar sind. |
| FaktorKosten | Was Sie beachten solltenPasst die Preisgestaltung zu Ihrem Budget? Vergleichen Sie die Tarife und achten Sie auf versteckte Gebühren oder langfristige Verträge. |
| FaktorSicherheitsvorkehrungen | Was Sie beachten solltenSind wirksame Sicherheitsmaßnahmen vorhanden? Stellen Sie den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften sicher. |
| FaktorVerfügbarkeit des Supports | Was Sie beachten solltenIst Hilfe verfügbar, wenn Sie sie benötigen? Achten Sie auf Support rund um die Uhr und mehrere Kontaktmöglichkeiten. |
Was ist relationale Datenbanksoftware?
Relationale Datenbanksoftware ist ein Werkzeug, das dabei hilft, Daten mithilfe von Beziehungen über mehrere Tabellen hinweg zu organisieren und zu verwalten. Sie wird häufig von IT-Fachleuten, Datenanalysten und Entwicklern eingesetzt, um große Datensätze effizient zu verarbeiten.
Funktionen zur Datenspeicherung, SQL-Abfrage und Datenintegrität unterstützen eine effektive Datenverwaltung und -analyse. Diese Werkzeuge vereinfachen die Datenorganisation und erleichtern Teams den Zugriff auf Informationen und deren Nutzung.
Funktionen
Achten Sie bei der Auswahl relationaler Datenbanksoftware auf die folgenden wichtigen Funktionen:
- Datenspeicherung: Organisiert große Datensätze in strukturierten Tabellen für einen einfachen Zugriff und Abruf.
- SQL-Abfragen: Ermöglicht es Benutzern, komplexe Abfragen auszuführen, um Daten effizient zu extrahieren und zu bearbeiten.
- Datenintegrität: Gewährleistet die Genauigkeit und Konsistenz von Daten über verschiedene Tabellen und Beziehungen hinweg.
- Gleichzeitiger Zugriff: Unterstützt den gleichzeitigen Zugriff und die gleichzeitige Bearbeitung von Daten durch mehrere Benutzer, ohne dass Konflikte entstehen.
- Sicherung und Wiederherstellung: Bietet Optionen zum Sichern von Daten und zu deren Wiederherstellung im Falle eines Verlusts oder einer Beschädigung.
- Anpassbare Berechtigungen: Ermöglicht Administratoren, den Benutzerzugriff und die Berechtigungen zur Datenbearbeitung zu kontrollieren.
- Echtzeitreplikation: Hält Daten über verschiedene Standorte hinweg synchron, damit aktuelle Informationen verfügbar sind.
- Erweiterte Analysen: Bietet Werkzeuge für die Durchführung detaillierter Datenanalysen und die Gewinnung von Erkenntnissen.
- Cloud-Integration: Verbindet sich mit Cloud-Diensten für skalierbare Speicher- und Verarbeitungskapazitäten.
- Sicherheitsmaßnahmen: Schützt Daten durch Verschlüsselung, Authentifizierung und die Einhaltung von Vorschriften.
Vorteile
Die Implementierung relationaler Datenbanksoftware bietet Ihrem Team und Ihrem Unternehmen mehrere Vorteile. Hier sind einige, auf die Sie sich freuen können:
- Verbesserte Datenorganisation: Strukturierte Tabellen erleichtern die Organisation und den Abruf von Daten bei Bedarf.
- Verbesserte Datenanalyse: SQL-Abfragen und erweiterte Analysewerkzeuge helfen dabei, Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen.
- Verbesserte Zusammenarbeit: Der gleichzeitige Zugriff ermöglicht es mehreren Benutzern, ohne Konflikte gleichzeitig an Daten zu arbeiten.
- Datenkonsistenz: Funktionen zur Datenintegrität stellen sicher, dass Informationen über alle Tabellen hinweg korrekt und konsistent bleiben.
- Sichere Datenverwaltung: Datenbanksicherheitssoftware schützt vertrauliche Informationen durch Verschlüsselung und Benutzerberechtigungen.
- Skalierbare Lösungen: Die Cloud-Integration ermöglicht es Ihnen, Speicher- und Verarbeitungskapazitäten zu erweitern, wenn Ihre Datenmenge wächst.
- Schnelle Wiederherstellung: Optionen zur Sicherung und Wiederherstellung stellen sicher, dass Sie Daten im Falle eines unerwarteten Verlusts schnell wiederherstellen können.
Kosten & Preise
Die Auswahl relationaler Datenbanksoftware erfordert ein Verständnis der verschiedenen verfügbaren Preismodelle und Tarife, insbesondere beim Vergleich von Datenbank-as-a-Service-Anbietern. Die Kosten variieren je nach Funktionen, Teamgröße, Erweiterungen und weiteren Faktoren. Die folgende Tabelle fasst gängige Tarife, deren Durchschnittspreise und typische Funktionen relationaler Datenbanksoftwarelösungen zusammen:
Vergleichstabelle der Tarife für relationale Datenbanksoftware
| Tarifart | Durchschnittlicher Preis | Übliche Funktionen |
|---|---|---|
| TarifartKostenloser Tarif | Durchschnittlicher Preis$0 | Übliche FunktionenGrundlegende Datenspeicherung, eingeschränkte SQL-Abfragen und Unterstützung durch die Community. |
| TarifartPersönlicher Tarif | Durchschnittlicher Preis$5-$25/Benutzer/Monat | Übliche FunktionenDatenspeicherung, SQL-Abfragen, grundlegende Datenintegrität und Unterstützung per E-Mail. |
| TarifartGeschäftstarif | Durchschnittlicher Preis$30-$100/Benutzer/Monat | Übliche FunktionenErweiterte Analysen, gleichzeitiger Zugriff, anpassbare Berechtigungen und Unterstützung per Chat. |
| TarifartUnternehmenstarif | Durchschnittlicher Preis$100+/Benutzer/Monat | Übliche FunktionenEchtzeitreplikation, Cloud-Integration, verbesserte Sicherheit und dedizierte Unterstützung. |
Häufig gestellte Fragen zur relationalen Datenbanksoftware
Hier finden Sie Antworten auf häufige Fragen zu relationaler Datenbanksoftware:
Welche vier Typen relationaler Datenbanken gibt es?
Zu den vier Typen relationaler Datenbanken gehören MySQL, PostgreSQL, MariaDB und Oracle Database. Jeder Typ bietet unterschiedliche Funktionen und Möglichkeiten. Daher ist es wichtig zu prüfen, welcher Typ am besten zu den Anforderungen Ihres Teams und den technischen Voraussetzungen passt.
Welche grundlegenden Anforderungsregeln gelten für eine relationale Datenbank?
Relationale Datenbanken müssen Informationen logisch in Tabellen darstellen, sicherstellen, dass Daten über Tabelle, Primärschlüssel und Spalte zugänglich sind, und Nullwerte als fehlende Informationen behandeln. Metadaten sollten wie reguläre Daten gespeichert werden. Diese Regeln tragen dazu bei, Datenintegrität und Zugänglichkeit zu gewährleisten.
Was ist die größte Einschränkung relationaler Datenbanken?
Relationale Datenbanken weisen Einschränkungen wie Herausforderungen bei der Skalierbarkeit, eine starre Struktur und Schwierigkeiten bei der Verarbeitung unstrukturierter oder hierarchischer Daten auf. Diese Einschränkungen können Leistung und Flexibilität beeinträchtigen. Berücksichtigen Sie daher bei der Auswahl einer Datenbank Ihren Datenbedarf und ein mögliches Wachstum.
Was sind die vier Hauptbestandteile einer relationalen Datenbank?
Die Hauptbestandteile einer relationalen Datenbank sind Tabellen, Spalten (oder Felder), Zeilen (oder Datensätze) und Schlüssel. Wenn Sie diese Elemente verstehen, können Sie Ihre Datenbank effektiv entwerfen und verwalten und sicherstellen, dass Daten effizient gespeichert und abgerufen werden.
Können relationale Datenbanken unstrukturierte Daten verarbeiten?
Relationale Datenbanken sind nicht für unstrukturierte Daten ausgelegt, was zu Leistungseinbußen führen kann. Wenn Sie unstrukturierte Daten verwalten müssen, sollten Sie eine NoSQL-Datenbank verwenden, die sich besser für die Verarbeitung unterschiedlicher Datentypen und großer Datenmengen eignet.
Wie geht es weiter:
Wenn Sie gerade relationale Datenbanksoftware recherchieren, wenden Sie sich an einen SoftwareSelect-Berater und erhalten Sie kostenlose Empfehlungen.
Sie füllen ein Formular aus und führen ein kurzes Gespräch, in dem die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens besprochen werden. Anschließend erhalten Sie eine Auswahlliste von Software, die Sie prüfen können. Die Berater unterstützen Sie sogar während des gesamten Kaufprozesses, einschließlich der Preisverhandlungen.