5 Open-Source-Da­ten­ban­ken im Vergleich

Für einen rei­bungs­lo­sen Ablauf, für eine sorg­fäl­ti­ge und struk­tu­rier­te Spei­che­rung und Lagerung sämt­li­cher Daten sowie für die Vergabe und Kontrolle der Zu­griffs­rech­te ist eine gute Datenbank für die meisten Un­ter­neh­men un­er­läss­lich. Das ist zwar schon seit langer Zeit so, ebenso lange war der Unterhalt einer solchen Datenbank aber mit hohen Kosten verbunden. Mitt­ler­wei­le gibt es immer mehr Open-Source Da­ten­ban­ken, die nicht nur ver­läss­lich funk­tio­nie­ren, sondern eben auch eine große Ersparnis bedeuten. Welche Open-Source Databases es gibt, welche Vor- und Nachteile sie bieten und welcher Anbieter für Ihre Zwecke der richtige ist, erfahren Sie in unserem Da­ten­ban­ken-Vergleich.

Bei der Ent­schei­dung, welche Open-Source Database für Ihre Zwecke die richtige ist, spielen viele Faktoren eine Rolle. Liegt Ihr Fokus zum Beispiel auf Ge­schwin­dig­keit, der Ver­ar­bei­tung großer Da­ten­sät­ze oder ist Ihnen der Austausch mit einer Community besonders wichtig? In der folgenden Tabelle sehen Sie die un­ter­schied­li­chen Open-Source Da­ten­bank­sys­te­me im Vergleich. So können Sie bequem ent­schei­den, welche Option für Sie die passende ist.

Das Haupt­ar­gu­ment für den Wechsel zu einer der zahl­rei­chen Open-Source Da­ten­ban­ken ist natürlich der Kos­ten­fak­tor. Je nach Un­ter­neh­men, Struktur und Anbieter kann ein klas­si­sches Da­ten­bank­sys­tem relativ viel Geld kosten, während die Open-Source-Optionen mit gehörigen Ein­spa­run­gen punkten. Das ist für viele Nutzer zwar ein ge­wich­ti­ger, aber nicht der einzige Grund. Auch die Un­ab­hän­gig­keit kann ein ent­schei­den­der Faktor sein. Die meisten Open Source Databases sind mit den gängigen Be­triebs­sys­te­men kom­pa­ti­bel und außerdem offen für Wei­ter­ent­wick­lun­gen. Wächst also ein Un­ter­neh­men, kann häufig auch das Da­ten­bank­sys­tem mit­wach­sen.

Zu­sätz­lich sind für viele der offene Quellcode und der Austausch (mit) der Community in­ter­es­sant. Fehler und Si­cher­heits­lü­cken werden in der Regel schnell auf­ge­deckt und trans­pa­rent behoben. Diese Argumente sind einzeln oder zusammen genommen für viele Un­ter­neh­men aus­schlag­ge­bend, um auf die offene Variante um­zu­stei­gen. Dabei gilt aber natürlich nicht au­to­ma­tisch, dass kostenlos zwangs­läu­fig besser ist. Ein Vergleich der freien Da­ten­ban­ken lohnt sich.

Es gibt eine riesige Anzahl un­ter­schied­li­cher Open Source Da­ten­ban­ken im Vergleich zu den wenigen großen Anbietern, die den Markt lange unter sich auf­ge­teilt haben. Zum einen gibt es Zu­sam­men­schlüs­se mo­ti­vier­ter Ent­wick­ler, die in­no­va­ti­ve und zu­ver­läs­si­ge Lösungen suchen und so neue Optionen für Un­ter­neh­men schaffen. Zum anderen gibt es aber auch jene Anbieter, die durchaus einen kom­mer­zi­el­len Ansatz verfolgen, dabei aber auf den Input einer in­ter­es­sier­ten Community zu­rück­grei­fen. Diese Da­ten­ban­ken spalten sich häufig auf in kos­ten­lo­se Basis-Modelle auf der einen und kos­ten­pflich­ti­ge Deluxe-Versionen auf der anderen Seite. Wir stellen Ihnen im Folgenden fünf emp­feh­lens­wer­te Open-Source Databases vor.

Post­greS­QL ist ein Oldie auf dem Feld der Open-Source-Da­ten­ban­ken. Schließ­lich gehen die Ursprünge des ob­jekt­re­la­tio­na­len Da­ten­bank­ma­nage­ment­sys­tems bis in die 1980er Jahre zurück. Altbacken ist sie dabei al­ler­dings kei­nes­wegs. Vielmehr konnte die Software unter BSD-Lizenz über die Jahre stetig wachsen und ver­bes­sert werden und ist größ­ten­teils mit dem SQL-Standard kom­pa­ti­bel. Die Open-Source-Datenbank ist platt­form­un­ab­hän­gig nutzbar, wobei Client und Server auf ver­schie­de­nen Systemen laufen können. Post­greS­QL kann einfach und un­pro­ble­ma­tisch erweitert und angepasst werden, weshalb auch zahl­rei­che große Un­ter­neh­men auf die Datenbank setzen.

Gerade bei besonders großen Da­ten­men­gen können Open-Source-Da­ten­ban­ken an ihre Grenzen stoßen. Eine aus­drück­li­che Ausnahme ist Apache Cassandra. Das Da­ten­bank­ma­nage­ment­sys­tem basiert auf Java und überzeugt durch seine Null­to­le­ranz für Aus­fall­zei­ten. 2008 wurde das System von Facebook ver­öf­fent­licht, heute verfügt es über eine eigene Ab­fra­ge­spra­che. Apache Cassandra ist eine spal­ten­ori­en­tier­te NoSQL-Datenbank und verteilt die ge­wal­ti­gen Da­ten­men­gen auf ver­schie­de­ne Cluster. Auch im Bereich der Analyse und Pro­to­kol­lie­rung punktet Apache Cassandra im Vergleich mit anderen Open-Source Da­ten­ban­ken.

Auch MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank. Sie überzeugt unter anderem im Umgang mit mobilen Apps, Pro­dukt­ka­ta­lo­gen und Content Ma­nage­ment. Die do­ku­ment­ba­sier­te Datenbank läuft auf ver­schie­de­nen Be­triebs­sys­te­men, wobei die Daten bei MongoDB im BSON-Format in so­ge­nann­ten Coll­ec­tions ge­spei­chert werden. Weil diese auf ver­schie­de­ne Server verteilt werden, erhöht sich die Ver­füg­bar­keit und die Datenlast wird von mehreren Schultern getragen. Seit der Erst­ver­öf­fent­li­chung 2009 wurde MongoDB stetig wei­ter­ent­wi­ckelt und gehört heute zu den be­lieb­tes­ten und meist­ge­nutz­ten NoSQL-Da­ten­bank­sys­te­men weltweit. Neben der kos­ten­lo­sen Open-Source-Variante gibt es auch eine kom­mer­zi­el­le Version mit zu­sätz­li­chen Features für Un­ter­neh­men.

Soll es al­ler­dings doch eine SQL-Datenbank werden, schwören viele Firmen auf MySQL. Das Da­ten­bank­ma­nage­ment­sys­tem, das bereits seit 1995 er­hält­lich ist, überzeugt durch eine sehr einfache und intuitive Ad­mi­nis­tra­ti­on und eine schnelle In­stal­la­ti­on auf ver­schie­de­nen Be­triebs­sys­te­men. Auch die Pflege des Systems ist leicht durch­zu­füh­ren. Leider sind viele zu­sätz­li­che Features, die zum Teil für eine ideale Nutzung auf höchstem Niveau un­ab­ding­bar sind, nur in der kos­ten­pflich­ti­gen Version er­hält­lich. Gerade in den Bereichen Da­ten­si­cher­heit und Mo­ni­to­ring offenbart die kos­ten­lo­se Datenbank Schwächen.

Der Da­ten­bank­ser­ver MariaDB stammt von denselben Ent­wick­lern wie MySQL und enthält auch sämtliche Si­cher­heits­patches der älteren Datenbank. MariaDB funk­tio­niert ebenfalls in der Nutzung ähnlich und kann die Funk­tio­nen von MySQL auch anbieten. Die erwähnten kos­ten­pflich­ti­gen Features finden sich hier nach wie vor zur freien Ver­wen­dung. Durch die große Community im Hin­ter­grund schreitet MariaDB stetig voran und wartet so mit neuen Funk­tio­nen auf. Eine Engine für verteilte Trans­ak­tio­nen, eine höhere Ge­schwin­dig­keit im Vergleich zu MySQL, dy­na­mi­sche Spalten und einiges mehr sorgen dafür, dass sich die Datenbank im Vergleich zu anderen Da­ten­bank­sys­te­men nicht ver­ste­cken muss.

Die In-Memory-Datenbank Redis arbeitet ebenfalls nicht re­la­tio­nal und gehört somit zur NoSQL-Familie. Die Database überzeugt vor allem durch ihr Tempo (mit Re­ak­ti­ons­zei­ten unter einer Mil­li­se­kun­de) und die besonders einfache Nutzung. Gerade im Bereich des Cachings schwören viele Un­ter­neh­men auf Redis. Abzüge gibt es dagegen beim Umgang mit kom­ple­xe­ren Da­ten­struk­tu­ren. Da die Daten direkt im Ar­beits­spei­cher abgelegt werden, benötigt der Remote Dic­tion­a­ry Server deutlich mehr Ar­beits­spei­cher im Vergleich zu anderen Da­ten­ban­ken.

Statt sta­tio­nä­re Da­ten­ban­ken zu un­ter­hal­ten, weichen immer mehr Un­ter­neh­men auf Cloud-Lösungen aus. Die Vorteile liegen auf der Hand: statt eines kos­ten­in­ten­si­ven und strom­fres­sen­den Servers vor Ort werden die eigenen Daten aus­ge­la­gert.

Neben der kom­plet­ten Ver­la­ge­rung in die Private- oder Public-Cloud, gibt es auch Hybrid-Modelle, die neben der Cloud auch ein Teil der Daten im eigenen Haus belassen. Gerade bei besonders großen Da­ten­sät­zen kann das ein kluger Ansatz sein. Die ent­ste­hen­den Kosten lassen sich in der Regel gut ab­schät­zen und sind keinen starken Schwan­kun­gen un­ter­wor­fen. Teure Hard- oder Software muss nicht an­ge­schafft oder auf den neuesten Stand gebracht werden. Auch die Ver­knüp­fung ver­schie­de­ner Standorte ist mit einem Cloud-Modell einfacher.

Alle hier vor­ge­stell­ten Open-Source-Da­ten­ban­ken eignen sich auch für den voll­stän­di­gen oder hybriden Einsatz einer Cloud. Wenn Sie sich für eine Cloud-Lösung ent­schei­den, sind Sie ver­mut­lich auch an hoch­ska­lier­ba­ren Da­ten­ban­ken in­ter­es­siert. Gleich­zei­tig wünschen Sie sich schnelle Re­ak­ti­ons­zei­ten, da durch die Ver­bin­dung zur Cloud ohnehin schon leichte Latenzen auftreten können. Hier spielen vor allem Apache Cassandra und Redis ihre Stärken aus, da diese beiden Da­ten­bank­sys­te­me sowohl hoch­ska­lier­bar sind als auch mit toller Per­fo­mance be­ein­dru­cken.