Datenbanken
Eine Liste gängiger Open-Source-Datenbanken, die einen Überblick über ihre spezifischen Eigenschaften und ihre Einsatzmöglichkeiten gibt.
Key-Value-Datenbanken
Redis
Redis ist eine in-memory Datenbank, die als Datenstrukturspeicher dient. Sie ermöglicht das Speichern verschiedener Datenstrukturen wie Strings, Hashes, Listen, Sets und Sorted Sets mit Bereichsabfragen, Bitmaps, Hyperloglogs und Geospatial Indexes mit Radiusabfragen. Redis ist besonders bekannt für seine hohe Leistungsfähigkeit, da es Operationen direkt im Arbeitsspeicher ausführt und somit sehr schnelle Lese- und Schreibzugriffe ermöglicht. Es wird häufig für Caching-Lösungen, Sitzungsverwaltung, Echtzeit-Analytikanwendungen und in Situationen verwendet, wo hohe Verfügbarkeit und Geschwindigkeit kritisch sind.
→ https://redis.io/
Zeitreihen-Datenbanken
InfluxDB
InfluxDB ist eine Zeitreihendatenbank, die speziell für die Speicherung und Abfrage von zeitgestempelten Daten optimiert ist. Zeitreihen sind Daten, die über die Zeit hinweg gesammelt werden, was sie ideal für Anwendungen macht, die mit Leistungsüberwachung, Anwendungsüberwachung, IoT-Sensordaten, Echtzeit-Analytik und mehr zu tun haben. InfluxDB zeichnet sich durch eine einfache Abfragesprache und die Fähigkeit aus, große Mengen von Ereignissen oder Messungen effizient zu verarbeiten.
→ https://www.influxdata.com/
Graph-Datenbanken
Neo4j
Neo4j ist eine Graphdatenbank zur Speicherung und Abfrage von Beziehungen zwischen Datenpunkten. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die mit Tabellen arbeiten, verwendet Neo4j Graphen, um Knoten, Eigenschaften und Kanten darzustellen, was komplexe Abfragen über Netzwerke ermöglicht. Dies ist besonders nützlich für soziale Netzwerke, Betrugserkennung, Empfehlungssysteme und andere Anwendungen, bei denen Beziehungen und deren Analyse im Mittelpunkt stehen.
→ https://neo4j.com/
DGraph
Dgraph ist ebenfalls eine verteilte Graphdatenbank. Sie ist auf hohe Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt und unterstützt verteilte Transaktionen und Abfragen über einen Cluster von Maschinen. Dgraph bietet eine flexible Schemastruktur und eine proprietäre, auf GraphQL basierende Abfragesprache und eignet sich für Anwendungen, die komplexe, interaktive Abfragen über große Datensätze erfordern.
→ https://dgraph.io/
Relationale Datenbanken
MySQL
MySQL ist eines der bekanntesten relationalen Open-Source-Datenbanksysteme. Es verwendet strukturierte Abfragesprachen wie SQL für den Zugriff und bietet eine solide Leistung für viele Anwendungen, von Webanwendungen bis hin zu datenintensiven Anwendungen. MySQL ist bekannt für seine Zuverlässigkeit, Flexibilität und die breite Unterstützung durch eine aktive Community. Es wird häufig in Kombination mit PHP in Webanwendungen eingesetzt und ist ein wesentlicher Bestandteil vieler LAMP-Stack-Implementierungen (Linux, Apache, MySQL, PHP/Python/Perl).
→ https://www.mysql.com/
MariaDB
MariaDB wurde von den ursprünglichen Entwicklern von MySQL als dessen Fork ins Leben gerufen und ist vollständig kompatibel zu MySQL mit dem Ziel, freie Software zu bleiben. MariaDB wird häufig als Ersatz für MySQL verwendet, da es zusätzliche Speicher-Engines und Verbesserungen bietet, die in MySQL nicht verfügbar sind. MariaDB ist bekannt für seine Performance und erweiterten Funktionen wie schnelleren Cache/Index-Zugriff, Reparaturfunktionen bei Abstürzen und eine verbesserte Abfragesprache.
→ https://mariadb.org/
SQLite
SQLite ist eine eingebettete SQL-Datenbank-Engine, die keine separaten Serverprozesse benötigt. SQLite ist in hohem Maße portabel, leichtgewichtig und für eine einfache Integration und einen Betrieb mit minimaler Konfiguration ausgelegt. Es ist ideal für Geräte mit begrenzten Ressourcen wie Smartphones, eingebettete Systeme oder Anwendungen, die eine einfache anwendungsinterne Datenbank ohne Netzwerkzugriff benötigen.
→ https://www.sqlite.org/index.html
PostgreSQL
PostgreSQL ist ein fortschrittliches Open Source relationales System mit Schwerpunkt auf Standards und Erweiterbarkeit. Es wird oft als die fortschrittlichste Open-Source-Datenbank angesehen, die komplexe Abfragen, Fremdschlüssel, Trigger, Views und Transaktionen mit voller ACID-Kompatibilität unterstützt. PostgreSQL ist bekannt für seinen robusten Funktionsumfang, seine Kompatibilität mit großen Datenmengen und seine Eignung für Web-, Mobil- und Geodatenanwendungen.
→ https://www.postgresql.org/
CockroachDB
CockroachDB ist eine verteilte SQL-Datenbank mit Fokus auf Konsistenz, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz. Sie wurde entwickelt, um Daten auf globaler Ebene über einen Cluster von Servern zu replizieren, was eine hohe Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit bietet. Mit Funktionen wie automatischer Replikation, horizontaler Skalierung und starken Konsistenzgarantien ist es für Cloud-Anwendungen und Microservices-Architekturen geeignet.
→ https://www.cockroachlabs.com/
NoSQL
MongoDB
MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die für ihre Flexibilität und Leistungsfähigkeit bei der Verarbeitung großer Mengen und vielfältiger Daten bekannt ist. Sie speichert Daten in einem JSON-ähnlichen Format und bietet dynamische Schemata, die es Entwicklern ermöglichen, die Datenstruktur von Dokumenten ohne vorherige Definition zu ändern. Dadurch ist es ideal für Big-Data-, Content-Management-, Mobil- und IoT-Anwendungen geeignet.
→ https://www.mongodb.com/
Textsuche
Elasticsearch
Elasticsearch ist eine verteilte Such- und Analyse-Engine, die komplexe Suchanfragen in Echtzeit ausführen kann. Sie eignet sich besonders für die Volltextsuche und Datenanalyse und wird häufig in Anwendungen eingesetzt, die eine schnelle Suche über große Datenmengen erfordern, wie z.B. Log- und Eventdatenanalyse und Business Intelligence Anwendungsfälle.
→ https://www.elastic.co/
OpenSearch
OpenSearch ist eine Community-getriebene Open-Source-Such- und Analyse-Suite, die aus Elasticsearch und Kibana hervorgegangen ist. Es bietet ähnliche Funktionalitäten wie Elasticsearch und zielt darauf ab, die Entwicklung von Such- und Analyseanwendungen mit offenen Standards zu unterstützen. OpenSearch wird häufig für Anwendungsfälle eingesetzt, die eine hohe Skalierbarkeit und einfache Integration von Suchfunktionalitäten erfordern.
→ https://opensearch.org/
Dashboards
Grafana
Grafana ist keine Datenbank, sondern eine Open-Source-Analyse- und Monitoring-Plattform, die es ermöglicht, Metriken aus verschiedenen Datenquellen wie Time-Series-Datenbanken (z.B. InfluxDB), SQL-Datenbanken (z.B. MySQL, PostgreSQL) und sogar NoSQL-Datenbanken zu visualisieren und zu analysieren. Grafana wird häufig verwendet, um Dashboards zu erstellen, die komplexe Daten übersichtlich darstellen und Einblicke in die Performance von Systemen und Anwendungen geben.
→ https://grafana.com/