Datenbanken: welche Art wofür?
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Die Begriffe beschreiben unterschiedliche Ebenen: „relational“, „NoSQL“ und „Vektorsuche“ sind Konzepte; PostgreSQL, SQLite und DuckDB sind konkrete Systeme. Kategorien können sich überschneiden. SQL ist eine Sprache, mit der man strukturierte Daten abfragt und verändert.
| Art / System | Wann verwenden? |
|---|---|
| Relationale Datenbank | Tabellen mit klaren Beziehungen und Regeln: Kunden, Aufträge, Rechnungen. Gut für genaue Abfragen und konsistente Geschäftsvorgänge. |
| PostgreSQL / Postgres | Ein relationales Serversystem für gemeinsame Anwendungen und viele gleichzeitige Nutzer. Sinnvoll als zentrale Datenbasis einer Webapp oder eines CRM. |
| SQLite | Eine eingebettete relationale Datenbank, häufig als einzelne Datei. Gut für lokale Apps, Offline-Daten und überschaubare Anwendungen. Viele gleichzeitige Schreibzugriffe sind eine Grenze. |
| DuckDB | Relationale Analysedatenbank mit SQL, besonders für Auswertungen über große Datenmengen und Dateien. Gut für Umsatzanalysen und Datenaufbereitung. |
| NoSQL, zum Beispiel MongoDB | Sammelbegriff für unter anderem Dokument-, Schlüssel-Wert- und Graphdatenbanken. Interessant bei entsprechendem Datenmodell; nicht grundsätzlich schneller oder besser als SQL. |
| Vektordatenbank, etwa Qdrant | Speichert Zahlenrepräsentationen und findet Ähnliches. Gut für semantische Suche in Texten oder Bildern; ersetzt keine verlässliche Berechnung von Preisen und Summen. |
Wichtige Ergänzung
PostgreSQL kann mit pgvector zusätzlich Vektorsuche anbieten. Man braucht also nicht für jede KI-Anwendung eine separate Vektordatenbank. „DuckDB arbeitet vektorisiert“ meint die Verarbeitung vieler Werte in Blöcken und ist nicht dasselbe wie semantische Vektorsuche.
PostgreSQL | SQLite: Einsatzgebiete | DuckDB | NoSQL | Qdrant | pgvector
Quellen und Links
- www.postgresql.org
- www.sqlite.org – whentouse.html
- duckdb.org – why_duckdb
- www.mongodb.com – nosql-explained
- qdrant.tech
- github.com – pgvector
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