MariaDB und Post­greS­QL sind zwei weit ver­brei­te­te, re­la­tio­na­le Open-Source-Da­ten­bank­sys­te­me. MariaDB überzeugt mit modularen Storage-Engines, nahtloser MySQL-Kom­pa­ti­bi­li­tät und einer hohen Sta­bi­li­tät. Post­greS­QL punktet mit vielen er­wei­ter­ba­ren SQL-Funk­tio­nen, starken ana­ly­ti­schen Features und hoher An­pas­sungs­fä­hig­keit durch Er­wei­te­run­gen.

Was sind MariaDB und Post­greS­QL?

MariaDB ist ein auf dem Open-Source-Prinzip be­ru­hen­des re­la­tio­na­les Da­ten­bank­sys­tem, das 2009 als Fork von MySQL entstand und seit seiner Gründung erheblich wei­ter­ent­wi­ckelt wurde – bei­spiels­wei­se im Hinblick auf Hoch­ver­füg­bar­keit, In­ter­ope­ra­bi­li­tät und Per­for­mance. Wodurch sich die beiden Da­ten­ban­ken im Detail un­ter­schei­den, ver­an­schau­licht unser Artikel „MariaDB vs. MySQL“.

Bei Post­greS­QL handelt es sich um ein ob­jekt­re­la­tio­na­les Da­ten­bank­sys­tem, das neben klas­si­schen Ta­bel­len­struk­tu­ren auch er­wei­ter­te Da­ten­ty­pen wie JSON, Arrays oder GIS-Felder un­ter­stützt. Die Datenbank gilt als besonders zu­ver­läs­sig bei komplexen Abfragen und ist deshalb in wis­sen­schaft­li­chen und ana­ly­ti­schen An­wen­dun­gen weit ver­brei­tet. Post­greS­QL wurde 1986 von der Uni­ver­si­ty of Ca­li­for­nia in Berkeley ins Leben gerufen und 1997 als Open-Source-Projekt frei­ge­ge­ben.

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MariaDB vs. Post­greS­QL: Die wich­tigs­ten Merkmale im Überblick

Merkmal MariaDB Post­greS­QL
Funk­ti­ons­wei­se Re­la­tio­na­les Da­ten­bank­sys­tem Re­la­tio­na­les Da­ten­bank­sys­tem mit ob­jekt­ori­en­tier­ten Er­wei­te­run­gen
Be­triebs­sys­te­me Windows, Linux, macOS, OpenBSD und Solaris Windows, Linux, macOS, OpenBSD, Solaris, FreeBSD, NetBSD, Dra­gon­FlyBSD und illumos
Pro­gram­mier­spra­che C, C++, Perl und Bash C
Da­ten­mo­dell Re­la­tio­na­le Tabellen mit Zeilen und Spalten (un­ter­stützt auch JSON, dy­na­mi­sche Spalten und GIS) Re­la­tio­na­les Modell plus er­wei­ter­ba­re Da­ten­ty­pen (etwa JSON, Arrays, GIS)
Ab­fra­ge­spra­che SQL (Struc­tu­red Query Language) SQL
Trans­ak­ti­ons­kon­zept ACID ACID
Ver­füg­bar­keit und Ska­lier­bar­keit Fokus auf vertikale Ska­lie­rung (Galera-Cluster + Engines), un­ter­stützt auch Sharding und ho­ri­zon­ta­le Ska­lie­rung (via Spider-Engine) ho­ri­zon­ta­le Ska­lie­rung
Re­pli­ka­ti­on Asynchron Synchron und asynchron
In­di­zie­rung Stan­dard­mä­ßig B-Tree-Indizes, un­ter­stützt weitere In­di­zie­rungs­ar­ten Große Auswahl an Indizes, un­ter­stützt auch Teil­in­dex­op­tio­nen

Die wich­tigs­ten Features von MariaDB

MariaDB bietet An­wen­de­rin­nen und Anwendern zahl­rei­che prak­ti­sche Features, die den Betrieb be­schleu­ni­gen und eine flexible Nutzung er­mög­li­chen. Zu den High­lights zählen:

  • Vielzahl an Storage-Engines: Neben der Standard-Engine InnoDB stellt MariaDB zahl­rei­che weitere Speicher-Engines zur Verfügung – darunter bei­spiels­wei­se Aria, TokuDB und Fe­de­ra­te­dX. Das er­mög­licht es, die Datenbank optimal an spe­zi­fi­sche An­for­de­run­gen an­zu­pas­sen.
  • Ef­fi­zi­en­tes Thread-Pooling: Statt für jede Anfrage einen neuen Thread zu starten, hält MariaDB einen Pool vor­ge­fer­tig­ter Worker-Threads bereit, die dazu beitragen, Abfragen schneller aus­zu­füh­ren und schneller Er­geb­nis­se zu liefern.
  • SQL-Kom­pa­ti­bi­li­tät: Das Da­ten­bank­ma­nage­ment­sys­tem un­ter­stützt nicht nur die meisten SQL-An­wei­sun­gen, sondern auch er­wei­ter­te Funk­tio­nen wie JSON-Ope­ra­to­ren, Window Functions und Common Table Ex­pres­si­ons.
  • Virtuelle Spalten: Dieses Feature er­mög­licht es, Be­rech­nun­gen direkt in der Datenbank durch­zu­füh­ren. Dadurch entfällt die Not­wen­dig­keit, gleiche Re­chen­ope­ra­tio­nen in jedem einzelnen Client umsetzen zu müssen – das übernimmt MariaDB.
  • Parallele Ver­ar­bei­tung von Abfragen: Seit Version 10.0 gestattet MariaDB das gleich­zei­ti­ge Ausführen mehrerer Abfragen, ohne dass dies zu Leis­tungs­ein­bu­ßen führt.
Hinweis

Worin un­ter­schei­det sich MariaDB von MongoDB und welche Datenbank ist je nach Ein­satz­ge­biet besser geeignet? Die Antworten liefert Ihnen unser Guide „MariaDB vs. MongoDB“.

Die wich­tigs­ten Features von Post­greS­QL

Auch Post­greS­QL wartet mit zahl­rei­chen Features auf, die zur Ver­bes­se­rung der Funk­tio­na­li­tät beitragen. Zu den wich­tigs­ten zählen:

  • JSON-Un­ter­stüt­zung: Aufgrund des Supports von JSON-Daten ist es Post­greS­QL möglich, sche­ma­lo­se oder sich wandelnde Da­ten­mo­del­le in einer re­la­tio­na­len Tabelle un­ter­zu­brin­gen, wodurch sich auch NoSQL-Workloads ausführen lassen.
  • Um­fang­rei­che Er­wei­te­run­gen: Das Da­ten­bank­sys­tem punktet mit einem be­ein­dru­cken­den Funk­ti­ons­um­fang, der unter anderem Multi Version Con­cur­ren­cy Control (MVCC), Point-in-Time-Recovery, granulare Zu­griffs­kon­trol­len und Online/Hot Backups be­inhal­tet. Durch Ex­ten­si­ons ist Post­greS­QL außerdem in der Lage, Variablen wie Sor­tie­rung, For­ma­tie­rung oder Groß- und Klein­schrei­bung zu be­rück­sich­ti­gen.
  • Da­ten­ak­tua­li­sie­run­gen: Post­greS­QL-Systemen ist es mithilfe von Da­ten­fö­de­ra­ti­on und Re­pli­ka­ti­on möglich, Da­ten­ak­tua­li­sie­run­gen nahtlos und in Echtzeit zu ver­ar­bei­ten, ohne auf klas­si­sche ELT/ETL-Prozesse zu­rück­zu­grei­fen.
  • Qua­li­täts­ge­si­cher­te Ent­wick­lung: Updates werden lediglich in den Release-Zyklus über­nom­men, wenn sie um­fang­rei­che Re­gres­si­ons­tests er­folg­reich bestanden haben.

MariaDB vs. Post­greS­QL: Ge­mein­sam­kei­ten im Überblick

MariaDB und Post­greS­QL bieten bei der Spei­che­rung von Daten eine hohe Ver­füg­bar­keit, Kon­sis­tenz und Gleich­zei­tig­keit. Außerdem gibt es noch einige weitere Ei­gen­schaf­ten, die auf beide Da­ten­ban­ken zutreffen. Dazu gehören:

  • Da­ten­mo­dell: Beide Da­ten­ban­ken basieren auf re­la­tio­na­len Modellen, die Tabellen mit Zeilen und Spalten zur Spei­che­rung von In­for­ma­tio­nen nutzen. Sowohl MariaDB als auch Post­greS­QL un­ter­stüt­zen Primär- und Fremd­schlüs­sel sowie un­ter­schied­li­che Da­ten­ty­pen und Formate, bieten eine robuste Da­ten­mo­del­lie­rung und verwenden In­di­zie­rung zur Un­ter­stüt­zung der Ab­fra­geleis­tung.
  • Open-Source-Lizenz: Beide Da­ten­bank­sys­te­me sind als Open-Source-Projekt kon­zi­piert. Ent­wick­le­rin­nen und Ent­wick­lern ist es dem­zu­fol­ge möglich, den Code ein­zu­se­hen, zu verwenden und zu ver­brei­ten. MariaDB und Post­greS­QL verfügen zudem über aktive Com­mu­ni­ties, die einen kon­ti­nu­ier­li­chen Beitrag zur Wei­ter­ent­wick­lung leisten.
  • Er­wei­ter­bar­keit: In beide Da­ten­bank­ma­nage­ment­sys­te­me sind ver­schie­de­ne Me­cha­nis­men in­te­griert, die der Er­wei­te­rung der Funk­tio­na­li­tät dienen. Es besteht bei­spiels­wei­se die Mög­lich­keit, be­nut­zer­de­fi­nier­te Funk­tio­nen (UDFs) zu erstellen, mit denen sich spezielle Ope­ra­tio­nen rea­li­sie­ren lassen oder Er­wei­te­run­gen für geos­pa­tia­le Ope­ra­tio­nen zu verwenden.

MariaDB vs. Post­greS­QL: Das sind die wich­tigs­ten Un­ter­schie­de

Auch wenn MariaDB und Post­greS­QL beide re­la­tio­na­le Open-Source-Da­ten­ban­ken sind, un­ter­schei­den sie sich in zahl­rei­chen Aspekten. Im Folgenden finden Sie die zentralen Dif­fe­ren­zen im Überblick:

  • Da­ten­mo­dell und Da­ten­ty­pen: MariaDB speichert Daten über­wie­gend in klas­si­schen Tabellen, stellt aber auch JSON-Spalten und Dynamic Columns für flexible Struk­tu­ren bereit. Post­greS­QL bietet noch mehr An­pas­sungs­mög­lich­kei­ten in Hinsicht auf Da­ten­ty­pen, Funk­tio­nen, Ope­ra­to­ren und Pro­gram­mier­spra­chen.
  • Leistung: Im Vergleich MariaDB- vs Post­greS­QL-Per­for­mance über­zeu­gen beide Da­ten­bank­sys­te­me mit modernen Ab­fra­ge­op­ti­mie­rern, die dafür sorgen, dass Abfragen effizient aus­ge­führt werden. MariaDB erreicht vor allem bei rein trans­ak­tio­na­len Workloads hohe Durch­satz­ra­ten, wo­hin­ge­gen Post­greS­QL bei komplexen Abfragen punktet.
  • Ska­lie­rung: MariaDB setzt vor­wie­gend auf vertikale Ska­lie­rung, stellt aber ebenso Optionen für die ho­ri­zon­ta­le Ska­lier­bar­keit bereit – etwa Galera oder die Spider-Engine für ho­ri­zon­ta­le Par­ti­tio­nie­rung. Post­greS­QL bietet um­fang­rei­che­re Optionen für ho­ri­zon­ta­le Ska­lier­bar­keit, die unter anderem Streaming, Logical Re­pli­ca­ti­on und Logical Sharding durch Ta­bel­len­par­ti­tio­nie­rung be­inhal­ten.
  • Da­ten­ein­ga­be: MariaDB bietet mehr Fle­xi­bi­li­tät bei der Da­ten­ty­pi­sie­rung, denn der Datentyp lässt sich au­to­ma­tisch an das Ziel anpassen. Dies erweist sich vor allem dann als praktisch, wenn ver­schie­de­ne Arten der Da­ten­ein­ga­be genutzt werden. Post­greS­QL ist dies­be­züg­lich etwas strenger. Ent­spre­chen ein­ge­hen­de Daten nicht dem Ziel­da­ten­typ, wird ein Fehler angezeigt.
  • Re­pli­ka­ti­on: Während MariaDB aus­schließ­lich asyn­chro­ne Re­pli­ka­ti­on nutzt, greift Post­greS­QL auch auf synchrone Re­pli­ka­ti­on zurück. Im ersten Fall werden Än­de­run­gen von Pri­mär­da­ten­ban­ken zu Re­pli­ka­ti­ons­da­ten­ban­ken pro­to­kol­liert, im zweiten Fall an sekundäre Da­ten­ban­ken über­tra­gen. Das bedeutet: Bei Post­greS­QL können Sie auch bei Ausfällen auf ga­ran­tier­te Da­ten­kon­sis­tenz vertrauen – jedoch auf Kosten einer leicht erhöhten Latenz. MariaDB-Replikate reagieren schneller, bleiben jedoch ge­le­gent­lich hinter dem Pri­mär­stand zurück.

Use Cases: Für welche Ein­satz­ge­bie­te eignen sich MariaDB und Post­greS­QL?

MariaDB findet vor allem in trans­ak­tio­na­len Um­ge­bun­gen und ana­ly­ti­schen Workloads Anwendung. Das Da­ten­bank­sys­tem eignet sich bei­spiels­wei­se exzellent für E-Commerce-Platt­for­men, Finanz- und Bu­chungs­sys­te­me oder Data-Warehouse-Projekte, bei denen sowohl schnelle OLTP-Ope­ra­tio­nen (OLTP = Online Tran­sac­tion Pro­ces­sing) als auch Ad-hoc-Analysen großer Da­ten­men­gen gefragt sind.

Post­greS­QL glänzt in Szenarien, die eine er­wei­ter­te Da­ten­mo­del­lie­rung und spezielle Da­ten­ty­pen erfordern. Dazu zählen unter anderem CRM- und ERP-Systeme, Geodaten- und GIS-Lösungen, Fi­nanz­dienst­leis­tun­gen und Content-Ma­nage­ment-Systeme. Die Post­greS­QL-Datenbank bietet sich aber ebenso für IoT-Platt­for­men, die wis­sen­schaft­li­che Forschung und Data-Mining an. Dank der hohen Stan­dard­kon­for­mi­tät, Er­wei­ter­bar­keit (z. B. durch eigene Da­ten­ty­pen oder Funk­tio­nen) und aktiven Open-Source-Community ist Post­greS­QL zudem ideal für Projekte mit lang­fris­ti­gem Wachstum und in­di­vi­du­el­len An­for­de­run­gen geeignet.

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