5 Open-Source-Da­ten­ban­ken im Vergleich

Open-Source-Da­ten­ban­ken bieten heute in vielen An­wen­dungs­fäl­len eine ver­gleich­ba­re Leis­tungs­fä­hig­keit, Si­cher­heit und Ska­lier­bar­keit wie pro­prie­tä­re Systeme. Zu den be­kann­tes­ten Optionen zählen MySQL, Post­greS­QL, MariaDB, Apache Cassandra, MongoDB und Redis.

Die wich­tigs­ten Open-Source-Da­ten­ban­ken im Überblick

Die Wahl der richtigen Open-Source-Datenbank hängt stark von Ihren An­for­de­run­gen ab: Liegt Ihr Fokus zum Beispiel auf Ge­schwin­dig­keit, der Ver­ar­bei­tung großer Da­ten­sät­ze oder ist Ihnen der Austausch mit einer Community besonders wichtig? Solche Kriterien spielen bei der Auswahl eines ge­eig­ne­ten Da­ten­bank­sys­tems eine zentrale Rolle. In der folgenden Tabelle sehen Sie beliebte Open-Source Da­ten­bank­sys­te­me im Vergleich. So können Sie am besten ent­schei­den, welche Option für Sie die passende ist.

Was spricht für eine Open-Source-Datenbank?

Das Haupt­ar­gu­ment für den Wechsel zu einer quell­of­fe­nen Datenbank ist oft der Kos­ten­fak­tor. Je nach Un­ter­neh­men, Struktur und Anbieter kann ein klas­si­sches Da­ten­bank­sys­tem relativ teuer sein, während die Open-Source-Optionen mit Ein­spa­run­gen punkten. Dieser Vorteil ist jedoch nicht in jedem Szenario eindeutig, da moderne Cloud- und Managed-Database-Modelle die Ge­samt­kos­ten­struk­tur stark verändert haben und Open-Source-Systeme ebenfalls kos­ten­in­ten­siv werden können.

Die Un­ab­hän­gig­keit kann auch ein ent­schei­den­der Faktor sein. Die meisten Open-Source-Da­ten­ban­ken 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.

Open-Source-Da­ten­bank­sys­te­me im Vergleich

Es gibt eine große 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 Ent­wick­le­rin­nen und 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

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 unter der Post­greS­QL-Lizenz ver­füg­ba­re Software über die Jahre stetig wachsen und ver­bes­sert werden. Die Open-Source-Datenbank ist größ­ten­teils mit dem SQL-Standard kom­pa­ti­bel und 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.

Post­greS­QL wird heute zunehmend für er­wei­ter­te Da­ten­an­wen­dun­gen ein­ge­setzt. Dies umfasst unter anderem den Umgang mit JSON-Daten, Geodaten (z. B. über PostGIS) sowie zunehmend auch KI-nahe An­wen­dun­gen wie Vek­tor­su­che, etwa durch Er­wei­te­run­gen wie pgvector.

Apache Cassandra

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 hohe Aus­fall­si­cher­heit. Ent­wi­ckelt wurde es ur­sprüng­lich bei Facebook und 2008 als Open-Source-Projekt ver­öf­fent­licht. Heute wird es von der Apache Software Foun­da­ti­on wei­ter­ge­führt und kon­ti­nu­ier­lich wei­ter­ent­wi­ckelt.

Cassandra verfügt über eine eigene Ab­fra­ge­spra­che (CQL) und ist eine spal­ten­ori­en­tier­te NoSQL-Datenbank (Wide-Column-Store), die für hohe Ska­lier­bar­keit im ver­teil­ten Betrieb kon­zi­piert ist. Dadurch eignet sich das System ins­be­son­de­re für An­wen­dun­gen mit hoher Schreib­last und global ver­teil­ten Nutzenden. Während typische frühe große Tools Social-Media-Platt­for­men wie Twitter/X, Instagram und Facebook waren, hat es sich in­zwi­schen auch in den Bereichen Echt­zeit­ana­ly­sen und IoT-Da­ten­ma­nage­ment etabliert.

MongoDB

Auch MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank. Sie überzeugt unter anderem im Umgang mit mobilen Apps, Pro­dukt­ka­ta­lo­gen und Content-Ma­nage­ment-Systemen. 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.

Im Laufe der Jahre hat sich MongoDB auch stark in Richtung cloud­ba­sier­ter Platt­for­men ent­wi­ckelt und wird heute auch über voll­stän­dig ver­wal­te­te Dienste wie MongoDB Atlas betrieben. Dadurch hat sich das Ge­schäfts­mo­dell zunehmend von einem klas­si­schen Open-Source-Ansatz hin zu einem Open-Core- und Cloud-Service-Modell ver­scho­ben.

MySQL und MariaDB

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 entstand als Fork von MySQL nach dessen Übernahme durch Oracle und wurde von einigen der ur­sprüng­li­chen MySQL-Ent­wick­ler wei­ter­ent­wi­ckelt. 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.

Heute werden beide Systeme jedoch sehr häufig als Managed Services in Cloud-Um­ge­bun­gen betrieben, wodurch klas­si­sche lokale In­stal­la­tio­nen im Un­ter­neh­mens­um­feld an Bedeutung verloren haben, aber weiterhin in be­stimm­ten Szenarien ein­ge­setzt werden.

Redis

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.

2024 stellte Redis seine Lizenz auf ein „source-available“-Modell (SSPL/RSAL) um, wodurch es nicht mehr voll­stän­dig als klas­si­sche Open-Source-Software ein­ge­ord­net wurde. 2025 wurde zu­sätz­lich eine AGPL-Option ein­ge­führt, die wieder eine Open-Source-kom­pa­ti­ble Nutzung er­mög­licht. Die Li­zenz­än­de­rung führte zu Dis­kus­sio­nen innerhalb der Community sowie zur Ab­spal­tung des Forks Valkey als Open-Source-Al­ter­na­ti­ve unter der Linux Foun­da­ti­on.

Sind Open-Source-Da­ten­ban­ken auch für die Cloud geeignet?

Open-Source-Da­ten­ban­ken können in Cloud- oder Hy­brid­um­ge­bun­gen ein­ge­setzt werden, entweder selbst auf Cloud-In­fra­struk­tur betrieben oder als Managed Services genutzt. Wie gut sich eine Datenbank für den Cloud-Einsatz eignet, hängt jedoch von mehreren Faktoren ab. Die Cloud-Eignung ergibt sich damit nicht allein aus der Open-Source-Ei­gen­schaft, sondern aus dem Zu­sam­men­spiel von Ar­chi­tek­tur, An­wen­dungs­fall und Be­triebs­form.

Apache Cassandra und MongoDB sind stark auf verteilte Systeme ausgelegt und eignen sich daher besonders für ska­lie­ren­de Cloud-Szenarien. Redis wird in Cloud-Ar­chi­tek­tu­ren häufig als In-Memory-Datenbank für la­tenz­kri­ti­sche Aufgaben wie Caching, Session-Ma­nage­ment und Echt­zeit­ver­ar­bei­tung ein­ge­setzt. Post­greS­QL, MySQL und MariaDB sind cloud­fä­hig und werden sowohl in klas­si­schen als auch in cloud-nativen Ar­chi­tek­tu­ren genutzt.