Entscheidung: SQL oder NoSQL (welche Datenbankfamilie)?

Die Wahl der richtigen Datenbankfamilie hängt von der Form des Datenmodells, deinen Prioritäten bei Konsistenz und Skalierung und der Komplexität deiner Abfragen ab. Verallgemeinerungen wie „NoSQL ist moderner“ führen in die Irre; jede Familie ist für bestimmte Zugriffsmuster gebaut. Ausgehend von der Struktur der Daten führt dich dieser Baum zum richtigen Werkzeug zwischen relationalen, Dokument-, Key-Value- und Suchengines und erinnert bei Bedarf an den polyglotten Ansatz.

Welcher Art sind die Daten und welches Zugriffsmuster dominiert?

Beginne mit der entscheidendsten Frage: Sind die Daten strukturierte Datensätze mit starken Beziehungen, Dokumente mit flexiblem/variablem Schema, einfache Key-Value-Lookups oder ein Sonderbedarf wie Textsuche? Die Form der Daten und die Art der Abfrage bestimmen die Familie weitgehend.

• Relationale, strukturierte Datensätze und komplexe Abfragen
• Verschachtelte Dokumente mit flexiblem/variablem Schema
• Einfaches Key-Value, sehr niedrige Latenz/Caching
• Volltext-/facettierte Suche, Log-Analyse

Hat starke Konsistenz (ACID) oder horizontale Skalierung Vorrang?

Die Daten wirken relational; aber was ist deine Priorität? Sind Joins über mehrere Tabellen, transaktionale Integrität und starke Konsistenz (ACID) unverzichtbar, oder geht es darum, ein riesiges Volumen horizontal zu skalieren, das nicht auf einen Knoten passt? Das relationale Modell ist für die meisten Workloads der richtige Standard; an Grenzen stößt es erst, wenn die Skalierung einen Knoten wirklich übersteigt.

• ACID, Joins und Integrität komplexer Abfragen haben Vorrang
• Skalierung vor allem anderen, schwache Beziehungen/Joins

Empfehlung: relationale Datenbank (RDBMS)

Der richtige Standard für Workloads mit strukturierten, stark verknüpften Daten, die transaktionale Integrität erfordern. ACID-Garantien, eine ausgereifte SQL-Engine und Joins beantworten komplexe Fragen zuverlässig.

Empfehlung: Dokumentdatenbank

Speichert flexible, verschachtelte Daten mit häufig wechselndem Schema in ihrer natürlichen Form (JSON-ähnliche Dokumente). Geeignet für Anwendungen, die meist über ein einzelnes Dokument lesen/schreiben, wenige Joins brauchen und horizontale Skalierung benötigen.

Empfehlung: Key-Value-Store / Cache

Gebaut für Workloads, die sehr schnelles Lesen/Schreiben per Schlüssel und keine komplexen Abfragen brauchen. Läuft meist im Arbeitsspeicher und bietet Latenzen im Mikro-/Millisekundenbereich; ideal für Aufgaben wie Caching, Sessions und Zähler.

Empfehlung: Such-/Analyse-Engine

Eine auf invertiertem Index basierende Engine, spezialisiert auf Volltextsuche, Relevanz-Ranking, facettierte Filterung und Log-/Textanalyse mit hohem Volumen. Sie liefert das Sucherlebnis, das relationale LIKE-Abfragen nicht bieten können.