Top-Datenbanken für KI-Projekte

Daten sind heute das Fundament fast jeder digitalen Anwendung.

Deshalb ist die Wahl der richtigen Datenbank wichtiger denn je. Unterschiedliche Projekte – von klassischen Web-Apps bis hin zu modernen KI-Systemen – haben sehr unterschiedliche Anforderungen. Die Datenbank bestimmt, wie schnell, stabil und flexibel ein Projekt wachsen kann.

Besonders in der KI-Entwicklung spielt die Datenbank eine zentrale Rolle. Systeme wie Memory-Funktionen, semantische Suche oder RAG-Architekturen sind ohne geeignete Datenbanken kaum realisierbar. Die Wahl der richtigen Lösung entscheidet direkt über Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit solcher KI-Anwendungen.

1. PostgreSQL + pgvector

2. MongoDB (dokumentenorientiert)

MongoDB ist eine dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank, die für hohe Flexibilität, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit entwickelt wurde.

MongoDB speichert Daten nicht in Tabellen (wie relationale Datenbanken), sondern in flexiblen JSON-ähnlichen Dokumenten (BSON). Dadurch lassen sich komplexe Datenstrukturen sehr natürlich und ohne strikte Schema-Vorgaben abbilden.

MongoDB lässt sich sehr gut mit n8n verbinden und läuft auch in einem Docker Container

1. Dokumentenorientiert

• Daten werden in Collections gespeichert.
• Ein Eintrag ist ein Dokument (ähnlich JSON).
• Keine festen Tabellenstrukturen → sehr flexibel.

2. Schema-frei (Schema-less)

• Jedes Dokument kann andere Felder haben.
• Ideal für sich schnell ändernde Datenmodelle oder prototyping.

3. Horizontal skalierbar

• Unterstützt Sharding (Datenverteilung über mehrere Server).
• Gut geeignet für große Datenmengen und verteilte Systeme.

4. Hohe Performance

• Sehr schnell bei Lese-/Schreiboperationen.
• Optimiert für große, unstrukturierte Datenmengen.

5. Mächtige Abfragesprache

• Aggregation Framework für komplexe Datenverarbeitung.
• Filter, Sortierungen, Joins (via $lookup).

6. Dokumente = Objekte

• Besonders beliebt im Web- und App-Development mit Node.js, Python, Go usw.
• Wenig “Übersetzungsaufwand” zwischen Code und Datenbank.

7. Cloud-Option: MongoDB Atlas

• Voll gemanagte Cloud-Datenbank.
• Automatische Backups, Skalierung und Monitoring.

8. Typische Einsatzgebiete

MongoDB wird häufig genutzt für:

• KI/ML-Pipelines (z. B. Speicherung von Vektoren via MongoDB Vector Search)
• Echtzeit-Analytics
• Content-Management-Systeme
• Mobile Apps
• IoT-Anwendungen
• Event Logging
• Microservices

3. Supabase

Supabase ist eine Open-Source Backend-Plattform, die als „Firebase-Alternative“ entwickelt wurde.

Sie basiert hauptsächlich auf PostgreSQL und bietet Entwicklern sofort einsatzbereite Backend-Funktionen: Datenbank, Authentifizierung, File-Storage, Realtime-API, Edge Functions und mehr.

Ziel ist es, „Postgres as a Service“ bereitzustellen, ohne Vendor Lock-in.

Wofür wird Supabase verwendet?

Supabase eignet sich besonders gut für:

• schnelle Prototypen und MVPs
• Web- und Mobile-Apps
• KI-/LLM-Anwendungen (mit Postgres Vector)
• Startups, die ohne eigenes Backend-Team beginnen
• Projekte, die Postgres benötigen, aber Managed Services nutzen wollen

Wodurch zeichnet sich Supabase aus?

1. PostgreSQL-Datenbank (Core)

Die Basis von Supabase ist ein vollwertiges, unverändertes PostgreSQL.

Damit erhält man:

• SQL-Abfragen
• Joins, Constraints, Trigger, Stored Procedures
• PostGIS, Full-Text Search, PostgreSQL-Extensions
• Postgres Vector (pgvector) für KI-Embeddings

2. Realtime-Funktionen

Dank „Realtime Postgres“ kann Supabase:

• Datenbankänderungen live an Clients senden
• WebSocket-Abos zur Verfügung stellen
• Live-Chat, Echtzeit-Dashboard, Multiplayer-Apps ermöglichen

3. API-Generierung automatisch

Supabase erstellt automatisch eine REST- und GraphQL-API aus deiner Datenbank.

• Kein API-Coding notwendig
• Zugriff gesteuert durch Row-Level Security
• Sehr effizient für CRUD-Use Cases

4. Authentifizierung & User Management

Voll integriertes Auth-System:

• E-Mail & Passwort
• Magic Links
• OAuth (Google, GitHub, Discord, Apple, usw.)
• SSO / SAML
• Row-Level Security (RLS) für Zugriffskontrolle

5. Storage

Ein S3-ähnlicher Storage-Service für:

• Bilder
• Videos
• PDFs
• Dateien jeder Art Mit RLS-basierter Datei-Sicherheit.

6. Edge Functions

Supabase bietet serverseitige Funktionen:

• basierend auf Deno
• optimal für Auth-Workflows, Webhooks, LLM-Integrationen
• sehr schnell und global verteilt

MySQL / MariaDB

Weit verbreitete relationale Datenbanken, robust für klassische Web-Backends.

SQLite

Leichtgewichtig, dateibasiert; beliebt für lokale KI-Prototypen und Edge-Geräte.

Redis

In-Memory-Key-Value-Store, häufig für Caching, Feature-Stores oder schnelle Vektor-Lookups (mit Redis Vector Similarity Search).

Fazit

Die richtige Datenbank ist kein Detail, sondern eine strategische Entscheidung. Moderne Projekte – insbesondere KI-basierte Anwendungen – profitieren von Systemen, die Stabilität, Skalierbarkeit und intelligente Abfragemöglichkeiten vereinen. Technologien wie PostgreSQL mit pgvector, Milvus oder Pinecone setzen hier neue Standards. Gleichzeitig lohnt es sich, veraltete oder wenig gepflegte Datenbanken zu vermeiden, da sie langfristig hohe Kosten, technische Einschränkungen und unnötige Risiken verursachen können.

Mit einer bewussten Auswahl legst du das Fundament für ein leistungsfähiges, wartbares und zukunftssicheres System. Egal ob Startup, Enterprise oder KI-Experiment – die passende Datenbank entscheidet über Effizienz, Entwicklungsgeschwindigkeit und Erfolg deiner Anwendung.