PostgreSQL-, MySQL-, MongoDB-Vergleich: Welche Datenbank für welches Projekt?

„Welche Datenbank soll ich verwenden?“ ist eine der am häufigsten gestellten Fragen von DevOps und Entwicklungsteams. Die Antwort lautet: „Es kommt darauf an“; Um aber je nach Situation die richtige Antwort zu geben, ist es notwendig, die Stärken/Schwächen jeder Datenbank zu kennen und zu wissen, bei welcher Arbeitsbelastung sie glänzt.

In diesem Artikel vergleichen wir die 5 gängigsten Open-Source-Datenbanken im Jahr 2026, erklären, welche in welchem ​​Szenario ausgewählt werden sollte und wie das VDS-Panel diese Datenbanken verwaltet.

PostgreSQL: „Wenn ich in meiner gesamten Karriere eine Wahl treffen müsste, wäre es Postgres“

PostgreSQL ist das fortschrittlichste Mitglied der modernen relationalen Datenbankwelt. Merkmale:

• Vollständige ACID-Konformität: Die Transaktionssicherheit ist bedingungslos
• JSONB: Dokumentspeicherung und -indizierung im NoSQL-Stil
• Erweiterungen: PostGIS (GIS), TimescaleDB (Zeitreihen), pgvector (KI-Einbettungen)
• Komplexe Abfragen: Fensterfunktionen, CTE, rekursive Abfragen, Volltextsuche
• Strenges Typensystem: Datenqualitätskultur

Nutzungsszenarien:

• Datenintegritätskritische Systeme wie Finanzen, E-Commerce, CRM, ERP
• Arbeitsbelastung mit Schwerpunkt auf Berichterstellung und Analyse
• Georäumliche Anwendungen (Karten, Standort)
• AI/ML-Einbettungsspeicher (pgvector)

Schwächen:

– Etwas schwerer bei leseintensiver Arbeitslast als MySQL

• Prozessgabeln pro Verbindung; Mit Verbindungspool (PgBouncer) gelöst

MySQL / MariaDB: „König der PHP-Welt“

MySQL und MariaDB (Fork) sind die Standardeinstellungen des PHP-Ökosystems wie WordPress, Magento, Laravel, Symfony. Im Jahr 2026 immer noch üblich.

• Hoher Lesedurchsatz: Besonders ausgereiftes Caching von InnoDB
• Einfache Replikation: Einfache Master-Slave-Einrichtung
• Ökosystem: Viele Tools, ORMs, Admin-Tools
• phpMyAdmin: Fast alle Webhoster bieten Standard an

Nutzungsszenarien:

• WordPress-, Magento- und PrestaShop-Websites
• Leseintensive Analysen (grenzt eher an OLTP als an OLAP)
• PHP-Backend, Legacy-Anwendungen
• Einfache CRUD-APIs

Schwächen:

• Die JSON-Unterstützung ist eingeschränkter als bei Postgres
• Volltextsuche ist unzureichend (Elasticsearch ist erforderlich)
• Hinter Postgres stecken komplexe analytische Abfragen

MongoDB: „Schemafreie Flexibilität“

MongoDB-Dokumentendatenbank. Speichert ein JSON-ähnliches Dokument im BSON-Format.

• Schemafreie Flexibilität: Dokumente mit unterschiedlichen Strukturen in derselben Sammlung
• Horizontale Skalierung: Daten werden automatisch mit Sharding verteilt
• Aggregationspipeline: Komplexe Transformationen als Fluss definieren
• Geo-Abfragen: 2D/2Dsphere-Indizes integriert

Nutzungsszenarien:

• Content-Management, Katalog, Ereignisprotokollierung
• IoT-Datenerfassung (jeder Sensor unterschiedliches Schema)
• Rapid Prototyping, MVP
• Echtzeitanalysen (mit Aggregation)

Schwächen:

• ACID nur auf Einzeldokumentebene (Multi-Doc-Transaktion 4.0+, aber teuer)
• Kein Beitritt (Suche eingeschränkt)
• Schemaless = Insektenmagnet; Postgres JSONB eignet sich besser für Teams, die Disziplin in das Schema bringen

Redis: „Nicht die Datenbank, sondern die Geschwindigkeitsschicht“

Redis In-Memory-Datenspeicher. Es wird nicht als primäre Datenbank verwendet. Es ist für Cache, Sitzungsspeicher, Ratenbegrenzung und Pub/Sub konzipiert.

• Ultraschnell: Latenzzeit unter einer Millisekunde, da es im RAM ausgeführt wird
• Rich-Datentypen: String, Liste, Menge, sortierte Menge, Hash, Stream, Geodaten
• Pub/Sub: Einfaches Messaging (nicht so umfassend wie RabbitMQ)
• Persistenz: Haltbarkeit mit RDB-Snapshot + AOF-Protokoll ist optional

Nutzungsszenarien:

• Sitzungsspeicher (Web-Login)
• API-Antwort-Cache
• Ratenbegrenzung (IP-basiert)
• Bestenliste (sortiertes Set)
• Verteilte Sperre

Vergleichstabelle

Leistungsbeispiele

Typischer Benchmark auf demselben Server (4 CPUs, 8 GB RAM, NVMe SSD):

Transaktion	PostgreSQL	MySQL	MongoDB	Redis
Einfach EINFÜGEN	15k/s	20k/Sek.	25k/Sek.	150k/Sek.
Einfaches SELECT	30k/Sek.	40k/Sek.	45k/Sek.	200k/Sek.
Komplexer JOIN/Aggregat	3k/Sek.	1,5k/Sek.	N/A*	N/A*
JSON-Abfrage	10k/s (JSONB)	5k/Sek.	35k/Sek.	N/A*

* Kein relationaler Join

Redis wird für den Cache verwendet, nicht für den primären; PostgreSQL/MySQL/MongoDB konkurrieren auf der primären Ebene.

Welches soll ich wählen?

Neue Webanwendung, komplexes Datenmodell: PostgreSQL

WordPress oder Magento: MySQL (Tool-Integration)

Inhalt, Katalog, IoT, Event-Store: MongoDB

Cache-Ebene, Sitzung, Ratenbegrenzung: Redis (zusätzlich zur primären Datenbank)

Zeitreihen (Metriken, Protokolle): PostgreSQL + TimescaleDB-Erweiterung

Volltextsuche: PostgreSQL + pg_trgm oder Elasticsearch

AI/ML-Einbettung: PostgreSQL + pgvector

Welche DB Sie auch wählen, mit VDS Panel

Die Datenbankauswahl erfolgt mit einem Klick beim Öffnen eines neuen Projekts im Panel:

• Installationszeit ~4 Sekunden
• Benutzer, Passwort, Berechtigungen automatisch
• Verbindungszeichenfolge in die Umgebung einfügen
• Tägliches Backup aktiv
• PgBouncer (Postgres) oder Verbindungspool (MySQL) automatisch

Es ist möglich, mehrere DBs zu verwenden: PostgreSQL + Redis innerhalb desselben Projekts ist eine gängige Kombination. Das Panel verwaltet sie alle unter der gleichen Isolation.

Abschluss

Die Datenbankauswahl sollte dem Geschäftsmodell Ihres Projekts entsprechen. Analysieren Sie Ihre tatsächliche Arbeitsbelastung, ohne sich auf technologische Modeerscheinungen einzulassen. PostgreSQL ist die richtige Antwort für die meisten modernen Webanwendungen und Redis ist die richtige Antwort für die meisten Caching-Anforderungen. Wählen Sie MongoDB, wenn Ihnen das Dokumentmodell wirklich einen Vorteil verschafft, und wählen Sie MySQL/MariaDB, wenn das Ökosystem dies erfordert.

VDS Panel verwaltet alle fünf Datenbanken isoliert, redundant und überwacht pro Projekt. Einzelheiten finden Sie im automatischen Datenbankmodul oder im Kontaktformular.