Mathesar – Zugriff auf Postgres-Daten über eine intuitive tabellenkalkulationsähnliche Oberfläche

 (github.com/mathesar-foundation)
4 Punkte von GN⁺ 2025-02-01 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Mathesar ist eine Webanwendung, mit der Nutzerinnen und Nutzer mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen PostgreSQL-Daten ohne Code ansehen, bearbeiten, abfragen und gemeinsam nutzen können
  • Es arbeitet direkt mit bestehenden PostgreSQL-Datenbanken, -Schemas und -Tabellen und verwendet rollen- und berechtigungsbasierte Zugriffskontrolle von Postgres ohne zusätzliche Abstraktionsschicht
  • Es kann per Self-Hosting in wenigen Minuten bereitgestellt werden, die Daten verlassen den Server nicht, und der aktuelle Status ist Public Beta
  • Zu den wichtigsten Funktionen gehören das Erstellen/Ändern von Schemas und Tabellen, tabellenkalkulationsartige Dateneingabe, Filtern/Sortieren/Gruppieren, der Data Explorer ohne SQL, Formulare, Import/Export und Schema-Migrationen
  • Es ist ein von der Mathesar Foundation gepflegtes 100 % Open-Source-Projekt, wird unter der GPLv3 bereitgestellt, und Mathesar Cloud bietet eine frühe Beta sowie einen kostenlosen Plan

Wie Mathesar die Arbeit mit Postgres ermöglicht

  • Mathesar ist eine Webanwendung, die die Arbeit mit PostgreSQL-Datenbanken einfach und zugleich leistungsfähig macht
  • Nutzerinnen und Nutzer können Daten über eine vertraute tabellenkalkulationsähnliche Oberfläche anzeigen, erstellen, bearbeiten, löschen und gemeinsam daran arbeiten
  • Auch ohne Kenntnisse in SQL oder Joins lassen sich über den Data Explorer Abfragen erstellen
  • Man kann eine Verbindung zu einer bestehenden PostgreSQL-Datenbank herstellen oder eine neue Datenbank von Grund auf einrichten

Direkt mit Postgres verbundenes Design

  • Mathesar arbeitet ohne zusätzliche Abstraktion direkt mit PostgreSQL-Datenbanken, -Schemas und -Tabellen
  • „Relationships“ in der UI werden als foreign keys in der Datenbank umgesetzt
  • Es nutzt und bearbeitet PostgreSQL-Schemas, Primary Keys, Foreign Keys, Constraints und Datentypen
  • Es bietet benutzerdefinierte Datentypen für E-Mail und URL; die Validierung erfolgt auf Datenbankebene

Bereitstellung, Sicherheit und Projektstatus

  • Mathesar ist für Self-Hosting ausgelegt und lässt sich mit Docker in wenigen Minuten installieren
  • Es kann in bestehende Infrastruktur integriert werden, und die Daten verlassen den Server der Nutzenden nicht
  • Die Zugriffskontrolle basiert auf PostgreSQL-Rollen und -Berechtigungen; in der Mathesar-UI können bestehende Postgres-Rollen verwendet oder neue Rollen eingerichtet werden
  • Der Projektstatus ist wie folgt
    • Public Alpha: Installation und Server-Bereitstellung möglich
    • Public Beta: Stabil und funktionsreich genug für den produktiven Einsatz
    • Public: Noch nicht abgeschlossen
  • Derzeit befindet sich Mathesar in der Public Beta

Hauptfunktionen

  • Datenmodellierung: PostgreSQL-Schemas und -Tabellen lassen sich einfach erstellen und aktualisieren
  • Dateneingabe: Tabellenzeilen können in einer tabellenkalkulationsähnlichen Oberfläche angezeigt, erstellt, bearbeitet und gelöscht werden
  • Datenexploration: Daten lassen sich mit Filtern, Sortierung und Gruppierung schnell aufteilen und untersuchen
  • Abfrageerstellung: Mit dem Data Explorer können Abfragen ohne SQL- oder Join-Kenntnisse erstellt werden
  • Formulare: Es lassen sich Formulare erstellen, die über eindeutige Links geteilt werden können; Einsendungen werden automatisch als neue Datensätze gespeichert
  • Import/Export: Daten lassen sich innerhalb und außerhalb von Mathesar einfach importieren und exportieren
  • Schema-Migrationen: Spalten lassen sich mit zwei Klicks zwischen Tabellen verschieben

Projekt, Dokumentation und Community

  • Mathesar ist ein von der Mathesar Foundation gepflegtes 100 % Open-Source-Projekt; die Stiftung ist eine gemeinnützige 501(c)(3)-Organisation
  • Installationshinweise gibt es in der Dokumentation
  • Wer es ohne Installation nutzen möchte, kann Mathesar Cloud verwenden; der Dienst befindet sich aktuell in einer frühen Beta und bietet einen kostenlosen Plan
  • Als Community-Kanäle werden Matrix und eine Mailingliste genutzt
  • Beiträge können über den Contributor Guide gestartet werden
  • Die Lizenz ist GPLv3 und umfasst auch abgeleitete Open-Source-Module von Drittanbietern unter MIT-Lizenz

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1 Kommentare

 
GN⁺ 2025-02-01
Meinungen auf Hacker News

  • Ich bin der Projektleiter von Mathesar. Freut mich, dass es auf die Frontpage geschafft hat; wenn ihr Fragen habt, beantworte ich sie gern.

    • Ich frage mich, worin es sich von Retool unterscheidet. Ich habe Retool verwendet, um direkt auf Postgres eine UI zu bauen, und fand gut, dass man den Screen etwas gestalten kann, etwa indem man eine neue Zeile einfügt, die über den Primärschlüssel der aktuell ausgewählten Zeile verknüpft ist.
      Mich interessiert, ob Mathesar hauptsächlich auf spreadsheetartige Ansichten abzielt oder ob man die Oberfläche anpassen kann. Wie funktionieren Spreadsheet-Ansichten über mehrere verknüpfte Tabellen hinweg, und kann man Daten auch anders als tabellarisch anzeigen, etwa in Zeilendetails oder Bearbeitungsansichten?
    • Auf der Website steht Non-Profit; ich frage mich, ob es langfristig Pläne zur Monetarisierung gibt. Falls nicht, würde ich gern wissen, wie ihr die Finanzierung des Betriebs aufrechterhalten wollt.
    • Mich würde interessieren, wie es sich von Datenbankverwaltungssoftware wie DBeaver abgrenzt. Was ist der zentrale Grund, Mathesar statt DBeaver zu verwenden?
    • Ich wollte es meinem Team zur Einführung vorschlagen, aber dass Mathesar einige Schemas installiert, war ein Hindernis. Für einen lokalen pgdump gefällt mir dieses Tool aber.
    • Es scheint nichts direkt an Linux Gebundenes zu geben; gibt es Pläne, es auf Windows Server zu testen und zu unterstützen?

  • Fast gut. Es gibt viele solche Tools, aber die meisten verfehlen den Kern. Das Problem bei TablePlus, DataGrip, anderen Datenbank-GUIs sowie Airtable-Klonen wie NocoDB oder VisualDB ist, dass ihnen die drei Kernfunktionen fehlen, die ich möchte.
    ① Beziehungen müssen inline sichtbar sein. Ich will nicht die Fremdschlüssel-ID sehen, sondern Teile der verknüpften Zeile, und es ist gut, dass dieses Tool das verstanden hat.
    ② Filter-, Gruppierungs- und Ansichts-Funktionen sind nötig. Nicht einfach nur SQL WHERE, sondern einfache Filter und Gruppierung nach Headern sind wichtig; genau das macht Airtable stark.
    ③ KI-generierte Queries und Berichte sind nötig. 2025 ein Produkt ohne KI herauszubringen ist schade, und präzise SQL-Queries und Diagramme aus natürlicher Sprache zu erzeugen, ist inzwischen nicht mehr schwer. Beispiel siehe https://www.youtube.com/watch?v=ooWaPVvljlU
    Wenn diese drei Dinge in einem Tool zusammenkommen, ist das nahe am heiligen Gral der Datenbankverwaltung.

  • Die Oberfläche sieht gut aus, aber wie bei der Formulierung von Grist stört mich die Tagline. Kann man es wirklich spreadsheetartig nennen? Mir scheint, dass die Manipulierbarkeit von Zeilen und Spalten fehlt, die ein Spreadsheet von einer Tabelle unterscheidet.

    • Ich verstehe den Punkt. Die Tagline soll die allgemeine Idee „Daten in einer Tabellen-UI bearbeiten, ohne viele Klicks oder Tastatureingaben“ so kurz wie möglich vermitteln; dabei leidet die Genauigkeit etwas.
      Deshalb steht dort „spreadsheet-like“ und nicht „spreadsheet“, aber falls es einen besseren Ausdruck dafür gibt, würde mich das interessieren.

  • Der Name gefällt mir. Er erinnert mich an den Thermian-Anführer aus Galaxy Quest.

  • Ich frage mich, ob PostGIS unterstützt wird, sodass Geometriedaten auf Karten angezeigt werden könnten.

  • Ich werde es irgendwann installieren. Die Rechteverwaltung sieht gut aus, und ich freue mich über ein Projekt, das das Rad nicht neu erfindet. Ich frage mich, ob es einen SQL-Editor gibt.
    In der Dokumentation habe ich nichts dazu gesehen; falls es keinen gibt, könnte das für mich ein ziemlich großes Hindernis sein.

    • In der UI gibt es noch keinen SQL-Editor, aber das ist einer der Punkte, bei denen wir aktiv prüfen, ob wir bald daran arbeiten. Es steht auch im Abschnitt „What’s next?“ der Beta-Release-Ankündigung: https://mathesar.org/blog/2025/01/29/release-0-2-0
      Ich weiß nicht, ob es zu deinem Use Case passt, aber man kann Mathesar auch zusammen mit einem separaten SQL-Editor verwenden. Mathesar spiegelt immer den aktuellen Zustand der Datenbank wider.

  • Das scheint ziemlich genau dem zu entsprechen, was unser Finanzteam gestern angefragt hat. Ich werde es mir auf jeden Fall ansehen.
    In unserem Fintech-Startup wollten wir alle geldbezogenen Informationen in der Datenbank halten und das Finanzteam sie mit den tatsächlichen Bankinformationen abgleichen lassen.

  • Für die Leute aus der „Nimm einfach Postgres“-Fraktion sieht das sehr nützlich aus [1], [2].
    Mich interessieren die wichtigsten Unterschiede zwischen Mathesar und NocoDB bzw. Baserow. Plant Mathesar ebenfalls, eine Open-Source-Alternative zu Airtable zu werden?
    [1] Just use Postgres for everything (430 Kommentare):
    https://news.ycombinator.com/item?id=33934139
    [2] Just Use Postgres!
    https://www.manning.com/books/just-use-postgres

    • NocoDB ist eine allgemeine Datenbank-GUI mit Unterstützung für mehrere Backends; Mathesar ist Postgres-spezifisch, integriert sich dafür aber tief in native Funktionen, etwa indem Postgres-Rollen und -Rechte für die Zugriffskontrolle verwendet werden.
      NocoDB fügt über Datenbankobjekte eigene UI-Abstraktionen hinzu, während Mathesar die Datenbankstruktur direkt widerspiegelt. Allerdings hat NocoDB Funktionen, die Mathesar noch nicht unterstützt, etwa Kanban- und Kalenderansichten, Formulare und Airtable-ähnlichere Datentypen.
      Baserow ist eher eine Open-Source-Alternative zu Airtable und verbindet sich, anders als Mathesar oder NocoDB, nicht mit einer bestehenden Datenbank. UI-zentrierte Funktionen wie mehrere Ansichten und Formulare ähneln NocoDB, aber es verhält sich nicht wie Mathesar als Datenbank-Interface.
      Mathesar hat einen visuellen Query Builder, mit dem man in der UI Joins und Queries erstellen kann, sowie Datenmodellierungswerkzeuge wie das Verschieben von Spalten zwischen Tabellen oder das Zusammenführen redundanter Daten. NocoDB und Baserow haben solche Funktionen nicht.
      Außerdem ist Mathesar 100 % Open Source, während NocoDB und Baserow Open-Core-Modelle mit kostenpflichtigen Funktionen sind. Langfristig möchten wir es zu einer konkurrenzfähigen Airtable-Alternative machen, und man kann schon jetzt Datenbanken von Grund auf erstellen; um Airtable in breiteren Use Cases entgegenzutreten, brauchen wir aber vermutlich mehr Datentypen, Ansichten und Integrationen.
      Postgres ist tatsächlich erstaunlich vielseitig, weshalb wir es derzeit für vertretbar hielten, uns mit Postgres als einzigem unterstützten Datenbank-Backend darauf zu konzentrieren.

  • Ihr solltet euch Ultorg ansehen. Der Name ist nicht besonders gut, aber Mathesar ist auch nicht wirklich besser, und in dem Projekt steckt viel leistungsfähige und zugleich intuitive UX.

    • Ultorg ist großartig. Mit Eirik, dem Gründer von Ultorg, vergleiche ich gelegentlich, was wir jeweils gelernt haben.

  • Das sieht sehr nützlich für viele Admin-Interfaces aus, bei denen Fachexperten die zugrunde liegenden Daten pflegen müssen und UX nicht die höchste Priorität hat. Viele Enterprise-Anwendungen haben solche Bereiche.
    Ich frage mich, was die GPLv3-Lizenz in so einem Szenario bedeutet. Könnte man Mathesar zusammen mit proprietären Services als einen Microservice betreiben? Unternehmen, die nicht ihr gesamtes Produkt als Open Source veröffentlichen wollen, wären vielleicht dennoch bereit, Änderungen und Verbesserungen an der Mathesar-Komponente upstream beizusteuern.

    • Mathesar steht unter GPLv3 und nicht unter AGPL, daher ist der Betrieb zusammen mit proprietären Services kein Problem. Unternehmen können Mathesar als eigenständigen Service in ihrem Stack nutzen, ohne andere Komponenten als Open Source veröffentlichen zu müssen.
      Ein ähnliches Beispiel ist WordPress, das ebenfalls GPL-lizenziert ist und ein lebendiges Hosting-Ökosystem hat.
      GPLv3 greift nur, wenn man Mathesar selbst verändert und verteilt; sie erstreckt sich nicht auf Services, die lediglich mit Mathesar interagieren. Wenn ein Unternehmen Mathesar verändert und diese veränderte Version verteilt, müssen diese Änderungen unter GPLv3 veröffentlicht werden, aber die Nutzung als Microservice in einem Enterprise-Stack ist unproblematisch.
      Natürlich freuen wir uns sehr, wenn Änderungen und Verbesserungen upstream zurückgegeben werden.