- 2025 war ein Jahr, das sich durch die wachsende Dominanz von PostgreSQL, die Verbreitung des MCP-Standards, große Übernahmen und Fusionen, eine neu entfachte Konkurrenz bei Dateiformaten und den Aufstieg von Larry Ellison zusammenfassen lässt
- PostgreSQL etablierte sich als zentrales DBaaS der großen Cloud-Unternehmen, und verteilte Projekte (Multigres, Neki, PgDog) traten neu auf den Plan
- Alle großen DBMS führten Anthropics Model Context Protocol (MCP) ein, womit die Integration von LLMs und Datenbanken ernsthaft Fahrt aufnahm
- MongoDB reichte gegen FerretDB eine Klage im Zusammenhang mit API-Nachbildung ein, und im Bereich Dateiformate verschärfte sich der Wettbewerb um Parquet-Alternativen
- Übernahmen, Schließungen und Finanzierungen prägten die Branche insgesamt, weshalb 2025 als Jahr gilt, in dem sich die Neuordnung und Konzentration der Datenbankindustrie beschleunigte
Anhaltende Expansion von PostgreSQL
- PostgreSQL 18 wurde im November 2025 veröffentlicht und führte ein asynchrones I/O-Storage-Subsystem sowie die Funktion skip scan ein
- Dadurch wird die Abhängigkeit vom OS-Seitencache reduziert und die Nutzung von Mehrschlüsselindizes verbessert
- Databricks übernahm Neon für 1 Milliarde US-Dollar, Snowflake CrunchyData für 250 Millionen US-Dollar
- Microsoft brachte HorizonDB auf den Markt, sodass nun alle großen Cloud-Anbieter einen PostgreSQL-basierten Dienst besitzen
- Neue verteilte PostgreSQL-Projekte wie Supabases Multigres, PlanetScales Neki und PgDog erschienen
- Supabase holte den Vitess-Mitgründer Sugu an Bord, um die Entwicklung einer Sharding-Middleware anzuführen
- Als unabhängige PostgreSQL-Dienste waren unter anderem Supabase, YugabyteDB, TigerData, PlanetScale, Xata, PgEdge und Nile aktiv
- Einige Startups wie Hydra und PostgresML stellten 2025 den Betrieb ein
- Der auf PostgreSQL fokussierte Wettbewerb bei M&A und technologischer Weiterentwicklung wirkte als zentrale Triebkraft der Branche
MCP (Model Context Protocol) setzt sich flächendeckend durch
- 2025 unterstützten alle großen DBMS den MCP-Standard von Anthropic
- MCP ist eine JSON-RPC-basierte Schnittstelle, die es LLMs ermöglicht, mit Datenbanken zu interagieren
- Nachdem OpenAI im März 2025 MCP-Unterstützung angekündigt hatte, veröffentlichten große Systeme wie ClickHouse, Snowflake, Oracle und MongoDB MCP-Server
- Auch PostgreSQL-basierte Dienste boten jeweils eigene MCP-Server an, darunter Supabase, Timescale und Xata
- MCP-Server greifen jeweils pro Einzelanfrage auf die Datenbank zu; Joins zwischen heterogenen Datenbanken werden nicht unterstützt
- Neon übernahm mithilfe seiner Data-Branching-Funktion 80 % der von AI-Agenten erzeugten Datenbanken
- Aus Sicherheitsgründen wurde die Notwendigkeit von Minimalprivilegien und automatischen Schutzmechanismen hervorgehoben
- Einige Systeme bieten grundlegende Schutzfunktionen wie Read-only-Beschränkungen, Query-Timeouts und Ergebnislimits
Rechtlicher Streit zwischen MongoDB und FerretDB
- MongoDB erhob 2025 gegen FerretDB Klage wegen Patent-, Urheberrechts- und Markenrechtsverletzung
- FerretDB ist ein Middleware-Proxy, der MongoDB-Abfragen in PostgreSQL übersetzt; insbesondere die Verwendung des Ausdrucks „drop-in replacement“ wurde problematisiert
- Microsoft spendete das MongoDB-kompatible Open-Source-Projekt DocumentDB an die Linux Foundation
- Auch Amazon, Yugabyte und andere beteiligten sich an dem Projekt
- Zur Behauptung MongoDBs, den „nichtrelationalen DB“-Bereich erschlossen zu haben, wurde darauf verwiesen, dass es bereits in den 1960er Jahren frühere Systeme wie IDS und IMS gab
- Dass FerretDB anfangs den Namen „MangoDB“ trug, wurde im Zusammenhang mit einer Kontroverse um mögliche Markenverwechslung erwähnt
Neu entfachter Wettbewerb bei Dateiformaten
- 2025 erschienen fünf neue Open-Source-Dateiformate, die die Dominanz von Parquet herausfordern
- FastLanes (CWI), F3 (CMU + Tsinghua University), Vortex (SpiralDB), AnyBlox (deutsches Forschungsteam), Amudai (Microsoft)
- Besonders beachtet wurde das von SpiralDB entwickelte Vortex, das an die Linux Foundation gespendet wurde; AnyBlox gewann den Best Paper Award der VLDB
- Das Parquet-Entwicklerteam reagierte darauf mit einer Modernisierung der Spezifikation
- Das unter Beteiligung von Pavlo entwickelte F3-Format soll mit einem integrierten WASM-basierten Decoder Interoperabilitätsprobleme lösen
- Der nächste Wettbewerb dürfte sich mit hoher Wahrscheinlichkeit daran entscheiden, ob GPU-Unterstützung vorhanden ist
Trends bei Übernahmen, Investitionen und Schließungen
- Wichtige Übernahmen im Jahr 2025
- IBM übernahm DataStax und Confluent, Databricks kaufte Neon, Tecton und Mooncake
- Snowflake übernahm CrunchyData und Datometry, Salesforce Informatica, Nvidia HeavyDB
- Fivetran und dbt Labs fusionierten überraschend und formierten sich zu einer integrierten ETL-Plattform neu
- Bedeutende Finanzierungsrunden
- Databricks (4 Milliarden und 1 Milliarde US-Dollar), ClickHouse (350 Millionen US-Dollar), Supabase (200 Millionen und 100 Millionen US-Dollar), Timescale (110 Millionen US-Dollar) usw.
- Beispiele für Schließungen
- Fauna, PostgresML, Hydra, MyScaleDB, Voltron Data, Apache Derby und andere
- Mit der Schließung des IBM Research Almaden Lab wurde ein symbolischer Endpunkt der DB-Forschung erwähnt
- Pavlo wies auf die kommerziellen Grenzen GPU-basierter Datenbanken hin und betonte stattdessen die Reife CPU-basierter OLAP-Engines und den Wettbewerb über User Experience
Larry Ellisons „bestes Jahr“
- 2025 stieg der Oracle-Gründer Larry Ellison zum reichsten Menschen der Welt (393 Milliarden US-Dollar) auf
- Sein Vermögen wuchs stark durch den sprunghaften Anstieg der Oracle-Aktie und Investitionen in AI-Rechenzentren
- Oracle war an großen Deals beteiligt, darunter die Übernahme des US-Geschäfts von TikTok und der Versuch von Paramount, Warner Bros zu übernehmen
- Pavlo beschreibt Ellisons Kurs als „ein Symbol für eine Person, die die Welt mit Datenbanken erobert hat“
- Trotz Kritik bleiben Oracles Einfluss und Ellisons Präsenz nach wie vor enorm
Fazit
- Die Datenbankindustrie des Jahres 2025 lässt sich durch eine Neuordnung rund um PostgreSQL, die beschleunigte Integration von AI und LLMs sowie die Polarisierung durch große M&A-Deals und Schließungen zusammenfassen
- Pavlo betont, dass sich sowohl Forschung als auch Branche auf Sicherheit, Standardisierung und Betriebsautomatisierung konzentrieren müssen
- Abschließend kündigt er den Start des neuen Startups Sydht.ai aus dem Umfeld der CMU-Forschung an
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