2026: Nutzt einfach Postgres (It's 2026. Just Use Postgres)

Kernaussage

• Der langjährige Rat, „das richtige Tool zu verwenden“, führt paradoxerweise zu einer ausufernden Datenbanklandschaft und schafft einen Verwaltungsalbtraum. Im Zeitalter der AI-Agenten im Jahr 2026 ist es überwältigend vorteilhaft, alles mit einer einzigen Datenbank abzudecken. Die Schlussfolgerung vorweg → Für die meisten (99 %) Unternehmen reicht Postgres allein aus.

Warum sollte man jetzt auf ein einziges Postgres setzen?

• AI-Agenten müssen Testdatenbanken schnell hochfahren, forken und debuggen können. Nutzt man mehrere Datenbanken (Pinecone + Elasticsearch + Redis + MongoDB usw.), ist das nahezu unmöglich.
• Mit nur einem Postgres lassen sich Backup-, Monitoring-, Sicherheits- und Disaster-Recovery-Strategien vereinheitlichen → kognitive Last und versteckte Kosten sinken drastisch.
• Wer mehrere Datenbanken verwendet, bekommt in der Praxis Probleme wie fehlgeschlagene Synchronisation, massiv erschwerte Wiederherstellung und eine siebenfach höhere betriebliche Komplexität.

Konkrete Gründe, warum Postgres spezialisierte Datenbanken ersetzen kann

Postgres-Erweiterungen haben Algorithmen spezialisierter Datenbanken bereits ebenso gut oder sogar besser umgesetzt:

• Suche → pg_textsearch (BM25) → ersetzt Elasticsearch
• Vektorsuche → pgvector + pgvectorscale (DiskANN) → 28-mal schneller und 75 % günstiger als Pinecone
• Zeitreihen → TimescaleDB → vergleichbar mit oder besser als InfluxDB + vollständige SQL-Unterstützung
• Dokumente → JSONB → Leistung auf MongoDB-Niveau + ACID-Garantien
• Geodaten → PostGIS (seit 2001 Standard)
• Queues → pgmq → kann Kafka ersetzen
• Außerdem decken pg_cron, pgai usw. den Großteil des Restes ab

Entgegnung auf Gegenargumente

• „Für bestimmte Aufgaben ist eine spezialisierte Datenbank besser“ → stimmt, aber für 99 % der Unternehmen ist das überdimensioniert und nur in extremen Fällen des obersten 1 % relevant.
• Das Marketing spezialisierter Datenbankanbieter hat nur den Mythos vom „right tool“ verbreitet, während die tatsächlichen versteckten Betriebskosten und gebrochene Datenkonsistenz deutlich schwerer wiegen.

Fazit

• Startet mit Postgres.
• Fügt Komplexität nur dann hinzu, wenn die Notwendigkeit nachgewiesen ist.
• 2026 gilt: Nutzt einfach Postgres.

(Da Tiger Data das Unternehmen hinter TimescaleDB/pgvector usw. ist, hat das Ganze einen leicht werblichen Charakter, aber die Logik der Argumentation und die Benchmark-Grundlage sind durchaus überzeugend.)