2026: Einfach Postgres verwenden

 (tigerdata.com)
5 Punkte von GN⁺ 2026-02-06 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Postgres ist eine integrierte Plattform, die Suche, Vektoren, Zeitreihen, Queues und weitere Funktionen in einer einzigen Datenbank verarbeiten kann
  • Der Einsatz mehrerer spezialisierter Datenbanken führt bei Verwaltung, Sicherheit, Backups und Störungsbehebung zu Ineffizienz und Risiken
  • Im KI-Zeitalter müssen Datenbanken schnell dupliziert, getestet und gelöscht werden; eine Single-System-Architektur gewährleistet Einfachheit und Agilität
  • Die Erweiterungen (extensions) von Postgres verwenden dieselben Algorithmen wie Elasticsearch, Pinecone oder InfluxDB, und ihre Leistung ist belegt
  • Für die meisten Unternehmen (99 %) reicht ein einziges Postgres aus; komplexe verteilte Architekturen sind nur für eine sehr kleine Zahl großer Unternehmen nötig

Warum Datenbankkonsolidierung nötig ist

  • Datenbanken werden mit einem Haus verglichen; Postgres wird als Struktur beschrieben, die viele Funktionen unter einem Dach vereint
    • Suche, Vektoren, Zeitreihen, Queues und weitere Anwendungsfälle lassen sich in einem einzigen System abbilden
  • Dagegen führt der Ratschlag „verwende für jeden Zweck das passende Tool“ am Ende dazu, mehrere Datenbanken parallel zu betreiben
    • Als Beispiel werden sieben Systeme genannt: Elasticsearch, Pinecone, Redis, MongoDB, Kafka, InfluxDB und PostgreSQL
    • Für jedes müssen Abfragesprache, Backups, Sicherheit, Monitoring und Incident Response separat verwaltet werden
  • Eine solche verteilte Struktur erschwert den Aufbau von Testumgebungen und die Problemlösung, besonders bei nächtlichen Störungen steigt die Komplexität massiv

Einfachheit im KI-Zeitalter

  • KI-Agenten müssen Datenbanken für Tests schnell erstellen, validieren und wieder löschen können
    • Mit einer einzelnen Datenbank ist das mit einem einzigen Befehl möglich; bei mehreren Systemen sind Snapshot-Synchronisierung und Konfigurationsanpassungen nötig
  • Mehrere Datenbanken gleichzeitig zu verwalten erfordert eine Komplexität auf R&D-Niveau
  • Im KI-Zeitalter wird Einfachheit als unverzichtbar hervorgehoben

Der Mythos der „Überlegenheit“ spezialisierter Datenbanken

  • Die Vorstellung, spezialisierte Datenbanken seien für bestimmte Aufgaben überlegen, wird als übertriebener Marketingeffekt bezeichnet
    • Tatsächlich nutzen Postgres-Erweiterungen oft dieselben oder bessere Algorithmen
  • Laut Vergleichstabelle bestehen für Postgres-Erweiterungen folgende Entsprechungen
    Funktion Spezial-DB Postgres-Erweiterung Gleicher Algorithmus
    Volltextsuche Elasticsearch pg_textsearch BM25
    Vektorsuche Pinecone pgvector + pgvectorscale HNSW/DiskANN
    Zeitreihen InfluxDB TimescaleDB Zeitpartitionierung
    Caching Redis UNLOGGED tables speicherbasierte Ablage
    Dokumente MongoDB JSONB Dokumentenindizierung
    Geodaten GIS PostGIS Industriestandard
  • pgvectorscale erreichte im Vergleich zu Pinecone 28-mal geringere Latenz bei 75 % niedrigeren Kosten
  • TimescaleDB bietet eine mit InfluxDB gleichwertige oder bessere Leistung, und pg_textsearch verwendet dasselbe BM25-Ranking wie Elasticsearch

Die versteckten Kosten verteilter Datenbanken

  • Beim Betrieb mehrerer Systeme steigen alle Verwaltungskosten für Backups, Monitoring, Sicherheitspatches und Störungsbehebung um das Siebenfache
  • Kognitive Last: SQL, Redis, Elasticsearch DSL, MongoDB, Kafka und InfluxDB sowie weitere Sprachen müssen gelernt werden
  • Probleme mit Datenkonsistenz: Fehlgeschlagene Synchronisierung zwischen Postgres und Elasticsearch führt zu Data Drift
  • Geringere Verfügbarkeit: Die SLAs mehrerer Systeme multiplizieren sich zu einer niedrigeren Gesamtverfügbarkeit (z. B. 99,9 % × 3 = 99,7 %)

Der moderne Postgres-Stack

  • Postgres-Erweiterungen sind bereits seit vielen Jahren im produktiven Einsatz erprobt
    • PostGIS (2001), Full-text search (2008), JSONB (2014), TimescaleDB (2017), pgvector (2021)
  • Mehr als 48.000 Unternehmen wie Netflix, Spotify, Uber, Reddit, Instagram und Discord nutzen PostgreSQL
  • Erweiterungen für das KI-Zeitalter
    Erweiterung Ersetzt Merkmale
    pgvectorscale Pinecone, Qdrant DiskANN-Algorithmus, 28-mal geringere Latenz, 75 % Kostensenkung
    pg_textsearch Elasticsearch BM25-Ranking direkt in Postgres implementiert
    pgai externe KI-Pipelines automatische Synchronisierung von Embeddings bei Datenänderungen
  • Mit einem einzigen Postgres lässt sich eine RAG-Anwendung aufbauen: eine einzige Abfragesprache, ein einziges Backup, eine einzige Testumgebung

Beispiele wichtiger Erweiterungen

  • pg_textsearch: Ersatz für Elasticsearch, unterstützt Suche auf Basis von BM25
  • pgvector + pgvectorscale: Ersatz für Pinecone, Vektorsuche auf Basis von DiskANN
  • TimescaleDB: Ersatz für InfluxDB, unterstützt Komprimierung von Zeitreihendaten und SQL
  • UNLOGGED tables: Ersatz für Redis, Umsetzung von Cache-Tabellen
  • pgmq: Ersatz für Kafka, bietet Message-Queue-Funktionen
  • JSONB: Ersatz für MongoDB, Speicherung und Indizierung dokumentenorientierter Daten
  • PostGIS: Unterstützung für die Verarbeitung von Geodaten
  • pg_cron: Automatisierung geplanter Aufgaben
  • pg_trgm: Unterstützung für fehlertolerante Suche bei Tippfehlern
  • Recursive CTEs: Umsetzung von Graph Traversal

Fazit

  • Postgres ist wie ein Haus mit vielen Räumen, das verschiedene Datenverarbeitungsfunktionen integriert bereitstellt
  • Für die meisten Unternehmen (99 %) reicht ein einziges Postgres aus; nur eine sehr kleine Minderheit (1 %) braucht hochskalierte verteilte Systeme
  • Der Ratschlag „das richtige Tool für den richtigen Zweck“ wird als Marketinglogik für den Datenbankverkauf kritisiert
  • Vorgeschlagen wird das Prinzip: Mit Postgres beginnen und nur bei Bedarf mehr Komplexität hinzufügen
  • Das Fazit lautet: 2026 einfach Postgres verwenden

Verwandte Beiträge

1 Kommentare

 
GN⁺ 2026-02-06
Hacker-News-Kommentare

  • Es ist umständlich, Postgres in Local-First-Apps einzubetten, und es ist lästig, dass man Docker-Konfigurationen erzwingen muss.
    Wenn PGlite mehrere Writer-Verbindungen unterstützt hätte, wäre es perfekt gewesen. SQLite ist auch okay, aber ich will PG-Erweiterungen und echte parallele Multi-Writer-Unterstützung.

  • Ich habe mich nach langer Zeit wieder mit Datenbanken beschäftigt, und Postgres ist wirklich ein magisches System.
    Wenn man zig Millionen Zeilen in mehrere Tabellen packt und die Indizes sauber setzt, antworten fast alle Queries in unter 100 ms.
    Wenn man den Ausführungsplan analysiert, erkennt man sofort, welche Indizes man ergänzen muss — das ist erstaunlich. Moderne DBs sind wirklich ein Wunder.

    • Was du beschreibst, ist eigentlich weniger ein Merkmal „moderner“ DBs als etwas, das schon Postgres vor 20 Jahren konnte.
      Natürlich ist es heute viel besser, aber die meisten Fortschritte liegen bei erweiterten Query-Funktionen oder Optimierungen im Betrieb.
    • Relationale DBs liefern solche Performance seit Jahrzehnten. Das ist keine Besonderheit von Postgres.

  • Ich bin ein Postgres-Fan, stimme dem Rat „Nimm einfach Postgres“ aber nicht zu.
    Es ist gut, den Stack mit einem einzigen Postgres zu vereinfachen, aber das ist nicht für jede Workload effizient.
    Zu Zeiten von Citus Data habe ich viele Fälle gesehen, in denen ein Team von Postgres-Experten permanent mit Tuning und Betrieb beschäftigt war.
    Mit der Zunahme von AI-basierten Use Cases werden spezialisierte Technologien deutlich früher eingeführt.
    Mehr dazu ist im ClickHouse-Blog zusammengefasst.
    Ich denke, ein Ansatz ist besser, bei dem Postgres und zweckgebundene Technologien integriert genutzt werden.

    • Ich habe das nicht als „Nimm immer nur Postgres“, sondern als „Zieh Postgres als Standardoption in Betracht“ verstanden.
    • Ich sehe das auch so: „Nutze Postgres, und wechsle nur bei Bedarf zu etwas anderem.“ Ein einfacher Stack ist für schnelle iterative Entwicklung vorteilhaft.
    • Tatsächlich bringt Postgres selbst schon viele spezialisierte Systemfunktionen mit. Wenn man das Handbuch liest und ordentlich tuned, lässt sich vieles ersetzen.
    • Am Ende ist der Kernpunkt, dass die Use Cases unterschiedlich sind. Siehe Vergleich von MySQL und Postgres.
    • Ich finde, das Problem ist, dass sich Entwickler heute zu sehr vom Hype mitreißen lassen und Technologien blind vertrauen.
      Wenn eine bestimmte Technologie zum Standard wird, werden Entwickler zu austauschbaren Bauteilen — wie React-Entwickler.
      Technologische Vereinheitlichung ist aus Unternehmenssicht eine Strategie, um Personal leichter austauschen zu können. Man muss die Vielfalt der Werkzeuge bewahren.

  • Ich nutze Postgres auch oft, aber manchmal ist Einfachheit wichtiger.
    Für Datenexploration oder GIS-Arbeiten ist Postgres.app perfekt, aber für einfache Server ist SQLite manchmal die bessere Wahl.

    • Selbst wenn man einfach mit SQLite startet, stößt man schnell auf Unbequemlichkeiten. Postgres ist auf einem Niveau, bei dem man es „installieren und vergessen“ kann.
      Selbst bei kleiner Datenanalyse ist Postgres viel schneller als SQLite. Der Unterschied bei Indizes und Funktionen ist groß.
    • SQLite ist für Integrationstests unschlagbar. Man kann die DB ohne Container leicht hoch- und wieder herunterfahren.
    • SQLite ist auch nützlich für temporäre Datenverarbeitung oder lokale Speicherdateien.
      Aber in 99 % der Fälle nutze ich Postgres. Es ist stabil, hoch skalierbar und fühlt sich besser an als Oracle oder MySQL.
    • Es ist lästig, dass in Postgres Berechtigungseinstellungen schwierig sind, bei denen nur auf eine bestimmte DB zugegriffen werden darf.
      GRANT ALL PRIVILEGES funktioniert nicht immer.
    • Die Diskussion „Welche DB soll man verwenden?“ hat einfach zu viele komplexe Variablen.
      Postgres ist kostenlos, schnell und gut für gemeinsam genutzte Apps, aber SQLite ist optimal für Leute, die allein entwickeln.

  • Letztlich hängt alles vom Use Case ab.
    Wir haben früher auch eine MariaDB-basierte Suche genutzt und sind dann zu Elasticsearch gewechselt — Geschwindigkeit und Einfachheit waren deutlich besser.
    Für einfache Suche reicht Postgres aber vollkommen aus.
    Bevor man auf ein neues Tool umsteigt, ist Warten oft besser, und ein Wechsel nur bei Bedarf ist effizienter.

  • Datenbanken wie Pinecone oder Redis sind für bestimmte Einsatzzwecke viel kosteneffizienter.
    Aber je nach Situation ist es manchmal besser, das Problem mit Postgres zu lösen.
    Am Ende muss man nach Größe und vorhandenen Ops-Teams entscheiden.

    • Erst wenn echte App- und Datenbestände vorhanden sind, lässt sich die richtige Alternative leichter auswählen.
      Postgres reicht für die meisten frühen Phasen aus, und erst wenn es größer wird, sollte man andere Lösungen prüfen.

  • In letzter Zeit gehe ich statt Postgres eher zu MySQL und SQLite.
    Vacuum, Wartung und Footguns in Postgres sind lästig.

    • MySQL hat fast keinen Betriebsaufwand. Postgres muss ständig nachjustiert werden, aber MySQL läuft einfach gut.
    • SQLite hat ebenfalls wenig Wartungsaufwand, aber um Platzansammlung zu vermeiden, muss man trotzdem VACUUM ausführen.
    • MySQL ist leicht zu verwalten, dafür muss man aber auf fortgeschrittene Funktionen (BRIN, Partial Index usw.) verzichten.
      Wenn man dafür den Clustered Index gut entwirft, sind Range Scans sehr schnell.
    • Ich habe auch überlegt, zu MySQL zu wechseln. Upgrades sind einfach, aber das Entwicklungstempo ist langsamer als bei Postgres.
    • Schade, dass das Zheap-Projekt von Postgres eingestellt wurde.
      Wir brauchen eine Storage Engine ohne VACUUM. Siehe Zheap-Wiki.

  • Postgres ist hervorragend, hat aber zwei grundlegende Probleme.
    Erstens ist Postgres kein integriertes Tool, sondern ein Werkzeugkasten, daher ist der Lernaufwand hoch.
    Zweitens hat Postgres ein HDD-basiertes Design, das im SSD-Zeitalter ineffizient sein kann.
    Ein ausschließlich für SSD ausgelegtes RDBMS könnte einfacher und schneller sein.

    • Mich würde interessieren, worauf sich die Aussage stützt, dass Postgres HDD-basiert ist. Ich würde die Quelle gern kennen.

  • Das Clustering (HA) von Postgres ist viel zu kompliziert.
    Es gibt zwar Tools wie Patroni, Spilo und timescaledb-ha, aber sie sind schwer zu verwalten und die Dokumentation ist auch dürftig.
    CloudNativePG ist die einzige wirklich einfache Methode, hat aber eine Abhängigkeit von Kubernetes.
    Es wäre gut, wenn man wie bei MongoDB einfach ein Replica Set aufbauen könnte.

    • Allerdings ist Postgres keine CP-DB, und bei Netzpartitionen kann es zu Schreibverlust kommen.
      Um Jepsen-Tests zu bestehen, wären strukturelle Änderungen nötig — wie bei Yugabyte oder Neon.

  • Es gibt auch Meinungen dazu, Postgres als Cache zu verwenden.
    Redis ist viel schneller, aber bei kleinerem Maßstab reicht Postgres oft aus.

    • Wenn man einen Cache braucht, ist memcache einfach und stabil.
      Selbst bei zig Milliarden Requests läuft es ohne Neustart zuverlässig.
    • Man sollte per Benchmark nachweisen, ob Redis wirklich nötig ist. Wenn es keinen bedeutenden Unterschied gibt, reicht Postgres aus.
    • Beim Vergleich mit Redis sollte man unlogged tables verwenden. Wenn man die Haltbarkeitsfunktionen abschaltet, wird es deutlich schneller.
    • Wenn die Cache-Anforderungen der App nicht groß sind, kann man mit Postgres starten,
      und bei einer stateless Server-Architektur lohnt sich Redis. Bei langlebigen JVM-basierten Prozessen ist auch ein eigener Cache möglich.
    • Die materialized views von Postgres sind ebenfalls ziemlich nützlich.
      Wenn die Last aber steigt, braucht man einen externen Cache, und auf transaktionale Konsistenz muss man dann verzichten.