SQL vs. NoSQL

Einfach erklärt

SQL und NoSQL sind die zwei großen Paradigmen für Datenbankarchitekturen. SQL-Datenbanken (PostgreSQL, MySQL) speichern Daten in strukturierten Tabellen mit festen Schemas und unterstützen komplexe Joins und Transaktionen. NoSQL-Datenbanken (MongoDB, Redis, Cassandra) sind flexibler: kein festes Schema, horizontale Skalierung, optimiert für spezifische Zugriffsmuster. Für KI-Systeme ist die Wahl entscheidend: Vektordatenbanken sind eine neue Kategorie von NoSQL, speziell für Embedding-Suche.

SQL-Datenbanken speichern Daten in Tabellen mit festen Spalten – wie eine Excel-Tabelle. Jede Zeile hat exakt die gleichen Felder. NoSQL-Datenbanken sind flexibler: Jedes Dokument kann andere Felder haben.

Vergleich:

SQL (PostgreSQL):
┌────┬──────────┬─────────┬──────┐
│ ID │ Name     │ E-Mail  │ Alter│
├────┼──────────┼─────────┼──────┤
│ 1  │ Anna     │ a@b.de  │ 28   │
│ 2  │ Max      │ m@b.de  │ 35   │
└────┴──────────┴─────────┴──────┘

NoSQL (MongoDB):
{ name: "Anna", email: "a@b.de", alter: 28 }
{ name: "Max", hobbies: ["Coding", "KI"], firma: "..." }

Technischer Deep Dive

SQL-Datenbanken (Relational)

• Schema: Fest definiert, Änderungen erfordern Migrationen
• ACID: Atomicity, Consistency, Isolation, Durability
• Joins: Daten über mehrere Tabellen verknüpfen
• Beispiele: PostgreSQL, MySQL, SQLite

NoSQL-Typen

• Document Store: MongoDB, CouchDB – JSON-Dokumente
• Key-Value: Redis, DynamoDB – Schneller Zugriff per Schlüssel
• Column-Family: Cassandra, HBase – Optimiert für große Datenmengen
• Graph: Neo4j – Beziehungen zwischen Entitäten
• Vector: Pinecone, Weaviate – Embeddings und Ähnlichkeitssuche

Wann was?

Kriterium	SQL	NoSQL
Schema	Fest, vorhersagbar	Flexibel, variabel
Skalierung	Vertikal (größerer Server)	Horizontal (mehr Server)
Konsistenz	Stark (ACID)	Eventual Consistency
Joins	Nativ	Meist nicht
Ideal für	Finanzen, ERP, CRM	Big Data, Echtzeit, KI