Wenn Sie eine Datenbank auf Ihrem eigenen Computer oder Server ausführen, müssen Sie viel Arbeit investieren. Sie müssen Backups erstellen, Sicherheitsupdates installieren und dafür sorgen, dass der Server nicht zu wenig Speicherplatz hat. Das wird als „Self-Hosting“ bezeichnet.

Ein verwalteter Datenbankdienst nimmt Ihnen diese Arbeit ab. Sie bezahlen einen Cloud-Anbieter, damit er die Datenbank für Sie betreibt. Der Anbieter übernimmt die anstrengenden Aufgaben, darunter das Einrichten der Infrastruktur, das Aktualisieren der Software und das Sicherstellen, dass das System online bleibt. So können Sie sich auf das Schreiben des Codes für Ihre App konzentrieren, anstatt sich um die Infrastruktur Ihres Servers zu kümmern.

Eine Tabelle von Google Sheets oder Excel kann zwar gut von Menschen gelesen werden, die Sache wird aber langsam und unübersichtlich, wenn Tausende von Menschen gleichzeitig versuchen, sie zu verwenden. Datenbanken sind anders aufgebaut. Sie bestehen aus drei Hauptteilen:

1. Die Daten: Das sind die Informationen selbst. Das können einfache Dinge wie Text (Namen und E-Mails), Zahlen (Preise) oder komplexe Dinge wie Bilder und KI-Einbettungen sein.
2. Die Abfrage: Die Art, wie Sie die Datenbank nach Informationen „fragen“. Sie verwenden eine Sprache wie SQL (Structured Query Language), um der Datenbank genau mitzuteilen, was Sie benötigen. Sie könnten beispielsweise nach „allen Nutzern, die sich in der letzten Woche registriert haben“ fragen.
3. Das Datenbankverwaltungssystem (DBMS): Diese Software fungiert als Manager. Sie verarbeitet Anfragen, sorgt für Datensicherheit und organisiert die Speicherung von Informationen. Beispiele sind PostgreSQL, MySQL und MongoDB.

Die Wahl der richtigen Datenbank hängt von der Form Ihrer Daten ab.

Relationale Datenbanken, auch SQL-Datenbanken genannt, stellen Daten in strukturierten Tabellen dar. Wenn Sie sicherstellen müssen, dass Banktransaktionen vollständig erfolgreich sind oder vollständig fehlgeschlagen, entscheiden Sie sich möglicherweise für eine relationale Datenbank, da sie die ACID-Eigenschaften (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) streng einhält.

NoSQL-Datenbanken bieten Flexibilität. Sie speichern Daten als Dokumente, Graphen oder Schlüssel/Wert-Paare. Da sie kein starres Schema erfordern, eignen sie sich oft gut für schnelllebige Anwendungen wie mobile Apps, Social-Media-Feeds oder Content-Management-Systeme in Echtzeit.

Dies sind die einfachsten Formen von NoSQL-Datenbanken. Sie speichern Daten als eindeutigen Schlüssel, der mit einem Wert verknüpft ist. Da sie schnell und einfach sind, werden sie von Entwicklern beispielsweise zum Zwischenspeichern von Sitzungsdaten oder zum Speichern von Nutzereinstellungen verwendet. 

Sie funktionieren wie ein Wörterbuch. Sie haben einen Schlüssel (z. B. einen Nutzernamen) und einen Wert (die Profildaten). Sie sind unglaublich schnell, weil sie nicht erst komplexe Tabellen durchsuchen müssen, um das zu finden, was Sie suchen.

Dokumentdatenbanken speichern Daten in flexiblen Formaten, oft JSON. Sie können nützlich sein, wenn sich Ihre Datenstruktur häufig ändert, wie z. B. in einem Content-Management-System, in dem verschiedene Blogposts unterschiedliche Attribute haben können.

Eine Vektordatenbank speichert Informationen als mathematische Vektoren. Dadurch können Computer die „Bedeutung“ von Daten besser verstehen, anstatt nur nach exakten Schlüsselwörtern zu suchen. Diese Technologie ist die Grundlage für moderne generative KI und Suchfunktionen.

Graphendatenbanken konzentrieren sich auf die Beziehungen zwischen Datenpunkten. Daten werden nicht in Tabellen, sondern als Knoten und Kanten gespeichert. Nehmen wir ein soziales Netzwerk: Eine „Person“ ist ein Knoten und die Aktion „folgen“ ist eine Kante. Wenn Sie eine Empfehlungs-Engine entwickeln, die auf komplexen Verbindungen basiert, können Sie mit einer Graphdatenbank diese Verknüpfungen viel schneller abfragen als mit einer herkömmlichen relationalen Datenbank.

Zeitachsendatenbanken sind auf das Speichern von Datenpunkten spezialisiert, die nach Zeit indexiert sind. Sie sind für größere Mengen zeitgestempelter Daten konzipiert, wie z. B. Sensorwerte von IoT-Geräten, Serverlogs oder die Aktualisierungen von Börsenkurse. Diese Datenbanken eignen sich hervorragend für das „Downsampling“. Dabei werden ältere, hochfrequente Daten komprimiert, um Speicherplatz zu sparen.

Sie können Ihre Datenbank an verschiedenen Orten speichern:

Lokal: Sie betreiben die Datenbank auf Ihrer eigenen physischen Hardware in Ihrem eigenen Büro oder Rechenzentrum. Sie haben die volle Kontrolle, müssen aber auch selbst für Sicherheit und Wartung sorgen.

Hybrid: Hierbei werden lokale und Cloud-Lösungen kombiniert. Sie können sensible Daten aus Sicherheitsgründen lokal speichern und die Cloud für die Daten Ihrer öffentlich zugänglichen App nutzen.

Cloud: Ihre Datenbank befindet sich auf den Servern eines Cloud-Anbieters. Diese Option ist oft die beliebteste, da sie sich einfach skalieren lässt, wenn Ihre App plötzlich beliebt wird. Cloud-Datenbanken bieten mehrere Vorteile:

• Flexibilität: Sie können Speicherplatz oder Rechenleistung sofort erhöhen.
• Zugänglichkeit: Ihr Team kann die Datenbank von überall aus verwalten.
• Wartung: Der Cloud-Anbieter verwaltet die zugrunde liegende Hardware, Updates und Sicherheitspatches.

Bei der Migration zwischen Bereitstellungsoptionen – etwa von einer lokalen Einrichtung zu einem verwalteten Cloud-Dienst oder von einer Hybridumgebung zu einer vollständig cloudnativen Lösung – sollte das Augenmerk auf dem Wechsel der Infrastruktur und nicht nur auf dem des Datenformats liegen. Planen Sie Ihre Datenbankmigration sorgfältig, um die Datenintegrität zu gewährleisten, Ausfallzeiten zu minimieren und Konnektivitätsänderungen zu verwalten. 

In der Vergangenheit haben Entwickler Standardanwendungsdaten und KI-Daten oft in separaten Datenbank-Silos isoliert. Das zwang die Entwickler, riesige Datenmengen zwischen ihrer Datenbank und einer separaten KI-Engine hin- und herzuschieben, was die Apps langsamer und schwerer zu warten machte. Heute geht der Trend zur Integration. Wir möchten, dass unsere Datenbanken Daten, einschließlich KI-generierter Informationen, am selben Ort verstehen und verarbeiten können.

Moderne Datenbanken werden durch das Hinzufügen dieser KI-Kernfunktionen „intelligent“:

• Vektor- und semantische Suche: Datenbanken speichern Daten als „Vektoren“ (Zahlenlisten, die eine Bedeutung repräsentieren). So kann Ihre App Ergebnisse basierend auf ihrer Bedeutung finden und nicht nur über übereinstimmende Keywords. Die Suche nach „Hund“ kann „Hund“ finden.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Ihre Datenbank stellt einem KI-Modell private, aktuelle Informationen zur Verfügung, bevor es eine Frage beantwortet. So kann die KI genauere und fundiertere Antworten geben.
• Multimodale Funktionen und Suche: Datenbanken können jetzt verschiedene Datentypen wie Text, Bilder und Audio speichern und miteinander in Beziehung setzen. Sie können in diesen Formaten suchen, zum Beispiel nach Textbeschreibungen oder Preisen, die zu einem Foto eines bestimmten Produkts passen.
• Natürliche Sprache zu SQL: Fragen in natürlicher Sprache wie „Zeige mir alle Kunden mit hohem Wert“ werden in den exakten Code übersetzt, der zum Abrufen dieser Informationen erforderlich ist.
• Hybridsuche: Hier wird die traditionelle Stichwortsuche mit der semantischen Suche kombiniert. Das ist sehr effektiv, da so exakte Übereinstimmungen für bestimmte Begriffe (wie eine Produkt-ID) verwendet werden, während Vektoren genutzt werden, um verwandte Elemente basierend auf der Absicht zu finden.

Wenn Sie eine Datenbank verwenden, die diese Tools unterstützt, können Sie mit einer einzigen Abfrage nach dem Namen eines Nutzers, seinem Verlauf und seinen Präferenzen suchen. So vereinfachen Sie Ihren Technologie-Stack und können mit Ihrer App schnellere und intelligentere Funktionen anbieten.

So können Sie eine hybride Suche in Python durchführen, die sowohl ein bestimmtes Keyword als auch ein semantisches Konzept kombiniert:

Bevor Sie sich für eine bestimmte Architektur entscheiden, sollten Sie sich diese Fragen stellen, um herauszufinden, welcher Datenbanktyp am besten zu den Anforderungen Ihres Projekts passt.

Auch wenn Ihre Datenbank für Ihre aktuelle App gut funktioniert, führt die KI neue Anforderungen ein. Bevor Sie mit der Entwicklung Ihres nächsten KI-Features beginnen, sollten Sie sich diese Fragen stellen, um zu prüfen, ob Ihre aktuelle Einrichtung wirklich für die Aufgabe bereit ist:

• Kann meine Datenbank hochdimensionale Vektordaten zusammen mit meinen regulären Daten speichern?
• Falls ja: Sie können Ihre Architektur einfach halten, indem Sie Ihre vorhandene Datenbank für KI verwenden.
• Falls nein: Sie müssen möglicherweise eine spezielle Vektordatenbank oder ein Plugin zu Ihrem Stack hinzufügen.
• Bietet meine Datenbank eine integrierte Ähnlichkeitssuche?
• Falls ja: Ihr System kann schnell „sinnvolle“ Übereinstimmungen ohne zusätzlichen Code finden.
• Falls nein: Sie sollten eine separate „Suchebene“ erstellen oder verwalten, um Ihre Daten in etwas zu verwandeln, das die KI verstehen kann.
• Kann meine Datenbank Daten verarbeiten, ohne sie an einen anderen Ort zu verschieben?
• Falls ja: Sie sparen Kosten für die Datenübertragung und reduzieren die Latenz Ihrer KI-Antworten.
• Falls nein: Es kann zu Leistungsengpässen kommen, da Sie ständig Daten zu einem externen KI-Modell verschieben müssen.
• Kann meine Datenbank verschiedene Datentypen (Text, Bilder, Audio) an einem Ort verarbeiten?
• Falls ja: Sie können komplexe, „multimodale“ KI-Anwendungen mit einer einheitlichen Abfragesprache erstellen.
• Falls nein: Sie müssen möglicherweise mehrere Datenbanken zusammenführen, was die Wartung Ihres Codes erschwert.
• Wie einfach kann meine Datenbank ihr „Wissen“ aktualisieren, wenn neue Daten eingehen?
• Falls einfach: Ihre KI-Funktionen können Änderungen in Echtzeit sofort widerspiegeln, wenn Ihre Daten aktualisiert werden.
• Falls nicht einfach: Ihre KI-Antworten sind möglicherweise veraltet oder ungenau, bis Sie manuell eine zeitaufwendige Neuindizierung auslösen.
• Bietet meine Datenbank starke Sicherheits- und Zugriffskontrollen für KI-Abfragen?
• Falls ja: Sie können KI-Anwendungen entwickeln, die Nutzern nur die Informationen anzeigen, die sie sehen dürfen.
• Falls nein: Sie laufen Gefahr, dass es zu einem „Datenleck“ kommt, bei dem Ihre KI versehentlich vertrauliche Informationen an die falsche Person weitergibt.