Die Datenbanklandschaft für moderne Anwendungen befindet sich in einem ständigen Wandel, wobei serverlose und verteilte Paradigmen die Grenzen dessen, was mit relationalen Daten möglich ist, erweitern. Als Praktiker haben wir in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte beobachtet, insbesondere innerhalb des PostgreSQL-Ökosystems, da Plattformen wie Supabase, Neon und sogar traditionell MySQL-zentrierte PlanetScale um die Vorherrschaft wetteifern, robuste, skalierbare und entwicklerfreundliche Lösungen anzubieten. Es geht hier nicht um Marketing-Hype; es geht um die greifbaren architektonischen Veränderungen, Leistungssteigerungen und operativen Effizienzen, die für Produktionsbereitstellungen immer wichtiger werden.
Nachdem ich diese Plattformen kürzlich auf Herz und Nieren geprüft habe, habe ich einen klaren Trend beobachtet: die Disaggregation von Rechenleistung und Speicher, ausgeklügeltes Connection Management und das unerbittliche Streben nach "Git-ähnlichen" Entwickler-Workflows sind keine aspirativen Funktionen mehr, sondern eine Grundvoraussetzung. Die Zahlen erzählen eine interessante Geschichte, die sowohl beeindruckende Fortschritte als auch anhaltende Herausforderungen offenbart.
Die sich verschiebenden Sande der Datenbankarchitekturen: Von Monolith zu Microservices
Die traditionelle PostgreSQL-Bereitstellung ist zwar robust, hat aber oft Schwierigkeiten, den Anforderungen moderner serverloser Funktionen und global verteilter Anwendungen gerecht zu werden. Die inhärente enge Kopplung von Rechenleistung und Speicher in einer Standard-PostgreSQL-Instanz schafft Engpässe für die unabhängige Skalierung und führt zu Komplexität bei Hochverfügbarkeit und Disaster Recovery. Im vergangenen Jahr haben diese Plattformen ihre Bemühungen verstärkt, Architekturen zu entwickeln, die diese Einschränkungen grundlegend angehen.
Neon hat seine gesamte Prämisse auf diese Disaggregation aufgebaut. Ihre Architektur trennt den PostgreSQL-Rechenprozess, der als zustandsloser Microservice ausgeführt wird, von einer dauerhaften, Multi-Tenant-Speicherschicht. Dieses Design bedeutet, dass eine PostgreSQL-Instanz bei Bedarf hoch- und heruntergefahren werden kann und dabei nur die notwendigen Daten aus der Speicherschicht abruft, um auf Abfragen zu antworten. Dies ist ein deutlicher Unterschied zu traditionellen Setups, bei denen eine einzelne Instanz den lokalen Speicher steuert, was Backups, logische Replikation und die Bereitstellung von Read Replicas vereinfacht. Die Speicherschicht selbst ist als Key-Value-Store konzipiert und in Cloud-Objektspeicher wie Amazon S3 oder Google Cloud Storage integriert, um Haltbarkeit und Skalierbarkeit zu gewährleisten.
Supabase hat zwar eine verwaltete PostgreSQL-Instanz anzubieten, aber seine umgebenden Dienste weiterentwickelt, um stärker auf Microservice-orientierte Muster zu setzen. Die Migration auf eine v2-Plattformarchitektur, die für bezahlte Pläne abgeschlossen und schrittweise für kostenlose Pläne ab März 2024 ausgerollt wurde, entkoppelt Dienste wie Storage, Realtime und den Connection Pooler (PgBouncer). Zuvor waren dies Single-Instance-Dienste pro Projekt. Die v2-Architektur verlagert sie zu einem Multi-Tenant-Modell, bei dem eine einzelne Instanz viele Projekte bedient. Ziel ist es, Ressourcen für die PostgreSQL-Datenbanken freizugeben, ressourcenintensivere Funktionen zu ermöglichen und den Weg für Funktionen wie Zero-Downtime-Skalierung zu ebnen. Dies ist eine praktische Optimierung, die es Supabase ermöglicht, eine bessere Ressourcenauslastung und potenziell eine stabilere Leistung für seine Nutzerbasis zu bieten.
Supabases Architekturelle Evolution: Das Edge und Real-Time-Fähigkeiten
Supabase verfeinert sein Ökosystem rund um PostgreSQL kontinuierlich, mit bemerkenswerten Fortschritten bei seinen Edge Functions und Realtime-Fähigkeiten. Das Engagement der Plattform für die Bereitstellung eines umfassenden Backend-as-a-Service (BaaS), das auf offenen Standards basiert, bleibt stark.
Edge Functions: Rechenleistung näher an den Nutzern bringen
Supabases Edge Functions, die von Deno unterstützt werden, sind global verteilte TypeScript-Funktionen, die in der Nähe des Nutzers ausgeführt werden, um die Latenz für HTTP-Anfragen zu minimieren. Für einen tieferen Einblick, wie sich dies mit anderen Edge-Runtimes vergleicht, schauen Sie sich Cloudflare vs. Deno: Die Wahrheit über Edge Computing im Jahr 2025 an. Jüngste Updates im Jahr 2025 haben die Bereitstellung und Verwaltung dieser Funktionen optimiert, mit direkten Bereitstellungsoptionen vom Supabase-Dashboard und der CLI.
Ein kritischer Aspekt für Entwickler ist, wie diese Edge Functions mit der PostgreSQL-Datenbank interagieren. Während Supabase eine automatisch generierte RESTful API (PostgREST) und GraphQL API bereitstellt, können Edge Functions sich auch direkt mit der Datenbank über beliebige gängige PostgreSQL-Clients verbinden. Dies ermöglicht die Ausführung von rohem SQL innerhalb der Funktion, eine leistungsstarke Funktion für benutzerdefinierte Logik, die geringe Latenz und direkten Datenzugriff erfordert.
Betrachten Sie ein Szenario, in dem Sie eine benutzerdefinierte Validierung oder Datentransformation vor dem Schreiben in die Datenbank durchführen oder eine komplexe Abfrage basierend auf einem eingehenden Webhook auslösen müssen. Eine Edge Function kann die Anfrage abfangen, die Logik ausführen und dann mit PostgreSQL interagieren. Zum Beispiel mit dem Deno Postgres-Treiber:
// supabase/functions/my-edge-function/index.ts
import { Pool } from 'https://deno.land/x/postgres@v0.17.0/mod.ts'; //
Deno.serve(async (req) => {
try {
const { some_data } = await req.json();
// Establish a connection pool to the database
// In production, the database URL is automatically configured with SSL.
const pool = new Pool(Deno.env.get('DATABASE_URL'), 1);
const connection = await pool.connect();
try {
// Example: Insert data after some validation
const result = await connection.queryObject`
INSERT INTO public.my_table (data_field)
VALUES (${some_data})
RETURNING id;
`;
return new Response(JSON.stringify({ id: result.rows[0].id }), {
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
status: 200,
});
} finally {
connection.release();
}
} catch (err) {
return new Response(String(err?.message ?? err), { status: 500 });
}
});
Diese direkte Verbindung steht im Gegensatz zu Client-seitigen Interaktionen, bei denen die PostgREST API oft wegen ihrer integrierten RLS-Durchsetzung und JSON-Serialisierung bevorzugt wird. Für Edge Functions macht die serverseitige Natur direkte TCP-Verbindungen möglich und oft leistungsfähiger für komplexe, zustandsbehaftete Operationen.
Real-time: PostgreSQL Logical Replication im großen Maßstab
Supabases Realtime-Funktionalität ist ein entscheidender Unterscheidungsfaktor, der Live-Updates für Chat-Anwendungen, kollaborative Tools und Dashboards ermöglicht. Ihre Architektur nutzt die PostgreSQL Logical Replication-Funktion, um Datenbankänderungen zu streamen. Im Gegensatz zur physischen Replikation, die Binärdateien sendet, überträgt die logische Replikation Datenänderungen (Einfügungen, Aktualisierungen, Löschungen) als logische Nachrichten, was eine feingranulare, Tabellenebene-Abonnements ermöglicht.
Der Kern dieses Systems besteht darin, dass Supabase Replikations-Slots auf PostgreSQL erstellt, um Write-Ahead Log (WAL)-Einträge zu streamen. Diese WAL-Einträge werden dann geparst und als JSON-Payloads über WebSocket-Verbindungen an Clients gesendet. Dieses Design ermöglicht die horizontale Skalierbarkeit, indem die Datenbank von der Echtzeit-Delivery-Schicht entkoppelt wird und mehrere Abonnenten mit minimalem Overhead unterstützt werden. Supabase verwendet einen Elixir/Phoenix-Server für seine Realtime-Infrastruktur, eine bewusste Wahl aufgrund der Stärken von Elixir beim Umgang mit gleichzeitigen Verbindungen und Messaging mit geringer Latenz. Diese benutzerdefinierte Infrastruktur wurde entwickelt, um die Einschränkungen des nativen NOTIFY/LISTEN-Mechanismus von PostgreSQL zu überwinden, insbesondere sein 8000-Byte-Payload-Limit, das für Echtzeitfunktionen in Unternehmensqualität unzureichend wäre.
Der Realtime-Dienst bietet auch Broadcast für ephemere Nachrichten und Presence für die Verfolgung des gemeinsamen Zustands und geht damit über reine Datenbankänderungsbenachrichtigungen hinaus. Dieser schichtweise Ansatz bietet Entwicklern leistungsstarke Tools zum Erstellen dynamischer Anwendungen, ohne tiefgreifendes Wissen über die internen Mechanismen der PostgreSQL-Replikation zu benötigen.
Neons Serverless PostgreSQL: Disaggregation in der Praxis
Neon hat konsequent die Disaggregation von Rechenleistung und Speicher als den grundlegenden Wandel für serverless PostgreSQL befürwortet. Ihre Architektur ist eine direkte Reaktion auf die Einschränkungen des traditionellen PostgreSQL in Cloud-nativen, serverlosen Umgebungen.
Trennung von Rechenleistung und Speicher: Die Kerninnovation
Neons Architektur teilt den PostgreSQL-Monolithen in eine zustandslose Rechenschicht und eine dauerhafte, Multi-Tenant-Speicherschicht auf. Die Rechenknoten, die Standard-PostgreSQL-Instanzen sind, werden zu Ephemeren. Wenn eine Datenbank für einen konfigurierbaren Zeitraum (z. B. fünf Minuten) inaktiv ist, wird der Rechenknoten heruntergefahren und skaliert auf Null. Bei einer neuen Verbindung wird ein Rechenknoten schnell in einem Kubernetes-Container hochgefahren und verbindet sich mit dem vorhandenen Speichersystem, ohne Daten wiederherstellen zu müssen. Diese "Scale to Zero"-Funktion ist ein bedeutender Kostenersparnismechanismus für intermittierende Workloads.
Die Speicherschicht ist ein Append-Only-System, das für Objektspeicher aufgebaut ist und Haltbarkeit bietet und Funktionen wie Time-Travel und Branching ermöglicht. Schreibvorgänge in die Datenbank werden als WAL-Records an WAL Safekeepers gestreamt, die Haltbarkeit durch einen Paxos-basierten Konsensmechanismus sicherstellen, bevor sie vom Pageserver verarbeitet und in den Objektspeicher hochgeladen werden. Dieses robuste Speichersystem ermöglicht die unabhängige Skalierung von Rechen- und Speicherressourcen.
Um die "Cold Start"-Latenz zu minimieren, die mit der Skalierung der Rechenleistung auf Null verbunden ist, setzt Neon Strategien wie Connection Pooling über PgBouncer ein. PgBouncer ermöglicht es Neon, bis zu 10.000 gleichzeitige Verbindungen zu unterstützen, indem es einen Pool von Verbindungen zu PostgreSQL verwaltet und den Overhead für das Einrichten neuer Datenbankverbindungen für jede Client-Anfrage reduziert, wodurch ein Teil der Cold-Start-Latenz für die Anwendung maskiert wird.
Entwickler können zwischen direkten und gepoolten Verbindungsstrings wählen. Für serverlose Funktionen und hohe Parallelität wird der gepoolte Verbindungsstring, der durch die Option -pooler im Hostnamen identifiziert wird (z. B. ep-neon-db.pooler.neon.tech), dringend empfohlen.
// Beispiel für die Verbindung zu Neon mit Pooling
import { Pool } from '@neondatabase/serverless';
const connectionString = process.env.DATABASE_URL_POOLED; // z.B. postgres://user:pass@ep-neon-db.pooler.neon.tech/dbname
const pool = new Pool({ connectionString });
export async function handler(event) {
const client = await pool.connect();
try {
const res = await client.query('SELECT NOW()');
return {
statusCode: 200,
body: JSON.stringify({ time: res.rows[0].now }),
};
} finally {
client.release();
}
}
Git-ähnliches Branching und Time-Travel
Eines der herausragenden Merkmale von Neon und ein bedeutender Produktivitätssteigerer ist seine Git-ähnliche Branching-Funktionalität. Dank seiner Copy-on-Write-Speicherarchitektur ist das Erstellen eines neuen Branch eine sofortige Operation, unabhängig von der Datenbankgröße. Dieser neue Branch ist eine vollständige, isolierte Kopie der Daten und des Schemas des übergeordneten Branch zum Zeitpunkt der Erstellung, speichert aber nur die Delta-Änderungen, was ihn extrem kostengünstig macht.
Dies ermöglicht leistungsstarke Entwickler-Workflows:
- Feature-Entwicklung: Entwickler können für jedes neue Feature einen Branch erstellen, experimentieren, ohne die Produktion zu beeinträchtigen, und den Branch problemlos verwerfen.
- Tests: Erstellen Sie einen dedizierten Datenbank-Branch für jeden CI/CD-Pipeline-Lauf oder Preview-Deployment. Die Integration von Neon mit Vercel kann beispielsweise für jedes Preview-Deployment automatisch einen Branch erstellen.
- Point-in-Time Recovery (PITR): Neon speichert eine Historie von Änderungen (WAL-Records) für ein konfigurierbares
Restore Window(z. B. 6 Stunden in der kostenlosen Version, bis zu 30 Tage in Scale-Plänen). Dies ermöglicht es Benutzern, einen Branch von jedem Zeitpunkt innerhalb dieses Fensters zu erstellen und so effektiv "in der Zeit zu reisen", um Fehler zu beheben oder historische Zustände zu analysieren.
Die neonctl CLI ist zentral für die Verwaltung dieser Branches:
# Erstellen eines neuen Branch von 'main'
neonctl branch create my-feature-branch --parent-branch-name main
# Erstellen eines Branch von einem bestimmten Zeitpunkt (z. B. 1 Stunde zuvor)
neonctl branch create bugfix-branch --parent-branch-name production --point-in-time "1 hour ago"
# Branches auflisten
neonctl branch list
Jeder Branch erhält einen unabhängigen, autoskalierenden Compute-Endpunkt, der "noisy neighbor"-Probleme verhindert und eine konsistente Leistung gewährleistet. Wenn inaktiv, skalieren auch diese Branches auf Null und optimieren so die Kosten.
PlanetScales Vitess-Powered MySQL: Eine vergleichende Perspektive für PostgreSQL
Während PlanetScale historisch mit Vitess-powered MySQL gleichgesetzt wurde, ist sein jüngster Einstieg in den verwalteten PostgreSQL-Bereich mit PlanetScale for Postgres und dem laufenden Neki-Projekt für geschardetes PostgreSQL ein bedeutender Schritt. Dies bietet eine hervorragende Gelegenheit, architektonische Philosophien zu vergleichen und gegenüberzustellen, insbesondere in Bezug auf die horizontale Skalierbarkeit.
Vitess's Sharding-Modell und sein Einfluss
Vitess, das bei YouTube entstanden ist, ist ein Datenbank-Clustering-System, das die horizontale Skalierung von MySQL durch explizites Sharding ermöglicht. Dies wird erreicht, indem Abfragen über VTGate-Proxys geleitet werden, die das Sharding-Schema verstehen und Abfragen an die entsprechenden Shards weiterleiten. Vitess abstrahiert die Sharding-Komplexität von der Anwendungsschicht und ermöglicht es Anwendungen, mit einer einzelnen, monolithischen MySQL-Datenbank zu interagieren.
Jüngste Vitess-Releases, wie Vitess 21 (Oktober 2024) und Vitess 23 (November 2025), haben sich auf die Verbesserung der Abfragekompatibilität, die Verbesserung des Cluster-Managements und die Erweiterung der VReplication-Funktionen konzentriert. Vitess 21 führte experimentelle Unterstützung für atomare verteilte Transaktionen und rekursive CTEs ein und beseitigte so langjährige Einschränkungen in verteiltem SQL. Vitess 23 verfeinerte die Metriken für die Transaktionsweiterleitung und das Shard-Verhalten und aktualisierte seine Standard-MySQL-Version auf 8.4.6, was ein Engagement für zukünftige Kompatibilität signalisiert.
PlanetScale for Postgres und Project Neki
PlanetScale hat seinen verwalteten PostgreSQL-Dienst, der für Leistung und Zuverlässigkeit auf AWS oder Google Cloud entwickelt wurde, Ende 2025 offiziell gestartet. Dieses Angebot nutzt seine "Metal"-Cluster, die auf lokalen NVMe-Laufwerken basieren, um "Unlimited I/O" und deutlich geringere Latenzen im Vergleich zu herkömmlichen EBS-gestützten Instanzen zu bieten. Der M-10-Cluster, der bei 50 $/Monat beginnt, macht NVMe-Leistung zugänglicher.
Die entscheidende Entwicklung hier ist Project Neki, PlanetScales Initiative, Vitess-ähnliches horizontales Sharding auf PostgreSQL zu bringen. Im Gegensatz zu Vitess, das von Anfang an Open Source war, wird Neki von Grund auf neu entwickelt, wobei Lehren aus Vitess gezogen werden, aber nicht als Fork. Dies deutet auf eine ernsthafte Investition in die Lösung der Herausforderungen der horizontalen Skalierung von PostgreSQL auf einer grundlegenden Ebene hin, anstatt einfach eine bestehende MySQL-Lösung anzupassen.
In der Zwischenzeit hat Supabase mit dem Einstellen von Sugu Sougoumarane, dem Mitbegründer von Vitess, als Leiter des Multigres-Projekts ebenfalls einen bedeutenden Schritt im Bereich des PostgreSQL-Shardings unternommen. Multigres zielt darauf ab, Sharding auf PostgreSQL zu bringen, ebenfalls von Grund auf neu, aber mit dem Fokus auf Kompatibilität und Benutzerfreundlichkeit, wobei aus der Reise von Vitess gelernt wird. Dies signalisiert ein faszinierendes Rennen, um robuste, native PostgreSQL-Sharding-Lösungen zu liefern.
Benchmarking des "Serverless"-Versprechens: Latenz, Durchsatz und Kosten
Das Versprechen serverloser Datenbanken ist Elastizität, geringer Betriebsaufwand und Kosteneffektivität. Diese Vorteile gehen jedoch oft mit Leistungsmerkmalen einher, die sich von traditionellen, bereitgestellten Instanzen unterscheiden.
Cold Start-Latenz und Connection Management
Einer der am häufigsten diskutierten Kompromisse in serverlosen Umgebungen ist die Cold-Start-Latenz. Für Neon kann das Reaktivieren eines Rechenknotens, wenn er auf Null skaliert wurde, je nach Faktoren wie der Datenbankgröße und der Arbeitslast zwischen 500 ms und einigen Sekunden dauern. Diese Latenz kann für synchrone, nutzerorientierte Anfragen problematisch sein.
Neon mildert dies mit seinem Connection Pooler (PgBouncer). Durch die Verwendung eines gepoolten Verbindungsstrings verbinden sich Anwendungen mit PgBouncer, der offene Verbindungen zu der zugrunde liegenden PostgreSQL-Instanz verwaltet. Dies reduziert den Overhead für das Einrichten einer neuen TCP-Verbindung und die Authentifizierung bei PostgreSQL für jede Client-Anfrage erheblich und maskiert so einen Teil der Cold-Start-Latenz für die Anwendung.
Vergleichender Cold Start (Illustrativ, keine direkte Benchmark):
- Neon (Rechenleistung auf Null skaliert): ~500 ms - 2 s (erste Verbindung nach Inaktivität)
- Supabase Edge Function (Cold Start): ~100 ms - 500 ms (erster Aufruf nach Inaktivität)
- PlanetScale (bereitgestellte Metal): Nahezu keine Cold-Start-Latenz aufgrund von Always-On-, NVMe-gestützten Instanzen.
Durchsatz und I/O-Leistung
Für nachhaltige Workloads wird die zugrunde liegende Infrastruktur entscheidend. PlanetScales "Metal"-Cluster mit lokalen NVMe-Laufwerken zielen explizit auf hohen Durchsatz und geringe Latenz ab. Sie behaupten "unlimited IOPS", wobei Kunden typischerweise CPU-Limits erreichen, bevor I/O-Engpässe auftreten, mit p95-Latenzen, die von ~45 ms auf 5-10 ms sinken, nachdem sie auf Metal migriert sind.
Neons disaggregiertes Speichermodell führt zwar Netzwerk-Hops zwischen Rechenleistung und Speicher ein, setzt aber Strategien wie den Local File Cache (LFC) ein, um potenzielle Leistungseinbußen zu vermeiden. Der LFC nutzt den Linux-Page-Cache, um RAM-ähnliche Latenzen für häufig abgerufene Daten zu erzielen und bei Überschreitung der LFC-Kapazität auf die Festplatte auszulagern.
Die Leistung von Supabase hängt von seinem zugrunde liegenden Cloud-Anbieter und der Ressourcenallokation seiner verwalteten PostgreSQL-Instanzen ab. Die v2-Architektur mit ihrem Multi-Tenant-Ansatz für Dienste wie Realtime und Storage zielt darauf ab, mehr dedizierte Ressourcen für die Datenbank bereitzustellen, was potenziell die Baseline-Leistung und -Konsistenz verbessert.
Kostenmodelle
- Neon: Verbrauchsbasierte Preisgestaltung, Skalierung der Rechenleistung auf Null bei Inaktivität, macht es sehr kostengünstig für Entwicklung, Tests und burstartige Workloads.
- Supabase: Bietet einen großzügigen kostenlosen Tarif mit bezahlten Tarifen basierend auf Rechenstunden, Speicher und Echtzeitnachrichten.
- PlanetScale: War historisch für seine verbrauchsbasierte Preisgestaltung für Vitess bekannt, sein neues PostgreSQL-Angebot umfasst
Metal-Cluster ab 50 $/Monat und bietet eine dedizierte, leistungsstarke Option.
Entwicklererfahrung und Ökosystemintegration: CLI, APIs und Frameworks
Die technische Leistungsfähigkeit einer Plattform ist nur so gut wie ihre Benutzerfreundlichkeit. Alle drei Plattformen priorisieren die Entwicklererfahrung durch robuste CLI-Tools, umfassende APIs und nahtlose Integration mit modernen Entwicklungsstacks.
- Supabase CLI: Die
supabase CLIist ein zentrales Tool für die lokale Entwicklung, die Verwaltung von Migrationen und die Bereitstellung von Edge Functions. Jüngste Updates im Jahr 2025 umfassen die Möglichkeit, Edge Functions ohne Docker von der CLI aus bereitzustellen. - Neon CLI (
neonctl):neonctlbietet umfassende Kontrolle über Neon-Projekte, einschließlich der Erstellung und Verwaltung von Branches. Es ist entscheidend für die Automatisierung von CI/CD-Workflows. - PlanetScale CLI: PlanetScales CLI wird für die Verwaltung von Vitess-Clustern hoch geschätzt und erweitert sich nun auf seine PostgreSQL-Angebote, sodass Entwickler mit Branching-Workflows und Schemaänderungen interagieren können.
Der Weg nach vorn: Herausforderungen und neue Muster
Trotz der schnellen Fortschritte bestehen mehrere Herausforderungen, und es entstehen neue Muster. Die Erreichung einer wirklich stark konsistenten Multi-Region-PostgreSQL-Bereitstellung bleibt komplex. Sharding, wie von Neki (PlanetScale) und Multigres (Supabase) verfolgt, ist ein Schritt zur horizontalen Skalierung, aber die Gewährleistung von Latenzarmen, stark konsistenten Lese- und Schreibvorgängen über geografisch entfernte Regionen hinweg ist ein schwierigeres Problem.
Der "AI Supercycle" hat ebenfalls tiefgreifende Auswirkungen auf die Datenbankinnovation. PlanetScale gab im April 2025 die allgemeine Verfügbarkeit der Vektorunterstützung in MySQL bekannt, die es ermöglicht, Vektordaten neben relationalen Daten zu speichern. Supabase unterstützt pgvector ebenfalls seit langem für eine effiziente Ähnlichkeitssuche. Dieser Trend deutet darauf hin, dass Datenbanken intelligenter werden und nicht nur Daten speichern, sondern auch aktiv bei deren Interpretation und Anwendung in KI-Workflows helfen.
Fazit: Praktische Überlegungen für Produktionsbereitstellungen
Die jüngsten Entwicklungen bei Supabase, Neon und PlanetScale unterstreichen ein lebendiges und sich schnell entwickelndes Ökosystem für PostgreSQL. Jede Plattform bietet unterschiedliche Vorteile für bestimmte Anwendungsfälle:
- Neon eignet sich hervorragend für Greenfield-Serverless-Anwendungen und Entwicklungsworkflows, die von sofortigem Branching und kostengünstiger Skalierung auf Null profitieren.
- Supabase bietet eine überzeugende Full-Stack-BaaS, die auf PostgreSQL basiert und durch leistungsstarke Echtzeitfunktionen und flexible Edge Functions bereichert wird.
- PlanetScale hat mit seinen leistungsstarken
Metal-Clustern und dem ehrgeizigenNeki-Sharding-Projekt einen starken Einstieg in den PostgreSQL-Markt gewagt.
Für einen erfahrenen Entwickler, der diese Optionen bewertet, hängt die Wahl von der Vorhersagbarkeit der Arbeitslast, der Kritikalität des Git-ähnlichen Branchings und davon ab, ob Sie eine Full-Stack-BaaS oder hauptsächlich eine Datenbank mit erweiterten Skalierungsfunktionen benötigen. Die kontinuierliche Innovation, insbesondere in Bezug auf die architektonische Disaggregation und die Entwicklererfahrung, deutet auf eine vielversprechende Zukunft für hochskalierbare und widerstandsfähige relationale Datenbanken in der Cloud hin.
Quellen
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