Top 10 Datenbanken 2026 – Von Data zu KI - DEEP
Im Jahr 2026 ist die Wahl einer Datenbank nicht mehr nur eine technische Frage der Speicherung. Sie hat direkten Einfluss auf die Leistung der Anwendungen und vor allem auf Ihre Fähigkeit, die Schritte in Richtung KI zu gehen: von der richtigen Verwaltung der Daten bis zu ihrer Aktivierung durch generative KI.
Bei DEEP unterscheiden wir daher sechs Stufen, die ebenso viele Datenreifegrade für ein Unternehmen darstellen:
- Stufe 1: Datenbanken verwalten
- Stufe 2: Schlüssel-Daten unter Governance stellen
- Stufe 3: Daten wiederherstellen (Datenvisualisierung)
- Strufe 4: Generative KI nutzen
- Strufe 5: Daten analysieren (Datenwissenschaft, einschließlich KI)
- Strufe 6: Betrieb als Daten-KI-Fabrik
Um zu analysieren, ob sich der Markt an diesem „Data-to-AI”-Pfad orientiert, stützen wir uns auf eine weithin anerkannte Referenz: DB-Engines, das jeden Monat ein weltweites Ranking der Datenbank-Engines veröffentlicht.
Warum sollten Sie sich bei der Marktanalyse auf DB-Engines verlassen?
DB-Engines erfasst und analysiert mehr als 380 relationale und NoSQL-Datenbankmaschinen.
Eine Methodik, die auf konkreten Signalen basiert. Der Beliebtheitsgrad wird anhand mehrerer kombinierter Indikatoren berechnet (Webpräsenz, Google Trends, Stack Overflow-Diskussionen, Stellenangebote, LinkedIn, X/Twitter). Der normierte Endwert ermöglicht es, grundlegende Trends zu erkennen, die die notwendigen technologischen Umstellungen für die KI-Fabriken (IA Factories) von morgen vorwegnehmen können.
Top 10 der Datenbanken – Februar 2026: Solide Grundlagen für KI
DB-Engines-Ranking – Top 10 der Datenbanken im Februar 2026
Eine Hierarchie, die die Bedeutung von „Schritt 1: Verwalten” bestätigt
Das DB-Engines-Ranking vom Februar 2026 verdeutlicht eine entscheidende Tatsache: KI funktioniert nicht ohne ein solides Fundament.
- Das Spitzentrio (Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server) behält seinen Platz. Dies bestätigt, dass Schritt Nr. 1 jeder Datenstrategie nach wie vor die sichere Verwaltung relationaler Datenbanken ist, die das Fundament von Informationssystemen bilden.
- PostgreSQL setzt sich als dynamischste Open-Source-Datenbank durch, während MongoDB weiterhin führend im Bereich NoSQL ist.
Die Plätze 6 bis 10 (Snowflake, Redis, Databricks, IBM Db2, Elasticsearch) erzählen jedoch eine andere Geschichte: die der Beschleunigung. Der Aufstieg dieser Cloud- und Analyseplattformen zeigt, dass Unternehmen sich nun dafür rüsten, Daten zu visualisieren und in großem Umfang zu analysieren.
Trends im Jahr 2025: Auf dem Weg zu einer hybriden Architektur
Beziehungen bleiben die Grundlage, aber KI diversifiziert die Anforderungen
Die Verteilungskurve zeigt, dass relationale Grundlagen weiterhin 53,9 % der Gesamtpunktzahl ausmachen. Sie bleiben unverzichtbar. Ihr relativer Rückgang deutet jedoch auf eine notwendige Diversifizierung hin, um höhere Stufen der Datenreife zu erreichen.
Aufteilung der Datenbanken nach Kategorie – Dezember 2025 (DB-Engines)
Der Aufstieg spezialisierter Datenbanken: Der Treibstoff für die Stufen 4 und 5 (KI & GenAI)
Dieser relative Rückgang der relationalen Datenbanken lässt sich durch den Aufstieg von Datenbanken erklären, die den Anforderungen der KI entsprechen:
-
Vektordatenbanken (6,2 %) und Zeitreihendatenbanken (4,9 %) sind auf dem Vormarsch.
-
Warum? Weil sie für die Versorgung der prädiktiven Algorithmen (KI-Analyse) und der für die generative KI erforderlichen semantischen Suchmaschinen unverzichtbar sind.
Entwicklung über 36 Monate: Das Ende von „Alles oder Nichts”
Ein Markt im Umbruch
Die Analyse über drei Zeiträume zeigt, dass die „klassischen” Beziehungsgrundlagen (Index 90 Ende 2025 gegenüber 100 Anfang 2023) Raum für Innovationen lassen, ohne zu verschwinden.
Eine Umverteilung für die KI-Fabrik
Der Rückgang bestimmter Nischentechnologien (XML, RDF) zugunsten vielseitigerer Lösungen (Dokumentenspeicher, Suchmaschinen) verdeutlicht den Übergang zu Stufe 6: der KI-Fabrik. Unternehmen versuchen nicht mehr, Technologien anzuhäufen, sondern „zusammensetzbare” und effiziente Architekturen zu entwickeln, in denen Altes (SQL) und Neues (NoSQL/Vektoriell) nebeneinander existieren, um die Produktionsreife der Modelle zu beschleunigen.
Entwicklung über 12 Monate: Die starken Signale der generativen KI
Hier ist der Einfluss der KI am deutlichsten sichtbar. Die jüngsten Entwicklungen bestätigen direkt die Bedeutung von Stufe 4 (Einsatz generativer KI).
Graphenorientierte Datenbanken: +12 % für mehr Kontext in der KI
In den letzten 12 Monaten haben graphenorientierte Datenbanken einen Boom erlebt (+12 %). Das ist kein Zufall. Graphenorientierte Datenbanken sind für RAG (Retrieval-Augmented Generation) unverzichtbar, eine Technik, mit der generative KI in Unternehmen präzise und kontextbezogen eingesetzt werden kann. Sie sind die direkte technische Verbindung zwischen Ihren Daten und ChatGPT.
Resilienz von Dokumentenspeichern und Rückgang von „Schlüssel-Wert”-Datenbanken
Dokumentenspeicher behaupten sich und bestätigen ihre Rolle in den agilen Architekturen, die für moderne Anwendungen erforderlich sind. Im Gegensatz dazu zeigt der Rückgang von Schlüssel-Wert-Datenbanken eine Neuausrichtung auf Anwendungsfälle mit höherem Mehrwert.
Fazit: Nehmen Sie das Datenbank-Ranking nicht einfach hin, sondern nutzen Sie es, um voranzukommen!
Das DB-Engines-Ranking 2025 vermittelt eine klare Botschaft: Der Markt hybridisiert sich, um KI zu unterstützen. Relationale Datenbanken bleiben Ihre Sicherheit (Verwaltung), aber Graph- und Vektordatenbanken sind Ihre Zukunft (generative KI und Analyse).
Die Wahl Ihrer Datenbank ist nicht mehr eine isolierte Entscheidung, sondern der erste Schritt auf einem 6-stufigen Weg zu einem datengesteuerten Unternehmen.
Sie fragen sich, ob Ihre Architektur bereit ist für die Reifung von Daten und KI?
DEEP begleitet Sie vom Management Ihrer historischen Datenbanken bis zu ihrer Verwertung durch KI.
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