# Einführung
Datenbanken sind nicht mehr nur Orte zum Speichern von Bewerbungsdatensätzen. Heute unterstützen sie Echtzeitanalysen, eingebettetes SQL, Caching, Überwachung, Replikation, KI-Agentenspeicher und vollständige Anwendungs-Backends.
In diesem Artikel betrachten wir 10 Open-Supply-GitHub-Repositories, die beliebt, praktisch und bei der Entwickler-Group beliebt sind. Diese Instruments können kostenlos erkundet, einfach lokal getestet werden und sind flexibel genug, um sie bei Bedarf als Ihr eigener, selbstverwalteter Server bereitzustellen.
Unabhängig davon, ob Sie eine Internet-App, ein Analyse-Dashboard, ein KI-Produkt oder ein verteiltes System erstellen, helfen Ihnen diese Repositories dabei, das moderne Datenbank-Ökosystem zu verstehen und das richtige Instrument für Ihr nächstes Projekt auszuwählen.
# 1. Klicken Sie aufHaus
ClickHouse ist ein Echtzeit-Analyse-Datenbankverwaltungssystem, das für schnelle analytische Abfragen großer Datenmengen entwickelt wurde.
Es wird häufig für Dashboards, Protokolle, Ereignisanalysen, Beobachtbarkeit und Enterprise-Intelligence-Workloads verwendet, bei denen es auf die Abfragegeschwindigkeit ankommt.
Am besten für: Echtzeit-Analysedatenbanken
Warum es nützlich ist:
- Leistungsstarke analytische Abfragen
- Supreme für große Daten-Workloads
- Nützlich für Dashboards und Berichtssysteme
- Gute Wahl für Echtzeit-Analyseplattformen
# 2. DuckDB
DuckDB ist ein prozessinternes analytisches SQL-Datenbankverwaltungssystem. Es ist für die Ausführung in Ihrer Anwendung, Ihrem Pocket book oder Ihrer lokalen Umgebung konzipiert, ohne dass ein separater Datenbankserver erforderlich ist.
Es ist besonders nützlich für Datenwissenschaftler, Analysten und Ingenieure, die lokale Dateien abfragen, mit Tabellendaten arbeiten oder schnelle SQL-basierte Analysen durchführen möchten.
Am besten für: Lokale analytische SQL-Verarbeitung
Warum es nützlich ist:
- Wird in Ihrer Anwendung oder Ihrem Pocket book ausgeführt
- Supreme für die lokale Datenanalyse
- Funktioniert intestine mit Dateien wie CSV und Parquet
- Einfache Einrichtung mit leistungsstarker SQL-Unterstützung
# 3. Supabase
Supabase ist eine Postgres-Entwicklungsplattform, die Entwicklern eine dedizierte Postgres-Datenbank zusammen mit Instruments für Authentifizierung, APIs, Speicherung und Echtzeitfunktionen bietet.
Es ist beliebt bei Entwicklern, die Internet-, Mobil- und KI-Anwendungen erstellen und die Leistung von Postgres mit einem modernen Entwicklererlebnis verbinden möchten.
Am besten für: Erstellen von Apps mit Postgres
Warum es nützlich ist:
- Basierend auf PostgreSQL
- Beinhaltet Datenbank, Authentifizierung, APIs und Speicher
- Supreme für Internet- und cell Apps
- Nützliche Various zum Aufbau von Backend-Diensten von Grund auf
# 4. Redis
Redis ist ein schneller In-Reminiscence-Datenspeicher, der für Caching, Echtzeitanwendungen, Warteschlangen, Sitzungsspeicherung und mehr verwendet wird.
Es wird häufig von Entwicklern verwendet, die Hochleistungsanwendungen erstellen, die schnellen Zugriff auf häufig verwendete Daten benötigen. Redis unterstützt auch Datenstrukturen und moderne Abfrageanwendungsfälle und ist damit mehr als nur ein einfacher Cache.
Am besten für: Caching und Echtzeit-Datenanwendungen
Warum es nützlich ist:
- Sehr schnelle In-Reminiscence-Leistung
- Supreme für Caching und Sitzungsspeicherung
- Nützlich für Warteschlangen und Echtzeitsysteme
- Unterstützt mehrere Datenstrukturen
# 5. Prometheus
Prometheus ist ein Überwachungssystem und eine Zeitreihendatenbank. Es wird häufig zum Sammeln, Speichern und Abfragen von Metriken aus Anwendungen und Infrastruktur verwendet.
Wenn Sie Produktionssysteme aufbauen, ist Prometheus eines der wichtigsten Werkzeuge, um Beobachtbarkeit und Überwachung zu verstehen.
Am besten für: Überwachungs- und Zeitreihendaten
Warum es nützlich ist:
- Sammelt und speichert Metriken
- Leistungsstarke Abfragesprache für die Überwachung
- Wird häufig bei Cloud-nativen Systemen verwendet
- Supreme für Warnungen, Dashboards und Infrastrukturtransparenz
# 6. Vitess
Vitess ist ein Datenbank-Clustering-System zur horizontalen Skalierung von MySQL.
Es hilft Groups bei der Ausführung großer MySQL-Bereitstellungen, indem es Sharding, Routing, Replikation und Skalierung übernimmt. Dies ist nützlich, wenn eine einzelne MySQL-Datenbank für wachsende Anwendungs-Workloads nicht mehr ausreicht.
Am besten für: Skalierung von MySQL-Datenbanken
Warum es nützlich ist:
- Hilft MySQL horizontal zu skalieren
- Unterstützt Sharding und Clustering
- Nützlich für große Produktionssysteme
- Entwickelt für Anwendungen mit hohem Verkehrsaufkommen
# 7. LiteFS
LiteFS ist ein FUSE-basiertes Dateisystem zum Replizieren von SQLite-Datenbanken auf einem Maschinencluster.
SQLite ist einfach und leistungsstark, aber normalerweise ist es lokal. LiteFS hilft bei der Erweiterung von SQLite in verteilten Umgebungen, indem es die Replikation über mehrere Maschinen hinweg ermöglicht.
Am besten für: Replikation von SQLite-Datenbanken
Warum es nützlich ist:
- Fügt Replikation zu SQLite hinzu
- Nützlich für verteilte Anwendungen
- Behält die Einfachheit von SQLite bei
- Intestine für Edge- und Light-weight-Bereitstellungen
# 8. OpenViking
OpenViking ist eine Open-Supply-Kontextdatenbank, die für KI-Agenten entwickelt wurde. Es verwaltet Speicher, Ressourcen und Fähigkeiten über eine dateisystemähnliche Struktur.
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Agenten sind Instruments wie OpenViking nützlich, um den Kontext zu organisieren, den ein Agent benötigt, um Aufgaben zu erledigen, sich Informationen zu merken und über verschiedene Ressourcen hinweg zu arbeiten.
Am besten für: Kontextdatenbanken für KI-Agenten
Warum es nützlich ist:
- Entwickelt für das Gedächtnis und den Kontext von KI-Agenten
- Organisiert Gedächtnis, Ressourcen und Fähigkeiten
- Unterstützt hierarchische Kontextbereitstellung
- Nützlich für Agenten-KI-Anwendungen
# 9. pgAdmin
pgAdmin ist eine Open-Supply-Verwaltungs- und Entwicklungsplattform für PostgreSQL.
Es bietet Entwicklern und Datenbankadministratoren eine grafische Oberfläche zum einfacheren Verwalten von Datenbanken, Schreiben von Abfragen, Überprüfen von Schemata und Arbeiten mit PostgreSQL.
Am besten für: Verwaltung der PostgreSQL-Datenbank
Warum es nützlich ist:
- Funktionsreiches PostgreSQL-Verwaltungstool
- Nützlich zum Schreiben und Testen von Abfragen
- Hilft bei der Überprüfung von Tabellen, Schemata und Datenbanken
- Supreme für Entwickler und Datenbankadministratoren
# 10. Administrator
Administrator ist ein Datenbankverwaltungstool, das in einer einzigen PHP-Datei verpackt ist.
Es ist leichtgewichtig, einfach bereitzustellen und nützlich, wenn Sie eine einfache Möglichkeit zum Verwalten von Datenbanken benötigen, ohne eine große Verwaltungsplattform einzurichten.
Am besten für: Leichte Datenbankverwaltung
Warum es nützlich ist:
- Einfache Bereitstellung einer einzelnen Datei
- Leichte Datenbankverwaltung
- Nützlich für den schnellen Datenbankzugriff
- Unterstützt mehrere Datenbanksysteme
# Letzte Gedanken
Das Datenbankökosystem hat sich weit über traditionelle relationale Datenbanken hinaus ausgedehnt. Datenbanken sind heute nicht nur ein Backend-Element. Sie sind einer der wichtigsten Bestandteile beim Aufbau zuverlässiger, Echtzeit- und leistungsstarker Webanwendungen.
Ich habe viele Entwickler gesehen, die sich stark auf das Frontend konzentrieren, während sie ein einfaches Backend verwenden und der Datenbankverwaltung wenig Aufmerksamkeit schenken. Dieser Ansatz funktioniert am Anfang oft, wird aber schnell zum Drawback, wenn die Anwendung schnellere Abfragen, bessere Überwachung, Caching, Skalierung, Replikation oder Datenverarbeitung in Echtzeit benötigt.
Deshalb ist diese Liste nützlich. Instruments wie ClickHouse und DuckDB eignen sich hervorragend für Analysen, während Supabase und Redis Entwicklern dabei helfen, moderne Anwendungen schneller zu erstellen. Prometheus, Vitess und LiteFS lösen wichtige Produktionsprobleme rund um Überwachung, Skalierung und Replikation. Für KI-Anwendungen führt OpenViking eine nützliche Richtung für die Verwaltung von Agentenkontext und -speicher ein.
Wenn Sie gerade erst anfangen, beginnen Sie mit DuckDB, Supabase und Redis. Wenn Sie Produktionssysteme erstellen, erkunden Sie als Nächstes ClickHouse, Prometheus, Vitess und pgAdmin. Das Ziel besteht nicht darin, jedes Instrument zu verwenden, sondern sie zu vergleichen, zu verstehen, was jedes einzelne am besten kann, und den richtigen Datenbank-Stack für Ihre Anwendung auszuwählen.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.