Unsere erste Wahl für relationale Daten, mächtig und zuverlässig.
PostgreSQL ist unsere erste Wahl für relationale Daten, weil es mächtig, standardtreu und außerordentlich zuverlässig ist. Über die Jahre hat es sich weit über klassisches SQL hinaus entwickelt. Es beherrscht JSONB, Volltextsuche, Geodaten über PostGIS und lässt sich über Extensions wie pgvector sogar für semantische Suche aufbohren. So deckt eine einzige, gut verstandene Datenbank erstaunlich viele Anforderungen ab, ohne dass wir mehrere Systeme parallel betreiben müssen.
Mehr in der DokumentationWir bauen die meisten unserer Anwendungen direkt auf Postgres auf, von schlanken Tools bis zu komplexen Plattformen mit vielen Tabellen und harten Konsistenzanforderungen. Wenn du strukturierte Daten, saubere Transaktionen und gleichzeitig flexible JSON-Felder brauchst, gibst du dir damit eine Basis, die mitwächst statt dich auszubremsen.
CREATE INDEX idx_user_role ON users ((data->>'role'));
SELECT id, data->>'email' AS email
FROM users
WHERE data->>'role' = 'admin';Gut zu wissen
Setze früh auf passende Indizes und prüfe Queries mit EXPLAIN ANALYZE. Ein fehlender Index auf einer Fremdschlüsselspalte fällt im Test kaum auf, kostet dich aber unter Last spürbar Tempo.
Weitere Werkzeuge, mit denen wir im selben Bereich arbeiten.
MySQL & MariaDB
Bewährte relationale Datenbanken für klassische Anwendungen.
MS SQL Server
Für Enterprise-Umgebungen und Microsoft-Integrationen.
MongoDB
Flexible Dokumentdatenbank für unstrukturierte oder wachsende Daten.
Supabase
Postgres mit Auth, Storage und Realtime als Backend-as-a-Service.
Redis
Ultraschneller Key-Value-Store für Caching und Echtzeit-Features.
SQLite
Eingebettete, serverlose Datenbank, ideal für Edge und lokale Apps.
Das musst du nicht entscheiden, das ist unser Job. Erzähl uns einfach von deinem Vorhaben.