Einleitung

PostgreSQL hat sich von einer klassischen relationalen Datenbank zu einer Plattform entwickelt, die viele Spezialdatenbanken ersetzen kann. Wie wir in unserem Artikel zu PostgreSQL als Plattform gezeigt haben, beherrscht Postgres heute dank Erweiterungen (Extensions) Suche, Geodaten, Zeitreihen, KI-Vektoren, Events und Analytics – alles in einem System, mit SQL als einheitlicher Sprache.

Dieser Artikel zeigt praxisnah:

• Welche Extensions sich wofür eignen
• Welche Architekturmuster Postgres ermöglicht
• Welche Anbieter das Ganze im Mietmodell (DBaaS) stark vereinfachen

Die wichtigsten Extensions & ihre Anwendungsfälle

JSONB – Dokumente im relationalen Kontext

Use Case: Nutzerprofile, flexible Settings, Logs.

Query-Beispiel:

SELECT data->'user'->>'email'
FROM orders
WHERE data->'user'->>'country' = 'DE';

Vorteil: Dokumente ohne separate NoSQL-DB, trotzdem indexierbar & performant.

Volltextsuche (native FTS)

Use Case: Produktsuche, Blogsuche.

Beispiel:

SELECT id, title
FROM articles
WHERE to_tsvector('german', content) @@ to_tsquery('german', 'Postgres & Plattform');

Ergebnis: Liefert alle Artikel, deren Text die Wörter „Postgres” und „Plattform” enthält.

PostGIS – Geodaten

Use Case: Standort-basierte Dienste, Karten, Liefergebiete.

Beispiel: „Alle Restaurants im Umkreis von 2 km um einen Punkt”

SELECT name
FROM restaurants
WHERE ST_DWithin(location, ST_MakePoint(13.4050, 52.5200)::geography, 2000);

TimescaleDB – Zeitreihen

Use Case: IoT-Sensoren, Monitoring, Logs.

Beispiel: Durchschnittstemperatur pro Stunde:

SELECT time_bucket('1h', ts) AS stunde, avg(temp)
FROM sensor_data
GROUP BY stunde
ORDER BY stunde;

pgvector – KI & Embeddings

Use Case: Semantische Suche, Empfehlungen, RAG.

Beispiel: „Ähnlichste Dokumente zu einem Vektor finden”

SELECT id, embedding <-> '[0.12, 0.54, -0.33]'::vector AS distanz
FROM documents
ORDER BY distanz
LIMIT 5;

Hinweis: <-> = Operator für Distanzberechnung (z. B. Cosine).

pgmq – Message-Queue / Event Store

Use Case: Asynchrone Jobs, Microservices-Events.

Beispiel: Queue anlegen & Nachricht senden

SELECT pgmq_create('mailqueue');
SELECT * FROM pgmq_send('mailqueue', '{"to":"[email protected]","msg":"Hi"}');

Architektur-Muster mit Postgres

Muster 1: Monolith + Eventing

• Aufbau: Klassische Web-App (API + Postgres)
• Events: Per NOTIFY/LISTEN → Worker reagieren auf Änderungen
• Vorteil: Einfach, konsistent, keine externe Queue nötig

Muster 2: Postgres als Backend-OS

• Aufbau: Tabellen + JSONB + pgvector + PostGIS in einer Instanz
• Ersetzt: 3–4 zusätzliche Tools (z. B. MongoDB, Elasticsearch, Redis)
• Vorteil: Weniger Moving Parts, einheitliches Monitoring

Muster 3: Microservices mit Outbox-Pattern

• Aufbau: Änderungen werden zusätzlich in eine Outbox-Tabelle geschrieben
• Verarbeitung: Worker liest diese Tabelle und sendet Events
• Vorteil: Garantierte Event-Auslieferung, keine Doppel-Schreibprobleme

Anbieter im Mietmodell (DBaaS)

Supabase

• Fokus: Postgres-first als Firebase-Alternative
• Features: Auth, Realtime-API, Storage integriert
• Zielgruppe: Startups, Teams, die schnell loslegen wollen

Neon

• Fokus: Serverless Postgres mit automatischem Scaling
• Features: Datenbank-„Branching” wie Git (z. B. für Staging-Umgebungen)
• Zielgruppe: Entwicklerteams, die viele Testumgebungen brauchen

Aiven

• Fokus: Cloud-agnostisches Managed Postgres
• Features: Extensions wie pgvector, Timescale, PostGIS verfügbar
• Zielgruppe: Enterprises mit Multi-Cloud-Strategie

Timescale (heute TigerData)

• Fokus: Optimiert für Zeitreihen und KI
• Features: pgvectorscale (schnellere & günstigere Vektorsuche)
• Zielgruppe: Analytics-, AI- und IoT-Workloads

Hyperscaler (AWS, Azure, GCP)

• AWS RDS / Aurora: Stabile Postgres-Variante mit High Availability
• Azure Cosmos DB for PostgreSQL (Citus): Postgres mit eingebautem Sharding
• GCP Cloud SQL: Managed Postgres, tief integriert in Google-Services
• Zielgruppe: Unternehmen, die in einem großen Cloud-Ökosystem bleiben wollen

DigitalOcean (Managed Databases for PostgreSQL)

• Fokus: Einfachheit & transparente Preise
• Features: Automatische Backups, Replikas, Failover, DO-Integration
• Einschränkung: Weniger Spezial-Extensions vorinstalliert
• Zielgruppe: Kleine bis mittlere Projekte, die unkompliziert starten wollen

Vergleichstabelle der Anbieter

Anbieter	Stärken	Typische Zielgruppe
Supabase	Postgres + Realtime + Auth, Firebase-Alternative	Startups, Prototyping
Neon	Serverless, Branching für DBs	Entwicklerteams mit vielen Test-Umgebungen
Aiven	Multi-Cloud, viele Extensions verfügbar	Enterprises, die flexibel bleiben wollen
Timescale	Zeitreihen + KI (pgvectorscale)	AI/Analytics, IoT, Data-heavy Projekte
AWS/Azure/GCP	Integration ins jeweilige Cloud-Ökosystem	Corporates mit Cloud-Strategie
DigitalOcean	Einfach, preiswert, schnell startklar	KMU, Hobby-/Nebenprojekte, kleine SaaS

Praktische Entscheidungshilfen

Für Startups & kleine Teams

• Supabase: Wenn ihr einen Firebase-ähnlichen Service mit Postgres wollt
• DigitalOcean: Wenn ihr einfach und günstig starten wollt

Für Entwicklerteams

• Neon: Wenn ihr häufig neue Test-/Staging-Umgebungen braucht
• Aiven: Wenn ihr verschiedene Cloud-Provider nutzen wollt

Für spezielle Workloads

• Timescale: Für Zeitreihen-lastige Anwendungen (IoT, Monitoring, Analytics)
• AWS/Azure/GCP: Wenn ihr bereits tief in einem Cloud-Ökosystem verwurzelt seid

Für Enterprise

• Aiven: Multi-Cloud-Flexibilität
• Hyperscaler: Wenn Compliance und Enterprise-Features wichtig sind

Die Quintessenz

Postgres ist heute mehr als „nur Datenbank”. Mit Extensions kann man es nach Bedarf erweitern:

• JSONB für Dokumente
• PostGIS für Geodaten
• Timescale für Zeitreihen
• pgvector für KI
• pgmq für Events

Dazu gibt es eine breite Auswahl an Mietmodellen:

• Einfach & günstig: DigitalOcean, Supabase
• Innovativ: Neon
• Enterprise-ready: Aiven, Timescale, Hyperscaler

Die eigentliche Frage lautet daher oft nicht mehr: Welche Datenbank nehmen wir?

Sondern: „Welche Postgres-Extension und welcher Anbieter passen zu unserem Projekt?”

Tipp: Startet mit einem einfachen Anbieter wie DigitalOcean oder Supabase. Wenn ihr später spezielle Extensions oder Enterprise-Features braucht, könnt ihr migrieren – PostgreSQL bleibt PostgreSQL.