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Cloud SQL, AlloyDB, Spanner, Firestore, Bigtable oder BigQuery? Beantworten Sie sechs kurze Fragen und erhalten Sie eine Senior-Empfehlung — mit Begründung, Alternativen und wann Sie es NICHT einsetzen sollten.

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Beantwortete Fragen: 0 / 6
  1. 1Welche Form haben Ihre Daten?
  2. 2Wie wird darauf zugegriffen?
  3. 3Welchen Maßstab brauchen Sie?
  4. 4Konsistenz-Anforderungen?
  5. 5Bestehende Engine?
  6. 6Betriebsmodell?

Wie ich in der Praxis entscheide

  • Wählen Sie zuerst das Zugriffsmuster — OLTP, Analytik, Cache oder Echtzeit. Der Workload wählt die Engine, nicht umgekehrt.
  • Greifen Sie erst zu Spanner, wenn Sie wirklich horizontale Skalierung oder Multi-Region-Strong-Consistency brauchen; Cloud SQL deckt die meisten OLTP-Fälle ab.
  • Trennen Sie transaktionale und analytische Daten — aus Cloud SQL/AlloyDB bedienen, in BigQuery auswerten und dazwischen streamen.
  • Passen Sie das Betriebsmodell an das Team an — die beste Datenbank ist die, die Ihr Team auch um 3 Uhr nachts betreiben kann.

Häufige Fragen

Cloud SQL oder AlloyDB?

Cloud SQL ist die richtige Standardwahl für die meisten relationalen OLTP-Workloads. Zu AlloyDB greifen Sie, wenn ein PostgreSQL-Workload schwer wird oder analytische Abfragen neben transaktionalen braucht — es ist Postgres-kompatibel, bietet aber dank spaltenbasierter Engine deutlich mehr Performance-Spielraum.

Wann sollte man Spanner statt Cloud SQL nutzen?

Spanner lohnt sich, wenn ein einzelner Primary an seine vertikalen Grenzen stößt oder Sie Strong Consistency über mehrere Regionen mit horizontaler Skalierung brauchen. Für normale Apps, die zu Cloud SQL passen, zahlen Sie bei Spanner für Fähigkeiten, die Sie nicht nutzen.

Firestore oder Bigtable?

Firestore ist eine serverlose Dokumentendatenbank mit Echtzeit-Sync — ideal für App-Backends, die auf null skalieren. Bigtable ist Wide-Column-NoSQL für massiven Durchsatz (Zeitreihen, IoT, Metriken) im Petabyte-Maßstab. Firestore für Anwendungsdaten, Bigtable für unerbittliche High-Throughput-Writes.

Wofür ist BigQuery gedacht?

BigQuery ist ein serverloses Data Warehouse für SQL-Analytik im Petabyte-Maßstab — nicht für OLTP. Transaktionale Daten landen per Streaming oder CDC in BigQuery, und Analysten werten sie dort aus. Bedienen Sie App-Traffic aus Cloud SQL oder Firestore, analysieren Sie in BigQuery.

Empfehlung auf Basis der Google-Cloud-Fähigkeiten 2026 und realer Plattform-Erfahrung — kein Ersatz für ein vollständiges Architektur-Review. Nutzt keine Cookies und sendet keine Daten serverseitig.