In diesem Blogartikel geben wir Ihnen eine Übersicht über aktuelle Entwicklungen im Bereich Datenbanken mit Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz (KI). Wir betrachten die führenden Anbieter und ihre Integrationen von KI-Technologien, insbesondere Large Language Models (LLMs), in ihre Datenbanklösungen. Dabei zeigt sich, dass die Hersteller unterschiedliche Strategien verfolgen, was einen direkten Vergleich ausschließt.
Vorweg daher das Fazit: die passende Datenbanklösung sollte mit den eigenen Entwicklungsplänen konform gehen.
Microsoft SQL Server 2025: KI‑Integration für klassische SQL‑Umgebungen
Der im November 2024 von Microsoft angekündigte SQL Server 2025 befindet sich aktuell in der Preview-Phase. Die allgemeine Verfügbarkeit wird für das 3. oder 4. Quartal 2025 erwartet.
Neue KI-Funktionen
- Native Unterstützung für Vektorspeicherung und -suche, optimiert für KI-Modelle und -Anwendungen
- Direkte Integration von Python und R sowie verbesserte Machine Learning Services
- Einfache Einbindung von KI-Frameworks wie LangChain oder Semantic Kernel
- Möglichkeit, Vektoren mit SQL-Daten für hybride KI-Vektorsuche zu kombinieren
- Unterstützung für natürliche Sprachverarbeitung und erweiterte Analysen
Für wen ist der SQL Server 2025 geeignet?
- Kleine und mittelständische Unternehmen mit Bedarf an skalierbaren relationalen Datenbanken
- Große Unternehmen im Microsoft-Ökosystem, die KI-Funktionen direkt in der Datenbank nutzen möchten
- Behörden mit hohen Sicherheitsanforderungen an SQL-basierte Plattformen
Upcoming: Oracle 23ai – Konvergente Datenbank für komplexe KI-Workflows
Der für 2024 geplante Release der Version 23ai wurde verschoben und steht noch aus. Oracle Database 23ai integriert relationale, NoSQL-, Graph- und JSON-Daten.
Herausragende KI-Funktionen
- AI Vector Search für semantische Suche in Dokumenten, Bildern und komplexen Unternehmensdaten
- Umfassende Unterstützung für Large Language Models (LLMs)
- Retrieval Augmented Generation (RAG) zur Verknüpfung von KI-Modellen mit Unternehmensdaten
- JSON-Relational Duality, die JSON und relationale Datentypen optimal verbindet.
Für wen ist Oracle 23ai geeignet?
- Große Unternehmen mit Bedarf an komplexen KI-gestützten Datenanalysen
- Behörden und Forschungseinrichtungen mit sicherheitskritischen KI-Anforderungen
- Unternehmen, die verschiedene Datentypen (SQL, NoSQL, Graph) in einer Plattform verarbeiten möchten
IBM Db2 AI for Data – Fokus auf automatisierte Datenanalyse
IBM Db2 Version 12.1, veröffentlicht am 14. November 2024, bringt über 200 neue Funktionen und Verbesserungen.
KI-Funktionen und Zukunftspläne
- KI-gestützter Query-Optimizer für bis zu dreifach verbesserte Abfrageleistung
- Automatisierte Optimierungsfunktionen und KI-Assistenten für Index-Optimierung
- Geplante In-Database-Vektorverarbeitung für 2025
- Weitere KI-Integrationen und erweiterte Managementfunktionen in Entwicklung
Obwohl keine spezifischen Informationen zur LLM-Unterstützung vorliegen, zeigt IBM's Roadmap eine klare Ausrichtung auf erweiterte KI-Funktionalitäten.
Für wen ist IBM Db2 AI geeignet?
- Mittelständische Unternehmen mit Bedarf an KI-gestützter Datenanalyse
- Finanzinstitute und Behörden mit Fokus auf Hochverfügbarkeit und Regulierung
- Unternehmen mit hohen Performance-Anforderungen an Datenbankoptimierung
Weitere relevante Datenbanken und KI-Trends
PostgreSQL 15
- Einführung des SQL-Standardbefehls "MERGE" und Leistungsverbesserungen für Sortierungen
- pgvector-Extension ermöglicht Vektorspeicherung für RAG-Anwendungen
- Integration mit lokalen LLMs wie Llama 3 von Meta für KI-gestützte Abfragen
MongoDB
- Bietet Flexibilität bei Datenmodellierung und horizontaler Skalierbarkeit
- Besonders geeignet für Content Management und Echtzeitanalysen
- Unterstützt Vektorspeicherung und -suche für KI-Anwendungen
Trends für 2025
- Hybride AI-Modelle: Kombination von LLMs mit spezialisierten Modellen
- Verstärkte Integration von Edge- und Cloud-Datenbanken für agentenbasierte KI-Systeme
- Wachsende Bedeutung von Multimodell-Datenbanken und Vektordatenbanken
Fazit
Diese Entwicklungen unterstreichen die dynamische Transformation von Datenbanktechnologien im Kontext künstlicher Intelligenz. Die Wahl der richtigen Datenbanklösung hängt stark von der Unternehmensgröße, spezifischen Anwendungsfällen und den benötigten KI-Funktionalitäten ab. Unternehmen sollten ihre individuellen Anforderungen sorgfältig analysieren, um die optimale Lösung für ihre KI-gestützten Datenmanagement-Bedürfnisse zu finden.
Veröffentlicht: 06.02.2025
Autor: Sabine Korn-Dörfler
