SurrealDB
Eine vielseitige Multi-Modell-Datenbank, die Vektoren, Graphen, Dokumente, Zeitreihen und Dateien für Echtzeit- und skalierbare Anwendungen kombiniert.
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Produktübersicht
Was ist SurrealDB?
SurrealDB ist eine native, Open-Source-verteilte Datenbank, die entwickelt wurde, um den Aufbau und die Skalierung von Echtzeit-Anwendungen zu vereinfachen. Sie integriert einzigartig mehrere Datenmodelle – Vektor, Graph, Dokument, Zeitreihen und Dateispeicherung – in eine einzige Plattform und ermöglicht es Entwicklern, komplexe Datenbeziehungen und vielfältige Datentypen mühelos zu verwalten. SurrealDB unterstützt ACID-Transaktionen, präzise Sicherheitskontrollen und Echtzeit-ereignisgesteuerte Benachrichtigungen. Ihre flexiblen Bereitstellungsoptionen reichen von Edge-Geräten bis zu großen Petabyte-Clustern. Die Plattform umfasst SurrealQL, eine leistungsstarke Abfragesprache, und Surrealist, eine grafische Oberfläche für die Datenbankverwaltung. SurrealDB bietet auch SurrealML, das die eingebettete Ausführung von Machine-Learning-Modellen direkt auf den Daten ermöglicht und so Analysen und Erkenntnisse ohne externe Abhängigkeiten verbessert.
Hauptfunktionen
Multi-Modell-Datenunterstützung
Einheitliche Verarbeitung von Vektoren, Graphen, Dokumenten, Zeitreihen und Dateien innerhalb einer einzigen Datenbank-Engine.
Echtzeit-Ereignisgesteuerte Architektur
Ermöglicht Anwendungen, sofort auf Datenänderungen zu reagieren, dank integrierter Ereignisbenachrichtigungen.
Erweiterte Sicherheit und Zugangskontrolle
Unterstützt Berechtigungen auf Zeilen- und Feldebene, OAuth, SAML, LDAP-Integration und anpassbare Authentifizierungs-Hooks.
ACID-konforme Multi-Tabellen-Transaktionen
Gewährleistet Datenintegrität mit Transaktionen über mehrere Zeilen und Tabellen hinweg ohne zeitliche Begrenzungen.
Skalierbare Bereitstellungsoptionen
Läuft effizient auf Edge-Geräten oder skaliert horizontal zu Petabyte-Clustern mit Unterstützung für verwaltete Cloud-Dienste.
Integrierte Machine-Learning-Engine
SurrealML ermöglicht das Speichern, Versionieren und Ausführen von Machine-Learning-Modellen direkt in der Datenbank.
Anwendungsfälle
- Echtzeit-Anwendungen : Ideal für Anwendungen, die sofortige Datenaktualisierungen und ereignisgesteuerte Workflows benötigen, wie Finanzhandel und Multiplayer-Spiele.
- Komplexe Beziehungsmodellierung : Unterstützt bidirektionale Graph-Datenmuster für fortgeschrittene Analysen in sozialen Netzwerken, Empfehlungssystemen und Betrugserkennung.
- IoT und Edge-Computing : Verwaltet effizient verschiedene Datentypen von Sensoren und Geräten mit skalierbarer Edge-to-Cloud-Bereitstellung.
- Content- und Medienverwaltung : Speichert und streamt Dokumente, Bilder, Audio- und Videodateien direkt und unterstützt so inhaltsintensive Plattformen.
- Unternehmensdatensicherheit : Bietet granulare Zugriffskontrollen und integriert sich in Unternehmensauthentifizierungssysteme für sichere Daten-Governance.
- Eingebettete Machine-Learning-Workflows : Ermöglicht die Ausführung von ML-Modellen neben der Datenspeicherung, um Echtzeit-Erkenntnisse ohne externe Verarbeitung zu generieren.
Häufig gestellte Fragen
SurrealDB Alternativen
database.build
Eine Postgres-Sandbox im Browser, die KI nutzt, um Nutzer bei der Datenbankerstellung und -verwaltung zu unterstützen.
FluentDB
Nativer macOS-Datenbankclient, mit dem man PostgreSQL, MySQL, SQLite und SQL Server in normalem Englisch abfragen kann – mit integrierten Sicherheitsmechanismen.
Navicat Premium
Umfassendes Tool für Datenbankmanagement und -entwicklung mit Unterstützung mehrerer Datenbanktypen und fortschrittlichen Funktionen für effiziente Datenverwaltung und Zusammenarbeit.
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