SingleStore Overview
SingleStore ist eine revolutionäre Echtzeit-Datenplattform, die entwickelt wurde, um die anspruchsvollsten Unternehmens-KI- und Analyseanwendungen zu betreiben. Sie zeichnet sich als einheitliche, verteilte SQL-Datenbank aus, die die traditionelle Komplexität und Latenz bei der Verwaltung separater Datensysteme beseitigt. Durch die nahtlose Integration von transaktionalen (OLTP) und analytischen (OLAP) Fähigkeiten ermöglicht SingleStore Unternehmen, auf Erkenntnisse im Moment zu reagieren, nicht erst im Nachhinein. Sie ist auf Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Einfachheit ausgelegt und bildet somit die ideale Grundlage für moderne, intelligente Anwendungen.
Im Kern verfügt SingleStore über ein einzigartiges Universal Storage-System, das die schnelle Punkt-Lese-/Schreibleistung eines Rowstores mit der blitzschnellen Scan-Leistung eines Columnstores in einem einzigen Tabellentyp kombiniert. Diese Architektur ermöglicht es, Transaktionen mit hohem Durchsatz und komplexe analytische Abfragen gleichzeitig mit Antwortzeiten im einstelligen Millisekundenbereich zu verarbeiten. Die Plattform ist darauf ausgelegt, Millionen von Ereignissen pro Sekunde aus Quellen wie Kafka oder S3 aufzunehmen, wodurch frische Daten sofort für Abfragen zur Verfügung stehen. Dies macht sie zu einem echten Echtzeitsystem, das Near-Real-Time-Lösungen, die auf Batch-Verarbeitung basieren, bei weitem übertrifft.
Wie man SingleStore verwendet
Der Einstieg in SingleStore ist für Entwickler und Dateningenieure unkompliziert gestaltet. Der typische Arbeitsablauf ist wie folgt:
- Wählen Sie ein Bereitstellungsmodell: Benutzer können mit SingleStore Helios beginnen, dem vollständig verwalteten Cloud-Datenbank-as-a-Service (DBaaS), der auf AWS, GCP und Azure verfügbar ist. Diese Option bietet eine kostenlose Shared-Tier für Entwicklung und Tests. Alternativ steht für On-Premises- oder Private-Cloud-Anforderungen eine selbstverwaltete Version zur Verfügung.
- Erstellen Sie einen Workspace und eine Datenbank: Im Cloud-Portal können Sie einfach Workspaces, also Rechencluster, erstellen und Datenbanken bereitstellen. Workspaces können unabhängig vom Speicher skaliert werden, um Kosten und Leistung zu optimieren.
- Daten aufnehmen: SingleStore bietet eine schnelle, parallele Datenaufnahme über SingleStore Pipelines. Sie können Daten kontinuierlich aus Quellen wie Apache Kafka, Amazon S3, Azure Blob Storage streamen oder in großen Mengen aus Dateien laden.
- Abfragen und Erstellen: Verbinden Sie sich mit Ihrer Datenbank über Standard-SQL-Clients und -Treiber (JDBC, ODBC). SingleStore ist MySQL-Wire-kompatibel, was die Migration von bestehenden Anwendungen erleichtert. Entwickler können die Multi-Modell-Fähigkeiten nutzen, um mit relationalen Daten, JSON, Zeitreihen, Geodaten und Vektoren in derselben Datenbank zu arbeiten.
- Mit KI entwickeln: Für KI-Anwendungen können Sie Vektor-Embeddings mit integrierten Funktionen für die exakte (K-NN) und approximative (HNSW, IVF) Nächste-Nachbarn-Suche speichern und durchsuchen. Dies ist entscheidend für den Aufbau von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen.
- Zusammenarbeiten und Bereitstellen: Nutzen Sie integrierte Tools wie Notebooks (die SQL und Python unterstützen), um Prototypen zu erstellen, zusammenzuarbeiten und nahtlos von der Entwicklung in die Produktion überzugehen.
Kernfunktionen von SingleStore
- Echtzeitleistung: Liefert Abfragelatenzen im einstelligen Millisekundenbereich, selbst bei hoher Parallelität und massiven Datensätzen.
- Universal Storage: Ein einzigartiger Tabellentyp, der einen In-Memory-Rowstore und einen On-Disk-Columnstore für optimale Leistung bei transaktionalen und analytischen Workloads kombiniert.
- Verteilte SQL-Architektur: Eine Shared-Nothing, horizontal skalierbare Architektur, die es Ihnen ermöglicht, Rechenleistung und Speicher zu skalieren, um praktisch jede Arbeitslast zu bewältigen.
- Hochgeschwindigkeits-Ingestion: Nimmt Millionen von Zeilen pro Sekunde über SingleStore Pipelines auf und macht Daten sofort für Abfragen verfügbar.
- Multi-Modell-Datenbank: Unterstützt nativ relationale (SQL), JSON-, Zeitreihen-, Geodaten-, Volltextsuche- und Vektordaten in einer einzigen Engine.
- Vektorsuche für KI: Umfassende Vektordatenbank-Funktionen, einschließlich Filterung und Aggregation, um semantische Suche, Empfehlungsmaschinen und GenAI-Anwendungen zu betreiben.
- SingleStore Kai™: Eine MongoDB®-kompatible API, mit der Sie MongoDB-Anwendungen auf SingleStore ausführen können, um bis zu 100-mal schnellere Analysen ohne Abfrageänderungen zu erzielen.
- Cloud-nativ und flexible Bereitstellung: Verfügbar als vollständig verwalteter Dienst (SingleStore Helios) auf den großen Clouds oder als selbstverwaltete Software für On-Premises- und Hybrid-Umgebungen.
Anwendungsfälle für SingleStore
Die Vielseitigkeit und Leistung von SingleStore machen es für eine Vielzahl anspruchsvoller Anwendungsfälle geeignet:
- Generative KI & RAG: Dient als hochleistungsfähiges Backend für Retrieval-Augmented Generation, indem es Vektorsuche mit strukturierten Daten kombiniert, um kontextbezogene und genaue Antworten von LLMs zu liefern.
- Echtzeitanalytik: Betreibt interaktive Dashboards und operative Intelligenzanwendungen, die sofortige Einblicke aus Live-Datenströmen erfordern, wie in der Logistik, im IoT und im Finanzdienstleistungssektor.
- Kundenorientierte Anwendungen: Erstellt hochreaktionsfähige, skalierbare Anwendungen für E-Commerce, Gaming und SaaS-Plattformen, die Millionen von gleichzeitigen Benutzern ohne Leistungseinbußen bedienen.
- Datenbankmodernisierung: Ersetzt komplexe und kostspielige Legacy-Datenbank-Ökosysteme (z. B. Oracle, Teradata) durch eine einzige, vereinfachte Plattform, um die Gesamtbetriebskosten (TCO) zu senken und die Leistung zu verbessern.
- Datenintensive SaaS: Bietet die mandantenfähige Datenschicht für SaaS-Anwendungen und bietet sowohl Leistungsisolierung als auch kostengünstige Ressourcennutzung.
Vorteile von SingleStore
Der Hauptvorteil von SingleStore ist seine Fähigkeit, die Datenarchitektur zu vereinfachen und gleichzeitig eine unübertroffene Leistung zu liefern. Durch die Vereinheitlichung verschiedener Workloads beseitigt es die Datenzersiedelung und die Notwendigkeit, mehrere spezialisierte Datenbanken (z. B. eine für Transaktionen, eine für Analysen, eine für Vektorsuche) zusammenzufügen. Dies führt zu einer erheblichen Reduzierung von Komplexität, Betriebsaufwand und TCO. Seine Geschwindigkeit und Skalierbarkeit ermöglichen es Unternehmen, schneller zu innovieren, KI-Anwendungen der nächsten Generation zu entwickeln und durch die Nutzung echter Echtzeitdaten einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
Preise und Pläne
SingleStore bietet ein flexibles Preismodell für seine Cloud- und selbstverwalteten Angebote.
- Helios (Cloud):
- Managed Shared: Eine völlig kostenlose Stufe für Evaluierung, Entwicklung und nicht-produktive Tests. Beinhaltet alle Kernfunktionen von SQL und Programmierbarkeit.
- Managed Standard: Beginnt bei 0,99 $/Stunde. Konzipiert für allgemeine Produktions-Workloads. Beinhaltet ein kostenloses Guthaben von 600 $, Lese-Replikate und ein SLA von 99,9 % oder 99,99 %.
- Managed Enterprise: Beginnt bei 1,49 $/Stunde. Für geschäftskritische Workloads, die erweiterte Sicherheits- und Notfallwiederherstellungsfunktionen wie Point-in-Time Recovery (PITR) und Audit-Logging erfordern.
- BYOC (Bring Your Own Cloud): Individuelle Preise für die Bereitstellung des verwalteten Helios-Dienstes in Ihrer eigenen VPC für maximale Kontrolle.
- Selbstverwaltet: Für On-Premises- oder Private-Cloud-Bereitstellungen, Preise auf Anfrage beim Vertrieb.
Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert und richtet sich nach der Rechenleistung (Workspace-Größe und Betriebsstunden) und dem verbrauchten Speicher.
Traffic
Latest traffic
Status
Monthly traffic trend
- 2025-9: 178.9K
- 2026-1: 167.6K
- 2026-2: 141.6K
- 2026-3: 156.9K
- 2026-4: 122.5K
- 2026-5: 161.0K
Geography
Top 5 countries / regions
- 🇮🇳Indien62.4%
- 🇺🇸Vereinigte Staaten19.2%
- 🇰🇷Südkorea9.2%
- 🇭🇷Kroatien5.1%
- 🇵🇹Portugal4.0%
Traffic sources
| Source type | Percentage |
|---|---|
Direct | 70.0% |
Referral | 20.6% |
Email | 9.3% |
Top keywords
| Keyword | Cost per click |
|---|---|
| single store | $1.26 |
| singlestore | $5.00 |
| singlestore careers | $1.00 |
| softmax | $1.36 |
| softmax function | $1.05 |
SingleStore Videos on YouTube
SingleStore
SingleStore Alternatives

Unbody
Unbody ist ein KI-nativer Entwicklungsstack, der als das "Supabase der KI-Ära" bezeichnet wird. Er bietet Entwicklern ein modulares Open-Source-Backend mit integrierten Agenten, Vektorspeicherung und einer einheitlichen API. Dies ermöglicht die schnelle und kostengünstige Erstellung intelligenter, anpassungsfähiger Anwendungen, indem beliebige Daten in eine abfragbare Wissensdatenbank umgewandelt werden, wodurch fragmentierte Systeme und komplexe KI-Pipelines überflüssig werden.
Vektordatenbank
MongoDB
MongoDB ist eine Entwickler-Datenplattform, die auf einer führenden NoSQL-Dokumentendatenbank aufbaut. Ihr Cloud-Angebot, MongoDB Atlas, bietet eine integrierte Suite von Diensten, einschließlich leistungsstarker Vektorsuche für generative KI, Volltextsuche und Echtzeitanalysen. Sie ist für moderne Anwendungen konzipiert und bietet Flexibilität, Skalierbarkeit und eine einheitliche Erfahrung für Entwickler, um schneller und effizienter über mehrere Clouds hinweg zu bauen.
Vektordatenbank
Chroma
Chroma ist die Open-Source, KI-native Retrieval-Datenbank, die für die Erstellung leistungsstarker KI-Anwendungen mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) entwickelt wurde. Sie vereinfacht das Speichern und Suchen von Embeddings, Dokumenten und Metadaten und bietet Vektorsuche, Volltextsuche und eine skalierbare, serverlose Cloud-Plattform. Sie ist darauf ausgelegt, einfach zu bedienen, kostengünstig und leistungsstark zu sein, von der lokalen Entwicklung bis zur groß angelegten Produktion.
Vektordatenbank
Weaviate
Weaviate ist eine Open-Source, KI-native Vektordatenbank, die für Entwickler konzipiert wurde. Sie ermöglicht skalierbare, latenzarme Vektor-, Schlüsselwort- und Hybridsuchen. Ideal für die Erstellung von KI-Anwendungen wie semantischer Suche, Empfehlungssystemen und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen, integriert sie sich nahtlos in gängige Machine-Learning-Modelle, um Daten basierend auf semantischer Bedeutung zu speichern und abzufragen.
Vektordatenbank
SurrealDB
SurrealDB ist eine multimodale Cloud-Datenbank der nächsten Generation, die für moderne Anwendungen entwickelt wurde. Sie vereinfacht die Backend-Entwicklung, indem sie Dokumenten-, relationale, Graphen- und Zeitreihenmodelle mit integrierter Volltextsuche, Vektorsuche und In-Database Machine Learning vereint. Gebaut für Skalierbarkeit und Echtzeitdaten, ermöglicht sie Entwicklern, komplexe, KI-gestützte Anwendungen mit beispielloser Leichtigkeit und Geschwindigkeit zu erstellen.
VektordatenbankSingleStore Categories
SingleStore Embed Widget
Copy this embed code to place the badge on your blog, article, or product site and send readers directly to this ToolMage detail page.





















SingleStore Comments (0)
Sign in to comment.
AnmeldenNo comments yet.