Beste Zeitreihen-Datenbanken für IoT und Monitoring unter 100 €/Monat

Warum klassische Datenbanken bei Zeitreihen scheitern

IoT-Sensoren und Infrastruktur-Monitoring erzeugen kontinuierliche, zeitgestempelte Datenströme, die klassische relationale Datenbanken überlasten. Zeitreihen-Datenbanken (TSDBs) lösen das mit spaltenförmiger Kompression, automatischer Zeitpartitionierung und append-optimierten Schreibpfaden1. Für Teams mit einem Budget unter 100 € pro Monat dominieren Open-Source-Self-Hosting und günstige Cloud-Tiers.

Die Auswahlkriterien sind vielfältig: Open-Source-Verfügbarkeit, Performance, Skalierbarkeit, Abfragesprache (SQL vs. proprietär), Ökosystem, Cloud-Nativität und System-Footprint zählen zu den wichtigsten Faktoren1.

Die Kandidaten im Vergleich

1. TimescaleDB — PostgreSQL mit Zeitreihen-Superkräften

TimescaleDB ist eine PostgreSQL-Erweiterung, die volle SQL-Kompatibilität mit speziellen Zeitreihen-Features verbindet. Die sogenannten Hypertables automatisieren die Partitionierung nach Zeitintervallen, während Continuous Aggregates vorausberechnete Rollups für schnelle Abfragen über große Zeiträume bereitstellen3. Die Kompressionsraten erreichen 90–97 %, was den Speicherbedarf dramatisch senkt3.

Self-Hosting ist als Open-Source-Erweiterung für PostgreSQL kostenlos; der Cloud-Service startet bei 29 $ pro Monat mit dynamischem Speicher, automatischen Backups und Managed-Service-Komfort7. Für Teams, die Zeitreihendaten mit relationalen Daten in einer einzigen Datenbank verknüpfen wollen, ist TimescaleDB die naheliegendste Wahl.

2. InfluxDB 3 — Zweckgebaut für hohe Schreibraten

InfluxDB 3 setzt auf Parquet-Dateien auf Object Storage und unterstützt sowohl SQL als auch Flux als Abfragesprachen3. Die Open-Source-Version (InfluxDB 3 Core) ist dauerhaft kostenlos und selbst gehostet4. Der Cloud-Serverless-Tarif ist nutzungsabhängig — 0,0025 $ pro MB geschrieben, 0,012 $ pro 100 Abfragen, 0,002 $ pro GB-Stunde Speicher — und startet mit 250 $ Free Credit4.

Das schema-less Tag-Modell eignet sich besonders für wechselnde IoT-Geräte-Flotten, bei denen Sensoren hinzukommen oder wegfallen. Telegraf als Open-Source-Agent übernimmt die Datensammlung aus MQTT, HTTP und Dutzenden weiterer Quellen4.

3. VictoriaMetrics — Prometheus-Ersatz mit besserer Kompression

VictoriaMetrics ist Prometheus-kompatibel und bietet mit MetricsQL eine zur PromQL kompatible Abfragesprache5. Die Open-Source-Version (Single-Node und Cluster) ist kostenlos und funktioniert als Drop-in-Ersatz für Prometheus — inklusive Remote-Write-Support, vmagent für die Datensammlung und Grafana-Datenquelle5.

Die exzellente Kompression reduziert den Speicherbedarf im Vergleich zu Prometheus deutlich, was VictoriaMetrics zur einfachsten Lösung für Langzeitarchivierung macht — eine direktere Alternative zu Thanos oder Mimir3. Enterprise-Pläne (Launchpad bis Platinum) sind angebotsbasiert und fügen Features wie Downsampling, Backup-Manager und Anomalie-Erkennung hinzu5.

4. Prometheus & Grafana — Der De-facto-Standard für Kubernetes

Prometheus ist der De-facto-Standard für Kubernetes-Monitoring und arbeitet mit einem Pull-Modell, bei dem Metriken aktiv von Endpoints abgerufen werden3. Die native Integration mit Alertmanager und Grafana macht den Stack zur Standardausrüstung für Infrastruktur-Monitoring. Komplett als Open-Source kostenlos.

Der Haken: Prometheus speichert Metriken standardmäßig nur kurzfristig — 15 Tage sind der Standard3. Für Langzeitretention ist Remote-Write zu VictoriaMetrics, Thanos oder Mimir erforderlich. Wer rein kurzfristige Infrastruktur-Metriken im Blick behalten will, braucht nichts anderes.

5. QuestDB — Maximale Ingestion-Geschwindigkeit

QuestDB ist auf append-only-Workloads optimiert und erreicht die höchste Ingestion-Geschwindigkeit im Vergleichsfeld2. Die Open-Source-Edition liefert jede Abfragefunktion ohne künstliche Limits oder Feature-Gating6. Die SQL-Schnittstelle macht den Einstieg für datenbank-affine Teams besonders einfach.

Der Fokus auf append-only bedeutet jedoch: Bei gemischten Datentypen wie JSON oder Geodaten ist QuestDB weniger flexibel. Für hochfrequente Sensoren und Finanz-Tickdaten ist es hingegen ein Spezialist ohne Gleichen2.

Vergleichsdimensionen: Was wirklich zählt

Datenmodell: TimescaleDB und QuestDB bieten volles SQL, InfluxDB 3 unterstützt SQL und Flux, VictoriaMetrics nutzt MetricsQL (PromQL-kompatibel), Prometheus setzt auf PromQL1.

Langzeitretention: TimescaleDB löst das mit Continuous Aggregates, InfluxDB mit Downsampling, VictoriaMetrics von Haus aus durch hohe Kompression, Prometheus benötigt Remote-Write zu einem Langzeit-Backend3.

Ökosystem: Alle fünf Kandidaten integrieren sich mit Grafana. Telegraf als universeller Agent verbindet sich mit InfluxDB, VictoriaMetrics bietet vmagent, Prometheus hat seine eigenen Exporter4.

Preis: Self-Hosting ist bei allen Kandidaten kostenlos. Cloud-Tiers: TimescaleDB ab 29 $/Monat, InfluxDB nutzungsabhängig mit 250 $ Free Credit, VictoriaMetrics und QuestDB fokussieren auf Self-Hosting mit Enterprise-Optionen4.

Fazit

Unter 100 € pro Monat sind alle fünf Kandidaten entweder komplett kostenlos (Self-Host) oder verfügen über Cloud-Tiers, die für kleine bis mittlere Workloads im Budget bleiben. Die Wahl hängt vom Use Case ab: TimescaleDB für SQL-affine Teams, InfluxDB für reine IoT-Ingestion, VictoriaMetrics für Prometheus-Ersatz, Prometheus selbst für K8s-Nativität, QuestDB für maximale Schreibgeschwindigkeit.

Transparenz: Wir verdienen möglicherweise eine Provision, wenn Sie über Links auf dieser Seite Produkte erwerben. Das beeinflusst nicht unsere redaktionelle Bewertung.

Willst du eine Anschlussfrage, die der Artikel nicht beantwortet hat? Frag die Engine — sie kennt den Kontext des Artikels.