SurrealDB ist ein vier Jahre altes britisches Startup, das eine einheitliche, verteilte Scale-Out-Datenbank mit mehreren Modellen aufbaut und relationale, Volltext-, Dokument-, Zeitreihen-, Diagramm- und Vektordatenbankfunktionen integriert. Es verfügt über eine benutzerdefinierte interne Speicher-Engine, die den Echtzeitzugriff auf mehrdimensionale Unternehmensdaten für die Entscheidungsfindung ermöglicht und eine Kontextebene für KI-Agenten bereitstellt.
Das im Jahr 2022 von den Brüdern CEO Tobie Morgan Hitchcock und COO Jaime Morgan Hitchcock gegründete Unternehmen hat sich eine Gesamtfinanzierung in Höhe von 44 Millionen US-Dollar gesichert, darunter eine Seed-Runde in Höhe von 6 Millionen US-Dollar im Jahr 2022 und eine zweiteilige Serie-A-Finanzierung in Höhe von 20 Millionen US-Dollar im Jahr 2024 und 18 Millionen US-Dollar im Februar 2025. Tobie hat einen Master in Software Engineering von der University of Oxford, mit einer Abschlussarbeit über zeitliche Versionierung in verteilten Graphdatenbanken Solides Fachwissen in Datenbankarchitektur und Codierung.
Auf die Frage nach der Inspiration für den Aufbau einer Datenbank mit mehreren Modellen stellte Tobie fest, dass moderne Anwendungen auf einer Mischung aus Zeitreihen-, Dokument-, Diagramm- und Schlüsselwertdatenbanken basieren. Sein Ziel war es, eine skalierbare Alternative zu Firebase zu entwickeln, die in der Lage ist, Hunderte von Terabytes bis Petabytes an Daten mit vollständiger Transaktionsunterstützung zu verarbeiten, gepaart mit der Versionierungstechnologie für zeitliche Graphen aus seiner Oxford-Dissertation.
Die Kerninnovation von SurrealDB liegt in seiner proprietären verteilten Speicher-Engine, die auf TAPIR (Transactional Application Processing with Inconsistent Replication) aufbaut – und ist damit die weltweit erste verteilte Datenbank, die dieses Framework anstelle des üblichen Raft-Protokolls übernimmt. TAPIR ist nativ in SurrealDB-Knoten integriert und bietet zustandsbehaftete Datenbankfunktionen auf zustandsloser Objektspeicherung. Das System ist derzeit auf 15 Knoten skalierbar, unterstützt Objektspeicher im Petabyte-Bereich und lädt Daten dynamisch nach Bedarf.
Diese benutzerdefinierte Engine ermöglicht es einer einzigen Datenbank, alle gängigen Datenbankabfragen ohne separate Datenpartitionen zu verarbeiten. Im Gegensatz zu Wettbewerbern wie Redis, Snowflake, Databricks und SingleStore, die Datenbankmodelle über isolierte, unabhängige Systeme kombinieren, vereint SurrealDB alle Funktionen in einer Plattform. Beispielsweise weist die Neon-Integration von Databricks eine Beschränkung auf einen einzelnen Autor auf: Nur ein Knoten unterstützt das Schreiben trotz Hunderter Lesereplikate, was die Skalierbarkeit des Unternehmens einschränkt. Im Gegensatz dazu unterstützt SurrealDB 15 bis 30 Schreibknoten und ermöglicht so eine umfassende Skalierung und Verkehrsumleitung.
Obwohl es sich um ein Nicht-Silicon-Valley-Startup handelt (und nicht im neuesten multimodalen Datenbankbericht von Forrester aufgeführt ist), ist die beträchtliche Finanzierung von SurrealDB durch sein ausgereiftes Produktökosystem und seine stetigen Einnahmen gerechtfertigt. Es bietet zwei kommerzielle Produkte an: die Open-Source-SurrealDB-SW auf GitHub und den verwalteten Cloud-Dienst SurrealDB Cloud.
Seine graphbasierte Kontextspeichertechnologie spiegelt die Unternehmensgedächtnis- und KI-Resilienzkonzepte von HYCU wider. Die von einem Kernteam von nur drei bis vier Mitarbeitern intern entwickelte Technologie hat namhafte Kunden angezogen, darunter Apple, BYD, Samsung, Verizon, Tencent und PolyAI.
Verizon nutzte SurrealDB, um einen generativen KI-Assistenten für 10.000 Außendiensttechniker zu entwickeln, der relationale, Dokument- und Diagrammdaten vereinheitlicht, um sofortige Dokumentation, Ausfallaktualisierungen und Fehlerbehebungs-Workflows bereitzustellen. Das Tool verkürzte die durchschnittliche Reaktionszeit um 40 %, beschleunigte die Wiederherstellung des Dienstes, halbierte die Schulungskosten und verbesserte die betriebliche Leistungsfähigkeit des Teams.
Tencent konsolidierte neun fragmentierte Backend-Überwachungstools in einer SurrealDB-basierten Graph-First-Plattform. Mit 9 Speicherknoten und 6 Rechenknoten verwaltet das System 8 Millionen Datenknoten und 50 Millionen Kanten, unterstützt über 10.000 Abfragen pro Sekunde (QPS) und optimiert die Arbeitsabläufe bei der Fehleruntersuchung.
Samsung Ads ersetzte drei alte Datensysteme durch die Echtzeit-Wissensdiagramme von SurrealDB und vereinheitlichte so Inhalte, Benutzer- und Gerätedaten für die Verwaltung von Werbekampagnen. Die Plattform verkürzte die Abfragelatenz von Stunden auf Sekunden, ermöglichte Kampagnenanpassungen in Echtzeit, senkte die Betriebskosten um 30 %, steigerte den ROI der Zielgruppenansprache um 25 % und sparte Millionen an jährlichen Werbeausgaben.
In diesem Artikel wird in einem Folgeartikel der Multimodell-Datenbankbetriebsmechanismus von SurrealDB weiter erläutert. Leser können sich die Funktionalität über das zugehörige YouTube-Video ansehen.
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