Praktischer Leitfaden zur Wahl einer Datenbank anhand von Lese-/Schreibpfaden, Latenz, Konsistenz und Wachstumsbedarf—damit Trends nicht vermeidbare technische Schulden verursachen.
Eine Datenbank zu wählen, weil sie „populär“ ist, ist wie ein Fahrzeug zu kaufen, weil alle darüber reden—ohne zu prüfen, ob Sie einen Roller, einen Pickup oder einen Bus brauchen. Trends spiegeln wider, was für ein anderes Produkt, Team, Budget und Risikoprofil funktioniert hat. Ihre Datenbank muss zu Ihrem Workload passen: dem, was Ihre Anwendung den ganzen Tag tatsächlich tut.
Ein Workload ist das reale Verhalten Ihres Systems in Produktion:
Diese Verhaltensweisen sind Ihre Zugriffsmuster—die wiederkehrenden Arten, wie Ihre App Daten berührt. Wenn Sie Zugriffsmuster klar beschreiben können, wird die Auswahl einer Datenbank wesentlich weniger mysteriös.
Eine Lösung passt selten für alles. Viele erfolgreiche Systeme verwenden einen hybriden Ansatz: eine Datenbank für Transaktionen, eine andere für Analytics und manchmal eine eigene Such-Engine oder einen Cache. Das ist kein „zusätzlicher Aufwand um des Aufwandes willen“—es ist die Anerkennung, dass unterschiedliche Zugriffsmuster von unterschiedlichen Speicher- und Abfrage-Engines profitieren.
Bevor Sie „SQL vs NoSQL“ vergleichen oder dem neuesten Hype folgen, schreiben Sie die 5–10 wichtigsten Lese- und Schreibvorgänge auf. Starten Sie dort; alles andere sind Details.
Ein Zugriffsmuster ist die praktische Beschreibung, wie Ihre Anwendung im Alltag Daten berührt: was sie liest, was sie schreibt, wie oft, wie schnell und in welchen Formen. Es geht weniger darum, was Ihre Daten sind („Bestellungen“ oder „Nutzer“) und mehr darum, was Sie mit ihnen tun („Hole Bestell-Nr. 12345 10.000 Mal pro Minute“ oder „Scanne alle Bestellungen des letzten Monats für einen Report").
Der meiste Lese-Traffic fällt in einige erkennbare Kategorien:
Ein Social-Feed ist ein gutes Beispiel für gemischte Leseformen: Punkt-Lookups für Profile, Range-Reads für „aktuelle Beiträge“ und Aggregationen für Zähler.
Schreibmuster sind genauso wichtig:
Logs sind oft „schreiblastig und append-only“ (viele Inserts, wenige Updates). Bestellungen sind meist „schreiben-dann-aktualisieren“ (erstellen, dann Statusänderungen).
Viele Produkte wollen alles auf einmal: schnelle Punkt-Lookups für die App, komplexe Abfragen für den Support und große Scans für Analytics. Eine Datenbank kann einige Mischungen gut handhaben, aber bestimmte Kombinationen stehen sich im Weg—for example schwere analytische Scans können die kleinen, latenzsensitiven Reads verlangsamen, die den Checkout oder einen Feed antreiben.
Wenn Sie Ihre Zugriffsmuster klar benennen können, können Sie Datenbanken anhand echten Verhaltens bewerten statt nach Popularität.
Bevor Sie Marken von Datenbanken vergleichen, benennen Sie das Workload, das Sie tatsächlich bedienen. Die meisten Produkte sind kein „einziges Workload“—sie bestehen aus einigen unterschiedlichen Workloads nebeneinander (und manchmal im Wettbewerb). Diese Klassifikation früh richtig zu treffen verhindert, dass Sie eine Datenbank in eine Aufgabe pressen, für die sie nie optimiert wurde.
OLTP ist der tägliche Herzschlag der meisten Apps: viele kleine Reads und Writes, viele gleichzeitige Benutzer und Anforderungen, die schnell fertig sein müssen.
Denken Sie an: „Warenkorb aktualisieren“, „Bestellung anlegen“, „Adresse ändern“, „Inventar prüfen.“ Diese Operationen sind kurz, gezielt und korrektheitskritisch. Wenn eine Zahlung gebucht wird, darf sie nicht verschwinden; wenn ein Sitz reserviert ist, dürfen nicht zwei Personen denselben Sitz bekommen.
OLTP tendiert dazu, Systeme zu favorisieren, die hohe Nebenläufigkeit gut handhaben und klare Garantien für Transaktionen und Datenintegrität geben.
Analytics kehrt die Arbeitsform um: weniger Abfragen, aber jede berührt viel mehr Daten.
Denken Sie an: „Umsatz nach Region im letzten Quartal“, „Conversion nach Channel“, „Top-Produkte pro Kategorie“, „DAU-Trend“. Diese Abfragen scannen oft viele Zeilen, gruppieren, aggregieren und sortieren. Die Latenzerwartung kann lockerer sein (Sekunden sind oft akzeptabel), aber die Kosten schwerer Scans sind wichtig—insbesondere, wenn Dashboards den ganzen Tag laufen.
Wenn Sie versuchen, OLAP-Scans auf demselben System laufen zu lassen, das den Checkout antreibt, leidet oft eines von beiden.
Time-Series und Logs sind üblicherweise append-lastig: kontinuierlich kommen neue Events an und man fragt meist nach Zeitbereichen.
Denken Sie an: Metriken, Clickstreams, Geräte-Telemetrie, Audit-Logs. Häufige Anforderungen sind Aufbewahrungsregeln (alte Daten löschen/ablaufen lassen), Rollups (Raw-Events 7 Tage, Aggregationen 12 Monate) und schnelle Writes bei Spitzen.
Dieses Workload dreht sich weniger um komplexe Joins als darum, viele timestamped Einträge effizient zu ingestieren und vorhersehbaren Speicherbedarf über die Zeit zu halten.
Suche ist nicht nur „Zeilen finden“. Es ist Textmatching, Relevanzbewertung, Teiltreffer und benutzerfreundliche Filter.
Denken Sie an: Produkte nach Schlüsselwörtern durchsuchen, Tickets nach Phrasen finden, Filtern nach Facetten (Marke, Preisspanne, Farbe) und Sortieren nach „Best Match“. Diese Funktionen erfordern oft spezialisierte Indizierung und Abfragefähigkeiten, die allgemeine Datenbanken annähern können—aber selten exzellent abbilden.
Wenn Suche ein Kern-Produkt-Feature ist, behandeln Sie sie von Anfang an als eigenes Workload, nicht als „fügen wir später hinzu".
Performance ist keine einzelne Zahl. Zwei Datenbanken können beide „schnell" sein und sich trotzdem völlig unterschiedlich anfühlen. Um gut zu wählen, trennen Sie, was Menschen erleben (Latenz) von dem, was Ihr System durchhalten muss (Durchsatz), und testen Sie Ihre Annahmen mit Spitzen.
Latenz ist, wie lange eine einzelne Anfrage braucht—„Knopf drücken, Ergebnis sehen." Nutzer spüren Latenz direkt.
Durchsatz ist, wie viele Anfragen Sie pro Sekunde verarbeiten können—wieviel Traffic das System insgesamt verkraftet.
Eine Datenbank erreicht hohen Durchsatz durch effizientes Batchen, kann aber trotzdem spürbare pro-Request-Verzögerung haben. Eine andere optimiert schnelle Punkt-Lesezugriffe, kämpft aber, wenn viele Writes gleichzeitig eintreffen.
Durchschnittliche Latenz verdeckt Schmerzen. Wenn 99 Anfragen in 50 ms fertig sind und 1 Anfrage 2 Sekunden braucht, sieht der Durchschnitt gut aus—aber dieses 1 % erzeugt das Gefühl „die App ist langsam".
Das ist, was P99-Latenz meint: die Zeit, die die langsamsten 1 % der Anfragen benötigen. Für benutzerorientierte Features (Checkout, Login, Suchergebnisse) entscheidet oft P99, ob Ihre Datenbank-Architektur zuverlässig wirkt.
Die meisten Systeme fallen nicht bei Durchschnittstraffic aus; sie fallen bei Peaks: eine Marketing-Mail, ein Breaking-News-Moment, Gehaltsabrechnung, Monatsabschluss-Reports.
Spitzen ändern die Datenbank-Diskussion:
Caching kann Lese-lastige Workloads kleiner erscheinen lassen—bis es einen Cache-Miss oder eine Cache-Löschung gibt.
Wenn die meisten Reads einen Cache treffen, dient Ihre Datenbank möglicherweise primär den Writes und gelegentlichen teuren Reads. Das begünstigt andere Wahlkriterien als ein System, in dem jeder Read die DB trifft. Planen Sie für „kalten Cache"-Ereignisse und die Tail-Latenz bei Misses, nicht nur für den idealen Pfad.
Die Wahl einer Datenbank betrifft nicht nur Geschwindigkeit. Es geht auch darum, was fehlerhaft sein darf, wie viel Ausfallzeit Sie tolerieren und wo Ihre Nutzer sind.
Beginnen Sie damit, die Daten zu benennen, die jedes Mal korrekt sein müssen. Zahlungen, Kontostände und Inventarzählungen sind klassische Beispiele. Wenn ein Kunde doppelt belastet wird oder Sie zu viele Waren verkaufen, sind die Kosten nicht nur eine langsamere App—es sind Rückerstattungen, Support-Tickets und verlorenes Vertrauen.
Für diese Systemteile wollen Sie in der Regel starke Garantien: Writes sollten bestätigt werden, bevor sie als abgeschlossen gelten, und Leser sollten keine halbfertigen Updates sehen. Der Kompromiss ist, dass stärkere Korrektheit oft Flexibilität reduziert: manche Skalierungsstrategien werden schwieriger und Cross-Region-Writes können langsamer werden.
Entscheiden Sie als Nächstes, was passiert, wenn die Datenbank für 5 Minuten nicht verfügbar ist.
Wenn Ausfallzeit bedeutet „Bestellungen stoppen und Umsatz bricht ein“, brauchen Sie höhere Verfügbarkeit: automatisches Failover, gute Backups und einen Plan für Wartung ohne Downtime. Wenn Ausfallzeit bedeutet „interne Dashboards sind verzögert", können Sie einfachere Setups akzeptieren.
Höhere Verfügbarkeit erhöht typischerweise Kosten und operativen Aufwand (mehr Repliken, mehr Monitoring, sorgfältigere Upgrades). Entscheidend ist, die Investition an den geschäftlichen Impact anzupassen.
Wenn Ihre Nutzer größtenteils in einer Region sind, kann es günstiger und schneller sein, Daten an einem Ort zu halten. Haben Sie Nutzer auf mehreren Kontinenten oder regulatorische Anforderungen an Datenstandorte, brauchen Sie möglicherweise Multi-Region-Replikation.
Multi-Region-Designs verbessern Nutzererlebnis und Resilienz, zwingen Sie aber zu harten Entscheidungen: erlauben Sie leicht veraltete Reads oder akzeptieren Sie langsamere Writes, um perfekte Synchronität zu halten? Die richtige Antwort hängt davon ab, was Ihr Workload toleriert.
Die meisten „Datenbankdebatten" sind tatsächlich Diskussionen über Abfrageform. Wenn Sie wissen, welche Fragen Ihre App stellen muss—Joins, Aggregationen, Filter, Zeitfenster—you können die Optionen meist schnell eingrenzen.
Ein relationales Modell glänzt, wenn Sie flexible Filter und Joins über mehrere Entitäten benötigen (Kunden → Bestellungen → Artikel), besonders wenn Anforderungen sich weiterentwickeln. Wenn Ihr Produkt ad-hoc-Reporting braucht („zeige alle Kunden, die X gekauft und Y zurückgegeben haben"), bleiben SQL und Joins oft langfristig einfacher.
Wenn Ihre Abfragen vorhersehbar sind und meist per Primärschlüssel gelesen werden („Profil per user_id holen"), kann ein Dokument- oder Key-Value-Modell gut funktionieren—oft indem Daten so gespeichert werden, wie Sie sie lesen. Der Kompromiss ist, dass Sie Daten duplizieren können müssen, um Joins zu vermeiden, was die Komplexität in Writes verlagert.
Indizes sagen der Datenbank: „Das sind meine Zugriffsmuster." Eine Abfrage, die in einer Mockup gut aussieht, kann langsam werden, wenn sie auf nicht-indizierten Feldern filtert oder sortiert.
Eine hilfreiche Regel: Jedes häufige Filter-, Sortier- oder Join-Feld sollte einen Indexplan haben. Indizes sind jedoch nicht kostenlos: sie verbrauchen Speicher und machen Writes teurer.
„Schnelle Writes"-Aussagen ignorieren oft Write-Amplification—zusätzliche Arbeit, die durch sekundäre Indizes, Compaction, Replikation oder das Aktualisieren mehrerer Kopien denormalisierter Daten entsteht. Ein Design, das Reads durch Indizes oder Duplikation optimiert, kann heimlich ein schreiblastiges Workload zum Flaschenhals machen.
Schema-los bedeutet nicht struktur-los. Flexible Schemata beschleunigen frühe Iteration, aber ohne Konventionen entstehen inkonsistente Felder, schwer zu debuggende Abfragen und teure Migrationen später. Wenn Sie viele Teams, viele Features oder lange Aufbewahrungszeiten erwarten, reduzieren engere Schemata und klare Constraints oft die Gesamtkosten—auch wenn sie initial langsamer erscheinen.
Eine Datenbank wegen ihrer Popularität zu wählen, geht oft in den unglamourösen Teilen der Verantwortung schief: am Laufen halten, sichern und monatlich bezahlen. Zwei Datenbanken können dieselben funktionalen Anforderungen erfüllen und sich trotzdem stark im operativen Aufwand und Gesamtkosten unterscheiden.
Fragen Sie früh: Wer betreibt dieses System um 2 Uhr morgens? Backups, Point-in-Time-Recovery, Upgrades, Patches, Failover-Drills und Monitoring sind keine „späteren" Aufgaben—sie bestimmen Ihr Risiko und Ihren Personalbedarf.
Managed-Services reduzieren den Aufwand, eliminieren ihn aber nicht. Manche Systeme verlangen regelmäßige Compaction, feines Tuning oder tiefes Fachwissen, um Verlangsamungen zu vermeiden. Andere machen Schema-Änderungen schmerzhaft oder erfordern spezielle Migrations-Playbooks. Wenn Ihr Team klein ist, kann eine leichter zu betreibende Datenbank eine bessere Wahl sein als eine „perfekte" Lösung auf dem Papier.
Datenbankkosten kommen meist von:
Ein Zugriffsmuster mit vielen Writes und sekundären Indizes kann I/O und Speicher vervielfachen, selbst wenn der Datensatz klein ist.
Proprietäre Querysprachen, spezielle Konsistenzfeatures oder serverlose „Magie" können die Lieferung beschleunigen—aber künftige Änderungen erschweren. Überlegen Sie, ob Sie Daten exportieren, lokal für Tests laufen lassen oder den Provider wechseln können, ohne die App umzuschreiben.
Mindestens sollten Sie Verschlüsselung in Transit/at-Rest, Key-Management-Optionen, Auditing, Zugriffskontrollen und Aufbewahrungsrichtlinien prüfen. Compliance-Anforderungen entscheiden oft zwischen „funktioniert" und „akzeptabel", unabhängig von Hype.
Sobald Sie Ihre Zugriffsmuster beschrieben haben (was Sie lesen, was Sie schreiben, wie oft und unter welchen Spitzen), wird die „richtige" Datenbankfamilie meist klarer. Ziel ist nicht, das populärste Werkzeug zu wählen—sondern das einfachste System, das unter Ihrem Workload korrekt bleibt.
Wählen Sie eine relationale Datenbank, wenn Sie starke Konsistenz, klare Beziehungen und verlässliche Transaktionen brauchen—Bestellungen, Zahlungen, Inventar, Berechtigungen, Terminplanung. Wenn Sie häufig über Entitäten hinweg abfragen müssen („Kunden mit offenen Rechnungen in den letzten 30 Tagen"), reduzieren SQL und Joins die Anwendungs-Komplexität oft.
Eine praktische Faustregel: Wenn Ihr Team beginnt, Joins, Constraints und Transaktionen im Code neu zu implementieren, wollen Sie wahrscheinlich eine relationale Datenbank.
Eine Dokumenten-Datenbank passt, wenn Sie größtenteils ganze Objekte lesen und schreiben, die in der Struktur variieren können—z. B. Nutzerprofile, Content-Seiten, Produktkataloge mit optionalen Feldern oder Einstellungen. Wenn Ihre typische Abfrage „Profil per user_id holen" ist und Teile davon aktualisiert werden, halten Dokumente zusammen, was Sie lesen.
Seien Sie vorsichtig, wenn Abfragen hochgradig relational werden (viele cross-document-Queries) oder wenn Sie multi-entity transaktionale Garantien brauchen.
Key-Value-Systeme glänzen für Caches, Sessions, Rate-Limits, Feature-Flags und kurzlebigen Zustand, bei dem das Zugriffsmuster „get/set per key" und Latenz entscheidend ist. Sie sind oft Ergänzungen, nicht primäres System of Record.
Wenn Sie dauerhafte Geschäftsdaten speichern, überlegen Sie, was bei Eviction, Neustarts oder Replikationsverzögerungen passiert.
Für Analytics—Dashboards, Kohorten-Analysen, Umsatz-Rollups—sind columnar/warehouse-Systeme überlegen, weil sie Scans und Aggregationen vieler Zeilen effizient machen.
Eine praktische Aufteilung: Halten Sie OLTP-Writes in der Primärdatenbank und speisen Sie ein Warehouse für Reporting. So vermeiden Sie, dass BI-Workloads kundennahe Abfragen verlangsamen.
Viele erfolgreiche Produkte „wählen keine eine" Datenbank. Sie ordnen jedes größere Zugriffsmuster dem einfachsten Speicher zu, der es gut bedient—auch wenn das zwei oder drei Datenbanken nebeneinander bedeutet.
Ein Onlineshop hat oft drei sehr unterschiedliche Workloads:
Das Produkt wirkt einheitlich, aber der Speicher ist pro Zugriffsmuster spezialisiert.
Eine B2B-SaaS-App speichert Kernentities (Projekte, Rechnungen, Tickets) in einer transaktionalen DB, braucht aber auch:
IoT-Plattformen ingestieren Burst-weise Telemetrie und lesen sie für Zeitfenster-Dashboards zurück.
Eine übliche Aufteilung ist: ein schneller Ingest-Store für aktuelle Daten, günstiger Langzeitspeicher für Retention und eine Analytics-Engine für Aggregationen.
Wichtig: unterschiedliche Komponenten nutzen oft unterschiedliche Datenbanken, wenn ihre Zugriffsmuster auseinanderdriften.
Eine falsche Datenbankwahl zeigt sich meist als wachsende Menge von „kleinen" Behelfen. Wenn Ihr Team mehr Zeit damit verbringt, gegen die Datenbank anzukämpfen als Produktfunktionen zu bauen, ist das oft ein Zugriffsmuster-Problem, kein reines Tuning-Problem.
Wiederkehrende Warnzeichen sind:
Wenn die Datenbank heroischen Einsatz erfordert, um normalen Betrieb zu sichern, passen Workload und Datenbankfamilie vermutlich nicht zusammen.
Eine aus Trendgründen getroffene Wahl kann langfristig kosten:
Die Rechnung kommt, wenn die Skalierung wächst oder Anforderungen sich ändern—die einzige realistische Lösung ist oft eine schmerzhafte Replattform.
Sie brauchen keine perfekte Observability, aber ein paar Signale:
Schreiben Sie die Top-Zugriffsmuster auf (Reads/Writes, Kernabfragen, Spitzenraten), die Datenmengenannahmen und die „Nicht verhandelbaren" Anforderungen (Konsistenz, Verfügbarkeit, Regionsbeschränkungen). Fügen Sie Links zu Dashboards und Beispiele der schlechtesten Abfragen hinzu. Dieses kurze Dokument beschleunigt zukünftige Entscheidungen und macht klar, wann eine Datenbank nicht mehr zur Realität passt.
Datenbankauswahl ist leichter, wenn Sie sie wie Requirements-Gathering behandeln, nicht wie einen Popularitätswettbewerb. Verwenden Sie diese Checkliste, um vage „wir brauchen etwas Skalierbares" in konkrete Inputs zu verwandeln.
Beantworten Sie zuerst in einfacher Sprache, dann mit Zahlen, wo möglich:
Machen Sie eine Ein-Seiten-Tabelle mit Kriterien links und Kandidaten oben. Markieren Sie jedes Kriterium als Muss oder Nice-to-have, und bewerten Sie dann (z. B. 0–2).
Beziehen Sie mindestens ein: Query-Fit, Skalierungsansatz, Konsistenzbedürfnisse, operativen Aufwand, Ökosystem/Tooling und Kostenprognose.
Testen Sie mit repräsentativen Daten und realen Abfragen, nicht mit Spielbeispielen. Rekreieren Sie die „Top-Abfragen" und ein realistisches Schreibmuster (inkl. Spitzen).
Wenn Sie schnell Produktideen iterieren, kann ein schnelles Entwicklungs-Tool wie Koder.ai helfen, eine funktionierende App früh zu validieren: generieren Sie ein React-Frontend mit einem Go + PostgreSQL-Backend, modellieren Sie ein paar echte Endpunkte und messen Sie, wie sich Ihre „Top-5-Abfragen" verhalten, bevor Sie sich auf eine Langzeit-Architektur festlegen. Die Möglichkeit, Quellcode zu exportieren und die Kontrolle über Schema und Migrationen zu behalten, hilft außerdem, sich nicht in eine Sackgasse zu manövrieren.
Schreiben Sie vorher auf, was „bestanden" heißt: Latenz-Ziele, akzeptable Fehlerquoten, erforderliche Betriebs-Schritte (Backups, Schema-Änderung) und geschätzte monatliche Kosten bei erwartetem Nutzungsgrad. Wenn ein Kandidat im PoC ein Muss nicht erfüllt, streichen Sie ihn früh.
Zukunftssicherheit heißt nicht, am ersten Tag die „skalierbarste" Datenbank zu wählen. Es bedeutet bewusste Entscheidungen, die Sie beweglich halten, wenn sich Zugriffsmuster ändern.
Wenn Ihr Workload überwiegend transaktionale Reads/Writes mit geradlinigen Abfragen ist, ist eine relationale Datenbank oft der schnellste Weg zu einem verlässlichen Produkt. Ziel ist es, mit Zuversicht zu liefern: vorhersehbare Performance, klare Korrektheitsgarantien und Tools, die Ihr Team bereits kennt.
„Zukunftssicher" hier heißt, irreversible Verpflichtungen zu vermeiden—z. B. ein spezialisiertes System früh einzuführen, bevor Sie dessen Trade-offs bewiesen haben.
Bauen Sie eine explizite Datenzugriffsschicht (oder Service-Grenze), damit der Rest der App nicht von datenbankspezifischen Details abhängt. Zentralisieren Sie Abfragelogik, definieren Sie Verträge (Inputs/Outputs) und behandeln Sie Schema-Änderungen als normalen Teil der Entwicklung.
Einige praktikable Gewohnheiten für spätere Migrationen:
Viele Produkte benötigen irgendwann zwei Pfade: OLTP für Tagesgeschäfte und Analytics für Reporting, Experimentieren oder schwere Aggregationen. Trennen Sie, wenn analytische Abfragen Produktionslatenz schädigen oder wenn Sie unterschiedliche Aufbewahrung/Partitionierung brauchen.
Um sie synchron zu halten, standardisieren Sie Event-/Daten-Definitionen, automatisieren Sie Pipelines und gleichen Sie Summen (z. B. Tagesumsatz) zwischen Systemen ab, damit die „Wahrheit" nicht zerfasert.
Wenn Sie einen konkreten nächsten Schritt wollen, bauen Sie eine leichtgewichtige Migrations-Planvorlage, die Ihr Team wiederverwenden kann: /blog/database-migration-checklist.
Ein Zugriffsmuster ist die wiederkehrende Art und Weise, wie Ihre Anwendung in Produktion Daten berührt: was gelesen/geschrieben wird, wie oft, wie schnell und in welchen Abfrageformen (Punkt-Lookups, Bereichs-Scans, Joins, Aggregationen, Zeitfenster usw.). Es ist handlungsorientierter als „wir haben Nutzer und Bestellungen“, weil es direkt auf Indizes, Schema-Entscheidungen und die Wahl der Datenbank abbildet.
Weil „beliebt“ die Einschränkungen anderer Teams widerspiegelt, nicht Ihre. Dieselbe Datenbank kann für ein Workload großartig sein (z. B. OLTP) und für ein anderes schmerzhaft (z. B. schwere Analytics-Scans). Schreiben Sie zuerst Ihre Top 5–10 Lese- und Schreibvorgänge auf und bewerten Sie Datenbanken anhand dieses Verhaltens statt anhand der Markenbekanntheit.
Notieren Sie:
Das wird Ihr Anforderungsdokument für den Vergleich von Optionen.
OLTP besteht aus vielen kleinen, gleichzeitigen, korrektheitskritischen Operationen (Checkout, Bestandsaktualisierungen, Kontoänderungen), bei denen Transaktionen und Constraints wichtig sind.
OLAP/Analytics sind weniger Abfragen, die dafür große Datenmengen berühren (Scans, Group-Bys, Dashboards), bei denen Sekunden-Latenz akzeptabel sein kann, aber schwere Lesevorgänge teuer sind.
Beide auf einem System zu mischen führt oft dazu, dass Analytics-Scans die latenzkritischen, benutzerseitigen Abfragen beeinträchtigen.
Schauen Sie auf p95/p99-Latenzen, nicht auf Durchschnitte. Wenn die langsamsten 1 % der Anfragen Sekunden brauchen, wirken die Nutzer die App trotzdem als unzuverlässig, auch wenn der Durchschnitt gut aussieht.
Praktischer Tipp: Verfolgen Sie p95/p99 getrennt für kritische Endpunkte (Login, Checkout, Suche) und korrelieren Sie Spitzen mit Datenbankmetrikern (Locks, Replikationsverzögerung, I/O-Auslastung).
Oft haben sie konkurrierende Anforderungen:
Spezialisierte Stores zu verwenden kann insgesamt einfacher sein, als eine einzige Datenbank mit Workarounds alles tun zu lassen.
Caching lässt die Datenbank oft wie ein Schreib-lastiges System mit gelegentlichen teuren Reads erscheinen (bei Cache-Miss). Das ändert die Prioritäten:
Ein Cache kann Probleme kurzfristig verbergen, aber auch zu plötzlichen Ausfällen führen, wenn Misses die Datenbank überfluten.
Starke Korrektheit bedeutet Garantien für Transaktionen und Sichtbarkeit von Updates (keine „halbfertigen“ Zustände). Das ist wichtig für Zahlungen, Kontostände, Inventar und Reservierungen.
Die Abwägungen können beinhalten:
Definieren Sie, welche Daten „niemals falsch sein dürfen“ versus welche stalen Daten tolerieren können.
Indexierung ist der Performance-Vertrag zwischen Ihrem Workload und der Datenbank. Planen Sie Indizes für häufige:
Aber Indizes kosten Speicher und verlangsamen Writes (Write-Amplification). Ziel ist, nur das zu indexieren, was Sie tatsächlich oft tun, nicht alles.
Behandeln Sie ein PoC wie eine Mini-Produktionsprobe:
Wenn ein Kandidat im PoC ein Muss nicht erfüllt, scheiden Sie ihn früh aus.
