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Datenbanken

Skalierung, Datenmodelle, Cloud

Über das Buch

Für die meisten Anwendungen ist die zuverlässige Speicherung und Bereitstellung von Daten eine zentrale Komponente. Die Daten einer Anwendung leben oft länger als der Anwendungsquellcode. Quellcode lässt sich vergleichsweise einfach erweitern, refaktorieren oder auf eine neue Frameworkversion anpassen, Bugfixes lassen sich meist relativ einfach deployen. Fehlerhafte oder verlorene Daten lassen sich dagegen nur schwer wiederherstellen. Änderungen an den Strukturen eines produktiven Datenbestands sind oftmals zeitintensiv und erfordern sorgfältige Planung. Fehler in der Datenmodellierung werden uns entsprechend länger verfolgen. Auch der Wechsel einer Datenbank ist teuer, zeitintensiv und manchmal

verlustbehaftet. Ein Wechsel von MySQL zu PostgreSQL ist aufwendig, weil alle datenbankspezifischen Funktionen gefunden und ersetzt werden müssen. Ein Wechsel von MongoDB auf MySQL noch aufwendiger, weil es einen kompletten Wechsel des Datenmodells und des Schemamanagements erfordert. Bei der Auswahl eines Datenmodells und einer Datenbank sollte also entsprechend sorgfältig vorgegangen werden, um unliebsame Überraschungen zu vermeiden.

Daraus ergeben sich auch neue Herausforderungen für die Auswahl passender Datenbanken. In diesem Primer möchten wir einige Aspekte herausgreifen, die wir dabei für bedenkenswert halten. Die Themen reichen dabei von der Vorstellung unterschiedlicher Datenmodelle, über Aspekte der Skalierung wie Replikation und Sharding, Methodiken und Überlegungen für den Betrieb in der Cloud und Kubernetes, bis hin zur Vorstellung von Datenbanken und für sie geeignete Einsatzbereiche.

Über die Autoren

Christine Koppelt
Christine Koppelt

Christine Koppelt works as a Senior Consultant at innoQ Deutschland GmbH. Her focus is on the implementation and modernization of digitization projects for medium-sized companies. Her main interests are software architecture, infrastructure, data engineering and machine learning.

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Christine Koppelt arbeitet als Senior Consultant bei der innoQ Deutschland GmbH. Ihr Schwerpunkt sind die Realisierung und Modernisierung von Digitalisierungsprojekten für mittelständische Unternehmen. Dabei beschäftigt sie sich vor allem mit den Themen Softwarearchitektur, Infrastruktur, Data Engineering und Machine Learning. Sie ist Organisatorin des Munich Data Engineering Meetups.

Lucas Dohmen
Lucas Dohmen

Lucas is a senior consultant at INNOQ and works on the architecture, conception and implementation of Web applications on the front and back end. He is programming in Ruby and JavaScript – with Rails being his go to framework for Web applications since 2006. Outside of work he’s doing a lot of open source (such as faucet-pipeline) and community work (like organising and teaching at the local CoderDojo) and records the CaSE podcast, the INNOQ Podcast and more.

Table of Contents

  • 1. Motivation
  • 2. Datenmodelle
    • 2.1 Aggregat-orientiert
    • 2.2 SQL & NewSQL
    • 2.3 Graphen
    • 2.4 Datenstrukturen
    • 2.6 Zeitreihen
    • 2.7 Zusammenfassung
  • 3. Skalierung
    • 3.1 Was wollen wir skalieren?
    • 3.2 Sharding
    • 3.3 Replikation
    • 3.4 Kombination von Sharding und Replikation
    • 3.5 Verfügbarkeit
    • 3.6 Konfliktentdeckung und -behandlung
    • 3.7 Zusammenfassung
  • 4. Betriebsaspekte
    • 4.1 Trends
    • 4.2 Database Reliability Engineering
    • 4.3 Virtuelle Maschine, Managed Service oder Kubernetes?
    • 4.4 Backup, Restore & Recovery
  • 5. Beispiele
    • 5.1 Relationale Datenbank: PostgreSQL
    • 5.2 Datenstruktur Server: Redis
    • 5.3 Zeitreihendatenbank: InfluxDB
    • 5.4 Graphdatenbank: Neo4j
    • 5.5 NewSQL Datenbank: CockroachDB
  • 6. Auswahl einer Datenbank
  • 7. Literatur
  • 8. Unser Angebot

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