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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 and data engineering.

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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 und Data Engineering.

Lucas Dohmen
Lucas Dohmen

Lucas is the team lead of the web team at komoot. He is working on web development and architecture on the front and back end for almost 20 years now. He is programming in Ruby and JavaScript – with Rails being his go-to framework for Web applications since 2006.

INNOQ
INNOQ

We’re an IT consultancy with offices in Germany and Switzerland. We provide software architecture consulting, product development, and training services.

Inhaltsverzeichnis

  • 1 Motivation
  • 2 Datenmodelle
    • 2.1 Aggregat-orientiert
    • 2.2 SQL & NewSQL
    • 2.3 Graphen
    • 2.4 Datenstrukturen
    • 2.5 Zeitreihen
    • 2.6 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

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