Seit dem Aufkommen moderner datenbankgestützter Anwendungen stehen Entwickler und Unternehmen oft vor der Herausforderung, die optimale Datenbanklösung für ihre spezifischen Bedürfnisse zu finden. Motion, ein innovatives Unternehmen, das den weltweit ersten KI-basierten Workflow rein in natürlicher Sprache entwickelt, stellte eine solche Entscheidung vor: Der Wechsel von CockroachDB zu PostgreSQL. Die Geschichte hinter dieser Migration offenbart wertvolle Erkenntnisse, technische Nuancen sowie wirtschaftliche Implikationen, die für viele Organisationen relevant sind. Motion begann seine Reise im frühen Jahr 2022 mit CockroachDB, einer verteilten SQL-Datenbank, die besonders für horizontale Skalierung und Multi-Region-Setups bekannt ist. Die Fähigkeit, geografisch verteilte Daten sicher und effizient zu verwalten, war eine bedeutende Überlegung, vor allem angesichts von Datenschutzrichtlinien wie der DSGVO.
Trotz dieser Vorteile zeigte sich bald, dass die Kosten und der tatsächliche Bedarf an einer solch komplexen verteilten Datenbank für Motion nicht mehr im Einklang standen. Bis 2024 erreichten die Kosten für CockroachDB bei Motion fünfstellige Monatsbeträge, obwohl das Unternehmen damals noch rein im Ein-Regionen-Betrieb war und hauptsächlich einfache transaktionale Abfragen ausführte. Die Frage, warum eine verteiltere Datenbank genutzt werden sollte, wenn kein tatsächlicher Nutzen aus Multi-Region-Skalierung oder Datenlokalisierung gezogen wird, rückte immer stärker in den Mittelpunkt. Ein wichtiges Hilfsmittel für Motion war ihr Object-Relational-Mapping-Tool (ORM) Prisma, das sowohl mit CockroachDB als auch mit PostgreSQL kompatibel ist. Dies erleichterte einen direkten Vergleich und Tests unterschiedlicher Migrationen erheblich.
Seitdem gab es jedoch vermehrt operative Schwierigkeiten, insbesondere bei Datenbankmigrationen, die oft zu Timeouts führten. Diese Herausforderungen veranlassten die Entwickler dazu, Migrationen manuell und sehr vorsichtig durchzuführen, um Datenverlust oder Systemausfälle zu vermeiden. Bei einem direkten Vergleich zeigten sich die Unterschiede deutlich: Während CockroachDB über zwei Stunden benötigte, um eine Spalte in einer großen Tabelle aufzunehmen, konnte PostgreSQL dieselbe Aufgabe in lediglich zehn Sekunden erledigen – eine Leistungssteigerung, die nicht nur Zeit, sondern auch Betriebskosten und Entwicklerressourcen spart. Die anhaltenden Timeouts bei CockroachDB behinderten nicht nur reguläre Migrationen, sondern erschwerten auch den Update-Prozess der Datenbank-Software selbst, was zu langen Verwendungszeiten einer veralteten Version führte. Neben den Migrationen wirkte sich die Datenbanksituation auch auf das ETL-Verfahren (Extract, Transform, Load) aus.
Airbyte diente bei Motion als zentraler Verbindungspunkt für den Datenimport, doch die CockroachDB-Anbindung war damals noch im Alpha-Stadium und hatte mit erheblichen Problemen wie einem Speicherleck zu kämpfen. Die Situation führte zu häufigen Fehlermeldungen und verlangsamte die Datenverarbeitung erheblich, wodurch auch hier Performanceeinbußen entstanden. Auf der Abfrageebene zeigte CockroachDB manchmal seine Stärken, indem es bestimmte Anfragen effizienter ausführen konnte als PostgreSQL. Dies lag vor allem an seinem Optimizer, der komplexe Aggregationen teilweise „intelligent“ bewältigte. Allerdings führte besagter Optimizer in vielen Fällen auch zu ineffizienten Anfragen mit hohen Latenzen.
Besonders auffällig wurde dies bei von Prisma generierten SQL-Statements, die oft sehr komplex und unübersichtlich waren, was CockroachDB zu Full Table Scans zwang. PostgreSQL hingegen nähert sich solchen Abfragen teilweise optimierter, was in der Praxis zu einer bis zu 20-fachen Leistungssteigerung bei wichtigen realen Abfragen führte. Auch im Bereich der Benutzererfahrung und des Systemmanagements traten diverse Schwierigkeiten mit CockroachDB auf. Die Anzeige von Index-Empfehlungen verwirrte Entwickler, da häufig als „unbenutzt“ markierte Indices tatsächlich noch in Gebrauch waren. Das Management laufender Anfragen gestaltete sich problematisch, da bei CockroachDB das Abbrechen einer Anfrage nicht einfach im Client erfolgen kann, sondern über das Web-Interface kombiniert mit dem Risiko erfolgen muss, dass einzelne Knoten im Cluster nicht korrekt reagieren.
Nicht zu vernachlässigen war die Support-Situation. Bei CockroachDB war der Kundendienst umständlich erreichbar, mit getrennten Authentifizierungen und langen Antwortzeiten, die gerade bei kritischen Problemen zu Verzögerungen führten. Technische Störungen, die den Betrieb unmittelbar beeinträchtigten, waren so besonders problematisch. Darüber hinaus entstanden häufige Netzwerkprobleme, speziell bei der Verbindung über VPN-Lösungen wie Tailscale. Diese Störungen waren sporadisch und schwer reproduzierbar, erschienen jedoch in sämtlichen Entwicklungs- und Produktionsumgebungen, was die Stabilität der Datenzugriffe negativ beeinflusste.
Mit PostgreSQL im Einsatz blieben solche Probleme hingegen aus. Die Migration selbst stellte eine technische Herausforderung dar. Zur Zeit des Wechsels verfügte Motion über eine sehr große Tabelle mit ca. 100 Millionen Einträgen. Die limitierten ETL Tools für CockroachDB und die Instabilität bestehender Connectoren veranlassten den Entwickler, eine maßgeschneiderte Lösung zu entwickeln.
Mithilfe von Bun, einem neuartigen JavaScript-Tool, wurde die Migration automatisiert. Die Vorgehensweise bestand darin, die Datenbankschemata auszulesen, sämtliche Daten in Dateien zwischenspeichern und dann in mehreren parallelen Prozessen diese Daten als CSV-Streams in die neue PostgreSQL-Datenbank einzuspielen. Ein Hindernis bei der Migration war die unterschiedliche Kodierung von JSON- und Array-Datentypen zwischen CockroachDB und PostgreSQL. Dieses Problem erforderte eine aufwändige Vorverarbeitung der Daten, um sowohl die Kompatibilität sicherzustellen als auch die Datenintegrität zu gewährleisten. Nach mehreren Wochen der Anpassung und Testläufe konnte die Migration mit minimalem Produktionsausfall durchgeführt werden.
Der tatsächliche Umzug wurde in einer etwa einstündigen Wartungsphase in den frühen Morgenstunden durchgeführt. Die Downtime war bewusst breit bemessen, um jegliche Risiken zu minimieren. Die Migration verlief ohne Datenverlust und brachte sofortige Vorteile mit sich: Die Antwortzeiten verschiedener APIs sanken um etwa ein Drittel während der ersten Stunden nach dem Wechsel deutlich ab. Positiv überraschend war zudem das Potential, durch Tools des PostgreSQL-Ökosystems schnell weitere Performance-Optimierungen anzugehen, indem ineffiziente Abfragen identifiziert und angepasst wurden. Das Kostenbild war nach der Migration ein weiterer entscheidender Faktor.
Trotz einer konservativen Überprovisionierung der neuen PostgreSQL-Infrastruktur sparte das Unternehmen jährlich über 110.000 US-Dollar im Vergleich zu den Ausgaben zuvor mit CockroachDB. Diese Einsparungen sind sogar noch höher zu bewerten, wenn das erwartete Wachstum der Datenmengen und der Anfragenlast berücksichtigt wird. Die Erfahrungen von Motion zeigen, dass ein Umstieg von verteilten Datenbanken wie CockroachDB auf bewährte relationale Systeme wie PostgreSQL unter bestimmten Umständen nicht nur wirtschaftlich sinnvoll, sondern auch technisch vorteilhaft sein kann. Dabei ist es entscheidend, Migrationen sorgfältig zu planen und durchzuführen – insbesondere bei großen Datenmengen –, um Risiken zu minimieren und den laufenden Betrieb nicht zu stören.
Unternehmen, die vor einer ähnlichen Entscheidung stehen, profitieren von einer fundierten Evaluierung der tatsächlichen Anforderungen bezüglich Verteilung, Skalierung und Datenlokalisierung. Oft sind moderne relationale Systeme mit umfangreichen Tools und einer großen Community besser geeignet, um stabile, kosteneffiziente und performante Lösungen bereitzustellen. Zusammenfassend zeigt die Reise von Motion einen praxisnahen Fall, der verdeutlicht, wie wichtig es ist, nicht nur kurzfristige technische Vorteile, sondern auch langfristige Kosten, Support-Sicherheit und Entwicklungsfreundlichkeit zu berücksichtigen. Der Wechsel zu PostgreSQL ermöglichte es Motion, ihre Datenarchitektur zu optimieren, Entwicklerressourcen effizienter zu nutzen und sich auf das Wachstum und die Weiterentwicklung ihrer Produkte zu konzentrieren. Nicht zuletzt öffnete dieser Schritt die Tür zu einem umfangreicheren Ökosystem und neuen Werkzeugen, die die weitere Entwicklung nachhaltig unterstützen.
Für alle Organisationen, die sich mit Datenbanktechnologien auseinandersetzen, liefert dieser Fall wichtige Erkenntnisse darüber, wie Technologieentscheidungen Auswirkungen auf Betrieb, Performance und Kosten haben können und wie Migrationen erfolgreich gestaltet werden können. Die Balance zwischen Innovation und Stabilität entscheidet häufig über den langfristigen Erfolg eines Unternehmens.
