In der heutigen Welt, in der Daten das wertvollste Kapital eines Unternehmens darstellen, ist die Wahl der richtigen Datenbanktechnologie entscheidend. Viele Startups und etablierte Unternehmen haben begonnen, verteilte SQL-Datenbanken wie CockroachDB zu nutzen, um Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten. Doch trotz ihrer Vorteile stößt die Nutzung solcher Systeme im operativen Alltag oft an Grenzen – sei es durch unerwartet hohe Kosten, komplexe Migrationen oder Performance-Einbußen. Die Migration von CockroachDB zu PostgreSQL stellt daher für zahlreiche Unternehmen eine attraktive Option dar, um sowohl Effizienz als auch Wirtschaftlichkeit zu steigern. Ein Beispiel hierfür ist der Fall von Motion, einem Unternehmen, das Anfang 2022 mit CockroachDB startete und Mitte 2024 eine umfassende Umstellung zu PostgreSQL durchführte.
Diese Geschichte liefert wertvolle Einblicke in praktische Herausforderungen und Chancen bei der Umstellung auf eine relationale Datenbank wie PostgreSQL. CockroachDB punktet traditionell mit seiner einfachen horizontalen Skalierbarkeit, insbesondere in Multi-Region-Setups, und bietet eine hohe Verfügbarkeit kombiniert mit einer SQL-kompatiblen Oberfläche. Für Unternehmen mit Datenschutzanforderungen, wie sie etwa durch die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) entstehen, sind diese Eigenschaften besonders wichtig. Allerdings zeigte sich mit zunehmender Nutzung ein stetiger Anstieg der Betriebskosten, der bei Motion bis Mitte 2024 auf fünfstellige monatliche Rechnungen im mittleren sechsstelligen Bereich kletterte. Diese Kostenexplosion stand in keinem Verhältnis zu den Anforderungen: Das Unternehmen operierte weiterhin in einer einzelnen Region und bearbeitete relativ einfache transaktionale Abfragen, für die ein verteiltes Datenbanksystem nicht zwingend erforderlich war.
Neben den direkten Kosten wurde ein weiteres zentrales Problem offensichtlich: die performante Durchführung von Datenbankmigrationen. Insbesondere bei größeren Datenbanken stießen sie auf Timeouts bei der Ausführung von Prisma-Migrationen auf CockroachDB, was den Entwicklungsprozess erheblich verzögerte und zu einer zweistündigen Blockade des Deployments führte. Diese Probleme führten dazu, dass Entwicklende Arbeiten außerhalb der Datenbank vornahmen, um das Risiko von System-Locks zu vermeiden – eine riskante und ineffiziente Vorgehensweise. Gleichzeitig verhinderte die Migrationsthematik auch dringend notwendige Updates der CockroachDB-Version, wodurch sie gezwungen waren, auf eine veraltete und nicht mehr unterstützte Version festzusitzen. Auch außerhalb der Migrationen stellte sich CockroachDB als Problemquelle heraus, beispielsweise im Bereich der Extraktion, Transformation und Laden (ETL) von Daten.
Das Unternehmen nutzte Airbyte als ETL-Tool, doch der verfügbare Connector für CockroachDB befand sich lange im Alpha-Stadium und war mit einem Speicherleck belastet. Diese Einschränkung resultierte in häufigen Ausfällen und hoher Latenz bei ETL-Jobs, was den Betriebsalltag zusätzlich erschwerte. Zudem existieren bis heute kaum ausgereifte ETL-Lösungen, die nativ mit CockroachDB kompatibel sind, was Unternehmen vor technische Herausforderungen stellt. Die Performance der Abfragen mit Prisma zeigte ebenfalls ein gemischtes Bild. Einige komplexe Abfragen konnten dank des fortschrittlichen Optimierers von CockroachDB schneller ausgeführt werden als unter PostgreSQL.
In einem dokumentierten Fall waren das rund 13 Sekunden gegenüber 20 bei PostgreSQL. Jedoch hatte der Cockroach-Optimierer bei vielen realen Anwendungen auch Nachteile. Besonders die Messungen zeigten, dass durch die von Prisma erzeugten umfangreichen und sehr verschachtelten SQL-Abfragen CockroachDB nicht selten zu Full-Table-Scans neigte, die zu erheblichen Verzögerungen führten. Im Vergleich dazu führte PostgreSQL dieselben Abfragen vielfach wesentlich schneller aus, bis zu einem Faktor von zwanzig bei bestimmten Team-Task-Abfragen. Neben der reinen Performance führten auch andere praktische Probleme im Arbeitsalltag zur Entscheidung zugunsten von PostgreSQL.
Die Verwaltung von Indizes in CockroachDB wurde durch unklare UI-Anzeigen erschwert: Indizes wurden als „unbenutzt“ angezeigt, obwohl sie tatsächlich aktiv genutzt wurden, was für Verwirrung bei Entwicklerteams sorgte. Das Beenden laufender Anfragen stellte sich als besonders kompliziert heraus, da bei CockroachDB das Abbrechen auf einzelne Knoten manuell erfolgen musste – im Gegensatz zu der komfortablen Möglichkeit in PostgreSQL, einen CANCEL-Befehl direkt aus einem SQL-Client zu senden. Zudem zeigte sich die Qualität des Supports als problematisch: Die Abläufe erforderten eine Anmeldung auf einer separaten Plattform, wiederholte Eingaben identifizierender Clusterdaten und reagierten teils äußerst verzögert, was bei kritischen Störungen zu langen Ausfallzeiten führte. Spezifisch in Punkto Netzwerk und Infrastruktur trat auf CockroachDB-Seite ein wiederkehrendes Problem mit Tailscale-VPN-Verbindungen auf. Unvorhersehbare Fehler beim DNS-Lookup führten zu unerwarteten Verbindungsabbrüchen und unterbrachen Workflows in Entwicklung, Qualitätssicherung und Produktion.
Trotz intensiver Analyse war es nicht möglich, den Ursprung der Instabilität zu beheben oder dauerhaft zu umgehen. Solche Probleme blieben in den diversen Postgres-Umgebungen völlig aus, was einen weiteren klaren Vorteil darstellte. Vor dem eigentlichen Migrationsprozess stand jedoch die Herausforderung, große Datenmengen effizient und fehlerfrei zu übertragen. Bei Motion umfasste die größte Tabelle circa 100 Millionen Datensätze. Da bestehende Tools unzuverlässig waren, wurde ein maßgeschneiderter ETL-Prozess entwickelt.
Inspiriert von der neuen JavaScript-Runtime Bun, wurde ein Skript erstellt, das den gesamten Datenbank-Schema-Auszug und die Daten jeder Tabelle in Dateien speicherte. Für jede Tabelle wurde ein eigener Prozess gestartet, der die Daten als CSV-Stream ablieferte und direkt in PostgreSQL einspeiste. Während der Tests zeigte sich allerdings, dass CockroachDB JSON- und Array-Datenkolumnen anders kodiert als PostgreSQL, was eine zusätzliche Aufbereitung der Daten erforderte, um Kompatibilität herzustellen und Datenverluste auszuschließen. Die tatsächliche Migration erfolgte außerhalb der Geschäftszeiten mit eingeschaltetem Wartungsmodus und einem leistungsfähigen Cloud-VM mit 128 Kernen. Die Operation dauerte rund 15 Minuten, und es kam zu keinerlei Datenverlusten.
Ein vorsichtigeres Hochfahren der Systemlast führte letztendlich zu einer Ausfallzeit von knapp unter einer Stunde. Das Ergebnis rechtfertigte den Aufwand: Im direkten Anschluss konnten Anfragen mittels Analyse-Tools wie PGAnalyze optimiert werden und die Latenzzeit aller Requests fiel um etwa 33 Prozent. Außerdem konnten durch die Entscheidung für PostgreSQL signifikante jährliche Kosteneinsparungen von über 110.000 US-Dollar realisiert werden. Die Migration zeigt exemplarisch, wie entscheidend eine sorgfältige Prüfung der jeweiligen Anforderungen und die Bewertung des technischen Mehrwerts bei der Auswahl einer Datenbank sind.
Während verteilte Systeme ihre Vorteile bei global verteilten Anwendungen und Ausfallsicherheit spielen, können sie mitunter im Alltagseinsatz durch Komplexität und Kosten wenig überzeugen. PostgreSQL punktet durch einen gewachsenen Ökosystem-Support, exzellente Werkzeuge, hervorragende Abfrageperformance in monolithischen Setups und eine zuverlässig einfachere Administration, was es zu einer bevorzugten Wahl für viele Unternehmen macht, die wachsen wollen, ohne ihre Infrastruktur übermäßig zu verkomplizieren. Für Entwickler, Datenbankadministratorinnen und technologische Entscheidungsträger bietet der Umstieg auf PostgreSQL erhebliche Chancen zur Kostenkontrolle, Stabilitätssteigerung und Effizienzoptimierung. Eine gelungene Migration erfordert jedoch eine fundierte Planung, insbesondere in Hinblick auf die Datenformatierung, ETL-Prozesse und das Management von Schemaänderungen. Gleichzeitig kann der Wechsel – wie das Beispiel Motion eindrucksvoll zeigt – auch eine willkommene Gelegenheit sein, sich mit neuen Technologien wie Bun oder verbesserten ORM-Werkzeugen zu beschäftigen und die eigene Infrastruktur nachhaltig zukunftssicher aufzustellen.
