In der Welt der Datenbanken spielt die Leistung eine entscheidende Rolle, vor allem wenn es um Finanztransaktionen und hochfrequente Online-Transaktionsverarbeitungen (OLTP) geht. TigerBeetle erregte in letzter Zeit großes Interesse als eine revolutionäre Datenbanklösung, die für die nächsten drei Jahrzehnte entwickelt wurde und auf eine branchenführende Geschwindigkeit abzielt. Trotz der hohen Erwartungen gab es jedoch kaum öffentlich zugängliche Benchmark-Tests, die die tatsächliche Performance von TigerBeetle auf Herz und Nieren prüfen. Um diese Lücke zu schließen, wurde eine eigene Benchmark-Studie durchgeführt, die auf diversen Plattformen – konkret macOS mit Apple M4 Pro und Linux mit AMD Ryzen 7 5800H – die Leistungsfähigkeit von TigerBeetle mit Redis und Postgres vergleicht. Das Ergebnis überrascht und wirft einen differenzierten Blick auf die Einsatzmöglichkeiten dieser Datenbanksysteme.
TigerBeetle wurde mit dem Versprechen entwickelt, eine bis zu 1000-mal schnellere Datenbank für Finanztransaktionen zu sein und sowohl Skalierbarkeit als auch Zuverlässigkeit über einen langen Zeitraum zu gewährleisten. Die Benchmarks wurden auf mehreren Ebenen ausgeführt, die unterschiedliche Arten von Transaktionen simulieren: einfache Operationen, Zwei-Phasen-Transaktionen sowie Batch-Operationen mit 1000 Transaktionen pro Batch. Im Vordergrund stand die Messung der Zeit in Nanosekunden pro Operation (ns/op), um präzise Aussagen über die Effizienz treffen zu können. Die Messungen begannen mit einfachen Transaktionen, bei denen TigerBeetle im Vergleich zu Redis und Postgres signifikant langsamer war. Ein auffälliger Punkt war die enorme Differenz auf dem Mac mit Apple M4 Pro, wo etwa Redis um das 140-fache schneller und Postgres um das 30-fache schneller agierten.
Auf dem Linux-System mit AMD Ryzen 7 lag TigerBeetle ebenfalls hinter den beiden etablierten Systemen, auch wenn der Abstand etwas geringer war. Überraschend war zudem zu beobachten, dass Redis und Postgres in diesem Szenario die Nase vorn hatten, was durch die Interpretation der Benchmark-Daten bestätigt wurde. Diese Erkenntnisse werfen wichtige Fragen zur praktikablen Nutzung von TigerBeetle im Bereich schneller Einzeltransaktionen auf. Ein weiterer interessanter Teil der Tests umfasste sogenannte Zwei-Phasen-Transaktionen. Diese sind besonders relevant für Finanzsysteme, die oft Transaktionen absichern müssen, um Konsistenz trotz Ausfällen oder Störungen zu gewährleisten.
Auch hier zeigte sich ein ähnlicher Trend: TigerBeetle bewegte sich sehr viel langsamer als Redis und Postgres, wobei die Performance-Unterschiede in dieser Konstellation noch deutlicher zu Tage traten. Die langsame Geschwindigkeit von TigerBeetle bei Zwei-Phasen-Transaktionen legt nahe, dass der Verzicht auf klassische Transaktionsmechanismen oder eine unterschiedliche Architektur Einfluss auf die Gesamtperformance haben könnte. Doch das Bild verändert sich bei der Betrachtung von Batch-Verarbeitung, einer wichtigen Technik zur Effizienzsteigerung in datenintensiven Applikationen. Beim Stapeln von 1000 Transaktionen pro Batch zeigte TigerBeetle deutliche Fortschritte: Hier vermochte es, mit Redis und sogar Postgres in puncto Geschwindigkeit zu konkurrieren und in manchen Fällen diese sogar zu übertreffen. Auf Linux-Systemen beeindruckte TigerBeetle mit bis zu zehnfachen Geschwindigkeitsvorteilen gegenüber Postgres beim Verarbeiten großer Batches.
Dieser Befund bestätigt, dass TigerBeetle seine Stärke in der Verarbeitung großer Datenmengen in effizienten Blöcken ausspielt, was für viele Finanzanwendungen, die mit massiven Volumen operieren, besonders attraktiv ist. Die Benchmarks werfen auch ein Licht auf die unterschiedliche Systemperformance von TigerBeetle auf Mac- und Linux-Plattformen. Es wurde festgestellt, dass TigerBeetle auf Apple M4 Pro CPUs signifikant langsamer läuft als auf einem modernen AMD Ryzen 7 Prozessor unter Linux. Dieser Umstand kann zum einen auf unterschiedliche Systemaufrufe, Treiberoptimierungen oder Speicherarchitekturen zurückzuführen sein, die die Ablaufzeit beeinflussen. Für Entwickler und Architekten von IT-Infrastrukturen bedeutet dies, dass die Wahl der Plattform entscheidend für den Erfolg mit TigerBeetle sein kann.
Zur Methodik der Benchmark-Tests gehörte die Nutzung des offiziellen TigerBeetle-Go-Clients und der lokalen Ausführung der Datenbank mit vorbereiteten Clustern. Ebenso wurden Redis und Postgres via Docker Container gestartet, um konsistente und reproduzierbare Bedingungen zu gewährleisten. Jeder Benchmark wurde mehrmals wiederholt, um statistische Schwankungen zu mildern und valide Ergebnisse zu erhalten. Ein wichtiger Schritt war zudem die Wiederherstellung des TigerBeetle-Datenbankformats zwischen den Durchläufen, um eine faire Vergleichsbasis zu gewährleisten. Diese Benchmark-Studie liefert wertvolle Erkenntnisse für Entwickler, die überlegen, TigerBeetle in ihre Anwendungen zu integrieren.
Die Schwäche bei einfachen und Zwei-Phasen-Transaktionen im unmittelbaren Vergleich zu etablierten Datenbanken wie Redis und Postgres zeigt, dass TigerBeetle noch nicht die klassische Allzwecklösung für alle Anwendungsfälle darstellt. Allerdings macht seine herausragende Performance bei großen Transaktionsbatches TigerBeetle sehr attraktiv für Szenarien, in denen massive Volumina verarbeitet werden müssen – zum Beispiel bei Zahlungsabwicklungen von Finanzinstituten, die möglichst viele Buchungen in kürzester Zeit abwickeln wollen. Es lohnt sich weiterhin, den Entwicklungsfortschritt von TigerBeetle zu beobachten, da die Software erst im Anfangsstadium ist und mit Updates verbessert werden kann. Die Fähigkeit, äußerst schnelle und sichere Batch-Verarbeitung zu liefern, kann in Zukunft auch die Schwächen bei Einzeltransaktionen relativieren. Parallel dazu könnten Verbesserungen auf Betriebssystem-Ebene oder durch gezielte Hardware-Nutzung dazu beitragen, die Performance auf Apple-Systemen anzugleichen.
Für IT-Architekten und Entwickler bietet TigerBeetle eine interessante Alternative, vor allem wenn die Workloads auf hohe Transaktionsvolumen und Batch-Verarbeitung ausgelegt sind. Die Wahl der Datenbank hängt dahin gehend stark von den spezifischen Anforderungen ab: Benötigt man sofortige, schnelle Einzeltransaktionen, sind Redis oder Postgres wohl derzeit die bessere Wahl. Ist allerdings maximale Durchsatzleistung bei komplexen, langen Transaktionsketten gefragt, sollte TigerBeetle definitiv auf den Prüfstand. Die vorliegenden Benchmarks zeigen zudem, wie wichtig praxisnahe Leistungsvergleiche sind, bevor man sich für eine Datenbanklösung entscheidet. Nur durch eigene, realitätsnahe Tests lassen sich böse Überraschungen in der Produktivumgebung vermeiden.
Im Bereich der Finanztechnologie könnte TigerBeetle mit seiner modernen Architektur langfristig zum Game Changer werden, sofern die Performance kontinuierlich optimiert wird und ein vollständiges Ökosystem mit Tooling und Support entsteht. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass TigerBeetle eine vielversprechende Innovation mit großem Potenzial darstellt. Bei aktuellen Vergleichen hinkt es noch klassischen Systemen hinterher, insbesondere bei einfachen und Zwei-Phasen-Transaktionen. Seine Stärke liegt jedoch klar in der Batch-Verarbeitung großer Datenmengen, was es zu einer spannenden Option für künftige Finanz- und Transaktionssysteme macht. Die Wahl der richtigen Plattform sowie die Berücksichtigung spezifischer Workload-Muster sind entscheidend, um die Vorteile von TigerBeetle optimal zu nutzen.
Mit weiteren Verbesserungen und aktiver Community-Unterstützung könnte TigerBeetle in naher Zukunft eine bedeutende Rolle im Bereich der OLTP-Datenbanken einnehmen.
