Die Entscheidung, eine Datenbank zu migrieren, ist für jedes Unternehmen ein großer Schritt. Insbesondere wenn es um den Wechsel von einem verteilten System wie CockroachDB zu einem relationaleren Ansatz mit Postgres geht, gilt es viele Faktoren abzuwägen. Die Geschichte des Technologieunternehmens Motion verdeutlicht exemplarisch die Herausforderungen, Vorteile und Best Practices eines solchen Migrationsprojekts und liefert wertvolle Erkenntnisse für Entwickler und Manager, die sich mit dem Thema beschäftigen. Ein Hauptgründe für den Wechsel von Motion war die Kostenexplosion bei Verwendung von CockroachDB. Während die verteilte Datenbank ursprünglich aufgrund ihrer Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit gewählt wurde, zeigte sich mit wachsendem Datenvolumen und steigendem Nutzungsgrad, dass die Preisgestaltung langfristig nicht tragbar war.
Die Ausgaben für die Datenbankinfrastruktur stiegen bis 2024 auf einen mittleren sechsstelligen Betrag jährlich, was für ein noch zu diesem Zeitpunkt nicht zwingend erforderliches Multi-Region-Szenario als unverhältnismäßig erschien. Technisch gesehen sah sich Motion zudem mit Timeout-Problemen konfrontiert. Insbesondere bei Datenbankmigrationen führte Cockroach zu häufigen Abbrüchen, wodurch Deployments blockiert wurden. Die notwendigen manuellen Eingriffe, um Migrationen einzeln auszuführen, banden wertvolle Entwicklerressourcen und sorgten für Verunsicherung im Betrieb. Im Vergleich dazu war Postgres in identischen Tests bei Migrationen wesentlich schneller und stabiler, was die Entscheidungsfindung zugunsten von Postgres weiter verstärkte.
Ein weiterer wesentlicher Aspekt der Migration betraf die ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load). CockroachDB wies zum damaligen Zeitpunkt nur sehr eingeschränkte Unterstützung durch ETL-Lösungen auf. Die verfügbare Airbyte-Anbindung befand sich im Alpha-Stadium und litt unter einer Memory-Leak-Problematik, die die Datenintegration erschwerte und Performanceeinbußen verursachte. Im Gegensatz dazu bietet der Postgres-Markt eine ausgereifte Infrastruktur mit einer Vielzahl von Tools und Integrationen, die stabile und effiziente ETL-Strukturen ermöglichen. Die Performance unterschied sich zwischen beiden Systemen je nach Query-Typ erheblich.
Während CockroachDB mit seinem optimierten Query Planner bei einigen spezifischen Abfragen punktete, verursachte die von ORM-Tools wie Prisma generierte komplexe und ineffiziente SQL-Struktur häufigen Mehraufwand und hohe Latenzen. Insbesondere bei realen, komplexen Join- und Aggregationsabfragen war Postgres aufgrund seines bewährten Optimizers und besserer Index-Nutzung deutlich schneller. Das führte zu einem Rückgang der durchschnittlichen Abfragezeiten um bis zu 20-fach in einigen Fällen, was sich unmittelbar positiv auf die Nutzererfahrung auswirkte. Neben den reinen technischen Faktoren spielten auch Usability-Aspekte eine Rolle. Die CockroachDB Oberfläche zeigte beispielsweise oft fälschlicherweise Indizes als ungenutzt an, was bei Entwicklern zu Verwirrung führte und zu riskanten Index-Löschungen animierte.
Das Handling von laufenden Queries war wegen der Cluster-Architektur komplizierter, während in Postgres Abbrüche unkompliziert direkt aus dem SQL-Client erfolgen können. Vom Support her gestaltete sich der Umgang mit CockroachDB als umständlich, da die Portale getrennt waren, authentifizierungsbedürftig und langsam in der Bearbeitung kritischer Fehler. Verbindungsprobleme mit CockroachDB über VPN-Dienste wie Tailscale traten bei Motion wiederholt auf, obwohl alle Netzwerk-Konfigurationen korrekt waren. Solche fluktuierenden Ausfälle waren zeitweise schwer zu lokalisieren und beeinträchtigten Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen. Die Umstellung auf Postgres hat diese Probleme eliminieren können, was die Stabilität der Infrastruktur weiter verbesserte.
Die Migration selbst stellte eine große technische Herausforderung dar, da das Datenvolumen mit ca. 100 Millionen Zeilen der größten Tabelle beträchtlich war. Fehlende stabile ETL-Tools zwangen zur Entwicklung einer eigenen Lösung, die mittels moderner Technologien wie Bun realisiert wurde. Zunächst wurden Daten in CSV-Dateien exportiert und jeweils in separaten Prozessen per Streaming zu Postgres importiert. Dabei stellten sich dank unterschiedlicher Byte-Codierungen von JSON- und Array-Feldern in CockroachDB und Postgres ausführliche Kompatibilitätsprobleme ein.
Erst die Entwicklung einer individuellen CSV-Pipeline ermöglichte eine verlustfreie und korrekte Datenübertragung. Insgesamt konnte die Migration von Motion nachts innerhalb von etwa 15 Minuten abgeschlossen werden, bei einer vorübergehenden Ausfallzeit von knapp einer Stunde – eine beachtliche Leistung für ein derart großes Datenvolumen. Die akribische Planung und insbesondere ein sanftes Hochfahren des Systems nach der Migration sorgten für die Vermeidung von Datenverlust und störungsfreien Betrieb. Im Anschluss an den Umstieg auf Postgres wurden unmittelbar zahlreiche Optimierungen im gesamten Datenbanksystem möglich. Mithilfe von Analyse-Tools wie PGAnalyze konnten ineffiziente Queries aufgespürt und verbessert werden, was die Systemperformance weiter steigerte und Wartezeiten für Anwender reduzierte.
Darüber hinaus führte die neue Infrastruktur zu erheblichen Kosteneinsparungen von über 100.000 US-Dollar pro Jahr, eine Summe, die bei weiterem Wachstum noch signifikant höher ausfallen dürfte. Der Fall von Motion illustriert exemplarisch die Bedeutung, technologische Entscheidungen nicht nur aus Marketinggründen oder auf Basis theoretischer Annahmen zu treffen, sondern die Praxis regelmäßig zu evaluieren und den Betrieb kritisch zu hinterfragen. Die Migration von CockroachDB zu Postgres war nicht nur eine technische Notwendigkeit, sondern ein strategischer Schritt, der das Unternehmen langfristig stabiler, kosteneffizienter und leistungsfähiger macht. Für Unternehmen, die vor ähnlichen Herausforderungen stehen, ist die wichtigste Erkenntnis, einen ganzheitlichen Ansatz zu verfolgen.
Das heißt, den Engineerteams ausreichend Freiraum für Tests zu geben, insbesondere den direkten Vergleich zwischen Datenbanksystemen zu ermöglichen. Migrationen sollten schrittweise umgesetzt und gegengetestet werden, um Ausfallzeiten zu minimieren und Datenqualität zu sichern. Darüber hinaus hilft es, auf ein breites Tool-Ökosystem zu setzen, das Wartung, Analyse und Support erleichtert. Im Gesamtbild zeigt sich, dass relationales Datenbankmanagementsystem Postgres, mit seiner großen Community, vielfältigen Integrationen und robusten Architektur, auch in Szenarien, bei denen ursprünglich verteilte Systeme favorisiert werden, weiterhin eine sehr attraktive und nachhaltige Wahl darstellt. Besonders für Unternehmen, die auf Single-Region-Setups mit überwiegend transaktionalen Workloads setzen, bietet Postgres eine effiziente und kostengünstige Lösung.
Für Entwickler und Technologieführer ist es spannend zu beobachten, wie sich die Landschaft der Datenbanken weiterentwickelt. Trotz zahlreicher Innovationen und cloudbasierter Ansätze bleibt das bewährte System von Postgres eine zentrale Säule moderner Datenarchitekturen. Migrationen hin zu Postgres, wie im Fall von Motion, verstärken diesen Trend und bieten wertvolle Best Practices für andere Organisationen. Dabei zeigt das Beispiel auch, dass technische Herausforderungen mit kreativem Engineering und ausreichend Ressourcen lösbar sind, selbst wenn es anfangs keine fertigen Werkzeuge oder Standardlösungen gibt. Zuletzt bleibt festzuhalten, dass ein erfolgreicher Umstieg nicht nur die Technik betrifft, sondern auch die Kultur im Entwicklerteam.
Mut zum Experimentieren, Präzision im Handling der Daten und eine auf Effizienz und Nachhaltigkeit ausgerichtete Denkweise waren entscheidend für den Erfolg des Migrationsprojekts. Unternehmen, die solche Faktoren integrieren, werden auch zukünftig in der Lage sein, ihre Systeme flexibel und leistungsfähig an sich verändernde Anforderungen anzupassen – und so Wettbewerbsvorteile zu sichern.
