In der dynamischen Welt der Softwareentwicklung stellt die Wahl der passenden Datenbank oft eine entscheidende Weiche für Wachstum, Performance und Kosteneffizienz dar. Motion, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI-gesteuerter Workflow-Lösungen, bietet einen lehrreichen Einblick in den Wechsel von einer verteilten Datenbanklösung hin zu einer klassischen relationalen Datenbank. Die Migration von CockroachDB zu PostgreSQL illustriert eindrucksvoll, wie technische Herausforderungen, Betriebsstabilität und wirtschaftliche Überlegungen zusammenspielen. Dabei werden sowohl die Anfänge mit CockroachDB als auch die Beweggründe und Erfolge bei der Umstellung auf PostgreSQL beleuchtet. Motion begann im Jahr 2022 mit CockroachDB, einer verteilten SQL-Datenbank, die sich besonders durch einfache horizontale Skalierung und hohe Verfügbarkeit auszeichnet.
Insbesondere bei multi-regionalen Architekturen, wie sie etwa aus Datenschutzgründen durch die DSGVO gefordert werden, verspricht CockroachDB Vorteile. Anfangs gab es Unsicherheiten, ob eine traditionelle PostgreSQL-Lösung solche Anforderungen erfüllen kann. Zudem bot CockroachDB den Komfort einer SQL-ähnlichen Schnittstelle, was die Integration in bestehende Systeme erleichterte. Mit dem Wachstum von Motion stiegen allerdings auch die Anforderungen an die Datenbanksignifikant. Insbesondere die Kosten für CockroachDB explodierten: Bis 2024 wuchsen die Ausgaben auf eine mittlere sechsstellige Summe an und überstiegen das ursprüngliche Budget.
Zudem entstanden signifikante technische Probleme wie Timeout-Fehler bei Migrationen, die den Betrieb und die Weiterentwicklung zunehmend bremsten. Die größte Herausforderung im CockroachDB-Betrieb zeigte sich im Umfeld von Datenbankmigrationen. Das verwendete ORM Prisma führte bei Migrationen wiederholt zu Timeouts, sodass Updates der Datenbankschemata nur schwer zu managen waren. Diese Timeout-Probleme führten zu blockierten Deployments und zwangen Entwickler teilweise zu unkonventionellen Lösungen außerhalb der Datenbank, um die Systemstabilität zu gewährleisten. Die Situation verhärtete sich, als CockroachDB-Version 22 veraltet war, eine Aktualisierung aber aufgrund der angespannten Migrationslage unmöglich wurde.
Letztlich musste das Team die schwerwiegenden Einschränkungen akzeptieren und auf PostgreSQL wechseln. Auch der ETL-Prozess litt unter den technischen Limitierungen von CockroachDB. Trotz des Einsatzes von Airbyte zur Datenreplikation traten immer wieder Speicherlecks und Abstürze auf, was die Datenintegrität und damit auch die Zuverlässigkeit der Datenpipelines gefährdete. Praktisch gab es kaum solide Unterstützung für ETL-Operatoren auf CockroachDB, was die Handhabung im Betrieb erheblich erschwerte. Der direkte Vergleich der Abfragegeschwindigkeit zwischen CockroachDB und PostgreSQL offenbarte ein gemischtes Bild.
Während CockroachDB bei bestimmten einfachen, aggregierten Abfragen durch einen optimierten Query-Planner Vorteile zeigte, waren die meisten komplexeren Anfragen, besonders jene, die durch Prisma generierten SQL-Code enthielten, deutlich langsamer und ineffizienter. Die Verwendung zahlreicher Joins und komplizierter Filter führte häufig zu vollständigen Tabellenscans, die bei CockroachDB zu spürbar höheren Latenzen führten. Ein Beispiel zeigt, dass eine komplexe Abfrage bei CockroachDB bis zu zwanzigmal langsamer war als bei PostgreSQL. Darüber hinaus stellten sich im CockroachDB-Umfeld mehrere praktische Hürden im Alltagsbetrieb ein. Die Verwaltung und Validierung von Indizes durch die Cockroach-Oberfläche führte oft zu Verwirrung, da häufig als ungenutzt markierte Indizes tatsächlich noch aktiv verwendet wurden.
Auch das Abbrechen laufender Anfragen erwies sich als problematisch, da bei CockroachDB eine manuelle Intervention in der Cluster-Konsole notwendig ist – der Prozess ist langwierig, fehleranfällig und potenziell gefährlich für die Stabilität. Der Support von CockroachDB erwies sich als weiteres Problemfeld. Die getrennten Portale für Supportanfragen, langsame Reaktionszeiten von bis zu einer Woche und die Notwendigkeit, bei jedem Kontakt umfangreiche Systeminformationen erneut anzugeben, erschwerten die schnelle Fehlerbehebung in kritischen Situationen erheblich. Schließlich führten wiederkehrende Netzwerkprobleme innerhalb des VPC (Virtual Private Cloud) und insbesondere mit Tailscale-Verbindungen immer wieder zu unerklärlichen Ausfällen und Zugriffsproblemen auf die CockroachDB-Cluster. Diese temporären Verbindungsabbrüche traten in verschiedensten Umgebungen auf und beeinträchtigten CI/CD-Prozesse sowie lokale Entwicklerumgebungen gleichermaßen.
Solche Instabilitäten sind besonders hinderlich in schnellem Entwicklungsbetrieb. Vor dem Hintergrund dieser zahlreichen Herausforderungen entschied sich Motion, die Migration auf PostgreSQL zielgerichtet in Angriff zu nehmen. Das große Datenvolumen von rund 100 Millionen Datensätzen erforderte ein maßgeschneidertes ETL-Werkzeug, da bestehende Softwarelösungen wie Airbyte nicht ausreichten. Mit dem aufkommenden Node.js Runtime-Projekt Bun entwickelte das Team ein eigenes Migrationsskript.
Der Migrationsprozess umfasste das Auslesen des Schemas, das Exportieren aller Tabellen in CSV-Dateien sowie das parallele Importieren der Daten über mehrere Prozesse in PostgreSQL. Dabei zeigte sich eine technische Schwierigkeit darin, dass CockroachDB leicht abweichende Byte-Codierungen in JSON- und Array-Spalten verwendete. Durch das Entwickeln eines speziellen CSV-Parsing-Pipelines konnte diese Diskrepanz überwunden werden, sodass die Daten exakt und konsistent migriert wurden. Die eigentliche Migration wurde auf einer leistungsstarken 128-Kern-VM auf Google Cloud Platform durchgeführt. Im Wartungsmodus wurde die gesamte Datenbank in etwa 15 Minuten migriert – eine beeindruckende Leistung angesichts der Datenmenge.
Die Gesamtausfallzeit betrug nur etwa eine Stunde, wobei Sicherheitsszenarien eingeplant wurden, um Risiken zu minimieren. Mit dem Wechsel auf PostgreSQL erzielte Motion sofort spürbare Verbesserungen. Die aggregierte Latenzzeit für Datenbankanfragen sank um etwa ein Drittel. Die intensiv genutzte Infrastruktur erlaubte umfassende Performance-Analysen und Optimierungen, beispielsweise mithilfe von Tools wie PGAnalyze. Über mehrere Stunden konnten so diverse ineffiziente Abfragen aufgedeckt und beschleunigt werden.
Finanziell war der Wechsel für das Unternehmen von erheblichem Vorteil. Trotz Überversorgung wurde eine jährliche Ersparnis von etwa 110.000 US-Dollar realisiert, die mit weiterem Wachstum der Benutzerzahlen noch zunehmen dürfte. Auch die gesteigerte Entwicklerproduktivität und der entfallene Wartungsaufwand im CockroachDB-Betrieb sind nicht zu unterschätzen. Aus technischer und wirtschaftlicher Sicht zeigt der Fall von Motion exemplarisch, wie Unternehmen die Wahl der Datenbanktechnologie immer wieder neu bewerten sollten.
Verteilte Datenbanksysteme wie CockroachDB sind insbesondere bei echt verteilten, multi-regionalen Anwendungen sinnvoll, vorausgesetzt der Betrieb und die Performance stimmen. Dennoch können bei wachsendem Datenvolumen, hohen Migrationsanforderungen sowie realen betrieblichen Einschränkungen klassische relationale Systeme wie PostgreSQL eine bessere Kosten-Nutzen-Bilanz bieten. Für Entwickler, Architekten und CTOs sind die Erfahrungen von Motion eine wertvolle Referenz. Die Migration bot die Gelegenheit, nicht nur technische Defizite zu beheben, sondern auch die Datenbankarchitektur für künftige Anforderungen nachhaltig zu optimieren. Gezielte Tools, ein tiefer Blick in generierte SQL-Abfragen und pragmatische Vorgehensweisen bei der Migration können dabei helfen, den Übergang reibungslos zu gestalten.
Interessierte Fachkräfte, die Freude an der Lösung komplexer technischer Herausforderungen und am Aufbau moderner Infrastruktur haben, finden bei Motion weiterhin spannende Möglichkeiten, ihre Fähigkeiten einzubringen. Die Reise vom verteilten CockroachDB-Cluster hin zu einer skalierbaren und kosteneffizienten PostgreSQL-Datenbank ist ein treffendes Beispiel, wie Softwarearchitektur sich flexibel an wandelnde Anforderungen anpassen muss – mit langfristigem Fokus auf Stabilität, Performance und Wirtschaftlichkeit.
