Die Wahl der richtigen Datenbanktechnologie ist für moderne Unternehmen ein entscheidender Faktor für Performance, Skalierbarkeit und Kostenkontrolle. Immer mehr Organisationen sehen sich mit der Frage konfrontiert, ob sie auf distribute Systeme wie CockroachDB setzen oder klassische relationale Datenbanken wie PostgreSQL bevorzugen sollten. Die Migration von einer Plattform zur anderen stellt dabei oftmals eine komplexe Herausforderung dar. Dennoch bietet der Umstieg auf PostgreSQL zahlreiche Vorteile, die gerade im Mittelstand und bei schnell wachsenden Unternehmen zunehmend an Bedeutung gewinnen. Seit Anfang 2022 war das Unternehmen Motion auf CockroachDB angewiesen.
Dieses verteilte Datenbankmanagementsystem zeichnet sich durch eine einfache horizontale Skalierung aus, was insbesondere bei multi-regionalen Setups unter der Berücksichtigung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO von großem Vorteil ist. Zudem sorgt CockroachDB für eine hohe Verfügbarkeit und bietet eine SQL-kompatible Schnittstelle, die Entwicklern den Einstieg erleichtert. Trotz all dieser Vorteile zeigte sich mit wachsendem Datenvolumen und steigender Nutzung schnell, dass die Betriebskosten exponentiell anstiegen. Bis 2024 vervielfachte sich die Kostenrechnung auf mittlere sechsstellige Beträge. Interessant dabei war, dass die tatsächlichen Anforderungen wie Datenlokalisierung und komplexe Multi-Region-Setups bislang kaum genutzt wurden und man sich dennoch mit den hohen Ausgaben für eine verteilte Datenbank auseinandersetzen musste.
Ein wesentlicher Auslöser für den Wechsel war der Umgang mit Datenbankmigrationen. Das Team nutzte Prisma als ORM, das bei zunehmender Datenbankgröße regelmäßig bei Migrationen in Timeout-Situationen geriet. Das bedeutete, Entwickler mussten manuell in CockroachDB eingreifen und Migrationen Schritt für Schritt einzeln ausführen. Diese Vorgehensweise führte nicht nur zu verzögerten Deployments, sondern auch zu operativen Kompromissen, die das Vertrauen in das System erschütterten. Die Abhängigkeit von einer veralteten CockroachDB Version sowie der blockierende Upgrade-Zyklus verschärften die Situation zusätzlich.
Im direkten Vergleich erwies sich PostgreSQL bei Migrationsdurchläufen als deutlich performanter. Beispielsweise ließ sich eine Erweiterung der Tabelle TeamMember mit lediglich einer neuen Spalte in PostgreSQL in wenigen Sekunden umsetzen, während CockroachDB minutenlange Verzögerungen zeigte. Diese Effizienz führte zu einer spürbaren Reduzierung der Ausfallzeiten und einer Entlastung der Entwicklerressourcen. Neben Migrationsproblemen beeinflussten die Limits von CockroachDB auch externe Prozesse wie ETL-Jobs negativ. Ein typisches Beispiel lieferte der Einsatz von Airbyte als Datenintegrationsplattform, die häufig durch Timeouts in der Verbindung zu CockroachDB ausfiel oder aufgrund von Speicherlecks instabil lief.
Diese Probleme führten zu nächtlichen Alarmierungen und einem erhöhten Wartungsaufwand. Der Markt bietet derzeit nur wenige ETL-Lösungen mit verlässlicher CockroachDB-Unterstützung, insbesondere stabile Connectoren fehlten oder waren noch im Alpha-Stadium. Interessanterweise zeigte sich auch bei der Abfragegeschwindigkeit ein differenziertes Bild. Für bestimmte, gut optimierte Anfragen war CockroachDB durch seinen optimierten Query Planner schneller. Jedoch entstand das Problem bei komplexen Abfragen, die von Prisma generiert wurden.
Diese enthielten häufig ineffiziente Konstrukte und führten zu vollständigen Tabellenscans, was in CockroachDB besonders viel Zeit beanspruchte. Im Gegensatz dazu konnte PostgreSQL mit seinem robusten Optimizer solche Anfragen oft deutlich schneller ausführen. Ein konkretes Beispiel zeigte eine Abfrage gegen die TeamTask-Tabelle, die in CockroachDB bis zu zwanzig Mal langsamer lief als in PostgreSQL. Solche Performanceunterschiede wirken sich direkt auf die Nutzererfahrung der Frontend-Anwendungen aus und beeinträchtigen die Skalierbarkeit. Auch die Bedienbarkeit der Systeme unterschied sich merklich.
CockroachDB brachte Herausforderungen mit UI-Darstellungen, etwa bei der Erkennung ungenutzter Indizes, die den Entwicklern unnötige Verwirrung bereiteten. Das Abbrechen von laufenden Queries gestaltete sich wesentlich umständlicher, da es meist nur über die Cockroach-Konsole möglich war und das Zusammenspiel der Cluster-Knoten dabei Probleme bereitete. Zudem wies der Kundensupport von CockroachDB Schwächen auf, so dass Reaktionszeiten nicht den Anforderungen eines produktiven Betriebs genügten. Technische Probleme, wie etwa sporadische Verbindungsabbrüche mit VPN-Anbietern wie Tailscale, traten wiederholt auf, ohne dass eine zufriedenstellende Lösung gefunden werden konnte. Diese Schwierigkeiten blieben im PostgreSQL-Betrieb aus und trugen somit zusätzlich zur Entscheidung für die Migration bei.
Das größte technische Unterfangen war sicherlich die eigentliche Datenmigration. Mit einer Datenmenge von etwa 100 Millionen Datensätzen in der größten Tabelle erforderte dies einen durchdachten Ablauf. Da etablierte ETL-Werkzeuge für CockroachDB kaum ausgereift waren, entwarf der Entwickler eine individuelle Lösung auf Basis von Bun, einer noch jungen JavaScript-Laufzeitumgebung. Der Prozess bestand darin, die Datenbankstruktur zu analysieren, alle Tabellen in getrennte CSV-Dateien zu exportieren und in parallelen Prozessen die Daten zeilenweise in PostgreSQL zu importieren. Eine Herausforderung ergab sich aus unterschiedlichen Byte-Encoding-Verfahren bei JSON- und Array-Datentypen zwischen beiden Systemen, weshalb eine umfangreiche Datenaufbereitung erforderlich war, um Kompatibilität sicherzustellen.
Die erfolgreiche Migration fand schließlich in der Nacht statt. Mit einer groß dimensionierten virtuellen Maschine und einem Maintenance-Mode wurde der Datenumzug innerhalb von etwa 15 Minuten durchgeführt. Dabei betrug die Gesamtausfallzeit unter einer Stunde, ohne dass Datenverlust entstand. Im Anschluss zeigte sich eine sofort spürbare Verbesserung der Systemleistung. Die Anfragezeiten reduzierten sich aggregiert um etwa ein Drittel.
Die zahlreich verfügbaren Optimierungstools aus dem PostgreSQL-Ökosystem erlaubten darüber hinaus eine rasche Identifikation und Behebung ineffizienter Abfragen, was die Performance weiter steigerte. Aus wirtschaftlicher Sicht führte die Migration zu erheblichen Einsparungen. Trotz einer vorsichtigen Cluster-Auslegung konnten Kosteneinsparungen von über 110.000 US-Dollar pro Jahr erzielt werden, die sich zukünftig mit erwarteterem Trafficwachstum noch erhöhen werden. Diese Bilanz ermutigt Unternehmen, den Schritt hin zur relationalen Datenbank wohlüberlegt zu wagen.
Insgesamt zeigt die Erfahrung von Motion exemplarisch, wie praxisnah und erfolgversprechend der Wechsel von einer verteilten Datenbank zu PostgreSQL sein kann. Wer sich mit Themen wie Datenmigration, langfristiger Kostenoptimierung und Betriebssicherheit beschäftigt, findet hier wertvolle Impulse. Indem eingesparte Zeit, Ressourcen und verbesserte Performance kombiniert werden, entstehen Wettbewerbsvorteile, die sich unmittelbar auf die Produktivität und Kundenzufriedenheit auswirken. Die PostgreSQL-Community sowie der breite Werkzeug- und Service-Umfang bilden eine verlässliche Grundlage, um auch komplexe Anforderungen erfolgreich umzusetzen. Für Unternehmen, die vor der Entscheidung stehen, ist es ratsam, sowohl technische als auch betriebswirtschaftliche Aspekte eingehend zu prüfen.
