Die Wahl der richtigen Datenbank ist für moderne Unternehmen von zentraler Bedeutung. Mit der zunehmenden Komplexität von Anwendungen und den wachsenden Anforderungen an Skalierbarkeit, Performance und Kostenbewusstsein stehen viele technisch verantwortliche Teams vor der Frage, ob ihre bestehende Datenbank-Infrastruktur noch optimal ist. Insbesondere bei der Entscheidung zwischen verteilten Systemen wie CockroachDB und klassischen relationalen Datenbanken wie PostgreSQL gilt es, verschiedene Faktoren sorgfältig abzuwägen. Ein Unternehmen, das den Wechsel zu PostgreSQL wagte, liefert wertvolle Einblicke in den gesamten Prozess – von den Beweggründen bis hin zu den Ergebnissen nach der Migration. Diese Erfahrungen können als wegweisend für andere Firmen dienen, die ebenfalls überlegen, ob eine Migration sinnvoll ist und wie sie effizient umgesetzt werden kann. Der Ausgangspunkt dieser Migration lag in den steigenden Kosten und zunehmenden operativen Problemen mit CockroachDB.
Obwohl die Datenbank einige Vorteile bereithielt, etwa bei der horizontalen Skalierung und Verfügbarkeit in Multi-Region-Setups, wurden diese Potenziale von den realen Nutzungsszenarien des Unternehmens nicht ausgeschöpft. Tatsächlich fanden sich alle Abfragen zum damaligen Zeitpunkt in nur einer Region wieder und waren relativ einfach strukturiert. Die Kostenentwicklung war alarmierend: Innerhalb von zwei Jahren kostete CockroachDB das Unternehmen etwa fünfmal so viel wie bei der Einführung. Dabei traten zunehmend Schwierigkeiten bei wichtigen betrieblichen Aufgaben auf, wie den Datenbank-Migrationen und ETL-Prozessen. Ein konkretes Problem war die fehleranfällige und zeitintensive Durchführung von Schema-Änderungen. Die verwendete ORM-Schicht Prisma zeigte bei großen Datenmengen oft Timeout-Probleme. Um Migrationen durchzuführen, mussten Entwickler häufig entweder manuelle Eingriffe auf Datenbankebene vornehmen oder riskante Abkürzungen wählen, um Systemausfälle zu vermeiden.
Die Verzögerungen führten zu einem Entwicklungsstopp bezüglich Updates der Datenbanksoftware, da jede Version neue Migrationen erforderte, die mit der bestehenden Instanz nicht mehr zuverlässig ausführbar waren. Diese Blockaden erzeugten einen gefährlichen Teufelskreis, der sich erst mit der Entscheidung zum Wechsel auflösen ließ. Neben den Migrationen wurden auch ETL-Prozesse durch die Limitierungen auf CockroachDB beeinträchtigt. ETL-Tools wie Airbyte stellten kaum ausgereifte Unterstützung für CockroachDB zur Verfügung. Als das Unternehmen dennoch versuchte, eine solche Lösung zu implementieren, zeigten sich erhebliche Stabilitätsprobleme – unter anderem Speicherlecks im Alpha-Stadium der Connectoren. Selbst bei funktionierender Datenextraktion ließen die Performancewerte stark zu wünschen übrig, was die tägliche Datenpflege erschwerte und die Zuverlässigkeit in Frage stellte.
Der Vergleich der Abfragegeschwindigkeiten zwischen CockroachDB und PostgreSQL offenbarte ein differenziertes Bild. Einige komplexe Abfragen waren zwar dank des optimierenden Query Planners von CockroachDB schneller, aber die großen Mehrzahl der in der Praxis verwendeten Abfragen litten unter der generierten Komplexität des ORMs. Prisma erzeugte häufig extrem verschachtelte und redundante SQL-Abfragen, die bei CockroachDB zu erheblichen Performanceeinbußen führten. Dagegen arbeitete PostgreSQL mit konventionelleren und oft effizienteren Ausführungsplänen, was zu einer deutlichen Verringerung der Latenzzeiten führte. In realen Szenarien lagen die Unterschiede bei wichtigen Endpoints teilweise beim Faktor 20 zugunsten von PostgreSQL. Neben technischen Aspekten zeigten sich auch für die Entwicklerteams zahlreiche Herausforderungen im Umgang mit CockroachDB. Die visuelle Aufbereitung von nicht genutzten Indizes war irreführend und sorgte für Verwirrung.
Das Abbrechen langlaufender Abfragen war mit PostgreSQL dank zahlreicher Tools einfach und unmittelbar möglich. In CockroachDB allerdings erforderten solche Aktionen den Zugang zum Management-Interface, das nicht nur kompliziert war, sondern auch unzuverlässig funktioniert hat und in kritischen Momenten Ausfälle verursachte. Die Support-Erfahrungen rundeten die Liste der Frustrationen ab, da das System keinen einheitlichen Kundenlogin bereitstellte, was die Kommunikation erschwerte, und die Reaktionszeiten gerade bei dringenden Problemen unbefriedigend waren. Netzwerkprobleme durch Virtual Private Cloud (VPC) Einschränkungen und intermittierende Verbindungsabbrüche erschwerten zusätzlich den Betrieb in allen betroffenen Umgebungen. Diese Probleme traten wiederholt und unerwartet auf, beeinflussten CI-Pipelines, Anbindungstools wie Airbyte und selbst lokale Entwicklungsclients.
Eine dauerhafte Behebung gelang nicht – in Kontrast dazu lief die PostgreSQL-Installation stabil und ohne Aussetzer. Der Migrationsprozess selbst erforderte umfangreiche Vorbereitung. Als das größte Datenmodell auf nahezu 100 Millionen Zeilen angewachsen war, zeigten sich weitere Probleme. Off-the-shelf ETL-Lösungen standen nicht in ausreichender Qualität oder ausgereifter Form zur Verfügung. Deshalb entwickelte ein einzelner Entwickler eine maßgeschneiderte Lösung basierend auf dem damals aufkommenden JavaScript-Framework Bun. Das Vorgehen war systematisch: Zuerst wurde das gesamte Datenbankschema erfasst und für jede Tabelle eine Datendump als CSV erstellt. Anschließend wurden für jede Tabelle parallel Prozesse gestartet, die den Datenstrom einlasen und direkt in die Ziel-PostgreSQL-Datenbank einspeisten. Ein unerwartetes technisches Hindernis stellte die unterschiedliche Handhabung von JSON- und Array-Datentypen zwischen den beiden Systemen dar.
Dies erforderte die Implementierung eines spezialisierten Parsing-Pipelines, um die Rohdaten vor der Übertragung zu transformieren und so Kompatibilität bei gleichzeitig unverändertem Nutzererlebnis sicherzustellen. Dank dieser sorgfältigen Arbeit konnte die Migration in einer ungeplanten Schnelligkeit durchgeführt werden: Mit einem großen virtuellen Server und abgeschaltetem Livebetrieb war die Übertragung der kompletten Datenbank in etwa 15 Minuten realisierbar. Das Nachspiel der Migration war von Erfolg gekrönt. Die geplante Ausfallzeit wurde auf unter eine Stunde beschränkt und sorgte währenddessen für keinerlei Datenverluste. Direkte Auswirkungen zeigten sich in einem sofortigen Rückgang der durchschnittlichen Anfrageverzögerung um ein Drittel. Die Integration in die PostgreSQL-Ökosystem ermöglichte weitere Optimierungen, unter anderem dank Analysewerkzeugen, mit denen nicht optimierte Abfragen schnell identifiziert und angepasst werden konnten.
Trotz der vorsichtigen Auslegung der neuen PostgreSQL-Instanz resultierten die Änderungen in Einsparungen von über 110. 000 US-Dollar pro Jahr, ein Wert der noch steigen dürfte, sobald das Datenvolumen erneut wächst. Zusammengefasst verdeutlichen die Erfahrungen, wie relevant die richtige Auswahl und der laufende Betrieb von Datenbanksystemen für die Effizienz technischer Abläufe sind. Die Migration von CockroachDB zu PostgreSQL ist keineswegs trivial und erfordert intensive Planung, technische Finesse und Mut zur Veränderung. Die erzielten Vorteile offenbaren jedoch, wie wichtig es ist, auch vermeintlich etablierte Komponenten kritisch zu hinterfragen und unter den realen Bedingungen des eigenen Unternehmens immer wieder neu zu evaluieren. Nicht zuletzt macht der Bericht auch deutlich, wie stark individuelle Entwickler eingesetzt werden können, wenn sie sorgfältig und konzeptionell vorgehen.
Innerhalb weniger Wochen wurde ein komplexer Migrationsprozess gestemmt, der Kosten senkte, Performance steigerte und die Basis für zukünftiges Wachstum mit PostgreSQL legte. Unternehmen, die vor ähnlichen Entscheidungen stehen, sei geraten, die eigenen Anforderungen genauestens zu analysieren und sowohl technische als auch organisatorische Faktoren in die Bewertung der Datenbankstrategie einzubeziehen. Die Offenheit für neue Lösungen und ein gut durchdachter Plan für das Handling von Datenmigrationen sind Schlüsselelemente, um langfristig die bestmögliche Technik-Infrastruktur zu etablieren.
