Object Store von Anfang bis Ende
In der weiten Landschaft der Datenverwaltung hat sich Object Store als revolutionäre Kraft erwiesen. Entwickelt, um große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten, bot es einen einzigartigen Ansatz: das Speichern von Daten als diskrete Objekte anstelle von starren Tabellen oder Datei-Hierarchien. Diese Flexibilität, kombiniert mit der Fähigkeit, mühelos zu skalieren, machte Object Store zu einer attraktiven Wahl für viele frühe Anwender, insbesondere für Projekte mit unsicheren zukünftigen Anforderungen.
Unser Beispielprojekt, das vor über 25 Jahren gestartet wurde, war einer dieser frühen Anwender. Im Kern bot Object Store eine einfache und effektive Möglichkeit, Objekte zu speichern und abzurufen, was es zu einer idealen Lösung für die anfängliche Phase des Projekts machte. Es passte perfekt zu den ersten Anforderungen des Projekts und unterstützte dessen Wachstum von einer kleinen Initiative hin zu einem robusten, sich entwickelnden System. Jahrelang diente es als verlässliche Basis, die wachsende Datenmengen ohne Ausfälle bewältigte und sich durch verschiedene Entwicklungsphasen, Eigentümerwechsel und sogar Rückführungen an frühere Besitzer anpasste.
Wenn wir in die Zukunft blicken, könnte der zukünftige Erfolg des Projekts von einer Abkehr von der grundlegenden Technologie abhängen. Diese Reise, die über die Grenzen von Object Store hinausgeht, beginnt mit einer sorgfältigen Überlegung von Alternativen, wobei MongoDB als vielversprechender Kandidat in den Vordergrund tritt.
Object Store bot eine einfache Möglichkeit, Objekte zu speichern und abzurufen und unterstützte Transaktionen, jedoch nicht das Kaskadenlöschen oder die strikte referenzielle Integrität zwischen Tabellen. Das bedeutete, dass viele Funktionen, die typischerweise von SQL-Datenbanken gehandhabt werden, manuell im Projektcode implementiert werden mussten. Die Gewährleistung der referenziellen Integrität und die Durchsetzung von Eindeutigkeitsbeschränkungen und Entitätsbeziehungen lagen vollständig in der Verantwortung der Entwickler. Dieser Ansatz verkomplizierte den Code und machte ihn anfälliger für Fehler, insbesondere bei der Handhabung großer Datenmengen und komplexer Verknüpfungen.
Da Object Store ein Drittanbieterprodukt mit eigenen Regeln, Bedingungen und Preismodellen war, wurde es zur Quelle jüngster Unstimmigkeiten zwischen den Projektverantwortlichen und den Lieferanten. Diese Unstimmigkeiten zwangen zur Suche nach einer alternativen Datenspeicherlösung. Angesichts des Projektumfangs und seiner aktuellen und zukünftigen Anforderungen wurde die Entscheidung getroffen, auf ein anderes Datenspeichersystem umzusteigen. Die neue Wahl muss nicht nur alle Projektanforderungen erfüllen, sondern auch Flexibilität und Stabilität für zukünftige Entwicklungen bieten. Die Vermeidung von Lizenz- und Supportkosten wäre ein zusätzlicher Vorteil.
SQL oder NoSQL: Was soll man wählen?
Zu diesem Zeitpunkt stellte sich die Frage: Sollten wir eine traditionelle relationale Datenbank (SQL) wählen oder etwas Neues ausprobieren, wie beispielsweise eine NoSQL-Datenbank? Diese Entscheidung erforderte eine durchdachte Herangehensweise, bei der verschiedene Faktoren berücksichtigt wurden, wie die Erfahrung des Entwicklungsteams und die Fähigkeit, neue Lösungen schnell zu implementieren. Es war wichtig zu bedenken, dass die bestehenden Kunden und Benutzer des Systems keine umfangreiche Erfahrung mit SQL-Abfragen oder Skripten für Datenoperationen hatten. Dieser Faktor war entscheidend bei der Wahl zwischen SQL und NoSQL, da das System für alle Benutzer zugänglich und einfach zu bedienen bleiben musste.
Darüber hinaus spielten Überlegungen zur Verwaltung von Datenschemata eine wichtige Rolle. In relationalen Datenbanken ist das Schema streng definiert, was für Projekte mit einer stabilen und vorhersehbaren Datenstruktur von Vorteil ist. Unser Projekt hingegen war dynamisch und ständig in Entwicklung, was oft die Hinzufügung neuer Datentypen oder Änderungen an der Struktur bestehender Daten erforderte. Dieser Ansatz passt nicht immer gut in ein relationales Modell mit starren Strukturanforderungen. In diesem Zusammenhang bot NoSQL eine größere Flexibilität und ermöglichte es, die Datenstruktur fast „on the fly“ zu ändern, ohne komplexe Migrationsoperationen durchführen zu müssen. Diese Fähigkeit war ein weiteres Argument für den Verzicht auf relationale Datenbanken.
Ein weiterer wichtiger Faktor bei der Wahl einer Datenbank war die Erkenntnis, dass die meisten NoSQL-Datenbanken keine komplexe Organisation der Skriptausführung und deren Kontrolle erfordern. Dies reduzierte die Wartungskosten des Systems erheblich und minimierte die Risiken potenzieller Fehler im Umgang mit Skripten. Diese Vorteile machten NoSQL zu einer attraktiveren Option für unser Projekt, da es den Bedarf an einem komplexen Prozess zur Verwaltung und Kontrolle der Ausführung von SQL-Skripten eliminierte.
All diese Überlegungen führten zu einer tiefergehenden Analyse der verschiedenen Datenbanktypen, um festzustellen, welcher Ansatz für die aktuellen und zukünftigen Bedürfnisse des Projekts am besten geeignet wäre. Es war wichtig, ein System zu wählen, das nicht nur eine hohe Leistung und Zuverlässigkeit bietet, sondern auch leicht skalierbar und flexibel angesichts sich ändernder Anforderungen ist.
SQL-Datenbanken haben viele Vorteile, wie die Unterstützung komplexer Transaktionen, eine strikte Datenstruktur, kaskadierende Aktualisierungen und das Löschen von Datensätzen. Diese Funktionen machen sie ideal für Anwendungen mit einer klar definierten Struktur und strengen Anforderungen an die Datenintegrität. Für dieses Projekt wurde jedoch entschieden, SQL zu vermeiden. Der Hauptgrund war der Wunsch, zusätzliche Komplexitäten im Zusammenhang mit der Organisation der Mechanismen zur Ausführung und Kontrolle von Skripten zu vermeiden. Der Wechsel zu einer SQL-Datenbank hätte erhebliche Anstrengungen erfordert, um diesen Mechanismus sicherzustellen, was zu zusätzlichen Entwicklungs- und Wartungskosten geführt hätte. Darüber hinaus hatten die Kunden und Benutzer des Systems keine Erfahrung im Umgang mit komplexen SQL-Skripten, was erhebliche Herausforderungen bei der Bereitstellung und Wartung des Systems hätte verursachen können, das Risiko von Fehlern erhöht und die Gesamtleistung verringert hätte.
