Relationale Datenbanken: Big Data oder Big Pile of Poo?

In Zeiten von Big Data NoSQL geraten relationale Datenbanken scheinbar aus der Mode. Sehr zu Unrecht, zeigt dieser Vortrag. Wenn wir sie nämlich richtig zu nutzen wissen, können sie weit mehr als wir ihnen heute zutrauen – und skalieren auch angesichts wachsender Datenmengen durchaus mit. Das ist eine frohe Botschaft – insbesondere für all diejenigen, die ihre Datenbank und den darin enthaltenen Datenschatz nicht ohne Weiteres ersetzen können oder wollen.

Der Vortrag erzählt die Geschichte einer relationalen Datenbank, nennen wir sie Larry. Larry ist schon etwas älter und hat etliche Terrabytes an Daten angesammelt. Täglich schaufelt er Hunderte Millionen Datensätze, keucht dabei schon arg und steht kurz vor dem Zusammenbruch. Larry in Rente zu schicken und durch eine elegante und hippe NoSQL-Big-Data-Lösung zu ersetzen, ist indes nicht möglich: Denn mit all seinen Daten ist er inzwischen unternehmenskritisch geworden – zudem steht die Hauptsaison vor der Tür und mit ihr ein intensiver Datenverkehr.

Was Larry jetzt also braucht, ist eine neue, bessere Version seiner selbst. Dieses neue Selbst, nennen wir es Bill, ist ebenfalls eine relationale Datenbank. Allerdings: Die anstehende Migration ermöglicht es ihm, die Daten in andere Strukturen abzulegen. Damit kann Bill seinen Speicher besser nutzen und Zugriffe effizienter gestalten. Auch ein paar alte „Features“ konnten auf moderne Funktionen umgebaut werden.

Dieser Talk verdeutlicht anhand eines konkreten Szenarios, wo die typischen Probleme von relationalen Datenbanken liegen und wie wir diese lösen können – und räumt dabei auch mit dem Klischee auf, dass relationale DB angeblich nicht skalieren oder zu unflexibel seien. Vorwarnung: Einige der gezeigten Lösungsansätze könnten sowohl NoSQL-Fans als auch Normalisierungspuristen verstören. Doch wir alle wissen ja: Fortschritt braucht Zweifel, auch an den eigenen Überzeugungen.