Verteiltes SQL, Teil 3 Die 5 größten Vorurteile gegenüber Distributed SQL

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In der Welt der Datenbanken hat sich verteiltes SQL als skalierbare und konsistente Alternative zum traditionellen SQL erwiesen. Allerdings sind Missverständnisse weit verbreitet. In diesem Artikel räumen wir mit fünf weit verbreiteten Mythen über verteilte SQL-Datenbanken auf und schauen, wo sie besser und schlechter als ihr Ruf sind.

Mythos 1: Verteiltes SQL ist von Natur aus langsamer als herkömmliche SQL-Datenbanken

Es herrscht oft die Meinung, dass die Leistung einer Datenbank zwangsläufig sinkt, sobald sie von einem einzigen, zentralen Standort zu einem verteilten System verlagert wird. Dies beruht auf der Annahme, dass die erforderliche Kommunikation zwischen den Knoten in einem verteilten System eine zusätzliche Latenz verursacht, die die Gesamtgeschwindigkeit der Datenbank beeinträchtigt.

Realität: Tatsächlich gehört eine massive Geschwindigkeit nicht zu den größten Verkaufsargumenten von verteiltem SQL. Der Hauptvorteil verteilter SQL-Datenbanken liegt vielmehr in ihrer horizontalen Skalierbarkeit und erhöhten Verfügbarkeit, erzielt durch redundante Datenspeicherung auf mehreren Knoten. Und dies kann sich indirekt durchaus in einer höheren Verarbeitungsgeschwindigkeit im Vergleich zu herkömmlichem SQL niederschlagen.

Bei umfangreichen Datenmengen, die möglichst gleichzeitig abrufbar sein sollen, kann ein verteiltes SQL-System zum Beispiel eine effizientere und zuverlässigere Leistung bieten als ein einzelner SQL-Server, der unter der Last zusammenbrechen könnte. Man stelle sich eine E-Commerce-Website während einer großen Verkaufsaktion wie des Black Friday vor: Die Website würde einen sprunghaften Anstieg des Datenverkehrs verzeichnen (= hohe Gleichzeitigkeit) und müsste einen riesigen Satz an Stammdaten (Inventar, Kundendaten, et cetera) verarbeiten. Eine verteilte SQL-Datenbank, die häufig mit einer Shared-Nothing-Architektur implementiert wird, bewältigt diese Anforderungen effizient, indem sie die Arbeitslast auf mehrere Knoten verteilt und bei Bedarf zusätzliche Knoten hinzufügt. Somit ist die Behauptung, dass verteiltes SQL grundsätzlich langsamer sei, irreführend, wenn man die Gesamtleistung des Systems unter realen Arbeitslasten betrachtet.

Mythos 2: Verteilte SQL-Datenbanken können keine starke Konsistenz aufrechterhalten

Ein weit verbreiteter Mythos besagt, dass verteilte Systeme nur eine „schwache“ oder „eventuelle“ Konsistenz erreichen können. Das bedeutet, dass es nach einer Aktualisierung eine gewisse Verzögerung geben kann, bevor alle Knoten die neuen Daten sehen. Viele glauben, dass dies inakzeptabel ist, insbesondere in Anwendungen, die eine strenge Konsistenz erfordern.

Realität: Moderne verteilte SQL-Datenbanken können starke Konsistenz gewährleisten, indem sie ausgeklügelte Konsensalgorithmen und Protokolle verwenden. Systeme wie MariaDB Xpand oder Google Spanner bieten vollständige ACID-Konformität und gleichzeitig eine starke Konsistenz. Ganz ohne Trade-offs geht es dann aber doch nicht: Aufgrund ihrer Dezentralität und der damit verbundenen Latenz kann es in Sonderfällen vorkommen, dass es zu Verzögerungen bei der Aktualisierung von Daten kommt. Dies bedeutet, dass Änderungen, die an einem Knoten vorgenommen werden, nicht sofort an alle anderen Knoten im System weitergegeben werden können. Um die Konsistenz zu gewährleisten, müssen Datenbanken in diesem Fall Mechanismen zur Behandlung von Konflikten implementieren. Dies kann beispielsweise durch die Verwendung von Konfliktlösungsstrategien wie des „Last writer wins“-Prinzips oder der Anwendung von automatischer Konfliktlösung durch die Datenbank selbst geschehen.

ass Sie Ihre Daten manuell verteilen

Es gibt vor allem unter Datenbankanfängern den verbreiteten Irrglauben, dass die Verteilung von Daten in einem verteilten SQL-System eine komplexe und zeitaufwendige manuelle Aufgabe ist. Diese Vorstellung kann abschreckend sein, insbesondere für Organisationen, die eine große Menge an Daten effizient verwalten müssen.

Realität: Moderne verteilte SQL-Datenbanken haben erhebliche Fortschritte bei der Automatisierung der Datenverteilung und des Datenabgleichs gemacht. Datenbanken wie CockroachDB und MariaDB Xpand verteilen die Daten automatisch und intelligent auf verschiedene Knoten. Wenn ein Knoten hinzugefügt oder entfernt wird, passt die Datenbank die Datenverteilung automatisch an.

Diese Fähigkeit ist besonders in Umgebungen mit schwankenden Arbeitslasten oder in Szenarien, in denen sich die Datenbankinfrastruktur dynamisch ändern kann, wichtig. Sie verringert den Bedarf an manueller Datenpartitionierung im gleichen Maße, wie sie den Betrieb erleichtert.

In bestimmten Fällen kann es jedoch von Vorteil sein, dem System ein gewisses Maß an Anleitung für die Datenverteilung auf der Grundlage Ihrer spezifischen Arbeitslasten und Abfragemuster zu geben. Sehen wir uns als Beispiel wieder den E-Commerce an: Sie stellen fest, dass bestimmte Abfragen häufiger ausgeführt werden als andere und dass bestimmte Produktkategorien oder Produktattribute in den Abfragen priorisiert werden. Um die Leistung der Datenbank zu optimieren, können Sie dem System eine Anleitung geben, indem Sie die Daten entsprechend Ihrer Arbeitslasten und Abfragemuster verteilen.

Mythos 4: Verteilte SQL-Datenbanken sind zu komplex, um sie effektiv zu verwalten

Ein weiterer gängiger Mythos ist, dass verteilte SQL-Datenbanken aufgrund ihrer Komplexität schwierig zu verwalten und zu warten sind. Diese Annahme rührt oft von der Tatsache her, dass die Verwaltung verteilter Systeme zusätzliche Kenntnisse und Fähigkeiten erfordert.

Realität: Während verteilte SQL-Datenbanken aufgrund ihrer Natur komplexer sind als traditionelle SQL-Datenbanken, bieten moderne Lösungen eine Reihe von Funktionen zur Vereinfachung der Verwaltung. Diese Funktionen können automatische Datenverteilung, Auto-Recovery, automatische Skalierung und mehr umfassen. Sämtliche dieser Funktionen sind umfassend dokumentiert. Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl von Schulungsressourcen und Community-Support, um den Lernprozess zu unterstützen.

Mythos 5: Verteiltes SQL ist für jedes Szenario geeignet

Es mag verführerisch erscheinen, die Skalierbarkeit und Leistung von verteiltem SQL als Allheilmittel für alle Datenmanagement-Herausforderungen zu betrachten. Bei der Betrachtung verschiedener Szenarien sollte man jedoch beachten, dass nicht alle Anwendungsfälle identisch sind und die Datenanforderungen erheblich variieren können.

Realität: Verteiltes SQL bietet zwar zahlreiche Vorteile, ist aber nicht für jeden Anwendungsfall die ideale Lösung. In Szenarien mit komplexen Transaktionen, die Daten aus mehreren Tabellen erfordern, können verteilte SQL-Datenbanken aufgrund von Netzwerklatenz Leistungseinbußen erleiden. Die Latenzzeiten können sich unter anderem bei Joins oder anderen Operationen mit mehreren Tabellen bemerkbar machen. Bei der Entscheidung für eine verteilte SQL-Datenbank müssen diese Faktoren neben den Vorteilen der Skalierbarkeit und Leistung berücksichtigt werden.

Fazit

Verteilte SQL-Datenbanken können vieles: Sie gewährleisten eine hohe Skalierbarkeit, können stark konsistente Ergebnisse liefern, vereinfachen die Datenverteilung und sind größtenteils kompatibel mit traditionellen SQL-Datenbanken. Dennoch sind sie keine eierlegenden Wollmilchsäue.

Gerade die Netzwerklatenzen können bei komplexen Transaktionen, die Daten aus mehreren Tabellen erfordern, zu Leistungseinbußen führen. Daher sollte die Entscheidung für oder gegen verteiltes SQL immer auf der Grundlage von Tests und einer sorgfältigen Analyse der spezifischen Anforderungen Ihres Projekts getroffen werden.

* Der Autor: Alejandro Duarte, Developer Advocate bei MariaDB

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