Datenbank-Technologien
Anwendungen kommen und gehen - Ihre Daten bleiben (hoffentlich) - Seit 24 Jahren beschäftigen wir uns intensiv mit den unterschiedlichsten Datenhaltungs-Technologien. Anfangs noch VSAM basiert, später mit ersten relationalen Systemen bis heute mit den unterschiedlichsten NoSQL Technologien. Die Speicher- und Zugriffstechnologien haben sich geändert, das Problem blieb aber immer das Gleiche.
RDBMS
In den späten 90ern und frühen 2.000ern haben wir sehr viel für die Nixdorf AG und später die Software AG gearbeitet, in dem wir die erste deutsche Relationale Datenbanktechnologie aus Berlin (SQL Datenbanksysteme) auf die verschiedensten UNIX Derivate portierten und Systementwicklung betrieben haben.
Mitte der 2.000er kam dann die SAP AG ins Spiel, als sie die RDBMS ADABAS D (ehemals Reflex, DDB4 und SQL-DB) von der Software AG kaufte und das gesamte Entwicklerteam mit nach Walldorf nahm. In den dann folgenden 15 Jahren waren wir die verlängerte Werkbank für viele Erweiterungen und Änderungen im SAP MaxDB Umfeld - im SAP Jargon heißt das: „Last-Level-Development-Support“. Die letzten 5 Jahren waren wir der einzige weltweite Reseller für die SAP MaxDB Produktlinie zur Nutzung außerhalb der SAP Welt.
Heute kümmern wir uns intensiv um Opensource basierte RDBMS wie MariaDB, MySQL, Postgres oder SQLite und im kommerziellen Umfeld um Oracle, MS SQL-Server und den Enterprise Versionen der Opensource Produkte. (Natürlich nutzen wir auch die SAP MaxDB in unseren Produkten und Projekten, denn die kennen wir sehr gut und sie ist eine sehr robuste und sich selbst-reorganisierende DB).
Daneben haben wir eigene Produkte für High-Performance ETL-Projekte und bauen mit unserer CopyStar Technologie kundenindividuelle DataWarehouse Datenpumpen. Datenbank Themen wie Migrationen, Performance-Optimierung oder Architekturwechsel sind unser Brot-und-Butter Geschäft.
Doch nicht jedes Problem lässt sich mit RDBMS lösen. In den vergangenen Jahren haben In-Memory Datenbank-Techniken einen starken Leistungsschub gebracht. Aber auch hier gibt es Grenzen, die meist in der Art und Weise der Persistenz und Transaktionssicherheit liegen. Für diese Szenarien nutzen wir (nicht unbedingt bessere aber) andere/sinnvollere Technologieansätze.
NoSQL / Key-Value Store
Unser eigenentwickelter Key-Value Store folgt streng der Maxime einer “maximalen Lese- und Schreibgeschwindigkeit” ohne Kompromisse. Dabei sind die für einen Enterprise-Einsatz notwendigen Architektureigenschaften vorhanden:
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Ausgefeiltes User-Rollen-Konzept
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Multi-Tenant Support
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Cloud-Fähigkeit
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MPP Support Dabei nutzen wir eine eigene Persistenz mit Optimierung der Daten in Memory und on Disk für eine nahezu unendliche Skalierbarkeit. Der Infolytics Key-Value Store stellt ein Datenmanagement für primär unformatierte Daten bereit:
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Key-Value Store mit proprietärem API (NoSQL)
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Eintragsgröße bis zu 4 GB
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MMP-Architektur mit Datenpartitionierung über viele Knoten
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Disk-basiertes Datenmanagement mit Caching
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Optimistisches Sperr-Konzept
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Schreib- und Lese-Privilegierung über ein Rollen-Konzept
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Tenant-Konzept zur Daten-Isolation
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Unterstützung von Einträgen mit begrenzter Lebensdauer (AutoDelete)
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Skalierung der Lese-Last durch Replikat-Knoten
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Hochverfügbarkeit durch Replikat-Knoten
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Administrationsfreier Betrieb Gegenüber anderen NoSQL-Datenbanken liegt unser Fokus nur auf Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Dazu haben wir viele Funktionen und Features schlicht weggelassen, obwohl sie heute von jeder Datenbank (ob NoSQL oder nicht) erwartet werden. Das betrifft zum Beispiel:
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Suchfunktionen -> das können Lucene, Solr und Elasticsearch deutlich besser
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referentielle Integrität -> dafür gibt es normale RDBMS
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Datenmodellierung -> gibt es bereits mit JSON-Schema und XSD
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generische Abfragesprachen oder APIs -> sind vorhanden mit SQL, XPath und ODBC
