Speicher-Engines für MariaDB

Motorwechsel

Jede Anwendung, jede Arbeitslast stellt andere Anforderungen an eine Datenbank. So besteht die Gefahr, dass ein Wildwuchs unterschiedlicher Spezial-Datenbanksysteme das Rechenzentrum besiedelt. Daraus resultieren eine steigende Komplexität und immense Folgekosten. Die Alternative dazu ist eine modulare Architektur, über die sich eine Datenbank auf den spezifischen Bedarf eines Anwendungsfalls anpassen lässt. Der Ansatz der Speicher-Engines erlaubt es, die Datenbanksysteme zu konsolidieren, ohne dadurch Leistungseinbußen in Kauf nehmen zu müssen.
Cloud-First-Strategien sind inzwischen die Regel und nicht mehr die Ausnahme und Workloads verlagern sich damit in die Cloud – auch Datenbanken. Dort geht es ... (mehr)

Über 59 Zettabytes (ZByte) an Daten werden in diesem Jahr weltweit erstellt, erfasst, kopiert und konsumiert. Das prognostiziert das Marktforschungsunternehmen IDC in einem aktuellen Papier vom Mai 2020. Die sogenannte "global Datasphere", die alle weltweit gespeicherten Daten umfasst, wächst laut IDC von 33 ZByte im Jahr 2018 auf schwer vorstellbare 175 ZByte im Jahr 2025. Zur einfacheren Umrechnung: Ein Zettabyte entspricht einer Milliarde TByte.

Im Unternehmensumfeld betrifft die Datenschwemme längst nicht mehr nur die großen Konzerne, sondern auch kleine und mittlere Betriebe. Denn Daten zählen für Unternehmen fast aller Branchen zum mitunter wertvollsten Kapital. Um nutzbringend zu sein, müssen sie sich sicher verwalten und sinnvoll aufbereiten lassen. Die gewonnenen Erkenntnisse kann das Unternehmen einsetzen, um Geschäftsabläufe und Kundenbeziehungen zu optimieren.

Die eine Lösung gibt es nicht

Für IT-Verantwortliche ergeben sich aus diesen Zahlen zwei Herausforderungen: Wie lassen sich diese Daten zu nutzbaren Informationen machen? Und wie können sie sinnvoll gespeichert und verarbeitet werden? Die reine Datenmasse ist dabei nur eine Seite der Medaille – Daten liegen in sehr unterschiedlichen Formen vor und müssen für verschiedene Arbeitslasten verfügbar sein. Der Ansatz "One size fits all" führt gerade bei Datenbankmanagementsystemen (DBMS) nicht zu langfristigen, nachhaltigen Implementierungen.

Die große Hürde dabei sind die sehr unterschiedlichen Anforderungen, die die Arbeitslasten an das DBMS stellen: Transaktionen unterscheiden sich stark von analytischen Aufgaben, die Replikation über primäre und sekundäre Server benötigt andere Basistechnologien als Sharding, hohe Schreibzugriffe müssen anders verarbeitet werden als massive Lesezugriffe. Die eine generische Technologie für alle Anforderungen gibt es nicht. Zumindest,

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