Daten(banken) versionieren – klingt maximal unsexy, spart aber Stress im Deployment. Warum ohne Schema-Versionierung selbst kleine Änderungen große Probleme verursachen und was ORMs, Flyway oder Liquibase damit zu tun haben, erfahrt ihr hier. Daten historisieren ist ein Must-have für Compliance, Reproduzierbarkeit und Modellierung. Aber Achtung: Nicht jede Lösung passt für jede Datenbank und den Live-Betrieb. Wir geben Tipps, wie ihr eure Datenprodukte systematisch und effizient im Griff behaltet.
**Zusammenfassung**
Schema-Versionierung ist essenziell, um Änderungen an Datenbanken nachvollziehbar und reibungslos ins Deployment einzubinden
Fehlende Versionierung kann zu kaputten Prozessen führen, wenn Schema-Änderungen nicht dokumentiert und automatisiert umgesetzt werden
Werkzeuge wie ORMs, Flyway oder Liquibase helfen dabei, Änderungen an Datenbankschemata strukturiert zu verwalten
Historisierung von Daten ist für Compliance, Reproduzierbarkeit und Modellierung entscheidend
Ansätze zur Datenhistorisierung: Append-only-Strategien vs. System-Versionierung
Herausforderungen: Performance-Engpässe, hohe Pflegekosten und Kompatibilitätsprobleme je nach Datenbank und Migrationstool
Best Practices: Versionierung systematisch einführen, Automatisierung priorisieren und sicherstellen, dass Downgrades funktionieren.
**Links**
#58: Arm, aber sexy: Data Warehousing at Scale ohne Budget https://www.podbean.com/ew/pb-gywt4-1719aef
#52: In-process Datenbanken und das Ende von Big Data https://www.podbean.com/ew/pb-tekgi-16896e4
#36: Der Data Mesh Hype und was davon bleibt https://www.podbean.com/ew/pb-7er7v-15080c1
Flyway: https://www.red-gate.com/products/flyway/
Liquibase: https://www.liquibase.com/
Alembic (für SQLAlchemy): https://alembic.sqlalchemy.org/en/latest/
MariaDB: https://mariadb.org/
ClickHouse: https://clickhouse.com/
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