Der Aufstieg und Fall (und das Wiederaufleben?) der HTAP-Datenbank

2025-05-29
Der Aufstieg und Fall (und das Wiederaufleben?) der HTAP-Datenbank

Dieser Blogbeitrag beschreibt die Entwicklung der HTAP-Datenbank (Hybrid Transactional/Analytical Processing). Von den 1970er Jahren, als eine einzige Datenbank alle Transaktionen und Analysen abwickelte, über die Isolierung der Arbeitslasten in den 1980er Jahren, die Aufteilung der Speicherarchitektur in den 1990er Jahren bis hin zum Aufstieg von NewSQL und Cloud-Data-Warehouses in den 2010er Jahren – HTAP-Datenbanken waren sehr vielversprechend. Herausforderungen wie die Schwierigkeit, bestehende OLTP-Systeme zu ersetzen, die Tatsache, dass die meisten Arbeitslasten kein verteiltes OLTP benötigen, Cloud-native Architekturen, die Shared-Disk gegenüber Shared-Nothing bevorzugen, und nicht übereinstimmende Team-Anreize führten jedoch dazu, dass HTAP keine breite Akzeptanz fand. Heute verlagert sich der Daten-Stack auf modulare Lakehouse-Architekturen, die die HTAP-Funktionalität durch Zusammensetzung anstatt durch Konsolidierung von Datenbanken erreichen. Dies markiert das Ende von HTAP-Datenbanken als eigenständige Datenbanken, aber ihr Geist lebt in der Lakehouse-Architektur weiter.

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Entwicklung

PostgreSQL knackt die Top 10 in ClickBench: pg_mooncakes analytischer Durchbruch

2025-03-08
PostgreSQL knackt die Top 10 in ClickBench: pg_mooncakes analytischer Durchbruch

pg_mooncake, eine PostgreSQL-Erweiterung, hat PostgreSQL in die Top 10 von ClickBench katapultiert, einem Benchmark, der typischerweise von spezialisierten Analyse-Datenbanken dominiert wird. Dies wurde nicht durch einen einfachen Wrapper erreicht, sondern durch die Nutzung der Erweiterbarkeit von PostgreSQL zur Implementierung eines columnstore-Formats, vektorisierter Ausführung mit DuckDB und der direkten Verwaltung von Metadaten in PostgreSQL. Dies zeigt, dass PostgreSQL mit sorgfältiger Optimierung eine vergleichbare Analyse-Performance wie spezialisierte Datenbanken liefern kann, während gleichzeitig die Flexibilität und die Vorteile des PostgreSQL-Ökosystems erhalten bleiben.

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