Evolvierende Datenbankschemata für kontinuierliches Anwendungs­wachstum

Einleitung

In der schnelllebigen Welt der Software­entwicklung sind Anwendungen selten statisch. Sie entwickeln sich ständig weiter, angetrieben durch neue Funktionen, sich ändernde Geschäftsanforderungen und Benutzer­feedback. Eine kritische Komponente jeder Anwendung, das Datenbankschema, trägt oft die Hauptlast dieser Änderungen. Traditionell waren Änderungen am Schema mit Gefahren verbunden, oft verbunden mit Ausfallzeiten, komplexen Migrations­skripten und dem ständigen Risiko von Datenverlust oder Service­unterbrechungen. Diese Herausforderung ist besonders akut für Anwendungen, die auf kontinuierliche Bereitstellung und hohe Verfügbarkeit abzielen. Die Fähigkeit, Datenbankschemata nach­haltig weiterzuentwickeln – Spalten hinzuzufügen, zu ändern oder zu löschen –, ohne aktive Dienste zu beeinträchtigen, ist kein Luxus mehr; sie ist eine grundlegende Anforderung, um Agilität zu erhalten und ein unterbrechungs­freies Benutzer­erlebnis zu gewährleisten. Dieser Artikel befasst sich mit den Strategien und Techniken, die eine nahtlose Entwicklung von Schemata ermöglichen und es Ihrer Datenbank ermöglichen, zusammen mit Ihrer Anwendung zu wachsen und sich anzupassen.

Die Landschaft der Schema­entwicklung verstehen

Bevor wir uns mit den praktischen Aspekten befassen, ist es wichtig, einige Kernkonzepte im Zusammenhang mit der Entwicklung von Datenbankschemata zu verstehen.

Schema­versionierung: So wie Code Versionen hat, kann auch Ihr Datenbankschema Versionen haben. Schema­versionierungs­systeme verfolgen Änderungen an der Datenbank­struktur im Laufe der Zeit und ermöglichen automatisierte Migrationen und Rollbacks. Tools wie Flyway oder Liquibase sind beliebte Optionen für die Verwaltung von Schema­versionen.

Abwärts­kompatibilität: Eine Datenbank­änderung ist abwärts­kompatibel, wenn ältere Versionen der Anwendung weiterhin korrekt mit dem neuen Schema interagieren können. Dies ist entscheidend für Umgebungen, in denen Anwendungs­bereitstellungen gestaffelt sein können oder in denen während eines Übergangs mehrere Versionen der Anwendung koexistieren.

Vorwärts­kompatibilität: Eine Datenbank­änderung ist vorwärts­kompatibel, wenn neuere Versionen der Anwendung korrekt mit einem älteren Schema interagieren können. Dies ist im Allgemeinen schwieriger zu erreichen und wird oft weniger betont ist, kann aber in Szenarien relevant sein, wie z. B. dem Zurücksetzen einer neuen Anwendungs­version bei gleichem neuem Schema.

Zero-Downtime Deployment (ZDD): Das ultimative Ziel für Änderungen am Datenbankschema ist deren Ausführung ohne Unterbrechung des Anwendungs­dienstes. Dies beinhaltet oft sorgfältig orchestrierte Schritte, die es sowohl altem als auch neuem Anwendungs­code ermöglichen, mit sich entwickelnden Schemata zu koexistieren.

Online­schema­migration: Dies bezieht sich auf die Möglichkeit, ein Datenbankschema zu ändern, während die Datenbank online und für Lese- und Schreibvorgänge zugänglich bleibt. Moderne Datenbanksysteme bieten oft Funktionen zur Erleichterung dieser Vorgänge, aber eine sorgfältige Planung ist immer noch erforderlich.

Strategien zum Hinzufügen neuer Spalten

Das Hinzufügen einer neuen Spalte ist im Allgemeinen die sicherste Schema­änderung, erfordert jedoch sorgfältige Überlegung, um Service­auswirkungen zu vermeiden.

Der einfachste Ansatz ist das Hinzufügen einer null­baren Spalte. Dies ist von Natur aus abwärts­kompatibel, da der vorhandene Anwendungs­code die neue Spalte einfach ignoriert.

-- Beispiel: Hinzufügen einer null­baren 'email'-Spalte zur 'users'-Tabelle
ALTER TABLE users ADD COLUMN email VARCHAR(255);

Wenn die neue Spalte nicht null­bar sein muss, wird der Prozess komplexer:

1. Hinzufügen einer null­baren Spalte: Führen Sie den ALTER TABLE ADD COLUMN-Vorgang wie oben beschrieben aus.

   ALTER TABLE users ADD COLUMN email VARCHAR(255);

2. Bereitstellen von neuem Anwendungs­code: Aktualisieren Sie Ihre Anwendung, um Daten in die neue Spalte zu schreiben. Stellen Sie sicher, dass der neue Code die anfänglichen NULL-Werte beim Lesen vorhandener Datensätze behandelt.

3. Zurückfüllen vorhandener Daten (optional, aber oft notwendig): Wenn die neue Spalte für vorhandene Zeilen ausgefüllt werden muss, führen Sie ein separates Skript oder einen Hintergrund­job aus, um sie auszufüllen. Dies kann in Stapeln erfolgen, um das Sperren der Tabelle für längere Zeit zu vermeiden.

   -- Beispiel: Zurückfüllen von E-Mails für vorhandene Benutzer (vereinfacht)
   UPDATE users SET email = 'default@example.com' WHERE email IS NULL;

4. Ändern der Spalte auf nicht null­bar: Sobald alle vorhandenen Daten zurück­gefüllt wurden und der neue Anwendungs­code stabil ist, können Sie die Spalte auf nicht null­bar setzen. Dieser Schritt erfordert möglicherweise immer noch eine kurze Sperre für die Tabelle, abhängig vom Datenbanksystem.

   ALTER TABLE users ALTER COLUMN email SET NOT NULL;

Techniken zur Änderung von Spalten

Das Ändern einer vorhandenen Spalte kann eine größere Herausforderung darstellen, insbesondere wenn es um die Änderung von Datentypen oder Beschränkungen geht. Der Schlüssel liegt darin, die Abwärts­kompatibilität während des Übergangs aufrechtzuerhalten.

Umbenennen einer Spalte: Das direkte Umbenennen einer Spalte kann vorhandenen Anwendungs­code brechen. Ein typischer Ansatz beinhaltet einen mehrstufigen Prozess:

1. Hinzufügen einer neuen Spalte mit dem gewünschten Namen und Typ:

   ALTER TABLE products ADD COLUMN new_price DECIMAL(10, 2);

2. Synchronisieren von Daten: Verwenden Sie Trigger oder einen Hintergrund­job, um Daten von der alten Spalte in die neue zu kopieren. Dies stellt sicher, dass beide Spalten während des Übergangs die gleichen Daten enthalten.

   -- Beispiel (PostgreSQL-Trigger, vereinfacht)
   CREATE OR REPLACE FUNCTION copy_price_func()
   RETURNS TRIGGER AS $$
   BEGIN
       NEW.new_price := NEW.old_price;
       RETURN NEW;
   END;
   $$ LANGUAGE plpgsql;
   
   CREATE TRIGGER copy_price_trigger
   BEFORE INSERT OR UPDATE ON products
   FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION copy_price_func();
   
   -- Bereits vorhandene Daten zurückfüllen
   UPDATE products SET new_price = old_price;

3. Bereitstellen von neuem Anwendungs­code: Aktualisieren Sie die Anwendung, um von der new_price-Spalte zu lesen und in diese zu schreiben. Der alte Code verwendet weiterhin old_price.
4. Entfernen der alten Spalte: Sobald der neue Anwendungs­code vollständig bereitgestellt und stabil ist und Sie sicher sind, dass kein alter Code­pfad von old_price abhängt, können Sie die alte Spalte sicher löschen.

   ALTER TABLE products DROP COLUMN old_price;

Ändern eines Spaltentyps: Ähnlich wie beim Umbenennen erfordert die direkte Änderung eines Datentyps oft das Löschen und erneute Hinzufügen der Spalte, was zerstörerisch ist. Ein sichererer Ansatz beinhaltet:

1. Hinzufügen einer neuen Spalte mit dem gewünschten Datentyp:

   ALTER TABLE events ADD COLUMN new_timestamp TIMESTAMP WITH TIME ZONE;

2. Synchronisieren von Daten: Kopieren und konvertieren Sie Daten von der alten Spalte in die neue. Dies kann eine Typumwandlung beinhalten.

   UPDATE events SET new_timestamp = old_timestamp::TIMESTAMP WITH TIME ZONE;

3. Bereitstellen von neuem Anwendungs­code: Die Anwendung beginnt mit der Verwendung der Spalte new_timestamp.
4. Entfernen der alten Spalte.

Prinzipien für das Löschen von Spalten

Das Löschen einer Spalte ist die zerstörerischste Schema­änderung und erfordert die größte Vorsicht. Die wichtigste Strategie ist die vorherige Stilllegung.

1. In Anwendungs­code stilllegen: Ändern Sie den Anwendungs­code, damit er nicht mehr in die Spalte schreibt und deren Werte beim Lesen ignoriert. Die Spalte existiert jedoch weiterhin in der Datenbank. Stellen Sie diese Version bereit.

2. Nutzung überwachen: Stellen Sie sicher, dass keine Teile der Anwendung oder externe Dienste noch auf die stillgelegte Spalte angewiesen sind. Nutzen Sie bei Möglichkeit Datenbank­überwachung­s­tools, um Spaltenzugriffsmuster zu verfolgen.

3. Kulanz­frist: Gewähren Sie eine angemessene Kulanz­frist (Wochen oder Monate), um sicherzustellen, dass alle alten Anwendungs­versionen aus der Produktion entfernt wurden und vergessene Abhängigkeiten identifiziert wurden.

4. Spalte entfernen: Sobald Sie absolut sicher sind, dass die Spalte nicht mehr verwendet wird, können Sie sie sicher löschen.

   ALTER TABLE orders DROP COLUMN old_deprecated_field;

Es ist auch ratsam, Soft Deletes für sensible oder kritische Daten zu berücksichtigen, bei denen ein "gelöschtes" Flag anstelle des physischen Löschens der Spalte (oder Zeile) gesetzt wird. Dies befasst sich zwar nicht direkt mit dem Löschen von Spalten, veranschaulicht aber einen vorsichtigen Ansatz zur Datenentfernung.

Praxis­relevante Überlegungen und Tools

• Datenbankspezifische Funktionen: Moderne RDBMS (PostgreSQL, MySQL, SQL Server) bieten verschiedene Funktionen für die Online­schema­migration. Die ALTER TABLE ADD COLUMN ... DEFAULT ... NOT NULL-Funktion von PostgreSQL kann für das Hinzufügen von nicht null­baren Spalten ohne vollständiges Neuschreiben der Tabelle sehr schnell sein, erfordert jedoch während der UPDATE-Phase für vorhandene Zeilen immer noch eine Sperre. MySQL 5.6+ mit ALGORITHM=INSTANT oder INPLACE ermöglicht es, bestimmte ALTER TABLE-Operationen viel schneller durchzuführen. Konsultieren Sie immer die Dokumentation Ihrer Datenbank.
• Proxy-Tools: Tools wie Percona Toolkit's pt-online-schema-change für MySQL oder gh-ost (GitHub's Online­schema­migrations­tool) ermöglichen Zero-Downtime-Änderungen, indem sie eine neue Tabelle erstellen, Daten kopieren, Änderungen anwenden und dann die Tabellen austauschen. Diese sind für große Tabellen sehr effektiv.
• Feature-Flags: Wenn Sie neue Funktionen einführen, die Schema­änderungen erfordern, können Feature-Flags dazu beitragen, die Bereitstellung von Schema­änderungen von der Bereitstellung neuer Anwendungs­logik zu entkoppeln. Dies ermöglicht eine bessere Kontrolle über die Ausrollung von Funktionen und das Zurückrollen bei Problemen.
• Automatisierte Tests: Gründliche Tests, einschließlich Integrationstests und manchmal sogar A/B-Tests in der Produktion, sind nach Schema­änderungen unerlässlich.

Fazit

Die Entwicklung von Datenbankschemata für ständig wachsende Anwendungen erfordert einen strategischen und vorsichtigen Ansatz. Durch das Verständnis von Konzepten wie Abwärts­kompatibilität, die Anwendung mehrstufiger Bereitstellungs­strategien und die Nutzung datenbankspezifischer Funktionen oder spezialisierter Tools ist es möglich, Spalten hinzuzufügen, zu ändern und zu löschen, ohne die Service­verfügbarkeit zu opfern. Der Weg zu einer agilen Schema­entwicklung ist ein Weg sorgfältiger Planung, inkrementeller Änderungen und rigoroser Tests, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendungs­architektur flexibel und widerstandsfähig gegenüber den allgegenwärtigen Winden des Wandels bleibt.