Stell dir vor, du würdest deine linken Socken in eine Schublade und deine rechten Socken in eine andere legen. Klingt unpraktisch, oder?

Genau so unpraktisch kann es sein, wenn wir Daten in der Software-Architektur speichern, „wie es sich gehört“, anstatt sie so zu organisieren, wie sie tatsächlich genutzt werden. In diesem Blog-Eintrag betrachten wir, warum es sinnvoller ist, Daten entsprechend ihrer Verwendung zu speichern, auch wenn das zunächst mehr Aufwand bedeutet.

Das Paradoxon der Sockenaufbewahrung

Im Alltag legen wir Socken paarweise in die Schublade, damit wir sie beim Anziehen schnell finden und nutzen können. Würden wir linke und rechte Socken getrennt aufbewahren, müssten wir jedes Mal ein Paar zusammensuchen – ein unnötiger Mehraufwand.

Übertragen auf die Software-Architektur

Ähnlich verhält es sich mit Daten: Wenn wir sie streng nach Kategorien oder logischen Strukturen speichern, die nicht ihrer tatsächlichen Nutzung entsprechen, erschweren wir den Zugriff und die Verarbeitung. Wir schaffen uns selbst Hindernisse, die den effizienten Betrieb unserer Anwendungen beeinträchtigen können.

Daten speichern, wie sie verwendet werden

Anstatt Daten so zu speichern, wie es auf den ersten Blick logisch erscheint, sollten wir uns darauf konzentrieren, wie die Daten tatsächlich genutzt werden. Dies kann bedeuten, Daten redundanter oder denormalisierter zu speichern, um den Zugriff zu beschleunigen und die Performance zu verbessern.

Vorteile dieses Ansatzes

• Effizienter Datenzugriff: Daten liegen in der Form vor, in der sie benötigt werden, was die Verarbeitung beschleunigt.
• Verbesserte Performance: Reduzierte Ladezeiten und schnellere Reaktionszeiten der Anwendungen.
• Bessere Nutzererfahrung: Endbenutzer profitieren von schnelleren und zuverlässigeren Anwendungen.

Praktische Beispiele

Denormalisierung in Datenbanken

In relationalen Datenbanken streben wir oft nach einer hohen Normalisierungsstufe, um Redundanzen zu vermeiden. Doch in einigen Fällen kann Denormalisierung sinnvoll sein, um Lesezugriffe zu beschleunigen.

NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken wie MongoDB oder Cassandra speichern Daten oft in einem Format, das direkt den Anwendungsfällen entspricht. Dies ermöglicht schnelle Lese- und Schreibzugriffe, da die Datenstruktur auf die Nutzung ausgerichtet ist.

Caching und Materialized Views

Durch das Anlegen von Caches oder materialisierten Sichten können Daten in der benötigten Form bereitgestellt werden, ohne jedes Mal komplexe Abfragen ausführen zu müssen.

Herausforderungen und Lösungen

• Datenkonsistenz: Redundante Speicherung kann zu Inkonsistenzen führen.
  • Lösung: Implementierung von Mechanismen zur Synchronisation und Konsistenzprüfung.
• Erhöhter Speicherbedarf: Mehrfach gespeicherte Daten benötigen mehr Speicherplatz.
  • Lösung: Abwägung zwischen Speicherplatz und Performance; heute ist Speicher oft günstiger als Rechenzeit.
• Komplexität bei Updates: Änderungen müssen an mehreren Stellen vorgenommen werden.
  • Lösung: Einsatz von Eventual Consistency und sorgfältige Planung der Datenflüsse.

Fazit

Der Socken-Beispiel dieses Beitrags soll verdeutlichen, dass es ineffizient ist, Daten entgegen ihrer Nutzung zu speichern – so wie es unpraktisch wäre, linke und rechte Socken getrennt aufzubewahren. In der Software-Architektur sollten wir uns von traditionellen Denkmustern lösen und Daten so organisieren, dass sie optimal genutzt werden können. Auch wenn dies anfänglich mehr Aufwand bedeutet, profitieren wir langfristig von effizienteren und leistungsfähigeren Systemen.