Database-Auswahl Guide: Von Klassisch bis Edge - Vollständige Engineering-Perspektive

Letzten Monat habe ich gesehen, wie ein Startup in einem einzigen Wochenende 50.000 Dollar verbrannt hat, weil sie die falsche Database gewählt hatten. Ein einfacher Produktkatalog, der mit 1.000 Produkten perfekt funktionierte, kam bei 100.000 Produkten plötzlich zum Stillstand. MongoDB Collections waren nicht richtig indiziert, Queries scannten ganze Collections, und ihre "web-scale" Lösung wurde zu einer sehr teuren Lektion in Database-Grundlagen.

Das ist nicht ungewöhnlich. Schlechte Database-Entscheidungen bringen mehr Projekte zum Scheitern, als die meisten Engineers realisieren. Die Database ist das Fundament deiner App - wenn du es falsch machst, fängt alles darüber an zu bröckeln.

Warum Database-Auswahl wichtiger ist als du denkst#

Die echten Kosten falscher Entscheidungen#

Technical Debt Explosion: Eine Database mitten im Projekt zu wechseln ist nicht nur Migration - es ist architektonische Chirurgie. Ich habe mal ein System geerbt, das MySQL für Time-Series Data verwendete. Jede Query war ein Alptraum aus Date-Funktionen und Subqueries. Der Move zu InfluxDB dauerte 6 Monate und erforderte das Umschreiben der halben Application Logic.

Team Productivity Impact: Deine Wahl beeinflusst direkt die Development-Geschwindigkeit. Ein Team, das mit SQL vertraut ist und mit MongoDB Document Queries kämpft, kann monatelang 40% Productivity verlieren. Umgekehrt zwingen NoSQL-Experten, die mit starren SQL-Schemas arbeiten müssen, oft einfache Probleme zu over-engineeren.

Versteckte Operational Costs:

• PostgreSQL self-hosted: 200€/Monat Server + 20 Stunden Admin-Zeit
• RDS PostgreSQL: 400€/Monat aber 2 Stunden Admin-Zeit
• DynamoDB: 50€/Monat Usage + null Admin-Zeit (wenn richtig designed)

Die billigste Option kostet oft am meisten, wenn du Engineering-Zeit mit einrechnest.

Klassische Database-Kategorien#

Relationale (SQL) Databases#

PostgreSQL: Das Schweizer Taschenmesser#

PostgreSQL ist zu meiner Default-Wahl für die meisten Projekte geworden. Es ist boring auf die beste Art - zuverlässig, gut dokumentiert und handhabt Edge Cases elegant.

Wo PostgreSQL glänzt:

• Complex Business Logic, die ACID Transactions benötigt
• Analytics Workloads mit sophisticated Queries
• Apps, die sowohl relational als auch document storage (JSONB) brauchen
• Teams, die mit SQL comfortable sind

Production Story: Wir migrierten eine Rails App von MySQL zu PostgreSQL speziell für die JSON-Capabilities. Flexible Metadata neben relationalen Daten speichern zu können eliminierte die Notwendigkeit für einen separaten Document Store. Query Performance verbesserte sich um das 3-fache, und wir vermieden die Komplexität, zwei Database-Systeme zu maintainen.

// PostgreSQL mit JSONB - das Beste aus beiden Welten
const user = await db.query(`
  SELECT id, email, 
         preferences->>'theme' as theme,
         preferences->'notifications'->>'email' as email_notifications
  FROM users 
  WHERE preferences @> '{"beta_features": true}'
`);

Gotchas:

• Write amplification bei häufigen Updates (verwende HOT updates weise)
• Connection Management - verwende pgBouncer in Production
• Vacuum Tuning erforderlich für high-write Workloads

MySQL: Der Web-Scale Veteran#

MySQL hat seinen Ruf durch das Powern der größten Web-Sites verdient. Es ist schnell, gut verstanden und hat ein Ecosystem, das um Web-Apps gebaut ist.

Wann MySQL funktioniert:

• Read-heavy Web-Apps
• Apps, die Master-Slave Replication benötigen
• Teams mit bestehender MySQL-Expertise
• Cost-conscious Projekte (exzellenter Community Support)

Real-World Performance: Bei einer früheren Company handhabte unser MySQL Cluster 50K QPS über 12 Read Replicas. Der Schlüssel war, es wie eine Cache-Layer zu behandeln - denormalisierte Daten, aggressives Indexing und strategisches Partitioning.

-- MySQL optimiert für Read Performance
CREATE TABLE user_stats (
  user_id INT PRIMARY KEY,
  total_orders INT DEFAULT 0,
  last_order_date DATE,
  lifetime_value DECIMAL(10,2),
  INDEX idx_lifetime_value (lifetime_value DESC),
  INDEX idx_last_order (last_order_date)
) ENGINE=InnoDB;

Trade-offs:

• Weniger sophisticated Query Planner als PostgreSQL
• JSON Support existiert, fühlt sich aber angehängt an
• Replication Lag kann in Multi-Master Setups tricky sein

SQLite: Der Embedded Champion#

Unterschätze SQLite nicht. Es ist nicht mehr nur für Mobile Apps. Mit proper Configuration kann es surprising Workloads handeln.

Perfekt für:

• Edge Apps mit lokalen Data Requirements
• Development und Testing Environments
• Apps mit <100GB Data und modest Concurrency
• Embedded Systems und IoT Devices

Performance Reality Check: SQLite kann 100K Reads/Sekunde auf moderner Hardware handeln. Der Bottleneck sind meist concurrent Writes, nicht Reads.

// SQLite mit WAL Mode für bessere Concurrency
const db = new Database('app.db', {
  pragma: {
    journal_mode: 'WAL',
    synchronous: 'NORMAL',
    cache_size: -64000, // 64MB Cache
    temp_store: 'MEMORY'
  }
});

NoSQL Databases#

MongoDB: Der Document Store#

MongoDB bekommt viel Hate, oft berechtigt, aber es excelt wirklich in spezifischen Szenarien. Der Key ist, seine Stärken zu verstehen und um die Limitations zu designen.

Wo MongoDB excelt:

• Rapid Prototyping mit evolving Schemas
• Content Management Systems
• Catalog Systems mit varied Product Attributes
• Apps, wo Document Structure mit Business Logic matcht

Hart erlernte Lektionen: Designe deine Indexes immer zuerst. MongoDB ohne proper Indexes ist wie ein Ferrari ohne Räder - impressive Specs aber unusable Performance.

// MongoDB Indexing Strategy für E-commerce
db.products.createIndex({
  "category": 1,
  "price": 1,
  "createdAt": -1
});

// Compound Index für faceted Search
db.products.createIndex({
  "category": 1,
  "attributes.brand": 1,
  "attributes.color": 1,
  "price": 1
});

Production Gotchas:

• Memory Usage wächst mit Working Set Size
• Aggregation Pipelines können memory-intensive sein
• Sharding erfordert careful Planning von Shard Keys

Redis: Der Speed Demon#

Redis ist nicht nur Cache - es ist ein Data Structure Server, der complex Problems elegant lösen kann.

Redis Use Cases jenseits von Caching:

• Session Storage mit automatic Expiration
• Rate Limiting mit Sliding Windows
• Real-time Leaderboards und Counters
• Pub/sub für Real-time Features
• Distributed Locks für Coordination

Battle-tested Pattern: Redis für Distributed Rate Limiting über Microservices:

// Sliding Window Rate Limiter in Redis
async function checkRateLimit(userId: string, limit: number, windowMs: number) {
  const key = `rate_limit:${userId}`;
  const now = Date.now();
  const windowStart = now - windowMs;
  
  const pipeline = redis.pipeline();
  pipeline.zremrangebyscore(key, 0, windowStart);
  pipeline.zadd(key, now, now);
  pipeline.zcard(key);
  pipeline.expire(key, Math.ceil(windowMs / 1000));
  
  const results = await pipeline.exec();
  const currentCount = results[2][1] as number;
  
  return currentCount <= limit;
}

DynamoDB: Das Serverless Powerhouse#

DynamoDB ist entweder amazing oder terrible, je nachdem wie gut du sein Data Model verstehst. Es gibt keine Mitte.

DynamoDB Stärken:

• True Serverless mit Pay-per-Use Pricing
• Predictable Single-Digit Millisecond Latency
• Automatic Scaling und Backup
• Global Tables für Multi-Region Apps

Das DynamoDB Mental Model: Hör auf in SQL zu denken. Fang an in Access Patterns zu denken. Designe deine Table Structure um das, wie du die Daten queryst, nicht wie du sie speicherst.

// DynamoDB Single-Table Design Pattern
interface GameRecord {
  PK: string;     // USER#123 oder GAME#456
  SK: string;     // PROFILE oder SCORE#2024-01-15
  Type: string;   // USER oder GAME oder SCORE
  GSI1PK?: string; // Für secondary Access Patterns
  GSI1SK?: string;
  // ... andere Attributes
}

// Query User's recent Scores
const scores = await dynamodb.query({
  TableName: 'GameData',
  KeyConditionExpression: 'PK = :pk AND begins_with(SK, :sk)',
  ExpressionAttributeValues: {
    ':pk': 'USER#123',
    ':sk': 'SCORE#'
  },
  ScanIndexForward: false, // Latest first
  Limit: 10
}).promise();

DynamoDB Gotchas:

• Hot Partitions können deine ganze App throtteln
• Query Patterns müssen upfront bekannt sein
• Complex Relationships erfordern careful GSI Design
• FilterExpressions konsumieren trotzdem Read Capacity

NewSQL: Best of Both Worlds#

CockroachDB: Distributed SQL Done Right#

CockroachDB verspricht PostgreSQL Compatibility mit global Distribution. In der Praxis delivered es die meisten dieser Promises mit einigen wichtigen Caveats.

Wann CockroachDB Sinn macht:

• Global Apps, die Strong Consistency benötigen
• Financial Systems, die ACID über Regions brauchen
• Apps, die Single-Node PostgreSQL outgrown haben
• Teams, die SQL mit automatic Sharding wollen

Real Experience: Wir verwendeten CockroachDB für eine Fintech App spanning US und EU. Das automatic Geo-Partitioning hielt User Data in den richtigen Regions für Compliance, während Strong Consistency für Financial Transactions maintained wurde.

-- CockroachDB Geo-Partitioning
CREATE TABLE users (
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  email STRING UNIQUE,
  region STRING NOT NULL,
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
) PARTITION BY LIST (region);

CREATE PARTITION us_users VALUES IN ('us-east', 'us-west');
CREATE PARTITION eu_users VALUES IN ('eu-west', 'eu-central');

Trade-offs:

• Höhere Latency als Single-Node Databases durch Consensus
• Teurer als traditional PostgreSQL
• Einige PostgreSQL Features noch missing oder different

Edge Database Solutions#

PouchDB/CouchDB: Offline-First Architecture#

Für Apps, die offline arbeiten müssen, ist CouchDB's Replication Model unmatched. PouchDB bringt das seamlessly in den Browser.

Perfekt für:

• Field Service Apps
• Mobile Apps in Areas mit poor Connectivity
• Collaborative Apps mit Eventual Consistency Needs

Implementation Pattern:

// PouchDB Offline-First Pattern
const localDB = new PouchDB('local-data');
const remoteDB = new PouchDB('https://server.com/data');

// Two-way Sync mit Conflict Resolution
const sync = localDB.sync(remoteDB, {
  live: true,
  retry: true
}).on('change', (info) => {
  console.log('Sync change:', info);
}).on('error', (err) => {
  console.log('Sync error:', err);
});

// App funktioniert offline, synct wenn online
await localDB.put({
  _id: 'user-123',
  name: 'John Doe',
  lastModified: new Date().toISOString()
});

InfluxDB: Time-Series Specialist#

Wenn du mit Metrics, Logs oder IoT Data arbeitest, outperformen specialized Time-Series Databases wie InfluxDB general-purpose Databases dramatically.

InfluxDB Advantages:

• Automatic Downsampling und Retention Policies
• Built-in Time-based Functions und Aggregations
• Efficient Storage für Time-Series Data
• Native Integration mit Monitoring Tools

-- InfluxDB Query für System Metrics
SELECT mean("cpu_usage") 
FROM "system_metrics" 
WHERE time >= now() - 24h 
GROUP BY time(1h), "host"

Database Selection Matrix#

Nach Use Case#

E-commerce Platform:

• Catalog: PostgreSQL (structured Product Data + JSONB für Attributes)
• Sessions: Redis (fast Access + automatic Expiration)
• Orders: PostgreSQL (ACID Compliance für Financial Data)
• Analytics: ClickHouse oder BigQuery (analytical Workloads)

IoT Application:

• Device State: Redis (Real-time Updates)
• Time Series: InfluxDB (Sensor Data)
• Configuration: PostgreSQL (Device Management)
• Edge Cache: SQLite (local Device Storage)

Social Media App:

• User Profiles: PostgreSQL (relational Data)
• Posts/Timeline: DynamoDB (high Scale, simple Queries)
• Real-time: Redis Streams (Notifications, Chat)
• Search: Elasticsearch (Content Discovery)

Nach Scale Requirements#

Small Scale (1K-100K Users): PostgreSQL + Redis covers 90% der Use Cases. Simple, well-understood, cost-effective.

Medium Scale (100K-10M Users):

• Read Replicas für PostgreSQL
• DynamoDB für High-Traffic Features
• Elasticsearch für Search
• Redis Cluster für Caching

Large Scale (10M+ Users):

• Sharded PostgreSQL oder CockroachDB
• DynamoDB mit careful Partition Design
• Redis Cluster mit Consistent Hashing
• Specialized Databases für specific Workloads

Selection Criteria Deep Dive#

Consistency Requirements#

Strong Consistency (ACID): PostgreSQL, CockroachDB, SQL Server

• Financial Transactions
• Inventory Management
• User Authentication

Eventual Consistency (BASE): DynamoDB, MongoDB, Cassandra

• Social Media Feeds
• Content Catalogs
• Analytics Data

Wähle Strong: Wenn Data Integrity wichtiger ist als Availability Wähle Eventual: Wenn Availability und Partition Tolerance Priorität haben

Performance Patterns#

Read-Heavy Workloads: MySQL mit Read Replicas, Redis Caching Layer Write-Heavy Workloads: DynamoDB, Cassandra oder Sharded PostgreSQL Mixed Workloads: PostgreSQL mit proper Indexing und Connection Pooling

Latency Requirements:

• <1ms: Redis (in-memory)
• <10ms: DynamoDB, well-tuned PostgreSQL
• <100ms: Die meisten SQL Databases mit proper Indexing

• 100ms: Acceptable für analytical Workloads

Real-World Migration Stories#

Die MongoDB zu PostgreSQL Migration#

Das Problem: Ein Content Management System mit MongoDB kämpfte mit complex Queries. Aggregation Pipelines wurden unmaintainable, und der Mangel an Schema Validation verursachte Data Quality Issues.

Die Solution: Migration zu PostgreSQL mit JSONB Columns für flexible Content, maintaining die Benefits von Document Storage während wir SQL's Query Power gewannen.

Timeline: 3 Monate mit zero Downtime using ein Dual-Write Pattern:

// Dual-Write Migration Pattern
class ContentService {
  async createPost(post: Post) {
    // Write zu new PostgreSQL Database
    const pgResult = await this.postgresDB.insert(post);
    
    try {
      // Write zu legacy MongoDB (für Rollback Safety)
      await this.mongoDB.insertOne(post);
    } catch (error) {
      // MongoDB Failure sollte den Flow nicht brechen
      console.error('MongoDB write failed:', error);
    }
    
    return pgResult;
  }
}

Lessons Learned:

• Schema Validation in PostgreSQL caught Data Quality Issues early
• JSONB Queries waren faster als MongoDB Aggregations für unseren Use Case
• Die Migration improved Developer Productivity significantly

Die Single-Region zu Multi-Region Challenge#

Die Challenge: Ein growing SaaS musste von US-only zu global expandieren, requiring Data Residency Compliance und low Latency worldwide.

Die Solution: Migration von single PostgreSQL zu CockroachDB mit Geo-Partitioning. User Data blieb in ihren Regions während global Consistency für Billing und Analytics maintained wurde.

Implementation:

-- Geo-partitioned User Data
ALTER TABLE users CONFIGURE ZONE USING constraints = '[+region=us-east1]';
ALTER TABLE user_profiles CONFIGURE ZONE USING constraints = '[+region=us-east1]';

-- Global Data (Billing, Analytics)
ALTER TABLE subscriptions CONFIGURE ZONE USING constraints = '[]';

Results:

• Latency reduced von 200ms zu 50ms für European Users
• GDPR Compliance achieved durch Data Localization
• Development Complexity increased aber operational Benefits justified die Cost

Performance Benchmarking#

Read Performance Comparison#

Based auf Real-World Testing mit 1M Records:

Simple Key Lookups (ops/second):

• Redis: 100,000+
• DynamoDB: 50,000
• PostgreSQL (indexed): 25,000
• MongoDB (indexed): 20,000
• MySQL (indexed): 22,000

Complex Queries (analytical Workloads):

• PostgreSQL: Excellent (sophisticated Query Planner)
• CockroachDB: Good (distributed aber still SQL)
• MongoDB: Poor (Aggregation Pipelines)
• DynamoDB: Not applicable (limited Query Capabilities)

Write Performance Under Load#

Concurrent Writes (1000 Clients):

• DynamoDB: Scales automatically, consistent Performance
• Redis: Excellent bis Memory Limit
• PostgreSQL: Good mit proper Connection Pooling
• MongoDB: Degrades mit Document Size Growth

Implementation Patterns#

Database Sharding Strategies#

Horizontal Sharding (dividing Data across Servers):

// User-based Sharding
function getShardForUser(userId: string): string {
  const hash = createHash('md5').update(userId).digest('hex');
  const shardIndex = parseInt(hash.substring(0, 8), 16) % NUM_SHARDS;
  return `shard_${shardIndex}`;
}

// Route Queries zu appropriate Shard
class ShardedUserService {
  async getUser(userId: string) {
    const shard = getShardForUser(userId);
    return this.databases[shard].query('SELECT * FROM users WHERE id = ?', [userId]);
  }
}

Vertical Sharding (separating by Feature):

// Separate Databases by Domain
class UserService {
  profiles = new DatabaseConnection('user_profiles_db');
  preferences = new DatabaseConnection('user_preferences_db');
  analytics = new DatabaseConnection('user_analytics_db');
  
  async getFullUser(userId: string) {
    const [profile, preferences, analytics] = await Promise.all([
      this.profiles.getUser(userId),
      this.preferences.getUser(userId),
      this.analytics.getUser(userId)
    ]);
    
    return { ...profile, preferences, analytics };
  }
}

Connection Management#

PostgreSQL Connection Pooling:

// Production PostgreSQL Setup
import { Pool } from 'pg';

const pool = new Pool({
  host: process.env.DB_HOST,
  database: process.env.DB_NAME,
  user: process.env.DB_USER,
  password: process.env.DB_PASSWORD,
  // Critical Production Settings
  max: 20,                    // Maximum Connections
  idleTimeoutMillis: 30000,   // Close idle Connections
  connectionTimeoutMillis: 2000, // Fail fast on Connection Issues
  maxUses: 7500,              // Rotate Connections to prevent Memory Leaks
});

// Always use Transactions für Data Consistency
async function transferMoney(fromUserId: string, toUserId: string, amount: number) {
  const client = await pool.connect();
  
  try {
    await client.query('BEGIN');
    
    await client.query(
      'UPDATE accounts SET balance = balance - $1 WHERE user_id = $2',
      [amount, fromUserId]
    );
    
    await client.query(
      'UPDATE accounts SET balance = balance + $1 WHERE user_id = $2',
      [amount, toUserId]
    );
    
    await client.query('COMMIT');
  } catch (error) {
    await client.query('ROLLBACK');
    throw error;
  } finally {
    client.release();
  }
}

Monitoring und Troubleshooting#

Key Metrics zu tracken#

PostgreSQL Essential Metrics:

• Connection Usage (pg_stat_activity)
• Query Performance (pg_stat_statements)
• Index Usage (pg_stat_user_indexes)
• Replication Lag (pg_stat_replication)

-- PostgreSQL Health Check Queries
-- Long-running Queries
SELECT pid, now() - query_start as duration, query 
FROM pg_stat_activity 
WHERE now() - query_start > interval '5 minutes';

-- Index Usage Statistics
SELECT schemaname, tablename, indexname, idx_scan, idx_tup_read, idx_tup_fetch
FROM pg_stat_user_indexes 
ORDER BY idx_scan DESC;

-- Connection Count by State
SELECT state, count(*) 
FROM pg_stat_activity 
GROUP BY state;

DynamoDB CloudWatch Metrics:

• ConsumedReadCapacityUnits / ConsumedWriteCapacityUnits
• ThrottledRequests (critical!)
• SuccessfulRequestLatency
• SystemErrors

MongoDB Key Metrics:

• Operations per Second (opcounters)
• Working Set Size vs Available Memory
• Lock Percentage
• Replication Lag

Common Performance Issues#

Das N+1 Query Problem:

// BAD: N+1 Queries
async function getUsersWithPosts() {
  const users = await db.query('SELECT * FROM users');
  
  for (const user of users) {
    user.posts = await db.query('SELECT * FROM posts WHERE user_id = ?', [user.id]);
  }
  
  return users;
}

// GOOD: Single Query mit JOIN
async function getUsersWithPosts() {
  return db.query(`
    SELECT u.*, p.id as post_id, p.title, p.content
    FROM users u
    LEFT JOIN posts p ON u.id = p.user_id
    ORDER BY u.id, p.created_at DESC
  `);
}

Connection Pool Exhaustion:

// Monitoring Connection Pool Health
setInterval(() => {
  console.log({
    totalConnections: pool.totalCount,
    idleConnections: pool.idleCount,
    waitingClients: pool.waitingCount
  });
  
  if (pool.waitingCount > 5) {
    console.warn('Connection Pool under pressure!');
  }
}, 30000);

Future-Proofing deiner Database Choice#

Technology Trends zu watchen#

Vector Databases für AI/ML: pgvector für PostgreSQL, Pinecone, Weaviate

• Embedding Storage für Semantic Search
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) Apps
• Image und Document Similarity Search

Multi-Model Databases: FaunaDB, Azure Cosmos DB

• Single Database supporting multiple Data Models
• Reduced Operational Complexity
• Unified Query Interfaces

Serverless-First Architectures:

• PlanetScale (Serverless MySQL)
• Neon (Serverless PostgreSQL)
• FaunaDB (Serverless Transactional)

Planning für Growth#

Capacity Planning Framework:

// Database Growth Projection Model
interface GrowthProjection {
  currentUsers: number;
  userGrowthRate: number; // monthly %
  avgDataPerUser: number; // in KB
  queryGrowthMultiplier: number; // Queries wachsen faster als Users
}

function projectDatabaseNeeds(projection: GrowthProjection, months: number) {
  const futureUsers = projection.currentUsers * Math.pow(1 + projection.userGrowthRate, months);
  const futureDataSize = futureUsers * projection.avgDataPerUser;
  const futureQPS = futureUsers * projection.queryGrowthMultiplier;
  
  return {
    estimatedUsers: Math.round(futureUsers),
    estimatedDataSizeGB: Math.round(futureDataSize / 1024 / 1024),
    estimatedQPS: Math.round(futureQPS),
    recommendedShards: Math.ceil(futureQPS / 10000) // Assuming 10K QPS per Shard
  };
}

Team Development Strategy#

Skill Building Path:

1. Foundation: Master eine SQL Database deeply (PostgreSQL recommended)
2. NoSQL Understanding: Learn einen Document Store (MongoDB) und einen Key-Value (Redis)
3. Cloud Native: Understand eine Cloud Database (DynamoDB oder Cosmos DB)
4. Specialization: Deep dive in Domain-specific Databases (Time-Series, Graph, etc.)

Knowledge Sharing Practices:

• Database Design Reviews für alle new Features
• Regular Performance Analysis Sessions
• Post-mortem Analysis von Database-related Incidents
• Cross-training auf different Database Technologies

Decision Framework#

Wenn du eine Database für ein neues Projekt wählst, frage diese Questions in Reihenfolge:

1. Consistency Requirements#

• Brauchst du ACID Transactions? → SQL Databases
• Kannst du mit Eventual Consistency arbeiten? → NoSQL Options öffnen sich

2. Query Complexity#

• Complex analytical Queries? → PostgreSQL, CockroachDB
• Simple Key-Value Lookups? → Redis, DynamoDB
• Full-text Search required? → Elasticsearch + primary Database

3. Scale und Performance#

• Current Scale: <100K Users → PostgreSQL + Redis
• Growth Trajectory: >1M Users → Consider Sharding oder Cloud-native Options
• Latency Requirements: <10ms → In-memory (Redis) oder optimized NoSQL

4. Team und Operational Constraints#

• Team Expertise: Stick close zu existing Skills initially
• Operational Budget: Managed Services vs. Self-hosted
• Compliance Requirements: Data Residency, Encryption, Audit Trails

5. Future Flexibility#

• Wie likely ist es, dass sich das Data Model ändert? → Document Stores für high Change Rate
• Multi-Region Expansion geplant? → Consider Distributed Databases early
• Integration Requirements: Welche anderen Systems müssen connecten?