Seminar CrateDB – Migration aus PostgreSQL, Elasticsearch und Zeitreihendatenbanken

Eine Migration ist keine reine Datenkopie, weil Datentypen, Suchlogik, Schlüssel, Transaktionsannahmen und Betriebsverfahren unterschiedlich sind. Das Seminar entwickelt einen kontrollierten Pfad von der Bestandsaufnahme bis zu Cutover, Validierung und Rückfall.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele und fachliche Einordnung

• Quellsysteme, Datenmodelle, Abfragen und Betriebsabhängigkeiten vollständig inventarisieren
• PostgreSQL-, Suchindex- und Zeitreihenstrukturen passend auf CrateDB übertragen
• Initialladung, Deltaübernahme, Validierung und Performance-Abnahme reproduzierbar umsetzen
• Cutover, Rollback und Nachstabilisierung mit klaren Entscheidungspunkten organisieren

Schrittweise Seminarinhalte

1. Schritt 1: Migrationsumfang und Erfolgskriterien festlegen

   Daten, Funktionen, Abfragen, Anwendungen, Schnittstellen, Verfügbarkeit, Leistung und Abschaltbedingungen werden verbindlich beschrieben.

2. Schritt 2: Quellsystem inventarisieren

   Tabellen oder Indizes, Datentypen, Schlüssel, Partitionen, Abfragen, Jobs, Benutzer und Datenwachstum werden vollständig erfasst.

3. Schritt 3: Kompatibilitätslücken bewerten

   Transaktionen, Constraints, Sequenzen, Suchanalysekette, Aggregationen, Retention und herstellerspezifische Funktionen werden gegen Zielmöglichkeiten geprüft.

4. Schritt 4: Zieldatenmodell entwerfen

   Relationale Tabellen, Objekte, Arrays, Zeitpartitionen, Shards, Replikation, Volltext- und Vektorfelder werden aus dem Zielworkload abgeleitet.

5. Schritt 5: PostgreSQL-Strukturen übertragen

   Datentypen, Primärschlüssel, Upsert-Logik, Joins und Anwendungstreiber werden mit notwendigen Anpassungen dokumentiert.

6. Schritt 6: Elasticsearch-Mappings übertragen

   Dokumentstruktur, dynamische Felder, Analyzer, Suchabfragen, Aggregationen und Ranking werden in SQL- und Volltextkonzepte übersetzt.

7. Schritt 7: Zeitreihenmodell übertragen

   Messung, Tags, Felder, Zeitstempel, Retention, Downsampling und typische Fensteranalysen werden für CrateDB neu modelliert.

8. Schritt 8: Daten bereinigen und transformieren

   Ungültige Zeitwerte, Typkonflikte, Dubletten, fehlende Schlüssel und uneinheitliche Objekte werden vor der Last korrigiert.

9. Schritt 9: Initialladung planen

   Extraktion, Dateiformat, Kompression, Chunking, COPY oder Bulk, Parallelität und Fehlerkanal werden für die Vollmenge festgelegt.

10. Schritt 10: Delta- und CDC-Verfahren aufbauen

    Änderungsreihenfolge, Schlüssel, Deletes, Wiederholung, Verzögerung und Übergang von Initial- zu laufender Replikation werden beherrscht.

11. Schritt 11: Technische Validierung durchführen

    Zeilenmengen, Schlüssel, Zeitbereiche, Nullwerte, Typen, Summen, Stichproben und Fehlerlisten werden automatisiert verglichen.

12. Schritt 12: Fachliche Abfragen abnehmen

    Kritische Berichte, Suchfälle, Dashboards und Anwendungsvorgänge werden mit erwarteten Ergebnissen und Toleranzen geprüft.

13. Schritt 13: Leistung und Kapazität testen

    Aufnahme, Latenz, Parallelität, Speicher, Shard-Verteilung, Recovery und Spitzenlast werden unter realistischen Bedingungen gemessen.

14. Schritt 14: Cutover und Rückfall planen

    Freeze, letzte Deltaübernahme, Umschaltung, Rauchtest, Go-/No-Go, Rollback-Zeitpunkt und Kommunikationsweg werden minutengenau vorbereitet.

15. Schritt 15: Nachstabilisierung und Abschaltung steuern

    Monitoring, offene Abweichungen, erhöhte Bereitschaft, Datenabgleich und Freigabe zur Quellsystemabschaltung werden als Phase geführt.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Erstellung einer Migrationsmatrix für PostgreSQL-, Elasticsearch- und Zeitreihenfunktionen
• Transformation eines verschachtelten Suchdokuments in ein CrateDB-Zielmodell
• Initialladung mit Fehlerprotokoll und automatisiertem Mengenabgleich
• Cutover-Simulation mit Deltaübernahme, Abnahme und dokumentiertem Rollback

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Datenarchitektur, Data Engineers, Datenbankadministration, Such- und Plattformteams, Anwendungsentwicklung und technische Projektleitung.

Voraussetzungen: Gute SQL-Kenntnisse, Erfahrung mit mindestens einem Quellsystem sowie Zugriff auf repräsentative Schemas, Datenmengen und Abfragen.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Live-Demonstrationen, strukturierte Konfigurations- und SQL-Schritte, praktische Übungen sowie kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung arbeitet mit definierten Ausgangsdaten, Prüfpunkten und einer knappen technischen Dokumentation, damit die erarbeiteten Verfahren wiederholbar bleiben.