Sogenannte „technische Schulden“ zählen zu den großen, aber oft unterschätzten Risiken moderner IT-Infrastrukturen. Besonders im Bereich der Datenbanken sammeln sich mit der Zeit Altlasten an, die nicht nur die Entwicklung neuer Anwendungen bremsen, sondern auch die Betriebskosten erhöhen und Sicherheitsrisiken begünstigen. [...]
In vielen Organisationen wurde das Datenbankdesign zu einer Zeit entwickelt, als Skalierbarkeit, Automatisierung und agile Entwicklungsmethoden noch keine zentrale Rolle spielten. Heute stehen Datenbankadministratoren (DBAs), IT-Architekten und CIOs vor der Herausforderung, ihre Systeme nicht nur leistungsfähig und sicher zu betreiben, sondern sie gleichzeitig auch so flexibel zu gestalten, dass Innovationen möglich sind. Technische Schulden stehen dieser Aufgabe im Weg. Redgate beleuchtet die wichtigsten Aspekte.
Was bedeutet „technische Schulden“ im Kontext von Datenbanken?
Technische Schulden entstehen, wenn IT-Teams bei der Entwicklung oder Wartung einer Datenbank bewusst oder unbewusst Abstriche bei Qualität und Nachhaltigkeit machen – etwa zugunsten kürzerer Projektlaufzeiten oder schneller Releases. Anstatt saubere, skalierbare und dokumentierte Lösungen umzusetzen, entstehen pragmatische Zwischenlösungen, die kurzfristig helfen, aber langfristig Wartungsaufwand, Komplexität und Fehleranfälligkeit erhöhen. In der Datenbankwelt äußert sich das zum Beispiel durch unzureichend normalisierte Tabellen, komplizierte Stored Procedures, fehlende Standards oder eine lückenhafte Dokumentation. Solche Altlasten sind schwer zu erkennen, da sie tief im System verankert sind und mitunter über Jahre hinweg bestehen bleiben – mit gravierenden Folgen für Betrieb, Performance und Sicherheit.
Warum entstehen technische Schulden?
Eine zentrale Rolle spielt Zeitdruck: Wenn neue Features schnell verfügbar sein müssen, werden Datenbankänderungen oft hastig und ohne Rücksicht auf die langfristigen Folgen für das Management umgesetzt. Hinzu kommt, dass die Datenbankentwicklung in vielen Unternehmen nicht oder nur unzureichend in moderne DevOps-Prozesse eingebunden ist. Während Applikationscode längst versioniert, getestet und automatisiert bereitgestellt wird, erfolgen Datenbankanpassungen vielerorts noch manuell – außerhalb kontrollierter Pipelines und ohne strukturierte Qualitätssicherung.
Auch die Trennung zwischen Entwicklung und Administration begünstigt Schulden. Wenn Entwickler Datenbankänderungen im Alleingang vornehmen und DBAs lediglich im Nachhinein eingreifen, entstehen Reibungsverluste, Missverständnisse und unvollständige Lösungen. Nicht zuletzt führt eine hohe personelle Fluktuation dazu, dass gewachsene Strukturen nicht sauber weiterentwickelt werden und sich technische Schulden unbemerkt anhäufen.
Was sind typische Beispiele für technische Schulden im Bereich Datenbanken?
Ein klassischer Fall sind historisch gewachsene und über Jahre hinweg nicht mehr überarbeitete Datenbankschemata. Dazu gehören Tabellen mit redundanten oder inkonsistenten Feldern, fehlende Fremdschlüsselbeziehungen oder eine inkorrekte Normalisierung ebenso wie Indizes, die nicht vorhanden oder veraltet sind. Auch die Hardcoding-Business-Logik in Stored Procedures ist ein häufiger Faktor: Sie lässt sich nur schwer testen, ist oft unzureichend dokumentiert und bindet bei Änderungen wertvolle Ressourcen.
Weitere Beispiele sind unkontrollierte Zugriffsrechte, fehlende Rollback-Möglichkeiten bei fehlerhaften Deployments sowie eine nicht vorhandene, saubere Versionierung von Datenbankschemata.
Besonders kritisch ist, dass viele dieser Schulden erst im Betrieb auffallen, beispielsweise wenn Releases scheitern, Abfragen plötzlich langsam laufen oder Compliance-Vorgaben verletzt werden.
Welche Folgen haben technische Schulden für Unternehmen?
Zunächst leidet die Performance: Überladene Schemata, ineffiziente Abfragen oder fehlerhafte Indizes verursachen längere Ladezeiten und höheren Ressourcenverbrauch. Auch die Fehleranfälligkeit steigt: Nicht getestete Änderungen oder intransparente Strukturen können dazu führen, dass ganze Systeme instabil werden oder ausfallen.
Besonders teuer wird es, wenn technische Schulden Innovationen blockieren – etwa bei der Einführung neuer Anwendungen, der Anbindung externer Systeme oder der Migration in Cloud-Architekturen. Oft ist es die veraltete Datenbankstruktur, die solche Projekte ausbremst.
Hinzu kommen Risiken im Bereich Datenschutz und Compliance: Wenn Datenflüsse nicht nachvollziehbar sind oder Änderungen nicht lückenlos dokumentiert wurden, lassen sich regulatorische Anforderungen nicht erfüllen.
Welche Maßnahmen helfen gegen technische Schulden im Datenbankbereich?
Um technische Schulden zu vermeiden oder gezielt zu tilgen, ist ein strukturierter Ansatz erforderlich. Im Zentrum steht dabei ein Datenbankmanagement nach modernen DevOps-Praktiken. Dazu zählt die automatisierte Versionierung von Datenbankschemata, mit der sich Änderungen rückverfolgbar dokumentieren lassen. Ergänzt wird dies durch automatisierte Testverfahren, die auch bei kleinen Änderungen sicherstellen, dass keine unerwünschten Nebeneffekte auftreten. Moderne Tools helfen, Änderungen vorab zu analysieren und transparent zu kommunizieren – insbesondere zwischen Entwicklern und DBAs.
Auch der eigentliche Rollout von Datenbankanpassungen sollte nicht manuell, sondern über automatisierte Deployments mit klar definierten Genehmigungsprozessen und der Möglichkeit zum Rollback erfolgen. Gleichzeitig ermöglichen diese Tools eine kontinuierliche Analyse der Performance und Datenqualität, um potenzielle Problemstellen frühzeitig zu identifizieren. Entscheidend ist dabei ein ganzheitlicher Blick auf den Datenbank-Lifecycle – von der ersten Strukturplanung über den produktiven Betrieb bis hin zur schrittweisen Modernisierung veralteter Komponenten.
Oliver Stein ist Geschäftsführer DACH bei Redgate. (c) Redgate
„Technische Schulden sind wie Zinseszinsen – sie wachsen schneller, als viele denken, und lassen sich nur schwer zurückzahlen, wenn man sie ignoriert“, warnt Oliver Stein, Geschäftsführer DACH bei Redgate. „Wer seine Datenbank als lebendigen Teil der Softwarelandschaft versteht, der genauso professionell entwickelt, getestet und versioniert werden muss wie der Applikationscode, und wer in intelligente Tools und klare Prozesse investiert, der legt die Grundlage für eine nachhaltige Innovationsfähigkeit.“
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