OR-mappings: Hibernate & Co.

Die meisten Software-Projekte verwenden eine Datenbank. Es ist immer eine Herausforderung, die Datenbank und die Software zusammenzubringen, weil das zwei verschiedene Welten sind, die ihre eigene Entwicklung genommen haben.

Hierzu haben sich ganz verschiedene Ansätze etabliert.

  • DB-zentrisches Vorgehen: Ein starker DBA oder ein starkes DB-Team fängt zunächst an, das Datenmodell zu erstellen. Die Software muss sich daran anpassen. Für die performance-kritischen Zugriffe erhalten die Entwickler Unterstützung von einem DBA.
  • Eine Variante davon ist die Verwendung des Active-Record-Patterns, wo die Objekte aus der Datenbankstruktur generiert werden. Dieses Active-Record-Pattern verwendet man bei Ruby on Rails.
  • OR-zentrisches Vorgehen: Man verwendet objekt-relationale Mapper und definiert Klassen in seiner Software und ein paar XML-Dateien oder Annotationen dazu und hofft dann, dass der OR-Mapper nicht nur relationale Daten in Objekte und Objekte in relationale Daten wandelt, sondern dass auch noch gleich das Datenmodell und die Zugriffe automatisch generiert werden. Das ist der typische Ansatz bei Hibernate, JDO, Eclipselink etc.
  • Auch in der Rails-Welt versucht man es oft und gerne ohne DBA und lässt das DB-Schema generieren.
  • Man verzichtet auf die relationale SQL-Datenbank und arbeitet mit NoSQL-Datenbanken, die oft etwas näher an der Software liegen

Letztlich muss man sich aber die Fragen beantworten, ob man die Datenbank in den Mittelpunkt stellt und die Software passend zur Datenbank entwickelt oder ob man die Software in den Mittelpunkt stellt und die Datenbank nur als eine Art Persistenzmechanismus dafür verwendet.

Dann kommt die zweite Frage ins Spiel, wie man die objektorientierte, prozedurale und funktionale Welt der Software mit der relationalen Welt der SQL-Datenbanken oder der jeweiligen Struktur der NoSQL-Datenbanken zusammenbringt.

Eine dritte Frage taucht auf, ob man auf Softwareebene Caching-Mechanismen einbaut. Das muss man nicht, aber Hibernate verspricht einem so etwas gut zu können und auch bietet sogar Caching auf der Platte an, nicht nur im Memory.

Die erste Frage ist legitim und kennt wohl keine allgemeingültige Antwort. Man kann durchaus von einer Datenbank im Mittelpunkt ausgehen, wenn diese von mehreren Applikationen genutzt wird oder wenn man davon ausgeht, dass die Daten wesentlich langlebiger als die Software sind. Das könnte bei einer Kundendatenbank so sein. Oft behilft man sich mit dem Versprechen, dass es eine Export-Funktionalität gibt und wenn man dann irgendwann die Software umstellen will, kann man die Daten als XML exportieren und gleich in die neue Software übernehmen. Das kann Routine sein, ich wäre aber skeptisch und würde diese Migration sorgfältig planen und testen. Wahrscheinlich wird es nicht so einfach und so billig, wie man gehofft hat.

Die zweite Frage ist auch recht relevant. Man hat ja nicht nur Objekte in Relationen zu übersetzen, sondern muss sich auch mit Transaktionen auseinandersetzen und mit der Frage, wie tief man große Objekte mit vielen Unterobjekten wirklich lesen und schreiben will. Hier werden gute Antworten schwierig. Liest man sie nur in kleine Portionen, stößt man später auf Probleme, weil Unterobjekte fehlen, z.B. LazyLoadingException in Hibernate. Man muss hierfür eine Lösung finden und diese konsequent umsetzen. Ein radikaler Ansatz, der etwas umständlich ist, aber recht zuverlässig funktioniert, ist die aggregierten Objekte zu entkoppeln und stattdessen nur Schlüsselfelder zu speichern. Beim Zugriff muss man sie dann explizit mit dem Schlüsselfeld holen und stellt so sicher, dass sie aktuell sind. Hier stellen sich natürlich auch interessante Konsistenzfragen, wenn man Daten aus der Datenbank miteinander kombiniert, die von verschiedenen Zeitpunkten stammen und die deshalb nicht mehr notwendigerweise miteinander konsistent sind.

Ein beliebter Ansatz ist, recht viel in den Hauptspeicher zu laden und darauf zuzugreifen. Damit landen wir bei dem dritten Thema, dem Caching. Eines sollte zunächst einmal klargestellt werden: Wenn man eine relationale SQL-Datenbank benutzt und sich dabei auf das Caching des OR-Mapping-Frameworks verlässt, dann verlässt man die transaktionale Welt. Man handelt sich sehr viele Probleme ein, weil Fragen der Konsistenz nicht mehr einfach handhabbar sind, schon gar nicht auf DB-Ebene. Das lässt sich scheinbar in den Griff bekommen, wenn man sagt, alle Zugriffe laufen über die Applikation und die Datenbank ist nur noch eine Persistenzschicht. Nun laufen aber mehrere Threads gleichzeitig und man stößt dann auch noch in diesen heiklen Bereichen auf Hibernate-Fehler. Eclipselink, JDO, etc. sind da wohl nicht wesentlich anders. Kurz gesagt, das Caching ist für veränderliche Daten bestenfalls kaum handhabbar, aber ich gehe sogar soweit, dass das konzeptionell nicht korrekt ist. Nun kann man natürlich so etwas wie „Stammdaten“ haben, die sich selten verändern. Die lassen sich tatsächlich im Memory halten, wenn es einen Prozess gibt, diesen Cache aufzufrischen, wenn sich die Stammdaten ändern, vielleicht sogar mit einem Neustart der Applikation. Ja, das will niemand zugeben, dass man so etwas heute braucht, aber besser zweimal im Jahr die Applikation neu starten als zwei Monate im Jahr obskure Fehler suchen, die durch unsauberes Caching und Fehler im OR-Mapping-Framework entstehen.

Zusammenfassend kann man sagen, dass diese OR-Mapper durchaus zumindest in der Java-Welt ihren Bereich haben, wo sie nützlich sind. Aufpassen sollte man aber bei sehr großen Tabellen und bei sehr stark miteinander verknüpften Tabellen und vor allem beim Caching von veränderlichen Daten. Hier lohnt es sich, etwas mehr Aufwand zu treiben, denn der scheinbare Komfortgewinn durch den OR-Mapper existiert hier nicht oder nur zu einem unverhältnismäßig hohen Preis.

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