YugabyteDB Preisübersicht

Was mir an YugabyteDB am meisten gefällt, ist das Gleichgewicht zwischen Benutzerfreundlichkeit und leistungsstarker Funktionalität. Es war grundlegend für meine Entwicklung als angehender Software-Ingenieur. Besonders schätze ich die PostgreSQL-Kompatibilität, da sie es mir ermöglichte, mein vorhandenes SQL-Wissen zu nutzen, um die Vorteile der Datenbank zu nutzen, ohne eine völlig andere Syntax lernen zu müssen. Die Lernkurve war nicht extrem und ich konnte sofort loslegen, was sehr hilfreich war, als ich gerade mein Vertrauen in den Umgang mit Datenbanken aufbaute.

Die einfache Implementierung war ein weiteres herausragendes Merkmal; ich konnte es problemlos in meine Projekte integrieren. Die Verbindung von YugabyteDB mit meiner App war einfach, dank der Möglichkeit, unterstützte PostgreSQL-Bibliotheken zu verwenden. Die automatische Replikation und Sharding meiner Daten funktionierte mit wenig Aufwand von meiner Seite, was für Einfachheit in einem zuvor komplizierten Setup sorgte. Ich fand es auch einfach, Anwendungen an meine Bedürfnisse anzupassen, wie zum Beispiel die Funktionalität für die Replikation über mehrere Regionen. Der Kundensupport, den ich erhielt, war ebenfalls hilfreich, insbesondere als ich während der Einrichtung auf einige Herausforderungen stieß.

Was YugabyteDB für mich wirklich auszeichnet, ist seine Flexibilität und Zuverlässigkeit. Ich nutze YugabyteDB häufig in meinen Projekten, besonders wenn ich eine skalierbare und zuverlässige Lösung benötige. Egal, ob ich an einem kleinen Projekt oder etwas Größerem arbeite, die Fähigkeit der Datenbank, unterschiedliche Lasten zu bewältigen und starke Konsistenz zu bieten, gibt mir das Vertrauen, dass meine Daten sicher und aktuell sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Obwohl die PostgreSQL-Kompatibilität großartig ist, habe ich festgestellt, dass einige der fortgeschrittenen Funktionen, die spezifisch für YugabyteDB sind, anfangs etwas schwieriger zu handhaben sind, insbesondere wenn man nicht bereits mit verteilten Datenbanken vertraut ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

PostgreSQL-Kompatibilität: Ermöglicht schnelles Onboarding und minimiert Refactoring-Aufwand.

Verteilte SQL-Engine: Bietet horizontale Skalierbarkeit, Hochverfügbarkeit und Geo-Verteilung von Haus aus.

Fehlertoleranz: Bewältigt Ausfälle einzelner Knoten gut und sorgt für minimale Unterbrechungen.

Entwicklerunterstützung: SQL-nativer Zugriff mit guter Dokumentation und aktiver Community.

Gute OLTP-Leistung: Für hochdurchsatzstarke transaktionale Workloads arbeitet YugabyteDB unter optimalen Bedingungen zuverlässig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Aktuelle Herausforderungen und Einschränkungen

Wir listen unten die kritischsten Probleme und Einschränkungen auf, die derzeit unsere YugabyteDB-Bereitstellung für die Iris-Anwendung beeinflussen:

1. DDL-Atomizität und -Konkurrenz

Gleichzeitige DDL auf verschiedenen Objekten schlägt oft fehl oder verursacht Schema-Mismatch-Fehler.

2. Truncate-Verhalten

Truncate-Operationen behalten alte Tablets bei, was zu Ressourcenverschwendung (CPU, Festplatte) führt.

3. Langsame Aggregationen / Analytische Abfragen

Aggregatfunktionen (z.B. COUNT, SUM, GROUP BY) haben eine schlechte Leistung bei großen Tabellen.

4. Große Abfragefehler

Abfragen schlagen mit RPC-Nachrichtengrößenfehlern fehl; Workarounds erfordern nicht-triviale gflag-Anpassungen.

5. Herausforderungen bei der Indexerstellung

Die Indexerstellung auf großen Tabellen ist langsam (kann Stunden dauern) und instabil, wenn DMLs ausgeführt werden.

Das Scheitern gleichzeitiger DDLs kann zu Anwendungsstillstand oder veralteten Ansichten führen.

6. Intermittierende Anwendungsträgheit

Während hoher Ingestionsfenster (z.B. Spark + C#-Clients) steigt die CPU-Auslastung auf 80–85%.

7. Langsame Abfragen trotz Indizierung

Schlechte Leistung, selbst bei korrekt gestalteten Indizes.

8. DR-Einschränkungen

DR erfordert symmetrischen 3-Knoten-Cluster und repliziert keine DDL—dies erhöht den manuellen Aufwand.

9. Knotenabstürze

Gelegentliche Abstürze aufgrund des pg_client_use_shared_memory-Bugs.

10. Ressourcennutzung

Maximal 1800 gleichzeitige Verbindungen über 6 Knoten (300/Knoten).

Hohe CPU-Auslastung (80%+) bei 5500 OPS und 1500+ Verbindungen.

11. PITR-Festplattennutzung

PITR mit 2-tägiger Aufbewahrung verbraucht 1–2 TB Festplattenspeicher.

Erwartetes Verhalten, aber der Speicheraufwand ist erheblich.

12. Audit-Logging

pgaudit verursacht Abstürze und es fehlt an zentralem Log-Management.

Bevorzugt werden Audit-Logs als abfragbare Tabellen gespeichert.

13. Tablet-Neuausgleich

Neuausgleich dauert 2–3 Stunden nach Knotenfehlern.

14. Schema-Name-Änderung nicht in der Benutzeroberfläche reflektiert

15. Abfrageleistungsüberwachung

Kein zentrales Abfragemetrik-Dashboard über Knoten hinweg.

pg_stat_statements ist pro Knoten; erfordert benutzerdefinierte Datenaggregation.

16. Mangel an ORM-Unterstützung

Prisma ORM fehlt native Yugabyte-Unterstützung.

Klarer Zeitplan für eine intelligente Treiberintegration wird noch benötigt.

17. Andere Probleme

Tote Tupel verursachen Transaktionsfehler.

Tserver-Abstürze aufgrund von Uhrzeitabweichungen.

Falsche Gesundheitsprüfungen führen zu Tabellenlöschvorfällen.

Backup auf S3 schlug aufgrund von Endpunktfehlkonfiguration fehl.

Empfehlungen & Erwartungen

Top-Prioritäten für kommende Releases:

Volle Unterstützung für gleichzeitige DDL/DML

Verbesserte Join- und Aggregationsleistung

Zentrales Abfragedashboard über das Universum

Audit-Log-Auslagerung und Zentralisierung

Intelligente Tablet-Neuausbalancierung und tabellenbezogene Wiederherstellung

Vereinfachte Backup/Restore-UX (insbesondere für S3)

Dokumentation und Benutzerfreundlichkeit:

Bessere Standards für leistungsbezogene gflags.

Klare Anleitung zu Best Practices für DDL-Koordination und Hochdurchsatz-Ingestion.

Support & Schulung:

Strukturiertere Schulung zur Abfrageoptimierung und Ressourcentuning

Roadmap-Transparenz für kritische Funktionen (z.B. Prisma ORM-Unterstützung)

Abschließende Gedanken

Wir schätzen die fortgesetzte Partnerschaft und Reaktionsfähigkeit von Yugabyte bei Problemen. Die Plattform zeigt großes Potenzial für OLTP-Workloads und geschäftskritische Bereitstellungen, aber es gibt klare Lücken—insbesondere bei den betrieblichen Werkzeugen, der Unterstützung analytischer Abfragen und der DDL-Konkurrenz—die wir hoffen, in der kurzfristigen Roadmap adressiert zu sehen.

Unser Team bleibt engagiert, mit Yugabyte zusammenzuarbeiten, um das Produkt zu verbessern, und freut sich auf weitere Leistungs- und Zuverlässigkeitsverbesserungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.