DatenbankCaching

DatenbankCaching bezeichnet das Speichern von häufig abgefragten Daten einer Datenbank in einem schnelleren Zwischenspeicher, um Latenzzeiten zu reduzieren und den Durchsatz zu erhöhen. Typischerweise werden wiederkehrende Lesezugriffe damit beschleunigt, während Schreiboperationen eine zusätzliche Konsistenzlogik erfordern.

Caches können auf verschiedenen Ebenen implementiert werden: im Anwendungsprozess (In-Process-Cache), in verteilten Cache-Systemen wie Redis oder Memcached oder direkt im Datenbanksystem. Moderne Architekturen setzen oft einen verteilten Cache vor der Datenbank ein, um Lastspitzen zu glätten und häufige Abfragen schneller bereitzustellen.

Konsistenz und Invalidation: Caching führt zu potenziellen Inkonsistenzen, daher sind Invalidation, Time-to-Live (TTL) und Eviction-Strategien wichtige Mechanismen. Typische Muster umfassen Cache-Aside (Anwendung prüft Cache, lädt bei Miss aus der DB und schreibt zurück), Read-Through, Write-Through und Write-Behind. Änderungen in der Quelle müssen den Cache konsistent halten, oft durch Event- oder Trigger-basierte Benachrichtigungen.

Eviction-Politiken wie LRU, LFU oder FIFO bestimmen, welche Einträge entfernt werden. Refresh-Ahead oder Cache-Warming können genutzt werden, um häufig genutzte Daten vorab zu aktualisieren. TTL sorgt dafür, dass veraltete Daten automatisch aus dem Cache entfernt werden.

Vorteile davon sind geringere Latenz, entlastete Datenbank und bessere Skalierbarkeit bei Lese-last. Nachteile umfassen erhöhte Komplexität, potenzielle Inkonsistenzen, zusätzlichen Verwaltungsaufwand und Abhängigkeit von verfügbarer Cache-Infrastruktur.

Typische Anwendungsfälle sind Dashboards, Berichte, Produktkataloge, Nutzerprofile oder Konfigurationseinstellungen, bei denen Tabellen oder Dokumente häufig gelesen, selten aktualisiert werden. Eine sorgfältige Planung von Invalidation, Monitoring und Tests ist entscheidend.