Multi-Model-Datenbanken nüchtern bewerten

Integration gegen Spezialisierung abwägen

Eine Multi-Model-Datenbank kann Dokumente und Graphbeziehungen in einem System verarbeiten. Das spart Datenbewegung, garantiert aber nicht dieselbe Ausdrucksstärke oder Optimierung wie spezialisierte Engines.

Definieren Sie die gemeinsame Transaktion, die den Mehrwert liefern soll. Ohne Use Case ist weniger Infrastruktur kein belastbarer Nutzen.

Semantik und Betrieb testen

Prüfen Sie Identität, Nullwerte, Kantenattribute, Schemaänderungen und Isolation. Messen Sie Dokumentzugriff und Traversierung einzeln sowie gemeinsam mit realistischen Kardinalitäten.

Bewerten Sie Backup, Replikation, Rechte und Observability für jedes Modell.

Exit-Test vor Beschaffung

Exportieren Sie einen Ausschnitt in dokumentierte offene Formate und rekonstruieren Sie drei Kernabfragen außerhalb des Produkts. Erfassen Sie verlorene Typen, Reihenfolgen und Metadaten.

Ein Pilot endet mit einer gewichteten Matrix. Herstellerangaben bleiben Hypothesen, eigene Messungen versionierte Evidenz.

Minimaler Exit-Test

Der Test macht Lock-in als Differenz sichtbar.

Exit-Test E01
Input: 10 000 Dokumente, 40 000 Kanten
Export: JSON + CSV edge list
Prüfung: IDs, Typen, Kanteneigenschaften, Zeitwerte
Queries: D03 Dokumentfilter, G07 Pfad, X02 kombiniert
Bestanden: Sollresultate identisch, Verlustliste leer

Eigenständiges, begrenztes Beispiel. Produktsyntax und Version vor dem Einsatz prüfen.

Im Graphdatenbank-Pfad weiterlesen

• Property Graph oder RDF Store auswählen
• Cypher MATCH, WHERE und RETURN erklärt
• ISO GQL: Was der Standard für Teams bedeutet
• Alle Graphdatenbank-Beiträge