Katalog
concept#Daten#Software‑Engineering#Architektur

Schema Versioning

Prinzipien und Praktiken zur Versionierung und Migration von Daten- und Schnittstellen-Schemata.

Schema Versioning beschreibt Verfahren zur kontrollierten Änderung und Verwaltung von Daten‑ und Schnittstellen‑Schemata im Lebenszyklus von Systemen.
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

CI/CD-Pipeline (z. B. Jenkins/GitHub Actions)Schema Registry (z. B. Confluent Schema Registry)Migrationstools (z. B. Flyway, Liquibase)

Prinzipien & Ziele

Versioniere Schemata explizit und eindeutig.Sorge für deklarative Migrationspfade und getestete Rollbacks.Definiere Kompatibilitätsregeln (backward/forward) und überwache sie.
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Inkompatible Änderungen führen zu Ausfällen in Konsumenten.
  • Unvollständige Rollbacks können Dateninkonsistenzen erzeugen.
  • Fehlende Governance führt zu Wildwuchs unterschiedlicher Versionen.
  • Automatisiere Migrationspfade und führe sie in CI aus.
  • Dokumentiere Breaking Changes und biete Übergangsfristen.
  • Nutze Schema‑Registries und kompatibilitätsprüfende Tests.

I/O & Ressourcen

  • Aktuelle Schema-Definitionen (z. B. JSON Schema, Avro, SQL DDL)
  • Änderungsanforderungen und Migrationspläne
  • Automatisierte Tests und Testdaten
  • Versionierte Schema‑Artefakte und Dokumentation
  • Ausführbare Migrationsskripte
  • Kompatibilitätsberichte und Rollout‑Pläne

Beschreibung

Schema Versioning beschreibt Verfahren zur kontrollierten Änderung und Verwaltung von Daten‑ und Schnittstellen‑Schemata im Lebenszyklus von Systemen. Es umfasst Versionierungskonzepte, Migrationspfade, Kompatibilitätsregeln und Governance, um Datenintegrität sowie Rolling‑Upgrades zu gewährleisten. Es erleichtert Rollback, Tests sowie koordiniertes Deployment über mehrere Services hinweg.

✔

  • Erhöhte Datenintegrität bei Schemaänderungen.
  • Gezielte Rollouts und geringeres Ausfallrisiko.
  • Bessere Nachvollziehbarkeit und Governance von Änderungen.

✖

  • Erfordert Disziplin und abgestimmte Prozesse über Teams.
  • Komplexität bei heterogenen Datenformaten und älteren Systemen.
  • Zusätzlicher Test‑ und Betriebsoverhead für Migrationspfade.

  • Frequenz von Schemaänderungen

    Zahl der deployten Schemaversionen pro Zeitraum.

  • Durchschnittliche Migrationsdauer

    Zeit von Start bis Abschluss einer Migration.

  • Kompatibilitätsfehler

    Anzahl von Laufzeitfehlern aufgrund inkompatibler Schemata.

Evolutionäres Datenbankdesign (Artikel)

Martin Fowler beschreibt Vorgehensweisen für graduelle Schemaänderungen und Refactoring.

Versionierte Avro‑Schemas bei Kafka

Einsatz von Schema‑Registries zur Durchsetzung von Kompatibilitätsregeln in Event‑Architekturen.

Migrationstools in CI/CD

Integration von Flyway/Liquibase in Pipelines für getestete, versionierte Migrationen.

1

Analyse aktueller Schemata und Abhängigkeiten.

2

Definieren von Versionierungsregeln und Kompatibilitätsrichtlinien.

3

Automatisierte Migrationen, Tests und kontrollierte Rollouts einführen.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Nicht dokumentierte ältere Schema‑Versionen in Produktivsystemen.
  • Hardcodierte Feldformate in Konsumentencode.
  • Mangel an automatisierten Kompatibilitätstests.
Koordination mehrerer TeamsTestabdeckung für MigrationspfadeLegacy‑Systeme ohne Migrationsunterstützung
  • Änderung von Typen ohne Kompatibilitätsprüfung in einer produktiven API.
  • Verteilen von nicht versionierten Schema‑Dateien an Konsumenten.
  • Vertrauen auf manuellen Schema‑Abgleich statt automatischer Tests.
  • Unterschätzen indirekter Abhängigkeiten zwischen Services.
  • Komplexe Rollbacks ohne getestete Datenmigrationspfade.
  • Inkonsistente Versionierungskonventionen über Teams hinweg.
Datenmodellierung und DDL‑KenntnisseScripting für MigrationenTestautomatisierung und CI/CD‑Erfahrung
Datenintegrität über VersionenMinimale Ausfallzeiten bei MigrationenCross‑Service Kompatibilität
  • • Regulatorische Anforderungen an Datenhaltung
  • • Inkompatible Drittanbieter‑Integrationen
  • • Begrenzte Wartungsfenster für Produktionssysteme