Datenmodelle & Queries
Saubere Schemata, Indizes und Abfragen für stabile Performance.

Managed Datenbanken (PostgreSQL/MySQL) mit Backups und Failover.
Saubere Schemata, Indizes und Abfragen für stabile Performance.
Dashboards, Exporte und Data Pipelines – von SQL bis BigQuery.
Bottlenecks finden, Caching einsetzen und Lastprofile optimieren.
AWS RDS ist ideal, wenn eine relationale Datenbank stabil laufen soll, ohne dass Teams sich täglich um Patches, Backups und Betriebsdetails kümmern müssen. Ich nutze RDS häufig für PostgreSQL und MySQL, wenn Verfügbarkeit, Sicherheit und planbarer Betrieb wichtiger sind als maximale Flexibilität auf eigener Infrastruktur.
RDS passt gut für Webanwendungen, Shops und interne Tools, in denen Daten konsistent und transaktional bleiben müssen. Besonders praktisch ist es für Teams, die Managed Services bevorzugen, aber trotzdem Kontrolle über Engine, Parameter und Skalierung brauchen.
Wichtig sind ein sauberes Setup (VPC, Subnet Groups, Security Groups), automatische Backups/Snapshots, klare Update-Fenster und sinnvolle Alarmierungen. Für hohe Verfügbarkeit plane ich Multi‑AZ ein, für Performance nutze ich Query-Optimierung, passende Indexe und – wo nötig – Read Replicas.
Ich setze auf Least‑Privilege (IAM), Verschlüsselung at-rest (KMS) und in-transit (TLS) sowie klar getrennte Umgebungen. Gleichzeitig behalte ich Kosten im Blick: richtige Instance‑Größe, Storage‑Typen, Connection Pooling und Monitoring (z. B. Performance Insights) helfen, Engpässe früh zu erkennen.
RDS ist eine sehr gute Wahl, wenn eine Datenbank „einfach laufen“ soll – mit professionellen Defaults und planbarem Betrieb, ohne dass man auf bewährte Best Practices verzichten muss.