it-know-how/datenbanken/PostgreSQL/PostgreSQL Umstieg von Oracle SQL.md

Hier eine kompakte, praxisorientierte Übersicht zu PostgreSQL mit Fokus auf „Was ist anders als in Oracle?“ und „Was sollte ich vor dem Umstieg lernen?“.

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1. Kurzüberblick & Gemeinsamkeiten

Gemeinsamkeiten (nur kurz, da dir das meiste vertraut ist):

• Relationales DBMS, SQL-basiert, ANSI-konform
• ACID-Transaktionen, MVCC, Isolation Levels
• Sequences, Views, Materialized Views, Trigger, Stored Procedures/Functions
• Joins, Subselects, Window Functions, CTEs (WITH), etc.
• Rolle-/Rechtemodell, Schemas

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2. Zentrale Unterschiede auf einen Blick

Die wichtigsten Lernfelder im Übergang von Oracle zu PostgreSQL:

1. Namensräume & search_path statt Synonyme
2. Datentypen & Funktionalität (z.B. NUMERIC, SERIAL, JSONB, Arrays)
3. Sequences & Identity-Spalten
4. PL/pgSQL vs. PL/SQL (kein Paketkonzept)
5. MVCC-Implementierung & VACUUM/Autovacuum
6. DDL in Transaktionen, Auto-Commit-Verhalten
7. Index-Typen & Besonderheiten (GIN/GiST, Partial-, Expression-Indexe)
8. Partitionierung (deutlich anders als ältere Oracle-Partitioning-Konzepte)
9. Admin & Tools (psql, Konfigurationsparameter, Monitoring)

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3. Schemata, Namensauflösung & Synonyme

Schemata & search_path

In PostgreSQL sind Schemata ähnlich wie in Oracle. Es gibt zusätzlich einen search_path, der festlegt, in welcher Reihenfolge Schemata nach Objekten durchsucht werden.

SHOW search_path;
SET search_path TO app, public;

Statt Synonymen (Oracle) wird oft mit search_path gearbeitet:

• Kein CREATE SYNONYM in PostgreSQL.
• Alternative: Views in einem „zentrale“ Schema, search_path setzen, oder CREATE VIEW als Abstraktionsschicht.

Lernpunkt: Überleg dir, wie du Synonyme ablöst – meistens durch eine Kombination aus search_path, Views und ggf. konsistenter Schema-Namenskonvention.

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4. Datentypen & SQL-Dialekt

Wichtige Unterschiede bei Datentypen

• NUMBER → in der Regel NUMERIC(p,s) oder INTEGER, BIGINT.
• VARCHAR2 → VARCHAR(n) oder TEXT. PostgreSQL hat keinen Unterschied zwischen VARCHAR und VARCHAR2.
• DATE in PostgreSQL enthält Datum und Uhrzeit (wie Oracle DATE). Für „reine“ Datumswerte: date, für Zeitpunkte mit Zeitzone: timestamptz.
• CLOB/BLOB → meist TEXT bzw. BYTEA.
• Zusätzliche Typen:
  • JSON/JSONB
  • Arrays (integer[], text[] etc.)
  • Geodaten (via Extension PostGIS)
  • UUID, Inet, CIDR etc.

CREATE TABLE kunde (
    id          BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    name        VARCHAR(200),
    email       TEXT,
    erstellt_am timestamptz DEFAULT now(),
    daten       JSONB
);

Funktionen und Syntax-Details

• String-Konkatenation: || (wie Oracle).
• NVL → COALESCE (Standard); es gibt auch NULLIF.
• DECODE → CASE WHEN ... THEN ... ELSE ... END.
• ROWNUM → LIMIT / OFFSET oder Window Functions (row_number()).
• Kein „FROM dual“ nötig, du kannst einfach:

  SELECT 1;
  

Lernpunkt: Zuordnen der wichtigsten Oracle-Funktionen zu PostgreSQL-Äquivalenten (DECODE → CASE, NVL → COALESCE, ROWNUM → LIMIT/Window).

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5. Sequences & Identity-Spalten

In Oracle: CREATE SEQUENCE ... + Trigger oder IDENTITY in neueren Versionen.

In PostgreSQL gibt es mehrere Varianten:

• Klassische Sequence:

  CREATE SEQUENCE myseq;
  SELECT nextval('myseq');
  

• „Legacy“ Auto-Increment:

  CREATE TABLE t (
      id SERIAL PRIMARY KEY,
      ...
  );
  

• Standardkonforme Identity Columns (empfohlen):

  CREATE TABLE t (
      id BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
      ...
  );
  

Lernpunkt: Umstieg auf GENERATED AS IDENTITY planen, SERIAL verstehen (ist syntaktischer Zucker für Sequence + Default).

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6. PL/pgSQL vs. PL/SQL (Packages, Prozeduren, Funktionen)

Kein Paketkonzept

PostgreSQL hat keine Packages wie Oracle (package spec/body). Stattdessen:

• Funktionen stehen „flach“ in einem Schema.
• Ähnliches Strukturieren über Namenskonventionen, Schemata, Extensions.

PL/pgSQL

Syntax ähnlich PL/SQL, aber mit einigen Unterschieden:

CREATE OR REPLACE FUNCTION addiere(a int, b int)
RETURNS int
LANGUAGE plpgsql
AS $$
DECLARE
    res int;
BEGIN
    res := a + b;
    RETURN res;
END;
$$;

Ab PostgreSQL 11 gibt es auch Stored Procedures (ohne Rückgabewert, aufrufbar mit CALL) – im Unterschied zu Funktionen, die in SQL-Ausdrücke eingebettet werden können.

Lernpunkte:

• Unterschiede in Ausnahmebehandlung und Cursor-Syntax im Detail.
• Kein Paket-Overloading wie in Oracle – Overloading geht, aber ohne Packages.
• Migration von Package-Variablen: oft durch Tabellen, Konfigurationstabellen oder SET LOCAL + GUC-Parameter ersetzen.

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7. Transaktionen, MVCC & Locks

MVCC-Implementierung

Beide nutzen MVCC, aber die Implementierung ist anders:

• PostgreSQL speichert mehrere Versionen von Zeilen (Tuples) im Heap.
• Gelöschte/veraltete Versionen werden nicht sofort entfernt, sondern durch VACUUM aufgeräumt.
• Standard: Autovacuum kümmert sich darum. Manchmal Tuning nötig (autovacuum_*-Parameter).

Isolation Levels

Standard-Level in PostgreSQL ist READ COMMITTED, REPEATABLE READ ist nicht exakt wie Oracle SERIALIZABLE. Es gibt zusätzlich ein echtes SERIALIZABLE via SSI (Serializable Snapshot Isolation).

SHOW default_transaction_isolation;
SET SESSION CHARACTERISTICS AS TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;

DDL in Transaktionen

• PostgreSQL erlaubt DDL innerhalb von Transaktionen und kann diese zurückrollen:

  BEGIN;
    CREATE TABLE test (id int);
  ROLLBACK; -- Tabelle existiert danach nicht
  

• Standard-Clients (z.B. psql) arbeiten mit Auto-Commit = ON, aber du kannst das Verhalten steuern.

Lernpunkte:

• VACUUM/Autovacuum verstehen: wann notwendig, wie überwachen, wie konfigurieren.
• Unterschiedliche Semantik von Isolation Levels im Detail prüfen (z.B. bei Portierung von Code, der sich auf Oracle-Sperrverhalten verlässt).

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8. Indizes & Partitionierung

Index-Typen

PostgreSQL bietet mehr verschiedene Index-Methoden:

• btree (Standard)
• hash (seltener)
• GIN (für Volltext, JSONB-Keys, Arrays)
• GiST (Geodaten, Range-Typen)
• BRIN (große append-only Tabellen, z.B. Logs)

Zusätzlich:

• Expression Indexes:

  CREATE INDEX idx_lower_name ON kunde (lower(name));
  

• Partial Indexes:

  CREATE INDEX idx_active_kunden ON kunde (id) WHERE aktiv = true;
  

Partitionierung

Neuere PostgreSQL-Versionen haben native Partitionierung (Range, List, Hash). Unterschied zu Oracle:

• Implementierung anders, kein identisches Interface.
• Viele Operationen laufen „Partition-transparent“, aber es gibt noch Ecken (z.B. bestimmte DDL-Operationen).

CREATE TABLE messwerte (
    id       BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    ts       timestamptz NOT NULL,
    wert     numeric
) PARTITION BY RANGE (ts);

CREATE TABLE messwerte_2024 PARTITION OF messwerte
FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2025-01-01');

Lernpunkte:

• Eignung und Grenzen von GIN/GiST verstehen, wenn du JSONB oder Volltext planst.
• Partitionierungsstrategie neu durchdenken, statt 1:1 die Oracle-Logik zu kopieren.

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9. Materialized Views

PostgreSQL hat Materialized Views, aber:

• Kein ON COMMIT REFRESH.
• Refresh ist explizit:

  REFRESH MATERIALIZED VIEW my_mv;
  

• Optional mit CONCURRENTLY (mit Einschränkungen), um Downtime zu minimieren.

Lernpunkt: Wenn du in Oracle stark auf automatische Refresh-Mechanismen setzt, brauchst du in PostgreSQL einen eigenen Refresh-Workflow (z.B. Cron, Scheduler, Applikationslogik).

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10. Rechte & Rollenmodell

Ähnlich, aber mit eigenen Begriffen/Details:

• Nur Rollen (kein getrenntes Konzept von „User“ und „Role“ wie in Oracle; ein User ist eine Login-fähige Rolle).
• Rechte auf Objekte (GRANT SELECT ON table TO role; etc.)
• Kein systemweites PUBLIC SYNONYM, aber es gibt das Schema public und das PUBLIC-Rolle/Privileges-Konzept.

CREATE ROLE app_user LOGIN PASSWORD '...';
GRANT CONNECT ON DATABASE mydb TO app_user;
GRANT USAGE ON SCHEMA app TO app_user;
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON ALL TABLES IN SCHEMA app TO app_user;

Lernpunkt: Mapping deiner bisherigen Oracle-Rollen/Profiles auf PostgreSQL-Rollen und -Rechte.

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11. Administration, Tools & Ökosystem

Wichtige Tools

• psql (Kommandozeile, sehr mächtig)
• Admin-Tools: pgAdmin, DBeaver, DataGrip etc.
• Verbindungs-Pooler (wichtig, da PostgreSQL pro Verbindung einen Prozess startet):
  • pgbouncer, pgpool-II

Wichtige Admin-Konzepte

• Konfiguration über postgresql.conf und ALTER SYSTEM:
  z.B. shared_buffers, work_mem, maintenance_work_mem, max_connections.
• VACUUM/ANALYZE:
  • VACUUM räumt auf.
  • ANALYZE aktualisiert Statistiken.
• EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE: zwingend für Performance-Tuning.

EXPLAIN ANALYZE
SELECT ...
FROM ...
WHERE ...;

• Backup/Recovery:
  • Logische Backups: pg_dump, pg_dumpall.
  • Physische Backups & PITR: Base-Backups + WAL-Archiving (oder Tools wie pgBackRest).

Lernpunkte:

• Verbindungspooling ist viel wichtiger als in Oracle.
• Autovacuum-Monitoring (z.B. via pg_stat_*-Views) und Basiskonfiguration.

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12. Typische Stolpersteine beim Umstieg

1. Fehlende Synonyme → Lösung über search_path, Views, klare Schema-Strategie.
2. Paketkonzept fehlt → Namespacing neu denken.
3. Materialized View Refresh → eigene Scheduler-Logik.
4. ROWNUM/dual → an LIMIT/OFFSET, Window Functions, SELECT 1; gewöhnen.
5. Datenbanklinks (DBLINK) → Extension dblink oder postgres_fdw (Foreign Data Wrapper) verwenden.
6. Autoincrement → IDENTITY/SERIAL + currval()/nextval()-Verwendung lernen.
7. Optimizer-Verhalten → Statistiken, Parameter und Query-Pläne sind anders; alte „Index-Hints-Gewohnheiten“ greifen nicht 1:1.

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13. Sinnvolle Lernreihenfolge

1. Basiskonzepte:
   • Schemata + search_path
   • Datentyp-Mapping (NUMBER, DATE, CLOB/BLOB → NUMERIC, TIMESTAMP, TEXT/BYTEA)
   • Sequences & Identity
2. SQL-Dialekt:
   • Funktionale Unterschiede (DECODE, NVL, ROWNUM, dual, Subqueries)
3. Server-seitige Logik:
   • PL/pgSQL, Unterschiede zu PL/SQL, kein Package-Konzept
4. MVCC & Performance:
   • VACUUM/Autovacuum, EXPLAIN ANALYZE, Index-Typen
5. Admin & Betrieb:
   • Rollen, Backups, Konfiguration, Verbindungspooling
6. Spezielle Features:
   • JSONB, Arrays, GIN-Indizes, Partitionierung, FDWs

Wenn du magst, kannst du mir ein paar typische Oracle-Features nennen, die du intensiv nutzt (z.B. bestimmte Partitionierungsarten, Advanced Queuing, bestimmte PL/SQL-Patterns). Dann kann ich dir eine gezielte „Mapping-Tabelle“ für genau diese Themen in PostgreSQL machen.