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Entwerfen robuster Event-Stores für Event Sourcing

Event-Sourced-Systeme scheitern ohne dauerhaften, geordneten Speicher und klare Zugriffsmuster. Diese Anleitung führt Sie durch Schemas, Speicheroptionen und Abonnementdesign.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
📊 69 Angemessen
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Teste es

Verwendung von "event-store-design". Entwerfe einen PostgreSQL-Event-Store für einen Order-Service

Erwartetes Ergebnis:

  • Tabellen für Events, Snapshots und Abonnement-Checkpoints
  • Indizes für Stream-Queries, globale Position und Zeitfilter
  • Anleitung zu optimistischer Nebenläufigkeit und Idempotenz

Verwendung von "event-store-design". Wie implementiere ich Abonnements mit Checkpointing

Erwartetes Ergebnis:

  • Eine Checkpoint-Tabelle zum Verfolgen der zuletzt verarbeiteten Position
  • Query-Logik zum Fortsetzen von der letzten gespeicherten Position
  • Beispiel-Poll-Loop mit Batch-Verarbeitung

Verwendung von "event-store-design". Vergleiche EventStoreDB versus Kafka für Event Sourcing

Erwartetes Ergebnis:

  • EventStoreDB bietet Per-Stream-Queries und integrierte Projections
  • Kafka bietet höheren Durchsatz erfordert aber externe Stream-Gruppierung
  • Query-Patterns bei der Backend-Wahl berücksichtigen

Sicherheitsaudit

Sicher
v4 • 1/17/2026

Documentation-only skill containing architectural guidance, technology comparisons, and code templates for event store design. No executable code, scripts, network calls, or external command execution. Static findings are false positives: C2 flag from GitHub URL, cryptographic flags from ASCII diagram characters, shell backticks from SQL identifiers.

2
Gescannte Dateien
612
Analysierte Zeilen
2
befunde
4
Gesamtzahl Audits

Risikofaktoren

🌐 Netzwerkzugriff (6)
skill-report.json:6 SKILL.md:197 SKILL.md:217 SKILL.md:433 SKILL.md:434 SKILL.md:435
⚙️ Externe Befehle (10)
SKILL.md:23-39 SKILL.md:39-65 SKILL.md:65-108 SKILL.md:108-112 SKILL.md:112-287 SKILL.md:287-291 SKILL.md:291-354 SKILL.md:354-358 SKILL.md:358-414 SKILL.md:414-419
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Qualitätsbewertung

38
Architektur
100
Wartbarkeit
85
Inhalt
21
Community
100
Sicherheit
91
Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

Speicher-Backend auswählen

EventStoreDB, PostgreSQL, Kafka und DynamoDB für einen Event-Sourced-Dienst vergleichen.

Event-Store-Schema entwerfen

Tabellen, Indizes und Checkpointing für eine neue Event-Sourced-Domäne definieren.

Implementierungsplan überprüfen

Nebenläufigkeits-, Ordering- und Skalierungsentscheidungen vor der Auslieferung validieren.

Probiere diese Prompts

Event-Store-Grundlagen 
Erkläre die Kernanforderungen eines Event-Stores und wie Stream-Ordering funktioniert.
PostgreSQL-Schema 
Gib ein PostgreSQL-Schema mit Tabellen und Indizes für Events, Snapshots und Abonnement-Checkpoints.
Asynchrones Python-Template 
Skizziere eine Python-Async-Event-Store-Klasse mit Append-, Read-Stream- und Read-All-Methoden.
Skalieren und optimieren 
Empfehle Strategien für das Skalieren von Reads, Abonnements, Snapshots und globalem Ordering in einem großen Event-Store.

Bewährte Verfahren

  • Stream-Identifiers verwenden, die den Aggregate-Typ enthalten
  • Optimistische Nebenläufigkeitsprüfungen für Writes implementieren
  • Korrelation- und Kausations-Metadaten für Tracing speichern

Vermeiden

  • Events nach Append aktualisieren oder löschen
  • Große Payloads in Event-Daten speichern
  • Backpressure in Abonnements ignorieren

Häufig gestellte Fragen

Welche Plattformen können diese Anleitung nutzen?
Es gilt für EventStoreDB, PostgreSQL, DynamoDB und ähnliche Systeme in verschiedenen Sprachen.
Was sind die Grenzen der Anleitung?
Es bietet Templates und Patterns, keine vollständige Produktionsbereitstellung oder Sicherheitshärtung.
Kann es mit bestehenden Datenbanken integriert werden?
Ja, es zeigt Patterns für PostgreSQL und DynamoDB, die an bestehende Stacks angepasst werden können.
Greift es auf meine Daten zu oder speichert sie?
Nein, es stellt nur Dokumentation und Codebeispiele bereit.
Was tun bei Nebenläufigkeitskonflikten?
Erwartete Versionslogik, Stream-Ordering und Retry-Strategie für optimistische Nebenläufigkeit prüfen.
Wie unterscheidet es sich von allgemeiner Datenbank-Beratung?
Es konzentriert sich auf Event-Unveränderlichkeit, Ordering und Abonnements, die spezifisch für Event Sourcing sind.

Entwicklerdetails

Autor

wshobson

Lizenz

MIT

Repository

https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/backend-development/skills/event-store-design

Ref

main

Dateistruktur

📄 SKILL.md