Gespeicherte Prozeduren vs. visuelle Workflows: eine praktische Entscheidungshilfe, welche Logik in der Datenbank, in Drag-and-Drop-Workflows oder im benutzerdefinierten Code liegen sollte.
Geschäftslogik ist die Menge an Regeln, die entscheidet, was erlaubt ist, was als Nächstes passiert und was das System tun soll, wenn echte Menschen damit arbeiten. Es sind nicht die Daten selbst. Es ist das Verhalten: wer was tun kann, unter welchen Bedingungen und mit welchen Nebenwirkungen.
Die Debatte "Gespeicherte Prozeduren vs. visuelle Workflows" geht also wirklich darum, wo diese Regeln leben sollten, damit sie sich leicht ändern lassen, schwer kaputt zu machen sind und für die Prozessverantwortlichen klar bleiben.
Die meisten Teams landen bei drei möglichen „Wohnorten" für Logik:
Die Wahl beeinflusst die tägliche Geschwindigkeit und die langfristige Wartbarkeit. Legst du Logik an die falsche Stelle, bekommst du langsame Auslieferung (jede Änderung braucht die eine Person, die die Datenbank kennt), mehr Fehler (Regeln dupliziert an mehreren Stellen) und schmerzhaftes Debugging (niemand weiß, warum ein Datensatz abgelehnt wurde).
Die meisten Systeme enthalten mehrere Arten von Geschäftslogik. Übliche Beispiele sind Validierung (Pflichtfelder, erlaubte Bereiche), Genehmigungen, Preisberechnung und Rabatte, Benachrichtigungen und Zugriffsregeln.
Praktisch gedacht: Die Datenbank ist großartig, um Datenintegrität zu schützen, visuelle Workflows sind großartig, um Geschäftsprozesse darzustellen, und benutzerdefinierter Code ist sinnvoll, wenn die Regel zu einzigartig oder komplex ist, um sie sauber zu modellieren. Plattformen wie AppMaster sitzen stark in der Mitte: Du kannst Daten modellieren und den Prozess als lesbare visuelle Logik implementieren, ohne Regeln über viele Apps zu verteilen.
Das ist keine reine Geschmacksfrage. Es geht darum, was du schützen willst: die Daten, die Personen, die das System ändern, und die Geschwindigkeit der Änderungen.
Benenne die obersten Ziele deines Projekts. Die meisten Teams balancieren eine Mischung dieser Punkte:
Du maximierst selten alle fünf. Logik näher an die Datenbank zu bringen, kann Korrektheit und Geschwindigkeit verbessern, aber die Klarheit für Leute, die nicht in SQL leben, verringern.
Sei ehrlich darüber, wer Änderungen täglich übernimmt. Eine Regel, die der Betrieb jede Woche anpassen muss, sollte nicht erfordern, dass ein DBA eine Stored Procedure deployed. Gleichzeitig sollte eine Regel, die Geld betrifft, nicht ohne Prüfung editierbar sein.
Denk in Begriffen von Änderungsfriktion. Wenn Anforderungen sich oft ändern, willst du einen Ort, an dem Updates sicher, sichtbar und schnell auslieferbar sind. Visuelle Workflow-Tools (zum Beispiel AppMaster’s Business Process Editor) können gut funktionieren, wenn Business-Verantwortliche und Entwickler zusammen an Logik arbeiten müssen, ohne low-level Code zu editieren. Wenn Änderungen selten sind und die Regel kritisch ist, kann höhere Friktion akzeptabel sein.
Eine schnelle Art, Ownership zu prüfen:
Beachte Einschränkungen früh. Manche Branchen verlangen strikte Zugriffskontrollen, Trennung der Aufgaben oder detaillierte Logs. Berücksichtige auch Datenzugriffsgrenzen: Wenn nur bestimmte Dienste bestimmte Felder sehen dürfen, beeinflusst das, wo Logik sicher laufen kann.
Stored Procedures sind Logikstücke, die in der Datenbank laufen. In PostgreSQL werden sie in SQL (und manchmal in einer Datenbanksprache wie PL/pgSQL) geschrieben. Anstatt dass deine App Zeilen holt, darüber iteriert und Änderungen zurückschreibt, erledigt die Datenbank die Arbeit dort, wo die Daten leben.
Eine einfache Regel: Lege Logik in die Datenbank, wenn die Hauptaufgabe darin besteht, Daten zu schützen und Bulk-Datenarbeit zu leisten — nicht Menschen oder Systeme zu koordinieren.
Stored Procedures eignen sich stark für Regeln, die immer wahr sein müssen, egal welche App oder Integration die Datenbank berührt. Denk an Schutzvorrichtungen, die schlechte Daten draußen halten.
Sie sind auch hervorragend für set-basierte Updates, bei denen eine Anweisung tausende Zeilen sicher und schnell aktualisieren kann. Einfache Berechnungen, die rein datenbezogen sind, wie Summenberechnungen oder das Anwenden einer festen Rabattformel, können ebenfalls hier liegen, wenn es Roundtrips reduziert und Ergebnisse konsistent hält.
Beispiel: Wenn eine Bestellung als paid markiert wird, kann eine Procedure atomar den Bestellstatus aktualisieren, den Lagerbestand verringern und eine Audit-Zeile schreiben. Falls ein Schritt fehlschlägt, wird die gesamte Änderung zurückgerollt.
Stored Procedures können schwerer zu testen und zu versionieren sein als Anwendungscode, besonders wenn dein Team Datenbankänderungen nicht wie echte Releases behandelt. Logik kann außerdem „versteckt“ vom App-Code sein, wodurch Kopplungen entstehen, die du später erst entdeckst.
Debugging wird auch schwieriger. Fehler tauchen als Datenbankmeldungen mit weniger Kontext darüber auf, was der Benutzer getan hat. Neue Kollegen können kämpfen, weil Regeln über App und Datenbank verteilt sind und Database-Logik leicht beim Onboarding übersehen wird.
Wenn du ein visuelles Tool für den Großteil der Logik verwendest, reserviere Stored Procedures für den kleinen, stabilen Kern, der nahe an den Daten laufen muss. Halte alles andere dort, wo es leichter zu lesen, nachzuvollziehen und zu ändern ist.
Visuelle Workflows sind Schritt-für-Schritt-Prozesslogik, die du wie eine Checkliste lesen kannst: Wenn etwas passiert, führe diese Aktionen in dieser Reihenfolge aus, mit klaren Entscheidungspunkten. Es geht weniger um schwere Berechnungen und mehr darum, wie Arbeit durch Menschen, Systeme und Zeit fließt.
Sie glänzen, wenn dir gemeinsames Verständnis wichtig ist. Wenn Produkt, Betrieb, Support und Engineering sich alle über einen Prozess einig sein müssen, macht ein visueller Workflow die Regeln sichtbar. Diese Sichtbarkeit ist oft der Unterschied zwischen „das System ist kaputt“ und „der Prozess hat sich letzte Woche geändert."
Visuelle Workflows eignen sich gewöhnlich für Genehmigungen und Reviews, Routing, Benachrichtigungen und Erinnerungen, zeitgesteuerte Schritte (warte 2 Tage, dann eskaliere) und Integrationen (Stripe anrufen, Nachricht senden, CRM aktualisieren).
Beispiel: Ein Kunde beantragt eine Rückerstattung. Der Workflow prüft das Alter der Bestellung, leitet an einen Manager weiter, wenn es über einer Schwelle liegt, benachrichtigt die Buchhaltung bei Genehmigung und schickt dem Kunden ein Update. Jeder Schritt ist leicht zu benennen und in einfacher Sprache zu diskutieren, was Stakeholdern beim Freigeben hilft und neuen Teammitgliedern das „Warum" erklärt.
Tools wie AppMaster’s Business Process Editor sind für diese Art von Logik gebaut: Du siehst den Pfad, die Bedingungen und die Nebenwirkungen (Nachrichten, API-Aufrufe, Statusänderungen), ohne in Datenbankscripts graben zu müssen.
Damit Workflows nicht zu Spaghetti werden, halte sie klein und lesbar. Gib jedem Workflow ein Ziel, verwende klare Namen für Schritte und Verzweigungen, limitiere tief verschachtelte Entscheidungen und protokolliere zentrale Entscheidungen, damit du später beantworten kannst: „Warum ist das passiert?"
Wenn ein Workflow anfängt, komplexe Datenberechnungen durchzuführen oder viele Tabellen zu berühren, ist das meist ein Zeichen, Teile der Logik anderswo zu platzieren. Visuelle Workflows funktionieren am besten als Dirigent, nicht als das gesamte Orchester.
Benutzerdefinierter Code ist Logik, die du als Software schreibst und wartest: Funktionen, Services oder kleine Bibliotheken, die Teil deiner App laufen. Es ist die flexibelste Option und deshalb sollte sie bewusst eingesetzt werden, nicht automatisch.
Code verdient seinen Platz, wenn die Logik schwer sicher in einer Datenbankprozedur oder einem Drag-and-Drop-Workflow auszudrücken ist. Wenn du Werkzeuge krumm biegen musst, um das Problem zu lösen, ist Code oft klarer und leichter fehlerfrei zu halten.
Starke Indikatoren für Code:
Code macht Ownership außerdem klarer. Ein Team kann für Reviews, Teststabilität und Dokumentation verantwortlich sein. Das ist besser als „es liegt in drei Workflows und niemand ist sicher, welcher zuerst läuft."
Beispiel: Eine Refund-Decision-Engine, die Bestellhistorie, Betrugssignale, Versandstatus und Zeitfenster berücksichtigt. Du kannst Genehmigungsschritte in einem visuellen Workflow lassen, aber die Entscheidung selbst ist oft besser als Code mit Unit-Tests und Versionskontrolle aufgehoben.
Die Kosten sind real. Benutzerdefinierter Code braucht Entwicklungszeit, Reviews und laufende Wartung. Änderungen dauern möglicherweise länger als das Editieren eines Workflows, und du brauchst einen Release-Prozess. AppMaster kann reduzieren, wie viel Code du brauchst, indem es gemeinsame Teile mit visueller Logik und Modulen abdeckt, erlaubt aber trotzdem, Quellcode zu exportieren und dort zu erweitern, wo es nötig ist.
Teams überspringen oft den nützlichsten Teil: die Regel klar zu schreiben und dann ein Zuhause zu wählen, das zum Verhalten der Regel passt.
Nutze dieses Framework, wenn neue Logik auftaucht:
order_id und liefere allowed_refund_amount oder einen klaren Reason-Code.“ Diese Grenze verhindert, dass Logik überallhin ausläuft.Faustregel: Datenregeln so nah wie möglich an den Daten, Prozessregeln in einem Workflow-Tool, Berechnungsregeln dort, wo sie am leichtesten zu testen und zu versionieren sind.
Wenn du eine Plattform wie AppMaster benutzt, kannst du die Datenbank als Leitplanken (Tabellen, Beziehungen, Basis-Constraints) behandeln, den Business Process Editor für das "Wer macht was als Nächstes" nutzen und benutzerdefinierten Code für die wenigen Fälle reservieren, die ihn wirklich brauchen.
Unordentliche Systeme entstehen selten durch eine einzelne schlechte Entscheidung. Sie entstehen, wenn Logik verstreut, versteckt oder kopiert wird, bis niemand mehr weiß, was das System eigentlich macht.
Duplikation ist das klassische Problem: dieselbe Regel existiert an zwei Stellen, aber sie weichen mit der Zeit auseinander. Beispiel: Die Datenbank lehnt Rückerstattungen über 500 $ ab, wenn kein Genehmigungs-Eintrag existiert, aber ein Workflow sendet trotzdem Zahlungsanfragen, weil er ein anderes Limit prüft. Beide „funktionieren", bis der erste echte Edge-Case auftaucht und der Support ein mysteriöses Bug-Ticket bekommt.
Versteckte Regeln sind das nächste Problem. Trigger, Stored Procedures und Quick-Fixes in der Datenbank können für die Leute, die die UI oder Workflows bauen, unsichtbar sein. Wenn die Regel nicht in der Nähe des Workflows oder der API dokumentiert ist, die darauf angewiesen ist, werden Änderungen zum Raten und Tests zu Versuch-und-Irrtum.
Überladene Workflows erzeugen eine andere Art von Chaos. Eine lange Drag-and-Drop-Kette mit Dutzenden Verzweigungen wird zu einem fragilen Artefakt, das niemand anfassen will. In Tools wie AppMaster ist es einfach, Blöcke hinzuzufügen, weil es schnell geht, aber diese Geschwindigkeit kann später in Verwirrung umschlagen, wenn der Workflow keine klaren Grenzen hat.
Zwei entgegengesetzte "zu viel"-Fehler verursachen langfristigen Schmerz:
Eine einfache Gewohnheit verhindert das meiste: Bewahre jede Regel in einem primären Zuhause auf und schreibe auf, wo sie lebt und warum. Kannst du nicht in 10 Sekunden beantworten, „wo wird das durchgesetzt?", zahlst du bereits die Unordnungsteuer.
Du wählst den Ort, an dem eine Regel am einfachsten korrekt, sichtbar und änderbar bleibt.
Beginne mit einer Frage: Geht es bei dieser Regel um Datenkorrektheit, also dass sie niemals umgangen werden darf? Wenn ja, bring sie näher an die Datenbank. Geht es um Schritte, Genehmigungen oder Benachrichtigungen, behalte sie näher an der Workflow-Ebene.
Eine schnelle Checkliste:
Denke über Fehler nach. Eine Regel, die fehlschlagen kann, sollte so fehlschlagen, dass Menschen sie wiederherstellen können.
Wenn du sichere Retries und klare Fehlermeldungen brauchst, bevorzuge eine Orchestrierungsschicht, in der du Zustand tracken und Ausnahmen schrittweise behandeln kannst. Visuelle Workflow-Tools erleichtern das oft, weil jeder Schritt explizit ist und geloggt werden kann.
Ein praktischer Tie-Breaker:
Beispiel: „Refund amount cannot exceed original payment" ist Korrektheit und sollte nahe an den Daten durchgesetzt werden. „Rückerstattungen über 500 $ benötigen Manager-Genehmigung und senden dann eine Telegram-Nachricht" ist ein Workflow. In AppMaster passt diese Genehmigungskette natürlich in den Business Process Editor, während strikte Constraints im Datenmodell bleiben.
Ein häufiges reales Szenario ist eine Rückerstattung, die oberhalb eines Betrags Manager-Genehmigung braucht, plus Benachrichtigungen und eine saubere Audit-Spur.
Beginne damit, eine einzige Quelle der Wahrheit zu definieren: ein einzelner Refund-Datensatz mit Beträgen und einem klaren Statusfeld (z. B. requested, needs_approval, approved, rejected, processing, paid, failed). Jeder Teil des Systems sollte dieselben Felder lesen und schreiben, anstatt parallele Zustände an verschiedenen Stellen zu halten.
Lege Regeln, die Geld und Datenkonsistenz schützen, so nah wie möglich an die Daten.
Verwende Constraints (und manchmal eine Stored Procedure), um sicherzustellen, dass du nicht mehr als den eingelösten Zahlungsbetrag zurückerstattest, keine Bestellung zurückerstattest, die bereits vollständig rückerstattet wurde, nicht zwei aktive Rückerstattungsanfragen für dieselbe Bestellung erstellst oder wichtige Beträge nach Genehmigung änderst.
Halte auch das atomare Update hier: Wenn eine Rückerstattungsanfrage erstellt wird, schreibe die Refund-Zeile und aktualisiere die Order-Totals in einer Transaktion. Scheitert einer der Writes, darf nichts teilweise aktualisiert werden.
Genehmigungsschritte sind Prozess, nicht Datenschutz. Ein visueller Workflow ist ein guter Ort, um die Anfrage an den richtigen Manager zu leiten, auf eine Entscheidung zu warten, den Status zu aktualisieren, Erinnerungen zu senden und den Anfragenden zu benachrichtigen.
Ein einfacher Ablauf könnte sein: Anfrage erstellen -> wenn Betrag über Limit, setze Status auf needs_approval -> Manager benachrichtigen -> wenn genehmigt, setze auf approved -> Anfragenden benachrichtigen -> wenn 24 Stunden keine Antwort, Erinnerung senden.
In einem Tool wie AppMaster lässt sich das sauber in einem Business Process abbilden, der auf Statusänderungen reagiert und E-Mail, SMS oder Telegram auslöst.
Zahlungsanbieter haben Randfälle, die nicht immer sauber in Regeln oder Drag-and-Drop-Schritte passen. Halte provider-spezifische Logik in benutzerdefiniertem Code, wie Teilrückerstattungen mit Gebühren oder Multi-Capture-Zahlungen, Webhook-Reconciliation (der Provider sagt „paid“, aber deine App sagt „processing") und Idempotenz- sowie Retry-Handling, wenn der Provider timeouts verursacht.
Wichtig ist, dass benutzerdefinierter Code keine eigenen Status erfindet. Er liest den Refund-Datensatz, führt die Provider-Aktion aus und schreibt dann den nächsten Status und die bestätigten Beträge zurück, sodass die Datenbank das Ledger bleibt, dem alle vertrauen.
Eine gute Entscheidung hilft nur, wenn sie in sechs Monaten noch gilt. Das Ziel ist, die Wahl „wo lebt diese Logik?" leicht sichtbar, leicht testbar und schwer versehentlich umgehbar zu machen.
Erstelle eine einfache Logikkarte: eine kurze Liste deiner Schlüsselsregeln und das Zuhause, das du für jede gewählt hast. Halte sie knapp und aktualisiere sie, wenn sich eine Regel ändert. Füge Regelname, wo sie lebt (Datenbank, Workflow, benutzerdefinierter Code), warum (ein Satz), was sie liest und schreibt und wer Änderungen genehmigt, hinzu.
Schreibe Grenzen als nicht verhandelbare Vorgaben auf, die dein System schützen, wenn später Leute Features hinzufügen. Ein nützliches Format ist: „Die Datenbank garantiert X" und „Workflows erzwingen Y." Beispiel: Die Datenbank garantiert, dass ein Refund-Datensatz nicht ohne Order existiert, während der Workflow erzwingt, dass Rückerstattungen über 500 $ einer Manager-Genehmigung bedürfen.
Plane Tests, bevor du etwas änderst. Du brauchst keinen großen Testplan, nur ein paar Fälle, die du bei jeder Regeländerung erneut ausführst:
Setze Ownership und Review-Regeln. Entscheide, wer Stored Procedures editieren kann, wer Workflows ändert und was Peer-Review braucht. Dort bleibt vieles gesund oder driftet in „niemand weiß, warum das funktioniert."
Wenn du Drag-and-Drop-Workflows willst, ohne echte Backend-Struktur aufzugeben, ist eine Plattform wie AppMaster (appmaster.io) ein praktischer Mittelweg: Modelliere deine Daten, gib den Prozess im Business Process Editor vor und regeneriere und deploye, wenn sich Anforderungen ändern.
Wähle eine Regel mit hoher Wirkung, mappe sie, füge Grenzen hinzu und schreibe drei Testfälle. Diese eine Gewohnheit verhindert den Großteil der Logikaufblähung.
Was ist der einfachste Weg zu entscheiden, wo Geschäftslogik leben sollte?Platziere sie dort, wo sie korrekt, sichtbar und leicht änderbar bleibt. Halte Datenintegritätsregeln nahe an der Datenbank, Schritt-für-Schritt-Geschäftsprozesse in Workflows und nutze Code, wenn die Regel zu komplex ist oder strenge Tests und Kontrolle benötigt.
Wann sollte ich Logik in Stored Procedures legen?Nutze Stored Procedures für Datenschutz und Bulk-Datenarbeit: Durchsetzung von Invarianten für alle Apps, set-basierte Updates und atomare Transaktionen, die immer konsistent laufen müssen. Halte sie klein und stabil, damit sie nicht zur versteckten "Überraschungslogik" werden.
Wann sind visuelle Workflows die bessere Wahl?Visuelle Workflows sind am besten für Prozessregeln geeignet: Genehmigungen, Routing, Benachrichtigungen, Erinnerungen, Warte-Schritte und Integrationen, die einer menschenlesbaren Abfolge folgen. Sie eignen sich, wenn Nicht-Techniker oder bereichsübergreifende Teams den Ablauf prüfen und anpassen müssen.
Was sind Anzeichen dafür, dass eine Regel in benutzerdefiniertem Code besser aufgehoben ist?Wähle benutzerdefinierten Code für algorithmische oder ungewöhnliche Logik: komplexe Preisfindung, Betrugserkennung, Matching/Scoring, fortgeschrittene Retries und Idempotenz oder Integrationen, die spezielle Bibliotheken und sorgfältige Fehlerbehandlung brauchen. Code ist auch dann besser, wenn starke automatisierte Tests nötig sind.
Wie gehe ich mit Regeln um, die Geld betreffen, wie Rückerstattungen oder Rabatte?Setze nicht verhandelbare Geld- und Konsistenzregeln in die Datenbank und halte Genehmigungs- und Kommunikationsschritte im Workflow. Mischt man sie, blockiert man entweder legitime Prozessänderungen durch Datenbank-Releases oder lässt schlechte Daten durch, wenn jemand die UI umgeht.
Wie vermeide ich es, Regeln in Datenbank, Workflows und Code zu duplizieren?Bewahre jede Regel in einem primären Ort auf und lass andere Schichten diese aufrufen, anstatt sie neu zu implementieren. Duplikate führen zu Bugs wie "es funktionierte in der UI, aber die Datenbank lehnt ab", wenn Limits, Status oder Validierungen auseinanderdriften.
Wie verhindere ich, dass visuelle Workflows zu Spaghetti werden?Halte Workflows klein und fokussiert: ein klares Ergebnis, einfache Verzweigungen und verständliche Schritt-Namen. Wenn ein Workflow anfängt, schwere Datenverarbeitung zu machen oder viele Tabellen zu berühren, trenne die Berechnung in Code aus oder verschiebe Integritätsprüfungen in die Datenbank.
Warum fühlen sich Stored Procedures schwer zu debuggen und zu warten an?Behandle Datenbanklogik wie echte Softwareänderungen: versioniere sie, reviewe sie, teste sie und dokumentiere, wo sie durchgesetzt wird. Sorge außerdem dafür, dass Fehler in einer Form an die Workflow- oder API-Schicht weitergegeben werden, die handlungsfähig ist und erklärt, was schiefgelaufen ist.
Wie sollten Compliance- oder Audit-Anforderungen die Entscheidung ändern?Setze Zugriff und Integritätsbedingungen auf Datenebene durch und halte die Entscheidungsdokumentation (wer was wann genehmigt hat) in der Workflow-Ebene mit expliziten Statusänderungen und Logs. Diese Trennung erleichtert Audits, weil du sowohl Datenregeln als auch die Entscheidungsspur nachweisen kannst.
Wie passt AppMaster in die Entscheidung zwischen Stored Procedures und Workflows?AppMaster ist ein praktischer Mittelweg, wenn du strukturierte Daten plus lesbare Prozesslogik willst. Du kannst PostgreSQL-gestützte Daten modellieren und Geschäftsprozesse im visuellen Business Process Editor abbilden, während du Stored Procedures für Kern-Guardrails und Code für Randfälle reservierst.
21. Jan. 2026
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