Databricks und Neon stellen mit der Lakebase-Architektur einen Paradigmenwechsel im Datenbankdesign vor, der traditionelle monolithische OLTP-Systeme grundlegend überdenkt. Bestehende Datenbanken wie Postgres oder MySQL leiden unter veralteten Strukturen, bei denen Speicher und Rechenleistung gekoppelt sind. Dies führt zu Skalierungsengpässen, hohen Kosten für physische Replikate und massiven Kontaminationen zwischen transaktionalen und analytischen Workloads. Zudem bergen lokale Write-Ahead-Logs und Datenblöcke auf derselben Maschine persistierende Risiken bei der Datensicherheit. Die neue Lakebase-Architektur löst diese Probleme durch vollständige Entkopplung von Compute und Storage. Das WAL wird in den verteilten, Paxos-basierten SafeKeeper ausgelagert. Transaktionen gelten erst als sicher, wenn sie im Netzwerk repliziert sind, was lokale Disk-Flushes und damit verbundene Ausfallrisiken eliminiert. Datenblätter wandern zum PageServer, der als Write-Through-Cache dient und Änderungen asynchron in kostengünstiges Cloud-Object-Speichern materialisiert. Dies ermöglicht zustandslose, elastische Compute-Instanzen, unbegrenzten Speicher, sofortige Datenbank-Zweige ohne physische Kopien und vereinfachte Hochverfügbarkeit. Der zentrale Meilenstein ist LTAP, die Lake Transactional/Analytical Processing. Anstatt analytische Workloads über fragile CDC- oder Mirroring-Pipelines zu replizieren, konvertiert der PageServer Rohdaten während der Materialisierung automatisch in spaltenbasierte Parquet-Formate im Data Lake. Dabei werden Postgres-Integritätsregeln, Typsysteme und Multi-Version-Concurrency-Control exakt beibehalten. Analytische Engines lesen so die aktuellsten Transaktionen mit minimaler Latenz, ohne die OLTP-Leistung zu beeinträchtigen. Ein explizites ETL-Management entfällt komplett, Dateninkonsistenzen werden ausgeschlossen. Im Gegensatz zu traditionellen HTAP-Ansätzen, die Transaktion und Analyse in einer proprietären Engine vereinen und dabei oft Ökosystem, Features oder Performance isolieren, setzt Lakebase auf Storage-Unifikation bei gleichzeitiger Engine-Trennung. Postgres bleibt für ACID-Transaktionen verantwortlich, während Lakehouse-Engines die analytische Abfrageleistung übernehmen. Die Architektur senkt Speicherkosten durch komprimierte Spaltenformate und etabliert eine skalierbare Grundlage für zukünftige optimierte Wartungsoperationen. Die Technologie wird schrittweise in Databricks- und Neon-Produkten ausgerollt.