JTL Ameise timeout? 15 Stunden für 125k Artikel? Das sind Ihre Optionen

Ihre JTL Ameise (Import-Tool für JTL-Wawi ERP) läuft seit 6 Stunden. SQL Deadlock. Timeout abgelaufen. Dieser Artikel zeigt Lösungen und Alternativen für große Kataloge.

Das Kernproblem: Import-Tools sind nicht für Massen-Daten gebaut

JTL Ameise (das Import-Tool von JTL-Wawi) verarbeitet jeden Artikel einzeln durch die komplette Business-Logik.¹ Bei 30.000+ Artikeln führt das zu:

1. Jeder Artikel löst dutzende Trigger aus
2. Worker-Prozesse konkurrieren um Ressourcen
3. Datenbank-Locks entstehen
4. SQL Server Timeout nach 30 Sekunden
5. Import bricht ab oder hängt

Laut JTL Forum: *"Nach 15 Stunden waren nur 125k von 420k Datensätzen importiert. Bei parallel laufenden Importen steigt die Zeit auf über 6 Stunden."*²

Performance-Vergleich: Realistische Zahlen

Test-Setup

• JTL-Wawi 1.9 mit Ameise Import-Tool
• 50.000 Artikel mit Varianten
• 5 Attribute pro Artikel
• Ohne Bilder (für fairen Vergleich)

³ Mit optimalen Settings und gestopptem Worker ⁴ Erfordert Enterprise SQL Server und viel Konfiguration ⁵ Empfehlung aus JTL Forum zur Vermeidung von Deadlocks

Quick Fixes für JTL Ameise (Temporäre Lösung)

1. SQL Server Konfiguration

Connection Timeout erhöhen:

-- In SQL Server Management Studio
EXEC sp_configure 'remote query timeout', 600;
RECONFIGURE;

Command Timeout in JTL-Wawi:

• Datenbankeinstellungen → Erweitert
• "Command Timeout" auf 300 Sekunden
• "Connection Pool Size" erhöhen

2. JTL Worker stoppen

Vor jedem Import:⁶

1. Alle Worker beenden
2. Datenbank-Backup erstellen
3. Import starten
4. Nach Import: Worker neu starten

3. Import-Strategie optimieren

Große Lieferanten-CSV?

• Aufteilen in 50k Batches
• Bilder in separatem Durchgang
• Nur geänderte Daten verarbeiten
• Nachts importieren

Strukturelle Probleme bleiben

Datenbank-Bottleneck

Bei 100.000+ Artikeln:

• Jede Query wird langsamer
• Indizes müssen neu aufgebaut werden⁸
• TempDB wird zum Flaschenhals
• RAM-Allocation reicht nicht

Lösung laut JTL: Migration auf MS SQL Enterprise (€5000+ Lizenz)

Hardware-Anforderungen steigen

Für große Kataloge brauchen Sie:⁹

• Dedizierter SQL Server
• 32GB+ RAM
• NVMe SSDs
• Multi-Core CPU
• = €300-800/Monat zusätzliche Kosten

Praxis-Beispiel: Fashion-Händler

Ein deutscher Mode-Händler mit:

• 20 Lieferanten
• 75.000 SKUs gesamt
• Tägliche Bestandsupdates
• JTL-Wawi + Ameise

Aktuelle Situation:

Morgen-Routine:
06:00 - Start Import Lieferant 1
08:30 - Timeout, Neustart
10:00 - Lieferant 1 fertig
...
18:00 - Noch 5 Lieferanten offen (Arbeitstag verloren)

Nach Umstellung auf externe Verarbeitung:

06:00 - Upload aller 20 CSV-Dateien
06:01 - Processing startet (extern)
06:03 - 75.000 Artikel aktualisiert
06:05 - Fertig, JTL-Wawi up-to-date

Wann JTL Ameise noch funktioniert

JTL Ameise ist ausreichend für:

• < 5.000 Artikel
• Wöchentliche Updates
• Einfache Artikelstruktur
• Ein Lieferant
• Keine Echtzeit-Sync nötig

Wann Sie eine Alternative brauchen

Technischer Vergleich: Wo liegt der Unterschied?

JTL Ameise Architektur

CSV/XML → JTL Business Logic → SQL Server
         ↑
    [Alles in JTL-Wawi]
    [Single Thread]
    [Sync Processing]
    [Worker blockiert]

Engpass: Alles läuft durch JTL Business Logic.

Moderne Architektur (SyncRefine)

CSV/XML → External Processing → API → JTL-Wawi
         ↑
    [Außerhalb JTL]
    [Multi-threaded]
    [Async Processing]
    [350.000 Records/Minute]

Vorteil: JTL-Wawi macht nur was es gut kann: Warenwirtschaft.

Kostenvergleich (TCO)

JTL Ameise Gesamtkosten

Automatisierungs-Alternative

Migrations-Strategie (ohne Downtime)

Woche 1: Parallel testen

1. JTL Ameise bleibt aktiv
2. Einen Lieferanten auf SyncRefine testen
3. Performance vergleichen
4. Server-Last messen

Woche 2: Größten Lieferanten migrieren

• Lieferant mit meisten Artikeln umstellen
• Performance-Gewinn dokumentieren
• Zeit-Ersparnis messen

Woche 3: Komplette Umstellung

• Alle Lieferanten auf neuen Flow
• JTL Ameise nur als Backup
• Automatisches FTP-Monitoring aktiv

Häufige Fragen

"Muss ich JTL-Wawi wechseln?"

Nein. JTL-Wawi bleibt Ihre Warenwirtschaft. Nur der Import läuft extern.

"Funktioniert das mit Vater-Kind-Artikeln?"

Ja. Alle JTL-Artikeltypen, Varianten und Stücklisten werden unterstützt.

"Was ist mit meinen Workflows?"

JTL Workflows laufen normal weiter. Die Artikel kommen über die API, genau wie von Ameise.

"Sind meine Daten sicher?"

• DSGVO-konforme Verarbeitung
• Verschlüsselte Übertragung
• Daten werden nach Processing gelöscht
• Deutsche Server

Spezifische JTL-Szenarien

Multi-Channel Integration

Marktplatz-Attribute (zehntausende zusätzliche Felder) belasten die Datenbank extrem.

Problem: Jeder Artikel braucht dutzende Zusatzfelder Lösung: Attribute extern verarbeiten, nur Änderungen syncen

Shop-Migrationen

Große Datenmigrationen zwischen Systemen dauern oft Tage.

Problem: Connector-Timeouts und Format-Unterschiede Lösung: Direkt-Import über API mit intelligenter Transformation

Fazit

JTL Ameise ist ein solides Tool, das bei Skalierung an Grenzen stößt. Die Timeout-Fehler und 15-Stunden-Importe sind Symptome eines architektonischen Problems: Warenwirtschaftssysteme sind nicht für Massen-Imports gebaut.

Für Händler mit >10.000 Artikeln oder täglichen Updates ist externe Verarbeitung keine Luxus sondern Notwendigkeit.

Die Wahl:

1. Weiter kämpfen: Täglich Worker stoppen, Imports überwachen
2. Modernisieren: Automatisierung die skaliert

Die ROI spricht für sich: Was jetzt einen Arbeitstag kostet, läuft in Minuten.

Quellen

¹ JTL Forum - Ameise Performance Probleme ² JTL Forum - 15 Stunden Import ³ Basierend auf Community-Reports und eigenen Tests ⁴ Physische SQL Server Limitierungen ⁵ JTL Forum - Worker stoppen für Import ⁶ JTL Best Practices für Ameise ⁷ JTL Forum - Ameise Beschleunigung ⁸ JTL Datenbank-Optimierung ⁹ JTL Hardware-Anforderungen

Letzte Aktualisierung: September 2025. JTL-Wawi und JTL Ameise sind Marken der JTL-Software-GmbH.