День 117 :: Почему PostgreSQL замедляет наш MVP, но это того стоит 🐘💡
Если бы стартапы были кулинарией, то переход с MySQL на PostgreSQL — это как поменять газовую плиту на молекулярную кухню. Всё сложнее, дольше, но результат... Когда-нибудь он будет фантастическим. А пока объясняем, почему мы «допиливаем» и терпим.
---
Почему PostgreSQL задерживает наш MVP?
1. «Мы учимся заново готовить»
Раньше мы жили в уютном мире MySQL, где JOIN-ы были простыми, а запросы — предсказуемыми.
Теперь — погружаемся в PostgreSQL с его:
- CTE (Common Table Expressions) — это как SQL на стероидах.
- Оконными функциями — чтобы делать аналитику в одном запросе.
- JSONB — потому что NoSQL внутри SQL это круто (и сложно).
Итог: Пишем запросы в 2 раза дольше, но они в 10 раз мощнее.
---
2. «Микросервисы требуют магии»
Наш сервис — это не монолит, а оркестр из микросервисов. PostgreSQL тут — дирижёр, который должен:
- Синхронизировать данные между сервисами без конфликтов.
- Обрабатывать сложные JOIN между 100+ таблицами (спасибо, что вообще есть).
- Масштабироваться так, чтобы не упасть при первом же наплыве заказов.
Пример: Запрос для расчёта оптимального маршрута курьера в реальном времени — это не
---
3. «Тестирование — это ад»
Раньше в MySQL мы проверяли запросы за 5 минут. Теперь:
- EXPLAIN ANALYZE — чтобы понять, почему запрос тормозит.
- Индексы-призраки — то создашь, то удалишь, а они всё равно не работают.
- Репликация и шардирование — потому что «надо сразу делать как у взрослых».
Почему мы не откажемся от PostgreSQL?
1. Сложные запросы = гибкость
- Геоданные — ищем ближайших курьеров через PostGIS.
- Полнотекстовый поиск — чтобы пользователи находили «крымский сыр» даже с опечаткой.
- Триггеры и процедуры — автоматизируем всё, что можно.
2. Надёжность > скорость
MySQL падал при 1000 одновременных запросов. PostgreSQL держит удар даже при 10 000.
3. Будущее уже здесь
Когда мы масштабируемся до уровня Alibaba (а мы масштабируемся!), PostgreSQL позволит:
- Горизонтально масштабировать базу через Citus.
- Работать с Petabytes данных без переписывания кода.
- Строить real-time аналитику прямо в БД.
---
Что в итоге?
Да, мы тормозим. Но только потому, что:
- Пишем не «костыли», а архитектуру на 5 лет вперёд.
- Учимся работать с инструментом уровня Enterprise.
- Готовимся к тому, что наш MVP превратится в монстра с 500 000 RPS.
P.S. Если бы Илон Маск спешил, SpaceX до сих пор запускала бы ракеты на MySQL.
@achopochom — закулисье создания стартапа🦄
#стартап #PostgreSQL #MVP #техдолг #микросервисы
Если бы стартапы были кулинарией, то переход с MySQL на PostgreSQL — это как поменять газовую плиту на молекулярную кухню. Всё сложнее, дольше, но результат... Когда-нибудь он будет фантастическим. А пока объясняем, почему мы «допиливаем» и терпим.
---
Почему PostgreSQL задерживает наш MVP?
1. «Мы учимся заново готовить»
Раньше мы жили в уютном мире MySQL, где JOIN-ы были простыми, а запросы — предсказуемыми.
Теперь — погружаемся в PostgreSQL с его:
- CTE (Common Table Expressions) — это как SQL на стероидах.
- Оконными функциями — чтобы делать аналитику в одном запросе.
- JSONB — потому что NoSQL внутри SQL это круто (и сложно).
Итог: Пишем запросы в 2 раза дольше, но они в 10 раз мощнее.
---
2. «Микросервисы требуют магии»
Наш сервис — это не монолит, а оркестр из микросервисов. PostgreSQL тут — дирижёр, который должен:
- Синхронизировать данные между сервисами без конфликтов.
- Обрабатывать сложные JOIN между 100+ таблицами (спасибо, что вообще есть).
- Масштабироваться так, чтобы не упасть при первом же наплыве заказов.
Пример: Запрос для расчёта оптимального маршрута курьера в реальном времени — это не
SELECT * FROM orders. Это 15 вложенных подзапросов, 3 оконные функции и молитва. ---
3. «Тестирование — это ад»
Раньше в MySQL мы проверяли запросы за 5 минут. Теперь:
- EXPLAIN ANALYZE — чтобы понять, почему запрос тормозит.
- Индексы-призраки — то создашь, то удалишь, а они всё равно не работают.
- Репликация и шардирование — потому что «надо сразу делать как у взрослых».
Почему мы не откажемся от PostgreSQL?
1. Сложные запросы = гибкость
- Геоданные — ищем ближайших курьеров через PostGIS.
- Полнотекстовый поиск — чтобы пользователи находили «крымский сыр» даже с опечаткой.
- Триггеры и процедуры — автоматизируем всё, что можно.
2. Надёжность > скорость
MySQL падал при 1000 одновременных запросов. PostgreSQL держит удар даже при 10 000.
3. Будущее уже здесь
Когда мы масштабируемся до уровня Alibaba (а мы масштабируемся!), PostgreSQL позволит:
- Горизонтально масштабировать базу через Citus.
- Работать с Petabytes данных без переписывания кода.
- Строить real-time аналитику прямо в БД.
---
Что в итоге?
Да, мы тормозим. Но только потому, что:
- Пишем не «костыли», а архитектуру на 5 лет вперёд.
- Учимся работать с инструментом уровня Enterprise.
- Готовимся к тому, что наш MVP превратится в монстра с 500 000 RPS.
P.S. Если бы Илон Маск спешил, SpaceX до сих пор запускала бы ракеты на MySQL.
@achopochom — закулисье создания стартапа🦄
#стартап #PostgreSQL #MVP #техдолг #микросервисы