В этом видео:
00:00 — Введение
01:06 — Database per service паттерн
07:51- Плюсы и минус PostgreSQL
13:10 — Пуллеры соединений
17:30 — Кластер PostgreSQL
23:03 — Партиционирование PostgreSQL
41:51 — Миграции в базах данных
01:13:12 — SQL в Go
01:47:24 — Ответы на вопросы
01:56:47 — Курс по микросервисам на Golang, как в BigTech
Урок посвящен правильному применению PostgreSQL в архитектуре микросервисов на Go.
В уроке не просто рассказываем о PostgreSQL как базе данных, а показываем, как она вписывается в микросервисный подход, какие паттерны и инструменты при этом важны, какие ошибки совершают команды и как их избежать. Материал подан с практической точки зрения — ориентирован на реальную разработку и эксплуатацию систем под нагрузкой.
Первая часть урока по PostgreSQL посвящена архитектурному паттерну «Database per service». Его суть заключается в том, что каждый микросервис должен иметь собственную базу данных, а не общую схему с другими сервисами. Такой подход обеспечивает слабую связанность: команды могут независимо обновлять, развёртывать и масштабировать сервисы, выбирать наиболее подходящую технологию хранения, а проблемы в одной базе данных не обрушат весь продукт. Однако у подхода есть и недостатки: увеличивается количество хранимых данных, сложнее управлять консистентностью между сервисами, появляются сложные кейсы с распределёнными транзакциями. Автор объясняет, что решение следует принимать на основе бизнес-требований и характера данных: если сущности сильно связаны и требуют строгих ACID-гарантий между собой — возможно, стоит рассмотреть другие варианты.
Далее рассматриваются сильные и слабые стороны PostgreSQL. Сильные: зрелость, открытый исходный код, расширяемость (расширения, типы данных), мощная поддержка JSONB, аналитические функции, транзакционная модель. Это делает PostgreSQL универсальной СУБД для больших и критичных к данным проектов. Но есть и сложности: горизонтальное масштабирование ограничено, неэффективные запросы могут приводить к блокировкам, а сложные конфигурации требуют квалифицированной поддержки. Важно помнить, что PostgreSQL — это не «волшебная кнопка», и работа с ней должна быть осознанной.
Отдельный блок урока о PostgreSQL посвящён пулам соединений. В микросервисной архитектуре может быть десятки и сотни сервисов, и если каждый из них будет создавать собственные постоянные соединения с базой, сервер PostgreSQL легко окажется перегружен. Поэтому обязательна грамотная настройка пула: ограничение максимального числа соединений, контроль времени ожидания, правильное использование соединений в коде. Автор даёт рекомендации, что в Go для работы с PostgreSQL предпочтительнее драйвер pgx, а также что лучше использовать дополнительный внешний пул, если нагрузка высокая (например, PgBouncer).
Следующая важная тема — кластеры PostgreSQL и высокая доступность. Обсуждаются варианты репликации и масштабирования: когда нужна только масштабируемость чтения, может хватить мастер-реплик; когда важна устойчивость к сбоям, приходится внедрять механизмы автоматического failover. Автор подчёркивает, что простая настройка кластера «по инструкции» редко бывает достаточной — необходимо мониторить задержку репликации, учитывать вероятность конфликта данных при переключении ролей, а также продумывать поведение сервисов в момент отказа.
Очень интересным получается обсуждение партиционирования. Оно особенно актуально для больших таблиц логов, аналитических данных и хранения истории. Партиционирование помогает ускорить запросы, упрощает очистку старых данных и уменьшает нагрузку на индексы. Однако автор предупреждает: партиционирование нужно внедрять заранее, а не тогда, когда таблица уже разрослась до сотен миллионов строк. Также важно понимать, как планировщик запросов работает с разделами, иначе можно столкнуться с неоптимальными планами и потерей производительности.
Большое внимание уделено теме миграций базы данных. В микросервисной среде схемы могут развиваться независимо, и важно избегать ситуаций, когда новая версия сервиса несовместима со старой структурой данных. Автор объясняет принцип обратной совместимости миграций: сначала добавляем всё, что нужно новой версии, затем переключаем код, и только потом удаляем устаревшее. Также рассматривается автоматизация миграций, тестирование изменений, наблюдаемость и откат. Подчёркивается, что опасные миграции — такие как изменение типа столбца или добавление NOT NULL с проверками — должны выполняться постепенно, в несколько безопасных этапов.
Большая часть урока выделена практической работе с SQL в Golang. Автор показывает, как правильно писать код доступа к данным, избегать SQL-инъекций, оборачивать операции в транзакции, обрабатывать ошибки и таймауты. Также обсуждается выбор между «чистым SQL» и ORM-фреймворками. В микросервисах, где важна предсказуемость нагрузки, предпочтение часто отдаётся ручным SQL-запросам или лёгким query-builder-библиотекам, которые не скрывают детали выполнения.
В конце урока автор отвечает на практические вопросы зрителей: как мониторить базу, когда внедрять партиционирование, как распределять ответственность между командами, как минимизировать простои при обновлениях и др.
Этот урок по PostgreSQL будет особенно полезен:
00:00 — Введение
01:06 — Database per service паттерн
07:51- Плюсы и минус PostgreSQL
13:10 — Пуллеры соединений
17:30 — Кластер PostgreSQL
23:03 — Партиционирование PostgreSQL
41:51 — Миграции в базах данных
01:13:12 — SQL в Go
01:47:24 — Ответы на вопросы
01:56:47 — Курс по микросервисам на Golang, как в BigTech
Урок посвящен правильному применению PostgreSQL в архитектуре микросервисов на Go.
В уроке не просто рассказываем о PostgreSQL как базе данных, а показываем, как она вписывается в микросервисный подход, какие паттерны и инструменты при этом важны, какие ошибки совершают команды и как их избежать. Материал подан с практической точки зрения — ориентирован на реальную разработку и эксплуатацию систем под нагрузкой.
Первая часть урока по PostgreSQL посвящена архитектурному паттерну «Database per service». Его суть заключается в том, что каждый микросервис должен иметь собственную базу данных, а не общую схему с другими сервисами. Такой подход обеспечивает слабую связанность: команды могут независимо обновлять, развёртывать и масштабировать сервисы, выбирать наиболее подходящую технологию хранения, а проблемы в одной базе данных не обрушат весь продукт. Однако у подхода есть и недостатки: увеличивается количество хранимых данных, сложнее управлять консистентностью между сервисами, появляются сложные кейсы с распределёнными транзакциями. Автор объясняет, что решение следует принимать на основе бизнес-требований и характера данных: если сущности сильно связаны и требуют строгих ACID-гарантий между собой — возможно, стоит рассмотреть другие варианты.
Далее рассматриваются сильные и слабые стороны PostgreSQL. Сильные: зрелость, открытый исходный код, расширяемость (расширения, типы данных), мощная поддержка JSONB, аналитические функции, транзакционная модель. Это делает PostgreSQL универсальной СУБД для больших и критичных к данным проектов. Но есть и сложности: горизонтальное масштабирование ограничено, неэффективные запросы могут приводить к блокировкам, а сложные конфигурации требуют квалифицированной поддержки. Важно помнить, что PostgreSQL — это не «волшебная кнопка», и работа с ней должна быть осознанной.
Отдельный блок урока о PostgreSQL посвящён пулам соединений. В микросервисной архитектуре может быть десятки и сотни сервисов, и если каждый из них будет создавать собственные постоянные соединения с базой, сервер PostgreSQL легко окажется перегружен. Поэтому обязательна грамотная настройка пула: ограничение максимального числа соединений, контроль времени ожидания, правильное использование соединений в коде. Автор даёт рекомендации, что в Go для работы с PostgreSQL предпочтительнее драйвер pgx, а также что лучше использовать дополнительный внешний пул, если нагрузка высокая (например, PgBouncer).
Следующая важная тема — кластеры PostgreSQL и высокая доступность. Обсуждаются варианты репликации и масштабирования: когда нужна только масштабируемость чтения, может хватить мастер-реплик; когда важна устойчивость к сбоям, приходится внедрять механизмы автоматического failover. Автор подчёркивает, что простая настройка кластера «по инструкции» редко бывает достаточной — необходимо мониторить задержку репликации, учитывать вероятность конфликта данных при переключении ролей, а также продумывать поведение сервисов в момент отказа.
Очень интересным получается обсуждение партиционирования. Оно особенно актуально для больших таблиц логов, аналитических данных и хранения истории. Партиционирование помогает ускорить запросы, упрощает очистку старых данных и уменьшает нагрузку на индексы. Однако автор предупреждает: партиционирование нужно внедрять заранее, а не тогда, когда таблица уже разрослась до сотен миллионов строк. Также важно понимать, как планировщик запросов работает с разделами, иначе можно столкнуться с неоптимальными планами и потерей производительности.
Большое внимание уделено теме миграций базы данных. В микросервисной среде схемы могут развиваться независимо, и важно избегать ситуаций, когда новая версия сервиса несовместима со старой структурой данных. Автор объясняет принцип обратной совместимости миграций: сначала добавляем всё, что нужно новой версии, затем переключаем код, и только потом удаляем устаревшее. Также рассматривается автоматизация миграций, тестирование изменений, наблюдаемость и откат. Подчёркивается, что опасные миграции — такие как изменение типа столбца или добавление NOT NULL с проверками — должны выполняться постепенно, в несколько безопасных этапов.
Большая часть урока выделена практической работе с SQL в Golang. Автор показывает, как правильно писать код доступа к данным, избегать SQL-инъекций, оборачивать операции в транзакции, обрабатывать ошибки и таймауты. Также обсуждается выбор между «чистым SQL» и ORM-фреймворками. В микросервисах, где важна предсказуемость нагрузки, предпочтение часто отдаётся ручным SQL-запросам или лёгким query-builder-библиотекам, которые не скрывают детали выполнения.
В конце урока автор отвечает на практические вопросы зрителей: как мониторить базу, когда внедрять партиционирование, как распределять ответственность между командами, как минимизировать простои при обновлениях и др.
Этот урок по PostgreSQL будет особенно полезен:
- Backend-разработчикам на Golang, которые работают с PostgreSQL или только начинают это делать.
- Инженерам, строящим микросервисную архитектуру и решающим задачи масштабируемости данных.
- Тимлидам и архитекторам, занимающимся проектированием высоконагруженных систем.
- DevOps/SRE-специалистам, поддерживающим PostgreSQL-кластеры и CI/CD для миграций.
- Разработчикам, переходящим от монолита к микросервисам, которые интересуются правильным разделением данных.
- Техлидам стартапов, которым важно избежать критических ошибок на ранних этапах.
- Студентам и джунам, желающим понять реальную практику работы с SQL-базами в продакшене.
- Всем, кто использует pgx, database/sql и другие Go-инструменты для работы с PostgreSQL.
