Le mode de planification du schéma Postgres vous aide à définir entités, contraintes, index et migrations avant la génération de code, réduisant les réécritures ultérieures.
Si vous construisez des endpoints et des modèles avant que la forme de la base ne soit claire, vous finissez généralement par réécrire les mêmes fonctionnalités deux fois. L'application fonctionne pour une démo, puis des données réelles et des cas limites arrivent et tout devient fragile.
La plupart des réécritures viennent de trois problèmes prévisibles :
Chacun force des changements qui se répercutent dans le code, les tests et les applications clientes.
Planifier votre schéma Postgres signifie décider d'abord du contrat de données, puis générer du code qui lui correspond. En pratique, cela ressemble à écrire les entités, les relations et les quelques requêtes qui comptent, puis choisir contraintes, index et approche de migration avant qu'un outil ne scaffold les tables et le CRUD.
C'est d'autant plus important lorsque vous utilisez une plateforme de vibe-coding comme Koder.ai, où vous pouvez générer beaucoup de code rapidement. La génération rapide est excellente, mais elle devient bien plus fiable quand le schéma est fixé. Vos modèles et endpoints générés nécessitent moins de retouches par la suite.
Voici ce qui tourne généralement mal quand vous sautez la planification :
Un bon plan de schéma est simple : une description en langage courant de vos entités, un brouillon de tables et colonnes, les contraintes et index clés, et une stratégie de migration qui vous permet de changer les choses en toute sécurité au fur et à mesure de la croissance du produit.
La planification du schéma fonctionne mieux quand vous commencez par ce que l'application doit mémoriser et ce que les gens doivent pouvoir faire avec ces données. Écrivez l'objectif en 2 à 3 phrases simples. Si vous ne pouvez pas l'expliquer simplement, vous créerez probablement des tables supplémentaires dont vous n'avez pas besoin.
Ensuite, concentrez-vous sur les actions qui créent ou modifient des données. Ces actions sont la vraie source de vos lignes, et elles révèlent ce qui doit être validé. Pensez en verbes, pas en noms.
Par exemple, une application de réservation pourrait devoir créer une réservation, la reprogrammer, l'annuler, la rembourser et envoyer un message au client. Ces verbes suggèrent rapidement ce qui doit être stocké (créneaux horaires, changements de statut, montants d'argent) avant même de nommer une table.
Capturez aussi vos chemins de lecture, car les lectures dictent la structure et les index plus tard. Listez les écrans ou rapports que les gens utiliseront réellement et comment ils découpent les données : “Mes réservations” triées par date et filtrées par statut, recherche admin par nom de client ou référence de réservation, revenu journalier par lieu, et une vue d'audit de qui a changé quoi et quand.
Enfin, notez les besoins non fonctionnels qui influencent les choix de schéma, comme l'historique d'audit, les suppressions logiques, la séparation multi-tenant ou les règles de confidentialité (par exemple, limiter qui peut voir les coordonnées).
Si vous prévoyez de générer du code ensuite, ces notes deviennent de puissants prompts. Elles précisent ce qui est requis, ce qui peut changer et ce qui doit être consultable. Si vous utilisez Koder.ai, rédiger cela avant de générer quoi que ce soit rend Planning Mode beaucoup plus efficace parce que la plateforme travaille à partir de vraies exigences plutôt que de suppositions.
Avant de toucher aux tables, écrivez une description simple de ce que votre appli stocke. Commencez par lister les noms que vous répétez : user, project, message, invoice, subscription, file, comment. Chaque nom est une entité candidate.
Ajoutez ensuite une phrase par entité qui répond : qu'est-ce que c'est, et pourquoi ça existe ? Par exemple : « A Project is a workspace a user creates to group work and invite others. » Cela évite des tables vagues comme data, items ou misc.
La propriété (ownership) est la décision suivante importante, et elle affecte presque chaque requête que vous écrivez. Pour chaque entité, décidez :
Décidez ensuite comment vous identifierez les enregistrements. Les UUIDs sont excellents lorsque les enregistrements peuvent être créés depuis de nombreux endroits (web, mobile, jobs en arrière-plan) ou quand vous ne voulez pas d'IDs prévisibles. Les bigint sont plus petits et plus rapides. Si vous avez besoin d'un identifiant lisible, gardez-le séparé (par exemple, un court project_code unique au sein d'un compte) au lieu d'en faire la clé primaire.
Enfin, écrivez les relations en phrases avant de tout schématiser : un utilisateur a plusieurs projets, un projet a plusieurs messages, et les utilisateurs peuvent appartenir à plusieurs projets. Marquez chaque lien comme requis ou optionnel, par exemple « un message doit appartenir à un projet » vs « une facture peut appartenir à un projet ». Ces phrases deviennent votre source de vérité pour la génération de code plus tard.
Une fois que les entités sont claires en langage courant, transformez chacune en une table avec des colonnes qui correspondent aux faits réels que vous devez stocker.
Commencez par des noms et des types sur lesquels vous pouvez tenir. Choisissez des patterns cohérents : noms de colonnes en snake_case, le même type pour la même idée, et des clés primaires prévisibles. Pour les timestamps, préférez timestamptz afin que les fuseaux horaires ne vous surprennent pas plus tard. Pour l'argent, utilisez numeric(12,2) (ou stockez les cents en entier) plutôt que des floats.
Pour les champs de statut, utilisez soit un enum Postgres, soit une colonne text avec une contrainte CHECK afin que les valeurs autorisées soient contrôlées.
Décidez ce qui est requis vs optionnel en traduisant les règles en NOT NULL. Si une valeur doit exister pour que la ligne ait du sens, rendez-la obligatoire. Si elle est vraiment inconnue ou non applicable, autorisez les nulls.
Un ensemble de colonnes par défaut pratique à prévoir :
id (uuid ou bigint, choisissez une approche et restez-y)created_at et updated_atdeleted_at uniquement si vous avez vraiment besoin de soft deletes et de restaurationscreated_by quand vous avez besoin d'une trace d'audit claire de qui a fait quoiLes relations many-to-many devraient presque toujours devenir des tables de jonction. Par exemple, si plusieurs utilisateurs peuvent collaborer sur une app, créez app_members avec app_id et user_id, puis imposez l'unicité sur la paire afin d'éviter les doublons.
Pensez à l'historique tôt. Si vous savez que vous aurez besoin de versioning, prévoyez une table immuable telle que app_snapshots, où chaque ligne est une version sauvegardée liée à apps via app_id et horodatée avec created_at.
Les contraintes sont les garde-fous de votre schéma. Décidez quelles règles doivent être vraies quel que soit le service, le script ou l'outil admin qui accède à la base.
Commencez par l'identité et les relations. Chaque table a besoin d'une clé primaire, et tout champ « belongs to » devrait être une vraie clé étrangère, pas juste un entier auquel on espère qu'il correspond.
Ajoutez ensuite l'unicité là où les doublons causeraient un vrai dommage, comme deux comptes avec le même email ou deux lignes d'une commande avec le même (order_id, product_id).
Contraintes de haute valeur à planifier tôt :
amount >= 0, status IN ('draft','paid','canceled'), ou rating BETWEEN 1 AND 5.Le comportement de cascade est là où la planification vous évite des ennuis plus tard. Demandez-vous ce que les gens attendent réellement. Si un client est supprimé, ses commandes ne devraient en général pas disparaître. Cela oriente vers des suppressions restreintes et la conservation de l'historique. Pour des données dépendantes comme les line items d'une commande, cascader depuis la commande vers les items peut avoir du sens car les items n'ont pas de signification sans le parent.
Quand vous générerez ensuite des modèles et des endpoints, ces contraintes deviendront des exigences claires : quelles erreurs gérer, quels champs sont requis et quels cas limites sont impossibles par conception.
Les index doivent répondre à une question : qu'est-ce qui doit être rapide pour les vrais utilisateurs ?
Commencez par les écrans et les appels d'API que vous prévoyez d'envoyer en premier. Une page de liste qui filtre par statut et trie par le plus récent a des besoins différents d'une page de détail qui charge des enregistrements liés.
Rédigez 5 à 10 motifs de requêtes en langage clair avant de choisir un index. Par exemple : « Afficher mes factures des 30 derniers jours, filtrer par payé/non payé, trier par created_at », ou « Ouvrir un projet et lister ses tâches par due_date. » Cela ancre le choix des index dans l'utilisation réelle.
Un bon ensemble initial d'index inclut souvent les colonnes de foreign key utilisées pour les joins, les colonnes de filtre communes (comme status, user_id, created_at) et un ou deux index composites pour des requêtes multi-filtres stables, comme (account_id, created_at) quand vous filtrez toujours par account_id puis triez par date.
L'ordre des colonnes dans un index composite compte. Mettez la colonne que vous filtrez le plus souvent (et qui est la plus sélective) en premier. Si vous filtrez par tenant_id à chaque requête, elle appartient souvent en tête de beaucoup d'index.
Évitez d'indexer tout « au cas où ». Chaque index ajoute du travail aux INSERT et UPDATE, et cela peut nuire plus qu'une requête rare un peu plus lente.
Planifiez la recherche textuelle séparément. Si vous avez seulement besoin d'un simple « contains », ILIKE peut suffire au départ. Si la recherche est centrale, prévoyez tôt le full-text (tsvector) pour ne pas devoir repenser la chose plus tard.
Un schéma n'est pas « fini » quand vous créez les premières tables. Il change à chaque fois que vous ajoutez une fonctionnalité, corrigez une erreur ou apprenez davantage sur vos données. Si vous décidez de votre stratégie de migration en amont, vous évitez des réécritures douloureuses après la génération de code.
Gardez une règle simple : changez la base en petites étapes, une fonctionnalité à la fois. Chaque migration doit être facile à relire et sûre à exécuter dans tous les environnements.
La plupart des cassures viennent de renommages ou suppressions de colonnes, ou de changements de type. Au lieu de tout faire d'un coup, prévoyez un chemin sûr :
Cela demande plus d'étapes, mais c'est plus rapide en pratique car cela réduit les interruptions et les patchs d'urgence.
Les données seed font aussi partie des migrations. Décidez quelles tables de référence sont « toujours présentes » (roles, statuses, countries, plan types) et rendez-les prévisibles. Placez les inserts et updates pour ces tables dans des migrations dédiées afin que chaque développeur et chaque déploiement obtienne les mêmes résultats.
Mettez en place des attentes tôt :
Les rollbacks ne sont pas toujours une « down migration » parfaite. Parfois le meilleur rollback est une restauration depuis une sauvegarde. Si vous utilisez Koder.ai, il vaut aussi la peine de décider quand compter sur des snapshots et des rollbacks pour une récupération rapide, surtout avant des changements risqués.
Imaginez une petite SaaS où les gens rejoignent des équipes, créent des projets et suivent des tâches.
Commencez par lister les entités et seulement les champs dont vous avez besoin le jour 1 :
Les relations sont simples : une équipe a plusieurs projets, un projet a plusieurs tâches, et les utilisateurs rejoignent les équipes via team_members. Les tâches appartiennent à un projet et peuvent être assignées à un utilisateur.
Ajoutez maintenant quelques contraintes qui évitent des bugs que l'on trouve typiquement trop tard :
Les index doivent correspondre aux écrans réels. Par exemple, si la liste des tâches filtre par project et state et trie par newest, prévoyez un index comme tasks (project_id, state, created_at DESC). Si « Mes tâches » est une vue clé, un index comme tasks (assignee_user_id, state, due_date) peut aider.
Pour les migrations, maintenez la première passe sûre et simple : créez les tables, les primary keys, les foreign keys et les contraintes uniques de base. Un bon changement de suivi est quelque chose que vous ajoutez après validation d'usage, comme introduire la suppression logique (deleted_at) sur les tâches et ajuster les index « tâches actives » pour ignorer les lignes supprimées.
La plupart des réécritures arrivent parce que le premier schéma manque de règles et de détails d'usage réel. Une bonne passe de planification n'est pas une question de diagrammes parfaits. Il s'agit de repérer les pièges tôt.
Une erreur fréquente est de garder des règles importantes uniquement dans le code applicatif. Si une valeur doit être unique, présente ou dans une plage, la base de données devrait l'appliquer aussi. Sinon un job en arrière-plan, un nouvel endpoint ou une importation manuelle peuvent contourner votre logique.
Un autre oubli fréquent est de considérer les index comme un problème ultérieur. Les ajouter après le lancement se transforme souvent en tâtonnements, et vous pouvez finir par indexer la mauvaise chose alors que la vraie requête lente est une jointure ou un filtre sur un champ de statut.
Les tables many-to-many sont aussi une source de bugs silencieux. Si votre table de jonction n'empêche pas les doublons, vous pouvez stocker la même relation deux fois et passer des heures à déboguer « pourquoi cet utilisateur a deux rôles ? »
Il est aussi facile de créer des tables d'abord et réaliser ensuite que vous avez besoin de logs d'audit, de suppressions logiques ou d'un historique d'événements. Ces ajouts se répercutent dans les endpoints et les rapports.
Enfin, les colonnes JSON sont tentantes pour des données « flexibles », mais elles enlèvent des vérifications et rendent l'indexation plus compliquée. Le JSON convient aux payloads vraiment variables, pas aux champs métier centraux.
Avant de générer du code, exécutez cette petite liste de vérification :
Faites une pause ici et assurez-vous que le plan est suffisamment complet pour générer du code sans courir après des surprises. Le but n'est pas la perfection. C'est repérer les lacunes qui causent des réécritures plus tard : relations manquantes, règles floues et index qui ne correspondent pas à l'usage réel.
Utilisez ceci comme un contrôle pré-vol rapide :
amount >= 0 ou statuts autorisés).Un test de bon sens : imaginez qu'un collègue arrive demain. Pourrait-il construire les premiers endpoints sans demander « ceci peut-il être null ? » ou « que se passe-t-il lors d'une suppression ? » toutes les heures ?
Une fois que le plan est clair et que les flux principaux ont du sens sur papier, transformez-le en quelque chose d'exécutable : un vrai schéma plus des migrations.
Commencez par une migration initiale qui crée les tables, les types (si vous utilisez des enums) et les contraintes indispensables. Gardez la première passe petite mais correcte. Chargez un peu de données seed et exécutez les requêtes dont votre app aura réellement besoin. Si un flux semble maladroit, corrigez le schéma pendant que l'historique des migrations est encore court.
Générez les modèles et les endpoints seulement après pouvoir tester quelques actions bout en bout avec le schéma en place (create, update, list, delete, plus une action métier réelle). La génération de code est plus rapide quand les tables, clés et noms sont assez stables pour que vous ne renommiez pas tout le lendemain.
Une boucle pratique qui maintient les réécritures basses :
Décidez tôt ce que vous validez dans la base vs la couche API. Mettez les règles permanentes dans la base (foreign keys, contraintes d'unicité, check constraints). Gardez les règles souples dans l'API (feature flags, limites temporaires et logique cross-table complexe qui change souvent).
Si vous utilisez Koder.ai, une approche sensée est de s'accorder d'abord sur les entités et les migrations en Planning Mode, puis de générer votre backend Go + PostgreSQL. Quand un changement déraille, les snapshots et le rollback peuvent vous aider à revenir rapidement à une version connue bonne pendant que vous ajustez le plan de schéma.
Planifiez le schéma en premier. Il fixe un contrat de données stable (tables, clés, contraintes) afin que les modèles et endpoints générés n'aient pas besoin de renommages et de réécritures constants par la suite.
En pratique : écrivez vos entités, relations et requêtes principales, puis verrouillez contraintes, index et migrations avant de générer le code.
Rédigez 2–3 phrases décrivant ce que l'application doit mémoriser et ce que les utilisateurs doivent pouvoir faire.
Ensuite listez :
Cela vous donne suffisamment de clarté pour concevoir des tables sans sur-construire.
Commencez par lister les noms que vous répétez (user, project, invoice, task). Pour chacun, ajoutez une phrase : ce que c'est et pourquoi ça existe.
Si vous ne pouvez pas le décrire clairement, vous risquez de finir avec des tables vagues comme items ou misc et de le regretter plus tard.
Définissez une stratégie d'identifiants cohérente pour tout le schéma.
Si vous avez besoin d'un identifiant lisible par l'humain, ajoutez une colonne unique séparée (par exemple project_code) plutôt que d'en faire la clé primaire.
Décidez au cas par cas en fonction des attentes des utilisateurs et de ce qui doit être conservé.
Règles courantes :
RESTRICT/NO ACTION quand supprimer un parent effacerait des enregistrements importants (ex : customers → orders)CASCADE quand les enfants n'ont aucun sens sans le parent (ex : order → line items)Prenez cette décision tôt car elle influence le comportement des API et les cas limites.
Mettez les règles permanentes dans la base de données pour que tous les writers (API, scripts, imports, outils admin) respectent les mêmes contraintes.
Priorisez :
Basez-vous sur des motifs de requêtes réels, pas sur des suppositions.
Écrivez 5–10 requêtes en langage naturel (filtres + tri), puis indexez pour celles-ci :
status, user_id, Créez une table de jonction avec deux foreign keys et une contrainte UNIQUE composite.
Exemple :
team_members(team_id, user_id, role, joined_at)UNIQUE (team_id, user_id) pour empêcher les doublonsCela évite des bugs discrets comme « pourquoi cet utilisateur apparaît deux fois ? » et simplifie les requêtes.
Privilégiez :
timestamptz pour les timestamps (moins de surprises liées aux fuseaux)numeric(12,2) ou des cents en entier pour l'argent (évitez les floats)CHECK constraintsGardez les types cohérents entre les tables pour que les jointures et validations restent prévisibles.
Utilisez des migrations petites et révisables et évitez les changements cassants en une seule étape.
Un chemin sûr :
Décidez aussi en amont comment gérer les données de référence/seed pour que chaque environnement soit cohérent.
PRIMARY KEY sur chaque tableFOREIGN KEY pour chaque colonne “belongs to”UNIQUE quand les doublons posent un vrai problème (email, (team_id, user_id) dans les tables de jonction)CHECK pour des règles simples (montants non négatifs, statuts autorisés)NOT NULL pour les champs indispensables au sens de la lignecreated_at(account_id, created_at))Évitez d'indexer tout « au cas où » ; chaque index ralentit les INSERT/UPDATE.