Come gli LLM collegano le esigenze di prodotto alle scelte di database, cosa possono mancare e una checklist pratica per validare le raccomandazioni prima di impegnarsi su uno stack.
I team chiedono agli LLM di raccomandare un database per lo stesso motivo per cui li usano per scrivere email o riassumere specifiche: è più veloce che partire da zero. Quando ti trovi davanti a dozzine di opzioni—PostgreSQL, DynamoDB, MongoDB, Elasticsearch, Redis, ClickHouse e altre—un LLM può produrre rapidamente una shortlist, delineare i compromessi e offrire un punto di partenza “abbastanza buono” per la discussione del team.
Usato bene, questo ti costringe anche ad articolare requisiti che altrimenti resteranno vaghi.
In termini semplici, descrivi il prodotto (“un marketplace con annunci e chat”), i dati (“utenti, ordini, messaggi”) e i vincoli (“deve scalare fino a 1M di utenti, serve ricerca veloce, basso sforzo operativo”). L’LLM poi mappa quelle necessità sui pattern architetturali comuni:
Questa mappatura può essere davvero utile nelle prime fasi, specialmente quando l’alternativa è una pagina bianca.
Una raccomandazione dell’LLM va trattata come un’ipotesi, non come un verdetto architetturale. Può aiutarti a:
Ma non può conoscere la vera forma del tuo traffico, la crescita dei dati, le competenze del team, i vincoli dei vendor o la tolleranza operativa senza input accurati—e anche con quelli non eseguirà test di produzione.
Gli LLM tendono a fallire in modi prevedibili: si appoggiano a regole pratiche popolari, indovinano dettagli mancanti, ignorano transazioni e necessità di consistenza, presumono prestazioni senza benchmark e sottovalutano costi e oneri operativi.
Il resto di questo articolo descrive quei modi di fallimento e termina con una checklist pratica per convalidare qualsiasi consiglio su database fornito da un LLM prima di impegnarti.
Quando chiedi a un LLM di “raccomandare un database”, non valuta i database come farebbe un ingegnere. Converte il tuo prompt in requisiti impliciti, li confronta con pattern visti in precedenza e poi produce una risposta che sembra una decisione.
Gli input non sono solo i dettagli espliciti che fornisci (traffico, dimensione dati, esigenze di consistenza). Il modello usa anche:
Poiché molti prompt sono incompleti, il modello spesso riempie i vuoti con assunzioni implicite—talvolta corrette, talvolta no.
La maggior parte delle risposte si articola su tre livelli:
Il risultato può sembrare una raccomandazione chiara, ma spesso è un riassunto strutturato di opzioni convenzionali.
Gli LLM generalizzano dagli esempi; non eseguono il tuo carico, non ispezionano lo schema né benchmarkano query. Se i dati di training associano fortemente “alta scala” a “NoSQL”, potresti ottenere quella risposta anche quando un sistema SQL ben ottimizzato sarebbe adatto.
La certezza nel tono è uno stile, non una misura. A meno che il modello non dichiari esplicitamente le assunzioni (“Sto assumendo scritture principalmente append-only e che la consistenza eventuale sia accettabile”), la sicurezza può nascondere la vera incertezza: input mancanti e affermazioni di performance non testate.
Quando si dice “scegliere un database in base alle esigenze del prodotto”, spesso si intende molto più di “memorizziamo utenti e ordini”. Una buona scelta di database riflette ciò che il prodotto fa, come deve comportarsi sotto stress e cosa il tuo team può realisticamente gestire.
Parti dalla forma del prodotto: le entità principali, come si relazionano e quali query alimentano i workflow reali.
Hai bisogno di filtri ad-hoc e report su molti attributi? Fai affidamento su join tra relazioni? Stai principalmente leggendo un singolo record per ID o scandendo intervalli temporali? Questi dettagli determinano se tabelle SQL, modelli documentali, pattern wide-column o indici di ricerca sono più adatti.
I database vengono scelti tanto dai vincoli quanto dalle funzionalità:
Un sistema che tollera qualche secondo di ritardo è molto diverso da uno che deve confermare un pagamento in meno di 200ms.
Anche il modello dati “perfetto” fallisce se le operazioni non sono fattibili:
I requisiti di conformità possono ridurre rapidamente le opzioni:
Gli LLM spesso inferiscono questi bisogni da prompt vaghi—quindi essere espliciti qui fa la differenza tra una raccomandazione utile e un errore sicuro.
Gli LLM spesso mappano pochi bisogni dichiarati (“real-time”, “scala”, “schema flessibile”) a un’etichetta familiare (“usa NoSQL”, “usa Postgres”). Questo può essere utile per il brainstorming, ma il ragionamento devia quando il modello tratta le feature del database come se fossero la stessa cosa delle esigenze di prodotto.
Una lista di feature (transazioni, supporto JSON, full-text search, sharding) suona concreta, eppure le esigenze di prodotto descrivono spesso risultati: latenza accettabile, regole di correttezza, auditabilità, competenze del team, vincoli di migrazione e budget.
Un LLM può “spuntare” feature e comunque non cogliere che il prodotto richiede workflow di supporto prevedibili, un ecosistema maturo o un’opzione di hosting che la tua azienda è autorizzata a usare.
Molte raccomandazioni presumono che se un database può memorizzare un tipo di dato, allora funzionerà per il prodotto. La parte difficile è la relazione tra dati e query: come filtrerai, unirai, ordinerai e aggregherai—a quali volumi e con quali pattern di aggiornamento.
Due sistemi che entrambi “memorizzano eventi utente” si comportano molto diversamente a seconda che tu abbia bisogno di:
Gli LLM possono dire “Database X è veloce”, ma le prestazioni dipendono da scelte di schema, indici, partizionamento, pattern di query e concorrenza. Piccoli cambiamenti—come aggiungere un indice composito o evitare scansioni illimitate—possono ribaltare il risultato. Senza dati e query rappresentativi, “veloce” è solo un'ipotesi.
Anche se due database possono tecnicamente soddisfare i requisiti, la scelta migliore può essere quello che il tuo team riesce a gestire: backup e restore, tempo di gestione, monitoraggio, lock-in del vendor, prevedibilità dei costi e conformità.
Gli LLM tendono a sottovalutare queste realtà a meno che non le fornisci esplicitamente.
Gli LLM spesso rispondono a domande sul database appellandosi a “regole” molto ripetute, come “NoSQL scala meglio” o “Postgres può fare tutto.” Queste scorciatoie suonano sicure, ma appiattiscono la realtà confusa dei prodotti: cosa memorizzi, come lo interroghi e cosa succede quando qualcosa va storto.
Un pattern comune è presumere che se menzioni crescita, alto traffico o “big data”, la scelta più sicura sia un NoSQL. Il problema è che “scalare” raramente è il primo problema irrisolto. Molte app raggiungono limiti a causa di:
In questi casi, cambiare database non risolve la causa principale—cambia solo gli strumenti.
Le regole pratiche spesso trascurano requisiti che influenzano fortemente l’idoneità del database. Un LLM potrebbe raccomandare un document store trascurando che ti servono:
Questi bisogni non escludono automaticamente NoSQL, ma alzano l’asticella: potresti aver bisogno di schema attento, logica applicativa aggiuntiva o compromessi diversi rispetto a quanto suggerito dall’LLM.
Quando una raccomandazione si basa su slogan invece che sui pattern di accesso reali, il rischio non è solo una scelta subottimale—è una replatforming costoso in seguito. Migrare dati, riscrivere query e riaddestrare il team tende ad accadere proprio quando puoi permettertelo meno. Tratta le “regole” come spunti per domande, non come risposte. Chiedi cosa stai scalando (letture, scritture, analytics), cosa deve essere corretto e quali query non puoi evitare.
Gli LLM sono bravi a trasformare una descrizione breve in una scelta decisa di database—ma non possono inventare i vincoli mancanti che determinano realmente se una scelta funziona. Quando gli input sono vaghi, la raccomandazione diventa un’ipotesi mascherata da risposta.
Parole come “real-time”, “high traffic”, “scalable” o “enterprise-grade” non mappano in modo univoco su un database specifico. “Real-time” può significare “aggiornamenti entro 5 secondi” per una dashboard—o “end-to-end sotto i 50ms” per allarmi di trading. “High traffic” può essere 200 RPS o 200.000.
Senza numeri precisi, un LLM può ricadere su euristiche popolari (es. “NoSQL per scala”, “Postgres per tutto”) anche quando le vere esigenze indicano altro.
Se non fornisci questi, il modello li assumerà silenziosamente:
Le omissioni più dannose sono spesso quelle modellate dalle query:
Un database che eccelle nell’accesso chiave-valore può faticare quando il prodotto richiede improvvisamente filtraggio flessibile e report affidabili.
Tratta la “selezione del database” come un’interazione in due step: prima raccogli i vincoli, poi raccomandi. Un buon prompt (o una checklist interna) dovrebbe richiedere numeri e query di esempio prima di nominare qualsiasi motore.
Un errore comune degli LLM è raccomandare una categoria di database (SQL, documentale, graph, wide-column) senza validare se i dati del prodotto si adattano davvero a quel modello. Il risultato è scegliere uno store che sembra giusto per il carico ma che si scontra con la struttura delle informazioni da rappresentare.
Gli LLM spesso trascurano profondità e cardinalità delle relazioni: uno-a-molti vs molti-a-molti, ownership annidata, entità condivise e quanto spesso gli utenti attraversano queste relazioni.
Un database documentale può sembrare naturale per i “profili utente”, ma se il prodotto deve frequentemente rispondere a query cross-entity—“tutti i progetti in cui il ruolo di un membro è cambiato negli ultimi 7 giorni” o “top 20 tag tra tutti i team filtrati per stato di compliance”—non stai più semplicemente recuperando un documento; stai facendo join concettuali.
Quando quei join sono frequenti, o:
La duplicazione non è gratuita. Aumenta l’amplificazione delle scritture, rende gli aggiornamenti più difficili da mantenere consistenti, complica gli audit e può creare bug sottili (“qual è la copia sorgente della verità?”). Gli LLM a volte consigliano la denormalizzazione come se fosse una scelta di modellazione una tantum, non un onere operativo continuo.
Prima di accettare una raccomandazione dall’LLM, impone un rapido test di realtà:
Se modello e query non sono allineati, la raccomandazione è rumore—anche se suona convincente.
Gli LLM spesso trattano la “consistenza” come una preferenza piuttosto che come un vincolo di prodotto. Questo porta a raccomandazioni che sembrano ragionevoli sulla carta (“usa un NoSQL scalabile”) ma collassano quando azioni reali richiedono aggiornamenti atomici multi-step.
Molti flussi di prodotto non sono una singola scrittura—sono più scritture che devono o tutte riuscire o tutte fallire.
I pagamenti sono l’esempio classico: crea un addebito, marca una fattura come pagata, decrementa il saldo del conto e aggiungi un record di audit. Se uno step fallisce dopo il primo, hai creato un disallineamento che utenti e finanza noteranno.
L’inventario è simile: riserva stock, crea un ordine e aggiorna la disponibilità. Senza transazioni puoi vendere oltre la disponibilità durante i picchi o avere fallimenti parziali.
Gli LLM talvolta equiparano la consistenza eventuale con “l’interfaccia utente può aggiornarsi dopo”. Ma la domanda è se l’azione di business può tollerare la divergenza.
I conflitti di prenotazione mostrano perché questo è cruciale: due utenti provano a prenotare lo stesso slot. Se il sistema accetta entrambi e “risolve dopo”, non stai migliorando l’UX—stai creando problemi di supporto clienti e rimborsi.
Anche con un database che supporta transazioni, il workflow circostante richiede semantiche chiare:
Quando un LLM ignora questi aspetti, può raccomandare architetture che richiedono lavoro avanzato di sistemi distribuiti solo per raggiungere una correttezza di prodotto “normale”.
Gli LLM spesso raccomandano un database “veloce” come se la velocità fosse una proprietà intrinseca del motore. In pratica, la prestazione è un’interazione tra workload, schema, forma delle query, indici, hardware e impostazioni operative.
Se non specifichi cosa deve essere veloce—latency p99 per letture a riga singola, analytics batch, throughput di ingestione o time-to-first-byte—un LLM può defaultare su scelte popolari.
Due prodotti possono entrambe dire “bassa latenza” e avere pattern d’accesso opposti: uno è lookup chiave-valore; l’altro è ricerca + filtraggio + ordinamento su molti campi.
I consigli sulle prestazioni sbandano quando i modelli ignorano:
Un LLM può assumere che le cache ti salveranno, ma le cache aiutano solo pattern d’accesso prevedibili. Query che scansionano grandi range, ordinano per campi non indicizzati o usano filtri ad-hoc possono ignorare la cache e stressare disco/CPU.
Piccole variazioni nella forma della query (es. paginazione con OFFSET vs keyset) possono ribaltare i risultati prestazionali.
Invece di fidarti del generico “X è più veloce di Y”, esegui un test leggero modellato sul prodotto:
I benchmark non predicono tutto, ma rivelano rapidamente se le assunzioni dell’LLM sulle prestazioni corrispondono alla realtà.
Gli LLM spesso ottimizzano per l’idoneità sulla carta—modello dati, query, parole d’ordine sulla scalabilità—trascurando cosa rende un database sopravvivibile in produzione: operazioni, recovery e il conto reale che pagherai mese dopo mese.
Una raccomandazione di database non è completa se non risponde a domande basilari: come fai backup coerenti? Quanto velocemente puoi ripristinare? Qual è il piano di disaster recovery tra regioni?
I consigli degli LLM spesso saltano questi dettagli o danno per scontato che siano “integrati” senza leggere il fine print.
La migrazione è un altro punto cieco. Cambiare database più avanti può essere costoso e rischioso (cambi di schema, scritture duplicate, backfill, riscrittura di query). Se il prodotto probabilmente evolverà, “facile da iniziare” non basta—serve un percorso di migrazione realistico.
I team non hanno solo bisogno di un database—devono gestirlo.
Se la raccomandazione ignora slow query log, metriche, dashboard, hook di tracing e alerting, potresti non accorgerti dei problemi finché gli utenti non si lamentano. L’operatività varia molto tra offerte managed e self-hosted, e tra vendor diversi.
Gli LLM tendono a sottostimare i costi focalizzandosi sulla dimensione dell’istanza e dimenticando i moltiplicatori:
Un database “migliore” che il tuo team non è in grado di gestire con sicurezza è raramente la scelta migliore. Le raccomandazioni dovrebbero allinearsi a competenze del team, aspettative di supporto e requisiti di conformità—altrimenti il rischio operativo diventa il costo dominante.
Gli LLM talvolta cercano di “risolvere tutto in una volta” proponendo uno stack come: Postgres per le transazioni, Redis per caching, Elasticsearch per la ricerca, Kafka + ClickHouse per analytics, più un database grafico “nel caso”. Questo può sembrare impressionante, ma è spesso un design prematuro che crea più lavoro che valore—soprattutto nelle fasi iniziali del prodotto.
I design multi-database sembrano una copertura sicura: ogni strumento è “il migliore” per una cosa. Il costo nascosto è che ogni datastore aggiunge deploy, monitoraggio, backup, migrazioni, controllo accessi, risposta agli incidenti e nuovi modi di fallire.
I team finiscono per mantenere l’infrastruttura invece di consegnare funzionalità di prodotto.
Un secondo (o terzo) database è di solito giustificato quando c’è un bisogno chiaro e misurato che il database primario non può soddisfare senza dolore inaccettabile, per esempio:
Se non riesci a indicare la query specifica, l’obiettivo di latenza, il vincolo di costo o il rischio operativo che giustifica la separazione, probabilmente è prematuro.
Una volta che i dati vivono in più posti, affronti domande difficili: quale store è la fonte di verità? Come mantieni i record consistenti durante retry, failure parziali e backfill?
I dati duplicati significano anche bug duplicati—risultati di ricerca obsoleti, conteggi utente non allineati e riunioni tipo “dipende da quale dashboard guardi”.
Inizia con un database general-purpose che si adatta alle transazioni core e al reporting. Aggiungi uno store purpose-built solo dopo aver dimostrato (1) che il sistema attuale fallisce rispetto a un requisito e (2) definito un modello di ownership per sync, consistenza e recovery.
Mantieni l’uscita di sicurezza, non la complessità.
Gli LLM possono essere utili per generare una prima bozza di raccomandazione su un database, ma dovresti trattarla come un’ipotesi. Usa la checklist seguente per convalidare (o respingere) la proposta prima di impegnare tempo di ingegneria.
Trasforma il prompt in requisiti espliciti. Se non riesci a scriverli chiaramente, il modello probabilmente ha indovinato.
Bozza le entità reali e le relazioni (anche uno schizzo). Poi elenca i pattern di accesso principali.
Traduci “veloce e affidabile” in test misurabili.
Usa forme di dati e mix di query realistici, non esempi troppo semplici. Carica un dataset rappresentativo, esegui query sotto carico e misura.
Se l’LLM ha proposto più database, testa prima l’opzione singola e più semplice, poi dimostra perché la separazione è necessaria.
Se vuoi velocizzare questo passo, un approccio pratico è prototipare la fetta di prodotto che guida la scelta del database (un paio di entità core + gli endpoint principali + le query più importanti). Piattaforme come Koder.ai possono aiutare: puoi descrivere il flusso in chat, generare un’app web/backend funzionante (spesso React + Go + PostgreSQL) e iterare rapidamente mentre affini schema, indici e forma delle query. Funzionalità come modalità di pianificazione, snapshot e rollback sono particolarmente utili quando sperimenti modelli di dati e migrazioni.
Scrivi una breve motivazione: perché questo database si adatta al carico, quali compromessi accetti e quali metriche costringerebbero a rivalutare in seguito (es. crescita sostenuta delle scritture, nuovi tipi di query, requisiti multi-regione, soglie di costo).
Trattalo come un ipotesi e un modo per accelerare il brainstorming. Usalo per far emergere compromessi, requisiti mancanti e una prima lista di opzioni: poi convalida con il team, i vincoli reali e un rapido proof-of-concept.
Perché il tuo prompt di solito manca di vincoli precisi. Il modello spesso:
Chiedigli di elencare le assunzioni prima di nominare qualsiasi database.
Fornisci numeri ed esempi, non aggettivi:
Se non puoi specificarli, la raccomandazione resta in gran parte un colpo di scena.
Usalo per generare una checklist di requisiti e opzioni candidate, poi obbliga un controllo di realtà su schema e query:
“Scale” non è un tipo di database; è ciò che stai scalando.
Molte app raggiungono limiti a causa di:
Un sistema relazionale ben progettato può scalare molto prima che cambiare database sia la soluzione giusta.
Spesso le raccomandazioni sono sottospecificate.
Se il tuo prodotto richiede aggiornamenti multi-step che devono riuscire o fallire insieme (pagamenti, inventario, prenotazioni), hai bisogno di supporto chiaro per:
Se un LLM non chiede di questi aspetti, insisti prima di adottare la sua soluzione.
Le relazioni tra dati guidano la complessità delle query.
Se hai spesso bisogno di query cross-entity (filtri, join, aggregazioni su molti attributi), un modello a documenti può costringerti a:
Questo aumenta l'amplificazione delle scritture, il rischio di inconsistenze e la complessità operativa.
Le prestazioni dipendono dal tuo workload, schema, indici e concorrenza, non dal nome del prodotto.
Esegui un piccolo test a forma di prodotto:
Ogni datastore aggiuntivo moltiplica la superficie operativa:
Inizia con un database general-purpose per il carico core. Aggiungi uno store specializzato solo dopo aver dimostrato con misure che il primo non può soddisfare un requisito preciso.
Chiedi un modello di costo che includa i moltiplicatori reali:
Richiedi anche un piano operativo: passi di backup/restore, obiettivi RPO/RTO e come rileverai query lente e problemi di capacità.
