Scopri perché molte startup scelgono PostgreSQL come database predefinito: affidabilità, feature come JSONB, ottimi strumenti e un percorso chiaro dall'MVP alla scala.
Quando i fondatori dicono che PostgreSQL è il “database predefinito”, di solito non intendono che sia la scelta migliore per ogni prodotto. Significa che è l’opzione che puoi scegliere presto—spesso senza una lunga valutazione—e avere fiducia che non ti bloccherà man mano che il prodotto e il team evolvono.
Per un MVP, “predefinito” serve a ridurre il costo delle decisioni. Vuoi un database che sia largamente compreso, facile da assumere, ben supportato dai fornitori di hosting e indulgente quando il tuo modello dati cambia. Una scelta predefinita è quella che si adatta al percorso tipico di una startup: costruire in fretta, apprendere dagli utenti e poi iterare.
Questo è anche il motivo per cui PostgreSQL compare in molti “stack standard” moderni. Per esempio, piattaforme come Koder.ai usano Postgres come base per lanciare rapidamente applicazioni reali (React sul web, servizi Go sul backend, PostgreSQL per i dati). Il punto non è il brand—è il modello: scegli primitive provate così puoi dedicare il tempo al prodotto, non a dibattere sull’infrastruttura.
Ci sono casi reali in cui un altro database è una scelta migliore: throughput di scrittura estremo, workload fortemente time-series o ricerche molto specializzate. Ma la maggior parte dei prodotti iniziali somiglia a “utenti + account + permessi + fatturazione + attività”, e quella forma si mappa bene a un database relazionale.
PostgreSQL è un database relazionale open source. “Relazionale” significa che i tuoi dati sono memorizzati in tabelle (come fogli di calcolo) e puoi collegare in modo affidabile quelle tabelle (utenti ↔ ordini ↔ abbonamenti). Parla SQL, un linguaggio di query standard usato in tutto il settore.
Passeremo in rassegna perché PostgreSQL diventa così spesso la scelta predefinita:
L’obiettivo non è vendere una singola “risposta giusta”, ma evidenziare i modelli che rendono PostgreSQL un punto di partenza sicuro per molte startup.
PostgreSQL si guadagna fiducia perché è progettato per mantenere i dati corretti—anche quando la tua app, i server o le reti non si comportano perfettamente. Per startup che gestiscono ordini, pagamenti, abbonamenti o profili utenti, “più o meno corretto” non è accettabile.
PostgreSQL supporta le transazioni ACID, che puoi pensare come un involucro “tutto o niente” attorno a un insieme di modifiche.
Se un flusso di checkout deve (1) creare un ordine, (2) riservare inventario e (3) registrare un intento di pagamento, una transazione garantisce che quei passaggi o vengano tutti eseguiti correttamente o nessuno. Se un server si blocca a metà, PostgreSQL può eseguire il rollback del lavoro incompleto invece di lasciare dietro record parziali che causano rimborsi, doppi addebiti o “ordini mancanti”.
Le funzionalità di integrità dei dati aiutano a impedire che dati errati entrino nel sistema:
Questo sposta la correttezza da “speriamo che ogni percorso del codice faccia la cosa giusta” a “il sistema non permetterà stati non corretti”.
I team si muovono in fretta e la struttura del tuo database cambierà. PostgreSQL supporta migrazioni sicure e pattern di evoluzione dello schema—aggiungere colonne, backfill di dati, introdurre nuovi vincoli gradualmente—così puoi consegnare feature senza corrompere i dati esistenti.
Quando il traffico aumenta improvvisamente o un nodo si riavvia, le garanzie di durabilità di PostgreSQL e il controllo di concorrenza maturo mantengono un comportamento stabile. Invece di perdere dati silenziosamente o leggere dati incoerenti, ottieni risultati chiari e stati ripristinabili—esattamente ciò che vuoi quando i clienti guardano.
Il più grande vantaggio di PostgreSQL per molte startup è semplice: SQL rende facile porre domande chiare ai tuoi dati, anche quando il prodotto evolve. Quando un fondatore vuole un report settimanale di ricavi, un PM una analisi per coorti, o il supporto capire perché un ordine è fallito, SQL è una lingua condivisa che funziona per reporting, debug e richieste ad-hoc del tipo “possiamo controllare velocemente…”.
La maggior parte dei prodotti ha naturalmente relazioni: utenti appartengono a team, team hanno progetti, progetti hanno task, task hanno commenti. La modellazione relazionale ti permette di esprimere direttamente quelle connessioni, e le join rendono pratico combinarle.
Non è solo struttura teorica—aiuta a spedire feature più velocemente. Esempi:
Quando i tuoi dati sono organizzati attorno ad entità ben definite, la logica dell’app diventa più semplice perché il database può rispondere in modo affidabile a “chi è collegato a cosa”.
I DB SQL offrono strumenti quotidiani che fanno risparmiare tempo:
SQL è ampiamente insegnato e usato. Questo conta quando assumi ingegneri, analisti o PM con competenze dati. Una startup può integrare nuove persone più in fretta quando molti candidati sanno leggere e scrivere SQL—e quando il database stesso incoraggia una struttura pulita e interrogabile.
Le startup raramente hanno modelli dati perfetti dal giorno uno. JSONB di PostgreSQL ti dà una valvola pratica per dati semi-strutturati mantenendo tutto in un unico database.
JSONB memorizza i dati JSON in un formato binario che PostgreSQL può interrogare in modo efficiente. Puoi mantenere le tabelle core relazionali (users, accounts, subscriptions) e aggiungere una colonna JSONB per campi che cambiano spesso o differiscono per cliente.
Usi comuni e amichevoli per startup includono:
{ "beta": true, "new_checkout": "variant_b" }JSONB non è un sostituto della modellazione relazionale. Mantieni i dati relazionali quando ti servono vincoli forti, join e reporting chiaro (es., stato fatturazione, permessi, totali ordini). Usa JSONB per attributi veramente flessibili e trattalo come una “schema che evolve” piuttosto che un deposito indiscriminato.
Le prestazioni dipendono dall’indicizzazione. PostgreSQL supporta:
props @> '{"beta":true}')(props->>'plan'))Queste opzioni contano perché senza indici, i filtri JSONB possono trasformarsi in scansioni di tabella man mano che i dati crescono—trasformando una scorciatoia comoda in un endpoint lento.
Un motivo per cui le startup restano con PostgreSQL più a lungo del previsto sono le estensioni: “add-on” opzionali che abiliti per database per espandere ciò che Postgres può fare. Invece di introdurre un nuovo servizio per ogni nuova esigenza, spesso puoi risolverla dentro lo stesso database che già esegui, monitori e fai backup.
Le estensioni possono aggiungere nuovi tipi di dato, metodi di indicizzazione, capacità di ricerca e funzioni utili. Alcuni esempi comuni e noti da conoscere presto:
Sono popolari perché risolvono problemi reali di prodotto senza obbligarti ad aggiungere infrastrutture extra.
Le estensioni possono ridurre la necessità di sistemi separati nelle prime fasi e a medio termine:
Questo non significa che Postgres debba fare tutto per sempre—ma può aiutarti a spedire prima con meno pezzi mobili.
Le estensioni impattano le operazioni. Prima di affidartele, conferma:
Tratta le estensioni come dipendenze: scegliarle deliberatamente, documenta il perché e testale in staging prima della produzione.
La performance del database è spesso la differenza tra un’app che “sembra reattiva” e una che sembra lenta—anche se tecnicamente corretta. Con PostgreSQL ottieni ottimi fondamentali per la velocità, ma devi comunque capire due idee chiave: indici e query planner.
Un indice è come un indice dei contenuti per i tuoi dati. Senza, PostgreSQL potrebbe dover scansionare molte righe per trovare quello che chiedi—ok per poche migliaia di record, doloroso a milioni.
Questo si vede direttamente nella velocità percepita dagli utenti:
Il rovescio: gli indici non sono gratuiti. Occcupano spazio su disco, aggiungono overhead alle scritture (ogni insert/update deve mantenere l’indice) e troppi indici possono penalizzare il throughput. L’obiettivo non è “indicizzare tutto”—è “indicizzare ciò che usi davvero”.
Quando esegui una query, PostgreSQL costruisce un piano: quali indici (se presenti) usare, in che ordine unire le tabelle, se scansionare o cercare, e altro. Quel planner è una ragione chiave per cui PostgreSQL va bene in molti carichi—ma significa anche che due query simili possono comportarsi molto diversamente.
Quando qualcosa è lento, vuoi capire il piano prima di indovinare. Due strumenti comuni aiutano:
EXPLAIN: mostra il piano che PostgreSQL userebbe.EXPLAIN ANALYZE: esegue la query e riporta cosa è successo veramente (tempi, conteggi righe), ed è di solito ciò che serve per il debug reale.Non serve leggere ogni riga come un esperto. Anche a livello alto puoi notare segnali d’allarme come “sequential scan” su una tabella enorme o join che restituiscono molte più righe del previsto.
Le startup vincono restando disciplinate:
EXPLAIN (ANALYZE).Questo approccio mantiene l’app veloce senza trasformare il database in una montagna di ottimizzazioni premature.
PostgreSQL funziona bene per un MVP scalcagnato perché puoi partire in piccolo senza chiuderti in un angolo. Quando arriva la crescita, di solito non serve una riarchitettura drammatica—solo una sequenza sensata di passi.
La prima mossa più semplice è la scalata verticale: spostarsi su un’istanza più grande (più CPU, RAM, storage più veloce). Per molte startup questo compra mesi (o anni) di respiro con cambi minimi al codice. È anche facile tornare indietro se hai sovrastimato.
Quando l’app ha molte letture—dashboard, pagine analytics, viste admin o report clienti—le repliche di lettura possono aiutare. Mantieni un database primario che gestisce le scritture e indirizza le query di sola lettura alle repliche.
Questa separazione è particolarmente utile per il reporting: puoi eseguire query lente e complesse su una replica senza mettere a rischio l’esperienza del prodotto core. Il compromesso è che le repliche possono avere un piccolo lag rispetto al primario, quindi vanno bene per viste “quasi in tempo reale”, non per flussi critici write-after-read.
Se certe tabelle crescono in decine o centinaia di milioni di righe, il partitioning diventa un’opzione. Divide una tabella grande in parti più piccole (spesso per tempo o tenant), rendendo più gestibili manutenzione e alcune query.
Non tutti i problemi di performance si risolvono in SQL. Caching delle letture popolari e spostare lavori lenti (email, esportazioni, rollup) in job in background spesso riduce la pressione sul database mantenendo il prodotto reattivo.
Scegliere PostgreSQL è solo metà della decisione. L’altra metà è come lo gestirai dopo il lancio—quando i deploy sono frequenti, il traffico imprevedibile e nessuno vuole passare il venerdì sera a debug di uno spazio disco.
Un buon servizio managed PostgreSQL si occupa del lavoro ricorrente che causa silenziosamente outage:
Questo libera un team piccolo per concentrarsi sul prodotto ottenendo comunque operazioni professionali.
Non tutte le offerte “managed Postgres” sono uguali. Le startup dovrebbero confermare:
Se il team ha competenze limitate sul DB, Postgres gestito può essere una scelta ad alto leverage. Se i requisiti di uptime sono stringenti (piani a pagamento, SLA B2B), prioritizza HA, tempi di restore rapidi e visibilità operativa chiara. Se il budget è stretto, confronta il costo totale: istanza + storage + backup + repliche + egress—poi decidi quale affidabilità ti serve davvero nei prossimi 6–12 mesi.
Infine, testa i restore regolarmente. Un backup mai ripristinato è una speranza, non un piano.
Un’app startup raramente ha “un utente alla volta”. Hai clienti che navigano, job in background che aggiornano record, analytics che scrivono eventi e una dashboard admin che fa manutenzione—il tutto contemporaneamente. PostgreSQL è solido qui perché è progettato per mantenere il DB reattivo sotto workload misti.
PostgreSQL usa MVCC (Multi-Version Concurrency Control). In parole semplici: quando una riga viene aggiornata, PostgreSQL di solito mantiene la versione vecchia per un po’ mentre crea quella nuova. Questo significa che i lettori possono continuare a leggere la versione vecchia mentre gli scrittori procedono con l’aggiornamento, invece di far attendere tutti.
Questo riduce l’effetto “ingorgo” che potresti vedere in sistemi dove le letture bloccano frequentemente le scritture (o viceversa).
Per prodotti multi-utente, MVCC aiuta con pattern comuni come:
PostgreSQL usa comunque lock per alcune operazioni, ma MVCC fa convivere bene letture e scritture di routine.
Quelle versioni di riga più vecchie non scompaiono all’istante. PostgreSQL recupera quello spazio tramite VACUUM (di solito gestito automaticamente da autovacuum). Se la pulizia non tiene il passo, puoi avere “bloat” (spazio sprecato) e query più lente.
Consiglio pratico: monitora bloat delle tabelle e transazioni lunghe. Le transazioni lunghe possono impedire la pulizia, peggiorando il bloat. Tieni d’occhio query lente, sessioni che girano “per sempre” e se autovacuum è in ritardo.
Scegliere un database presto non riguarda tanto trovare “il migliore” quanto abbinare la scelta alla forma del tuo prodotto: modello dati, pattern di query, competenze del team e quanto velocemente i requisiti cambieranno.
PostgreSQL è un default comune perché gestisce bene un mix di esigenze: transazioni ACID solide, funzioni SQL ricche, ottime opzioni di indicizzazione e spazio per far evolvere lo schema. Per molte startup è il “database unico” che può coprire fatturazione, account utente, query tipo analytics e anche dati semi-strutturati via JSONB—senza costringerti a dividere il sistema troppo presto.
Dove può sembrare più pesante: potresti passare più tempo su modellazione dei dati e tuning delle query man mano che l’app cresce, specialmente se usi join complessi e reporting avanzato.
MySQL può essere una grande scelta, particolarmente per workload OLTP semplici (letture/scritture tipiche di app web) e team già familiari. È ampiamente supportato, ha offerte managed mature e può essere più semplice da gestire in alcuni ambienti.
Trade-off: a seconda delle funzionalità richieste (indicizzazione avanzata, query complesse, rigore sui vincoli), PostgreSQL spesso offre più strumenti out-of-the-box. Questo non rende MySQL “peggiore”—significa solo che alcuni team raggiungono più rapidamente i limiti funzionali.
I database NoSQL brillano quando hai:
Trade-off: solitamente rinunci a query ad-hoc, vincoli cross-entity o garanzie transazionali multi-riga—e potresti dover ricostruire quelle funzionalità nell’applicazione.
Scegli PostgreSQL se ti serve modellazione relazionale, requisiti in evoluzione e query flessibili.
Scegli MySQL se l’app è convenzionale, il team è già a suo agio e preferisci familiarità operativa.
Scegli NoSQL se il pattern di accesso è prevedibile (basato su chiave) o stai ottimizzando per throughput di scrittura massivo e query semplici.
Se non sei sicuro, PostgreSQL è spesso il default più sicuro perché mantiene più porte aperte senza vincolarti troppo presto a un sistema specializzato.
Scegliere un database è anche scegliere un rapporto commerciale. Anche se il prodotto è ottimo oggi, prezzi, termini e priorità possono cambiare dopo—spesso proprio quando la startup non può assorbire sorprese.
Con PostgreSQL, il core è open source con una licenza permissiva. In pratica, questo significa che non paghi licenze per core o feature per usare PostgreSQL stesso e non sei limitato alla versione di un singolo vendor per restare conforme.
Il “vendor lock-in” solitamente compare in due modi:
PostgreSQL riduce questi rischi perché il comportamento è ben noto, ampiamente implementato e supportato dai provider.
PostgreSQL può girare ovunque: sul tuo laptop, una VM, Kubernetes o un servizio gestito. Questa flessibilità è optionalità—se un provider aumenta i prezzi, ha pattern di outage inaccettabili o non soddisfa requisiti di compliance, puoi spostarti con meno riscritture.
Questo non significa che le migrazioni siano banali, ma ti mette in una posizione più forte per negoziare e pianificare.
PostgreSQL si basa su SQL standard e un enorme ecosistema di tooling: ORM, framework di migrazione, strumenti di backup e monitoraggio. Troverai PostgreSQL offerto da molte cloud e specialisti, e la maggior parte dei team può assumere per esso.
Per mantenere alta la portabilità, stai attento a:
L’optionalità non riguarda solo dove hostare—ma quanto chiaramente è definito il tuo modello dati. Abitudini iniziali pagano dopo:
Queste pratiche rendono audit, risposta agli incidenti e spostamenti di provider molto meno stressanti—senza rallentare l’MVP.
Anche i team che scelgono PostgreSQL per buone ragioni possono inciampare in problemi prevedibili. La buona notizia: la maggior parte è evitabile se li riconosci presto.
Un errore frequente è JSONB sovradimensionato: trattare JSONB come deposito di tutto “lo modelleremo dopo”. JSONB è ottimo per attributi flessibili, ma documenti grandi e profondamente annidati diventano difficili da validare, indicizzare e costosi da aggiornare.
Mantieni entità core relazionali (users, orders, subscriptions) e usa JSONB per campi davvero variabili. Se filtri spesso su chiavi JSONB, potrebbe essere il momento di promuovere quei campi a colonne reali.
Un altro classico: indici mancanti. L’app sembra ok con 1.000 righe e all’improvviso collassa a 1.000.000. Aggiungi indici basati su pattern di query reali (WHERE, JOIN, ORDER BY) e verifica con EXPLAIN quando qualcosa è lento.
Infine, attenzione a tabelle a crescita illimitata: log eventi, audit trail e session table che non vengono mai ripulite. Aggiungi politiche di retention, partitioning quando opportuno e purge schedulate fin dall’inizio.
PostgreSQL ha limiti di connessione; uno spike di traffico con una connessione per richiesta può esaurirli. Usa un pooler di connessioni (spesso integrato nei servizi gestiti) e mantieni le transazioni brevi.
Evita query N+1 prelevando dati correlati in batch o con join. Pianifica anche migrazioni lente: riscritture di tabelle grandi possono bloccare le scritture. Preferisci migrazioni additive e backfill.
Attiva slow query log, monitora metriche base (connessioni, CPU, I/O, cache hit rate) e imposta alert semplici. Catturerai regressioni prima che le noti gli utenti.
Prototipa uno schema minimale, testa sotto carico le 3–5 query principali e scegli l’approccio di hosting (PostgreSQL gestito vs self-hosted) in base alla comfort operativo del team—non solo al costo.
Se il tuo obiettivo è muoverti velocemente mantenendo uno stack convenzionale e scalabile, considera di iniziare con un workflow che integri Postgres fin dal giorno uno. Per esempio, Koder.ai permette ai team di costruire app web/server/mobile via chat generando un’architettura familiare (React + Go + PostgreSQL), con opzioni come planning mode, export del sorgente, deploy/hosting e snapshot/rollback—utile se vuoi velocità senza vincolarti a una scatola nera no-code.
Significa che PostgreSQL è una scelta sicura e ampiamente compatibile da adottare presto senza una lunga valutazione.
Per molte startup riduce il carico decisionale perché è diffuso, facile trovare persone che lo conoscono, ben supportato da strumenti e hosting, e improbabile che richieda una riscrittura precoce quando i requisiti cambiano.
PostgreSQL è un database relazionale che eccelle nella forma “utenti + account + permessi + fatturazione + attività” su cui si basano molti prodotti.
Ti dà:
Usa PostgreSQL quando hai bisogno di correttezza tra più scritture correlate (es., creare un ordine + riservare inventario + registrare l’intento di pagamento).
Raggruppa quei passaggi in una transazione in modo che riescano tutti o nessuno. Questo aiuta a prevenire stati parziali (ordini mancanti, doppi addebiti, record orfani) se qualcosa va storto a metà richiesta.
Vincoli e foreign key impongono regole al confine del database così che stati invalidi non possano entrare.
Esempi:
UNIQUE(email) impedisce account duplicatiCHECK(quantity >= 0) blocca valori non validiQuesto riduce la dipendenza dal fatto che ogni percorso del codice "si ricordi" di validare.
Usa JSONB come una "valvola di sfogo" per campi che variano davvero o evolvono rapidamente, mantenendo però le entità core relazionali.
Buoni usi:
Evita di mettere campi importanti per reportistica/fatturazione/permessi solo in JSONB se hai bisogno di vincoli forti, join o analisi chiare.
Indicizza le parti che interroghi.
Opzioni comuni:
props @> '{"beta":true}')(props->>'plan'))Senza indici, i filtri JSONB spesso degenerano in scansioni complete della tabella man mano che le righe crescono, trasformando una scorciatoia comoda in un endpoint lento.
Le estensioni aggiungono capacità senza aggiungere un servizio completamente nuovo.
Esempi utili:
pg_trgm per ricerca fuzzy/tollerante agli errori di battiturauuid-ossp per generare UUID in SQLPrima di impegnarti, verifica che il provider gestito lo supporti e testa performance e comportamento agli upgrade in staging.
Inizia col risolvere la query effettivamente lenta, non con supposizioni.
Workflow pratico:
EXPLAIN ANALYZE per vedere cosa è successo davveroUn percorso tipico è incrementale:
Complementa con caching e job in background per ridurre la pressione sul database per letture costose e lavori batch.
Il gestore di Postgres dovrebbe fornire backup, patching, monitoraggio e opzioni HA—ma verifica i dettagli.
Checklist:
Pianifica i limiti di connessione: usa pooling e mantieni le transazioni corte per evitare l’esaurimento durante i picchi.
WHEREJOINORDER BYRicorda che gli indici hanno costi: più disco e scritture più lente, quindi aggiungili con giudizio.