03 апр. 2025 г.·8 мин
Почему PostgreSQL — стандартная база данных для современных стартапов
Узнайте, почему многие стартапы выбирают PostgreSQL по умолчанию: надёжность, функции вроде JSONB, богатая экосистема и понятный путь от MVP к масштабу.
Узнайте, почему многие стартапы выбирают PostgreSQL по умолчанию: надёжность, функции вроде JSONB, богатая экосистема и понятный путь от MVP к масштабу.
Когда основатели говорят, что PostgreSQL — «база данных по умолчанию», они обычно не имеют в виду, что это лучший выбор для каждого продукта. Речь о том, что это опция, которую можно выбрать рано — часто без долгой оценки — и быть уверенным, что она не станет блокером по мере роста продукта и команды.
Для MVP «по умолчанию» означает снижение налогов на решения. Нужна база данных, которую многие понимают, по которой легко найти инженера, которую поддерживают хостинги и инструменты, и которая прощает изменения модели данных. Выбор по умолчанию — это то, что подходит обычному пути стартапа: быстро строить, учиться от пользователей и итеративно улучшать.
Именно поэтому PostgreSQL встречается во многих современных «стандартных стеках». Например, платформы вроде Koder.ai используют Postgres как основу для быстрой поставки реальных приложений (React на фронте, Go-сервисы на бэке, PostgreSQL для данных). Дело не в бренде — в паттерне: выбирайте проверённые примитивы, чтобы тратить время на продукт, а не на дебаты об инфраструктуре.
Есть реальные случаи, когда другая база данных — более правильный первый шаг: экстремально высокая запись, heavy time-series нагрузки или специализированный поиск. Но большинство ранних продуктов выглядят как «пользователи + аккаунты + права + биллинг + активность», и эта структура естественно ложится на реляционную базу.
PostgreSQL — это open-source реляционная база данных. «Реляционная» значит, что данные хранятся в таблицах (как таблицы в электронных таблицах), и вы можете надёжно связывать эти таблицы (пользователи ↔ заказы ↔ подписки). Она использует SQL — стандартный язык запросов, распространённый в отрасли.
Мы пройдёмся по причинам, по которым PostgreSQL часто становится выбором по умолчанию:
Цель не в том, чтобы продать один «правильный ответ», а в том, чтобы показать паттерны, которые делают PostgreSQL безопасной отправной точкой для многих стартапов.
PostgreSQL заслужил доверие, потому что он создан так, чтобы сохранять корректность данных — даже когда приложение, серверы или сеть ведут себя неидеально. Для стартапов, которые обрабатывают заказы, платежи, подписки или профили пользователей, «в основном правильно» — недостаточно.
PostgreSQL поддерживает ACID-транзакции — это «всё или ничего» обёртка вокруг набора изменений.
Если процесс оформления заказа должен (1) создать заказ, (2) зарезервировать товар и (3) записать intent платежа, транзакция гарантирует, что эти шаги либо все выполнятся, либо ни один. Если сервер упадёт на полпути, PostgreSQL откатит неполную работу, вместо того чтобы оставить частичные записи, вызывающие возвраты, двойные списания или таинственные «пропавшие заказы».
Механизмы целостности данных помогают не допустить плохие данные в систему:
Это переводит ответственность с «надеемся, что каждый путь в коде делает правильно» на «система не позволит некорректное состояние».
Команды двигаются быстро, и структура БД будет меняться. PostgreSQL поддерживает безопасные паттерны миграций и эволюции схем — добавление столбцов, возвращение данных, постепенное введение ограничений — так что вы можете выпускать фичи, не портя существующие данные.
Когда трафик взлетает или узел рестартует, гарантии долговечности и зрелая модель конкурентного доступа PostgreSQL обеспечивают стабильность поведения. Вместо молчаливой потери данных или несогласованных чтений вы получаете предсказуемые результаты и восстанавливаемые состояния — как раз то, что нужно, когда за вами наблюдают клиенты.
Главное преимущество PostgreSQL для многих стартапов — простота: SQL позволяет легко задавать понятные вопросы к данным, даже когда продукт эволюционирует. Когда основатель хочет недельную разбивку выручки, PM требует когорты, или саппорт хочет понять, почему заказ упал, SQL — общий язык для отчётов, отладки и разовых проверок.
Большинство продуктов естественно имеют связи: пользователи принадлежат командам, команды имеют проекты, проекты — задачи, задачи — комментарии. Реляционное моделирование позволяет выражать эти связи напрямую, а joins упрощают их комбинирование.
Это не просто академическая структура — это ускоряет выпуск фич. Примеры:
Когда данные организованы вокруг чётко определённых сущностей, логика приложения упрощается, потому что база данных надёжно отвечает на вопрос «кто с чем связан».
SQL-базы дают повседневные инструменты, которые экономят время:
SQL широко преподаётся и используется. Это важно при найме инженеров, аналитиков или PM с аналитическими навыками. Стартап может быстрее онбордить людей, когда многие кандидаты уже умеют читать и писать SQL — и сама БД поощряет чистую, удобную для запросов структуру.
Редко у стартапа идеальная модель данных с первого дня. JSONB в PostgreSQL даёт практический «предохранитель» для полуструктурированных данных, сохраняя всё в одной базе.
JSONB хранит JSON в бинарном формате, который PostgreSQL может эффективно запрашивать. Вы можете держать основные таблицы реляционными (users, accounts, subscriptions) и добавить столбец JSONB для полей, которые часто меняются или отличаются у разных клиентов.
Типичные, дружественные стартапу применения:
{"beta": true, "new_checkout": "variant_b"}JSONB не заменяет реляционную модель. Держите данные реляционными, когда нужны строгие ограничения, джоины и простая отчётность (например статус биллинга, права, суммы заказов). Используйте JSONB для действительно гибких атрибутов и относитесь к нему как к «схеме, которая может эволюционировать», а не как к мусорной корзине.
Производительность зависит от индексов. PostgreSQL поддерживает:
props @> '{"beta": true}')(props->>'plan'))Эти варианты важны, потому что без индексов фильтры по JSONB при росте данных превращаются в сканирование таблицы — удобный хитрый путь становится медленной конечной точкой.
Одна из причин, почему стартапы остаются на PostgreSQL дольше, чем ожидали, — расширения: опциональные «дополнения», которые включают в базу новые возможности. Вместо того чтобы вводить новый сервис для каждой потребности, часто можно решить задачу в той же базе, которую вы уже запускаете и бэкапите.
Расширения добавляют новые типы данных, методы индексирования, поисковые возможности и утилиты. Несколько известных и полезных примеров:
Они популярны, потому что решают реальные продуктовые задачи, не заставляя прикручивать дополнительную инфраструктуру.
Расширения могут отсрочить или исключить необходимость в отдельных системах на ранних и средних стадиях:
Это не значит, что Postgres должен делать всё навсегда — но он помогает выпустить продукт быстрее с меньшим количеством движущихся частей.
Расширения влияют на эксплуатацию. Перед зависимостью убедитесь:
Относитесь к расширениям как к зависимостям: выбирайте их осознанно, документируйте зачем и тестируйте в staging перед продом.
Производительность БД часто решает, ощущается ли приложение «отзывчивым» или «медленным» — даже если оно технически корректно. PostgreSQL даёт прочную базу для скорости, но вам всё ещё нужно понимать две ключевые идеи: индексы и планировщик запросов.
Индекс — это как содержание для вашей таблицы. Без него PostgreSQL может вынуждено сканировать много строк, чтобы найти то, что вы запросили — это нормально для нескольких тысяч записей, но мучительно при нескольких миллионах.
Это проявляется в пользовательском опыте:
Минус: индексы не бесплатны. Они занимают диск, добавляют накладные расходы на записи (каждая вставка/обновление поддерживает индекс), и слишком много индексов может ухудшить пропускную способность записей. Цель — не «индексировать всё», а «индексировать то, что действительно используется».
Когда вы запускаете запрос, PostgreSQL строит план: какие индексы использовать (если какие-то есть), в каком порядке джойнить таблицы, сканировать или искать и т.п. Этот план — одна из ключевых причин хорошей производительности по разным нагрузкам — но он также означает, что два похожих запроса могут работать очень по-разному.
Когда что-то медленно, сначала посмотрите на план, прежде чем гадать. Два инструмента помогут:
EXPLAIN: показывает план, который PostgreSQL собрал для запроса.EXPLAIN ANALYZE: выполняет запрос и сообщает, что реально произошло (время, число строк) — обычно это то, что нужно для отладки.Не нужно читать каждую строку как эксперт. Даже на высоком уровне можно заметить тревожные знаки: «sequential scan» на большой таблице или джоины, возвращающие гораздо больше строк, чем ожидалось.
Стартапы выигрывают, оставаясь дисциплинированными:
EXPLAIN (ANALYZE).\n3. Тестируйте при реалистичных размерах данных: производительность при 10k строк может сильно отличаться при 10M.Такой подход держит приложение быстрым без превращения БД в гору преждевременных оптимизаций.
PostgreSQL хорошо подходит для scrappy MVP, потому что можно начать с малого без загородки себе путь. Когда растёт нагрузка, обычно не требуется драматическая реархитектура — достаточно последовательности разумных шагов.
Самый простой первый ход — вертикальный масштаб: перейти на больший инстанс (больше CPU, RAM, быстрые диски). Для многих стартапов это даёт месяцы (иногда годы) запасов при минимальных изменениях в коде. Это также легко откатывается, если переоценили.
Когда в приложении много чтений — дашборды, аналитика, админ-панели — read replicas помогают. Пишите на основной нод, а тяжёлые запросы направляйте на реплики.
Это особенно удобно для отчётности: можно запускать медленные сложные запросы на реплике, не рискуя пользовательским опытом. Компромисс в том, что реплики могут немного отставать, поэтому они подходят для «near real-time» видов, но не для критичных write-after-read сценариев.
Если таблицы растут до десятков или сотен миллионов строк, стоит рассмотреть partitioning. Это разбивает большую таблицу на части (часто по времени или по клиенту), упрощая обслуживание и ускоряя некоторые запросы.
Не каждую проблему производительности решит SQL. Кеширование популярных чтений и перенос тяжёлой работы (отправка писем, экспорты, rollups) в фоновые задачи часто снижает нагрузку на БД, сохраняя отзывчивость продукта.
Выбор PostgreSQL — это половина дела. Другая половина — как вы будете его запускать после релиза — когда деплойи частые, трафик непредсказуем, и никто не хочет тратить пятничную ночь на отладку диска.
Хороший managed-сервис снимает рутинную работу, которая тихо приводит к простоям:
Это освобождает небольшую команду для работы над продуктом, при этом даёт профессиональную эксплуатацию.
Не все managed-оферы одинаковы. Стартапам стоит подтвердить:
Если в команде мало экспертизы по БД, managed Postgres — высокоэффективный выбор. Если требования по аптайму строги (оплачиваемые планы, B2B SLA), приоритет отдавайте HA, быстрым восстановлением и прозрачной операционной видимостью. Если бюджет ограничен, сравнивайте полную стоимость: инстанс + хранение + бэкапы + реплики + трафик — и решайте, какая надёжность нужна на следующие 6–12 месяцев.
И наконец, регулярно тестируйте восстановление. Бэкап, который никогда не восстанавливали, — это надежда, но не план.
Редко у стартапа «один пользователь в любой момент». Пользователи листают, фоновые джобы обновляют записи, аналитика пишет события, админ делает правки — всё одновременно. PostgreSQL хорошо справляется с таким смешанным рабочим набором, потому что сконструирован для отзывчивости при смешанных нагрузках.
PostgreSQL использует MVCC (Multi-Version Concurrency Control). Проще: при обновлении строки PostgreSQL обычно сохраняет старую версию на какое-то время и создаёт новую. Это значит, что читатели часто могут продолжать читать старую версию, пока писатели делают обновления, вместо того чтобы заставлять всех ждать.
Это снижает эффект «пробки», который встречается в системах, где чтения чаще блокируют записи (или наоборот).
MVCC помогает в типичных сценариях:
PostgreSQL всё ещё использует блокировки для некоторых операций, но MVCC заставляет обычные чтения и записи «мирно уживаться».
Старые версии строк не исчезают мгновенно. PostgreSQL освобождает место через VACUUM (обычно autovacuum). Если уборка не успевает за обновлениями, появляется «bloat» (пустая трата места) и запросы становятся медленнее.
Практический вывод: мониторьте bloat и долгие транзакции. Долгие транзакции мешают уборке и усугубляют bloat. Следите за долгими сессиями и за тем, не отстаёт ли autovacuum.
Выбор базы на старте — это не столько поиск «лучшей», сколько совпадение с формой продукта: модель данных, паттерны запросов, навыки команды и скорость изменения требований.
PostgreSQL — частый выбор по умолчанию, потому что он хорошо справляется с широким набором задач: сильные ACID-гарантии, богатые SQL-фичи, хорошие варианты индексации и возможность эволюции схемы. Для многих стартапов это «одна база», покрывающая биллинг, аккаунты, аналитические запросы и даже полуструктурированные данные через JSONB — без раннего дробления на несколько систем.
Недостаток: по мере роста приложения вы можете тратить больше времени на моделирование данных и тонкую настройку запросов, особенно при сложных джоинах и отчётности.
MySQL отлично подходит для типичных OLTP-нагрузок (обычные веб-запросы) и команд, которые с ним знакомы. Он широко поддерживается, у него зрелые managed-решения и в некоторых окружениях проще в эксплуатации.
Компромисс: по функционалу (продвинутые индексы, сложные запросы, строгие ограничения) PostgreSQL часто даёт больше «из коробки». Это не делает MySQL хуже — просто некоторые команды быстрее упрутся в ограничения.
NoSQL выделяется, когда у вас:
Компромисс: вы обычно теряете гибкость ad-hoc запросов, кросс-сущностные ограничения или гарантии транзакций на несколько строк — и часто эти функции приходится реализовывать в приложении.
Выберите PostgreSQL, если нужны реляционные модели, изменяющиеся требования и гибкое запросное окружение.\nВыберите MySQL, если приложение консервативно, команда знает его, и важна операционная привычность.\nВыберите NoSQL, если паттерн доступа предсказуем (по ключу) или вы оптимизируете под массовую запись и простые запросы.
Если сомневаетесь, PostgreSQL часто — самый безопасный default: он оставляет больше дверей открытыми, не заставляя рано переходить на специализированную систему.
Выбор базы — это ещё и выбор бизнес-отношений. Даже если продукт сегодня хорош, цены, условия и приоритеты провайдера могут поменяться позже — часто в самый неподходящий момент для стартапа.
Ядро PostgreSQL — open source под либеральной лицензией. Практически это значит, что вы не платите за саму PostgreSQL по лицензии и вам не нужно подчиняться одному вендору, чтобы оставаться в рамках лицензии.
«Vendor lock-in" проявляется так:\n
PostgreSQL снижает эти риски: поведение базы широко известно, реализуется у многих провайдеров и поддерживается экосистемой.
PostgreSQL можно запускать где угодно: локально, на VM, в Kubernetes или в managed-сервисе. Эта гибкость даёт опциональность — если провайдер повышает цены или не устраивает SLA, у вас меньше сюрпризов при переносе.
Это не значит, что миграции просты, но вы можете планировать и вести переговоры с лучшей позицией.
PostgreSQL опирается на стандартный SQL и огромную экосистему: ORM, фреймворки миграций, бэкап-инструменты, мониторинг. Вы найдёте PostgreSQL у многих облаков и специализированных провайдеров, и специалистов на рынке тоже много.
Чтобы сохранить портабельность, осторожничайте с:\n
Опциональность — это не только где хостить, но и насколько ясно описана модель данных. Ранние привычки окупятся:
Эти практики упрощают аудиты, инциденты и переносы провайдеров — без замедления MVP.
Даже команды, которые выбирают PostgreSQL по правильным причинам, могут наступить на предсказуемые грабли. Хорошая новость: большинство проблем предотвращаются, если заметить их рано.
Распространённая ошибка — oversized JSONB: использование JSONB как свалки для всего, что «сегодня не хотим моделировать». JSONB хорош для гибких атрибутов, но большие глубоко вложенные документы трудно валидировать, трудно индексировать и дорого обновлять.
Держите ключевые сущности реляционными (users, orders, subscriptions) и используйте JSONB для действительно переменных полей. Если вы часто фильтруете по ключам внутри JSONB, возможно, пора вытащить эти поля в отдельные колонки.
Другой классический промах — отсутствие индексов. Приложение нормально при 1k строк и внезапно падает при 1M. Добавляйте индексы исходя из реальных паттернов запросов и проверяйте EXPLAIN при проблемах.
Наконец, следите за таблицами с неограниченным ростом: логи событий, аудиты, сессии. Планируйте retention, партиционирование и регулярные очистки с самого начала.
PostgreSQL имеет лимит подключений; резкий всплеск трафика вместе с подходом «одно соединение на запрос» может его исчерпать. Используйте пул соединений и держите транзакции короткими.
Избегайте N+1 запросов: загружайте связанные данные пачками или через джоины. Планируйте медленные миграции: большие переписывания таблиц могут блокировать записи. Предпочитайте аддитивные миграции и отдельные бэфиллы.
Включите логи медленных запросов, отслеживайте базовые метрики (connections, CPU, I/O, cache hit rate) и настройте простые алерты. Так вы поймаете регрессии до того, как заметят пользователи.
Прототипируйте минимальную схему, нагрузочно тестируйте 3–5 критичных запросов и выбирайте подход хостинга (managed vs self-hosted) исходя из оперативного ресурса команды, а не только стоимости.
Если ваша цель — двигаться быстро и иметь консервативно масштабируемый стек, подумайте о том, чтобы закладывать Postgres с первого дня. Например, Koder.ai даёт возможность строить web/server/mobile приложения через чат и генерировать знакомую архитектуру (React + Go + PostgreSQL) с опциями экспорта кода, деплоя и снимков/откатов — полезно, если хотите скорость без привязки к ноу‑код черному ящику.
Это значит, что PostgreSQL — это безопасный и широко совместимый вариант для старта, который можно выбрать рано, без долгих оценок.
Для многих стартапов он снижает «налог на решение»: хорошо понимается инженерами, легко найти специалистов, поддерживается инструментами и хостингом и вряд ли вынудит переписывать систему на ранних стадиях при изменении требований.
PostgreSQL — реляционная СУБД, которая отлично подходит под форму большинства начальных продуктов: «пользователи + аккаунты + права + биллинг + активность».
Она даёт вам:
Когда нужно обеспечить корректность при нескольких связанных записях (например, создать заказ + зарезервировать товар + зафиксировать intent платежа).
Оборачивайте такие шаги в транзакцию, чтобы все изменения либо применились вместе, либо откатились — это предотвращает частичные состояния (пропавшие заказы, двойные списания, сиротские записи) при сбоях.
Ограничения и внешние ключи закрепляют правила на уровне базы данных, чтобы некорректные состояния не просачивались.
Примеры:
UNIQUE(email) предотвращает дубли аккаунтовCHECK(quantity >= 0) блокирует недопустимые значенияТак вы меньше полагаетесь на то, что «каждый путь в коде всё проверяет».
Используйте JSONB как «предохранительный клапан» для полей, которые действительно меняются или сильно варьируются, при этом оставляя ключевые сущности реляционными.
Подходящие случаи:
Не кладите в JSONB важные поля для отчётности/биллинга/прав доступа, если вам нужны строгие ограничения и простые джоины.
Индексируйте те части JSONB, по которым фильтруете.
Обычные варианты:
props @> '{"beta": true}')(props->>'plan'))Без индексов фильтры по JSONB обычно превращаются в полные сканирования таблицы по мере роста данных и становятся медленными.
Расширения добавляют возможности без развёртывания отдельного сервиса.
Полезные примеры:
Перед использованием убедитесь, что ваш провайдер поддерживает расширение, и протестируйте влияние на производительность и обновления в staging.
Начинайте с реального медленного запроса, а не с догадок.
Практический порядок действий:
EXPLAIN ANALYZE, чтобы увидеть, что реально происходитТипичный путь:
Дополняем кешированием и фоновыми задачами (emails, экспорт, агрегации), чтобы снизить нагрузку на БД.
Managed Postgres обычно берёт на себя рутинную работу: бэкапы, патчи, мониторинг и опции высокой доступности. Однако проверьте детали.
Контрольный список:
Также планируйте пул соединений и короткие транзакции, чтобы не исчерпать лимиты подключений при всплесках трафика.
WHERE / JOIN / ORDER BYПомните: индексы стоят — они занимают место и замедляют записи, поэтому добавляйте их выборочно.