22 apr. 2025·8 min
Hur LLM:er väljer databaser utifrån produktbehov — och misslyckas
Hur LLM:er kopplar produktbehov till databasval, vad de missar och en praktisk checklista för att validera rekommendationer innan ni binder er till en stack.
Hur LLM:er kopplar produktbehov till databasval, vad de missar och en praktisk checklista för att validera rekommendationer innan ni binder er till en stack.
Team ber LLM:er att rekommendera en databas av samma anledning som att be dem skriva e-post eller sammanfatta specifikationer: det går snabbare än att börja från noll. När du står inför ett dussin alternativ — PostgreSQL, DynamoDB, MongoDB, Elasticsearch, Redis, ClickHouse med flera — kan en LLM snabbt ta fram en kortlista, skissera kompromisser och ge en “tillräckligt bra” startpunkt för teamdiskussionen.
Använt rätt tvingar det dig också ofta att formulera krav som annars skulle förbli vaga.
I enkla termer beskriver du produkten (”en marknadsplats med listor och chatt”), datan (”användare, beställningar, meddelanden”) och begränsningarna (”måste skalas till 1M användare, behöver snabb sökning, låg driftkostnad”). LLM:en mappar sedan dessa behov till vanliga arkitekturmönster:
Den mappningen kan vara verkligt användbar tidigt, särskilt när alternativet är ett tomt papper.
En LLM-rekommendation bör behandlas som en hypotes, inte ett arkitekturprogram. Den kan hjälpa dig att:
Men den kan inte veta din verkliga trafikprofil, datatillväxt, teamfärdigheter, leverantörsbegränsningar eller driftstolerans utan noggranna inputs — och även då kör den inga produktionstester.
LLM:er tenderar att fela på förutsägbara sätt: använda populära tumregler, gissa saknade detaljer, förbise transaktioner och konsistensbehov, anta prestanda utan benchmarks och underskatta kostnad och driftbörda.
Resten av denna artikel bryter ner dessa felmodi och avslutas med en praktisk checklista för att validera vilken LLM-databasrådgivning som helst innan du binder dig till en stack.
När du ber en LLM att “rekommendera en databas” utvärderar den inte databaser som en ingenjör skulle. Den omvandlar ditt prompt till slutledda krav, matchar dem mot mönster den sett tidigare och producerar sedan ett svar som känns som ett beslut.
Inputs är inte bara explicita detaljer du ger (trafik, datastorlek, konsistensbehov). Modellen använder också:
Eftersom många prompts är ofullständiga fyller modellen ofta i luckor med implicita antaganden — ibland korrekt, ibland inte.
De flesta svar landar i tre lager:
Resultatet kan kännas som en tydlig rekommendation, men är ofta en strukturerad sammanfattning av konventionella alternativ.
LLM:er generaliserar från exempel; de kör inte din arbetsbelastning, inspekterar ditt schema eller benchmarkar frågor. Om träningsdata starkt associerar “hög skala” med “NoSQL” kan du få det rådet även när ett välinställt SQL-system skulle passa.
Självsäker formulering är en stil, inte en mätning. Om modellen inte uttryckligen anger antaganden (”Jag antar mestadels append-only-skrivningar och att eventual consistency är acceptabelt”) kan säkerheten dölja verklig osäkerhet: saknade inputs och outtestade prestandapåståenden.
När folk säger “välj en databas baserat på produktbehov” menar de ofta mycket mer än “vi lagrar användare och beställningar.” Ett bra databasval reflekterar vad produkten gör, hur den måste bete sig under belastning och vad ditt team realistiskt kan drifta.
Börja med produktens form: kärn-entiteterna, hur de relaterar och vilka frågor som driver verkliga arbetsflöden.
Behöver du ad-hoc-filtrering och rapportering över många attribut? Förlitar du dig på joins över relationer? Hämtar du mestadels en enskild post per ID, eller skannar du tidsintervall? Dessa detaljer avgör om SQL-tabeller, dokumentmodeller, wide-column-mönster eller sökindex passar bäst.
Databaser väljs lika mycket av begränsningar som av funktioner:
Ett system som tål några sekunders fördröjning är väldigt annorlunda från ett som måste bekräfta en betalning under 200 ms.
Även en “perfekt” datamodell faller om drift inte passar:
Efterlevnadskrav kan snabbt begränsa val:
LLM:er drar ofta slutsatser om dessa behov från vaga prompts — att vara explicit här skiljer mellan ett hjälpsamt råd och ett självsäkert misstag.
LLM:er mappar ofta ett par uttalade behov (”realtid”, ”skalar”, ”flexibelt schema”) till en välkänd kategorietikett (”använd NoSQL”, ”använd Postgres”). Det kan vara användbart för idégenerering, men resonemanget glider när modellen behandlar databasfunktioner som om de vore samma sak som produktkrav.
En funktionslista (transaktioner, JSON-stöd, fulltextsök, sharding) låter konkret, men produktbehov beskriver ofta utfall: acceptabel latens, korrekthetsregler, auditmöjligheter, teamfärdigheter, migrationsbegränsningar och budget.
En LLM kan “bocka av” funktioner och ändå missa att produkten behöver förutsägbara supportarbetsflöden, ett moget ekosystem eller ett hostingalternativ ditt företag får använda.
Många rekommendationer antar att om en databas kan lagra en datatyp kommer den att tjäna produkten väl. Det svåra är relationen mellan data och frågor: hur du filtrerar, joinar, sorterar och aggregerar — vid vilka volymer och med vilka uppdateringsmönster.
Två system som båda “lagrar händelser” kan bete sig mycket olika beroende på om du behöver:
LLM:er kan säga “Databas X är snabb”, men prestanda beror på schemaval, index, partitionering, frågeformer och koncurrens. Små förändringar — som att lägga till ett kompositindex eller undvika obegränsade skanningar — kan ändra resultatet. Utan representativ data och frågor är “snabb” bara en gissning.
Även om två databaser tekniskt kan möta krav kan det bättre valet vara det som ditt team kan köra tillförlitligt: backup-/restore-tider, monitorering, on-call-börda, vendorlock-in och kostnadspålitlighet.
LLM:er tenderar att undervärdera dessa realiteter om du inte uttryckligen inkluderar dem.
LLM:er svarar ofta med välkända “regler” som “NoSQL skalar bättre” eller “Postgres kan göra allt.” Dessa genvägar låter säkra, men förenklar produktens röriga verklighet: vad du lagrar, hur du frågar det och vad fel blir när något går sönder.
Ett vanligt mönster är att anta att om du nämner tillväxt, hög trafik eller “big data” är det säkraste valet NoSQL. Problemet är att “skala” sällan är det första olösta problemet. Många appar når gränser på grund av:
I de fallen löser inte en databasbyte grundorsaken — det byter bara verktyg.
Tumreglerna förbiser ofta krav som starkt påverkar databasvalet. En LLM kan rekommendera en dokumentbutik samtidigt som den förbiser att du behöver:
Dessa behov utesluter inte automatiskt NoSQL, men höjer ribban: du kan behöva noggrann datamodellering, extra applikationslogik eller andra kompromisser än vad LLM:en antydde.
När en rekommendation bygger på en slogan istället för dina verkliga accessmönster är risken inte bara ett suboptimalt val — det är en kostsam re-platforming senare. Migrera data, skriva om frågor och omskola teamet tenderar att ske precis när du har minst råd med driftstopp.
Behandla “regler” som startpunkter för frågor, inte svar. Fråga vad du skalar (läsningar, skrivningar, analys), vad som måste vara korrekt och vilka frågor du inte kan undvika.
LLM:er är bra på att förvandla en kort beskrivning till ett självsäkert databasval — men de kan inte uppfinna de saknade begränsningarna som i praktiken avgör om ett val fungerar. När inputs är vaga blir rekommendationen en gissning i förklädnad.
Ord som “realtid”, “hög trafik”, “skalbar” eller “enterprise-grade” mappar inte entydigt till en specifik databas. “Realtid” kan betyda “uppdateringar inom 5 sekunder” för en dashboard — eller “under 50 ms end-to-end” för handelslarm. “Hög trafik” kan vara 200 requests/s eller 200 000.
Utan hårda siffror kan en LLM falla tillbaka på populära heuristiker (t.ex. “NoSQL för skala”, “Postgres för allt”) även när de verkliga behoven pekar annorlunda.
Om du inte tillhandahåller dessa kommer modellen tyst att anta dem:
De mest skadliga utelämnandena är ofta formade av frågorna:
En databas som briljerar på nyckel-värde-access kan ha svårt när produkten plötsligt behöver flexibel filtrering och pålitlig rapportering.
Behandla “databasval” som en tvåstegsinteraktion: samla först in begränsningar, rekommendera sedan. Ett bra prompt (eller intern checklista) bör kräva siffror och exempelqueries innan den namnger någon motor.
Ett vanligt LLM-fel är att rekommendera en databas”kategori” (SQL, dokument, graf, wide-column) utan att validera att produktens data faktiskt passar den modellen. Resultatet blir en butik som låter rätt för arbetsbelastningen men kämpar med informationsstrukturen du behöver representera.
LLM:er förbiser ofta relationsdjup och kardinalitet: en-till-många vs många-till-många, nästlad ägandeskap, delade entiteter och hur ofta användare traverserar dem.
En dokumentdatabas kan kännas naturlig för “användarprofiler”, men om din produkt ständigt svarar på tvär-entitetsfrågor — “alla projekt där någon medlems roll ändrats de senaste 7 dagarna” eller “topp 20 taggar över alla team filtrerat på compliance-status” — handlar det inte längre bara om att hämta ett dokument; du behöver joins.
När dessa joins är frekventa måste du antingen:
Duplicering är inte gratis. Det ökar skriv-amplifiering, gör uppdateringar svårare att hålla konsistenta, komplicerar revisioner och kan skapa subtila buggar (“vilken kopia är sanningskällan?”). LLM:er rekommenderar ibland denormalisering som om det vore ett engångs modellval, inte en löpande driftbörda.
Innan du accepterar en LLM-rekommendation, tvinga fram ett snabbt verklighetstest:
Om modellen och frågorna inte är i linje är rekommendationen brus — även om den låter självsäker.
LLM:er behandlar ofta “konsistens” som en preferens snarare än ett produktkrav. Det leder till rekommendationer som ser rimliga ut på papper (”använd en skalbar NoSQL-butik”) men faller samman när verkliga användaraktioner kräver atomära, flerstegsuppdateringar.
Många produktflöden är inte en enda skrivning — de är flera skrivningar som antingen måste ske alla eller ingen.
Betalningar är det klassiska exemplet: skapa en debitering, markera en faktura som betald, minska kontobalans och bifoga en revisionspost. Om ett steg misslyckas efter att det första lyckats skapas ett mismatch som användare och ekonomi kommer att märka.
Lager fungerar likadant: reservera lager, skapa en order och uppdatera tillgänglighet. Utan transaktioner kan du översälja vid belastning eller få partiella fel.
LLM:er likställer ibland eventual consistency med “UI:n kan uppdatera senare.” Frågan är om affärshandlingen tål avvikelse.
Bokningskonflikter visar varför detta spelar roll: två användare försöker boka samma tid. Om systemet accepterar båda och “löser det senare” förbättrar du inte UX — du skapar kundsupportärenden och återbetalningar.
Även med en databas som stödjer transaktioner behöver omgivande arbetsflöden klara semantiken:
När en LLM ignorerar detta kan den rekommendera arkitekturer som kräver expertarbete inom distribuerade system bara för att uppnå “normal” produktkorrekthet.
LLM:er rekommenderar ofta en “snabb” databas som om snabbhet vore en inneboende egenskap hos motorn. I praktiken är prestanda en interaktion mellan din arbetsbelastning, schema, frågeformer, index, hårdvara och driftinställningar.
Om du inte specificerar vad som måste vara snabbt — p99-latens för enradshämtningar, batchanalys, ingestgenomströmning eller time-to-first-byte — kan en LLM falla tillbaka på populära val.
Två produkter kan båda säga “låg latens” och ändå ha motsatta accessmönster: en är nyckel-värde-uppslag; den andra är sök + filtrering + sortering över många fält.
Prestandaråd slirar också när modeller ignorerar:
En LLM kan anta att caches löser problemen, men caches hjälper bara för förutsägbara åtkomstmönster. Frågor som skannar stora intervall, sorterar på icke-indexerade fält eller använder ad-hoc-filter kan missa cachen och belasta disk/CPU.
Små förändringar i frågeformen (t.ex. OFFSET-paginering vs keyset-paginering) kan vända prestandautfallet.
Istället för att lita på generella “X är snabbare än Y”, kör ett lättviktigt, produktformat test:
Benchmarks förutspår inte allt, men avslöjar snabbt om en LLM:s prestandaantaganden matchar verkligheten.
LLM:er optimerar ofta för passform på papper — datamodell, frågemönster, skalningsbuzzwords — medan de överser vad som gör en databas överlevbar i produktion: drift, felåterställning och vad fakturan blir månad efter månad.
En databasrekommendation är inte komplett om den inte svarar på grundläggande frågor: Hur tar ni konsekventa backups? Hur snabbt kan ni återställa? Vad är disaster recovery-planen över regioner?
LLM-råd hoppar ofta över dessa detaljer eller antar att de är “inbyggda” utan att kolla finstilta villkor.
Migration är en annan blind fläck. Att byta databas senare kan vara dyrt och riskfyllt (schemaändringar, dubbelskrivningar, backfills, omskrivning av frågor). Om din produkt sannolikt kommer att utvecklas är “enkelt att börja” inte nog — du behöver en realistisk migrationsväg.
Team behöver inte bara en databas — de behöver drifta den.
Om rekommendationen ignorerar slow query-logs, metrics, dashboards, tracing-krokar och alerting kanske ni inte märker problem förrän användarna klagar. Driftverktyg varierar mycket mellan managed- och self-hosted-lösningar och mellan leverantörer.
LLM:er underskattar ofta kostnaden genom att fokusera på instansstorlek och glömma multiplikatorer:
En “bäst” databas som ditt team inte kan köra med självförtroende är sällan bäst. Rekommendationer bör stämma överens med teamfärdigheter, supportförväntningar och compliance-krav — annars blir operationell risk den dominerande kostnaden.
LLM:er försöker ibland “lösa allt på en gång” genom att föreslå en stack som: Postgres för transaktioner, Redis för caching, Elasticsearch för sök, Kafka + ClickHouse för analys, plus en grafdatabas “ifall”. Detta kan låta imponerande, men är ofta en för tidig design som skapar mer arbete än värde — särskilt tidigt i en produkt.
Multi-databasdesigner känns som en säker hedge: varje verktyg är “bäst” för en sak. Den dolda kostnaden är att varje extra datalager tillför distribution, övervakning, backups, migrationer, åtkomstkontroll, incidenthantering och en ny uppsättning felmodi.
Team spenderar då tid på att underhålla rördragning istället för att leverera produktfunktioner.
En andra (eller tredje) databas är vanligtvis berättigad när det finns ett tydligt, mätt behov som primärdatabasen inte kan möta utan oacceptabel smärta, till exempel:
Om du inte kan namnge den specifika frågan, latensmålet, kostnadsbegränsningen eller driftseffekten som kräver uppdelningen är det troligen för tidigt.
När data bor på flera ställen ställs svåra frågor: Vilken butik är sanningskällan? Hur håller ni poster konsekventa vid retries, partiella fel och backfills?
Duplicerad data betyder också duplicerade buggar — föråldrade sökresultat, mismatchade användarräkningar och “det beror på vilken dashboard du tittar på”-möten.
Börja med en generell databas som passar dina kärntransaktioner och rapportering. Lägg till en specialiserad butik först när du kan (1) visa att det nuvarande systemet misslyckas mot ett krav och (2) definiera ett ägarskap för synk, konsistens och återställning.
Behåll nödutgången, inte komplexiteten.
LLM:er kan vara hjälpsamma för att generera ett första utkast till databasrekommendation, men du bör behandla det som en hypotes. Använd checklistan nedan för att validera (eller förkasta) förslaget innan ni lägger ingenjörstid.
Omvandla prompten till explicita krav. Om du inte kan skriva det klart har modellen troligen gissat.
Skissa riktiga entiteter och relationer (även en rudimentär skiss). Lista sedan era toppfrågor och accessmönster.
Översätt “det ska vara snabbt och pålitligt” till mätbara tester.
Använd realistiska datamönster och frågemixar, inte leksaksexempel. Ladda ett representativt dataset, kör frågor under belastning och mät.
Om LLM:en föreslog flera databaser, testa den enklaste en-databas-alternativet först och bevisa sedan varför uppdelning är nödvändig.
Om du vill snabba upp detta steg är ett praktiskt tillvägagångssätt att prototypa det produktutdrag som styr databasvalet (några kärn-entiteter + nyckelendpoints + viktigaste frågorna). Plattformar som Koder.ai kan hjälpa här: du kan beskriva arbetsflödet i chatten, generera en fungerande webb/backend-app (vanligtvis React + Go + PostgreSQL) och iterera snabbt medan du förfinar schema, index och frågeformer. Funktioner som planeringsläge, snapshots och rollback är särskilt användbara när du experimenterar med datamodeller och migrationer.
Skriv en kort motivering: varför denna databas passar arbetsbelastningen, vilka kompromisser ni accepterar och vilka mätvärden som skulle tvinga omprövning senare (t.ex. varaktig skrivtillväxt, nya frågetyper, multi-region-krav, kostnadströsklar).
Behandla det som en hypotes och ett sätt att snabba upp idégenerering. Använd det för att synliggöra kompromisser, saknade krav och en första kortlista — validera sedan med ditt team, verkliga begränsningar och en snabb proof-of-concept.
För att ditt prompt ofta saknar hårda begränsningar kommer modellen ofta:
Be den lista sina antaganden uttryckligen innan den namnger någon databas.
Ge siffror och exempel, inte adjektiv:
Om du inte kan specificera detta är rekommendationen mest gissning.
Använd den för att generera en kravlista och kandidatval, och tvinga sedan fram en schema-och-fråge-check:
“Skalning” är inte en databas-typ; det är vad du skalar.
Många appar når gränser på grund av:
Ett väl utformat relationssystem kan skala långt innan databasbyte är rätt lösning.
De är ofta underdetaljerade i sina rekommendationer.
Om din produkt behöver flerstegsuppdateringar som måste lyckas eller misslyckas tillsammans (betalningar, lager, bokningar) behöver du tydligt stöd för:
Om en LLM inte frågar om detta, väj emot innan du antar dess förslag.
Eftersom databasval styrs av datarelationer som i sin tur bestämmer frågekomplexitet.
Om du ofta behöver tvär-entity-frågor (filter, joins, aggregeringar över många attribut) kan ett dokumentmodell tvinga dig att:
Det ökar skriv-amplifiering, inkonsekvensrisk och operational komplexitet.
Prestanda beror på din arbetsbelastning, schema, index och samtidighet — inte varumärket.
Kör ett litet, produktformat test:
Varje extra datalager multiplicerar den operationella ytan:
Börja med en allmän databas för kärnarbetsbelastningen. Lägg till en specialiserad butik först när du kan peka på ett mätt krav som den första inte kan möta.
Be om en kostnadsmodell som inkluderar verkliga multiplikatorer:
Kräv också en operationsplan: backup/restore-steg, RPO/RTO-mål och hur ni upptäcker långsamma frågor och kapacitetsproblem.