为什么 PostgreSQL 是现代初创公司的默认数据库

“默认数据库”对初创公司意味着什么

当创始人说 PostgreSQL 是“默认数据库”时，他们通常并不是说它适合每一种产品，而是指你可以在早期选择它——通常无需长时间评估——并自信地认为随着产品和团队的发展它不会成为阻碍。

对于一个 MVP，“默认”在于降低决策税。你想要一个被广泛理解、容易招聘、有托管供应商支持、并且在数据模型改变时比较宽容的数据库。默认选择应当契合常见的初创路径：快速构建、从用户处学习、然后迭代。

这也是为什么 PostgreSQL 出现在许多现代“标准栈”中的原因。例如，像 Koder.ai 这样的平台使用 Postgres 作为快速交付真实应用的后端（Web 端使用 React，后端服务用 Go，数据层用 PostgreSQL）。关键不在品牌，而在模式：选择经过验证的原语，这样你可以把时间花在产品上，而不是基础设施争论上。

设定期望（没有放之四海而皆准的答案）

存在一些场景，其他数据库可能是更好的首选：极端高写入吞吐、以时序为主的工作负载，或高度定制的搜索场景。但大多数早期产品看起来像“用户 + 账号 + 权限 + 计费 + 活动”，这种结构与关系型数据库天然契合。

用通俗的话说 PostgreSQL

PostgreSQL 是一个开源关系型数据库。“关系型”意味着你的数据存储在表中（像电子表格），你可以可靠地把这些表连接起来（用户 ↔ 订单 ↔ 订阅）。它使用 SQL，这是行业通用的查询语言。

本文将覆盖的内容

我们将说明为什么 PostgreSQL 常常成为默认：

• 可靠性与数据完整性（防止错误静默破坏数据）
• 满足多数产品需求的实用功能，包括 JSONB
• 从 MVP 到扩展的清晰路径与性能基础
• 运行层面的现实（托管 PostgreSQL、备份、迁移）
• 与 MySQL、NoSQL 的权衡，以及成本与锁定问题

目标不是推销单一“正确答案”，而是强调那些让 PostgreSQL 成为许多初创公司安全起点的模式。

可靠性与可以依赖的数据完整性

PostgreSQL 之所以值得信任，是因为它的设计目标是保持数据正确——即便你的应用、服务器或网络表现不完美。对于处理订单、支付、订阅或用户资料的初创公司来说，“大体正确”是不够的。

ACID 事务：处理真实金钱与真实用户的安全网

PostgreSQL 支持 ACID 事务，可把一组更改包裹成“要么全成功要么全失败”。

如果结账流程需要 (1) 创建订单、(2) 保留库存、(3) 记录支付意图，事务保证这些步骤要么全部成功，要么全部回滚。如果服务器在中途崩溃，PostgreSQL 可以回滚不完整的工作，而不是留下导致退款、重复扣费或“缺失订单”的部分记录。

用通俗语言解释的一致性

数据完整性功能帮助防止错误数据进入系统：

• 约束（比如“email 必须唯一”或“数量不能为负”）在数据库边界阻止无效输入。
• 外键 确保关系真实存在——例如每张发票必须属于现有客户。

这会把正确性从“我们希望每条代码路径都做对”转变为“系统不会允许不正确的状态”。

安全迭代：不会让 schema 变更造成混乱

团队移动迅速，数据库结构会改变。PostgreSQL 支持安全的迁移与模式演进模式——增加列、回填数据、逐步引入新约束——因此你可以在不破坏现有数据的情况下发布新功能。

在负载与故障下的可预测行为

当流量激增或节点重启时，PostgreSQL 的持久性保证与成熟的并发控制能保持行为稳定。你不会遇到静默的数据丢失或不一致的读取，而是得到清晰的结果和可恢复的状态——这是在客户关注时你想要的行为。

SQL 与关系建模适配多数产品

PostgreSQL 最大的优势在于：SQL 让你即使在产品演进时也能方便地向数据提问。当创始人想要每周收入拆分、产品经理需要获取 cohort 报告，或支持想知道订单为什么失败时，SQL 是一个共享语言，适用于报表、调试和临时的“能不能快速查一下”的请求。

关系建模把产品规则变成数据规则

大多数产品自然包含关系：用户属于团队、团队有项目、项目有任务、任务有评论。关系建模让你直接表达这些连接，JOIN 则使得组合查询变得实用。

这不仅仅是学术上的结构——它能让功能更快上线。例如：

• 权限：通过 JOIN users → memberships → roles 来决定访问权限。
• 计费：JOIN accounts → subscriptions → invoices 来生成准确的收据。
• 活动流：JOIN events → actors → objects 来渲染时间线。

当你的数据围绕明确的实体组织时，应用逻辑更简单，因为数据库能可靠地回答“谁与谁有关联”。

生产力提升：索引、视图与约束

SQL 数据库提供一套日常工具，能节省时间：

• 索引 加速常见查找（例如“某团队的所有项目”），无需重写应用。
• 视图 把复杂查询封装为可重用、可读的接口，便于分析与内部工具。
• 约束（唯一、外键、检查）在源头防止错误数据——例如重复邮箱、孤立记录或负数数量——这样你就少花时间做下游清理。

招人和协作更容易

SQL 被广泛教授并广泛使用。这在招聘工程师、分析师或有数据能力的产品经理时很重要。一个初创公司能更快让人上手，因为很多候选人已经会读写 SQL，而且数据库本身鼓励清晰、可查询的结构。

使用 JSONB 的灵活性，而无需切换数据库

初创公司很少在第一天就有完美的数据模型。PostgreSQL 的 JSONB 提供了一个实用的“缓冲区”，用于半结构化数据，同时把所有东西保留在同一个数据库里。

什么是 JSONB（以及为什么有用）

JSONB 以二进制格式存储 JSON，PostgreSQL 可以高效查询它。你可以把核心表保持为关系型（users、accounts、subscriptions），并为经常变化或按客户不同的字段新增一个 JSONB 列。

常见且适合初创公司的用途包括：

• 功能开关：每用户或每组织的切换，例如 {"beta": true, "new_checkout": "variant_b"}
• 事件属性：分析类载荷（UTM 标签、设备信息、实验 ID）
• 灵活的配置文件：按市场变化的可选字段（职位、偏好、本地化属性）
• 元数据：集成、导入来源、暂不规范化的“额外”细节

权衡：有意使用它

JSONB 不是关系建模的替代品。当你需要强约束、JOIN 和清晰报表（例如计费状态、权限、订单总额）时，应保持关系化。把 JSONB 用于真正灵活的属性，并把它当作“演进中的 schema”，而不是数据的垃圾桶。

为保证速度而对 JSONB 建立索引

性能取决于索引。PostgreSQL 支持：

• GIN 索引 用于包含查询（例如 props @> '{"beta":true}'）
• 表达式索引 用于你经常查询的特定键（例如 (props->> 'plan')）

这些选项很重要，因为没有索引，JSONB 过滤会随着数据增长变成表扫描——把一个便捷捷径变成缓慢的端点。

随着成长可扩展的扩展（Extensions）

初创公司之所以比预期更长期地坚持使用 PostgreSQL，其中一个原因是扩展：可按数据库启用的可选“插件”，用来扩展 Postgres 的能力。与其为每个新需求引入全新的服务，你经常可以在当前数据库内满足需求——这也利于统一监控与备份。

扩展作为实用附加件

扩展可以增加新数据类型、索引方法、搜索能力和实用函数。几个常见且值得早期了解的例子：

• PostGIS：地理空间类型与查询（距离、多边形、“附近”搜索）
• pg_trgm：通过三元组索引实现快速模糊文本匹配（拼写错误、部分匹配）
• uuid-ossp：在 SQL 中生成 UUID 的函数（当你需要在数据库生成 UUID 时很有用）

这些扩展受欢迎的原因是它们能在不强行增加额外基础设施的情况下解决真实产品问题。

扩展何时能替代额外服务

扩展能减少早期或中期引入独立系统的需要：

• 想构建基于位置的功能？PostGIS 可以替代（或推迟）采用专门的地理数据库。
• 需要名字、标题或自动补全的“搜索感”行为？pg_trgm 在许多场景下可以覆盖，无需启用 Elasticsearch。
• 想在服务与脚本间保持一致的 ID？uuid-ossp 能在数据库端生成，而不是仅依赖应用代码。

这并不意味着 Postgres 应该永远承担所有责任——但它能帮助你更快交付且少些移动部件。

在启用扩展前的谨慎事项

扩展会影响运维。在依赖某个扩展前，确认：

• 托管支持：托管 PostgreSQL 提供商并不允许所有扩展，或者可能需要额外步骤启用它们。
• 运维影响：新索引会增加存储与写入成本；某些扩展会带来高 CPU 查询；升级可能需要额外测试。

把扩展当作依赖来对待：有目的地选用、记录使用理由，并在预生产环境测试后再投入生产。

性能基础：索引与查询规划

数据库性能常常决定了一个应用“感觉流畅”还是“感觉不可靠”——即便它在逻辑上是正确的。使用 PostgreSQL，你能获得良好的性能基础，但仍需理解两个核心概念：索引与查询规划器。

索引：为什么它们改变感知速度

索引就像数据的目录。没有它，PostgreSQL 可能需要扫描许多行来找到你要的结果——在几千条记录时可以接受，但到了几百万条就很痛苦。

这直接体现在用户感知的速度上：

• 按 email、用户名或订单 ID 搜索时，为这些列建立索引会更快。
• 如果索引与查询方式匹配，排序和过滤会大幅提速。
• 某些页面出现“随机变慢”的原因往往是某个缺失的索引在真实流量下迫使全表扫描。

代价：索引不是免费的。它们占磁盘空间、增加写入开销（每次插入/更新都要维护索引），过多索引反而会损害总体吞吐。目标不是“给所有字段建索引”，而是“给实际使用的字段建索引”。

查询规划器：PostgreSQL 如何决定执行方案

当你运行查询时，PostgreSQL 会生成一个执行计划：使用哪个索引（如果有）、以何种顺序连接表、是扫描还是定位等。这个规划器是 PostgreSQL 在多种工作负载下表现良好的一个重要原因——但也意味着外观相似的两个查询可能表现迥异。

当某个查询慢时，你需要在猜测前看清执行计划。两个常用工具：

• EXPLAIN：显示 PostgreSQL 将会 使用的计划。
• EXPLAIN ANALYZE：运行查询并报告实际发生的情况（耗时、行数），这通常是调试时更需要的。

你不需要像专家那样读每一行日志。即便是高层次，也能看到诸如“在大表上出现 sequential scan”或返回行数远高于预期的连接等红旗。

防止性能灾难的实用习惯

初创团队获胜的方式是保持纪律：

1. 先度量：先从日志/APM 找到确切的慢查询，而不是优化猜测。
2. 谨慎添加索引：创建与常用过滤/连接匹配的索引，然后用 EXPLAIN (ANALYZE) 再核对。
3. 在真实数据规模下重测：10k 行时的表现可能在 10M 行时完全不同。

这种做法能让应用保持快速，同时避免数据库变成过早优化的垃圾场。

从 MVP 到规模化的清晰路径

PostgreSQL 对于匆忙交付的 MVP 很友好，因为你可以小规模开始，而不至于把自己逼入绝境。增长来临时，通常不需要戏剧性的重构——只需一系列合理的步骤。

第一步：先向上扩容而不是拆分

最简单的初始动作是垂直扩容：迁移到更大的实例（更多 CPU、RAM、更快的存储）。对许多初创公司来说，这能用最少的代码改动换来数月甚至数年的缓冲。并且如果估计过高也易于回滚。

第二步：为大量读请求添加只读副本

当你的应用有大量读取（仪表盘、分析页面、管理视图或客户报表），只读副本 很有帮助。保留一个主库处理写操作，把读密集型查询导向副本。

这种分离对报表尤为有用：你可以在副本上运行慢且复杂的查询而不影响核心产品体验。权衡是副本可能会有轻微延迟，因此它适合“近实时”视图，而不是关键的写后读强一致流程。

第三步：当表非常大时考虑分区

如果某些表增长到数千万或上亿行，分区 是个选项。分区把大表拆成更小的部分（常按时间或租户），使维护和部分查询更可控。

互补策略：缓存与后台任务

不是所有性能问题都能用 SQL 解决。缓存热门读取，把慢工作（邮件、导出、汇总）移到后台任务，通常能在保持响应性的同时降低数据库压力。

托管 PostgreSQL 与 Day-2 运维

选择 PostgreSQL 只是决策的一半。另一半是上线后如何运行它——当部署频繁、流量不可预测，且没人愿意周五晚上调试磁盘空间时，运维策略很关键。

托管 Postgres 通常包含的内容

好的托管 PostgreSQL 服务会接管那些悄然引发故障的重复性工作：

• 自动备份（通常每日 + 持续 WAL 归档）
• 补丁与次要版本升级
• 内建监控面板（CPU、内存、连接、复制延迟）
• 高可用选项（备用副本、自动故障转移）
• 自动存储扩展或明确的容量告警

这能让小团队把精力放在产品上，同时得到专业级运维保障。

在确定前要核实的运维要点

并非所有“托管 Postgres”都一样。初创公司应确认：

• 时间点恢复（PITR）：能否恢复到“出问题部署之前”的那一刻
• 加密：传输中与静态数据加密，并有合理的密钥管理默认值
• 告警：可配置的失败备份、磁盘不足、连接数过高、复制问题和慢查询告警
• 升级策略：如何安排变更，是否能暂时锁定版本

决策标准：团队关心什么

如果团队数据库经验有限，托管 Postgres 是高杠杆的选择。如果有严格的可用性需求（付费计划、B2B SLA），优先考虑 HA、快速恢复与清晰的运维可视化。如果预算紧张，比较总成本：实例 + 存储 + 备份 + 副本 + 出站流量，然后决定 6–12 个月内你真正需要的可靠性。

最后，定期演练恢复。从未恢复过的备份只是希望，不是计划。

并发：同时处理大量用户

初创应用很少是“单用户同时在线”。你有用户浏览、后台任务更新记录、分析写入事件、管理端做维护等并发活动。PostgreSQL 在这方面表现出色，因为它旨在在混合负载下保持响应。

用非术语解释 MVCC

PostgreSQL 使用 MVCC（多版本并发控制）。通俗地说：当一行被更新时，PostgreSQL 通常会保留旧版本一段时间并写入新版本。这意味着读取者可以继续读取旧版本，而写入者可以继续写入，不必让所有人等待。

这减少了在某些系统中读取阻塞写入（或反过来）的“交通堵塞”效应。

对真实应用（和管理操作）为何重要

对多用户产品，MVCC 有助于常见模式：

• 忙碌的动态流或目录，许多用户在读取的同时少量更新在发生
• 结账或预订流程需要写入正确，但站点其余部分不应卡死
• 管理操作（批量编辑、回填）不应阻塞客户流量

PostgreSQL 对某些操作仍会使用锁，但 MVCC 让常规读写更好地共存。

权衡：清理与日常维护

那些旧的行版本并不会立即消失。PostgreSQL 通过 VACUUM（通常由 autovacuum 自动处理）回收空间。如果清理跟不上，会出现“膨胀”（无用空间）和查询变慢。

实际要点：监控表膨胀和长事务。长事务会阻碍清理，使膨胀更糟。关注慢查询、运行“长久”的会话，以及 autovacuum 是否落后。

PostgreSQL vs MySQL vs NoSQL：实用权衡

早期选数据库更多是匹配产品形态：数据模型、查询模式、团队技能以及需求变化速度，而不是寻找“最优”。

PostgreSQL：灵活的通用选手

PostgreSQL 常被选为默认，因为它能较好地兼顾多种需求：强 ACID 保证、丰富的 SQL 功能、优秀的索引选项以及模式演进空间。对许多初创公司而言，它是一种“单一数据库”解决方案，可覆盖计费、用户账号、接近分析的查询，甚至通过 JSONB 支持半结构化数据——不必在早期就拆分成多个系统。

它的劣势在于：随着应用增长，你可能需要在数据建模和查询调优上投入更多，尤其当你大量使用复杂 JOIN 与报表时。

MySQL：许多栈中的强适配者

对传统 OLTP 工作负载（典型的 Web 应用读写）和熟悉 MySQL 的团队，MySQL 是个很好的选择。它被广泛支持、托管产品成熟，有时在某些环境下更容易运维。

权衡：若需高级索引、复杂查询或对约束的严格性，PostgreSQL 通常开箱即给更多工具。但这并不意味着 MySQL “更差”——只是某些团队更早遇到功能限制。

NoSQL：当模型简单或规模极端时

NoSQL 在以下场景更有优势：

• 非常高的写入事件流（日志、遥测、点击流），主要是追加并在后续聚合
• 简单的键值访问模式（会话存储、缓存型负载）
• 每条记录模式差异极大且你不需要关系型 JOIN

权衡：通常你会放弃某些按需查询、跨实体约束或多行事务保证——因此这些需要在应用层重建。

一个快速决策清单

• 如果你需要关系建模、演进的需求和灵活查询，选择 PostgreSQL。
• 如果你的应用常规、团队熟悉 MySQL、并且注重运维熟悉度，选择 MySQL。
• 如果访问模式很可预测（基于键）或你在优化极高写入吞吐和简单查询，选择 NoSQL。

如果不确定，PostgreSQL 往往是最保险的默认，因为它在不开启专门化系统的前提下保留了更多选项。

成本、锁定与长期可选性

选择数据库也是在选择一段商业关系。即便今天产品很好，价格与条款也可能在你最脆弱时改变——这时候初期决策的影响会被放大。

许可与锁定，用通俗话说

PostgreSQL 的核心是开源且许可宽松：这意味着你不需要为 PostgreSQL 本身支付按核或按功能的授权费，也不必依赖某个厂商的私有版本来保持合规。

“供应商锁定”常以两种形式出现：

• 不可迁移的专有特性（特殊 SQL 语法、私有数据类型、闭源扩展）。
• 仅托管可用的依赖（你依赖的平台特性在别处不可用）。

PostgreSQL 降低了这些风险，因为其行为被广泛理解并由许多提供商支持。

开源 + 广泛托管选项 = 更低风险

PostgreSQL 几乎可以运行在任何地方：你的笔记本、虚拟机、Kubernetes 或托管服务。这种灵活性就是可选性——如果某个提供商涨价、出现无法接受的故障模式或达不到合规，你可以在更少重写的情况下搬迁。

这不意味着迁移毫无成本，但意味着你在谈判与规划时处于更有利的位置。

可移植性：标准 SQL、通用工具、多家提供商

PostgreSQL 基于标准 SQL，且拥有庞大的工具生态：ORM、迁移框架、备份工具与监控。很多云与专业厂商都提供 PostgreSQL，招聘也更容易。

为保持高可移植性，谨慎对待：

• 在有 PostgreSQL 原生选项时过度使用提供商特有的数据库附加功能。
• 依赖非标准 SQL，使团队在别处难以复现。

及早把模式与迁移文档化

可选性不仅关乎托管位置，也关乎数据模型定义得有多清晰。早期的习惯能带来后期收益：

• 把 schema 变更放在版本控制中并使用可重复的迁移脚本。
• 写下关键表、关系和不变式（必须保持为真的条件）。
• 在风险迁移时把数据迁移与应用部署分开记录和执行。

这些做法让审计、事故响应与提供商迁移不再那么痛苦——同时不会减慢你的 MVP 速度。

常见错误及如何避免

即便团队为正确的理由选了 PostgreSQL，也可能踩到一些常见陷阱。好消息是：只要早期能察觉，大多数问题都能被避免。

数据建模误区

常见错误是 滥用 JSONB：把 JSONB 当成“以后再建模”的垃圾桶。大型、深度嵌套的 JSON 文档难以校验、难以索引、更新成本高。

把核心实体关系化（users、orders、subscriptions），把 JSONB 用于真正可变字段。如果你频繁在 JSONB 上过滤，可能是时候把这些字段提升为真实列了。

另一个常见问题是 缺少索引。应用在 1,000 行时看起来没问题，在 1,000,000 行时突然崩溃。根据真实查询模式（WHERE、JOIN、ORDER BY）添加索引，并在慢时用 EXPLAIN 验证。

最后，注意 无限增长的表：事件日志、审计轨迹、会话表等如果不清理会无限制膨胀。设置保留策略、必要时分区，并从一开始就安排定期清理。

运维陷阱

PostgreSQL 有连接数限制；突发流量加上每请求一连接的模式可能会耗尽连接。使用连接池（很多托管服务内建）并保持事务短小。

避免 N+1 查询，通过批量获取或 JOIN 关联数据。还要为慢迁移做计划：大表重写可能阻塞写入，优先采用可增量的迁移与回填策略。

提早监控，而不是事后补救

开启慢查询日志，跟踪基本指标（连接、CPU、I/O、缓存命中率），并设置简单告警。你会在用户发现问题前捕获回归。

下一步

设计一个最小可行 schema，对最重要的 3–5 个查询做负载测试，并根据团队运维能力在托管 PostgreSQL 与自托管之间做出选择。

如果你的目标是在保留常规可扩展性的同时快速推进，请考虑从第一天就把 Postgres 融入工作流。例如，Koder.ai 让团队通过对话构建 Web/Server/Mobile 应用，同时生成熟悉的架构（React + Go + PostgreSQL），并提供规划模式、源码导出、部署/托管以及快照回滚等选项——适合想要速度又不想被无代码黑盒锁定的团队。