Разбор кейса. Компания переехала с MongoDB на PostgreSQL - зачем и что пошло не так.
Стартап хранил всё в MongoDB — быстро, удобно, JSON-документы летят.
Но через год — бизнес растёт, появляются проблемы:
1. Запросы тормозят.
Mongo не любит сложные агрегаты с джойнами по коллекциям.
А бизнесу уже нужно:
– аналитика по заказам
– ретеншн-отчёты
– CRM-связи между сущностями
2. Дублирование данных.
Документы растут, становятся вложенными, обновлять — боль.
Классическая проблема: “Обновили e-mail юзера — забыли в двух местах”.
3. Сложность поддержки.
Без схемы трудно отследить, что где лежит. Новым разработчикам — боль.
Решение: PostgreSQL
– Явная схема → валидируем данные сразу
– Поддержка JSONB → можно переехать частями
– Сильный SQL → отчёты, джойны, агрегации — на ура
– Надёжность и mature-инструменты для миграций, бэкапов, мониторинга
Подводные камни:
– Миграция данных: пришлось писать парсеры и валидаторы
– Пришлось переосмыслить структуру: из “гибкого” хаоса в нормализованную модель
– Команда училась писать SQL и настраивать индексы
Зато теперь:
– Запросы летят
– Данные валидны
– Аналитика возможна
– Рост — без боли
Переход с NoSQL на SQL — это не “откат назад”, это осознанный апгрейд, когда бизнесу нужен контроль, скорость и предсказуемость.
Стартап хранил всё в MongoDB — быстро, удобно, JSON-документы летят.
Но через год — бизнес растёт, появляются проблемы:
1. Запросы тормозят.
Mongo не любит сложные агрегаты с джойнами по коллекциям.
А бизнесу уже нужно:
– аналитика по заказам
– ретеншн-отчёты
– CRM-связи между сущностями
2. Дублирование данных.
Документы растут, становятся вложенными, обновлять — боль.
Классическая проблема: “Обновили e-mail юзера — забыли в двух местах”.
3. Сложность поддержки.
Без схемы трудно отследить, что где лежит. Новым разработчикам — боль.
Решение: PostgreSQL
– Явная схема → валидируем данные сразу
– Поддержка JSONB → можно переехать частями
– Сильный SQL → отчёты, джойны, агрегации — на ура
– Надёжность и mature-инструменты для миграций, бэкапов, мониторинга
Подводные камни:
– Миграция данных: пришлось писать парсеры и валидаторы
– Пришлось переосмыслить структуру: из “гибкого” хаоса в нормализованную модель
– Команда училась писать SQL и настраивать индексы
Зато теперь:
– Запросы летят
– Данные валидны
– Аналитика возможна
– Рост — без боли
Переход с NoSQL на SQL — это не “откат назад”, это осознанный апгрейд, когда бизнесу нужен контроль, скорость и предсказуемость.
