PostgreSQL kontra MariaDB dla transakcyjnych aplikacji CRUD

Gdy aplikacja CRUD przestaje być prototypem

Prototyp aplikacji CRUD zwykle wydaje się szybki, bo danych jest mało, zespół jest mały, a ruch przewidywalny. Można sobie pozwolić na proste zapytania, kilka indeksów i ręczne poprawki schematu. Potem aplikacja zyskuje prawdziwych użytkowników, prawdziwe workflowy i prawdziwe terminy.

Wzrost zmienia obciążenie. Listy i pulpity są otwierane przez cały dzień. Więcej osób edytuje te same rekordy. Zadania w tle zaczynają zapisywać partiami. Wtedy „działało wczoraj” zamienia się w powolne strony, losowe timeouty i oczekiwania na blokady w godzinach szczytu.

Prawdopodobnie przekroczyłeś linię, jeśli widzisz rzeczy takie jak strony list zwalniające po stronie 20, wydania zawierające backfille danych (nie tylko nowe kolumny), więcej „elastycznych pól” na metadane i payloady integracyjne, albo zgłoszenia, że „zapisywanie trwa wieczność” w godzinach dużego ruchu.

Wtedy porównanie PostgreSQL i MariaDB przestaje być preferencją marki, a staje się praktycznym pytaniem. Dla obciążeń transakcyjnych CRUD decydują szczegóły: opcje indeksowania wraz ze wzrostem złożoności zapytań, bezpieczeństwo migracji przy dużych tabelach, przechowywanie i zapytania JSON oraz funkcje zapytań, które zmniejszają pracę po stronie aplikacji.

Ten tekst skupia się na tych zachowaniach bazy danych. Nie wchodzi głęboko w rozmiarowanie serwera, wycenę chmurową czy umowy z dostawcami. To też jest ważne, ale często łatwiej zmienić później niż styl schematu i zapytań, od którego zależy produkt.

Zacznij od wymagań aplikacji, nie od marki bazy

Lepszym punktem startu nie jest „PostgreSQL vs MariaDB”, lecz codzienne zachowanie twojej aplikacji: tworzenie rekordów, aktualizacja kilku pól, listowanie przefiltrowanych wyników i zachowanie poprawności, gdy wiele osób klika jednocześnie.

Zapisz, co robią twoje najbardziej obciążone ekrany. Ile odczytów przypada na każdy zapis? Kiedy występują skoki (logowania rano, raporty na koniec miesiąca, duże importy)? Zapisz dokładne filtry i sortowania, na których polegasz — to potem napędza projekt indeksów i wzorce zapytań.

Następnie określ niepodważalne wymagania. Dla wielu zespołów oznacza to ścisłą spójność dla pieniędzy lub zapasów, ślad audytu "kto zmienił co" oraz zapytania raportowe, które nie rozpadną się przy ewolucji schematu.

Rzeczywistość operacyjna jest równie ważna co funkcje. Zdecyduj, czy będziesz korzystać z bazy zarządzanej, czy samodzielnie hostowanej, jak szybko musisz przywracać dane z backupu i jaka jest tolerancja na okna konserwacji.

Na koniec zdefiniuj „wystarczająco szybkie” w kilku jasnych celach. Na przykład: p95 opóźnienia API przy normalnym obciążeniu (200–400 ms), p95 przy szczytowej współbieżności (może 2x normalne), maksymalne akceptowalne oczekiwania na blokady przy aktualizacjach (poniżej 100 ms) oraz limity czasu dla backupu i przywracania.

Podstawy indeksowania, które napędzają szybkość CRUD

Większość aplikacji CRUD wydaje się szybka, aż tabele osiągną miliony wierszy i każdy ekran stanie się „przefiltrowaną listą z sortowaniem”. Wtedy indeksowanie decyduje o różnicy między zapytaniem 50 ms a timeoutem 5 s.

Indeksy B-tree to domyślny pracownik zarówno w PostgreSQL, jak i MariaDB. Pomagają przy filtrowaniu po kolumnie, łączeniu po kluczach i gdy ORDER BY pasuje do porządku indeksu. Rzeczywista różnica w wydajności zależy od selektywności (ile wierszy pasuje) i czy indeks może obsłużyć zarówno filtrowanie, jak i sortowanie bez dodatkowych skanów.

W miarę dojrzewania aplikacji indeksy złożone stają się ważniejsze niż jedno-kolumnowe. Częsty wzorzec to filtrowanie multi-tenant plus status plus sortowanie po czasie, np. (tenant_id, status, created_at). Umieść najstabilniejszy filtr pierwszy (często tenant_id), potem kolejny filtr, a na końcu kolumnę sortującą. To zazwyczaj bije osobne indeksy, których optymalizator nie potrafi efektywnie połączyć.

Różnice pojawiają się przy „mądrzejszych” indeksach. PostgreSQL obsługuje indeksy częściowe i indeksy wyrażeniowe, świetne dla wąskich ekranów (np. indeksowanie tylko "otwartych" zgłoszeń). Są potężne, ale mogą zaskakiwać zespoły, jeśli zapytania nie pasują dokładnie do predykatu.

Indeksy nie są darmowe. Każdy INSERT i UPDATE musi też zaktualizować każdy indeks, więc łatwo poprawić jeden ekran i po cichu spowolnić wszystkie zapisy.

Prosty sposób na dyscyplinę:

• Dodawaj indeks tylko dla rzeczywistej ścieżki zapytania (ekran lub wywołanie API, które potrafisz nazwać).
• Preferuj jeden dobry indeks złożony zamiast wielu nakładających się.
• Przeglądaj indeksy po zmianach funkcji i usuwaj zbędne.
• Planuj konserwację: PostgreSQL potrzebuje regularnego VACUUM/ANALYZE, a MariaDB także polega na dobrych statystykach i okazjonalnym sprzątaniu.
• Mierz przed i po, zamiast polegać na intuicji.

Indeksowanie dla rzeczywistych ekranów: listy, wyszukiwanie i paginacja

Większość aplikacji CRUD spędza czas na kilku ekranach: liście z filtrami, polu wyszukiwania i stronie szczegółów. Wybór bazy ma mniejsze znaczenie niż zgodność indeksów z tymi ekranami, ale oba silniki dają różne narzędzia, gdy tabele rosną.

Dla stron listowych myśl w tej kolejności: najpierw filtr, potem sortowanie, potem paginacja. Typowy wzorzec to „wszystkie zgłoszenia dla konta X, status w (open, pending), najnowsze pierwsze”. Indeks złożony zaczynający się od kolumn filtrujących i kończący się kolumną sortującą zwykle wygrywa.

Paginacja zasługuje na szczególną uwagę. Paginacja z offsetem (page 20 z OFFSET 380) zwalnia w miarę przewijania, bo baza nadal musi przejść wcześniejsze wiersze. Paginacja kluczowa (keyset) jest bardziej stabilna: przekazujesz ostatnią widzianą wartość (np. created_at i id) i prosisz o „następne 20 starszych niż to”. Zmniejsza też duplikaty i luki, gdy nowe wiersze pojawiają się w trakcie przewijania.

PostgreSQL ma przydatną opcję dla ekranów listowych: indeksy "covering" używając INCLUDE, co może umożliwić skany tylko po indeksie (index-only scans), gdy mapa widoczności na to pozwala. MariaDB też potrafi robić odczyty pokrywające, ale zwykle osiąga się to przez umieszczenie potrzebnych kolumn bezpośrednio w definicji indeksu. To może poszerzyć indeksy i zwiększyć koszty utrzymania.

Prawdopodobnie potrzebujesz lepszych indeksów, jeśli punkt końcowy listy zwalnia, gdy tabela rośnie, chociaż zwraca tylko 20–50 wierszy, sortowanie staje się wolne chyba że usuniesz ORDER BY, albo I/O skacze przy prostych filtrach. Dłuższe zapytania też zwykle zwiększają oczekiwania na blokady w godzinach szczytu.

Przykład: ekran zamówień filtrujący po customer_id i status i sortujący po created_at zwykle zyskuje na indeksie zaczynającym się od (customer_id, status, created_at). Jeśli później dodasz „wyszukaj po numerze zamówienia”, to zwykle osobny indeks, nie coś, co dokładasz do indeksu listy.

Migracje: utrzymanie bezpieczeństwa wydań przy rosnących danych

Migracje przestają być „zmień tabelę” dość szybko. Gdy są prawdziwi użytkownicy i historia, musisz też obsłużyć backfille danych, zaostrzenie ograniczeń i sprzątanie starych kształtów danych bez łamania aplikacji.

Bezpieczny domyślny wzorzec to "expand, backfill, contract". Dodaj to, co potrzebne w sposób niezakłócający istniejącego kodu, kopiuj lub obliczaj dane w małych krokach, a potem usuń starą ścieżkę tylko gdy jesteś pewien.

W praktyce oznacza to zwykle dodanie nowej kolumny lub tabeli dopuszczającej NULL, wypełnianie danych partiami przy zachowaniu spójności zapisów, późniejszą walidację ograniczeniami (NOT NULL, klucze obce, unikalność), a dopiero potem usunięcie starych kolumn, indeksów i fragmentów kodu.

Nie wszystkie zmiany schematu są równe. Dodanie kolumny jest często niskiego ryzyka. Dodanie indeksu nadal może być kosztowne przy dużych tabelach, więc zaplanuj to na czas o niskim ruchu i mierz. Zmiana typu kolumny jest często najbardziej ryzykowna, bo może przepisać dane lub blokować zapisy. Bezpieczny wzorzec to: utwórz nową kolumnę z nowym typem, wypełnij ją, a potem przełącz odczyty i zapisy.

Rollbacky też zmieniają sens w skali. Wycofanie schematu bywa proste; wycofanie danych często nie jest. Bądź jawny w kwestii tego, co możesz cofnąć, zwłaszcza jeśli migracja zawiera destrukcyjne usunięcia lub transformacje tracące dane.

Wsparcie JSON: elastyczne pola bez przyszłych problemów

Pola JSON kuszą, bo pozwalają szybciej dostarczać funkcje: dodatkowe pola formularzy, payloady integracji, preferencje użytkownika i notatki z systemów zewnętrznych mieszczą się bez zmiany schematu. Kluczem jest zdecydować, co powinno zostać w JSON, a co zasługuje na prawdziwe kolumny.

W obu silnikach JSON zwykle najlepiej działa, gdy rzadko się na nim filtruje, a głównie go wyświetla, przechowuje do debugowania, trzyma jako blob ustawień na użytkownika/tenant albo używa dla małych opcjonalnych atrybutów, które nie napędzają raportowania.

Indeksowanie JSON to miejsce, gdzie zespoły się zaskakują. Zapytanie o klucz w JSON raz jest proste. Filtrowanie i sortowanie po nim na dużych tabelach może doprowadzić do katastrofy wydajności. PostgreSQL ma silne opcje indeksowania ścieżek JSON, ale nadal potrzebna jest dyscyplina: wybierz kilka kluczy, po których rzeczywiście filtrujesz i zindeksuj je, a resztę trzymaj jako nieindeksowany payload. MariaDB też potrafi zapytywać JSON, ale złożone wzorce „szukania wewnątrz JSON” często stają się kruche i trudniejsze do utrzymania szybkości.

JSON osłabia też ograniczenia. Trudniej wymusić „musi być jedną z tych wartości” lub „zawsze obecne” w nieustrukturyzowanym bloku, a narzędzia raportowe zwykle wolą typowane kolumny.

Zasada skalująca się: zacznij od JSON dla nieznanych pól, ale normalizuj do kolumn lub tabel podrzędnych, gdy (1) filtrujesz lub sortujesz po nim, (2) potrzebujesz ograniczeń, lub (3) widzisz go w dashboardach co tydzień. Przechowywanie pełnej odpowiedzi API dostawy jako JSON jest zwykle w porządku. Pola takie jak delivery_status i carrier zwykle zasługują na prawdziwe kolumny, gdy zależy od nich wsparcie i raportowanie.

Funkcje zapytań, które pojawiają się w dojrzałych aplikacjach

Na początku większość aplikacji CRUD działa na prostych SELECT, INSERT, UPDATE i DELETE. Później dodajesz feedy aktywności, widoki audytu, raporty administracyjne i wyszukiwanie, które musi być błyskawiczne. Wtedy wybór zaczyna wyglądać jak kompromis funkcji.

CTE i podzapytania pomagają utrzymać czytelność złożonych zapytań. Są przydatne, gdy budujesz wynik krokami (filtruj zamówienia, dołącz płatności, oblicz sumy). Ale czytelność może ukryć koszt. Gdy zapytanie staje się wolne, możesz potrzebować przepisać CTE jako podzapytanie lub join i ponownie sprawdzić plan wykonania.

Funkcje okienne (window functions) mają znaczenie przy pierwszym żądaniu typu „zajmij klientów według wydatków”, „pokaż bieżące sumy” czy „ostatni status dla zgłoszenia”. Często zastępują zawiłe pętle po stronie aplikacji i zmniejszają liczbę zapytań.

Idempotentne zapisy to kolejny wymóg dla dojrzałych systemów. Gdy występują powtórzenia (sieci mobilne, zadania w tle), upserty pozwalają zapisywać bez tworzenia duplikatów:

• PostgreSQL: INSERT ... ON CONFLICT
• MariaDB: INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE

Wyszukiwanie to funkcja, która podkrada zespoły. Wbudowane wyszukiwanie pełnotekstowe może pokryć katalogi produktów, bazy wiedzy i notatki wsparcia. Wyszukiwanie oparte na trigramach przydaje się do podpowiedzi i tolerancji literówek. Jeśli wyszukiwanie stanie się kluczowe (złożone rankingi, wiele filtrów, duży ruch), zewnętrzne narzędzie wyszukujące może być warte dodatkowej złożoności.

Przykład: portal zamówień zaczyna od „lista zamówień”. Rok później potrzebuje „pokaż najnowsze zamówienie każdego klienta, uszereguj według miesięcznych wydatków i wyszukuj po błędnie wpisanych nazwiskach”. To już funkcje bazy danych, nie tylko praca nad UI.

Transakcje, blokady i współbieżność pod obciążeniem

Przy niskim ruchu większość baz zachowuje się dobrze. Pod obciążeniem różnica często polega na tym, jak dobrze radzisz sobie ze współbieżnymi zmianami tych samych danych, a nie na surowej szybkości. Zarówno PostgreSQL, jak i MariaDB mogą obsłużyć transakcyjne obciążenie CRUD, ale musisz projektować pod kątem konfliktów.

Izolacja prostym językiem

Transakcja to grupa kroków, które powinny powieść się razem. Izolacja kontroluje, co inne sesje widzą, gdy te kroki trwają. Wyższa izolacja unika zaskakujących odczytów, ale może zwiększyć oczekiwania. Wiele aplikacji zaczyna od domyślnych ustawień i zaostrza izolację tylko tam, gdzie naprawdę trzeba (np. pobranie karty i aktualizacja zamówienia).

Co naprawdę powoduje problemy z blokadami

Problemy z blokadami w aplikacjach CRUD zwykle wynikają z kilku powtarzających się problemów: gorące wiersze, które wszyscy aktualizują, liczniki zmieniające się przy każdej akcji, kolejki zadań, gdzie wielu workerów próbuje pobrać ten sam „następny job”, oraz długie transakcje trzymające blokady podczas innych prac (lub czasu użytkownika).

Aby zmniejszyć kontencję, utrzymuj transakcje krótkie, aktualizuj tylko potrzebne kolumny i unikaj wywołań sieciowych w trakcie transakcji.

Przydatnym zwyczajem jest ponawianie po konflikcie. Jeśli dwóch agentów wsparcia zapisuje jednocześnie zmiany do tego samego zgłoszenia, nie odrzucaj cicho. Wykryj konflikt, załaduj najnowszy wiersz i poproś użytkownika o ponowne zastosowanie zmian.

Aby wyłapać problemy wcześnie, obserwuj deadlocki, długo działające transakcje i zapytania, które spędzają czas na oczekiwaniu zamiast na wykonywaniu. Włącz logi wolnych zapytań, zwłaszcza po wydaniach dodających nowe ekrany lub zadania w tle.

Operacje ważne po uruchomieniu

Po uruchomieniu nie optymalizujesz już tylko pod szybkie zapytania. Optymalizujesz przywracanie, bezpieczne zmiany i przewidywalną wydajność.

Częstym krokiem jest dodanie repliki. Primary obsługuje zapisy, a replika może serwować odczytowe strony, takie jak pulpity czy raporty. To zmienia myślenie o świeżości: niektóre odczyty mogą być opóźnione o sekundy, więc aplikacja musi wiedzieć, które ekrany muszą czytać z primary (np. „zamówienie właśnie złożone”), a które mogą tolerować lekko starsze dane (np. cotygodniowe podsumowania).

Backup to tylko połowa zadania. Ważne jest, czy potrafisz szybko i poprawnie przywrócić. Regularnie testuj przywracanie w oddzielnym środowisku, a potem weryfikuj podstawy: aplikacja się łączy, kluczowe tabele istnieją i krytyczne zapytania zwracają oczekiwane wyniki. Zespoły często odkrywają za późno, że robiły backup czegoś niewłaściwego lub czas przywracania przekracza ich limity przerwy w działaniu.

Aktualizacje też przestają być „kliknij i miej nadzieję”. Zaplanuj okno konserwacji, przeczytaj notatki o kompatybilności i przetestuj ścieżkę aktualizacji na kopii produkcyjnych danych. Nawet drobne wersje mogą zmienić plany zapytań lub zachowanie indeksów i funkcji JSON.

Prosta obserwowalność szybko się zwraca. Zacznij od logów wolnych zapytań i listy top zapytań według łącznego czasu, nasycenia połączeń, opóźnienia replikacji (jeśli używasz replik), współczynnika trafień cache i presji I/O oraz oczekiwań na blokady i zdarzeń deadlock.

Jak wybierać: praktyczny proces oceny

Jeśli utknąłeś, przestań czytać listy funkcji i uruchom małą próbę z własnym obciążeniem. Celem nie jest idealny benchmark, lecz unikanie niespodzianek, gdy tabele osiągną miliony wierszy, a cykl wydań przyspieszy.

1) Zbuduj mini test przypominający produkcję

Wybierz fragment aplikacji, który reprezentuje prawdziwy ból: jedną lub dwie kluczowe tabele, kilka ekranów i ścieżki zapisu za nimi. Zbierz top zapytań (te stojące za stronami list, stronami szczegółów i zadaniami w tle). Załaduj realistyczne liczby wierszy (przynajmniej 100x danych z prototypu, o podobnym kształcie). Dodaj indeksy, które uważasz za potrzebne, a potem uruchom te same zapytania z tymi samymi filtrami i sortowaniami i zarejestruj czasy. Powtórz, gdy równocześnie zachodzą zapisy (prosty skrypt insert/update wystarczy).

Szybki przykład to lista „Klienci” filtrująca po statusie, wyszukująca po nazwie, sortująca po ostatniej aktywności i paginująca. Ten pojedynczy ekran często ujawnia, czy twoje indeksowanie i zachowanie planera się zestarzeją.

2) Przećwicz migracje jak prawdziwe wydanie

Stwórz stagingową kopię datasetu i przećwicz zmiany, które wiesz, że nadejdą: dodanie kolumny, zmiana typu, wypełnianie danych, dodanie indeksu. Zmierz ile to zajmuje, czy blokuje zapisy i co naprawdę oznacza rollback, gdy dane już się zmieniły.

3) Użyj prostego arkusza oceny

Po testach oceń każdą opcję pod kątem wydajności dla twoich realnych zapytań, poprawności i bezpieczeństwa (ograniczenia, transakcje, przypadki brzegowe), ryzyka migracji (blokowanie, downtime, opcje odzyskiwania), wysiłku operacyjnego (backup/restore, replikacja, monitoring) i komfortu zespołu.

Wybierz bazę, która zmniejsza ryzyko na najbliższe 12 miesięcy, nie tę, która wygrywa w jednym mikro-teście.

Typowe błędy i pułapki

Najdroższe problemy z bazą danych często zaczynają się jako „szybkie wygrane”. Oba systemy poradzą sobie z transakcyjną aplikacją CRUD, ale złe nawyki zaszkodzą każdemu z nich, gdy ruch i dane urosną.

Typową pułapką jest traktowanie JSON jako skrótu do wszystkiego. Elastyczne pole „extras” jest w porządku dla naprawdę opcjonalnych danych, ale pola kluczowe jak status, znaczniki czasu i klucze obce powinny pozostać prawdziwymi kolumnami. W przeciwnym razie otrzymasz wolne filtry, niezgrabne walidacje i bolesne refaktory, gdy raportowanie stanie się priorytetem.

Indeksowanie ma swoją pułapkę: dodawanie indeksu dla każdego filtra widzianego na ekranie. Indeksy przyspieszają odczyty, ale spowalniają zapisy i utrudniają migracje. Indeksuj to, czego naprawdę używają użytkownicy, a potem sprawdzaj przy rzeczywistym obciążeniu.

Migracje mogą ugryźć, gdy blokują tabele. Duże zmiany typu big-bang — przepisywanie dużej kolumny, dodanie NOT NULL z domyślną wartością czy tworzenie dużego indeksu — mogą blokować zapisy na minuty. Rozbij ryzykowne zmiany na kroki i planuj na cichy czas aplikacji.

Nie polegaj też na domyślnych ustawieniach ORM na zawsze. Gdy widok listy przejdzie z 1 000 do 10 milionów wierszy, trzeba czytać plany zapytań, znaleźć brakujące indeksy i naprawić wolne joiny.

Szybkie ostrzeżenia: pola JSON używane do podstawowego filtrowania i sortowania, liczba indeksów rosnąca bez mierzenia wpływu na zapisy, migracje przepisujące duże tabele w jednym wdrożeniu oraz paginacja bez stabilnego porządku (prowadząca do brakujących i powtarzających się wierszy).

Szybka lista kontrolna przed ostatecznym wyborem

Zanim wybierzesz stronę, zrób szybki test rzeczywistości na podstawie twoich najbardziej obciążonych ekranów i procesu wydawniczego.

• Czy twoje najważniejsze ekrany pozostaną szybkie przy szczytowym obciążeniu? Przetestuj najwolniejszą stronę listową z prawdziwymi filtrami, sortowaniem i paginacją i potwierdź, że indeksy pasują do tych dokładnych zapytań.
• Czy możesz bezpiecznie wdrażać zmiany schematu? Spisz plan "expand-backfill-contract" dla następnej przełomowej zmiany.
• Czy masz jasne zasady dla JSON vs kolumny? Zdecyduj, które klucze JSON muszą być wyszukiwalne lub sortowalne, a które są naprawdę elastyczne.
• Czy polegasz na konkretnych funkcjach zapytań? Sprawdź zachowanie upsertów, funkcji okiennych, CTE i czy potrzebujesz indeksów funkcyjnych lub częściowych.
• Czy potrafisz to obsługiwać po uruchomieniu? Udowodnij, że potrafisz przywrócić z backupu, mierz wolne zapytania i zanotuj bazową latencję oraz oczekiwania na blokady.

Przykład: od prostego śledzenia zamówień do ruchliwego portalu klienta

Wyobraź sobie portal klienta, który zaczyna prosto: klienci logują się, przeglądają zamówienia, pobierają faktury i otwierają zgłoszenia. W tygodniu pierwszym niemal każda baza transakcyjna zachowuje się dobrze. Strony ładują się szybko, a schemat jest mały.

Po kilku miesiącach pojawiają się momenty wzrostu. Klienci proszą o filtry typu „zamówienia wysłane w ostatnich 30 dniach, płatne kartą, z częściowym zwrotem”. Zespół wsparcia chce szybkich eksportów CSV do cotygodniowych przeglądów. Finanse chcą śladu audytu: kto zmienił status faktury, kiedy i z czego na co. Wzorce zapytań stają się szersze i bardziej zróżnicowane niż oryginalne ekrany.

Wtedy decyzja zaczyna dotyczyć konkretnych funkcji i ich zachowania pod realnym obciążeniem.

Jeśli dodasz elastyczne pola (instrukcje dostawy, atrybuty niestandardowe, metadata zgłoszeń), wsparcie JSON ma znaczenie, bo w końcu będziesz chciał zapytywać wewnątrz tych pól. Bądź szczery, czy zespół będzie indeksował ścieżki JSON, walidował kształty i utrzyma wydajność przewidywalną w miarę wzrostu JSON.

Raportowanie to kolejny punkt nacisku. Gdy będziesz łączyć zamówienia, faktury, płatności i zgłoszenia z wieloma filtrami, zaczniesz dbać o indeksy złożone, planowanie zapytań i łatwość ewolucji indeksów bez przestojów. Migracje przestaną być "uruchom skrypt w piątek", a staną się częścią każdego wydania, bo mała zmiana schematu może dotknąć milionów wierszy.

Praktyczny plan działania: zapisz pięć rzeczywistych ekranów i eksportów, które przewidujesz za sześć miesięcy, dodaj tabele historii audytu wcześnie, benchmarkuj na realistycznych rozmiarach danych używając swoich najwolniejszych zapytań (nie hello-world CRUD) i udokumentuj zasady zespołu dotyczące użycia JSON, indeksowania i migracji.

Jeśli chcesz przyspieszyć bez ręcznego budowania każdej warstwy, AppMaster (appmaster.io) potrafi generować produkcyjne backendy, aplikacje webowe i natywne mobilne z modelu wizualnego. Podpowiada też traktować ekrany, filtry i procesy biznesowe jako rzeczywiste obciążenia zapytań wcześnie, co pomaga wychwycić ryzyka indeksowania i migracji zanim dotrą do produkcji.