Как планировать изменения схемы, миграции и совместимость данных в системах, где ИИ генерирует код: практики, риски, тесты и чек‑листы.
Эволюция схемы — это управляемое изменение структуры данных: таблиц, полей, типов, связей и правил валидации. Она происходит не «разово», а постоянно: продукт растёт, требования уточняются, а данные начинают использоваться по‑новому. Важно воспринимать схему как живой контракт между приложением и данными, а не как статичную диаграмму.
Схема чаще всего меняется по трём причинам.
Во‑первых, появляются новые функции: нужно хранить дополнительные атрибуты, поддержать новые сущности или связи (например, несколько адресов вместо одного).
Во‑вторых, возникает потребность в производительности: индексы, денормализация, разделение больших таблиц, перенос части данных в отдельные структуры.
В‑третьих, растут требования к качеству данных: ограничения NOT NULL, уникальность, справочники, очищенные форматы дат и валют. Такие изменения помогают убрать «мусор» и снизить количество ошибок в бизнес‑логике.
В системах, где значительная часть логики сгенерирована ИИ или быстро собрана с его помощью, миграции ломаются чаще по вполне практичным причинам:
Отсюда цель этой статьи: сделать миграции предсказуемыми, сохранить совместимость (API и внутренних интерфейсов) и снизить вероятность простоя — даже когда изменения происходят быстро.
Схема — описание структуры данных и ограничений.
Миграция — шаг(и), которые меняют схему и/или данные, чтобы привести систему к новой версии.
Backfill — заполнение новых полей историческими данными или пересчёт значений в существующих записях.
Контракт — договорённость о формате данных между частями системы (приложение↔БД, сервис↔сервис, продюсер↔консюмер).
Версия — фиксированное состояние схемы/контрактов, с которым можно согласованно выпускать изменения и откатываться при необходимости.
Изменения схемы отличаются не только «сложностью», но и тем, насколько вероятно, что они сломают приложение, отчёты или интеграции. В AI-built системах риск обычно выше: ИИ может сгенерировать миграцию «в вакууме», не учитывая реальные запросы и требования по обратной совместимости.
Добавить новую таблицу или nullable‑колонку в существующую — один из самых «мягких» видов изменений: старый код продолжит читать прежние поля.
Ограничения всё же есть. Если новое поле сразу объявить NOT NULL без значения по умолчанию, запись начнёт падать. Также добавление тяжёлых индексов на большой таблице может занять заметное время и повлиять на производительность.
Переименование колонки/таблицы в БД «ломает» всё, что обращается по старому имени: SQL‑запросы, ORM‑модели, ETL, BI‑дашборды.
Удаление ещё опаснее, потому что откат сложнее: данные могли уже перестать записываться или быть затёртыми. На практике переименование лучше рассматривать как миграцию с «периодом сосуществования» старого и нового.
Типы и ограничения выглядят невинно, но именно здесь чаще всего возникают инциденты:
NULL → NOT NULL: внезапно находятся строки с пустыми значениями, и запись/обновление начинают падать.int → bigint, text → json): часть кода может продолжить слать данные в старом формате.Новый индекс может ускорить чтение, но замедлить запись. Перестройка индексов и изменение внешних ключей иногда вызывают блокировки и очереди транзакций. Это особенно критично для таблиц с высокой нагрузкой.
Нормализация (разделение) или денормализация (слияние) меняют модель данных и запросы одновременно. Ошибки проявляются не сразу: часть функций начинает читать «не ту» версию, появляются рассинхронизации, усложняется поддержка отчётности.
Главное правило риск‑профиля: чем больше изменение требует одновременно переписать чтение и запись, тем выше шанс простоя и скрытых багов.
Эволюция схемы безопасна, когда у вас есть понятный контракт: что именно гарантируют друг другу база данных, сервисы, клиенты (UI, интеграции, внешние потребители) и событийная шина. Без этого любое «маленькое» изменение превращается в угадайку — особенно в системах, где часть кода сгенерирована ИИ.
Контракт фиксирует не таблицы как таковые, а поведение:
null, пустые строки и отсутствующие поля;Обратная совместимость: новый код должен уметь читать «старые» данные.
Пример: вы меняете price из строки "10.00" на число 10.0. Новый сервис при чтении поддерживает оба формата (строка и число) и нормализует в один.
Прямая совместимость: старый код должен уметь работать с «новыми» данными.
Пример: вы добавили новое поле currency. Старые клиенты его не отправляют — сервер подставляет дефолт (например, RUB) и продолжает принимать запросы.
Практичный принцип: сначала делайте изменения так, чтобы читатели не падали. Временная поддержка старых полей/форматов почти всегда дешевле, чем аварийные фиксы.
Типовой приём — держать старое поле рядом с новым, например phone и phone_e164, а в коде чтения предпочитать новое, но уметь подхватить старое.
Для API и событий удобнее придерживаться правил:
event_version);Подробнее про практику версий/совместимости можно вынести в отдельный гайд и ссылаться на него из PR‑шаблона, например: /blog/schema-compatibility-rules.
ИИ часто заполняет пробелы «разумными» предположениями. Уберите пробелы:
Так контракт становится не только документом для людей, но и точной инструкцией для генераторов кода и автотестов.
Expand-Contract — практичный способ менять схему без простоя и «ломающих» релизов. Суть: сначала расширяем схему так, чтобы старый и новый код могли работать параллельно, затем переключаем приложение и данные, и только после стабилизации сжимаем схему, удаляя устаревшее.
На этом шаге вы добавляете новые поля/таблицы/индексы, но не удаляете старые. Важно, чтобы текущая версия приложения продолжала нормально читать и писать.
Иногда нужен переходный режим dual-write: приложение пишет и в старое, и в новое поле (или в две таблицы), чтобы новые данные сразу появлялись в правильном месте.
Далее выполняется backfill: вы заполняете новые структуры историческими данными, синхронизируете расхождения и проверяете полноту.
Хорошая практика — заранее определить критерии готовности: процент заполнения, количество несовпадений, контрольные суммы по выборкам, метрики ошибок чтения/записи. Здесь же важно учитывать «плавающие» данные: пока идёт backfill, система продолжает принимать новые записи — поэтому процесс миграции должен быть идемпотентным и повторяемым.
Когда новый код стабильно работает и данные проверены, назначьте дедлайн и удалите старые поля/таблицы/ветки логики. До этого момента поддержка старого формата — осознанный долг, а не вечная обязанность.
Переходное окно зависит от частоты релизов, времени backfill, требований к откату и времени жизни старых клиентов (например, мобильных приложений). Практическое правило: держите окно достаточно длинным для безопасного отката, но достаточно коротким, чтобы не разрастались условные ветки в коде и не забывалось удаление старого.
Версионирование — это не «красивые номера», а способ связать изменения данных с релизами так, чтобы команда понимала: что именно изменилось, когда, почему и какие старые клиенты ещё должны жить.
Важно версионировать не только схему БД. В AI-built системах часто меняются сразу несколько «контуров» данных:
Практический подход: версия продукта/сервиса живёт в релизах, а версия схемы/контракта — в артефактах, которые можно проверить и воспроизвести.
Используйте простую семантику:
Дисциплина релизов: если меняется контракт, номер версии меняется в том же PR/мерже, что и миграции/обновление схем.
Правило: одна версия — определённый набор миграций. Для этого миграции должны быть:
ALTER), чтобы повторный прогон не ломал окружение.Храните факт применения миграций в БД (как минимум schema_migrations), а рядом — метаданные: версия сервиса, хеш миграции, время применения, исполнитель/пайплайн. Это упрощает расследования: «почему на стенде A поле есть, а на B нет».
Договоритесь о сроках: например, 2 минорных релиза поле помечено как устаревшее, затем удаляется в следующем major.
Коммуникация должна быть формальной: заметка в release notes, тикет на удаление, и предупреждения в логах/метриках при использовании устаревших полей или эндпоинтов. Это снижает риск, что ИИ «оптимизирует» код и преждевременно выкинет поддержку старого формата.
Когда вы добавляете поле, меняете формат или переносите данные в новую таблицу, главный риск — получить «смешанное» состояние: часть записей уже новая, часть — старая, а приложение не всегда готово к обоим вариантам. Backfill (массовое заполнение/пересчёт) помогает выровнять данные, но его важно спланировать так, чтобы не уронить систему и не получить скрытые ошибки.
Есть два базовых подхода:
Практичный компромисс: начать с lazy‑варианта (чтобы быстрее включить совместимость), затем сделать фоновый backfill и убрать временную ветку после завершения.
Backfill почти всегда должен быть пакетным:
Главное — определить, что считается корректным состоянием на время миграции. Частые приёмы:
migrated_at/schema_version и читать данные по правилам: «если маркер есть — новый формат, иначе — старый»;Чтобы backfill не стал «вечным», заведите наблюдаемость:
Заранее определите критерии «готово»: 100% записей обновлено, ошибки ниже порога, выборочные проверки прошли. После этого уберите временные артефакты: служебные поля/таблицы, миграционные флаги, лишние ветки кода и джобы.
Полезно зафиксировать итог в инженерной заметке или runbook (например, /blog/runbook-migrations), чтобы следующий backfill проходил быстрее и спокойнее.
Когда меняется схема данных, самый опасный момент — переход. Переходные режимы позволяют не «переключать рубильник», а пережить период, когда старая и новая модели существуют одновременно.
Держать две схемы приходится ровно столько, сколько нужно, чтобы:
Практическое правило: период параллельности должен быть ограничен по времени и зафиксирован в плане релиза (например, «2 недели или до достижения 99,9% запросов через новую схему»). Иначе «временное» станет постоянным.
Dual-write — запись в старые и новые поля/таблицы одновременно. Dual-read — чтение из двух источников (или чтение из нового с фолбэком на старый).
Плюсы: можно безопасно откатываться и постепенно переводить трафик. Минусы: риск расхождений и усложнение логики.
Чтобы минимизировать расхождения:
Флаги позволяют включать новую схему «по частям»: сначала для внутренних пользователей, затем канареечный процент, затем постепенное расширение. Важно разделять флаги на чтение и запись: сначала безопаснее включать read-path, и только после проверки — write-path.
Нужны автоматические проверки «дрейфа данных»: сравнение старого и нового представления, метрики расхождений, алерты по порогам.
Не забывайте про транзакционность: dual-write часто расширяет границы транзакций, повышая блокировки. Хорошая практика — держать критическую транзакцию минимальной, а вторичную запись (в «новую» схему) выполнять асинхронно с гарантией доставки и наблюдаемостью, если бизнес-правила это допускают.
Миграции ломаются не потому, что «кто-то невнимательно написал SQL», а потому что процесс допускает опасные действия без страховки. В CI/CD стоит относиться к миграциям как к коду: они должны быть воспроизводимыми, проверяемыми и понятными по истории изменений.
Хорошая база — предсказуемый порядок и именование. Например:
2025-12-26_1200_add_orders_status.sql;2025-12-26_1200_add_orders_status.md (что меняем и почему, как откатывать).Правило для ревью: миграция без объяснения intent (и плана отката) не проходит.
В пайплайне полезно прогонять миграции в двух режимах:
На пустой базе: гарантирует, что новый разработчик/окружение поднимется «с нуля» одним прогоном.
На «приближенной к бою» базе: восстановление из обезличенного снапшота или сгенерированного датасета с похожими объёмами и индексами. Здесь проявляются блокировки, долгие операции и ошибки преобразований.
Если миграции пишет ИИ (или он помогает), задайте жёсткие шаблоны:
DROP COLUMN, массовые UPDATE без батчинга, изменение типа колонки без явного плана backfill;ADD COLUMN NULL, индексы — в неблокирующем режиме, изменения — через двухфазный подход;Добавьте автоматические гейты:
ALTER);WHERE у обновлений, ограничений по батчам, таймаутов/lock timeout.Короткий markdown рядом с файлом миграции экономит часы: цель, обратная совместимость, порядок выката, метрики для контроля и шаги отката. Это удобно линковать из PR и внутренних runbook’ов (например, /runbooks/migrations).
В vibe-coding командах скорость изменений часто выше «классических» процессов, поэтому особенно важно, чтобы платформа помогала удерживать дисциплину миграций.
Например, в TakProsto.AI (платформа для создания веб‑, серверных и мобильных приложений через чат) полезно опираться на несколько встроенных практик:
Это особенно хорошо ложится на типовой стек «PostgreSQL + backend», где миграции неизбежны, а цена ошибки высока.
Миграции чаще ломаются не из‑за «сложных SQL», а из‑за мелочей: неожиданных NULL, неучтённых индексов, несовместимых сериализаторов и фоновых backfill‑задач, которые внезапно съедают I/O. Поэтому для изменений схемы полезно заранее иметь набор проверок и наблюдаемость, которые запускаются каждый релиз.
Минимальный «пакет доверия» к миграции:
Схемные изменения ломают систему чаще всего на стыке версий. Проверьте два сценария:
Старый сервис → новая схема (например, старый код читает таблицу, где добавилось поле, индекс или триггер).
Новый сервис → старая схема (важно для постепенного rollout и откатов приложения).
Практично делать это как интеграционные тесты в контейнерах: поднимаете две версии сервиса и две версии схемы, прогоняете типовые запросы и сериализацию/десериализацию.
Добавление индекса и массовый backfill могут резко увеличить задержки и блокировки. Перед релизом стоит измерить:
На период изменений включите «сигналы раннего предупреждения»:
План реагирования должен быть конкретным:
Хорошая практика — держать playbook рядом с релизным процессом (например, в /docs/runbooks) и раз в квартал прогонять «сухую тренировку» на тестовом окружении.
Когда миграция идёт не по плану, «откат» кажется очевидным решением. Но в реальности откат схемы и откат кода — разные задачи: приложение можно быстро развернуть назад, а база уже могла принять новые данные, изменить формат, пересчитать поля или удалить часть информации.
Откат кода чаще всего безопаснее: вы возвращаете предыдущую версию приложения и продолжаете работать со старым контрактом. Откат схемы сложнее, потому что:
Реверсивные миграции возможны, если вы добавляете новое (колонки, таблицы, индексы) и не ломаете старое. Чем больше «сжатия» (удалений, переименований, изменения типов), тем чаще разумнее выбрать forward-fix: быстро выпустить исправление, которое корректно работает с текущим состоянием данных.
Перед запуском убедитесь, что у вас есть:
Если восстановление никогда не тестировали, считать его надёжным нельзя.
Заранее заложите возможность вернуться на старое чтение/запись: фиче‑флаг, переключение read-path на прежние поля, временный отказ от dual-write. Это часто быстрее и безопаснее, чем пытаться откатить саму схему.
Определите триггеры, при которых миграцию нужно прервать: рост ошибок записи/чтения, деградация латентности, увеличение очереди задач backfill, расхождение метрик данных (например, доля NULL, дубликаты, несходимость агрегатов). Решение «стоп» должно быть заранее согласованным, а не эмоциональным.
Системы, где значимая часть кода и миграций сгенерирована ИИ, чаще страдают не от «плохого SQL», а от мелких несостыковок, которые проявляются только в проде. ИИ легко «угадывает» намерение, но не чувствует реальный контракт данных, историю решений и скрытые ограничения.
Типовой набор проблем повторяется из проекта в проект:
user_id в базе, но userid в коде; разные имена индексов в разных миграциях.varchar(255) вместо text, int вместо bigint, неправильная точность для денег.NOT NULL без безопасного дефолта; дефолт «для красоты», который меняет бизнес‑смысл.UNIQUE, внешний ключ без учёта существующих «грязных» данных, каскадные удаления, которые неожиданно чистят связанные таблицы.Качество миграции резко растёт, если перед генерацией вы передаёте:
Формулировка «добавь колонку и заполни» без этих данных почти гарантирует риск.
В ревью миграций стоит проверять блокировки, порядок операций (сначала безопасные изменения), корректность дефолтов, наличие индексов под критичные запросы и план отката. Полезно также прогонять миграцию на копии данных, близкой к продакшену по объёму.
Закрепите правило: опасные операции (drop/rename, массовые update/delete, изменение типов на больших таблицах) — только с ручным подтверждением и явным планом восстановления.
Каждая миграция должна быть трассируемой: ссылка на задачу, короткое обоснование «зачем» и договорённость, когда можно удалить временную совместимость. Это дисциплинирует и людей, и ИИ‑генерацию.
Даже если большую часть кода и миграций генерирует ИИ, управление изменениями остаётся человеческой ответственностью: кто принимает риск, кто утверждает контракт, кто откатывает. Хороший процесс снижает вероятность «тихих» поломок — когда всё развернулось, но данные стали не теми.
Определите владельца схемы (обычно команда/продукт, отвечающие за доменную модель) и владельца платформы данных (DBA/infra). Первый отвечает за смысл и контракты, второй — за безопасность выполнения и эксплуатационные риски.
Минимальный набор правил согласования:
Сделайте «единственный источник правды»: репозиторий (или папку в монорепо) с версионируемыми артефактами — DDL, миграции, OpenAPI/AsyncAPI, JSON Schema/Avro/Protobuf, и короткие ADR (решения по изменениям).
Практика, которая хорошо работает: каждое изменение схемы — это PR, где рядом лежат миграция, обновлённый контракт и заметка «что меняется/как откатывать». Каталог обновляется тем же коммитом, что и приложение.
Если вы настраиваете процесс с нуля, начните с каталога контрактов и двух чек‑листов — это даёт быстрый эффект без больших переделок.
Дальше полезно пройтись по связанным темам в /blog, а если нужна помощь с планированием миграций без простоя и дисциплиной релизов в быстро меняющихся AI-built проектах — посмотрите /pricing и обратите внимание на TakProsto.AI: чат‑подход к разработке хорошо ускоряет итерации, но наибольшую ценность даёт тогда, когда вы сразу закрепляете контракты, план миграции и возможность безопасного отката.
Лучший способ понять возможности ТакПросто — попробовать самому.