Почему стартапы выбирают PostgreSQL как БД по умолчанию

Почему вопрос «БД по умолчанию» важен для стартапа

Выбор базы данных в стартапе часто воспринимают как «техническую деталь», которую можно поменять позже. На практике это одно из фундаментальных решений: БД влияет на скорость разработки, надежность продукта, стоимость инфраструктуры и даже на то, насколько легко вам будет нанимать людей.

Какие задачи БД закрывает в первые 6–18 месяцев

На раннем этапе база данных обычно должна одновременно поддерживать несколько типов нагрузки.

Во‑первых, это базовые сущности продукта: пользователи, команды, платежи, подписки, права доступа, события. Во‑вторых — быстрые изменения схемы: вы постоянно добавляете поля, меняете бизнес-логику, пересобираете отчеты. В‑третьих — интеграции и аналитика: выгрузки, фоновые задачи, простые агрегаты, иногда полнотекстовый поиск.

И всё это должно работать предсказуемо: если у вас «плывут» данные или ломаются связи, команда тратит время не на рост, а на разбор инцидентов.

Почему важно выбрать достаточно универсальный вариант

Ранняя миграция БД — это дорогой проект с риском простоев. Нужно переносить данные, переписывать запросы, проверять консистентность, менять бэкапы и мониторинг, учить команду новым инструментам.

Поэтому стартапу выгодно выбрать «достаточно универсальную» базу, которая выдержит и первые прототипы, и рост требований — без необходимости менять технологию при каждом повороте продукта.

Кратко: что такое PostgreSQL

PostgreSQL — популярная реляционная СУБД с открытой лицензией. Её используют для продуктовых приложений, финансовых операций, CRM/ERP, аналитических витрин и сервисов, где важны транзакции, целостность данных и гибкость запросов.

Что будет в статье

Дальше разберём критерии выбора БД для современного продукта: транзакции и целостность, производительность и масштабирование, гибкие типы данных (включая JSONB), экосистему, облачную эксплуатацию, безопасность и стоимость. В конце — практический чек‑лист, который поможет принять решение под ваш контекст.

Критерии выбора базы данных для современного продукта

Выбор «БД по умолчанию» — это не про моду и не про максимальные цифры в бенчмарках. Это про то, насколько быстро команда сможет выпускать фичи сегодня и сколько боли появится через полгода, когда данных станет больше, а требования — сложнее.

Скорость разработки vs долгосрочные риски

На старте хочется простоты: один сервис, одна база, минимум интеграций. Но «слишком просто сейчас» иногда превращается в дорогую миграцию позже: перенос схемы, переписывание запросов, изменение моделей данных и обучение команды.

Практичный критерий: выбирайте вариант, который покрывает 80% потребностей продукта без дополнительных компонентов и при этом не блокирует рост.

Консистентность данных и сложность доменной модели

Если у вас платежи, подписки, остатки на складе, бронирования, права доступа, аудит действий — вам почти наверняка нужна строгая консистентность и понятные транзакции. Чем сложнее связи между сущностями и бизнес-правила, тем важнее, чтобы база помогала поддерживать целостность, а не перекладывала это целиком на приложение.

Функции «из коробки» и доступность специалистов

Оцените, что реально нужно: индексы, полнотекстовый поиск, работа с JSON, миграции схемы, репликация, расширения, хорошие драйверы и ORM. Важен и рынок: чем проще нанять разработчика и DBA/инженера, тем меньше риск остановиться из‑за узкой экспертизы.

Операционные затраты: поддержка, бэкапы, мониторинг

Сравнивайте не только лицензию, но и ежедневные задачи:

• автоматические бэкапы и восстановление (RPO/RTO)
• мониторинг, алерты, обновления
• управление доступами и секретами

Как оценить будущие нагрузки без гадания

Не пытайтесь угадать «миллион RPS». Сформулируйте сценарии: размер данных через 6–12 месяцев, долю чтения/записи, пиковые операции (импорт, отчеты, массовые обновления). Быстрый прототип с реалистичными запросами и минимальный нагрузочный тест дадут больше пользы, чем спор «SQL vs NoSQL» на уровне убеждений.

Транзакции и целостность данных: сильная сторона PostgreSQL

Когда стартап растёт, ошибки в данных становятся дороже, чем ошибки в интерфейсе. PostgreSQL сильна там, где важны гарантии: чтобы заказ не «потерялся», платёж не списался дважды, а баланс не ушёл в минус из‑за гонки запросов.

ACID-транзакции: когда без них нельзя

ACID означает, что группа операций выполняется как единое целое: либо всё успешно, либо ничего. Это критично для платежей, заказов, подписок, бонусных баллов и любых «денежных» сущностей.

Пример типичного сценария: создать заказ, списать остаток на складе, записать платёж — и только потом подтвердить. Если на любом шаге сбой, транзакция откатится, и система останется в согласованном состоянии.

Ограничения и целостность данных

PostgreSQL позволяет переносить «правила бизнеса» ближе к данным:

• внешние ключи — чтобы не появлялись «осиротевшие» записи (например, позиция заказа без заказа)
• уникальные ограничения — чтобы один email/номер заказа не дублировался
• CHECK-ограничения — чтобы запретить некорректные состояния (например, сумма >= 0)

Это снижает риск, что разные части приложения начнут трактовать данные по-разному.

Уровни изоляции и типичные ошибки

Транзакции — это не только BEGIN/COMMIT, но и конкуренция запросов. Уровни изоляции помогают управлять тем, какие изменения видны параллельным операциям. На практике важно избегать lost update и некорректных подсчётов — часто это решают блокировками строк (SELECT … FOR UPDATE) или правильной стратегией обновлений.

Надёжность при сбоях

PostgreSQL использует журналирование (WAL): изменения сначала фиксируются в журнале, и только потом считаются записанными. Если сервер упал, база поднимется и восстановит согласованное состояние, «доиграв» незавершённые операции. Для стартапа это означает меньше сюрпризов в продакшене и проще расследование инцидентов.

Производительность и масштабирование без смены технологии

Рост стартапа почти всегда означает рост нагрузки: больше пользователей, больше событий, больше отчетов. Сильная сторона PostgreSQL в том, что многие задачи масштабирования решаются эволюционно — настройками и архитектурными приемами — без «большой миграции» на другую БД.

Индексы: не только B-tree

По умолчанию чаще всего хватает B-tree — он хорош для точных запросов и диапазонов (например, created_at BETWEEN ... или сортировок). Но по мере усложнения продукта появляются запросы, где B-tree уже не спасает.

GIN/GiST полезны в реальных сценариях: поиск по массивам и JSONB, полнотекстовый поиск, гео-запросы, схожесть строк. Типичный пример — фильтры в каталоге или аналитика по событиям, где условия «внутри» JSON-полей. Правильный индекс часто превращает запрос на секунды в запрос на миллисекунды.

Оптимизатор и планы выполнения

PostgreSQL умеет выбирать стратегию выполнения сам, но важно иногда проверять, почему он сделал именно так. EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) показывает, где тратится время: на чтение с диска, на сортировку, на неверно выбранный join.

Практика: держите статистику актуальной (autovacuum/ANALYZE), а сложные запросы периодически прогоняйте через план — особенно перед релизами, где меняются фильтры или добавляются новые джоины.

Партиционирование таблиц

Когда таблица событий или логов вырастает до сотен миллионов строк, партиционирование помогает масштабироваться без переписывания схемы. Разделение по дате (месяц/неделя) или по ключу (tenant_id) уменьшает объем сканирования и ускоряет обслуживание: проще чистить старые данные, быстрее работают индексы на активных партициях.

Чтение и запись: репликация и роли

Для чтения PostgreSQL удобно масштабировать через реплики: запись идет в primary, тяжелые отчеты и часть API-запросов — на read-replica. Это не «магия», но хороший шаг, когда CPU/IO упираются в пределы одного сервера.

Типичные узкие места и диагностика

Частые проблемы: медленные запросы без индексов, блокировки из-за долгих транзакций, разрастание таблиц (bloat), давление на диск из-за WAL, нехватка памяти на сортировки.

Базовый набор диагностики: медленный лог (log_min_duration_statement), pg_stat_statements для топа запросов, мониторинг блокировок (pg_locks), и регулярная проверка планов выполнения. Это дает понятный маршрут: что оптимизировать, что индексировать, где разделить нагрузку. Если нужно — зафиксируйте договоренности команды в /blog/db-performance-checklist.

Гибкие типы данных и расширения: от JSONB до геопоиска

PostgreSQL ценят не только за «классическую» реляционность, но и за то, что он умеет аккуратно выходить за её рамки. Для стартапа это означает меньше поводов заводить отдельные хранилища и сервисы на ранних этапах — при условии, что вы осознанно выбираете компромиссы.

JSONB: полуструктурированные данные без отказа от SQL

JSONB удобен, когда модель данных ещё плавает: настройки пользователя, метаданные объектов, интеграции со сторонними API. Можно хранить документ целиком, индексировать нужные поля и продолжать делать привычные JOIN.

Компромисс — соблазн «складывать всё в JSON». Это ускоряет старт, но усложняет аналитику, валидацию и миграции. Практичное правило: держите в JSONB то, что действительно вариативно, а критичные поля (статусы, суммы, связи, даты) — в нормализованных колонках.

Полнотекстовый поиск: хороший старт без отдельного движка

Встроенный полнотекстовый поиск покрывает базовые сценарии: поиск по названиям, описаниям, статьям базы знаний. Часто этого хватает, чтобы отложить Elasticsearch/OpenSearch до момента, когда появятся сложные требования: подсказки, синонимы, мультиязычность на уровне «поисковой платформы», тонкая настройка релевантности.

Геоданные и расширения: PostGIS как ускоритель фич

PostGIS — пример расширения, которое превращает PostgreSQL в мощную геобазу: расстояния, полигоны, точки интереса. Типичные кейсы — доставка (радиусы и зоны), карты, подбор ближайших объектов, расчёт маршрутов (в связке с внешними сервисами).

Пользовательские типы, функции и триггеры — с осторожностью

Свои типы и функции помогают закрепить правила (например, форматирование, расчёты), а триггеры — автоматизировать контроль целостности. Но переизбыток логики в базе усложняет тестирование и онбординг.

Практика для стартапа: расширяйте постепенно, документируйте решения и избегайте экзотики, если без неё можно обойтись. Чем проще схема и набор расширений, тем легче поддержка и миграции позже.

Экосистема и инструменты разработки вокруг PostgreSQL

PostgreSQL часто выбирают не только из‑за возможностей ядра, но и из‑за зрелой экосистемы вокруг него. Для стартапа это означает меньше «самодельных» решений и больше готовых практик: от разработки схемы до диагностики проблем в продакшене.

SQL как общий язык команды

SQL — де-факто стандарт для работы с данными, и PostgreSQL следует ему очень последовательно. Это упрощает найм и онбординг: аналитик, бэкендер и DBA (даже «по совместительству») быстрее договариваются о том, как писать запросы и проверять результаты.

Плюс переносимость знаний: даже если часть команды раньше работала с другой реляционной СУБД, базовые навыки и подходы к запросам остаются применимыми.

ORM и миграции без сюрпризов

PostgreSQL отлично поддерживается популярными фреймворками и ORM: Django/SQLAlchemy (Python), ActiveRecord (Rails), Hibernate (Java), Prisma/TypeORM/Sequelize (Node.js), Entity Framework (.NET).

Важное преимущество — предсказуемые миграции. Большинство инструментов миграций корректно работают с типами, индексами, ограничениями целостности и транзакционными изменениями схемы, что помогает выпускать обновления безопаснее и чаще.

Инструменты администрирования «из коробки»

Базовый набор утилит закрывает типовые задачи без дополнительной покупки ПО:

• psql для работы с запросами и диагностики
• pg_dump/pg_restore для бэкапов и переносов между окружениями
• GUI-клиенты (DBeaver, pgAdmin, DataGrip) — чтобы удобно смотреть схему и данные

Наблюдаемость и понимание запросов

PostgreSQL предоставляет практичные механизмы для разборов «почему стало медленно»: логи, статистика, а главное — EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE для анализа плана выполнения. Это позволяет команде не гадать, а измерять и точечно улучшать индексы, запросы и структуру данных.

Что стоит стандартизировать сразу

В начале проекта полезно договориться о нескольких правилах: стиль именования таблиц/полей, единый инструмент миграций, политика бэкапов, минимальный набор метрик и шаблон проверки производительности запросов через EXPLAIN. Это уменьшает хаос по мере роста команды и продукта.

Развертывание в облаке и эксплуатация: на что смотреть

Для стартапа важна не только «какая БД лучше», но и сколько времени команда потратит на поддержку. Управляемый PostgreSQL в облаке часто выигрывает тем, что снимает с вас часть рутины — но детали у провайдеров отличаются.

Управляемый PostgreSQL: что обычно делает провайдер

В managed-сервисах провайдер обычно берет на себя:

• установку и базовую настройку кластера;
• мониторинг и алерты по состоянию узлов;
• автоматические бэкапы и хранение снапшотов;
• патчинг безопасности (иногда — только минорные версии);
• базовые механизмы высокой доступности.

Но «обычно» не значит «всегда»: где-то репликация включена по умолчанию, а где-то — отдельная опция.

Резервное копирование и восстановление: RPO/RTO простыми словами

RPO — это «сколько данных вы можете позволить себе потерять». Например, RPO 5 минут означает: в худшем случае пропадут последние 5 минут изменений.

RTO — это «как быстро вы вернетесь в строй». Например, RTO 30 минут — столько времени может занять восстановление сервиса после сбоя.

Проверьте, поддерживает ли провайдер point-in-time recovery (PITR): он позволяет откатиться к конкретному моменту времени, а не только к ночному бэкапу.

Высокая доступность: репликация и автоматическое переключение

Репликация — это копия данных на другом узле. Автоматическое переключение (failover) означает, что при падении основного узла система сама назначит реплику новой «главной», чтобы сократить простой.

Уточняйте, включен ли failover автоматически, и как он влияет на приложение (например, меняется ли endpoint подключения).

Обновления и миграции версий: планируйте заранее

Минорные обновления чаще проходят без боли, но мажорные версии PostgreSQL могут потребовать планового окна, проверки расширений и репликации/логической миграции. Заранее заложите время на тест в staging и откат.

Чек-лист вопросов к провайдеру перед продакшном

• Какие гарантии по SLA и что считается простоем?
• Какой RPO/RTO в вашем тарифе и как это измеряется?
• Есть ли PITR и сколько времени хранятся бэкапы?
• Как устроены репликация и failover, есть ли «ручной режим»?
• Кто и как выполняет мажорные апгрейды, есть ли автоматизация?
• Можно ли подключить свои метрики/логи и выгружать аудиторные события?

Безопасность: базовые практики для продукта и команды

PostgreSQL дает хороший набор механизмов безопасности «из коробки», но реальная защита зависит от того, как вы настроите доступ, соединения и процессы в команде. Ниже — практики, которые обычно дают максимальный эффект уже на ранней стадии стартапа.

Роли и права доступа: принцип наименьших привилегий

Создавайте отдельные роли для приложения, миграций и администрирования. Приложению чаще всего достаточно прав на чтение/запись в конкретных схемах и таблицах, но не на CREATE EXTENSION, ALTER ROLE или доступ к системным каталогам.

Полезная привычка — выдавать права через группы (roles-as-groups), а не напрямую пользователям, и регулярно пересматривать привилегии при добавлении новых модулей продукта.

Шифрование соединений и управление секретами

Включайте TLS для подключений к базе (особенно в облаке и при доступе из CI/CD). Секреты (пароли, ключи) не храните в репозитории: используйте менеджер секретов провайдера или переменные окружения в защищенном хранилище. Если используете ротацию паролей, убедитесь, что приложение корректно переподключается.

Аудит и логирование: что фиксировать

Логи полезны не только для расследований, но и для раннего обнаружения проблем. Имеет смысл фиксировать:

• неуспешные попытки входа и ошибки аутентификации;
• изменения ролей/прав и DDL-операции (создание/изменение таблиц);
• необычно долгие запросы (slow query log) и пики подключений.

Глубокий аудит можно усилить расширениями (например, pgaudit), но начните с понятных сигналов и алертов.

Защита от SQL-инъекций

Ключевое правило — параметризованные запросы. Даже если вы используете ORM, проверяйте места, где появляются «сырые» SQL-фрагменты (динамическая сортировка, фильтры, IN (...)). Для таких случаев используйте безопасные биндинги параметров и белые списки допустимых полей.

Копии данных: как безопасно делать тестовые среды

Тестовые и аналитические окружения часто становятся слабым местом. Делайте обезличивание (маскирование PII), ограничивайте доступ, и по возможности используйте отдельные учетные записи и сети. Правило простое: в тесте не должно быть «живых» персональных данных, если в этом нет строгой необходимости.

Стоимость и лицензия: почему PostgreSQL часто выгоден

PostgreSQL ценят не только за возможности, но и за предсказуемость по деньгам. Для стартапа это означает меньше сюрпризов при росте нагрузки и проще расчёт TCO (total cost of ownership).

Лицензирование: удобно для коммерческих продуктов

PostgreSQL распространяется по PostgreSQL License — это permissive-лицензия, близкая по духу к BSD/MIT. Практически это даёт простые правила: можно использовать в коммерческом продукте, модифицировать, распространять, не открывая исходники вашего приложения и без «вирусных» требований. Нет лицензионных платежей «за ядра», «за инстансы» или «за фичи».

Самостоятельное обслуживание vs управляемый сервис

Самостоятельно (VM/железо) обычно дешевле напрямую, но вы платите временем команды: бэкапы, обновления, репликация, мониторинг, инциденты, планирование диска.

Управляемый PostgreSQL (RDS/Cloud SQL/Azure Database) дороже за ресурсы, но часто выгоднее на ранних этапах: меньше операционных рисков и быстрее запуск. Хорошая практика — считать стоимость не только по инфраструктуре, но и по «часам инженеров» в месяц.

Как не получить взрыв затрат из‑за схемы и индексов

Неожиданный рост расходов чаще всего связан не с лицензией, а с неудачной моделью данных:

• лишние/дублирующие индексы увеличивают размер данных и замедляют запись;
• отсутствие нужных индексов приводит к тяжёлым запросам, росту CPU/IO и вынужденному апгрейду инстанса;
• большие JSONB-поля «без меры» раздувают таблицы и бэкапы.

Профилактика простая: регулярно смотреть планы запросов, удалять неиспользуемые индексы, ограничивать «ширину» строк и хранить крупные объекты отдельно, если это оправдано.

Что измерять, чтобы контролировать бюджет

Держите базовые метрики под наблюдением:

• объём данных и темп роста (GB/неделю);
• IOPS и задержки диска, процент попаданий в кеш;
• p95/p99 времени ключевых запросов;
• размер и длительность бэкапов (и стоимость хранения).

Если эти показатели растут быстрее бизнеса — это сигнал оптимизировать запросы/индексацию до того, как придётся платить за более крупные машины.

Сравнение с MySQL и NoSQL: что выбрать и почему

Выбор между PostgreSQL, MySQL и NoSQL чаще всего упирается не в «кто быстрее», а в то, какие гарантии и возможности вам нужны в продукте: консистентность данных, сложные запросы, эволюция схемы и эксплуатация.

PostgreSQL vs MySQL: где отличия заметны

Транзакции и ограничения. В обоих мирах есть транзакции, но PostgreSQL обычно проще «подталкивает» команду к правильной модели данных: богатые ограничения (CHECK, FOREIGN KEY), продвинутые уровни изоляции и более предсказуемое поведение при конкурентных обновлениях.

Типы данных и запросы. PostgreSQL предлагает широкий набор типов (массивы, JSONB, UUID, range-типы) и сильнее в сложной аналитике и JOIN. MySQL нередко воспринимается как проще в базовых CRUD-сценариях и привычнее в некоторых окружениях.

Расширяемость. Расширения PostgreSQL (например, для геоданных или полнотекстового поиска) позволяют закрывать новые требования без смены БД. В MySQL экосистема тоже большая, но подход к расширяемости обычно более ограничен.

Репликация и чтения. Оба решения поддерживают репликацию, но нюансы разные: в PostgreSQL часто проще выстроить понятную схему «один primary — несколько replica» и контролировать согласованность чтений, а в MySQL выбор режима репликации и его последствия нужно особенно тщательно проверять под ваши нагрузки.

Когда MySQL может быть достаточно и даже проще

Если продукт — это относительно прямолинейный набор таблиц, простые запросы, минимум сложных связей и вы хотите максимально «понятный по умолчанию» стек для команды, MySQL может закрыть потребности быстрее. Важно лишь заранее проверить ограничения по требованиям к целостности и эволюции данных.

PostgreSQL vs MongoDB/NoSQL: гибкость схемы vs консистентность

NoSQL-решения выигрывают, когда вам критична гибкая схема и вы готовы жить без сложных JOIN, тщательно продумывая денормализацию. PostgreSQL с JSONB часто дает компромисс: вы получаете гибкость для отдельных полей, но сохраняете транзакции, связи и привычный SQL.

Частый путь: PostgreSQL + специализированное хранилище

По мере роста многие команды оставляют PostgreSQL «источником истины», а для отдельных задач добавляют специализированные компоненты: Redis для кэша, Elasticsearch/OpenSearch для поиска, ClickHouse для аналитики. Это обычно дешевле и безопаснее, чем ранняя ставка на одно «универсальное» NoSQL.

Как не выбрать технологию из-за моды

Сформулируйте 5–7 ключевых требований (консистентность, сложность запросов, скорость разработки, бюджет на поддержку, план масштабирования) и прогоните их через прототип и реальные сценарии. Если вы не уверены — выбирайте то, что проще эксплуатировать и мигрировать позже, а не то, что «сейчас популярнее».

Практический чек-лист для стартапа: как принять решение

Этот раздел — быстрый способ понять, подходит ли PostgreSQL как «база данных по умолчанию» именно вашему продукту, и что важно зафиксировать до первой строчки данных в продакшене.

1) Сигналы, что PostgreSQL — хороший выбор

PostgreSQL почти всегда выигрывает, когда данные связаны между собой и важна предсказуемость:

• Сложная доменная модель: много сущностей и связей (пользователи → подписки → платежи → доступы).
• Отчетность и выборки: нужны фильтры, группировки, агрегаты, «срезы» по времени.
• Транзакции и целостность: нельзя «потерять» заказ, задвоить оплату, записать частичное состояние.
• Эволюция схемы: вы готовы добавлять поля и таблицы постепенно, через миграции.

2) Сигналы, что стоит добавить другое хранилище рядом

Не обязательно менять PostgreSQL — чаще достаточно дополнить стек:

• Полнотекстовый поиск и релевантность (каталоги, контент) — иногда удобнее отдельный поисковый движок.
• Большая продуктовая аналитика/события — может потребоваться колоночное хранилище.
• Очереди/стриминг для фоновых задач и интеграций.
• Кэш для горячих чтений и снижения нагрузки.

3) Минимальный набор решений на старте (MVP)

Зафиксируйте это в README проекта, чтобы команда действовала одинаково:

• Схема данных: какие таблицы «ядро», какие ограничения (NOT NULL, UNIQUE, FK).
• Индексы: под главные запросы (поиск по пользователю, по дате, по статусу).
• Миграции: единый инструмент и правило «миграции обязательны для каждого изменения».
• Бэкапы и восстановление: частота, хранение, тест восстановления раз в месяц.

4) План на 3 этапа роста

• MVP: одна база, понятная схема, минимальные индексы, регулярные бэкапы.
• Масштабирование: профилирование запросов, оптимизация индексов, реплика для чтения, пул соединений.
• Специализация: отдельные системы для поиска/аналитики/кэша, но PostgreSQL остается источником истины.

5) Как формулировать требования (чтобы решение было точным)

Соберите короткий чек-лист требований:

• Какие критичные операции должны быть строго атомарными (оплата, списание, выдача доступа)?
• Какие SLA по времени ответа и сколько записей в день ожидается через 3/6/12 месяцев?
• Какие главные отчеты нужны бизнесу (конверсия, выручка, когорты) и как часто?
• Какие данные персональные, какие требования по доступам и аудиту?

Если на большинство вопросов ответы «да, важно» — PostgreSQL обычно закрывает базу потребностей на годы вперед.

Выводы и следующие шаги

PostgreSQL часто становится «безопасным базовым выбором» для стартапа, потому что закрывает сразу несколько рисков: поддерживает строгую целостность данных и транзакции, умеет расти по нагрузке без немедленной смены технологии, предлагает гибкость (например, JSONB) и богатую экосистему инструментов. Это не означает, что он идеален для любого кейса, но в большинстве продуктовых сценариев он снижает вероятность дорогостоящей миграции на ранних этапах.

Отдельный практичный плюс: PostgreSQL — распространенный «дефолт» в современных продуктах и платформах быстрого прототипирования. Например, в TakProsto.AI (vibe-coding платформа для российского рынка) базовый стек приложений опирается на PostgreSQL в связке с бэкендом на Go и фронтендом на React — это упрощает старт, дает предсказуемые миграции и позволяет не переизобретать базовые вещи вроде ролей, бэкапов и транзакций. Если вы делаете MVP через чат-интерфейс и затем экспортируете исходники, наличие PostgreSQL «по умолчанию» снижает риск, что прототип придется быстро переделывать из‑за ограничений хранилища.

Что сделать уже завтра (минимум для продакшна)

1. Бэкапы и восстановление: настройте регулярные резервные копии (например, через pg_dump/снапшоты у провайдера) и обязательно проведите тестовый restore.

2. Мониторинг: включите метрики (CPU/RAM/IO, connections, slow queries), настройте алерты на заполнение диска и рост времени ответа.

3. Роли и доступы: отдельные роли для приложения, миграций и админов; запрет прямого доступа к продакшн-БД без необходимости; ротация секретов.

4. Миграции: зафиксируйте процесс (миграции только через CI/CD), договоритесь о правилах для опасных изменений (индексы, блокировки).

Что почитать в документации перед запуском

• Backup/restore и PITR (point-in-time recovery)
• Роли, привилегии и ALTER DEFAULT PRIVILEGES
• Autovacuum и базовая настройка обслуживания
• Индексы (B-Tree, GIN для JSONB), EXPLAIN (ANALYZE)

Идея для внутренней страницы

Сделайте короткий гайд «Наш стандарт по PostgreSQL в продакшне» и прикрепите его к онбордингу команды. Если у вас уже есть материалы, свяжите их через /blog (например, чек-лист по бэкапам и мониторингу) и добавьте блок про ожидаемые затраты и планы на рост в /pricing.