Предсказуемая производительность
Настраиваем доступ к данным для реальных сценариев, а не лабораторных тестов.
Строим документное хранилище там, где скорость итераций и структура данных меняются вместе с продуктом. Специализация — mongodb.
Настраиваем доступ к данным для реальных сценариев, а не лабораторных тестов.
Защищаем критичные операции транзакциями и проверками.
Готовим путь роста нагрузки и объёма данных.
Разделяем роли, секреты и контуры окружений.
Проверяем бэкапы до того, как они понадобятся.
Оставляем схему, регламенты и понятную документацию.
Изучаем сценарии, данные и текущие риски.
Проектируем схему, доступы и правила целостности.
Реализуем миграции, запросы и интеграции.
Тестируем нагрузку, отказ и восстановление.
Документируем и готовим команду к эксплуатации.
Стоимость зависит от объёма данных, интеграций и требований к доступности.
Документная модель, быстрые итерации схемы, определённые product-паттерны. Не замена SQL «потому что удобно». Связи и транзакции между сущностями — слабее классики. Сначала модель доступа.
Да, на уровне приложения (schema validation). Иначе свалка. Версионирование документов. Индексы под запросы.
Есть multi-doc транзакции, но цена есть. Часто лучше денормализация под read. Не копируем реляционный дизайн 1:1. Обучаем команду.
Atlas проще операционно. Self — контроль и иногда требование ИБ. Считаем TCO. Бэкапы и мониторинг обязательны.
Дорого и осознанно. Делаем, когда модель не подходит. Не из моды. Пилот на домене.
Разберём задачу и предложим архитектурный следующий шаг.