PostgreSQL / MySQL

PostgreSQL

Работал с базой данных PostgreSQL как основной реляционной БД в backend-проектах.

Использовал следующие возможности в работе:

• проектирование структуры таблиц и связей;
• написание миграций и поддержка схемы БД;
• индексы, ограничения целостности и уникальности;
• типы jsonb, uuid;
• PostgreSQL-специфичный поиск и индексы, включая pg_trgm и GIN;
• эксплуатация PostgreSQL в Docker-окружении;
• backup / restore и сопровождение production-базы.

Проектирование схемы

При проектировании таблиц использовал:

• первичные ключи на bigint и uuid;
• внешние ключи и каскадное удаление;
• составные unique-ограничения;
• отдельные индексы под частые выборки;
• хранение структурированных данных в jsonb;
• использование PostgreSQL-специфичных индексов под fuzzy/full-text-like поиск.

Миграции и ограничения целостности

Писал миграции не только на уровне базовых Schema-операций, но и на уровне SQL-ограничений самой БД.

Что использовал:

• foreign key связи;
• unique и обычные индексы;
• CHECK constraints;
• PostgreSQL-специфичные типы, в том числе jsonb;
• точечные DB::statement(...)-миграции для PostgreSQL-расширений, индексов и ограничений.

На практике это позволяет держать часть инвариантов на уровне самой базы, а не только на уровне PHP-кода.

Например, на уровне БД это может выглядеть так:

CHECK (
    (type = 'string'  AND value_string  IS NOT NULL AND value_number IS NULL AND value_boolean IS NULL AND value_json IS NULL) OR
    (type = 'number'  AND value_string  IS NULL     AND value_number IS NOT NULL AND value_boolean IS NULL AND value_json IS NULL) OR
    (type = 'boolean' AND value_string  IS NULL     AND value_number IS NULL AND value_boolean IS NOT NULL AND value_json IS NULL) OR
    (type = 'json'    AND value_string  IS NULL     AND value_number IS NULL AND value_boolean IS NULL AND value_json IS NOT NULL)
)

Комментарий: если type = 'boolean', то заполнено должно быть только поле value_boolean, а остальные value-колонки обязаны оставаться NULL. Это не даёт записать в строку одновременно несколько значений разных типов и переносит часть валидации на уровень самой БД.

JSONB и гибкие структуры данных

Есть опыт использования jsonb в PostgreSQL для случаев, когда часть данных естественно хранить в полуструктурированном виде.

Что это обычно даёт:

• более гибкую модель хранения;
• возможность не раздувать схему второстепенными полями;
• сохранение преимуществ PostgreSQL как реляционной БД рядом с JSON-данными.

Индексы и производительность

Есть опыт проектирования индексов для целей:

• индексы под частые фильтры;
• составные индексы под сочетания полей;
• unique-индексы как часть модели данных;
• разделение индексов для целостности и для производительности.

SQL и прикладные запросы

Есть опыт работы с SQL на уровне прикладной разработки:

• выборки, агрегации и отчёты;
• соединения таблиц;
• подготовка запросов под backend-логику;
• использование raw SQL там, где ORM-уровня недостаточно;
• ILIKE, similarity(...), word_similarity(...) и кастомное ранжирование в поисковых запросах.

Docker и эксплуатация PostgreSQL

Есть опыт работы с PostgreSQL как с инфраструктурным сервисом внутри Docker-схемы:

• отдельный контейнер БД в docker compose;
• persistent volume для данных;
• переменные окружения для инициализации БД;
• healthcheck на готовность сервиса;
• работа с актуальной production-like конфигурацией на PostgreSQL 17;
• использование отдельной тестовой БД;
• работа с БД как в локальном окружении, так и в production Docker-схеме.

Такой подход удобен тем, что среда воспроизводима, а поведение БД между разработкой, тестированием и production остаётся предсказуемым.

Backup / Restore и production-сопровождение

Настраивал сопровождение production PostgreSQL, включая процессы:

• резервное копирование через pg_dump;
• использование custom format (pg_dump -Fc);
• архивирование backup-артефактов;
• ручной и автоматический запуск backup-задач;
• восстановление через pg_restore;
• контроль сроков хранения резервных копий.

MySQL

Также есть опыт работы с MySQL.

В основном это тот же класс задач, который уже описан выше для PostgreSQL:

• проектирование таблиц и связей;
• индексы и ограничения;
• прикладные SQL-запросы;
• работа через ORM и query builder;
• сопровождение схемы и миграций;
• эксплуатация БД в составе веб-проекта.