Бриф
en ru
Home / Services / Разработка баз данных и API

Разработка баз данных и API

Reading time: 2 minutes.

Плохо спроектированная база данных — долг, который нарастает. Запросы, быстрые на 10 000 строк, тормозят на 10 миллионах. Симплео проектирует и строит слои данных под конкретные паттерны доступа, а не по шаблонным схемам.

Проектирование и архитектура баз данных

Схемы под конкретные паттерны доступа. Реляционные СУБД (PostgreSQL, MySQL, MariaDB) для транзакционных нагрузок со сложными связями. Документные хранилища (MongoDB) для гибких высоконагруженных записей. Redis для кэширования и сессий. PerconaDB и высокодоступные конфигурации для систем, которым нельзя падать.

Оптимизация производительности

Медленные запросы, отсутствующие индексы, проблемы N+1, конкуренция блокировок —  всё это поддаётся лечению, если знаешь, где искать. Аудируем существующие базы, профилируем запросы, перестраиваем индексы и переписываем проблемные запросы. Ускорение в 10–100 раз —  норма для legacy-систем, которые никогда не оптимизировались.

Разработка API

REST и GraphQL API —  чистые, версионированные, задокументированные. Эндпоинты под реальные сценарии использования, не слой универсального CRUD. JWT и OAuth2-аутентификация, rate limiting, валидация запросов. Контракты, на которые фронтенд и мобильная команда могут положиться.

Интеграция сторонних API

Платежи (Stripe, PayPal), логистика (UPS, FedEx, DHL), CRM (Salesforce, HubSpot), карты (Google Maps, HERE), коммуникации (Twilio, SendGrid). Интегрируем с правильной обработкой ошибок, идемпотентными повторными попытками и webhook-обработчиками.

Стек

  • Реляционные: PostgreSQL, MySQL, MariaDB, PerconaDB
  • Документные: MongoDB, Firebase Firestore
  • Кэш и очереди: Redis, RabbitMQ, Apache Kafka
  • Поиск: Elasticsearch, Algolia
  • Временные ряды: InfluxDB, TimescaleDB

Расскажите о требованиях к данным — спроектируем архитектуру, которая масштабируется вместе с продуктом.

Часто задаваемые вопросы

Можете оптимизировать существующую базу без полного переписывания?

Да — и это часто самое эффективное вложение. Идентификация медленных запросов через EXPLAIN ANALYZE, перестройка индексов, устранение N+1 на уровне ORM, пул соединений и Redis-кэш. Большинство legacy-систем получают ускорение в 10–50 раз без изменения схемы.

PostgreSQL или MongoDB — что подойдёт для нашего проекта?

PostgreSQL для транзакционных нагрузок со сложными связями, финансовых данных и задач с требованием ACID-гарантий. MongoDB для высоконагруженных записей и гибких схем, где структура JSON-документа естественно отражает домен. Дадим прямую рекомендацию по вашим паттернам доступа.

Как делать миграции в продакшне без даунтайма?

Паттерн expand-contract: добавляем новую структуру, сохраняя старую, переносим данные, переключаем трафик, удаляем старое. Для больших таблиц используем батчевые фоновые миграции с блокировкой на уровне строк. Тестируем на снапшоте продакшн-данных в staging до применения в бою.

Разрабатываете и базу, и API вместе?

Да, и это правильный подход. Схема, спроектированная без учёта паттернов доступа API, создаёт проблемы производительности потом. Проектируем оба слоя совместно.

Можете помочь с real-time данными — WebSockets, Kafka?

Да. Kafka или RabbitMQ для event-стриминга, Redis Pub/Sub для низколатентных уведомлений, WebSocket API для обновлений в реальном времени. Строили IoT-пайплайны телеметрии с тысячами событий в секунду.