Чеклист рефакторинга базы данных для вывода прототипа в продакшен

Почему прототипные базы падают в продакшене

Прототипные базы данных создают, чтобы доказать, что фича работает один раз, а не чтобы она одинаково надёжно работала каждый день под реальной нагрузкой. Когда приходят реальные пользователи, база — это место, где мелкие упрощения превращаются в большие аварии.

Первым обычно ломается предсказуемость. Столбцы принимают значения, которых вы не ожидали. Одна и та же запись может появиться дважды. Появляется «пропавшая» связь (например, заказ без покупателя), потому что ничего этого не контролирует. Потом приложение падает непонятно, а отладка превращается в угадание.

Следующий сюрприз — производительность. Прототип работает на маленьких таблицах, поэтому медленные запросы незаметны. В продакшене один популярный экран может запустить сканирование тысяч или миллионов строк, и отклик возрастёт.

Хакатонные сборки и AI‑сгенерированные приложения (инструменты вроде Lovable, Bolt, v0, Cursor или Replit) часто сталкиваются с этими проблемами рано. Они быстро выпускаются, но слой базы данных обычно «достаточно хорош», пока не перестаёт быть таковым.

Цель проста: предсказуемое поведение, безопасные изменения и упрощённая отладка при проблемах.

Ожидайте делать это маленькими шагами, а не одним большим переписыванием. Вместо того чтобы сразу переименовать все таблицы, сначала остановите поступление новых плохих данных (ограничения), затем заполните старые строки, переключите код приложения, и только потом уберите устаревшие столбцы. Каждый шаг должен быть легко тестируемым и простым для отката.

Прежде чем что‑то менять: инвентаризация и определение объёма

Рефакторы баз данных идут не по плану, когда люди начинают «чистить» без понимания, что существует и от чего зависит приложение. Прежде чем трогать столбец, составьте инвентарь и согласуйте, что значит «готово».

Перечислите все объекты базы, на которые может опираться приложение, не только таблицы. В прототипах логика часто спрятана в странных местах.

Запишите:

• Таблицы и ключевые столбцы (особенно id, метки времени и поля статуса)
• Представления, триггеры, хранимые функции/процедуры
• Историю миграций (что выполнялось, что упало, что правили вручную)
• Задачи и скрипты, которые пишут данные (импорты, cron‑задачи, фоновые воркеры)
• Окружения и копии (dev, staging, прод, снепшоты)

Далее уточните владение и обещания. Кто отвечает за данные (инжиниринг, ops, клиент)? Что продукт обещает пользователям: можно ли удалять аккаунты, экспортировать данные или менять email? Эти обещания решают, что безопасно переименовать, объединить или удалить.

Зафиксируйте текущие болевые точки простым языком и подкрепите их доказательствами: «медленный логин» (какой запрос?), «видим дубликаты» (в каких таблицах/полях?), «связи подразумеваются» (где отсутствие внешних ключей даёт сироты?). В AI‑сгенерированном приложении ожидайте недоделанных миграций и скрытых допущений.

Наконец, задайте объём с скучным базовым набором: количество строк, самые большие таблицы и 3–5 критичных пользовательских сценариев, которые должны работать (регистрация, оплата, поиск, админ‑отчёты). Решите, что исправляете сейчас, а что — позже. Например: ограничения и ключевые индексы сейчас, представления отчётов и косметика имён позже.

Быстрый базовый анализ лучше умного рефактора, который ломает продакшен.

Очистка имён и структуры, которая быстро окупается

Схемы прототипов часто растут случайно. Одна таблица в camelCase, другая в snake_case, id имеют разные названия — и никто не уверен, что можно трогать. Рано начатая чистка упрощает все последующие изменения: от ограничений до расследования инцидентов.

Начните с выбора стиля именования и применяйте его повсеместно.

Простые соглашения:

• Один шаблон для имён таблиц (в единственном или множественном числе) и столбцов (snake_case — распространённый выбор)
• Одна конвенция для первичных ключей (например, у каждой таблицы есть id)
• Одна конвенция для внешних ключей (например, user_id всегда ссылается на users.id)
• Один шаблон для имён индексов (чтобы быстро заметить дубликаты)

Переименуйте поля, которые провоцируют ошибки. Смешение createdAt и created_at в разных таблицах приводит к неверным JOIN и проблемам с ORM. То же для разных смыслов id. Если столбец хранит ссылку на пользователя — называйте его как ссылку на пользователя.

Затем разберитесь с «мёртвым грузом». Быстро созданные схемы часто хранят старые столбцы, которые приложение уже не читает. Если вы не готовы убрать столбец, пометьте его как deprecated в комментарии и перестаньте записывать в него.

Добавьте краткие комментарии там, где смысл неочевиден, особенно для:

• Особых допустимых значений (даже если ещё не enforced)
• Смешанных единиц или форматов (центов/долларов, UTC/локальное время)
• Полей, которыми легко злоупотребить (флаги мягкого удаления, поля статуса)

Ограничения: сделайте вставку плохих данных сложнее

Ограничения — самый быстрый путь превратить «кажется, работает» в данные, которым можно доверять.

Начните с первичных ключей. У каждой таблицы должен быть PK, и приложение должно его реально использовать. Если таблица полагается на name или created_at как идентификатор, рано или поздно будут коллизии, ошибочные обновления и запутанные JOIN.

Добавляйте NOT NULL там, где приложение ожидает значение всегда. Если пользователю обязателен email — требуйте его. Перед включением NOT NULL сделайте бэкофилл, чтобы миграция не упала.

Добавляйте UNIQUE, чтобы остановить дубликаты: email, внешние ID, invite‑коды, слаги, «один профиль на пользователя». Если дубликаты уже есть, решите, какая запись остаётся, аккуратно сольте, затем введите UNIQUE.

Применяйте CHECK для простых правил здравого смысла. Делайте их понятными и предсказуемыми.

Короткий чек‑лист по ограничениям

Для каждой таблицы:

• Есть первичный ключ
• Обязательные поля установлены в NOT NULL (после бэкофилла)
• Натуральные идентификаторы имеют UNIQUE (email, external_id, slug)
• Базовые правила целостности через CHECK (amount >= 0, rating между 1 и 5)
• Значения по умолчанию соответствуют реальности (status по умолчанию pending, метки времени авто‑заполняются)

Решите, что живёт в базе, а что — в приложении, и будьте последовательны. Бизнес‑правила, часто меняющиеся, можно держать в коде, но идентичность, уникальность и базовая корректность данных — в базе.

Пример: прототип может позволять нескольким пользователям с одним email и пустыми паролями. В продакшене это приводит к сломанному логину и риску захвата аккаунтов. Практичный первый шаг — почистить существующие строки, затем добавить UNIQUE(email) и NOT NULL, чтобы плохие данные не появлялись вновь.

Внешние ключи и связи: превратите допущения в правила

Многие прототипы полагаются на «разберёмся в коде». В продакшене это даёт сиротские строки, крайние случаи и сложную отладку.

Начните с поиска связей, которые используются в приложении, но не зафиксированы в базе. Если код использует userId, team_id или order_id, считайте это реальной связью, даже если ничего не заставляет её соблюдаться.

Практичный способ картирования:

• Просканируйте таблицы на наличие столбцов *_id и подтвердите, на что они ссылаются в коде
• Ищите задачи очистки или фиксы, упоминающие «missing parent» или «not found»
• Посчитайте возможных сирот (строки детей без родителя) перед добавлением правил
• Вводите внешние ключи только для тех связей, которые вам действительно нужны
• Добавляйте индекс на столбец внешнего ключа, если по нему делают JOIN или фильтрацию

При добавлении внешнего ключа решите поведение при удалении в соответствии с продуктовой логикой:

• RESTRICT: блокировать удаление, если есть дочерние строки (для счетов, логов аудита)
• CASCADE: автоматически удалять детей (для временных или производных данных)
• SET NULL: оставить детей, отвязав их (для опционального владения)
• Использовать мягкое удаление вместо физического, когда важна история

Циклические связи опасны при миграциях. Если users ссылается на teams, а teams ссылается на users (owner), сделайте одну сторону nullable, заполните батчами, затем ужесточайте ограничения после консистентности.

Внешние ключи повышают корректность, но не ускоряют запросы автоматически. Если вы постоянно джойните orders.customer_id с customers.id, индекс orders.customer_id часто решает проблему производительности.

Типы данных и значения по умолчанию: меньше сюрпризов позже

В прототипах часто используют text для всего, потому что «так работает». В продакшене это даёт проблемы: сортировки ломаются, отчёты врут, и мелкие ошибки ввода превращаются в задачи по очистке.

Заменяйте расплывчатые типы на те, что соответствуют смыслу. Даты — это даты, флаги — булевы, счётчики — целые.

Деньги и измерения требуют особого внимания. Избегайте плавающей точки для валюты. Используйте типы с фиксированной точностью (например, numeric(12,2)), чтобы суммы складывались одинаково. То же для весов, расстояний и процентов: выберите точность и придерживайтесь её.

Часовые пояса — частый источник багов. Практичный дефолт — хранить метки времени в UTC, а форматировать для пользователей в приложении.

Значения по умолчанию убирают «магические значения» из кода фронтенда. Вместо того чтобы надеяться, что фронтенд проставит всё, задайте дефолты типа created_at = now() и status с набором допустимых значений.

Перед ужесточением типов запланируйте очистку и бэкофилл. Безопасный паттерн:

• Добавьте новый столбец с правильным типом
• Заполните его из старого столбца (обрабатывая плохие значения)
• Проведите валидацию через подсчёты и выборочные проверки
• Переключите приложение на запись в новый столбец
• Удалите или заблокируйте старый столбец

Пример: если users.is_active сейчас — text со значениями "yes", "Y", "1" и пустыми, определите маппинг, бэкофильте в boolean, затем добавьте NOT NULL и дефолт после валидации.

Индексы: ускоряйте реальные запросы, не переборщив

Индексы могут сделать прототип похожим на продакшен, но они же могут замедлить записи, если их ставить слепо. Начните с того, что реально делают пользователи.

Работайте от самых медленных действий к запросам, которые за ними стоят. Зависший экран логина, дашборд с 5‑секундной загрузкой или страница заказов, которая тайм‑аутиз, обычно соответствуют небольшому набору запросов, которые стоит починить в первую очередь.

Создавайте индексы, соответствующие реальным фильтрам и JOIN. Если приложение часто делает «найти счета для аккаунта X за последние 30 дней», индекс только по created_at может не помочь. Составной индекс (account_id, created_at) чаще всего подходит, потому что он соответствует способу сужения запроса.

Не индексируйте всё подряд. Каждый дополнительный индекс увеличивает стоимость вставок, обновлений и удалений. Эта плата приемлема для читаемых таблиц, но больна для высокозаписываемых (лог событий).

Короткий проход по индексам:

• Снимите точные запросы для топ‑5 медленных экранов или API
• Индексируйте столбцы, используемые в WHERE и JOIN (особенно колонки внешних ключей)
• Добавляйте составные индексы, когда запросы фильтруют по двум колонкам вместе
• Избегайте перекрывающихся индексов (новый индекс, делающий старый бессмысленным)
• Планируйте последующий анализ и удаление неиспользуемых индексов

Оставьте заметку об откате для каждого изменения индекса. Удалить новый индекс легко, а вот перестроить удалённый индекс во время инцидента на больших таблицах займёт время.

Проверки безопасности и приватности для продакшен‑схемы

Прототипы часто доверчивы: они предполагают чистый ввод, корректный доступ и безопасные логи. В продакшене всё наоборот. Решите, что нужно защитить, и сделайте так, чтобы база это поддерживала.

Начните с перечисления чувствительных данных: хеши паролей, токены сброса пароля, сессионные токены, API‑ключи, email, телефоны, адреса и всё, что идентифицирует пользователя. Если хранение не требуется — не храните.

Хранение, логирование и управление доступом

Убедитесь, что секреты не лежат в открытых столбцах, сообщениях об ошибках или debug‑таблицах. Токены стоит хешировать, где возможно, и делать их короткоживущими.

Проверьте логи. Многие прототипы логируют тела запросов, и это может незаметно сохранять пароли или PII.

Настройте роли БД так, чтобы учётная запись приложения имела только нужные права. Как правило, роль приложения не должна уметь удалять таблицы или читать админ‑данные.

Простая схема ролей:

• Роль приложения: read/write только по нужным таблицам
• Админ: миграции, бэкофиллы и одноразовые правки
• Read‑only: аналитика или представления для поддержки (если нужно)
• Отдельные учётные данные для окружений (dev, staging, prod)

Инъекции и правила хранения

Даже с «безопасной» схемой небезопасные запросы могут всё сломать. Ищите динамический SQL, собранный из строк (особенно фильтры, поля сортировки и поиск).

Наконец, определите правила хранения и удаления. Примеры: «удалять неактивные аккаунты через 24 месяца», или «жёстко удалять вложения поддержки через 30 дней». Запишите это и спроектируйте поддержку (метки времени, флаги мягкого удаления, задания по очистке если нужно).

Пошагово: безопасный порядок изменений схемы

Рефакторы неудачны, когда меняют слишком много сразу и нет простого пути назад. Цель — не идеальная схема, а обратимые изменения.

Начните с доказательства, что восстановление работает. Сделайте свежий бэкап, восстановите его в отдельной среде и выполните smoke‑тест. Если вы не можете быстро восстановить — у вас нет плана отката.

Безопасный порядок, который большинство команд могут применять:

1. Добавляйте, прежде чем удалять. Создавайте новые таблицы, столбцы и ограничения так, чтобы это не ломало приложение. Сохраняйте старые части.
2. Бэкофилл по небольшим партиям. Переносите данные по кусочкам, чтобы отслеживать ошибки, время блокировок и производительность. После каждой партии сверяйте количество строк и выборочно проверяйте записи.
3. Временно записывайте в оба места. Обновите приложение так, чтобы новые записи шли в новую схему (и опционально зеркалировались в старую), пока чтение может падать назад при необходимости.
4. Переключите чтение на новую схему. Переключите запросы, отчёты и фоновые задачи. Наблюдайте за медленными запросами и упущенными краевыми случаями.
5. Удаляйте старое последним. После периода стабильности удаляйте старые столбцы, таблицы и временные ветви кода.

Пример: замените users.phone (текст) на user_phones (по одной строке на номер, с валидацией). Добавьте новую таблицу, бэкофильте, обновите приложение читать из user_phones, а затем удалите users.phone позже.

Документируйте каждое изменение с триггером отката: «если ошибка растёт выше X», «если латентность оформления заказа увеличится на Y», или «если бэкофилл создаёт более N неверных строк».

Типичные ловушки при рефакторинге базы данных

Большинство рефакторов терпят неудачу по одним и тем же причинам: слишком много изменений сразу, недостаточно доказательств чистоты данных и пренебрежение тем, что уже работает.

Ловушки, приводящие к сбоям (или медленному откату)

Связывание нескольких разрушающих изменений в одной миграции — классическая ошибка. Держите изменения маленькими и всегда знайте, как вернуть систему в норму перед деплоем.

Частые проблемы:

• Ужесточение правил до исправления старых строк. Новые NOT NULL, UNIQUE или CHECK упадут, если старые данные им не соответствуют.
• Отсутствие индексов на колонках связей и частых фильтров (как status, user_id, created_at).
• Переименование столбцов без поиска всех зависимостей: фоновые задачи, скрипты, дашборды, ETL и одноразовые отчёты.
• Миграции, которые держат таблицы заблокированными дольше ожидаемого. Большие бэкофиллы, ограничения и построение индексов могут блокировать записи.
• Отсутствие плана отката. Если быстро вернуть нельзя, приходится «чинить вперёд» под давлением.

Пример: в прототипе orders имеет некоторые строки с user_id = NULL, а status — свободный текст. Если добавить внешний ключ и CHECK сразу, миграция упадёт и деплой застопорится. Безопаснее: бэкофильте user_id там, где возможно, пометьте остальные в карантин, стандартизируйте status, затем вводите ограничения.

Примерный список задач: от грязного прототипа до готовности к продакшену

Обычная история: AI‑сгенерированный прототип быстро выходит с таблицами users, orders и payments. Демо работает, но при реальном трафике начинают появляться странные баги.

Одна команда заметила, что клиенты иногда заходят в чужие аккаунты. Причина простая: users.email не уникален, поэтому есть дубликаты (например, [email protected] и [email protected]). Другой баг: заказ появляется без пользователя, потому что orders.user_id — просто целое число, а не реальная связь. Поддержка также видит платежи без соответствующих заказов, потому что payments.order_id отсутствует или ссылается на удалённую строку.

План действий, который решает самые большие проблемы без полного редизайна:

• Нормализовать и обеспечить уникальность email (в нижнем регистре), затем добавить UNIQUE.
• Добавить внешние ключи: orders.user_id → users.id, payments.order_id → orders.id. Для платежей часто выбирают RESTRICT при удалении.
• Исправить типы, создающие молчаливые баги: фиксированная точность для денег, корректные метки времени и отказ от свободного текста для ID.
• Добавить несколько ценных индексов: orders(user_id, created_at) для страниц аккаунта и payments(order_id) для сверки.

Спланируйте момент отката: правило уникальности email может упасть из‑за дубликатов. Делайте по фазам: добавьте нормализованный столбец и бэкофильте, дедупируйте (сохраняйте самого свежего активного пользователя, аккуратно объединяйте связанные заказы), затем вводите ограничение. Если потребуется откат — можно удалить constraint, не отменяя сделанной очистки.

Дальше: запустите короткий аудит и меняйте по фазам. Если вы унаследовали сломанный AI‑сгенерированный прототип, FixMyMess (fixmymess.ai) специализируется на диагностике проблем базы и кода: хрупкие миграции, раскрытые секреты и сломанная аутентификация, чтобы вы могли сначала исправить самые рисковые части, не трогая косметику.