Предсказуемая производительность
Настраиваем индексы и планы запросов под реальные сценарии, а не лабораторные тесты.
Проектируем реляционный контур для продуктов, где важны целостность, аналитика и уверенный рост. Специализация — postgresql.
Вы также можете отправить запрос на нашу почту hello@meretti.pro
Настраиваем индексы и планы запросов под реальные сценарии, а не лабораторные тесты.
Защищаем критичные операции транзакциями и ограничениями целостности MVCC.
Готовим партиционирование и репликацию под рост нагрузки и объёма данных.
Разделяем роли, секреты и контуры окружений через row-level security.
Проверяем восстановление из WAL и бэкапов до того, как они понадобятся.
Оставляем схему, миграции и понятную документацию.
Заполните заявку и получите расчёт на ваш проект — и скидку 20% на разработку.
Оставьте номер — пришлём расчёт и скидку 20% в течение 15 минут. Без презентаций и давления.
Изучаем запросы, модель данных и текущие риски эксплуатации.
Проектируем схему, индексы и правила целостности данных.
Реализуем миграции, сложные запросы и интеграции.
Тестируем нагрузку на запись, отказ реплики и восстановление из WAL.
Документируем схему базы и готовим команду к эксплуатации кластера PostgreSQL.
Перезвоним в течение 2 часов в рабочее время (Пн–Пт, 10:00–19:00 МСК) — коротко разберём объём, сроки и порядок цифр. Без продаж и обязательств.
Стоимость зависит от объёма данных, интеграций и требований к доступности.
Надёжность, SQL, JSONB, расширения, экосистема. Закрывает большинство продуктовых задач. Экзотика нужна редко. Версию фиксируем и обновляем планово.
Для гибких атрибутов — да; для связей и отчётов — таблицы. Гибрид нормален. Индексы GIN — по делу.
Подключаем по потребности. PostGIS — гео; trgm — нечёткий поиск. Не раздуваем. Для тяжёлого поиска — Elasticsearch.
PgBouncer/пул в приложении. Иначе «too many connections». Особенно на serverless. Тюним под воркеры.
Делается, но типы/SQL-диалект отличаются. Пилот и сверка данных. Простой «дамп» редко идеален. План простоя/двойной записи.
Разберём задачу и предложим модель данных PostgreSQL, которая выдержит рост.