NNODE LOOP LABruntime observatoryNNEON · Статьи на 90 языках
CONNECTING
v24.18.0linux/x64
Invariant → transaction → durable state
13

SQL, ACID и ограничения данных

Проверьте настоящие PostgreSQL constraints, параметризованный SQL и ROLLBACK, чтобы увидеть реальную границу целостности данных.

PROCESS IDтекущий сервер
UPTIMEпосле запуска
LOOP DELAY P95perf_hooks
UTILIZATIONevent loop
HTTP ROUNDTRIPbrowser → server
LIVE TRACE

Временная шкала

ГОТОВ
0 ms
События появятся здесьЗапустите выбранный сценарий
#ВРЕМЯИСТОЧНИКСОБЫТИЕ
Ожидаю запуск эксперимента…
ГЛАВА 13
ПОДРОБНЫЙ РАЗБОР · ОТ БАЗЫ К КОДУ

Разбираем: SQL, ACID и ограничения данных

Этот раздел можно читать до запуска опыта. После теории вернитесь к live trace и сопоставьте каждый шаг с реальным событием.

СНАЧАЛА ПРОСТЫМИ СЛОВАМИ

База данных — не большой JSON-файл и не пассивное хранилище. Это отдельная система, которая одновременно проверяет правила, координирует конкурирующие изменения и решает, как физически получить строки. Хорошая схема не только хранит данные, но и не позволяет записать состояние, невозможное для бизнеса.

ТЕХНИЧЕСКАЯ ОСНОВА

Реляционная модель описывает сущности таблицами, строки идентифицирует ключами, а связи и допустимые значения закрепляет constraints. PostgreSQL разбирает SQL, строит возможные планы, выбирает план по статистике и выполняет его в рамках транзакции. ACID описывает свойства изменений: atomicity, consistency, isolation и durability. При этом consistency — совместная ответственность схемы и бизнес-логики, а не автоматическая магия СУБД.

Зачем это знатьНа production большая часть трудноуловимых ошибок появляется на границе между конкурентным кодом и состоянием. Если инвариант существует только в Nest-сервисе, другой worker, миграция или ручной SQL может его нарушить. Constraints и транзакции делают важные правила общими для всех клиентов.
ГДЕ ВЫПОЛНЯЕТСЯ РАБОТА
01КОД ПРИЛОЖЕНИЯrepository · use case · transaction
02SQL + DRIVERparameters · pool · protocol
03POSTGRESQLparser · planner · executor · MVCC
04STORAGEheap pages · indexes · WAL · disk
01 · СЛОВАРЬ

Термины этого эксперимента

Сначала поймите слова — затем порядок выполнения.

01

Relational model

Модель данных из отношений: таблиц, строк, столбцов, ключей и ограничений. SQL описывает желаемый результат, а не пошаговый алгоритм обхода.

02

Constraint

Правило, которое СУБД проверяет при записи: NOT NULL, CHECK, UNIQUE, PRIMARY KEY или FOREIGN KEY.

03

Invariant

Условие, которое обязано оставаться истинным: сумма заказа положительна, email уникален, заказ ссылается на существующего клиента.

04

ACID

Atomicity, Consistency, Isolation, Durability — свойства надёжных транзакционных изменений.

05

WAL

Write-Ahead Log: журнал изменений записывается раньше соответствующих страниц данных и помогает восстановлению после сбоя.

06

SQLSTATE

Стабильный машинный код ошибки PostgreSQL. Приложение должно проверять его, а не разбирать локализованный текст сообщения.

02 · МЕХАНИКА

Что происходит по шагам

Каждый шаг соответствует наблюдаемому состоянию runtime.

  1. 01
    Моделируем инварианты

    Определяем сущности, идентичность, обязательность, допустимые состояния и связи до выбора ORM.

  2. 02
    Закрепляем правила в DDL

    PRIMARY KEY, UNIQUE, CHECK и FOREIGN KEY защищают данные независимо от того, какой сервис выполняет запись.

  3. 03
    Передаём значения параметрами

    Драйвер отправляет SQL и значения отдельно: $1 не склеивается со строкой запроса и не превращает пользовательский ввод в синтаксис.

  4. 04
    Открываем транзакцию

    BEGIN создаёт единицу работы. Все связанные изменения либо COMMIT-ятся вместе, либо откатываются.

  5. 05
    Получаем структурированную ошибку

    Нарушение CHECK возвращает SQLSTATE 23514; приложение преобразует техническую ошибку в доменный результат.

  6. 06
    Проверяем откат

    Runtime вставляет строку внутри транзакции, выполняет ROLLBACK и подтверждает, что постоянное состояние не изменилось.

03 · КОНТЕКСТ

Где результат требует оговорки

Эти детали объясняют, почему похожий код иногда даёт другой trace.

01

Consistency — не только буква C

СУБД гарантирует объявленные constraints, но не угадывает бизнес-инварианты. Если правило не выражено схемой или транзакционным кодом, ACID его не создаст.

02

NULL использует трёхзначную логику

Сравнение с NULL даёт UNKNOWN, поэтому нужен IS NULL. CHECK пропускает выражение UNKNOWN, если отдельно не задан NOT NULL.

03

Типы — часть модели

numeric подходит точным денежным вычислениям лучше float; timestamptz хранит момент времени, а не отображаемый часовой пояс.

04

Миграция — production-операция

ALTER TABLE может взять тяжёлую блокировку или переписать таблицу. Миграцию оценивают по объёму данных, lock level и возможности отката.

05

Pool не является транзакцией

Все запросы одной транзакции должны идти через один выделенный client. Отдельные pool.query могут попасть на разные соединения.

01
Теория

Сначала разберитесь, какие части Node участвуют в выполнении.

02
Упрощённый код

Затем уберите служебные детали и рассмотрите только главную идею.

03
Runtime-код

После этого сопоставьте модель с кодом, который создаёт live trace.

04 · Упрощённый код

Минимальная модель без служебного кода

src/demos.js · учебный фрагментJavaScript
const client = await pool.connect();
try {
  await client.query('BEGIN');
  const order = await client.query(
    'INSERT INTO orders(customer_id, amount) VALUES ($1, $2) RETURNING id',
    [customerId, amount],
  );
  await client.query('COMMIT');
  return order.rows[0];
} catch (error) {
  await client.query('ROLLBACK');
  throw error;
} finally {
  client.release();
}
05 · Runtime-код

Полный код, который выполняет сценарий

Это не альтернативный пример: ниже показаны функции и файлы, используемые кнопкой запуска.

ФАКТИЧЕСКИЙ SOURCE

Код сформирован из реальной серверной функции. Для сценариев с отдельным процессом или Worker показаны все участвующие файлы.

src/database-lab.js
PostgreSQL runtime557 строк
import { randomUUID } from 'node:crypto';
import { performance } from 'node:perf_hooks';
import pg from 'pg';

const { Pool } = pg;
const STATEMENT_TIMEOUT_MS = 8_000;
const CONNECTION_TIMEOUT_MS = 1_500;

function databaseUrl() {
  return process.env.DATABASE_URL?.trim() || null;
}

function safeIdentifier(prefix) {
  return `${prefix}_${randomUUID().replaceAll('-', '').slice(0, 12)}`;
}

function planReport(result) {
  const raw = result.rows[0]['QUERY PLAN'];
  const report = Array.isArray(raw) ? raw[0] : JSON.parse(raw)[0];
  const nodes = [];

  function visit(node, depth = 0) {
    nodes.push({
      depth,
      type: node['Node Type'],
      relation: node['Relation Name'] ?? null,
      index: node['Index Name'] ?? null,
      estimatedRows: node['Plan Rows'],
      actualRows: node['Actual Rows'],
      loops: node['Actual Loops'],
    });
    for (const child of node.Plans ?? []) visit(child, depth + 1);
  }

  visit(report.Plan);
  return {
    nodes,
    executionMs: Number(report['Execution Time'] ?? 0),
    planningMs: Number(report['Planning Time'] ?? 0),
  };
}

function planLine(plan) {
  return plan.nodes
    .map((node) => {
      const target = node.index ?? node.relation;
      return `${'  '.repeat(node.depth)}${node.type}${target ? ` [${target}]` : ''}`;
    })
    .join(' → ');
}

async function configureClient(client) {
  await client.query(`SET statement_timeout = '${STATEMENT_TIMEOUT_MS}ms'`);
  await client.query(
    `SET idle_in_transaction_session_timeout = '${STATEMENT_TIMEOUT_MS}ms'`,
  );
  await client.query("SET lock_timeout = '2500ms'");
}

async function rollbackQuietly(client) {
  if (!client) return;
  try {
    await client.query('ROLLBACK');
  } catch {
    // The client may not currently be in a transaction.
  }
}

async function withDatabaseLab(emit, run) {
  const connectionString = databaseUrl();
  if (!connectionString) {
    emit(
      'postgres',
      'skip',
      'PostgreSQL не подключён: задайте DATABASE_URL или запустите проект через Docker Compose',
    );
    return false;
  }

  const pool = new Pool({
    connectionString,
    max: 4,
    connectionTimeoutMillis: CONNECTION_TIMEOUT_MS,
    idleTimeoutMillis: 5_000,
    allowExitOnIdle: true,
    application_name: 'node-loop-lab',
  });
  const schema = safeIdentifier('node_loop_lab');

  try {
    const versionResult = await pool.query(
      "SELECT current_setting('server_version') AS version",
    );
    emit(
      'postgres',
      'connect',
      `Подключён PostgreSQL ${versionResult.rows[0].version}; создаём изолированную схему ${schema}`,
    );
    await pool.query(`CREATE SCHEMA ${schema}`);
    await run({ pool, schema });
    return true;
  } catch (error) {
    const safeMessage =
      error?.code === 'ECONNREFUSED'
        ? 'соединение отклонено'
        : error?.code
          ? `SQLSTATE ${error.code}`
          : 'ошибка подключения';
    emit('postgres', 'error', `Сценарий PostgreSQL остановлен: ${safeMessage}`);
    return false;
  } finally {
    try {
      await pool.query(`DROP SCHEMA IF EXISTS ${schema} CASCADE`);
      emit('cleanup', 'drop', 'Учебная схема удалена; постоянные данные не создавались');
    } catch {
      // Connection failures can make cleanup impossible; the schema name is unique
      // and contains no user data.
    }
    await pool.end().catch(() => {});
  }
}

export async function databaseConstraintsAndAcid(emit) {
  await withDatabaseLab(emit, async ({ pool, schema }) => {
    const client = await pool.connect();
    try {
      await configureClient(client);
      emit(
        'ddl',
        'schema',
        'Создаём PRIMARY KEY, UNIQUE, CHECK и FOREIGN KEY как правила целостности внутри БД',
      );
      await client.query(`
        CREATE TABLE ${schema}.customers (
          id bigint GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
          email text NOT NULL UNIQUE,
          name text NOT NULL CHECK (char_length(name) >= 2)
        );

        CREATE TABLE ${schema}.orders (
          id bigint GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
          customer_id bigint NOT NULL
            REFERENCES ${schema}.customers(id) ON DELETE RESTRICT,
          amount numeric(12, 2) NOT NULL CHECK (amount > 0),
          status text NOT NULL DEFAULT 'new'
            CHECK (status IN ('new', 'paid', 'cancelled'))
        );
      `);

      const customer = await client.query(
        `INSERT INTO ${schema}.customers (email, name)
         VALUES ($1, $2)
         RETURNING id`,
        ['learner@example.com', 'Learner'],
      );
      emit(
        'query',
        'parameters',
        'Параметры $1/$2 переданы отдельно от SQL: значения не становятся частью синтаксиса запроса',
      );

      try {
        await client.query(
          `INSERT INTO ${schema}.orders (customer_id, amount)
           VALUES ($1, $2)`,
          [customer.rows[0].id, -50],
        );
      } catch (error) {
        emit(
          'constraint',
          'check',
          `CHECK отклонил отрицательную сумму: SQLSTATE ${error.code}`,
        );
      }

      await client.query('BEGIN');
      await client.query(
        `INSERT INTO ${schema}.orders (customer_id, amount, status)
         VALUES ($1, $2, $3)`,
        [customer.rows[0].id, 1250, 'paid'],
      );
      const inside = await client.query(
        `SELECT count(*)::int AS count FROM ${schema}.orders`,
      );
      await client.query('ROLLBACK');
      const after = await client.query(
        `SELECT count(*)::int AS count FROM ${schema}.orders`,
      );
      emit(
        'transaction',
        'rollback',
        `Внутри транзакции строк=${inside.rows[0].count}; после ROLLBACK строк=${after.rows[0].count}`,
      );

      emit(
        'acid',
        'model',
        'ACID: constraints поддерживают consistency, транзакция даёт atomicity, WAL/disk — durability, а isolation управляет видимостью параллельных изменений',
      );
    } finally {
      await rollbackQuietly(client);
      client.release();
    }
  });
}

export async function databaseIndexesAndExplain(emit) {
  await withDatabaseLab(emit, async ({ pool, schema }) => {
    const client = await pool.connect();
    try {
      await configureClient(client);
      emit(
        'dataset',
        'seed',
        'Создаём 40 000 событий с коррелированным временем, tenant_id, status и массивом tags',
      );
      await client.query(`
        CREATE TABLE ${schema}.events (
          id bigint GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
          tenant_id integer NOT NULL,
          created_at timestamptz NOT NULL,
          status text NOT NULL,
          tags text[] NOT NULL
        );

        INSERT INTO ${schema}.events (tenant_id, created_at, status, tags)
        SELECT
          (g % 100) + 1,
          now() - (g * interval '1 second'),
          CASE WHEN g % 5 = 0 THEN 'failed' ELSE 'processed' END,
          ARRAY[
            CASE WHEN g % 3 = 0 THEN 'api' ELSE 'worker' END,
            CASE WHEN g % 7 = 0 THEN 'priority' ELSE 'normal' END
          ]
        FROM generate_series(1, 40000) AS g;

        ANALYZE ${schema}.events;
      `);

      const query = `
        SELECT id, created_at, status
        FROM ${schema}.events
        WHERE tenant_id = 37
          AND created_at >= now() - interval '6 hours'
        ORDER BY created_at DESC
      `;
      const before = planReport(
        await client.query(`EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON) ${query}`),
      );
      emit(
        'planner',
        'before-index',
        `До составного индекса: ${planLine(before)}; execution=${before.executionMs.toFixed(2)} ms`,
      );

      await client.query(`
        CREATE INDEX events_tenant_created_btree
          ON ${schema}.events USING btree (tenant_id, created_at DESC)
          INCLUDE (status);
        CREATE INDEX events_status_hash
          ON ${schema}.events USING hash (status);
        CREATE INDEX events_created_brin
          ON ${schema}.events USING brin (created_at);
        CREATE INDEX events_tags_gin
          ON ${schema}.events USING gin (tags);
        ANALYZE ${schema}.events;
      `);

      const after = planReport(
        await client.query(`EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON) ${query}`),
      );
      emit(
        'planner',
        'after-index',
        `После B-tree: ${planLine(after)}; execution=${after.executionMs.toFixed(2)} ms`,
      );

      const sizes = await client.query(
        `
          SELECT c.relname, pg_relation_size(c.oid)::bigint AS bytes
          FROM pg_class AS c
          JOIN pg_namespace AS n ON n.oid = c.relnamespace
          WHERE n.nspname = $1 AND c.relkind = 'i'
          ORDER BY bytes DESC
        `,
        [schema],
      );
      emit(
        'indexes',
        'size',
        `Размеры индексов: ${sizes.rows
          .map((row) => `${row.relname}=${Math.round(Number(row.bytes) / 1024)} KiB`)
          .join(', ')}`,
      );
      emit(
        'optimizer',
        'decision',
        'Индекс не является приказом: planner выбирает Seq Scan, Index Scan или Bitmap Scan по статистике, селективности и стоимости',
      );
    } finally {
      client.release();
    }
  });
}

export async function databaseTransactionsAndLocks(emit) {
  await withDatabaseLab(emit, async ({ pool, schema }) => {
    await pool.query(`
      CREATE TABLE ${schema}.accounts (
        id integer PRIMARY KEY,
        balance integer NOT NULL CHECK (balance >= 0),
        version integer NOT NULL DEFAULT 0
      );
      INSERT INTO ${schema}.accounts (id, balance) VALUES (1, 1000);
    `);

    const first = await pool.connect();
    const second = await pool.connect();
    try {
      await Promise.all([configureClient(first), configureClient(second)]);

      await first.query('BEGIN ISOLATION LEVEL READ COMMITTED');
      const rcBefore = await first.query(
        `SELECT balance FROM ${schema}.accounts WHERE id = 1`,
      );
      await second.query(
        `UPDATE ${schema}.accounts SET balance = 1100 WHERE id = 1`,
      );
      const rcAfter = await first.query(
        `SELECT balance FROM ${schema}.accounts WHERE id = 1`,
      );
      await first.query('ROLLBACK');
      emit(
        'isolation',
        'read-committed',
        `READ COMMITTED: первый SELECT=${rcBefore.rows[0].balance}, второй SELECT=${rcAfter.rows[0].balance}`,
      );

      await pool.query(
        `UPDATE ${schema}.accounts SET balance = 1000, version = 0 WHERE id = 1`,
      );
      await first.query('BEGIN ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ');
      const rrBefore = await first.query(
        `SELECT balance FROM ${schema}.accounts WHERE id = 1`,
      );
      await second.query(
        `UPDATE ${schema}.accounts SET balance = 1100 WHERE id = 1`,
      );
      const rrAfter = await first.query(
        `SELECT balance FROM ${schema}.accounts WHERE id = 1`,
      );
      await first.query('ROLLBACK');
      emit(
        'isolation',
        'repeatable-read',
        `REPEATABLE READ: первый SELECT=${rrBefore.rows[0].balance}, второй SELECT=${rrAfter.rows[0].balance}`,
      );

      await pool.query(
        `UPDATE ${schema}.accounts SET balance = 1000, version = 0 WHERE id = 1`,
      );
      await first.query('BEGIN');
      await first.query(
        `SELECT balance FROM ${schema}.accounts WHERE id = 1 FOR UPDATE`,
      );
      await second.query('BEGIN');
      let secondAcquired = false;
      const waitStarted = performance.now();
      const secondLock = second
        .query(
          `SELECT balance FROM ${schema}.accounts WHERE id = 1 FOR UPDATE`,
        )
        .then((result) => {
          secondAcquired = true;
          return result;
        });
      await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 120));
      emit(
        'lock',
        'wait',
        `SELECT FOR UPDATE: вторая транзакция ждёт блокировку=${!secondAcquired}`,
      );
      await first.query(
        `UPDATE ${schema}.accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1`,
      );
      await first.query('COMMIT');
      await secondLock;
      const waitedMs = performance.now() - waitStarted;
      await second.query(
        `UPDATE ${schema}.accounts SET balance = balance - 200 WHERE id = 1`,
      );
      await second.query('COMMIT');
      const pessimistic = await pool.query(
        `SELECT balance FROM ${schema}.accounts WHERE id = 1`,
      );
      emit(
        'lock',
        'pessimistic',
        `Пессимистичная блокировка ждала ${waitedMs.toFixed(0)} ms; итоговый balance=${pessimistic.rows[0].balance}`,
      );

      await pool.query(
        `UPDATE ${schema}.accounts SET balance = 1000, version = 0 WHERE id = 1`,
      );
      const snapshotA = await first.query(
        `SELECT balance, version FROM ${schema}.accounts WHERE id = 1`,
      );
      const snapshotB = await second.query(
        `SELECT balance, version FROM ${schema}.accounts WHERE id = 1`,
      );
      const updateA = await first.query(
        `UPDATE ${schema}.accounts
         SET balance = $1, version = version + 1
         WHERE id = 1 AND version = $2`,
        [snapshotA.rows[0].balance - 100, snapshotA.rows[0].version],
      );
      const updateB = await second.query(
        `UPDATE ${schema}.accounts
         SET balance = $1, version = version + 1
         WHERE id = 1 AND version = $2`,
        [snapshotB.rows[0].balance - 200, snapshotB.rows[0].version],
      );
      emit(
        'lock',
        'optimistic',
        `Оптимистичная версия: update A=${updateA.rowCount}, stale update B=${updateB.rowCount}; 0 означает конфликт`,
      );
    } finally {
      await Promise.all([rollbackQuietly(first), rollbackQuietly(second)]);
      first.release();
      second.release();
    }
  });
}

export async function databaseJoinsAndMaterializedViews(emit) {
  await withDatabaseLab(emit, async ({ pool, schema }) => {
    const client = await pool.connect();
    try {
      await configureClient(client);
      emit(
        'dataset',
        'seed',
        'Создаём 2 000 клиентов и 30 000 заказов для JOIN и агрегирования',
      );
      await client.query(`
        CREATE TABLE ${schema}.customers (
          id integer PRIMARY KEY,
          name text NOT NULL,
          active boolean NOT NULL
        );
        CREATE TABLE ${schema}.orders (
          id bigint GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
          customer_id integer NOT NULL REFERENCES ${schema}.customers(id),
          amount numeric(12, 2) NOT NULL,
          created_at timestamptz NOT NULL DEFAULT now()
        );
        INSERT INTO ${schema}.customers (id, name, active)
        SELECT g, 'customer-' || g, g % 5 <> 0
        FROM generate_series(1, 2000) AS g;
        INSERT INTO ${schema}.orders (customer_id, amount, created_at)
        SELECT
          (g % 2000) + 1,
          ((g % 5000) + 100)::numeric / 10,
          now() - (g * interval '1 minute')
        FROM generate_series(1, 30000) AS g;
        CREATE INDEX orders_customer_id_idx
          ON ${schema}.orders (customer_id);
        ANALYZE ${schema}.customers;
        ANALYZE ${schema}.orders;
      `);

      const joinPlan = planReport(
        await client.query(`
          EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON)
          SELECT c.id, c.name, sum(o.amount) AS total
          FROM ${schema}.customers AS c
          JOIN ${schema}.orders AS o ON o.customer_id = c.id
          WHERE c.active
          GROUP BY c.id, c.name
          ORDER BY total DESC
          LIMIT 20
        `),
      );
      emit(
        'join',
        'plan',
        `JOIN plan: ${planLine(joinPlan)}; execution=${joinPlan.executionMs.toFixed(2)} ms`,
      );

      const sampleCustomers = await client.query(
        `SELECT id FROM ${schema}.customers ORDER BY id LIMIT 20`,
      );
      const nPlusOneStarted = performance.now();
      for (const customer of sampleCustomers.rows) {
        await client.query(
          `SELECT count(*) FROM ${schema}.orders WHERE customer_id = $1`,
          [customer.id],
        );
      }
      const nPlusOneMs = performance.now() - nPlusOneStarted;
      const oneQueryStarted = performance.now();
      await client.query(`
        SELECT c.id, count(o.id)
        FROM ${schema}.customers AS c
        LEFT JOIN ${schema}.orders AS o ON o.customer_id = c.id
        WHERE c.id <= 20
        GROUP BY c.id
      `);
      const oneQueryMs = performance.now() - oneQueryStarted;
      emit(
        'query-shape',
        'n-plus-one',
        `N+1: 21 round trips=${nPlusOneMs.toFixed(2)} ms; один JOIN=1 round trip=${oneQueryMs.toFixed(2)} ms`,
      );

      await client.query(`
        CREATE MATERIALIZED VIEW ${schema}.customer_totals AS
        SELECT customer_id, count(*)::int AS orders_count, sum(amount) AS total
        FROM ${schema}.orders
        GROUP BY customer_id;
        CREATE UNIQUE INDEX customer_totals_customer_id_idx
          ON ${schema}.customer_totals (customer_id);
      `);
      const before = await client.query(
        `SELECT total FROM ${schema}.customer_totals WHERE customer_id = $1`,
        [42],
      );
      await client.query(
        `INSERT INTO ${schema}.orders (customer_id, amount) VALUES ($1, $2)`,
        [42, 999],
      );
      const stale = await client.query(
        `SELECT total FROM ${schema}.customer_totals WHERE customer_id = $1`,
        [42],
      );
      await client.query(`REFRESH MATERIALIZED VIEW ${schema}.customer_totals`);
      const refreshed = await client.query(
        `SELECT total FROM ${schema}.customer_totals WHERE customer_id = $1`,
        [42],
      );
      emit(
        'materialized-view',
        'refresh',
        `Materialized View: было=${before.rows[0].total}, до REFRESH=${stale.rows[0].total}, после=${refreshed.rows[0].total}`,
      );
      emit(
        'sql',
        'control',
        'Raw SQL здесь параметризован и видим; ORM полезен, пока команда проверяет сгенерированный SQL, планы, N+1 и границы транзакций',
      );
    } finally {
      client.release();
    }
  });
}

Именно вызовы emit(...) превращаются в строки live trace. await и Promise удерживают HTTP-поток открытым до завершения сценария.

06 · РЕЦЕПТЫ

Практические шаблоны, которые можно подсмотреть

Сравнивайте цель, код и оговорки — не запоминайте синтаксис без модели.

01

Constraint вместо условности

Не позволить отрицательный остаток любому клиенту БД.

CREATE TABLE accounts (
  id bigint GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
  balance numeric(14, 2) NOT NULL CHECK (balance >= 0)
);
  • Проверка только в контроллере не защищает от worker или ручного SQL.
  • Для сложного межстрочного правила может понадобиться транзакция.
02

Параметризованный SQL

Передать пользовательское значение без SQL injection.

const result = await pool.query(
  'SELECT id, email FROM users WHERE email = $1',
  [email],
);
  • Имена таблиц и направление сортировки нельзя параметризовать как значения — используйте allowlist.
03

Транзакция через один client

Создать заказ и ledger entry атомарно.

const client = await pool.connect();
try {
  await client.query('BEGIN');
  const order = await client.query(insertOrderSql, values);
  await client.query(insertLedgerSql, [order.rows[0].id]);
  await client.query('COMMIT');
} catch (error) {
  await client.query('ROLLBACK');
  throw error;
} finally {
  client.release();
}
  • Нельзя заменить client.query двумя независимыми pool.query.
04

Constraint как domain result

Обработать race на уникальном email корректно.

try {
  await users.insert(email);
} catch (error) {
  if (error.code === '23505') {
    throw new EmailAlreadyExistsError(email);
  }
  throw error;
}
  • Предварительный SELECT не заменяет UNIQUE: между SELECT и INSERT есть race.
07 · НЕ ПЕРЕПУТАЙТЕ

Популярные заблуждения

Миф слева, корректная модель справа.

МИФ

Валидации DTO достаточно для целостности данных.

НА САМОМ ДЕЛЕ

DTO защищает один вход. Constraint защищает данные от всех входов и конкурирующих записей.

МИФ

ACID означает, что любое бизнес-правило соблюдается автоматически.

НА САМОМ ДЕЛЕ

СУБД соблюдает только выраженные ограничения и корректно написанные транзакции.

МИФ

Строковая интерполяция безопасна, если значение экранировать вручную.

НА САМОМ ДЕЛЕ

Для значений нужны параметры драйвера; динамические идентификаторы строятся только из allowlist.

МИФ

BEGIN на pool.query охватывает следующие pool.query.

НА САМОМ ДЕЛЕ

Pool может выбрать другое соединение. Транзакции принадлежат физическому соединению.

08 · САМОПРОВЕРКА

Ответьте своими словами

Если ответ получается объяснить без терминов из документации, ментальная модель уже начала складываться.

  1. Какие инварианты вашего последнего проекта должны находиться в БД, а не только в сервисе?
  2. Почему SELECT перед INSERT не гарантирует уникальность?
  3. Чем atomicity отличается от consistency?
  4. Почему SQLSTATE надёжнее текста ошибки?
  5. Какие риски у миграции NOT NULL на большой таблице?