TL;DR

Dans cet article, nous discutons de notre approche de gestion d'une base de données PostgreSQL avec GORM et Atlas dans un environnement de développement collaboratif. Nous avons choisi cette pile technologique pour ses fonctionnalités avancées, sa gestion robuste des schémas et son intégration transparente. GORM simplifie les interactions avec PostgreSQL et automatise les migrations, tandis qu'Atlas gère la gestion des versions des schémas et garantit la cohérence entre les environnements. Pour un exemple pratique, consultez cet exemple de référentiel de base.

Introduction

Dans notre récent projet, nous avons relevé le défi de mettre en œuvre une solution de base de données robuste et efficace dans Go pour gérer PostgreSQL. Cela nous a obligé à trouver un outil qui non seulement s'intègre parfaitement à PostgreSQL, mais qui tire également parti des fonctionnalités de performances et de concurrence de Go.

L'un des aspects critiques de cette mise en œuvre consistait à développer une stratégie de migration capable de prendre en charge plusieurs développeurs travaillant simultanément sur les migrations et les modifications de schéma.

Cette approche devait non seulement garantir l'intégrité et la cohérence de notre base de données, mais également faciliter une collaboration fluide au sein de notre équipe de développement.

Dans cet article, nous examinerons les stratégies et les pratiques que nous avons adoptées pour gérer ces défis, garantissant un flux de travail transparent et efficace. Que vous fassiez partie d'une petite équipe ou d'une organisation plus grande, ces informations peuvent vous aider à rationaliser votre processus de développement de bases de données.

Identifier les défis et les exigences

PostgreSQL est connu pour son strict respect des normes SQL, ce qui peut rendre les migrations de schémas plus précises mais aussi plus exigeantes. La principale préoccupation concernant notre problème est la suivante :

DDL transactionnel : PostgreSQL prend en charge le DDL transactionnel, permettant d'annuler les modifications de schéma en cas de problème. Cela nécessite une planification minutieuse pour garantir que les migrations ne violent pas l’intégrité transactionnelle.

Vérification stricte des types : l'application stricte des types de la base de données signifie que les modifications du schéma doivent être méticuleusement planifiées pour éviter les incompatibilités de types ou les problèmes d'intégrité des données.

Cohérence entre les environnements : Il est crucial de garantir que les environnements de développement, de préparation et de production restent cohérents. L'ensemble des fonctionnalités de PostgreSQL nécessite souvent des outils sophistiqués pour gérer les configurations spécifiques à l'environnement.

Modifications simultanées du schéma : avec plusieurs développeurs travaillant sur le même schéma, s'assurer que les modifications n'entrent pas en conflit ou ne provoquent pas de comportement inattendu est un défi important, en particulier lors de l'utilisation des fonctionnalités avancées de PostgreSQL.

Gestion des dépendances : les dépendances de PostgreSQL, telles que les clés étrangères, les déclencheurs et les contraintes, nécessitent une gestion minutieuse lors des modifications de schéma pour éviter de rompre les dépendances.

La clé pour surmonter ces défis est d'utiliser un ORM parallèlement à une stratégie de migration robuste et à un cycle de développement bien défini.

La pile

Cette pile exploite les atouts de chaque composant pour créer une solution de base de données robuste et efficace qui prend en charge le développement collaboratif et les exigences d'applications complexes.

GORM est un, au nom assez pratique, ORM pour GO

GORM simplifie la gestion des schémas avec la prise en charge des migrations automatiques, réduisant ainsi la complexité de la gestion des versions des bases de données.

Il offre un large éventail de fonctionnalités, notamment la gestion des associations, le préchargement et le chargement rapide, améliorant ainsi la productivité des développeurs.

PostgreSQL offre un riche ensemble de fonctionnalités telles que la prise en charge de types de données complexes, la recherche en texte intégral et JSONB, ce qui le rend adapté aux applications sophistiquées.

Connu pour sa robustesse et ses hautes performances, PostgreSQL est idéal pour gérer de grands ensembles de données et des requêtes complexes.

En tant que base de données open source largement utilisée, PostgreSQL bénéficie d'un solide soutien communautaire et d'une multitude d'extensions.

Atlas est un outil moderne de gestion de schémas de base de données qui fournit un moyen déclaratif de gérer les schémas de base de données et les migrations.

"Terraform, mais pour les migrations de bases de données"

Atlas prend en charge un flux de travail collaboratif, permettant à plusieurs développeurs de travailler facilement sur les modifications de la base de données simultanément sans conflits.

Il s'intègre bien aux projets Go, permettant une gestion transparente des schémas parallèlement à votre application basée sur Go.

Les réunir tous ?

Couche de données unifiée : GORM agit comme un pont entre votre application Go et PostgreSQL, traduisant les structures de données Go en tables et requêtes de base de données. Cette intégration permet aux développeurs de travailler avec les données de manière familière et orientée objet tout en tirant parti des puissantes fonctionnalités de PostgreSQL.

Gestion des schémas avec Atlas : Atlas complète GORM en fournissant une approche déclarative de la gestion des schémas. Il garantit que les schémas de base de données sont maintenus de manière cohérente dans différents environnements, minimisant ainsi les écarts et les erreurs manuelles.

Migrations simultanées : Atlas permet à plusieurs développeurs de travailler simultanément sur les modifications de schéma en fournissant un flux de travail de migration contrôlé par la version. Cela garantit que les changements sont suivis et intégrés en douceur, réduisant ainsi le risque de conflits.

Migrations automatisées avec GORM : la fonctionnalité de migration automatique de GORM fonctionne en tandem avec Atlas pour rationaliser l'application des modifications de schéma. Cette automatisation réduit les frais liés à l'écriture et à l'application manuelles des migrations, ce qui rend le processus de développement plus efficace.

Exploiter les atouts de PostgreSQL : GORM et Atlas permettent à l'application d'utiliser pleinement les fonctionnalités avancées de PostgreSQL, telles que les requêtes complexes et l'indexation. Cela garantit que l'application reste performante et fiable, même lorsqu'elle évolue.

Environnements cohérents : en utilisant Atlas pour la gestion des schémas, les environnements de développement, de préparation et de production restent cohérents. Cette cohérence permet d'éviter des problèmes inattendus lors du déploiement de modifications dans des environnements.

Facilité d'utilisation : la combinaison de GORM, PostgreSQL et Atlas simplifie les opérations de base de données, permettant aux développeurs de se concentrer davantage sur la création de fonctionnalités plutôt que sur la gestion des complexités de la base de données.

Flexibilité et extensibilité : avec cette pile, les développeurs peuvent facilement étendre et adapter leur schéma de base de données à mesure que l'application évolue, prenant en charge à la fois les besoins actuels et la croissance future.

Conclusion

Naviguer dans les complexités de la gestion de bases de données dans un environnement collaboratif peut être intimidant, mais avec les bons outils et stratégies, cela devient un défi gérable et même gratifiant. En tirant parti de GORM, PostgreSQL et Atlas, nous avons créé une solution robuste et efficace qui non seulement améliore notre flux de développement, mais garantit également la cohérence et les performances de notre application.

Pour ceux qui souhaitent voir notre configuration en action, j'ai mis à disposition un exemple de référentiel ici. N'hésitez pas à l'explorer pour une démonstration pratique de la façon dont GORM, PostgreSQL et Atlas peuvent travailler ensemble efficacement.

Si vous êtes arrivé jusqu'ici, merci d'avoir pris le temps de lire ce post ? Si vous avez des questions ou souhaitez partager vos propres expériences, n'hésitez pas à nous contacter ou à laisser un commentaire ci-dessous !