Backend

If your web application were a restaurant, caching would be like having a prep station. Instead of cooking every dish from scratch each time someone orders it, you prepare popular items ahead of time. Your customers get their meals faster, your kitchen isn’t overwhelmed, and everyone goes home happy. Except, you know, in the digital world, servers don’t go home—they just crash instead. Let me be honest: caching is one of those topics that sounds boring on the surface....

Если ваше веб-приложение было бы рестораном, то кэширование было бы похоже на наличие подготовительной станции. Вместо того чтобы готовить каждое блюдо с нуля каждый раз, когда кто-то его заказывает, вы заранее готовите популярные блюда. Ваши клиенты получают свои блюда быстрее, ваша кухня не перегружена, и все уходят довольными. За исключением того, что в цифровом мире серверы не уходят домой — они просто выходят из строя. Признаюсь честно: кэширование — одна из тех тем, которая на первый взгляд кажется скучной....

So, you’ve got data. Lots of it. Maybe you’re building the next unicorn startup, or perhaps you’re scaling an existing application to handle millions of users. Either way, you’ve hit that inevitable crossroads: SQL or NoSQL? It’s like choosing between coffee and tea—both will keep you awake, but they taste completely different and work better in different contexts. The truth is, there’s no universal answer. But there is a systematic way to choose, and that’s exactly what we’re diving into today....

Итак, у вас есть данные. Много данных. Может быть, вы создаёте стартап-единорога, или, возможно, масштабируете существующее приложение, чтобы оно обслуживало миллионы пользователей. В любом случае вы столкнулись с неизбежным выбором: SQL или NoSQL? Это как выбор между кофе и чаем — оба бодрят, но на вкус совершенно разные и лучше работают в разных контекстах. Универсального ответа нет. Но есть систематический подход к выбору, и именно об этом мы сегодня поговорим....

When I started my career, choosing between PostgreSQL and MySQL felt like picking between two identical twins wearing different colored shirts. Now, after years of wrestling with both in production environments, I can tell you: they’re cousins, not twins. And understanding the differences isn’t just trivia—it’s the difference between a system that scales gracefully and one that collapses under its own weight at 3 AM. Let me walk you through this comparison in a way that actually matters for real-world projects....