Backend

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....

Когда я начинал свою карьеру, выбор между PostgreSQL и MySQL казался выбором между двумя близнецами в рубашках разного цвета. Теперь, после многих лет работы с обеими системами в производственных средах, я могу сказать: они скорее кузены, чем близнецы. И понимание различий — это не просто пустяки, это разница между системой, которая масштабируется плавно, и той, которая рухнет под собственным весом в 3 часа ночи. Позвольте мне провести вас через это сравнение, которое действительно важно для реальных проектов....

Picture this: your API is like a popular nightclub, and without proper crowd control, things can get chaotic pretty quickly. That’s where throttling comes in – it’s essentially your server’s bouncer, deciding who gets in and when. Today, we’re going to dive deep into implementing robust throttling mechanisms in Go that’ll keep your API running smoothly even when the internet decides to throw a party at your endpoints. The Great Confusion: Rate Limiting vs Throttling Before we roll up our sleeves and start coding, let’s clear up a common misconception that even seasoned developers sometimes trip over....