☕️ Миграция между системами

Сколько лет работаю в ИТ, постоянно сталкиваюсь с необходимостью "закапывания" (sunsetting) изживших себя сервисов и миграции на новые. Я столько раз "хоронил" старые сервисы, что уже чувствую себя похоронным агентом цифровых систем 😄 Каждый раз казалось, что это последняя миграция в моей жизни, но рынок не стоит на месте — технологии устаревают, требования меняются, и снова приходится собирать команду для "переезда".

Почему это всегда больно? Потому что за каждой системой стоят реальные люди, привыкшие к определенному интерфейсу, горячим клавишам, автоматизациям. Потому что в старых сервисах живет наша бизнес-память — данные, история взаимодействий, наработанные процессы. И когда приходится говорить команде: "С завтрашнего месяца мы переходим на новую платформу", внутри всегда тревога: получится ли сделать это без потерь и слез?

В этих карточках я попытался собрать реальные этапы и работы, с которыми неизбежно столкнется любой, кто берется за миграцию. Это то, что я выстрадал на своих проектах, проверил на ошибках, и что сегодня помогает мне планировать такие переходы с минимальным стрессом для пользователей и максимальной сохранностью данных.

Сохраняйте себе — пригодится, когда ваш руководитель скажет: "Нам нужно переехать на новую систему до конца квартала".😉

P.S. Решил написать этот пост, т.к. в работе как раз есть ещё один кандидат на закапывание 🪦

#lifehacks #howto #guides

☕️ Как «подружить» LLM с вашей PostgreSQL: лайфхак для быстрой аналитики

Если ваш сервис использует в качестве БД PostgreSQL и вы часто пишете SQL-запросы для аналитики — вам знакома боль: «а какая там колонка?», «как называется связующая таблица?», «какие индексы есть?».

Обычно лезут в pg_catalog или DBeaver, но есть способ проще и удобнее — особенно если вы используете LLM для генерации запросов.

Забудьте про системные таблицы — встречайте pg_dump 🔥 — утилиту командной строки из поставки PostgreSQL, которая создаёт резервные копии БД. Но её можно использовать и для экспорта схемы данных в читаемом виде. И это идеальный способ получить полный контекст для LLM.

(👀 см. карточки ↑)

⚠️ Важные нюансы
— Фильтруйте чувствительные данные перед отправкой в LLM: удалите комментарии с секретами, триггеры с логикой бизнес-правил.
— Обрезайте большой дамп — если схема огромная, оставьте только релевантные таблицы для задачи.
— Используйте .pgpass — чтобы не вводить пароль каждый раз при запуске pg_dump.

Промпт для генерации описания таблиц на основе схемы из pg_dump:

Проанализируй схему PostgreSQL, полученную через утилиту pg_dump (включая CREATE TABLE-запросы, комментарии к таблицам и колонкам, а также определения внешних ключей), и сформируй структурированное описание каждой таблицы в следующем формате:

# Описание таблиц BI-системы

## Хранилище данных: PostgreSQL

### Таблица: [название таблицы]
**Описание:** [Текст из COMMENT ON TABLE. Если комментарий отсутствует, сформулируй краткое описание на основе названия таблицы и контекста.]

**Колонки:**
- **[имя колонки]** ([тип данных]): [Текст из COMMENT ON COLUMN. Если комментарий отсутствует, опиши назначение на основе названия колонки и типа данных. Для внешних ключей добавь: "Ссылка на [таблица].[колонка] ([пояснение связи, например: 'определяет контекст видимости', 'используется для проверки условий']".]

**Бизнес-логика:**
- [Перечисли ключевые аспекты логики на основе:
1. Связей через внешние ключи (например: "Связь с [таблица] через [колонка] определяет [логика]"),
2. Флагов/статусов (например: "Использование флага [колонка] позволяет [действие]"),
3. Контекста из комментариев (например: "Алерты срабатывают при [условие] на основе данных из [таблица]").
Каждый пункт должен начинаться с тире и содержать пояснение, как колонка или связь влияет на бизнес-процессы.]

---

Требования к оформлению:
1. Используй строгую структуру с markdown-заголовками (###, **, -).
2. Для внешних ключей в разделе "Колонки" всегда указывай связанную таблицу и логику связи (например: "Ссылка на queries.id, по результатам которого проверяются условия алерта").
3. В "Бизнес-логике" фокусируйся на взаимодействии таблиц, условиях срабатывания, правах доступа и других бизнес-аспектах (не технических деталях).
4. Если в схеме отсутствуют комментарии, сделай обоснованные выводы на основе названий колонок и типов данных (например, `is_active` → "Флаг активности записи").
5. Не добавляй информацию, которой нет в схеме (только то, что можно вывести из pg_dump и логических связей).

Пример корректного описания для таблицы alerts (как в приложенном файле) должен быть воспроизведен для каждой таблицы в схеме.

🤌 Итого
pg_dump — это не только для бэкапов. Это мощный инструмент для ускорения работы с данными, особенно в связке с LLM. Вы экономите время на рутине и фокусируетесь на том, что действительно важно — анализе и принятии решений.

См.также
— Как писать SQL-запросы с помощью LLM: гайд для менеджеров без аналитиков
— Pg_dump документация

#tips #llm #sql #analytics