Postgres Is Enough — Filosofi Stack Sederhana
Ringkasan konsep postgresisenough.dev: gunakan kemampuan Postgres dulu sebelum menambah Redis, Elastic, Kafka, dan layanan data lain.
Premis
Dari postgresisenough.dev (berawal dari gist dan diskusi Hacker News):
Postgres belum tentu terbaik di segalanya, tapi cukup baik untuk kebanyakan kebutuhan. Banyak tim terlalu cepat menambah microservices dan database — premature optimization.
Setiap sistem tambahan membawa: deploy, backup, failure mode, monitoring, patching, upgrade, dan halaman 3 AM.
Pola tipikal (over-engineering)
| Kebutuhan | Langsung ambil | Padahal Postgres punya |
|---|---|---|
| Caching | Redis, Memcached | UNLOGGED tables, materialized views |
| Job queues | Redis + Sidekiq, RabbitMQ | SKIP LOCKED, pgmq, pgflow |
| Full-text search | Elasticsearch, Algolia | tsvector, pg_trgm, ParadeDB |
| Document store | MongoDB | JSONB, FerretDB |
| Vector / AI | Pinecone, Weaviate | pgvector, pgvectorscale |
| Time-series | InfluxDB | TimescaleDB, pg_partman |
| Analytics | Snowflake, BigQuery | pg_analytics, DuckDB integration |
| Graph | Neo4j | Apache AGE, recursive CTEs |
| Geospatial | GIS khusus | PostGIS |
Webscale™ vs kenyataan
Hanya sebagian kecil proyek yang benar-benar “webscale”. Untuk startup/SaaS, membakar innovation tokens pada tujuh data store seringkali lebih mahal daripada fokus ke produk.
Perusahaan besar (Notion, Netflix, Instagram, dll.) membuktikan “boring technology” bisa melayani jutaan user — dengan disiplin desain, bukan karena menumpuk tool.
Diagram mental
Stack “webscale” prematur:
App → Redis → Postgres → Elastic → Mongo → Snowflake → Kafka → ...Postgres-first:
App → PostgreSQLSatu DB, satu strategi backup, satu set failure modes. Tambah komponen saat benar-benar butuh.
Kapan boleh keluar dari Postgres?
Bukan dogma. Barnya harus tinggi:
- Sudah mendorong Postgres mendekati limit yang relevan
- Sudah didokumentasikan kenapa tidak cukup
- Tim menerima biaya operasional alternatif
Sampai saat itu, setiap sistem baru adalah taruhan bahwa benefit > bertahun-tahun maintenance.
Bagaimana menerapkan di proyek nyata
- Inventaris data store & queue di arsitektur saat ini
- Tandai mana yang diganti Postgres feature/extension
- Optimasi dulu: index, partition, MV, JSONB, full-text
- Untuk cache/read scale: evaluasi MV,
pg_ivm, atau Readyset sebelum Redis kompleks - Baru pecah sistem jika bottleneck terbukti (bukan spekulasi)
Tooling terkait di knowledge base ini
- pgAssistant — analisis & rekomendasi performa
- Readyset — transparent SQL cache
- pg_ivm — incremental materialized views
Tautan
- https://postgresisenough.dev/
- Tools catalog: https://postgresisenough.dev/tools