SQL Patterns for Production APIs Guide

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Lo que aprenderás

✓Implementar cursor y keyset pagination con SQLAlchemy 2.0 (17x más rápido que OFFSET en pages profundas) con composite cursors para sort secundario

✓Modelar soft deletes con índices parciales y evitar los anti-patterns que destruyen performance (incluyendo cuándo usar archive tables o partitioning)

✓Diseñar audit logs con triggers PostgreSQL, history tables o event sourcing ligero, eligiendo el approach correcto por caso

✓Implementar multi-tenancy correctamente con Row-Level Security (RLS), schema-per-tenant o shared schema — con trade-offs cuantificados

✓Ejecutar migraciones zero-downtime con expand-contract, `CREATE INDEX CONCURRENTLY`, `lock_timeout` y `statement_timeout` usando Alembic en producción

✓Manejar concurrent updates con optimistic locking (version columns) y traducir `StaleDataError` a HTTP 409 con feedback útil para el cliente

✓Versionar schemas con cambios backward-compatible, deprecation strategies y contract testing

✓Hacer bulk operations a velocidad de PostgreSQL: `COPY` con `copy_expert`, batch inserts, upserts con `ON CONFLICT DO UPDATE`, con benchmarks medidos

✓Construir una API SaaS multi-tenant production-ready que consolida los siete patterns con una migration zero-downtime ejecutada en vivo

¿Para quién es?

•Backend Python devs senior con apps FastAPI en producción que han chocado con problemas reales: pagination lenta en pages profundas, multi-tenancy mal hecha que filtró datos, migrations que rompieron en deploy
•Ingenieros que completaron las guías PostgreSQL & SQLAlchemy y Database Performance y necesitan los patterns que vienen después de "sabes optimizar queries"
•Ingenieros construyendo SaaS multi-tenant que necesitan decidir arquitectura de aislamiento (RLS vs schema-per-tenant vs shared schema)
•Tech leads escribiendo guidelines para equipo: cómo deben hacerse pagination, soft deletes y migrations
•Devs preparándose para entrevistas senior en compañías SaaS donde se pregunta cursor pagination, RLS y zero-downtime migrations
•Cualquiera que haya tenido que ejecutar un `ALTER TABLE` en producción a las 3am y prefiere no repetir la experiencia

Requisitos

•Guía PostgreSQL & SQLAlchemy completada (o equivalente: SQLAlchemy 2.0 ORM con relationships, Alembic básico, ACID, isolation levels)
•Guía Database Performance & Query Tuning completada (o equivalente: EXPLAIN ANALYZE, indexing avanzado, N+1 con SQLAlchemy)
•App FastAPI funcional con datos reales (>100k filas en al menos una tabla) para practicar
•PostgreSQL 14+ instalado localmente o en Docker (algunos features de RLS requieren 14+)
•Familiaridad con `psql`, Alembic CLI y dependency injection de FastAPI
•Comodidad con async/await en Python

Contenido del curso

1Módulo 1: Pagination Patterns — Guía para el Creador8 lecciones

2Módulo 2: Soft Deletes Correctos — Guía para el Creador8 lecciones

3Módulo 3: Audit Logs y History Tables — Guía para el Creador8 lecciones

4Módulo 4: Multi-Tenancy en PostgreSQL — Guía para el Creador8 lecciones

5Módulo 5: Zero-Downtime Migrations — Guía para el Creador8 lecciones

6Módulo 6: Optimistic Locking + Schema Versioning — Guía para el Creador8 lecciones

7Módulo 7: Bulk Operations — Guía para el Creador8 lecciones

8Módulo 8: Proyecto Final — TaskFlow API — Guía para el Creador8 lecciones

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