GuíaAvanzado

Guía de Patrones SQL para APIs en Producción

Lleva tus APIs FastAPI de "funciona en dev" a SaaS multi-tenant que escala con los patterns SQL que toda app en producción necesita. Esta guía cubre cursor pagination (17x más rápido que OFFSET en pages profundas), soft deletes con índices parciales que no destruyen performance, audit logs con triggers PostgreSQL e history tables, multi-tenancy con Row-Level Security, zero-downtime migrations con expand-contract y Alembic, optimistic locking con SQLAlchemy, schema versioning backward-compatible y bulk operations con COPY. Diseñada para backend Python devs senior que ya completaron PostgreSQL & SQLAlchemy y Database Performance, y necesitan los patterns que separan a un dev que sabe optimizar queries de uno que sabe diseñar sistemas que escalan en producción multi-tenant.

64
lecciones
8
módulos
Inglés · Español
disponible en
Gratis
acceso
NIEVA

Resultados

Lo que vas a poder hacer

  • 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

Antes de empezar

Qué necesitas traer

Es para ti si...

  • 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 y materiales

  • 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

El temario, módulo por módulo

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Dónde encaja

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Se estudia dentro de estos programas, con acompañamiento y fechas.

Dudas frecuentes

Lo que suele preguntarse

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