В условиях стремительно растущих объёмов данных и усложняющихся бизнес-задач создание масштабируемых и производительных дашбордов становится одной из ключевых задач для разработчиков на Ruby on Rails. Несмотря на то, что ActiveRecord прекрасно справляется с основными операциями CRUD и обеспечивает удобное API для работы с базой данных, при построении сложных отчётов и аналитики его возможностей порой оказывается недостаточно. В таких случаях на первый план выходит использование чистого SQL с современными возможностями базы данных, такими как Common Table Expressions (CTE), а также инструментов для типизации данных в Ruby — например, dry-struct. Такой подход открывает новые горизонты в работе с данными и значительно упрощает построение масштабируемых, поддерживаемых и производительных Rails дашбордов. ActiveRecord, входящий в состав Rails, отлично подходит для типичных CRUD операций и простейших агрегаций с помощью методов .
group, .sum и .joins. Однако при необходимости построения сложных, многоуровневых аналитических запросов на основе объединения нескольких таблиц и вычисления агрегатов на промежуточных данных, ActiveRecord начинает терять гибкость и производительность. Прямое использование SQL, в частности с CTE, позволяет создавать временные представления (temporary views), которые преобразуют исходные данные в необходимую для отчётов структуру, значительно упрощая саму логику запросов, повышая читабельность кода и оптимизируя выполнение запросов.
Использование Common Table Expressions — особенность Postgres и современных СУБД — способствует разделению задачи на логические части. Каждая CTE отвечает за отдельный этап преобразования данных, что делает запросы более структурированными и легкими для понимания и поддержки. Например, для отчёта о количестве прочитанных сообщений по командам можно сначала вычислить процент прочтения каждого сообщения, затем определить метрики по каждой команде, а затем агрегировать показатели для всей команды. Это движение по этапам Transformation Pipeline отражается в последовательности CTE, каждый из которых строит промежуточные результаты на базе предыдущего. Для примера возьмём задачу подсчёта среднего процента прочтения сообщений по командам.
Такая задача часто возникает в продуктах, ориентированных на коммуникацию внутри команд, где важно понимать эффективность рассылок и вовлечённость пользователей. SQL-запрос с CTE позволяет последовательно получить: сначала readership — процент пользователей, прочитавших каждое сообщение; метрики для каждой команды и сообщения, связывающие сообщения с конкретными командами и их вовлечённость; итоговые показатели читабельности для каждой команды, учитывающие все сообщения. Результаты выполнения такого запроса удобно приводить к Ruby объектам, используя библиотеку dry-struct. Dry-struct обеспечивает строгую типизацию атрибутов, благодаря чему конечные объекты отвечают ожидаемому формату и позволяют избежать ошибок, связанных с неправильным использованием данных. В отличие от хаотичных хешей, которые возвращают стандартные методы для выполнения raw SQL, dry-struct облегчает разработку и тестирование, гарантируя целостность модели данных на уровне языка программирования.
Процесс преобразования результатов SQL-запросов в типизированные Ruby объекты значительно упрощает последующую работу с ними на уровне представлений и бизнес-логики. Благодаря такой интеграции можно легко поддерживать большое приложение с множеством отчётов, ведь структура данных явно описана, а типы проверяются автоматически. В более сложных случаях, когда требуется сформировать подробный дашборд со многими уровнями анализа — от общих метрик по всей системе до метрик по отдельным сообщениям и командам — выгода от использования SQL с CTE и json-функций Postgres становится ещё более заметной. Такие запросы могут агрегировать данные на разных уровнях, затем возвращать их в виде JSON-документа с вложенной структурой. JSON-конкатенация и агрегация на стороне базы данных позволяют избежать многочисленных вызовов и сложных преобразований на сервере приложения.
После получения вложенного JSON можно легко привести его к вложенным dry-struct с типами, соответствующими уровням метрик. Такой подход полностью решает задачи типобезопасности и значительно упрощает интеграцию с фронтендом или системой отображения данных. Кроме повышения производительности и качества кода, применение raw SQL с CTE и dry-struct способствует поддержке бизнес-логики на разных уровнях. Через ActiveRecord scopes можно интегрировать существующие фильтры и ограничения, чтобы не дублировать логику в SQL. Это важный аспект, так как код фильтров и ограничений при использовании сразу в форме scopes Rails проще поддерживать и изменять по мере изменения требований.
Производительность — одна из основных проблем при построении сложных отчетов и дашбордов. Анализ запросов с помощью EXPLAIN и использование временных таблиц с индексами позволяет улучшить скорость выполнения. Часто приходится переносить вычисления на ранние стадии и фильтровать данные как можно раньше, чтобы уменьшить объёмы обрабатываемых записей. Создание temp tables для промежуточных наборов данных и последующее индексирование помогает ускорить агрегацию сложных метрик и сократить время отклика. Работа с Data Warehouses, такими как Redshift, BigQuery или Snowflake, становится проще благодаря использованию чистого SQL.
Эти базы данных специально оптимизированы под масштабные аналитические запросы и позволяют работать с петабайтами данных из различных источников. Использование таких систем вместе с dry-struct позволяет не зависеть от конкретного источника данных и концентрироваться на единой модели данных в Ruby. Еще одним весомым преимуществом подхода с dry-struct является возможность тестирования и разработки. Поскольку dry-structы не зависят от источника данных, можно создавать фиктивные экземпляры структур для тестирования, генерации демонстрационных данных или разработки отдельных частей интерфейса без реальной базы данных. Это ведёт к более быстрой и качественной разработке, снижению зависимости команд друг от друга и облегчает интеграцию.
Таким образом, современный подход к построению масштабируемых Rails дашбордов должен включать использование сильных сторон SQL с поддержкой CTE для гибкой и эффективной обработки данных, а также dry-struct для безопасного и удобного представления данных в Ruby. Это сочетание оставляет место для интеграции бизнес-логики на уровне ActiveRecord scopes и открывает возможности подключения к мощным дата-складами. Именно такой подход помогает создавать качественные, быстрые, хорошо структурированные дашборды, которые служат поддержкой для принятия решений и обеспечивают удобство работы с данными как для разработчиков, так и для конечных пользователей. В мире больших данных и растущих требований к аналитике гибкость, производительность и надёжность становятся важнейшими критериями при выборе архитектурных решений для Rails-приложений.
