«Большинству людей такие доходы недоступны. Надо быть не просто очень хорошим, но и очень востребованным специалистом, который при этом умеет себя продавать. Зумеры — поколение, в массе своей лишенное в лучшем случае образования. И для их большинства, как и для большинства граждан такие доходы, увы, недостижимы, и грезить о них вредно»

✔️ Четко обозначены границы. Грамотно разложено по полочкам цели, запросы, и архитектура. Разбор идёт по всем фронтам: от определения и примеров запросов до таблицы различий по 15+ параметрам. Это готовый учебный материал

✔️ Тренд на конвергенцию. Границы стираются. OLAP (как ClickHouse) учатся работать в реальном времени, а OLTP-движки (PostgreSQL) прокачивают аналитику. Это главный тренд ближайших лет.

✔️ CDC как критическая технология. Правильно делают акцент на Change Data Capture. CDC — это не просто синхронизация, а «кровеносная система» современной data-архитектуры, и поддержка СУБД этого формата становится must-have.

Поскольку подов у нас 2000, а кешей в Valkey — 115 терабайт

OpenEverest — новый открытый проект от Percona, который представляет собой базу управления базами данных на Kubernetes. В ней объясняется, что OpenEverest — это модульная платформа для автоматического развёртывания, масштабирования, резервного копирования и восстановления кластеров БД (PostgreSQL, MySQL, MongoDB и др.) на Kubernetes-инфраструктуре, будь то облако или собственный сервер. Он использует Kubernetes-операторы и CRD, чтобы операции с базами выглядели как обычные, декларативные ресурсы Kubernetes, и цель проекта — уменьшить зависимость от проприетарных баз данных в облаке и упростить DBaaS-опыт

Секционирование (partitioning) — это когда у тебя одна база, но ты аккуратно разложил данные по ящикам. Быстрее искать, проще убирать старьё, меньше бардака. Всё по-прежнему живёт на одном сервере, транзакции и JOIN работают как раньше, просто база начинает «дышать свободнее», т.к. при выполнении запросов не надо проверять все ящики.

Шардинг (sharding) — это когда одного шкафа уже мало, и ты начинаешь расставлять ящики по разным комнатам. Даёт настоящее горизонтальное масштабирование и спасает при высоких нагрузках, но появляется новая боль: маршрутизация, кросс-шардовые запросы и вечный вопрос «а куда теперь переехали эти данные?».

Итого: секционирование — это уборка и организация, шардинг — переезд на новую квартиру. Обычно сначала наводят порядок, и только потом начинают "ломать стены".

Эволюция PostgreSQL: 1986–2025
От исследовательской базы данных до корпоративной и готовой к ИИ платформе

Путь PostgreSQL — одна из самых выдающихся историй успеха в истории баз данных.

Изначально разработанная Майклом Стоунбрейкером в рамках проекта POSTGRES в 1986 году, она развилась из более ранней системы баз данных Ingres в Калифорнийском университете в Беркли. То, что начиналось как академическая исследовательская инициатива, превратилось в одну из самых мощных, расширяемых и готовых для корпоративных открытых баз данных в мире.

Вот краткий обзор его основных этапов:
1986 — Начало проекта POSTGRES (UC Berkeley)
1994 – POSTGRES95 – добавлена поддержка SQL
1996 – версия 6.0 – Переименована в PostgreSQL и Глобальная группа разработки PostgreSQL (PGDG)
2000 – версия 7.0 – улучшения MVCC и WAL
2005 – версия 8.0 – поддержка Windows, PITR, Tablespaces
2008 – версия 8.3 – Полнотекстовый поиск, интегрированный в ядро
2010 – версия 9.0 – Потоковое воспроизведение
2011 – версия 9.1 – Синхронная репликация
2013 – версия 9.3 – Материализированные просмотры, JSON
2016 – версия 9.6 – Параллельный запрос
2017 – версия 10 – Логическая репликация, декларативное разбиение
2018 – версия 11 – Улучшенное разбиение и параллелизм
2019 – версия 12 – Сгенерированные столбцы, РЕИНДЕКС ОДНОВРЕМЕННО
2020 – версия 13 – дедупликация B-дерева, прирост производительности VACUUM
2021 – версия 14 – Параллелизм и улучшения индексации
2022 – версия 15 – команда MERGE, улучшения логической репликации
2023 – версия 16 – Улучшения производительности, мониторинг, логическое декодирование в режиме ожидания
2024 – версия 17 – Высокая доступность, производительность и улучшения VACUUM
2025 – версия 18 – Улучшенная логическая репликация, зрелость экосистемы векторного поиска, ИИ и корпоративный фокус

От академических исследований до поддержки финансовых систем, SaaS-платформ, правительств и рабочих нагрузок, управляемых искусственным интеллектом — PostgreSQL продолжает доказать, почему его часто называют:

«Самая продвинутая в мире реляционная база данных с открытым исходным кодом.»

Как DBA и разработчики, мы стали свидетелями того, как PostgreSQL стал полнофункциональной альтернативой настоящей корпоративной, облачной и поддержкой искусственного интеллекта платформы.

Эволюция продолжается.

1. Партиционирование, шардинг
2. Влияние репликаций на модель данных
3. Правила эволюции схемы данных
4. Полуструктурные данные (JSON/XML), гибридное моделирование "в реляционное" vs "в документ".
5. Хотя бы кратенько про моделирование схем для OLAP нагрузок(dimensional modeling: star/snowflake, SCD, витрины/слои)
6. Практики по безопасности/комплаенса на уровне схемы: (row-level security аудит, политики хранения/удаления)
7. Правила проектирования распределенных схем данных

Написал сплошной бред, который почти никогда не бьется с продакшн системами. Все эти правила валидны для "школьной скамьи" и т.п.

"лень писать", "эти знания за которые люди платят деньги на мастер-классах/воркшопах".