Кажется, в способах хранить и обрабатывать данные запутались уже все. OLTP, OLAP, MPP, Data Lake, Lakehouse, Data Mesh — терминов все больше, ясности не прибавляется.

В подкасте linkmeup коллеги, которые строят Tengri Data, объяснили, почему именно Data Lakehouse процветает в 2026 году.

👥 В гостях:

Александр Филатов — руководит разработкой Tengri Data.

Николай Голов — директор по продукту Tengri Data.

💬 Обсудили:

✅ Чем OLAP отличается от OLTP и почему реплика или ClickHouse не всегда решают задачу.

✅ Как профиль запросов и баланс чтения и записи влияют на архитектуру.

✅ Что аналитик просит у инженера — и что ему на самом деле нужно.

✅ Что уже работает в ИИ-нэйтив-аналитике.

✅ Как строить платформу, если ее основные пользователи — ИИ-агенты.

Смотрите и слушайте:

▶️ YouTube
🎧 linkmeup
🎧 Яндекс-музыка

🔗 Узнайте, как устроена аналитическая платформа Tengri Data.

🎙️ Как не утонуть в петабайтах данных? Зачем Wildberries собственная реализация S3? И почему дата-платформа только тратит деньги, но все равно нужна бизнесу?

🐘 Разбираемся в четвертом выпуске подкаста «Слон в IT-лавке» с сооснователем Postgres Professional Иваном Панченко.

В гостях:

🔹 Лестат Ким, руководитель дата-офиса Wildberries & Russ.

🔹 Алексей Викулин, руководитель по развитию бизнеса Postgres Professional.

В подкасте:

✅ Почему Wildberries отказался от Greenplum и перешел к Lakehouse?

✅ Как управлять петабайтами данных и десятками миллиардов событий в день?

✅ Когда стоит купить готовое решение, взять опенсорсное или разработать свое?

✅ Кто отвечает за качество данных и решает, сколько их хранить?

✅ Зачем компании дата-офис и как объяснить бизнесу его ценность?

Смотрите и слушайте, где удобно:

📺 YouTube

📺 Rutube

📺 ВК Видео

🎧 Яндекс Музыка

🍏 Apple Podcasts

За час узнаете, как устроена работа с данными в Wildberries, почему архитектурная ошибка может стоить полутора лет и отчего технологии оказываются проще людей.

🔔 Читайте нас в MAX

Тот случай, когда один раз услышать — уже достаточно. Сто раз смотреть не обязательно.

Вендорская техподдержка подключается, когда клиент уже поискал решение, но так его и не нашел. Изучаем окружение, воспроизводим проблему и находим решение. Здесь нужна глубокая экспертиза по продукту, а не умение чинить компьютеры.

Поэтому подборка Егора Семченко, старшего инженера техподдержки, не ограничивается SQL: в ней есть базы данных, инфраструктура и общение с клиентом.

Для такой работы мало знать SQL. Поэтому подборка Егора Семченко, старшего инженера техподдержки, охватывает базы данных, инфраструктуру и общение с клиентом.

✍️ Говорить ясно

«Пиши, сокращай» помогает отвечать кратко, «Эмоциональный интеллект» — спокойно вести сложный диалог. Главред и Grammarly страхуют тексты на русском и английском.

🐘 Понимать базы

«Путеводитель по базам данных» дает общую карту СУБД, «Основы технологий баз данных» ведут к внутренним механизмам, а «PostgreSQL. Основы языка SQL» добавляет практику. Курсы для DBA от Postgres Pro — база, и для студентов, и для тех, кто уже работает и растет.

🔎 Видеть проблему целиком

Компьютерные сети, Unix и Linux, Git и алгоритмы помогают локализовать сбой, воспроизвести его и найти причину. Codewars не дает заржаветь программированию и SQL.

Бонусом — ресурсы Postgres Pro: книги, корпоративный блог и доклады PGConf. И все же главный источник — документация.

🎥 Опубликовали запись доклада Владислава Сидорина с митапа Postgres Pro × YADRO.

Что делать, если Kafka, RabbitMQ или NATS недоступны, а в инфраструктуре есть только Postgres?

Владислав разобрал подходы к построению очередей: от базовой реализации и LISTEN/NOTIFY до готовых расширений, Transactional Outbox и CDC. Эти решения пригодятся и в системах с внешним брокером.

▶️ Смотреть доклад на YouTube

На митапе также выступил Иван Локк из YADRO: он рассказал о миграции OVN Metadata Agent с Python на Go.

📆 Увидимся совсем скоро. Где и когда — рассказали в календаре.

Миллион векторов в PostgreSQL. Что может пойти не так?

🎤 23 сентября наша коллега Дарья Барсукова выступит на конференции SmartData 2026 с докладом «Векторный поиск в PostgreSQL: pgvector изнутри».

Дарья разберет pgvector до алгоритмов и структур данных: как PostgreSQL хранит векторы, чем HNSW отличается от IVFFlat, откуда берется потеря точности и что происходит с производительностью под нагрузкой.

Узнаете:

✅ Как выбрать индекс

✅ На что влияют его настройки

✅ Где начинаются проблемы с производительностью

В программе конференции 35 докладов о базах данных, хранилищах, ETL, MLOps и ИИ-агентах.

📍 SmartData 2026 пройдет 23–24 сентября в Москве и онлайн. Приходите послушать доклад Дарьи 23 сентября с 15:30 до 16:15 в зале 2.

Какая ошибка чаще всего мешает нормально перенести легаси-схему в распределенную БД?

Что Table Access Method в AXE 2.0 меняет для пользователя на практике — что теперь делать проще?