Драйверы Go и Java, change streams как источник CDC, бэкап и мониторинг MongoDB — и итоговая карта выбора между MongoDB, PostgreSQL и ScyllaDB по модели данных, масштабированию, консистентности и эксплуатации
Redis — не «строковый кэш», а сервер структур данных. Разбираем strings/hashes/lists/sets/zsets/streams и то, что скрыто под ними: внутренние кодировки (listpack, intset, skiplist, quicklist) и правила переключения между компактным и «большим» представлением. Честно: когда какая структура уместна и во что она обходится по памяти и по времени.
Hashed и ranged shard key, chunk splitting, balancer, роутинг через mongos, config servers, zone sharding, jumbo chunks и resharding — на живом шардированном кластере, с хотспотами и тем, как их ловить
Выборы в replica set, механика oplog, read и write concern, causal consistency и живой failover — с контрастом к стриминговой и логической репликации PostgreSQL
Стадии aggregation pipeline, цена $lookup как join, оптимизатор конвейера, allowDiskUse и лимиты памяти — с Go и Java клиентами на живых данных, в контрасте с SQL GROUP BY и JOIN
Multikey-индексы на массивах, правило ESR (Equality-Sort-Range), partial/TTL/wildcard-индексы и чтение explain() в MongoDB — специфика движка индексов поверх общей теории B-tree
WiredTiger — не LSM, а B-tree с MVCC: снапшоты, checkpoint, journal и кеш с dirty/eviction вживую, с контрастом к PostgreSQL heap+btree и разбором, где заканчивается WAL и начинается специфика Mongo
Метрики, backup/restore через snapshot, Alternator как DynamoDB-совместимый API — и итоговый разбор, когда ScyllaDB оправдана, а когда это избыточная сложность
BSON, embedding против referencing, денормализация и рост документа — как проектировать схему MongoDB запросом вперёд, а не таблицами, и где документ честная альтернатива JSONB в PostgreSQL, а где нет
Случайный ID (UUIDv4) деградирует вставку в PostgreSQL: ниже плотность листьев B-tree, больше WAL, крупнее первичный индекс — измерено на стенде против bigint и монотонного UUIDv7. Плюс кросс-движковый разбор: миф «UUID-PK раздувает вторичные индексы» верен для MySQL/InnoDB и неверен для PostgreSQL; и когда монотонный ключ создаёт горячий шард (MongoDB ranged), а когда нет (ScyllaDB и Mongo hashed).
Ближайшие материалы, которые продолжают этот раздел.
Вводный материал про Redis как класс решений: паттерны, анти-паттерны, ограничения и подходы к надёжности.
Практический baseline для PostgreSQL в контейнерах: volume, backup, healthcheck и границы допустимого production.
Разбор dev- и lab-сценариев для ClickHouse и того, где контейнеризация уже начинает мешать эксплуатации.
