Как ClickHouse масштабируется горизонтально: шардирование и репликация через ClickHouse Keeper, ReplicatedMergeTree и Distributed-таблицы, что ломается при падении узла — реплика недоступна против шард недоступен. Живой кластер 2 шарда × 2 реплики
Материализованные представления в ClickHouse как триггеры на вставку, предагрегация через AggregatingMergeTree и SummingMergeTree, чтение потока из Kafka через Kafka engine, TTL и ретеншн, проекции — как строить обновляемые в реальном времени агрегаты
Драйвер ClickHouse — половина производительности: низкоуровневый колоночный ch-go против эргономичного clickhouse-go (native и database/sql), clickhouse-java client-v2 против clickhouse-jdbc, и HTTP-интерфейс. Живой бенчмарк вставки и запроса, когда какой оправдан, карта выбора
Надёжность работы с PostgreSQL из приложения: пулы соединений, timeout, reconnect, чтение с реплик, failover, pgbouncer и аналоги — на Go, Java и Rust
Зависят ли индексы от языка программирования и как ORM влияют на их использование: генерируемые запросы и N+1, неявные приведения типов, prepared statements и план, миграции индексов и как из кода проверить, что индекс реально работает
Как устроено семейство MergeTree (ORDER BY, PRIMARY KEY, партиционирование), почему в ClickHouse нельзя вставлять по одной строке и что дают async inserts, и как всё это выглядит из клиентов clickhouse-go и clickhouse-java — нативный протокол против HTTP
Чем OLAP-нагрузка отличается от OLTP, как колоночное хранение и векторное исполнение делают ClickHouse быстрым на аналитике, в какой момент PostgreSQL перестаёт тянуть агрегаты по большим таблицам — и где ClickHouse категорически не подходит
Что делать и чего избегать с индексами: over-indexing и write-amplification, неиспользуемые и дублирующие индексы, bloat и обслуживание, covering под горячие запросы, online-создание без блокировок, индексы под пагинацию — и антипаттерн «индекс на всё»
Финал серии: единый сценарий (списание с инвариантом «баланс не в минус») реализован поверх PostgreSQL, Redis, MongoDB и ScyllaDB и прогнан одним нагрузчиком. Что каждая система гарантирует из коробки, что ломается под конкуренцией, цена корректности — и итоговая карта выбора
Один принцип, разные реализации: индексы в PostgreSQL (btree/GiN/GiST/BRIN, CONCURRENTLY, partial/expression), MongoDB (compound/multikey/text/2dsphere/TTL/partial/wildcard, правило ESR) и Tarantool (memtx TREE/HASH/BITSET/RTREE и vinyl LSM)
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.
