Зачем нужен distributed SQL — горизонтальный масштаб с сохранением SQL и ACID-транзакций, как под капотом работают шардинг и консенсус (Raft у трёх движков, Paxos у OceanBase), чем платим латентностью распределённых транзакций и когда это оправдано против одиночного PostgreSQL с репликами. Все числа сняты на одном стенде: четыре движка, одинаковые замеры, назначенная задержка между узлами
Две школы хранения временных рядов — PostgreSQL с гипертаблицами TimescaleDB и метрические движки Prometheus и VictoriaMetrics — на одном стенде: как continuous aggregate отстаёт от свежих и опоздавших данных и стирает историю после ретеншна, во что обходятся точка и ряд в каждой системе и почему increase() в Prometheus и VictoriaMetrics отвечает по-разному
Мигратор — не «скрипты по порядку», а программа со своими требованиями к СУБД: журнал версий, транзакционный DDL, интроспекция каталогов. Живая матрица пяти инструментов (goose, Flyway, Liquibase, Atlas, Alembic) против PostgreSQL, CockroachDB и Picodata: на Picodata ни один не дошёл до первой миграции, на CockroachDB два споткнулись о собственную служебную часть. Плюс декларативный против императивного, привязка к формату и что на самом деле стоит денег в бесплатных редакциях
Как Picodata исполняет SQL на кластере: план, адресация к бакетам, двухфазная агрегация и motion — перенос данных между узлами. Почему соединение по ключу шардирования обходится без переноса, а обычное на объёме просто не выполняется, и откуда берутся два лимита, в которые упирается всё
PostgreSQL-протокол — основной способ работы с Picodata: psql, pgx и psycopg подключаются к ней тем же кодом, что к PostgreSQL. Но совместимость частичная, и граница проходит не там, где ожидаешь. Живая матрица пяти клиентов против 59 SQL-конструкций, поведение pg_dump и мигратора, и почему у Picodata собственный JDBC-драйвер
Чтение EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) на практике: seq scan против index и bitmap scan, типы индексов (btree/GiN/GiST/BRIN), статистика и планировщик, частые антипаттерны (функции по колонке, OR, N+1) и поиск тяжёлых запросов через pg_stat_statements
Закулисье vogclub.com от разработчика, который работал над ним в 1999–2003 годах и в 2021-м забрал проект за шаг до закрытия: отдельные Windows-программы на vog.ru, оболочка VOG Shell, ставка на ActiveX, долгая пауза и перезапуск 2026 года на Go и Kubernetes с веб-клиентом. Первая статья серии о технологиях VOG
Обслуживание хранилища PostgreSQL: declarative partitioning (range/list/hash), MVCC и природа bloat, тюнинг autovacuum, VACUUM против VACUUM FULL и pg_repack, transaction ID wraparound и freeze, мониторинг раздувания таблиц
Инфраструктурный пулер перед PostgreSQL: почему соединения дорогие, режимы session/transaction/statement pooling, PgBouncer против pgcat (шардинг, балансировка), подводные камни transaction pooling (prepared statements, SET) и где ставить пул
Высокая доступность PostgreSQL: streaming-репликация (sync/async), автоматический failover через Patroni поверх etcd/Consul, PITR-бэкапы через WAL archiving (pgBackRest/wal-g), replication slots, split-brain и fencing — с трейдофами по RPO/RTO
