Содержание:
Меня зовут Екатерина, я инженер по базам данных с фокусом на производительность, отказоустойчивость и проектирование архитектуры хранения данных. С 2013 года я работаю с SQL и NoSQL решениями в проектах от стартапов до корпоративных ERP. Для меня СУБД — это не пассивный компонент, а активная часть бизнес-логики, на которую влияет все: от индексов до репликации.
На сайте я пишу рецензии на книги по базам данных. В фокусе — только те материалы, которые помогают не просто “запомнить SELECT”, а проектировать продуманные схемы, устранять узкие места и понимать, как работает движок под капотом. Я оцениваю руководства как практик: что пригодится в продакшене, где автор говорит по делу, а где переписывает документацию. Моя задача — помочь вам не потратить время на посредственные ресурсы.
Образование и сертификация
Мое образование — прикладная математика и информационные технологии. Но самое главное в БД — это не только теория, а ежедневная практика: миграции, мониторинг, устранение “тормозов”, проектирование логики хранения. Я регулярно повышаю квалификацию и обучаю команды.
- Магистр «Информационные технологии и анализ данных» — ХАИ, 2013
- PostgreSQL for Advanced Users — EdX
- MongoDB University: Performance Tuning and Aggregation Framework
- Oracle Certified Associate, SQL Database
- Участник конференций: DataConf, HighLoad++, PGDay, DevOops
Опыт в реальных проектах
Я участвовала в построении масштабируемых систем: от e-commerce хранилищ до телеметрических платформ и BI-решений. Оптимизировала десятки медленных запросов, проектировала схемы хранения и стратегии шардирования, выстраивала архитектуру на основе CAP-анализа. Работала с PostgreSQL, MySQL, Redis, MongoDB, ClickHouse и другими движками.
Некоторые из моих проектов:
- SmartShop DB. Проектировала PostgreSQL-схему для хранения транзакционных данных интернет-магазина. Использовала партиционирование по дате, автоматическое удаление устаревших данных через политики retention. Оптимизировала индексы и разработала витрины для отдела аналитики.
- TeleTrack.Реализовала схему хранения входящих IoT-данных на MongoDB. Внедрила TTL-коллекции для временного хранения, что позволило обрабатывать более 5 млн сообщений в сутки без деградации. Буферизация обеспечивалась на уровне кластера с автоматическим масштабированием.
- SalesBI — аналитическая витрина на ClickHouse. Построила ETL-пайплайн для трансформации заказов и пользовательских действий. Использовала ClickHouse с мердж-деревьями и агрегациями по ключевым метрикам. Обеспечила fast-response отчеты для более 30 сегментов бизнеса. Писала скрипты на Python и SQL.
- SecureDataSync. Настроила PostgreSQL-репликацию между продакшеном и резервной зоной. Добавила журналирование всех изменений через pg_audit и мониторинг подозрительных операций. Использовала logical decoding и репликационные слоты с failover-механизмом.
Мой основной фокус — надежная архитектура, консистентность, скорость обработки запросов и безопасность данных. Я умею подбирать стратегии партиционирования, оптимизировать индексы, проектировать схемы с учетом бизнес-логики и подготавливать БД к большим объемам и нагрузкам. Также активно внедряю системы мониторинга, аудита и резервного копирования.
Стек и технологии, с которыми я работаю
Я работаю с системами хранения на всех уровнях: от SQL-запросов до архитектуры отказоустойчивости и консистентности. Использую как традиционные RDBMS, так и современные NoSQL решения. Регулярно применяю средства анализа производительности и профилирования запросов.
| Технология / Инструмент | Работаю с... года | Основное применение |
| PostgreSQL / pg_stat_statements | с 2014 года | OLTP/OLAP-нагрузка, индексы, репликация, VACUUM |
| MongoDB / Aggregation Pipeline | с 2016 года | Хранение JSON-структур, TTL, отказоустойчивость |
| ClickHouse / Materialized Views | с 2020 года | Высоконагруженные отчеты и событийные ленты |
| Redis / RediSearch | с 2018 года | Кэш, pub/sub, поиск |
| MySQL / Percona Toolkit | с 2013 года | Legacy-поддержка, репликация, производительность |
| EXPLAIN / ANALYZE, планировщики | с 2015 года | Оптимизация медленных запросов, профилирование |
Часто задаваемые вопросы по базам данных
С чего начинать изучение баз данных?
Начать нужно с реляционной модели: понимать, что такое таблицы, связи, ключи, нормализация. Затем — изучить SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, подзапросы, индексы. Потом — основы транзакций и ограничения. Не спешите с NoSQL — сначала поймите, как строится структура данных и как ведет себя запрос под нагрузкой. Без понимания архитектуры SQL все остальное будет шатким фундаментом.
SQL или NoSQL — что выбрать?
Не “или”, а “для чего?”. SQL (PostgreSQL, MySQL) отлично подходит для большинства бизнес-систем: они предсказуемы, стабильны, удобны в аналитике. NoSQL (MongoDB, Redis, Cassandra) хороши, когда нужна масштабируемость, скорость на простых операциях, работа с semi-structured данными. Я всегда подбираю СУБД по use-case, а не по моде.
Частые ошибки при проектировании базы данных?
- Отсутствие нормализации или перегиб с ней
- Неиспользование индексов или их избыток
- Хранение логики на клиенте, а не в БД
- Отсутствие мониторинга slow queries
- Пренебрежение транзакциями
Самая частая ошибка — проектировать базу “по интуиции”, без анализа будущих запросов, объема данных и потребностей в масштабировании.
Нужно ли изучать SQL в 2025 году?
SQL — это как английский в IT. Он будет актуален еще десятилетия. Даже если вы работаете с API или ORM, в какой-то момент придется отлаживать запрос или проектировать схему. Базы данных — это не модный тренд, а фундамент всего, где есть данные. Поэтому изучение SQL — это инвестиция в базу ваших компетенций.
Какую БД выбрать для первого проекта?
Я рекомендую PostgreSQL. Она кроссплатформенная, стабильная, с богатым функционалом: индексы, транзакции, JSONB, CTE, window-функции, хранимые процедуры. При этом легко стартовать — можно развернуть через Docker или Heroku. Это отличный выбор как для обучения, так и для первого продакшена.
