Bazy danych po erze jednego standardu: relacyjne, wektorowe, czasowe i dokumentowe

TL;DR

Era jednego silnika bazodanowego na wszystko się kończy, ale to nie jest powrót starej wojny SQL kontra NoSQL. Chodzi o to, że żadna baza nie ogarnia już równie dobrze transakcji, telemetrii, dokumentów i wyszukiwania semantycznego naraz, a AI dodało do tej listy wektory jako pełnoprawny typ danych, który trzeba gdzieś przechowywać i przeszukiwać.

Ciekawy jest przykład Cloudflare: firma wybrała TimescaleDB do danych czasowych, mimo że ClickHouse wypada lepiej w czystych benchmarkach szybkości. Powód? Złożoność infrastruktury się nie opłacała, co pokazuje, że decyzje bazodanowe coraz częściej zapadają na poziomie kosztu utrzymania granic systemowych, nie samej wydajności.

Wniosek jest praktyczny dla każdego, kto projektuje architekturę danych: nie trzeba dogmatycznie wybierać między specjalizacją a monolitem. Firmy budują warstwy abstrakcji łączące PostgreSQL, ClickHouse i BigQuery pod jednym interfejsem SQL, minimalizując liczbę granic, a nie liczbę silników.