Postgres por dentro, pipeline, streaming e o índice que decide a latência.
Sistema de IA é sistema de dados com um modelo na ponta. O que decide desempenho continua sendo o de sempre: escolha de índice, plano de consulta, transação, replicação, formato de arquivo. Inclui internals de Postgres (MVCC, vacuum, tipos de índice), pipeline em lote e em fluxo, e a decisão entre banco relacional e outros modelos.
Agrupados pela trilha de origem — o tema atravessa 26 trilhas.
As consultas de maior intenção deste tema, respondidas aqui.
Postgres quando a consulta é imprevisível — junção, agregação, filtro por campo que ninguém previu — e quando transação com várias tabelas importa. DynamoDB quando o padrão de acesso é conhecido e estável, e a escala de escrita é o problema. A escolha se paga ou se cobra no dia em que chega uma pergunta nova: no relacional é uma consulta, no chave-valor é uma migração.
MVCC é manter versões da mesma linha para que quem lê não espere quem escreve. O Postgres usa porque trava de leitura transforma leitura concorrente em fila, e leitura é a maior parte da carga de quase todo sistema. O preço é a versão antiga que fica no disco até ser recolhida — daí o vacuum existir, e daí tabela com muita atualização inchar quando ele não dá conta.
ELT quando o destino aguenta transformar — data warehouse moderno tem poder de processamento sobrando, e carregar o dado bruto primeiro preserva a possibilidade de reprocessar com regra nova. ETL continua certo quando a transformação reduz volume drasticamente antes do transporte, ou quando o dado bruto não pode ser armazenado por restrição legal.