Базы данных в 2025: Год PostgreSQL, AI-агентов и слияний
2025 год стал поворотным моментом для индустрии баз данных. Мы увидели не просто эволюцию существующих технологий, а фундаментальный сдвиг в том, как приложения взаимодействуют с данными. Эпоха “просто хранения” закончилась — началась эра “интеллектуального взаимодействия” через AI-агентов и глубокую интеграцию векторного поиска.
В этом обзоре мы разберем ключевые события, техно-потери и главные приобретения, сформировавшие ландшафт года.
Оригинал тут: https://www.cs.cmu.edu/~pavlo/blog/2026/01/2025-databases-retrospective.html?utm_source=tldrdev или на интересном канале https://t.me/five_minutes_of_data
🚀 Главные тренды 2025 года
1. Доминирование PostgreSQL и его экосистемы
PostgreSQL окончательно закрепил за собой статус “стандарта де-факто”. Выход PostgreSQL 18 в ноябре 2025 года принес долгожданную подсистему асинхронного ввода-вывода (AIO), что позволяет базе данных меньше зависеть от кэша операционной системы. Также была добавлена поддержка *skip scans*, что значительно ускоряет запросы по B-Tree индексам, даже если пропущены ведущие ключи (префиксы).
Но главный “движ” происходил не в ядре, а вокруг него:
- Распределенный Postgres: В этом году развернулась настоящая битва за горизонтальное масштабирование (шардинг). Проекты вроде Multigres (от Supabase) и Neki (от PlanetScale) нацелились на решение проблемы масштабирования записи, бросая вызов таким ветеранам, как Citus и YugabyteDB.
- Война поглощений: Крупнейшие игроки скупали Postgres-стартапы. Databricks заплатил 1 млрд долларов за Neon, а Snowflake выложил 250 млн долларов за Crunchy Data. Это показывает, что облачные гиганты хотят владеть своими собственными “движками” Postgres, а не просто хостить open-source.
Подробнее о слияниях и поглощениях (M&A) (спойлер)
Рынок M\&A в 2025 году был невероятно горячим. Помимо упомянутых сделок с Postgres:
- IBM купила DataStax (Cassandra) за ~$3 млрд и Confluent (Kafka). IBM явно строит массивный стек для работы с данными в реальном времени.
- Salesforce приобрела ветерана ETL Informatica за $8 млрд.
- Databricks также купила Mooncake (для работы с Iceberg) и Tecton (AI-агенты).
- Fivetran и dbt Labs объявили о слиянии, создавая единый мощный ETL/ELT конгломерат перед выходом на IPO.
2. Взлет MCP (Model Context Protocol)
Если 2023-й был годом векторных индексов, то 2025-й стал годом MCP от Anthropic. Это стандартизированный протокол (на базе JSON-RPC), позволяющий LLM взаимодействовать с внешними инструментами и базами данных без написания кастомного связующего кода (glue code).
Практически все вендоры (MongoDB, Neo4j, Redis, Snowflake, ClickHouse) выпустили свои MCP-серверы. Теперь AI-агент может самостоятельно “изучить” схему базы данных и выполнить SQL-запрос.
Важно: Это открывает огромные возможности, но и создает риски безопасности. Агент с правами администратора может случайно выполнить `DROP DATABASE`. Внедрение MCP требует жесткого разграничения прав доступа и использования прокси с защитными механизмами.
3. Битва форматов файлов и “Смерть Parquet”?
Неожиданно обострилась конкуренция в области файловых форматов для аналитики. Старый добрый Parquet столкнулся с новыми претендентами: Vortex (от SpiralDB), Nimble (Meta), Lance и другие.
Причина — рост использования GPU для аналитики и необходимость в более быстрых декодерах. Parquet, созданный более 10 лет назад для Hadoop, начинает отставать в эпоху современного “железа” и случайного доступа к данным.
- Появление DuckLake указывает на попытки переосмыслить архитектуру Data Lakehouse.
4. Рост локальных и Edge баз данных
На фоне развития Local AI (запуск нейросетей на устройствах пользователя) вырос спрос на базы данных, работающие “на краю” (on-device). Такие решения, как Turso (на базе libSQL/SQLite) и оптимизированные версии DuckDB, позволяют обрабатывать данные прямо на ноутбуке или смартфоне пользователя, снижая задержки и повышая приватность. AI больше не обязан жить только в облаке.
☠️ Кладбище технологий 2025
Не все пережили этот год. Рынок безжалостен к тем, кто не нашел свою нишу или бизнес-модель.
- Voltron Data: “Супергруппа” разработчиков (создатели Apache Arrow, Ibis и др.), собравшая $110 млн, не смогла выпустить коммерчески успешный продукт Theseus (GPU-ускоренная база). Они закрылись.
- PostgresML: Идея запускать ML прямо внутри Postgres была хорошей, но убедить компании мигрировать на их платформу оказалось сложно.
- Fauna (прекращение поддержки собственного языка?): Хоть компания и жива, игнорирование SQL в начале пути стоило им дорого. В 2025 году стало окончательно ясно: если у тебя нет SQL — ты теряешь рынок.
- Derby: Один из старейших Java-движков (экс-IBM Cloudscape) перешел в режим “read-only” (архивации). Эпоха ушла.
🏆 Интересные технические новинки
| Технология | Суть | Почему это важно |
| Multigres / Neki | Middleware для шардинга PG | Попытка сделать Postgres таким же масштабируемым, как NoSQL, сохраняя SQL. |
| Vortex | Новый колоночный формат | Оптимизирован для современного “железа” и векторных операций лучше, чем Parquet. |
| pg_vector + DiskANN | Векторный поиск | Алгоритмы приблизительного поиска (ANN) теперь работают с данными, превышающими объем RAM, прямо в Postgres. |
| AI-native DBs | Встроенный ML | Базы данных сами становятся хостами для LLM (пример: *PostgreSQL + PL/Python + локальные модели*). |
🔥 Скандал года: MongoDB против FerretDB
Судебный иск MongoDB против FerretDB стал самым громким юридическим событием. FerretDB предлагает open-source прокси, который конвертирует запросы MongoDB в SQL для PostgreSQL. MongoDB обвинила их в нарушении прав на торговую марку и патенты.
Это дело ставит под вопрос саму возможность создания совместимых API. Если Oracle проиграла Google в битве за Java API, то исход битвы за API баз данных пока не ясен.
МненИИе: Что нас ждет в 2026
*Раздел подготовлен на основе анализа трендов и экстраполяции текущих событий.*
- “Агентификация” баз данных:
В 2026 году базы данных перестанут быть пассивными хранилищами. Мы увидим первые промышленные внедрения Autonomous DBA Agents — AI-агентов, которые живут внутри базы, сами строят индексы, оптимизируют запросы в реальном времени и даже исправляют простые ошибки в данных без участия человека. MCP станет стандартом для всех Enterprise-решений.
- GPU становится стандартом для OLAP:
Неудача Voltron Data не остановит тренд. Просто GPU-ускорение станет не отдельным продуктом (“GPU Database”), а опцией внутри существующих гигантов (Snowflake, Databricks, PostgreSQL). Запросы будут прозрачно делегироваться на видеокарты там, где это эффективно. Традиционные CPU-only аналитические системы начнут проигрывать в соотношении цена/производительность.
- Кризис “Open Source” лицензий:
На фоне исков (как у MongoDB) и желания облачных провайдеров (AWS, Azure) забирать себе всю прибыль от open-source проектов, мы увидим появление новых, более жестких лицензий (наподобие BSL), которые фактически запрещают конкуренцию со стороны облаков, но остаются открытыми для пользователей. Понятие “Open Source” будет размываться в сторону “Source Available”.
- Смерть специализированных векторных баз:
Векторные базы данных как отдельный класс продуктов (Pinecone, Weaviate и т.д.) столкнутся с экзистенциальным кризисом. PostgreSQL, Oracle, MongoDB и Elasticsearch уже интегрировали векторный поиск достаточно хорошо для 95% задач. Большие специализированные игроки будут куплены (как Pinecone готовился к продаже в 2025), а мелкие — исчезнут.
2026 год обещает быть годом, когда искусственный интеллект окончательно “поселится” внутри СУБД, а граница между кодом приложения и базой данных станет еще более прозрачной.