Databases in 2025: A Year in Review
Архивный brief ежегодной ретроспективы Andy Pavlo: PostgreSQL, MCP для баз данных, форматы хранения, M&A и закрывшиеся продукты.
Сигналы 2025 года
PostgreSQL укрепился как платформенный стандарт на фоне покупок Neon и Crunchy Data и новых DBaaS. MCP быстро появился у вендоров БД, но production-доступ требует read-only defaults, лимитов, таймаутов и аудита. Parquet сохранил лидерство, при этом новые форматы экспериментируют с переносимой декомпрессией и GPU-сценариями.
Инженерный вывод
При выборе data stack учитывайте не только raw performance, но и долговечность экосистемы, совместимость форматов, query optimizer и DX. Для AI→DB интеграций заранее вводите governance, policy-as-code и observability.
Полный разбор из прежнего каталога
Текст перенесён целиком: короткие секции выше — это его конспект, а ниже идёт исходный разбор с ссылками и материалами.
Основной источник
Databases in 2025: A Year in Review
Ежегодный обзор рынка БД от Andy Pavlo (CMU).
Основной источник
Databases in 2025: A Year in Review
Ежегодный обзор рынка БД от Andy Pavlo (CMU).
Ежегодная ретроспектива Andy Pavlo зафиксировала переломный год для индустрии данных: усиление экосистемы PostgreSQL, стандартизация AI-доступа к БД через MCP, волну крупных сделок, падение части нишевых игроков и новую фазу конкуренции форматов хранения.
Иллюстрация из разбора (клик откроет пост в Telegram).
PostgreSQL правит бал
- Databricks купил Neon примерно за $1 млрд.
- Snowflake купил Crunchy Data за $250 млн.
- Microsoft запустил PostgreSQL DBaaS HorizonDB.
- Supabase и PlanetScale анонсировали проекты шардирования Postgres (Multigres и Neki).
MCP для LLM в каждой БД
- 2025 год стал годом массового MCP-adoption среди вендоров БД.
- MCP-серверы появились в OLAP, SQL и NoSQL системах, а также у PostgreSQL DBaaS-провайдеров.
- Практическое правило Pavlo: вводить read-only, лимиты результата и таймауты по умолчанию.
- Без guardrails MCP в проде рано или поздно приводит к инцидентам данных или перегрузке.
MongoDB vs FerretDB: юридический фронт
Конфликт вокруг Mongo-совместимости перешёл в судебную плоскость. Pavlo сравнивает его по значимости с Oracle vs Google (Java API): возможные последствия выходят далеко за рамки одной пары компаний и могут повлиять на рынок API-совместимых продуктов.
Отдельный нюанс: параллельно Microsoft открыла DocumentDB и передала проект в Linux Foundation, что усиливает дискуссию о границах совместимости и допустимой реализации чужого API.
Война форматов данных
- Parquet остаётся доминирующим, но 2025 принёс волну новых форматов (FastLanes, F3, AnyBlox, Vortex и др.).
- Ключевая боль Parquet - фрагментация реализаций и ограниченная поддержка новых фич в разных движках.
- F3 и AnyBlox экспериментируют с переносимой декомпрессией через WASM, чтобы повысить совместимость чтения.
- Следующая фаза конкуренции форматов вероятно будет вращаться вокруг GPU-ориентированных сценариев.
Деньги, M&A и финансирование
Крупные сделки 2025
- Databricks -> Neon (~$1B)
- Snowflake -> Crunchy Data ($250M)
- IBM -> DataStax (~$3B)
- Salesforce -> Informatica (~$8B)
- Fivetran + dbt Labs (слияние)
Куда пошли деньги
- Databricks: $5B суммарно за год (два раунда).
- ClickHouse: $350M.
- Supabase: ~$300M (Series D + E).
- SpiralDB: десятки миллионов на ранней стадии.
Не все пережили 2025
- FaunaDB закрылась, несмотря на сильные идеи консистентности.
- PostgresML и Hydra не закрепились как устойчивые бизнесы.
- Apache Derby переведён в read-only режим из-за отсутствия мейнтейнеров.
- Voltron Data не довёл GPU-движок Theseus до рынка; HeavyDB фактически поглощён Nvidia.
Ларри Эллисон и Oracle: символ года
По версии обзора Pavlo, Oracle/Эллисон стали одним из самых ярких символов 2025: рост капитализации на AI-волне, рекордные оценки состояния и влияние на крупные сделки. Важный сигнал для индустрии: рынок данных тесно переплетается с инфраструктурой AI и большой политикой.
Что делать инженерам и руководителям
Инженерам
- Считать Postgres-platform thinking базовым навыком, даже если ваш стек не только про Postgres.
- Внедрять MCP только с безопасными default-ограничениями и полным аудитом запросов.
- Готовиться к миру multi-format data: совместимость и эволюция форматов теперь архитектурный риск.
- Смотреть на DX и query optimizer как на ключевые конкурентные факторы, а не только на raw performance.
CTO и лидерам
- Обновить buy-vs-build стратегию: рынок M&A вокруг data-платформ стал значительно агрессивнее.
- Заложить governance для AI->DB интеграций (доступы, лимиты, policy-as-code, observability).
- Сбалансировать инвестиции: не только в AI-фичи, но и в долговечность storage/query-layer.
- Держать портфель инструментов компактным: в период турбулентности выживают продукты с ясным value и поддержкой.