Все мы прекрасно знаем, join – одна из самых важных вещей в любой базе данных, но в то же время одна из самых ресурсозатратных операций. Да что уж там, в мире аналитики (OLAP) десятилетиями адепты различных подходов моделирования данных все спорят без остановки что лучше: нормализация (то есть много join) или денормализация (то есть мало join). Но все понимают, если можно без join, лучше без. Проблема в том, что они нужны практически всегда.

В этой статье давайте посмотрим, можно ли реально обойдись без join и в каких ситуациях? А также 4 способа, которые кратно ускорят ваши запросы.

Если мы говорим про AI, говорим и про галлюцинации. Эти два понятия, к сожалению, стали неразрывны. И главная задача в 2026 не просто внедрить AI, чтобы потом всем рассказывать о своих успехах и как затраты сократились на 900%. Главная задача – сделать так, чтобы AI не врал. А врать он любит. Он буквально патологический врун! Но его можно понять, ведь наш друг боится показаться несведущим. И если он чего-то не знает о чем его спрашивают, он с высокой долей вероятности начинает привирать.

Давайте разберемся, как сделать так, чтобы AI не врал. И кратко рассмотрим аж 9 способов, а точнее 9 видов архитектур RAG.

Сразу успокоим читателя: AI не вытеснил data-инженера из рабочего процесса. Наоборот, он сделал эту роль еще более значимой. И в этой статье объясняется, что именно это означает для вас и вашей профессии. Не с точки зрения технологий и инструментов, а с точки зрения изменения зоны ответственности.

AI, как и везде, конечно классно справляется с некоторыми задачами, но всю ответственность по-прежнему несет человек. Весь контекст не передашь через промпт, и AI не делает компромиссных решений. Большинство систем не выходят из строя, потому что было сложно написать код. Выходят потому что решения по разработке были приняты поспешно, и без четкого понимания, кто и как этими системами будет пользоваться. И AI еще быстрее за нас принимает решения, но все те же риски «непонимания контекста» остаются.