# Спроєктувала та створила 100 баз даних для сховищ даних на PostgreSQL, MS SQL та Google BigQuery, переважно з GIS‑даними та часовими рядами, і керувала ними, оптимізувавши продуктивність і масштабованість. 2022 – 2024 **Ситуація.** У технологічній компанії, що стрімко зростала, виникла критична потреба створити й оптимізувати різноманітний портфель зі 100+ баз даних у PostgreSQL, Microsoft SQL Server та Google BigQuery і керувати ним. Ці бази даних переважно обробляли складні набори даних, включно з даними геоінформаційних систем (GIS) (наприклад, просторові координати та аналітика на основі місцезнаходження) і часовими рядами (наприклад, показання сенсорів, логи та метрики в реальному часі). Наявна інфраструктура стикалася з проблемами масштабованості, продуктивності запитів і узгодженості даних, особливо коли обсяг даних почав зростати експоненційно. Організації потрібна була міцна архітектура, яка гарантувала б надійність даних і скоротила операційні витрати. **Завдання.** Основна мета полягала в тому, щоб спроєктувати, реалізувати й підтримувати масштабовану, високопродуктивну екосистему сховища даних, розраховану на GIS‑дані й часові ряди. Це передбачало: - Усунення вузьких місць продуктивності в складних просторових і часових запитах. - Забезпечення масштабованості під дедалі більші обсяги даних зі збереженням економічної ефективності. - Співпрацю з міжфункціональними командами (наприклад, дата‑сайєнтистами, продукт‑менеджерами), щоб узгодити проєктування баз даних із бізнес‑потребами. **Дія.** Щоб досягти цих цілей: 1. Спроєктовано масштабовані архітектури: - Створено нормалізовані та денормалізовані схеми для PostgreSQL і SQL Server із застосуванням просторової індексації (наприклад, PostGIS для PostgreSQL) і партиціонування часових рядів для оптимізації продуктивності запитів. - Використано партиціоновані за часом і кластеризовані таблиці BigQuery для ефективної обробки великих обсягів часових рядів. 2. Впроваджено стратегії оптимізації: - Запроваджено методи оптимізації запитів — індексацію, матеріалізовані подання й кешування, — щоб скоротити затримку GIS‑запитів і запитів до часових рядів. - Застосовано стиснення даних і колонкове зберігання в BigQuery, щоб мінімізувати витрати на зберігання й пришвидшити сканування. 3. Спільно з іншими командами опрацьовано міжплатформну інтеграцію: - Задокументовано найкращі практики моделювання GIS‑даних і часових рядів, на які команди можуть спиратися в майбутніх проєктах. **Результат.** Ці ініціативи дали суттєві покращення: - Приріст продуктивності: час відповіді на запити для GIS‑даних і часових рядів скоротився на 40–60%, що уможливило швидшу аналітику та ухвалення рішень. - Операційна надійність: автоматизований моніторинг скоротив час простою на 50%, а стандартизовані процеси підвищили продуктивність команди та зменшили кількість помилок. - Вплив на бізнес: оптимізована інфраструктура дала змогу компанії запустити нові продукти на основі даних (наприклад, дашборди аналітики в реальному часі) і виконати нормативні вимоги щодо управління даними (data governance). Ця робота зміцнила здатність організації розв'язувати складні проблеми, пов'язані з даними. --- - Роль: Інженер баз даних - Категорії: [Архітектура платформи](https://data.engineer.company/uk/categories/platform-architecture/), [Бази даних](https://data.engineer.company/uk/categories/databases/), [PostgreSQL](https://data.engineer.company/uk/categories/postgresql/), [SQL](https://data.engineer.company/uk/categories/sql/), [Сховища даних](https://data.engineer.company/uk/categories/data-warehousing/), [Інженерія даних](https://data.engineer.company/uk/categories/data-engineering/), [Управління даними](https://data.engineer.company/uk/categories/data-governance/), [Надійність і резервне копіювання](https://data.engineer.company/uk/categories/reliability/), [Оптимізація продуктивності](https://data.engineer.company/uk/categories/performance/), [GIS / геопросторові дані](https://data.engineer.company/uk/categories/gis/) - Послуги: [GIS та геопросторові рішення](https://data.engineer.company/uk/services/gis-geospatial/), [Проєктування та моделювання баз даних](https://data.engineer.company/uk/services/database-design/), [Адміністрування баз даних (DBA)](https://data.engineer.company/uk/services/database-administration/), [Оптимізація продуктивності баз даних](https://data.engineer.company/uk/services/database-performance/), [Проєктування сховищ даних](https://data.engineer.company/uk/services/data-warehousing/)