В основе архитектуры данных лежит моделирование данных. На удивление большая доля учебных материалов, посвящённых моделированию данных, содержит серьёзные ошибки, причём многие из них с течением времени начинают считать "исторически сложившейся картиной мира". Давайте вспомним, как птолемеевская картина мира затрудняла развитие физики и астрономии, а коперниковская - как упростила, так и дала импульс для развития. И подражая Альфонсу Мудрому мы можем воскликнуть "Если бы я присутствовал при сотворении моделей данных, я бы попросил Кодда устроить их попроще!". И что самое интересное, они устроены проще и логичней, причём в первоисточниках часто описаны куда лучше… Майкл Стоунбрейкер был абсолютно прав, когда иронично называл многих авторов "не встающими на плечи титанов, а отдавливающими им пальцы". Давайте разберём хотя бы некоторые популярные ошибки и мифы различных типов (терминологические, методологические, системные и инструментальные), посмотрев на вполне стройное здание моделирования данных, сложные части которого располагаются совсем не там, где это привыкли видеть… Мы рассмотрим принципы различения:

• Интерфейсов, протоколов, типов данных и языков сериализации.

• Концептуального, логического и физического уровней моделирования.

• Онтологических, инфологических и даталогических моделей.

• Сервисов, компонентов и приложений.

• Реляционных, расширенных реляционных и нереляционных моделей.

• Странных терминов sql, nosql и newsql. 

• Согласованности, доступности и разделяемости.

Заодно попытаемся понять, можно и нужно ли бороться за "чистоту архитектуры данных" и как тут помогает развитие PostgreSQL?