Глава объясняет ключевые отличия между движками хранения, оптимизированными под OLTP (такими как лог‑структурированные, LSM‑деревья и B‑деревья), и OLAP/аналитическими хранилищами, где используются колоночные форматы сжатия, векторной обработкой и материализованными представлениями, чтобы эффективно работать с большими объёмами и аналитическими запросами

Статья рассматривает, как различные форматы кодирования данных (JSON, XML, Protocol Buffers, Avro и др.) обеспечивают поддержку эволюции — то есть возможности изменять структуры данных (схемы), сохраняя совместимость между старым и новым кодом.

Обсуждаются два вида совместимости: обратная (новый код читает старые данные) и прямая (старый код читает данные, сделанные новым кодом), а также то, как форматы и схемы помогают избежать потери данных при таких изменениях.

Также статья показывает, как схемы и кодирование применяются при передачи данных между компонентами (базы данных, RPC, веб-сервисы, события), и какие практики и форматы (например, Avro, вызовы сервисов) подходят для поддержания эволюции в распределённых системах.