[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-multi-tenancy::ru":3,"gloss-cluster-multi-tenancy::ru":20,"gloss-next-multi-tenancy::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"multi-tenancy","data-infra","Мультиарендность (Multi-Tenancy)","Мультиарендность (multi-tenancy) — это архитектурный паттерн, при котором один развёрнутый экземпляр приложения — одна кодовая база, часто одна база данных — обслуживает множество отдельных клиентов («арендаторов», tenants, обычно компаний или аккаунтов), данные каждого из которых должны быть изолированы от данных всех остальных, в противовес однотенантной (single-tenant) архитектуре, где каждый клиент получает полностью отдельное развёртывание. Почему это важно для разработчиков AI\u002FSaaS-продуктов: практически любой B2B SaaS по необходимости мультиарендный — это единственный экономически жизнеспособный способ обслуживать тысячи клиентов без развёртывания и поддержки тысяч отдельных инфраструктурных стеков, — и неправильно выстроенная граница изоляции — одна из самых серьёзных ошибок, которую может допустить растущий SaaS, поскольку баг с утечкой данных между арендаторами часто катастрофичен (обращение в поддержку превращается в инцидент безопасности, корпоративная сделка — в судебный иск) в отличие от большинства других багов. AI-функции добавляют новую поверхность, где это может пойти не так: общий векторный индекс, общий слой кэширования промптов или общая дообученная модель могут случайно допустить утечку данных одного арендатора в результаты другого, если изоляция не обеспечивается на каждом уровне, а не только в основной реляционной базе данных. Как это работает: три распространённых паттерна в порядке возрастания изоляции и операционных затрат: общая база данных, общая схема (строки каждого арендатора живут в одних и тех же таблицах, различаясь только колонкой `tenant_id` — самый дешёвый в эксплуатации вариант, но изоляция полностью зависит от того, что каждый без исключения запрос корректно фильтрует по арендатору, без структурной страховки на случай, если разработчик забудет это сделать); общая база данных, отдельные схемы (каждый арендатор получает свою схему Postgres в рамках одной базы данных — более сильная изоляция, умеренные операционные затраты); и отдельная база данных на каждого арендатора (максимальная изоляция, самые высокие операционные затраты, обычно применяется для крупных корпоративных клиентов со строгими требованиями комплаенса). Row-level security (защита на уровне строк, функция Postgres) всё чаще используется, чтобы добавить страховку, обеспечиваемую самой базой данных, поверх паттерна с общей схемой — так что даже запрос, забывший условие `WHERE tenant_id = ?`, всё равно не сможет вернуть строки другого арендатора. Практический пример: AI CRM SaaS использует паттерн общей базы данных с общей схемой для реляционных данных (самый дешёвый вариант, отлично работающий при их текущем масштабе), но накладывает политики row-level security на каждую таблицу как структурную страховочную сетку, а также использует отдельные пространства имён (namespaces) на арендатора в векторной базе данных для AI-поиска контактов — а значит, баг, пропускающий фильтр `tenant_id` в реляционном или векторном запросе, всё равно не сможет привести к утечке данных, поскольку изоляция обеспечивается на уровне инфраструктуры, а не только в коде приложения, где будущий инженер может ошибиться.","Мультиарендность — архитектура, при которой один экземпляр приложения обслуживает нескольких клиентов («арендаторов»), изолируя данные каждого.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"namespace","Пространство имён (Namespace)",{"slug":15,"name":16},"postgresql","PostgreSQL",{"slug":18,"name":19},"sharding","Шардирование (Sharding)",[21,25,28,31,34,38,41,44,47,50,54,57],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"acid","ACID","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":24},"ann-search","ANN-поиск (приближённый поиск ближайших соседей)",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":24},"backpressure","Обратное давление (backpressure)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":24},"batch-processing","Пакетная обработка (Batch Processing)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":37},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":24},"cache","Кэш (Cache)",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":24},"cap-theorem","Теорема CAP (CAP theorem)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":24},"change-data-capture","Захват изменений данных (CDC)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":24},"chroma","Chroma",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":53},"chunk-overlap","Перекрытие фрагментов","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":24},"columnar-storage","Колоночное хранение",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":24},"connection-pooling","Пулинг соединений (Connection Pooling)"]