Василий Банников

В файле ярлыка?

В нём сАмом. Вот только править его напрямую будет весьма гемморойно - он же бинарный. Формат в принципе не секретный: [MS-SHLLINK]: Shell Link (.LNK) Binary File Format

Я полагаю, что такие магазины сохраняют всё, например в postgres или greenplum, а затем передают в аналитические базы (или пишут параллельно), типа в кликхаус или oracle?

XX век прошел под флагом реляционных СУБД. Вокруг них строились все системы.
Для любой банковской системы БД - абсолютная царица дизайна. Именно от нее шло
техническое задание. От базы а не от Хибернейта и синтетических таблиц как щас.
Таблицы любили. Вокруг них строили красивые теории. Модели. EAV. Подгоняли
аппарат алгебры (Эдгар Кодд со своими формочками).

В появлением NoSQL и стриминговых систем - пришлось всем признать что реляционка
исчерпала возможность линейного роста. У Майкла Стоунбрейкера есть статья где
он меряет БД под нагрузкой и доказывает что треть ресурсов CPU просто сгорает
в блокировках и защелках и прочих механизмах синхронизации.

Какой софт использует розничная торговля - сложно сказать. Там будет десяток систем которые
работают просто всместе как Grid. Например сообщения от кассовых аппаратов и платежных
систем могут в первую очередь падать в JMS/MQ систему. А уже потом процесситься и ложиться в
БД операционного дня. И по проишествии периода - сливаться Warehouse и в BigData
Есть еще вариант что в аналитику сразу попадают данные со стриминга. Я такое видел.
И это не последняя часть стека. Аналитика в свою очередь является источником для всяких
BI, витрин данных. ОЛАП-кубиков и прочее что любят смотреть и показывать на презентациях.
С красивой инфографикой.

Что использует Магнит - чорт его знает. Это можно поискать по всяким конференциям. Но само
знание или название продуктов вам ни о чем не скажет. Если они используют допустим
Kafka+Clickhouse - из этого не следует что вам это пригодится.

Были странные архитектурные решения. Uber например пытался выжать максимальные мощности
из Postgres и не смог. Перешел на MySQL. Видимо им было достаточно MyISAM и брали лишь
только те фичи что надо.

Facebook строил Rocksdb (Key-Value) с очень сильной оптимизацией по диску. Там уже было
не R+Tree а другой тип дерева. Тоже видимо у конторы так "пригорело" что им надо было
штучную NoSQL делать.

СБЕР по слухам строил на Apache Ignite прослойку между Ораклом и клиентами потому что Оракл
не справлялся с нагрузками. Впрочем я не могу это нигде доказать. Просто слышал в разговорах
архитекторов. И это очень штучное и очень деликатоное решение. Другим оно может вообще не подойдет.
Нужно много думать о механике инвалидации кешей.

Хедж фонд BridgeWater строит свои хранилища ассетов на базе Amazon S3. Реально эти ребята пихают
в С3 все что можно. И в этом есть своя стратегия. S3 стоит дешево. И масштабируется. Дешевле чем DBMS.

Также, я думаю, что множество магазинов могут быть обслуживаться отдельными кластерами, чтобы работа всей сети не остановилась, если какая та БД выйдет из строя?

Эту задачу тоже можно решать на разных уровнях. Мне нравится решение от Cassandra. Там все
таблицы имеют 1-2 реплики. И убить всю систему в целом в принципе невозможно пока последний
датацентр стоит. Но Кассандра платит за это отказом от consistency и вообще она считается не-реляционкой.
Хотя базовый диалект SQL поддерживает. Фактически она - умный NoSQL c хорошим сетевым протоколом
обхода сбоев и конфликтов. Кажется Netflix ее активно использует.

Вобщем можно дизайнить системы по разному усиливая одни части и ослабляя другие.
Это как тот треугольник дешево-медленно-дорого но в углах стоят разные качества. Например
CAP-свойства систем. Или приоритеты. Тебе что важно. Быстро записать в БД платеж? Но при этом
чтение оперативных данных потребует лагов. Или наоборот писать медленно зато чтоб все по ящичкам
и по коробочкам лежало да и еще в разных копиях и вариациях.

8 чёрных секций

Это непосредственно чипы памяти, раз 8, значит каждый по 2Гб, или 16Гбит, если хотите разобраться в них подробнее то OK Google "%маркировка чипа% datasheet" и там о нем будет все подробно расписано на несколько сотен листов

Это письмо не от paypal.
Старо как мир. Почитайте про фишинг.

Советую почитать вот эту статью: https://habr.com/ru/articles/515034/

А вообще, времена жизни - это часть типа.
Условный u32 имеет время жизни 'static
А ссылка на u32 - &'a u32 (где 'a это диапазон от объявления исходного u32 до его последнего использования) будет иметь время жизни 'a
Пример по сложнее, ссылка на ссылку - &'a &'b u32 - будет иметь время жизни наименьшее из 'a и 'b

Передаётся через дженерик, так как функция должна работать с абстрактным временем жизни

fn example<'a>(r: &'a u32) -> &'a u32 { r }

fn f_a() {
    let a = 1;
    let r = example(&a);
}

fn f_b() {
    let b = 1;
    let r = example(&b);
}

В этом примере очевидно что переменная a в f_a будет иметь время жизни отличное от b в f_b, но example спокойно работает и с тем и с другим, то есть она является обобщённой по времени жизни, в первом случае она вернёт ссылку с временем жизни как у переменной a, во втором - как у b.

А ещё помимо времен жизни и типов в дженериках могут быть некоторые константы:

fn make_array<const SIZE: usize>(el: u32) -> [u32; SIZE] {
    [el; SIZE]
}

let arr = make_array::<3>(1); // [1, 1, 1]

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/with.html
В mysql нет синтаксиса with ... insert ...
insert ... select допустим в виде INSERT ... WITH ... SELECT ...

мне понравилась идея делать обширные подзапросы отдельно

Аккуратнее, оно к очень большим приключениям.

ИИ — приемлемый помощник в работе опытного программиста, позволяющий немного снизить количество рутины.
Начинающим же генераторы текста противопоказаны, так как их использование помешает формированию необходимых в реальной работе навыков.

Потому что не всегда и не везде будет записываться именно текстовый файл. И ещё потому, что если у кого-нибудь есть источник целых чисел и необходимость из этого источника в файл записать например гигабайт данных, то конвертация данных в строки бесцельно сожрёт как память, так и процессорное время.