Мы продолжаем праздновать 30-летие PostgreSQL и публикуем перевод второй фундаментальной статьи о СУБД. Перевод первого манифеста можно прочесть в этом посте.

Утечка данных почти никогда не выглядит как взлом — чаще это тихий SELECT без LIMIT от роли, у которой и так есть доступ. Заметить такое штатными средствами PostgreSQL почти невозможно: аудита как отдельной подсистемы там нет, а есть лишь разрозненные логи, из которых расследование превращается в quest с grep. В этой статье — как с помощью pg_proaudit и pgpro-otel-collector превратить эту головную боль в один запрос на LogsQL.

Сессионные вычислители — залог успеха аналитики будущего

Всем привет, меня зовут Николай Голов. azathot Всю свою профессиональную жизнь я строю аналитические платформы. Возможно, вы видели мои статьи про Vertica и Snowflake.

[ Vertica+Anchor Modeling = запусти рост своей грибницы (Avito блог??, перед?? ней HP Vertica, проектирование хранилища данных, больших данных ]

- статья, 27 февраля

наша дискуссия с новой командой начиналась с одного и того же «дня сурка»:

— бизнес: «Аналитики работают слишком медленно!»;
— аналитики: «Нам не дают работать с базой напрямую, заставляют ставить задачи дата-инженерам и ждать неделями!»;
— инженеры: «Да как их пустить в центральное DWH? Вы видели их запросы? Один забытый ON в джойне — и база ложится на бок, блокируя и отчеты для CEO, и критические ETL-процессы».

Этот сюжет я наблюдал везде: в классическом on-premise (Greenplum, Vertica), в модных китайских решениях (StarRocks) и даже в open-source Lakehouse-инсталляциях (Spark). Меня окончательно шокировал кейс одной огромной европейской компании по доставке еды: она сидела на Databricks, имела практически неограниченные ресурсы, но всё равно страдала от взаимных блокировок и конкуренции за ресурсы.

Как должна выглядеть база, в которой аналитикам действительно можно дать полную свободу? Представьте: каждый аналитик работает в своей персональной базе данных. Он видит актуальные данные в реальном времени, но физически не делит «железо» с соседом.

Фантастика? Нет, Snowflake первым доказал, что это возможно, внедрив архитектуру Multi-cluster Shared Data:

8 июля у PostgreSQL юбилей — ей исполняется 30 лет. В 1996 году Марк Фурнье из компании Networking Services предоставил первый внешний сервер для разработки опенсорсного проекта Postgres. До этого СУБД разрабатывали на мощностях Калифорнийского университета в Беркли .

В день рожденья PostgreSQL мы публикуем перевод статьи, которая послужила основой СУБД. Кстати, у неё тоже юбилей — 40 лет с момента выхода.

Компания Postgres Professional представляет новое издание книги Егора Рогова «PostgreSQL 18 изнутри», которое будет выпущено в издательстве «ДМК Пресс» в 2026 году. Электронная версия доступна уже сейчас. Эта книга — подробный путеводитель по внутреннему устройству СУБД PostgreSQL, призванный помочь разработчикам и администраторам детально разобраться в механизмах её работы.

В этом году мы вернулись к схеме, которую попробовали два года назад: в течение дня участники пишут и отлаживают SQL-запрос, делающий ходы в какой-то игре; ночью проводится турнир между итоговыми запросами претендентов и по сумме набранных очков определяется победитель. В отличие от традиционного набора задач с «правильными решениями», в таком формате участники не могут упереться в потолок набранных баллов, а напряжение держится до последнего.

В позапрошлом году мы развлекались крестиками-ноликами, а сейчас выбрали гонки — в них, кстати, тоже можно играть в тетрадке в клетку.

«HTAP», «единая платформа для OLTP и OLAP», «никаких ETL» — такие обещания в индустрии делают каждые полгода. Обычно за этим следуют компромиссы: либо транзакции деградируют, либо аналитика тормозит, либо архитектура превращается в Франкенштейна. Мы расскажем, что конкретно сделали в Postgres Pro AXE — и почему это работает иначе.

Продолжаем проводить конкурc SQL в рамках «IT-Планеты 2026». Как обычно во втором этапе участникам было предложено решить пять задач на чистом SQL. Перейдем к рассмотрению задач.

Автономная диагностика СУБД требует от LLM-агента не просто генерации текста, а точной последовательности действий: сбора телеметрии, анализа планов запросов и блокировок. Мы провели эксперимент по оптимизации окружения ИИ-агента (Virtual DBA) для Postgres. Использовав механизм записи и ускоренного воспроизведения реальной нагрузки (record/replay), мы запустили эволюционный поиск по пространству параметров среды — от изменения промптов до перекомпоновки шагов анализа и MCP-инструментов. Результаты показывают, как автоматический выбор конфигурации влияет на качество диагностических выводов и почему избыток доступных инструментов может ухудшить итоговый вердикт.

PostgreSQL: PostgreSQL 19 Beta 1

Официальный релиз запланировали на сентябрь/октябрь. Вот что старейшины решили выделить в описании релиза 19-й версии:

Производительность

PostgreSQL 19 усовершенствует асинхронную подсистему ввода-вывода, представленную в PostgreSQL 18: io_method=worker теперь автоматически масштабирует количество рабочих процессов ввода-вывода на основе новых параметров io_min_workers и io_max_workers.

Расширение pg_plan_advice позволяет пользователям стабилизировать и контролировать решения планировщика, а pg_stash_advice - автоматически применять рекомендации, используя идентификаторы запросов.

Autovacuum теперь может использовать параллельные рабочие процессы, которые можно настраивать с помощью нового параметра autovacuum_max_parallel_workers, а новая система оценки autovacuum помогает расставлять приоритеты таблиц при их вакуумировании. Кроме того теперь PostgreSQL помечает страницы как видимые, когда их запрашивают.

Провести честный тест на 30 000 ВРМ, сжечь 400 тысяч процессорных ядер-часов и доказать, что отечественная связка из RED OS, 1С и Postgres Pro Enterprise способна стабильно держать промышленную нагрузку в 1 Тб — выполнено. Рассказываем историю одного большого нагрузочного тестирования длиною в три месяца

Каждый раз, когда пользователь открывает страницу каталога или дашборд со статистикой, база данных заново считает одно и то же. Запрос к 800 тысячам строк ради одного числа — снова и снова. Расширение pgpro_result_cache в Postgres Pro Enterprise решает эту проблему на уровне СУБД: результат тяжёлого запроса сохраняется в разделяемой памяти и при повторном обращении возвращается за миллисекунду — без сканирования, без нагрузки на процессор, прозрачно для приложения. В этой статье разберём, как это работает, когда кэш действительно полезен и на что нужно обратить внимание при настройке.

Бурное развитие нейросетевых способов разработки подсказывает вопрос:

В мире имеется огромный склад чемоданов без ручек. Это старьё, эта рухлядь, пусть они и милые сердцу и в них вложены труд и талант, их называют легаси. Это и софт (чаще), и железо. Руки программистов-старьёвщиков не доходят до них, до этих легасей, и уже вряд ли дойдут. Но вдруг дотянутся хищные лапищи нейросетей?

Почему бы нет: дело почти рутинное, архитектуры изобретать не надо. Просто переписать с минимумом ошибок. Нет, не просто. Проблемы есть.

Проблема тренировочных данных для легаси-языков:

современные LLM обучены преимущественно на публичных репозиториях (GitHub и др);

легаси-код (COBOL, RPG, SAS, PowerBuilder) часто закрыт, проприетарен или представляет собой «игрушечные примеры», не отражающие реальную бизнес-логику;

в результате: ИИ «знает синтаксис», но не понимает контекст корпоративных систем. Получается разорванный цикл обратной связи.

Конференция прошла 23-24 марта в московском Центре Международной Торговли, а на днях для участников выложили видео, презентации и фото. В этом году конференцию посетило примерно 1300 очно и 800 заочно. По сравнению с прошлой конференцией она немного подросла: на PGConf.Russia 2025 было 1120 очных, в сумме около 2 тыс. человек. Конференция претерпела лёгкий ребрендинг: PGConf.Russia => PGConf.Россия (переход плавный: PGConf.СПб 2025, а не SPb). Доклады на этот раз проходили в 4 залах (на прошлой - в 3): главный - сдвоенный и 3 зала поменьше. Один из них был отдан целиком Postgres Pro. Ещё в 2 залах проходили мастер-классы.

Команда экспертов Postgres Professional — Павел Лузанов, Егор Рогов и Игорь Лёвшин — представила обновлённое 12-е издание своего бестселлера «Postgres. Первое знакомство». Главная новость: книга актуализирована под возможности новейшей 18-й версии PostgreSQL.

Это небольшое, но ёмкое руководство призвано максимально быстро и комфортно погрузить читателя в работу с самой продвинутой СУБД с открытым кодом.

Медленный запрос — это не приговор, это задача со своим решением. Но найти его невозможно, пока планировщик PostgreSQL остаётся для вас чёрным ящиком. Книга Павла Толмачёва «PostgreSQL 16. Оптимизация запросов» даёт то, чего не хватает большинству разработчиков и администраторов: системное понимание того, как планировщик принимает решения, — и практические инструменты, чтобы направить его в нужную сторону.

Apache AGE добавляет графы и Cypher в PostgreSQL. Мы написали бенчмарк, прогнали три типа нагрузки и обнаружили, что поиск кратчайшего пути выдаёт 7 TPS, а вставка вершин деградирует из-за SeqScan в функции проверки существования. Один патч — и TPS вырос в 15 раз. Рассказываем, как до этого докопались.

Если вы администрируете Postgres Pro Enterprise и ваша инфраструктура охватывает несколько дата-центров, вы наверняка сталкивались с одной и той же проблемой: репликация начинает «есть» межцодовый канал и нагружать основной сервер. В новой версии BiHA появилось решение — каскадная репликация. Рассказываем, как она работает и когда стоит использовать её.

На разных континентах и субконтинентах

В расписании конференции PGConf.Russia, к которой мы ещё, конечно, вернёмся в разделе Конференции, моё внимание привлёк вот такой доклад:

YMatrix Domino: Design Considerations, Trade-offs, and Implementation of In-Database Stream Processing - видимо, игрек впереди названия как раз в честь Яо Яндуна (Yandong Yao), гендира и сооснователя компании Ymatrix (также известной как Beijing Siwei Zongheng Data Technology Co., Ltd. или «Сывэй Цзунхэн»). Не думаю, что многим читателям этих обзоров она известна хотя бы по одному из этих названий.

Он экс-руководитель пекинского R&D-центра Greenplum.

Оказывается, на хабре есть статья о YMatrix:

Мы продолжаем серию интервью с разработчиками Postgres Professional, которые получили медали за вклад в ванильный PostgreSQL. Почему полезен даже не принятый сообществом патч и при чём здесь везение, сегодня расскажет Александр Пыхалов.