PostgreSQL *

Чистые улицы Калифорнии и свободный доступ к передовым технологиям — мечта любого айтишника 90-х. Но он предпочёл вернуться в страну, где ещё ничего не было, и построить своё с нуля.

В подкасте  «В Офисе» я, Ваня Ботанов, автор телеграм-канала «Деплой» вместе с Олегом Бартуновым. Поговорили о том, почему AI не заменит инженера, и зачем сегодня так важно инвестировать в ИТ-образование. Это вторая часть интервью — не только история развития одного из главных российских open source проектов, но и редкий разговор про деньги, принципы и долгосрочное мышление.

— Какое-то время назад начался отток IT-специалистов из России. Как вы к этому относитесь?

— Я не считаю это чем-то критически страшным. В основном уезжают молодые ребята, и для молодежи нормально поехать, посмотреть, как живут в других странах. Многие большие проблемы в мире и в политике возникают из-за того, что люди не путешествуют. Недавно читал статистику: до недавнего времени 98% граждан не имели загранпаспорта. Что они могут думать о других странах, если никогда в них не были? У них нет критического мышления. А те, кто ездят, видят другую жизнь, понимают, как и где живут люди, какие плюсы и минусы, и их гораздо сложнее зомбировать.

— Где, на ваш взгляд, лучше жить?
— Конечно, там, где родился. Мы родились здесь, у нас своя ментальность. Хотя, например, я был 26 раз в Непале, и мне там очень нравится — чувствую себя комфортно. Думаю, это связано с историческими корнями, я как бы — степной кочевник, но подозреваю, что мой народ всё-таки пришёл из гор. А молодежь, которая уехала, посмотрела мир — если создать им условия, они вернутся.

Всем привет! В этой статье поговорим про бэкапы PostgreSQL в Kubernetes через призму самого популярного опенсорс-оператора для этой СУБД — CloudNativePG. Мы расскажем о том, как внедрение нового решения на основе WAL-G позволило ускорить резервное копирование и восстановление больших баз данных и поделимся своим опытом доработки CloudNativePG.

На связи Иван Архипов, ведущий разработчик в команде платформы данных в Yandex Cloud, и я приглашаю под кат всех, кому интересна эксплуатация PostgreSQL в Kubernetes!

Осторожно, спойлеры! Не читайте, пока хотите решить задачу самостоятельно.

В этой челлендж-серии статей, начатой с прошлогоднего эвента, попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2025.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

Дополнительный материал к статье Анализ вариантов оптимизации ресурсоёмкого SQL-запроса: Вариант-4 «Временная таблица»

Предупреждение: статья подготовлена с использованием ответов нейросети DeepSeek.

Оптимизировать запрос в вакууме — просто. Но как он поведет себя, когда десятки таких же запросов одновременно борются за ресурсы?

Эксперимент-4 : Временная таблица

TL;DR

Мы собрали рабочего ИИ‑агента‑разработчика, который сам анализирует задачи в Jira, уточняет детали, пишет код, запускает сборку, фиксит ошибки, создаёт MR в GitLab и отправляет его человеку на ревью. Он работает параллельно на нескольких задачах, благодаря чему суммарное время выполнения пачки задач падает почти втрое. Команда избавилась от рутины, а скорость разработки выросла без расширения штата.

Использовали: Ollama + Qwen3 Coder, PostgreSQL, Docker, GitLab/Jira API, систему строгих JSON‑действий.

Столкнулись с контекстом, «галлюцинациями», GPU и самовольными правками кода — всё решаемо архитектурой.

ИИ не заменяет разработчиков, он снимает тупую монотонную работу и экономит деньги.

Привет, Хабр. С вами снова Вадим.

В прошлом посте я рассказывал, как написал AI‑бота Аврора, который ищет вакансии вместо меня.

Статья залетела, и к нам пришли первые 100 тестеров. И тут началось веселье.

Представьте: вы нажимаете кнопку «Найти работу», а бот молчит. 10 секунд, 20 секунд. Вы думаете: «Сломалось» и жмете кнопку еще 5 раз.

А на самом деле бот не сломался. Он просто «ушел на кухню готовить».

В этой статье расскажу, как мы переписали архитектуру с «однорукого повара» на «промышленный конвейер», зачем использовали SQL вместо модного Redis и как наша скорость стала нашей проблемой.

Если вы разработчик — найдете тут код про SKIP LOCKED.

Если вы ищете работу — поймете, почему наш бот теперь быстрее, чем пальцы любого рекрутера.

Зачем сразу тянуть в проект тяжёлую артиллерию типа Elasticsearch, если нужно просто поискать по тексту статей? Ведь у PostgreSQL есть свой, встроенный полнотекстовый поиск. Многие о нём забывают.

Сегодня стартовал Advent of Code 2025!

Осторожно, спойлеры! Не читайте, пока хотите решить задачу самостоятельно.

В этой челлендж-серии статей, начатой с прошлогоднего эвента, попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2025.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

Переходим к заключительной третьей части регламентного обслуживания баз данных. И сегодня акцент сделаем на обслуживании статистик в СУБД PostgreSQL. Актуальные статистики в PG важны ничуть не менее, чем в MS SQL, но разница в настройках и алгоритмах есть, соответственно, подходы будут чуть различаться.

Привет, Хабр. Я из тех людей, у кого аллергия на словосочетание "искусственный интеллект" в маркетинге. Обычно за этим скрывается пара if-else и API OpenAI, прикрученное синей изолентой.

Недавно наткнулся на пост ребят, которые пилят карьерного бота Аврора. Обещали, что он сам ищет вакансии, сам пишет письма и вообще молодец.

Я решил, что это отличный повод поразвлечься: зайти в бету, положить им базу нагрузкой и написать разгромный баг-репорт.

Спойлер: базу я им действительно чуть не положил (и помог починить), но в процессе тестирования бот унизил мое резюме, переписал его и устроил меня на собес туда, куда я сам боялся подаваться.

Ниже - история про технические костыли, asyncio и то, как бездушный скрипт продает инженера лучше, чем сам инженер.

Оптимизировать запрос в вакууме — просто. Но как он поведет себя, когда десятки таких же запросов одновременно борются за ресурсы?

Эксперимент-3 : Частичная агрегация

Потеря данных, одно из самых неприятных происшествий. В статье я дам инструкцию, как сохранять дампы PostgreSQL на независимый сервер.

Мы разберём как подключиться к СУБД PostgreSQL, снять дамп с помощью pg_dump, сохранить его в стороннее облако, отправить статус в сообщении в Telegram с информацией о последнем бэкапе и сделать все это без лишних трат.

Оптимизировать запрос в вакууме — просто. Но как он поведет себя, когда десятки таких же запросов одновременно борются за ресурсы?

Эксперимент-2 : Оптимизация структуры запроса

Оптимизировать запрос в вакууме — просто. Но как он поведет себя, когда десятки таких же запросов одновременно борются за ресурсы?

Эксперимент-1 : Использование EXISTS

Для расчета коэффициента корреляции в PostgreSQL используется агрегатная функция corr

Однако, в ходе экспериментов была обнаружена интересная особенность функции corr — несовпадение результата с вычислениями в Excel.

Когда ты тестируешь интернет-магазин, пропущенный баг — это съехавшая вёрстка. Но если ты тестируешь высоконагруженную СУБД — это остановка бизнеса федерального масштаба. Разбираем внутреннюю кухню QA в Postgres Professional: от борьбы с утечками памяти через ASAN и Valgrind до «вайб-кодинга» с ИИ. Узнайте, как выстроить процессы качества так, чтобы не уронить прод, когда цена ошибки исчисляется миллионами.

Статья на Хабре "PostgreSQL Antipatterns: отказ от агрегатных функций = кратное ускорение" послужила отправной точкой для данного исследования. После ее изучения возникла гипотеза о возможности значительного повышения производительности PostgreSQL через замену агрегатных функций на конструкции ARRAY.

Всем привет! Мы делаем проекты по Zabbix, накопили большую экспертизу и решили сделать переводы нескольких статей, которые нам показались интересными и полезными. Наверняка, будут полезны и вам. Также своим опытом делимся в телеграм-канале zabbix_ru, где вы можете найти полезные материалы и записи наших вебинаров, опубликованных на нашем ютуб-канале (прим. переводчика).

В этой статье мы покажем вам, как перенести базу данных Zabbix из MySQL в PostgreSQL на Rocky Linux 9. Заодно покажем, как включить TimescaleDB, а также выполним некоторые базовые настройки производительности.

В статье предполагается, что если доступны необязательные патчи (ключи с плавающей точкой и первичные ключи ), то они уже применены к базе данных.
Если вы в этом не уверены, информация об этом статусе также отображается во фронтенде в разделе System information, например, «Database history tables upgraded: No».

Мы заранее предупреждаем вас, что вы осуществляете миграцию на свой страх и риск, и мы не несем ответственности за любой ущерб, вызванный непрофессиональным вмешательством.

В интернете есть много статей на тему «как перевести старую систему с Oracle на PostgreSQL». Как мигрировать схему данных, сами данные и логику. Не буду повторять это, просто сравню две СУБД на небольшом вымышленном учебном примере. Я расскажу про то, как организовать процесс написания и проверки кода системы для PostgreSQL, чтобы на выходе получился продукт даже более качественный, чем он мог быть без смены СУБД.

Чтобы было интереснее, я решил объединить два жанра и сделать техническую статью в виде фантастического рассказа. Тут будет и мультивселенная, и путешествия во времени. Вся фантастика оформлена в виде цитат, чтобы те, кто хочет просто факты, могли не терять время.