Один из самых первых и распространенных вопросов в процессе миграции базы данных с Oracle на PostgreSQL — «Как типы данных Oracle сопоставимы с типами PostgreSQL?».

Простой ответ заключается в том, что они очень совместимы и легко сопоставляются. В приведенной ниже таблице показано сравнение и сопоставление типов данных Oracle с PostgreSQL для наиболее распространенных типов Oracle. Эти базовые типы данных лишь поверхностно демонстрируют то, что может сделать PostgreSQL, — она ​​имеет очень богатую систему типов и поддерживает настраиваемые типы. В состав встроенных типов входят JSON, массивы, UUID, IP-адреса, геометрические типы, перечисления и многое другое.

Настраивая postgresql.conf, Вы могли заметить, что там есть параметр full_page_writes. Имеющийся рядом с ним комментарий гласит что-то о частичной записи страниц и люди, как правило, оставляют его в состоянии on — что не плохо, это я и объясню далее в данной статье. Тем не менее, очень полезно понимать что full_page_writes делает, так как влияние на работы системы может быть значительным.

В отличие от моего прошлого поста про настройку чекпоинтов, этот не является пособием о том, как надо настраивать сервер. Здесь не так много всего того, что Вы могли бы настроить, на самом деле, но я покажу Вам как некоторые решения на уровне приложения (к примеру, выбор типов данных) могут взаимодействовать с записью полных страниц.

Сравнение схем двух или более различных баз данных Postgres является распространенной задачей, но она может стать более каверзной, если эти базы работают на разных версиях Postgres'а. Быстрым и каноническим способом сравнить схемы является использование одной и той же программы pg_dump для взаимодействия с каждой базой со --schema-only параметром. Этот метод работает великолепно, но имеются некоторые подводные камни, особенно при копировании представлений.


(Фото сделано Philippe Vieux-Jeanton)

В течении долгого времени, одним из самых известных несовершенств PostgreSQL была возможность распараллеливания запросов. С выходом версии 9.6 это перестанет быть проблемой. Большая работа была проделана по этому вопросу, и уже начиная с коммита 80558c1, появляется параллелизация последовательного чтения, с которым мы и познакомимся по ходу этой статьи.

Если вы пытаетесь оптимизировать производительность Вашего основанного на PostgreSQL приложения, Вы наверняка пользуетесь базовыми инструментами: EXPLAIN (BUFFERS, ANALYZE), pg_stat_statements, auto_explain, log_statement_min_duration, и т.д.

Возможно Вы смотрите в сторону конфликтов блокировок с помощью log_lock_waits, следите за поведением ваших контрольных точек и т.д.

Но задумывалились ли Вы о задержках в сети? Игроки знают о ней, но имеет ли это отношение к Вашему серверу с приложением?

PostgreSQL 9.5 представил новый функционал, связанный с JSONB, значительно усиливающий его уже имеющиеся NoSQL характеристики. С добавлением новых операторов и функций, теперь стало возможно с легкостью изменять данные, хранящиеся в JSONB формате. В этой статье будут представлены эти новые операторы с примерами, как им можно использовать.

С добавлением типа данных JSON в версии 9.2, PostgreSQL наконец-то начал поддерживать JSON нативно. Несмотря на то что с выходом этой версии стало возможно использовать PostgreSQL как «NoSQL» базу данных, не так много можно было сделать на самом деле в то время из-за нехватки операторов и интересных функций. С момента выхода 9.2 версии, поддержка JSON значительно улучшалась в каждой следующей версии PostgreSQL, выливаясь сегодня в полное преодоление изначальных ограничений.

Массивы являются мощным средством программирования, часто используемом разработчиками, как в Java так и PL / PgSQL. Интерфейсы потенциально могут стать сложнее, например, когда два из них пытаются и общаются друг другом. В этом разделе рассматривается, как можно написать простой код, который использует java.sql.Array интерфейс для вставки, извлечения, и обновления массивов в PostgreSQL.

Чтобы продемонстрировать этот функционал, давайте создадим простую таблицу, которая хранит названия стран в одной колонке в виде текста, и список каких-то городов, принадлежащих этой стране во второй колонке в виде текстового массива.

CREATE TABLE city_example (
country TEXT, 
cities TEXT[]
);

Теперь мы будем использовать JDBC интерфейс для добавления, получения и изменения данных в этой таблице.

Вас может удивить тот факт, что пагинация, распространенная, как таковая, в веб приложениях, с легкостью может быть реализована нерационально. В этой статье мы испробуем различные способы пагинации на стороне сервера и обсудим их удобство при использовании в PostgreSQL. Статья поможет Вам понять, какая техника более уместна в Вашей ситуации, в том числе некоторые Вы, возможно, не видели прежде, а именно те, которые полагаются на физическую кластеризацию и сборщика статистики базы данных.

На обучающих занятиях по PostgreSQL, и на продвинутом, и на базовом курсах, я часто сталкиваюсь с тем фактом, что обучающиеся практически ничего не знают о том, насколько мощными могут быть индексы по выражениям (если они вообще знают об их существовании). Так что позвольте мне сделать для Вас небольшой обзор.

Иногда вам нужно определить какому файлу на диске соответствует таблица. У вас имеется путь, полный цифр, такой как base/16499/19401 и вы хотите разобраться в нем. Вы можете смотреть на сообщение об ошибке, которое упоминает имя файла, например:

ERROR:  could not read block 11857 of relation base/16396/3720450: read only 0 of 8192 bytes

В PostgreSQL 9.5 появится декларативная безопасность строк. Вы можете задать правила для таблиц и сделать их выполнение автоматическим, к примеру, позволяя пользователю joe видеть только строки, у которых в поле owner стоит значение joe.

Это отличный инструмент и он уже давно должен был появиться. Этого не было сделано в PostgreSQL 9.4, зато было сделано с помощью автоматически обновляемых представлений security_barrier. Они и функции LEAKPROOF формируют фундамент, на котором и построена безопасность строк. Вы можете использовать эти составляющие части без поддержки декларативной политики для достижения безопасности строк в 9.4.

Ранее я уже обсуждал security_barrier представления. Этот пост содержит в себе примеры того, как может произойти утечка информации из представления и как security_barrier представления предотвращают такие утечки. Я предположу, что Вы знакомы с принципами, изложенными в оставшейся части статьи и не буду повторно устраивать демонстрацию того, как происходят утечки информации из представлений и т.д.

Вы могли заметить, что в PostgreSQL 9.2 была добавлена поддержка для security_barrier представлений. Я смотрел в этот код с прицелом на добавление поддержки автоматического обновления для них, как части развивающейся работы по защите на уровне строк для проекта AXLE, и я подумал что попробую объяснить как они работают.

Роберт уже объяснил в чем польза таких представлений и от чего они защищают (кроме того, это еще обсуждалось в "Что нового в PostgreSQL 9.2"). Сейчас же я хотел бы перейти к тому, как они работают и обсудить как security_barrier представления взаимодействуют с автоматически обновляемыми представлениями.

В целом, системы управления реляционными базами данных были задуманы как «один-размер-подходит-всем решение для хранения и получения данных» на протяжении десятилетий. Но растущая необходимость в масштабируемости и новые требования приложений создали новые проблемы для традиционных систем управления РСУБД, включая некоторую неудовлетворенность подходом «один-размер-подходит-всем» в ряде масштабируемых приложений.

Ответом на это было новое поколение легковесных, высокопроизводительных баз данных, созданных для того, чтобы бросить вызов господству реляционных баз данных.

Хранение документов в Postgres немного проще, теперь у нас есть серьезные процедуры сохранения, возможность запускать полнотекстовый поиск, и некоторые простые процедуры поиска и фильтрации.

Это только половина истории, конечно же. Рудиментарные поиски могут служить нуждам приложения, но они никогда не будут работать в долгой перспективе, когда нам надо будет задавать более глубокие вопросы.

В частях первой и второй этой небольшой серии статей, я показал различные способы сохранения документа и последующего обновления его поискового поля. Кроме того, я показал как транзакционно сохранять множество документов. В этой статье я буду рассматривать варианты выполнения запросов.

В первой части этой серии статей, я создал хорошую функцию сохранения, равно как и другую функцию, позволяющую создавать изменяемые документо-ориентированные таблицы на лету. Они работают исправно и делают именно то, что надо, но мы можем сделать еще многое. Особенно: я хочу полнотекстовый поиск, индексируемый на лету и сохранение многих документов внутри транзакции.

Давайте сделаем это.

Данная статья является переводом, оригинальная статья находится вот здесь, автор Rob Conery.

Postgres, как многие знают, поддерживает JSON как тип хранения данных, а с выходом 9.4, Postgres теперь поддерживает хранение JSON в виде jsonb — бинарного формата.

Это прекрасные новости для тех, кто хочет шагнуть дальше простого «хранения JSON как текста». jsonb теперь поддерживает индексирование с использованием GIN индекса, а также имеет специальный оператор запросов, который позволяет получить преимущества GIN индекса.