Производительность PostgreSQL — это баланс мощности и тонкой настройки
Производительность PostgreSQL — это баланс мощности и тонкой настройки

Промпт

Проанализируй публикации на Хабре по теме производительности СУБД PostgreSQL за последние полгода . Подготовь отчет о наиболее интересных публикациях и общем интересе читателей Хабра к теме производительности СУБД PostgreSQL.

Ответ нейросети DeepSeek

1. Введение

Цель анализа — оценить интерес читателей Хабра к теме производительности PostgreSQL за последние полгода (с июня по декабрь 2025 г.) и выделить наиболее значимые публикации. Поиск проводился по ключевым словам “производительность PostgreSQL”, “оптимизация”, “PG_EXPECTO” с использованием встроенного поиска Хабра и ручного отбора статей в хабе PostgreSQL.

Критерии отбора:

  • Дата публикации — не ранее июня 2025 г.

  • Тема — непосредственно связана с повышением производительности PostgreSQL (оптимизация запросов, настройка параметров, инструменты мониторинга и тестирования, новости релизов).

  • Показатели вовлеченности — количество просмотров (указано в статье) как основной индикатор интереса.

2. Наиболее интересные публикации

За отчётный период обнаружено более десятка статей, прямо затрагивающих вопросы производительности PostgreSQL. Ниже представлены ключевые работы, отсортированные по дате публикации.

№

Название (ссылка)

Дата

Просмотры

Краткое содержание

1

Релиз PostgreSQL 18

25.09.2025

—

Новость о выходе новой версии, в которой многие улучшения направлены на повышение производительности: асинхронный ввод/вывод (AIO), оптимизация “skip‑scan” для многоколоночных индексов, ускорение планирования JOIN, распараллеливание построения индексов GIN и др.

2

PostgreSQL против 10 миллионов записей: оптимизация запросов, которая спасла наш проект

03.10.2025

15 K

Практический кейс оптимизации тяжелых запросов на таблице с 10 млн записей. Автор показывает пошаговый анализ через pg_stat_statements, создание составных и частичных индексов, рефакторинг запроса с CTE, настройку work_mem и shared_buffers. Результат — ускорение в 233 раза.

3

Ожидания в избытке: как лишние индексы тормозят PostgreSQL и чем поможет pg_expecto

20.10.2025

7.7 K

Эксперимент с использованием инструмента pg_expecto для оценки влияния избыточных индексов на производительность. Показано, что добавление лишних индексов снижает операционную скорость на ~14 % и увеличивает ожидания типа LWLock.

4

Использование PG_EXPECTO для выявления проблемных SQL запросов при анализе инцидента производительности СУБД PostgreSQL

06.11.2025

4.3 K

Пошаговый разбор расследования инцидента производительности с помощью pg_expecto. Инструмент позволяет коррелировать метрики инфраструктуры (vmstat, iostat) с событиями ожидания СУБД и быстро выделять проблемные queryid для оптимизации.

5

PG_EXPECTO: Анализ влияния размера shared_buffers на производительность СУБД PostgreSQL

(опубликована в ноябре 2025, точная дата не указана)

8 K

Детальное исследование методологии PG_EXPECTO для оценки влияния параметра shared_buffers. Опровергается догма “25 % RAM” и показывается, что при росте буфера узким местом становится CPU, а не I/O.

6

PostgreSQL: shared_buffers = 25% RAM?

(октябрь–ноябрь 2025)

9.2 K

Мнение, основанное на данных PG_EXPECTO, о том, что классическое правило “25 % оперативной памяти” не является научным законом. Оптимальное значение shared_buffers зависит от рабочей нагрузки и должно определяться нагрузочным тестированием.

7

Ускорение планирования JOIN’ов — до 16 раз быстрее

(октябрь–ноябрь 2025)

11 K

Перевод статьи о патче для PostgreSQL 19, который заменяет квадратичный алгоритм сравнения частых значений (MCV) на хэш-таблицу, что ускоряет планирование JOIN’ов до 16 раз.

8

Оптимизация пагинации в PostgreSQL: Как настройка work_mem превратила ROW_NUMBER в лидера производительности

(ноябрь 2025)

6.9 K

Сравнение методов пагинации (ROW_NUMBER vs Deferred Join) под нагрузкой. Показано, что правильная настройка work_mem может перевесить архитектурные преимущества Deferred Join.

9

Маленькие, но мощные оптимизации: как pgpro_planner спасает запросы из мира 1С

(ноябрь 2025)

9.1 K

Обзор расширения pgpro_planner, которое переписывает “неудобные” части запросов (например, IN (VALUES …)) до того, как планировщик PostgreSQL выберет неудачный план.

3. Общий интерес читателей к теме производительности PostgreSQL

  1. Объем публикаций. За полгода в хабе PostgreSQL появилось не менее 10–15 статей, непосредственно посвященных производительности. Это свидетельствует о высокой активности авторов, которые делятся практическим опытом оптимизации, результатами экспериментов и обзорами новых возможностей.

  2. Показатели вовлеченности. Большинство статей набирают от 4 тыс. до 15 тыс. просмотров, что для узкопрофильной технической темы является высоким показателем. Наибольший интерес вызывают:

    • Практические кейсы (например, “PostgreSQL против 10 миллионов записей” – 15 тыс. просмотров).

    • Дискуссии вокруг устоявшихся правил (“shared_buffers = 25% RAM?” – 9.2 тыс. просмотров).

    • Описания инструментов (серия статей о PG_EXPECTO – 4–8 тыс. просмотров каждая).

  3. Основные н��правления интереса:

    • Оптимизация запросов и индексов – самые популярные темы, связанные с повседневными задачами разработчиков и администраторов.

    • Настройка параметров СУБД – интерес сместился от слепого следования рекомендациям к экспериментальному подходу с использованием нагрузочного тестирования.

    • Инструменты мониторинга и анализа – методология PG_EXPECTO стала заметным трендом, что указывает на спрос на структурированные, воспроизводимые методы диагностики.

    • Новости релизов – анонсы PostgreSQL 18 и предварительные обзоры возможностей PostgreSQL 19 также привлекают внимание, так как несут информацию о будущих улучшениях производительности.

  4. Выводы об интересе читателей. Тема производительности PostgreSQL остается одной из самых востребованных на Хабре. Аудитория активно потребляет как практические руководства, так и материалы, опровергающие устаревшие догмы. Высокие просмотры и регулярность публикаций подтверждают, что читатели заинтересованы в глубоком понимании работы СУБД и готовы применять современные методики оптимизации.

4. Заключение

За последние полгода на Хабре сформировался устойчивый поток публикаций о производительности PostgreSQL. Наиболее ценными для сообщества становятся статьи, которые сочетают практический опыт с научным подходом – использование инструментов типа PG_EXPECTO, нагрузочное тестирование, анализ реальных инцидентов.

Общий интерес читателей высок, что выражается в тысячах просмотров каждой значимой статьи. Тема продолжает развиваться в сторону более строгих, измеримых методик настройки и оптимизации, что соответствует общему тренду на data‑driven инжиниринг в области баз данных.

Отчет составлен на основе данных, полученных из открытых источников Хабра (habr.com). Все ссылки ведут на оригинальные публикации. Даты и просмотры указаны на момент анализа (17 декабря 2025 г.).