Что общего у запросов из 1С, конструкции IN (VALUES ...) и безобидного выражения x + 0? Все они способны превратить выполнение запроса из миллисекундного дела в многоминутное ожидание, потому что стандартный планировщик PostgreSQL на них «спотыкается». Разбираем, как расширение pgpro_planner переписывает неудобные куски дерева запросов в дружелюбный вид еще до того, как оптимизатор успеет выбрать неудачный план, и почему некоторые из этих решений уже попали в ванильный PostgreSQL 18.

Стабильная и быстрая работа платформы «1С:Предприятие» — критически важный фактор для бизнеса. Команда Postgres Professional ведёт постоянную работу над совершенствованием ядра СУБД, устраняя архитектурные узкие места, которые проявляются при высоких нагрузках, характерных для 1С.

Недавно мы выпустили Postgres Pro Enterprise 17.6, куда добавили новый пакет улучшений для 1C. 

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.

Упереться в лимит 4 миллиарда строк в TOAST-таблице или поймать OidGen lock при массовой заливке документов — страшный сон администратора PostgreSQL. Хотя архитекторы советуют выносить файлы в S3, реальность часто диктует хранение внутри БД. Руководитель группы по оптимизации приложений Александр Попов разбирает, как работают стандартные механизмы bytea и pg_largeobject, где находятся их «бутылочные горлышки» и как эти ограничения обходятся в Postgres Pro Enterprise.

Что общего у массового применения конфигураций, встроенной поддержки OpenTelemetry и управления HA-кластерами в пару кликов? Всё это — части пазла, который мы собираем, чтобы сделать администрирование PostgreSQL по-настоящему удобным и безопасным. Выход версии Postgres Pro Enterprise Manager (PPEM) 2.3 стал важной вехой в развитии нашего графического интерфейса. Мы добавили поддержку пользовательских пресетов, переработали систему алертинга и усилили RBAC-модель управления доступом. Разбираем ключевые нововведения релиза, которые помогут навести порядок в зоопарке конфигураций и спать спокойно, зная, что система сама предупредит о проблемах.

Техподдержка бывает разная. Где-то это «попробуйте перезагрузить» или «проверьте провод», а где-то — сложные инженерные задачи, которым не жалко посвятить хоть всю жизнь. Какой вариант в поддержке Postgres Professional и кого/чего больше в этой сфере — людей или технологий, — разбираемся со старшим инженером технической поддержки Postgres Professional Камилем Каримовым.

Ваш сервис отправил сообщение в RabbitMQ, но в момент коммита транзакция в базе данных откатилась. Классический кошмар распределенных систем, порождающий данные-призраки и часы отладки. Обычно эту проблему решают сложным кодом, двухфазными коммитами или просто надеждой на лучшее. А что, если бы откат транзакции в PostgreSQL мог автоматически «откатить» и отправку сообщения, вернув его в очередь без единой строчки вашего кода? Рассказываем, как это работает.

Некоторые из IT-компаний говорят, что поддерживают open source. На деле это нередко означает использование чужого кода и PR-активность. Мы считаем, что настоящий вклад — это коммиты в ядро. И чтобы делать это системно, мы открыли инженерный центр не в столичном бизнес-парке, а в месте, где фундаментальная наука — часть культурного кода. Рассказываем, почему будущее системного программирования мы строим в новосибирском Академгородке.

Пополнение в списке контрибьюторов:

New PostgreSQL Contributors 2025

Major Contributors:

Андрей Бородин (Andrey Borodin, Яндекс.Облако, наши ПОЗДРАВЛЕНИЯ!
Якоб Чемпион (Jacob Champion, EDB),
Йелте Феннема-Нио (Jelte Fennema-Nio Motherduck, DuckDB),
Роберт Трит (Robert Treat pgtreats, за общественную деятельность).

Просто новые контрибьюторы:

Эндрю Кейн (Andrew Kane),
Энди Фэн (Andy Fan),
Ханс-Юрген Шёниг (Hans-Jürgen Schönig),
Хиан Хе (Jian He),
Марко Нанчиарини (Marco Nenciarini),
Майкл Голдберг (Michael Goldberg),
Сара Конвей (Sarah Conway).

Руководитель отдела машинного обучения Postgres Professional Савелий Батурин рассказал, как он прошёл путь от первых экспериментов в 16 лет до ML-инженера, решающего задачи для СУБД. В статье — обзор ролей в индустрии, развенчание мифа о промпт-инженерах и список ресурсов, которые помогут оставаться в курсе событий.

Можно ли смоделировать хаос пуассоновских потоков бронирований и конечный автомат состояний рейса (от «по расписанию» до «приземлился») целиком внутри PostgreSQL? Мы решили, что для создания идеальной учебной базы данных — можно. Вместо старых статичных таблиц мы построили генератор, имитирующий жизнь глобальной авиакомпании. Рассказываем, зачем это было нужно и почему старая база на 2,5 ГБ перестала справляться с задачами.

Один запрос выполняется 100 мс, другой — меньше 1 мс. Оба делают одно и то же, но второй написан на странном, почти алхимическом SQL. В чём подвох? Первый использует OR, а второй — хитрую комбинацию AND. Этот перевод — расследование того, почему условие OR так дорого обходится вашей базе данных, и практическое руководство по тому, как проектировать схемы, чтобы избежать этой ловушки производительности.

Как вы думаете, сколько человек документирует продукты в Postgres Professional? 50? 100? А вот и нет — всего десять. Рассказываем, как команде техписателей удается управлять сотнями файлов, почему их работа — это квест, и как они успевают контрибьютить в ванильный PostgreSQL.

Одна из открытых пока задач в области баз данных - поддержание базы данных в консистентном состоянии одновременно на нескольких экземплярах СУБД (узлах), принимающих клиентские соединения независимо друг от друга. Суть проблемы заключается не в том, чтобы синхронизировать состояние удалённо по сети, а в том, что в случае отказа одного из узлов такой системы остальные должны продолжить свою работу без перерыва: принимать соединения, коммитить транзакции не потеряв при этом консистентность. Аналогией для случая одного экземпляра СУБД здесь может быть, к примеру, обеспечение работы при отказе планки оперативной памяти или прерывающемся доступе к нескольким ядрам процессора.

Здесь я хочу возобновить обсуждение проблемы мультимастера на базе Postgres: его практическую ценность, реализуемость, стэк технологий, которые нужно создать. Возможно, что поставив проблему более узко, мы сможем прийти к решению, которое будет полезно для отрасли...

PostgreSQL 18

Всё, уже официальная версия.

Загрузить,

замечания к выпуску (release notes),

для прессы,

безопасность,

версионная политика,

контакты,

дайте денег.

Как всегда, все основные особенности обсудили ещё задолго до официальной, начав с первых бет (мы, например, говорили о некоторых статьях на эту тему ещё в номере Postgresso 3-4 за 2025, когда вышла самая 1-я бета).

Вот что подчёркивают в официальном релизе:

В мире, где абстракции правят бал, а скорость важнее эффективности, говорить о C — значит идти против течения. Для многих это «устаревший» язык с ручным управлением памятью и «опасными» указателями. Но что, если именно эти его особенности — не минусы, а ключи к системному программированию, где нет права на ошибку? Программистом Postgres Professional с 22-летним стажем Максим Орлов убеждён, что C — не про мгновенный дофамин и быстрые прототипы, а про суть, контроль и философское понимание того, как действительно работает железо. Погрузитесь в историю любви к C, которая началась с раздражения на Pascal, и узнайте, почему этот «бастион спокойствия» актуален и сегодня.

Традиционные подходы к генерации SQL-запросов часто полагаются на инструктированные языковые модели, но они могут быть неэффективными и неточными. Мы рассмотрим новый подход, основанный на использовании Reinforcement Learning для дообучения моделей, который может улучшить точность и эффективность генерации SQL.

25 сентября вышел PostgreSQL 18 — релиз, где маркетинговое «в 3 раза быстрее» подкреплено конкретной работой над вводом‑выводом, планировщиком и инструментами миграции. Ниже — без лозунгов и фанфар: разберём, что и как вам поможет в проде.

Принцип «тестируй все» не повышает, а разрушает качество данных. Сотни бесполезных алертов создают шум, в котором тонут действительно важные сигналы, а команда перестает на них реагировать. В Google и Monzo от этого уже отказались. Рассказываем, как перейти от тотального тестирования к точечным проверкам узлов с максимальным радиусом влияния и почему один правильный тест на источник важнее сотни проверок в витринах.

Всю свою карьеру инженеры строят системы, которые бережно хранят данные и защищают их от искажений. А что если мы скажем, что иногда правильнее всё делать наоборот: намеренно портить данные, генерировать их из воздуха и создавать неотличимые от настоящих подделки? Системный аналитик Postgres Professional Максим Грамин расскажет, почему создание фейковых данных — это критически важный навык для тестирования, безопасности и разработки, и как научиться делать это правильно, не превращая базу в свалку из «Иванов Ивановых».