Миф о волшебном параметре fast=true жив и здоров, но в распределённых СУБД появляется ещё один — distributed=true. Ни тот, ни другой не спасут, если не пересобрать схему, ключи шардирования, последовательности, запросы и процесс миграции. Мы трезво проходим по всем углам: от выбора ключей и colocated-таблиц до CDC, топологий и ограничений внешних ключей; показываем, где действительно ускорится, а где станет дороже — и что с этим делать.
TDE бывает разным: от шифрования на уровне TAM до полного кодирования всего кластера и меток tablespace. Мы сравниваем Percona, Cybertec/EDB, Pangolin/Fujitsu и показываем, где теряется производительность и надёжность, а где появляется гибкость. Дополнительно замдиректора департамента разработки продуктов Василий Бернштейн и старший инженер по ИБ Владимир Абрамов расскажут о том, как в Postgres Pro Enterprise реализована ротация ключей без полного переписывания таблиц и почему выбран AES‑GCM.
41 ТБ/сутки по маршруту Oracle → Postgres Pro без остановки исходной системы — это не теория, а цифры последних тестов. Мы разложили миграцию на три этапа: быструю начальную загрузку, CDC из redo-логов и валидацию, и собрали их в ProGate. Как устроен конвейер, почему Go и где прячутся узкие места — расскажем в статье.
Когда ресурсы сервера уже на пределе, вертикальное масштабирование рано или поздно перестаёт работать — остаётся горизонтальный подход. В этой статье подробно разбираем два способа шардирования в Postgres Pro: Shardman и внешнее расширение Citus. Сравним архитектуры, межузловое взаимодействие, схемы распределения данных и сценарии, в которых каждое решение раскрывается по‑максимуму.
Быки, коровы и квайны
Об олимпиаде незапамятных времён спонсорства Oracle рассказывал ещё bzq aka Евгений Бредня, возглавляющий сейчас техподдержку Postgres Professional, а тогда (2016–2017) он ещё готовил вопросы как сотрудник AT Consulting. Вот части I и II. У Евгения на хабре интересные статьи — и о причудливых задачках, и о техподдержке. Так писали мы в Postgresso № 6 (55). Там же рассказали и уже об актуальных на том момент (2023) задачах 2-го и 3-го этапов, которые готовил Егор Рогов, руководитель программ отдела образования Postgres Professional (задачи для первого готовил не он, а Евгений Моргунов, автор PostgreSQL. Основы языка SQL).
В прошлом году, как известно в том числе из Postgresso #5 (66), организаторы даже выложили огромное видео, в котором был доклад Егора Рогова — в качестве важных материалов, сопутствующих олимпиаде: XV Международная олимпиада в сфере информационных технологий «IT‑Планета 2024». 1-й этап — заочный теоретический тест по PostgreSQL, из почти 3000 человек отобрали примерно 200. Вопросы для этого этапа были подготовлены Евгением Давыдовым. 2-й этап — также заочный. Здесь участникам было предложено подумать над пятью задачами Егора Рогова. Их он и разбирает в этой статье. А финал (3-й этап) Олимпиады проходил очно в Архангельске.
Но это присказки.
В прошлом году мы сделали встроенную поддержку отказоустойчивости в Postgres Pro Enterprise — BiHA. Наше решение позволяет разворачивать отказоустойчивый кластер Postgres, в котором в случае сбоя пишущего узла новый пишущий узел (лидер) будет выбран автоматически.
В новой версии BiHA появилась возможность зарегистрировать пользовательские функции, которые будут вызваны при возникновении таких событий в кластере, как смена лидера, добавление/удаление ноды и других. Этот механизм мы назвали пользовательские колбэки. Разработчик программного обеспечения Postgres Professional Наталия Кокунина расскажет, как реализованы колбэки, и обсудит особенности их использования.
Если вы настраивали отказоустойчивый кластер Postgres, то сталкивались с необходимостью перенаправления пользовательского трафика на пишущий узел после аварии на основном узле и переключения на резервный. Мы разработали расширение Proxima, которое снимает необходимость в настройке и администрировании дополнительного программного обеспечения.
Разработчик программного обеспечения Postgres Professional Тофиг Алиев расскажет, как мы делали Proxima, какие архитектурные решения заложены в расширение, почему мы выбрали именно такой подход. Разберет тонкости реализации, которые позволили нам обрабатывать более 10 тысяч одновременных клиентских сессий. Рассмотрит примеры использования и ответит на вопросы.
На третьем этапе олимпиады мы, как обычно, решали задачки на SQL, но в этом году надо было написать запрос не просто правильный, но и короткий. Чем короче — тем лучше результат. В детстве мы развлекались таким на микрокалькуляторах и на ассемблере, а сейчас я решил посмотреть, что получится, если попробовать то же на SQL. Получилось, на мой взгляд, интересно. Практического смысла в этом, конечно, никакого нет, но практики и на работе хватит, а тут мы развлекаемся.
Чтобы хорошо выступить, надо было — помимо прочего — выстроить правильную стратегию. Сразу писать максимально короткий запрос, без пробелов и с односимвольными именами не получится — легко самому запутаться. Поэтому сначала надо было решить задачу «по-человечески», а уже потом применить всякие микрооптимизации и получить заветные баллы. Но решить задачу, даже простую, всегда можно разными способами, и не всегда заранее понятно, какой из вариантов окажется короче после оптимизации. Поэтому нужно было не останавливаться, пробовать разные подходы, и при этом аккуратно хранить все версии, чтобы в любой момент можно было посмотреть на запрос еще раз и, чем Тьюринг не шутит, выиграть байтик-другой.
Мы традиционно разрешали пользоваться всеми благами интернета, включая ИИ. На эту тему многие сейчас переживают, но, честно говоря, я пока не вижу причин для беспокойства. Вот если бы все участники показали одинаково прекрасный результат, пришлось бы что-то придумывать. И то, конечно, не запрещать ИИ, а делать задачи более сложными. Но результаты у всех разные, и без собственной головы на плечах их не удалось бы получить (я попробовал), поэтому пока все хорошо. Если финалисты меня читают, было бы интересно услышать комментарии от первого лица: пользовались ли вы ИИ, насколько он вам помог или, может быть, наоборот, только отвлекал?
Переезд крупных, высоконагруженных систем с одной СУБД на другую — всегда вызов, сравнимый с хирургической операцией на работающем сердце. Компания ОТР поделилась уникальным опытом миграции одной из таких систем с Oracle на отечественную Postgres Pro. Ирина Токарева и Сергей Кузнецов из ОТР рассказали о тернистом пути, противостоянии росту энтропии больших объёмов поступающих и изменяемых данных, достигнутых результатах.
Почему даже самая мощная LLM иногда выдаёт бессмысленные фразы и противоречия? Всё дело в экспоненциальном росте вариантов (N^M) и свободном копировании человеческих ошибок. Читайте статью, чтобы узнать, как мы с помощью формальных грамматик превращаем хаотичную генерацию в управляемый синтез, усиливая роль семантики и соблюдая структурные правила.
Да что ж это делается? Хрустящие данные обратились снежинками, новый кирпичик данных стал неоновым, временная шкала обратилась в тигра и Xata переродилась
Два события заставили нас начать этот выпуск не с новостей о релизе. Snowflake купила Crunchy Data, а Data Bricks приобрела Neon. Что важнее, что сенсационней? Crunchy Data - компания-ветеран, Neon - стартап. Рыночная стоимость, однако, оказалась у стартапа в 4 раза больше. А тут и ещё 2 события (не столь сенсационных конечно). Но начнём с ветеранов.
Мы продолжаем свое участие в международной олимпиаде «IT-Планета». Как и в прошлые годы, проводился конкурс по SQL, состоящий из трех этапов: теоретический и практический туры, проходящие онлайн, и финальный очный тур.
В первом туре участвовало свыше 4 500 человек, из которых 245 были отобраны во второй. В этом году я занимался разработкой задач и проведением первых двух туров. Предлагаю перейти к рассмотрению задач практического этапа.
В статье разберемся, что такое векторный поиск, какие проблемы он решает, и как расширение pgpro_vector для Postgres Pro позволяет реализовать эти мощные возможности прямо в реляционной базе данных, без необходимости развертывать отдельные специализированные системы.
Эксперт Postgres Professional Андрей Зубков «нырнул» в недра VACUUM и выяснил, что детализированная статистика может выявить проблемы, которые критически влияют на производительность. Расскажем о том, что скрывалось в глубине PostgreSQL
Если вы, как DBA устали тратить время на изучение статистики производительности, анализ логов и настройку разрозненных инструментов мониторинга при администрировании большого количества баз данных, то у нас есть решение — PPEM (Postgres Pro Enterprise Manager). Он объединяет возможности визуализации метрик, управления экземплярами и резервным копированием, анализ производительности в единую графическую консоль, позволяя локализовать проблему и быстро принять меры. Расскажем, как мы решали «головные боли» DBA по мониторингу и аналитике БД.
START — опенсорсная LLM для точных вычислений и проверки кода. В START решены две главные проблемы большинства обычных моделей: галлюцинации и ошибки в многоэтапных расчетах. В статье разберемся, зачем и как именно эти проблемы решены.
В арсенале Postgres Pro есть мощное, но порой недооцененное оружие — декларативное секционирование. Оно только звучит сложно, а на деле позволяет элегантно «нарезать» гигантские таблицы, превращая их из неповоротливых монстров в управляемые и быстрые структуры. Делимся нетайными знаниями, которые помогут оптимизировать запросы и упростить жизнь.
PGConf.Russia 2025 прошла в месте историческом: в Центре Международной Торговли. История её короткая, но эффектная: построили в конце 70-х, ЦМТ был сначала Совинцентром, потом «Хаммеровским центром» - это было в то время такое окно в Европу. Через окно входили и выходили технологии и бизнес. Скульптура Меркурия перед фасадом мелькала тогда то и дело в новостях. Бизнес, судя, например, по машинам на парковке, это здание (комплекс зданий) отнюдь не позабыл. Хотел написать (и, как видите, написал) круче только в Кремлёвском Дворце Съездов эту конференцию провести, но и не так, и КДС тут не при чём. Но я был впечатлён и вспоминал с некоторыми коллегами былые технологические события, проходившие здесь во времена, когда таких мест было раз два и обчёлся, а может и раз - без два.
Эта история началась с шутки на офисной кухне 10 декабря, но, как водится, у каждой приличной шутки, она вдруг стала интересной для воплощения, а в конце переросла в не самую технически простую реализацию с хождением по многочисленным граблям.
А началось всё просто: пока все вокруг спорят как настраивать железо и тюнить операционные системы дабы выжать лишних TPS, мы решили проверить как отреагирует движок PostgreSQL если загрузить в него действительно большой объём данных. Например, давайте сделаем базу размером один петабайт и посмотрим как он это переживёт.
На дворе было 10 декабря, руководство поставило задачу сдать отчёт 20 января, до нового года оставалось меньше месяца, а в руках появился знакомый всем инженерам зуд.
Большие языковые модели (Large Language Model, LLM) используют в разных областях: с их помощью генерируют программный код, ищут информацию, озвучивают реплики чат-ботов. А вот при работе с реляционными данными языковые модели часто ошибаются.
Чтобы справиться с этими ошибками, в мы разработали три пайплайна для работы с базами данных. Эти пайплайны представляют собой цепочку связанных между собой языковых моделей: каждая из них генерирует свой ответ, и следующая модель работает с ответом предыдущей. Таким образом мы получаем дополнительный контекст, и запрос к базе данных становится точнее.