PostgreSQL *

Данные тоже стареют. Им, конечно, не всегда нужен вечный покой — чаще достаточно переехать туда, где они будут занимать меньше места, стоить дешевле в хранении и не мешать тем, кто продолжает работать. В Tantor Postgres эта задача решается не набором разрозненных скриптов, а полноценной системой управления жизненным циклом данных: с регулярным сбором статистики, анализом реальной активности, объяснимыми рекомендациями, аудитом, dry-run и безопасным поэтапным переносом объектов между уровнями хранения. В этой статье мы разберем полный операторский сценарий работы с ILM (information lifecycle management) от появления первых рекомендаций до их безопасного исполнения.

Dasha - opensource дашборд производительности PostgreSQL. Читает состояние кластеров из системных представлений, без агентов на хостах; поддерживает версии 14–18 и работу с несколькими кластерами в одном интерфейсе. Анализ запросов и снимки pg_stat_statements со сравнением и авто-снимками по триггерам, анализ индексов и таблиц с учётом всех хостов кластера, обслуживание и блокировки, диагностика конфигурации, композитная оценка Health Score, поиск по логам managed-кластеров Yandex Cloud. В комплекте - read-only MCP-коннектор для AI-ассистентов.

В статье - краткий обзор и скриншоты возможностей по разделам.

Зашёл тут на карту и вижу странную картину. На Чистых прудах висят три пина ровно друг на друге. Тыкаю, а там один и тот же «Вишнёвый сад» в Ленкоме. Совпадает всё, вплоть до времени и зала. Просто данные прилетели из трёх разных мест. Где-то площадка записана просто как Ленком, где-то полностью с именем Марка Захарова, а в третьем случае вообще пусто. Для пользователя это три разных события на карте, хотя спектакль на самом деле один.

У меня сейчас Окрест тянет афиши по шестнадцати городам из Яндекс Афиши, Afisha.ru, Timepad, KudaGo и телеграм-каналов самих площадок. Сейчас в базе 23 097 активных событий, и пересечений между источниками много. 8260 событий приходят из двух источников, 533 из трёх, десять встречаются сразу в четырёх. На карте всё это должно превращаться в одну точку, а не в гирлянду пинов.

10 лет в .NET, отпуск в Альпах и pgAdmin, который меня достал.

Начало июля, горный воздух, а в голове рабочая фрустрация. Ну сколько можно ждать по 30 секунд, пока pgAdmin разродится ради одного короткого запроса? Из инструментов с собой только смартфон и лимиты Claude Code. Challenge accepted.

За выходные, целиком с телефона, не написав руками ни единой строчки кода, я собрал первую рабочую версию нативного GUI для PostgreSQL. Дальше две недели вечернего кодинга, 17 релизов, и проект уже в Microsoft Store.

Встречайте: NativeAOT, взлетает за ~100 мс, весит всего 19 МБ, ноль трекеров, лицензия MIT.

Написал об этом подробный пост. Без лишней воды и успешного успеха рассказываю: как агент тащил разработку (от кода до дебага в песочнице) и где ему всё-таки нужна была менторская рука, какие грабли подкинул NativeAOT и как бесплатно выкатиться в Microsoft Store без покупки дорогого Authenticode-сертификата.

Заходите почитать, а в конце проголосуйте в опросе, какую фичу пилить следующей: ER-диаграммы, визуальный дифф EXPLAIN, UI для бэкапов или локальный AI?

Есть таблица GPS-точек. Транспорт шлёт координаты каждые несколько секунд, за сутки набегают миллионы строк, и таблица секционирована по времени. Значит, кто-то должен заранее создавать партицию на завтра и отцеплять партиции старше девяноста дней. Иначе в одну прекрасную ночь вставка упадёт с no partition of relation "gps_points" found for row, и это будет ровно в тот момент, когда никто не смотрит.

Перед командой, выросшей на MySQL/MariaDB, встаёт вопрос перехода на PostgreSQL: лицензии, экосистема расширений, более предсказуемое поведение при конкурентных нагрузках - причин достаточно. Проблема в другом: как перенести боевую базу, которая не останавливается ни на минуту, без часов простоя и без риска потерять данные, записанные во время переноса.

В этой статье - как мы решали эту задачу для интернет-магазина на MariaDB, почему готовые консольные конвертеры не годятся для «живой» миграции, и как выглядит рабочая схема на Debezium + Kafka Connect, включая Ansible-роль для повторяемого запуска.

У каждого релиза Postgres свой характер.

Одни релизы строятся вокруг громкой фичи. Другие решают давнюю проблему. Третьи содержат небольшие улучшения, которые замечаешь только после обновления: повседневная работа становится проще. Почти каждый релиз также повышает производительность.

В Postgres 19 есть улучшения на любой вкус. Встроенная команда REPACK CONCURRENTLY упрощает обслуживание крупных рабочих баз данных. SQL-запросы к графам свойств наверняка привлекут много внимания. Логическая репликация становится полноценнее.

Разработчики также улучшили VACUUM, EXPLAIN, COPY, секционирование, мониторинг и планировщик. Эти изменения не так заметны, но упрощают эксплуатацию рабочих систем.

До финального релиза детали могут измениться. Но бета-версия Postgres 19 уже позволяет оценить новые возможности и понять, как они повлияют на разработку и эксплуатацию систем.

18–21 ноября 2026 года в Непале пройдёт PGConf.Nepal 2026 — четвёртая PostgreSQL-конференция в стране. Предыдущие конференции состоялись в 2018, 2023 и в 2025 годах. В этом году конференция должна стать шире по составу участников, организаций и стран.

Этот материал подготовил автор решения Database Compression Tool (DCT), представленного на Инфостарт Маркетплейс. Мы публикуем его от имени компании, чтобы поделиться практической экспертизой наших авторов. В статье разработчик DCT рассказывает, как устроена свертка больших баз 1С, какие ошибки могут привести к нарушению учета и что необходимо учитывать при работе с базами объемом в сотни гигабайт и несколько терабайт. Мнение, выводы и практические рекомендации в материале принадлежат автору решения.

Заявка выглядит буднично: ERP размером 2,3 терабайта, бэкап перестал влезать в ночное окно, место в СХД заканчивается быстрее, чем согласовывается его закупка. Диски можно докупать до бесконечности, но в какой-то момент кто-то произносит слово «свёртка». И тут выясняется, что удалить из работающей учётной системы две трети строк и ничего при этом не сломать заметно сложнее, чем звучит.

Крон отработал. Экзит-код ноль. Файл лежит в S3, размер похож на правду. Мониторинг зелёный. Всё говорит о том, что бэкап сделан успешно, вот только его никогда не пробовали восстановить.

Я лично сталкивался с этой проблемой дважды и один раз наблюдал её последствия в масштабах всего интернета. Это побудило меня создать инструмент, который регулярно восстанавливает бэкапы по расписанию и проверяет целостность данных. Ниже я расскажу, почему «бэкап снят» и «бэкап восстановится» — это два совершенно разных факта, а также как автоматическая проверка второго факта работает на практике.

Как мне кажется, старая формула успеха — «сделай хорошо и опубликуй в престижном журнале» — постепенно перестаёт работать. AI не смотрит на статус площадки: он верит тому, что выложено открыто, изложено полно и независимо подтверждено. Почему письмо в публичную рассылку теперь весит больше статьи в закрытом журнале, чем рискуют коммерческие форки PostgreSQL, и при чём здесь борги - об этом я размышляю в этой "отпускной" заметке.

SSB — «мы стояли на „плоскости“»

Предлагаемый текст представляет опыт ознакомления автора с тестом SSB в свете обычных прикладных вопросов BI‑проекта умеренного размаха. Автор пытается бросить пытливый взгляд на спектр перспективных возможностей, обеспечиваемых доступностью и масштабируемостью теста SSB.

Как ускорить Hash Join в PostgreSQL, отбросив 99% строк ещё до самого соединения? Рассказываем о фильтре Блума в СУБД Tantor Postgres на живых и синтетических примерах.

В статье рассматривается планирование ребаланса кластера Greengage DB (open-source fork Greenplum) после shrink, декомиссии и добавления хостов: формальная модель размещения primary- и mirror-сегментов, минимизация числа перемещений, сравнение точных и эвристических алгоритмов и реализация планировщика в ggrebalance

Меня заинтересовал новый плагин DB Client, который идёт в составе OpenIDE. Давайте посмотрим, может ли он уже на текущий момент стать достойной альтернативой платному DataGrip? Я не предъявляю каких-то узкоспециальных требований к таким инструментам. В основном требуется писать и оптимизировать sql-запросы, просматривать структуру таблиц и диаграмму связей между ними, просматривать актуальный DDL, выполнять мелкие правки данных “на лету”, а также делать импорт и экспорт данных в различных форматах. Давайте по этим пунктам и пройдёмся.

Мы продолжаем праздновать 30-летие PostgreSQL и публикуем перевод второй фундаментальной статьи о СУБД. Перевод первого манифеста можно прочесть в этом посте.

Когда я начал развивать Discord-сообщество, обычной команды /ban хватило совсем ненадолго. Роли настраивались в одном месте, приветствия — в другом, логи — в третьем, а за уведомления о стримах отвечал отдельный бот.

💾 MinIO, MongoDB, PostgreSQL для хранения 25 лет истории стоимости акций

Когда строишь эмулятор для проверки торговой стратегии 20 акций на 25 лет исторических данных поминутно, выбор хранилища становится архитектурной задачей. В статье разобрал, почему попытка использовать MinIO не оправдала себя, где упирается MongoDB и как PostgreSQL с Pgpool-II и read-репликами сократил время чтения одной свечи с 40мс до 10мс

Пользователи допускают опечатки при регистрации, и база данных постепенно превращается в хаос. Мы столкнулись с этим в одном из наших проектов в компании, где система поддерживала артистов и помогала координировать выступления.

Меня зовут Илья Новиков, я технический директор компании «Исходный код».

Ранее карточки артистов создавались автоматически на основе заявок на выступления. Поначалу это казалось вполне приемлемым: артист подает заявку, система создает карточку, администраторы могут с ней работать.

На практике мы получили кучу дубликатов. В некоторых записях был один и тот же адрес электронной почты. В некоторых — один и тот же номер телефона. Некоторые были связаны и тем, и другим, но не всегда напрямую.

Для команды, которой приходилось администрировать эту базу данных и координировать выступления, это стало настоящей проблемой. Стало непонятно, какая карточка артиста является подлинной, где хранится история бронирований и какую запись следует использовать для дальнейшей работы.

Правильное решение — предотвращать появление дубликатов до того, как они попадут в систему. Я с этим согласен. Регистрация должна проверять данные, нормализовать контакты и проверять, существует ли человек уже в системе.

Нам этого было недостаточно. У нас уже были производственные данные, производственные пользователи и производственный беспорядок. Нам нужно было перестраивать систему в процессе работы.

Я использую Supabase в self-hosted режиме: сервисы работают в Docker Compose, включая Postgres, Kong, GoTrue, PostgREST, Storage, Realtime, Edge Functions, Logflare и Vector. Перед Kong стоит Nginx, который завершает TLS и проксирует публичное API.

Мне нужно было закрыть две задачи