PostgreSQL *

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.

Статья описывает методику миграции приложения, содержащего множество SQL запросов из базы данных Oracle в Postgres. Будет интересна всем, кто собирается мигрировать или уже мигрировал приложение из Oracle в Postgres.

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.

Привет, Хабр!

Предлагаю сегодня разобраться, как семантический поиск появился в Laravel и PostgreSQL.

У нас 1С развёрнут на Linux и PostgreSQL. Всё началось с запроса клиента на развёртывание 1С в Linux-среде. Мы создали первый кластер, а затем перевели всю облачную 1С на open source.

В этой статье расскажем о нашем пути, сложностях и результатах. Больше подробностей об особенностях работы облачной 1С вы узнаете на вебинаре — запись эфира открыта по ссылке. 

Временные, или промежуточные данные — это данные, которые необходимы для обработки в рамках одной транзакции, сессии или в течение ограниченного периода, и удаляются после его завершения. Использование временных данных применяется в случаях, когда обработка всей информации за один запрос невозможна или нецелесообразна. Поэтому приложение может выполнять обработку по частям, используя несколько запросов. 

В статье будут рассмотрены основные методы хранения временных данных в PostgreSQL: обычные таблицы, нежурналируемые таблицы, материализованные преставления, временные таблицы и память серверного процесса с использованием расширения pg_variables.

Это был обычный понедельник. Я пил кофе, проверял почту, и вдруг — волна уведомлений в Slack. «Сайт не грузится!», «Отчеты зависли!», «Что происходит?».

Наш проект, который успешно работал с несколькими сотнями тысяч записей, перешагнул психологически важный рубеж — 10 миллионов строк в таблице заказов. И PostgreSQL, который раньше летал, внезапно начал ползти как улитка.

Сегодня поговорим про восстановление повреждённых данных в СУБД семейства постгрес. Речь именно о повреждённых данных, когда сам постгрес их прочитать уже не может. Задача восстановления таких данных нетривиальная. Тут нет и быть не может универсальных рецептов, иначе они давным давно уже были бы реализованы в виде утилит. Статья написана по мотивам моего выступления на конференции PGConf.Russia в 2023 году. Только сейчас дошли руки её написать, хотя в планах подготовка статьи была изначально. Могу сказать, что в плане восстановления повреждённых данных за эти годы ничего не поменялось, вся информация актуальна.

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.

Добрый день, коллеги!

Сегодня я хочу поделиться некоторыми проблемами (и решениями) при создании большого количества индексов и ограничений целостности (констрейнтов) одновременно.

Но для начала хочу порассуждать о том, почему вообще возникли такие вопросы.

При развёртывании новой крупной базы данных с «нуля» (например путём миграции), возникает необходимость построить также большое количество индексов в весьма ограниченное тех. окно. Как известно, процесс построения индекса это не только ценный мех IO, но и довольно большое количество CPU при достаточно производительной дисковой подсистеме. Чем больше ядер вы сможете задействовать — тем быстрее пойдёт процесс (в общем случае утверждение, конечно, спорное, но в моём случае обоснованное и проверенное).

На пути «параллелизации» всего и вся возникают разнообразные проблемы, про 3 такие проблемы я и хочу рассказать сегодня.

Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия Нечепоренко, я QA Lead и преподаватель курса "JavaScript QA Engineer" в Отус. В этой статье кратко разбираю самые живучие мифы о SQL и NoSQL и почему не стоит воспринимать выбор между ними как бинарный.

Команда Go for Devs подготовила перевод обзора PostgreSQL 18. Новый релиз не ограничился громкой подсистемой асинхронного ввода-вывода — он принёс ряд функций, заметных именно в повседневной разработке. Нативная поддержка UUID v7, виртуальные генерируемые столбцы, расширенные возможности RETURNING и новые средства диагностики делают жизнь разработчиков проще и продуктивнее.

На прошлой неделе мне предоставилась возможность прочитать научную статью 1986 года о создании Postgres как платформы и о исходных целях её проектирования. Меня поразила степень предусмотрительности её авторов и то, как цели проекта заложили фундамент создания системы управления базами данных, постепенно завоёвывающей мир.

Создатели PostgreSQL справились со своей задачей идеально. Они создали гибкий каркас для широкого спектра сценариев использования в бизнесе системы, которая спустя тридцать лет стала самой популярной СУБД.

В статье перечислены следующие шесть целей проекта:

1. улучшенная поддержка сложных объектов, расширяющих сценарии использования в бизнесе и разработке

2. обеспечение возможности расширения типов данных, операторов и способов доступа для пользователей

3. предоставление средств для активных баз данных (например, уведомлений и триггеров)

4. упрощение процесса восстановления после сбоев

5. использование преимуществ нового оборудования

6. применение реляционной модели Кодда

Давайте рассмотрим их с точки зрения современных возможностей Postgres.

В мире баз данных, где каждая миллисекунда на счету, а объемы информации растут как на дрожжах, выход PostgreSQL 18 стал настоящим подарком для разработчиков и администраторов. Это не просто косметический апгрейд, а глубокая перестройка подкапотных механизмов, от облачных хранилищ до высоконагруженных OLAP-систем. Давайте разберемся, что там в этом релизе появилось и/или изменилось.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как найти самый быстрый способ загрузки данных в PostgreSQL с помощью Python. Автор пошагово сравнил разные методы — от построчных вставок до COPY с потоковой генерацией CSV — и показал, как ускорить процесс более чем в 250 раз при нулевом потреблении памяти.

Можно ли перейти с Oracle или MS SQL на СУБД из Реестра российского ПО без переписывания всей хранимой логики?
Один из возможных подходов к решению этой задачи.

Любите ли вы SQL так же, как и я? Недавно, собирая огромный SQL‑запрос, я понял, что надо что‑то менять.

Логическим блоком в SQL является подзапрос или CTE и вроде бы можно разбивать запрос по блокам и работать с ними отдельно, как строится по кирпичикам любое приложение.

Однако когда весь текст запроса идет сплошняком на многие экраны, сложно и разрабатывать, и через длительное время понимать алгоритм запроса.

А что, если не надо писать SQL? В SAP мы не писали запросы, мы создавали Calculation View, и работать с ними было на порядок быстрее и приятнее.

Перефразируя диалог из Матрицы:

— Когда я стану избранным, я смогу писать длинный SQL?
— Тебе не надо будет писать SQL.

Работаете с PostgreSQL и хотите попробовать MongoDB? Я спроецировал опыт работы с реляционными БД на NoSQL и собрал два чек-листа: проверенные практики для PostgreSQL и их аналоги для MongoDB.

Без воды, только ключевые пункты чтобы быстро стартовать и не наступать на типичные грабли.

Нормализация vs Денормализация: Mongo, Postgres и реальная жизнь. Почему у нас вырастает 160 таблиц там, где мог быть один jsonb? И как понять, когда денормализация — это костыль, а когда осознанный выбор?

Если при слове «нормализация» у тебя начинается зевота, а менеджер с порога предлагает «спроектировать базу» — этот текст для тебя.

В конце августа вышел релиз распределённой СУБД Apache Cloudberry 2.0.0 — опенсорс‑проекта, который в режиме инкубации находится в Apache Software Foundation (ASF). В новой версии состоялся переход на кодовую базу PostgreSQL 14, а также было добавлено множество улучшений.

При этом на Хабре до сих пор незаслуженно мало статей, посвящённых этой СУБД. Мы решили исправить это совместно с Максом Янгом, техническим лидером и участником PPMC Apache Cloudberry (Incubating). Эти статьи созданы по материалам совместного митапа Yandex Cloud Data Platform — про Greenplum® и не только. В этот раз пройдёмся по базовым особенностям и функциям этой СУБД, а в следующий — доберёмся до advanced‑возможностей.