PostgreSQL *

Механизм реализации транзакций - основная часть реляционных баз данных. Он упрощает разработку приложений, в которых гарантируется целостность данных. Стандарт SQL регламентирует, часть свойств по поддержке транзакций, но многие детали не стандартизованы. Как следствие, реализация поддержки транзакций в разных базах данных может существенно различаться. В настоящее время, многие пытаются перейти с Oracle на PostgreSQL. Для миграции приложений важно понимать различия в реализации работы транзакций, иначе можно столкнуться с неприятными сюрпризами, которые могут поставить под угрозу производительность и целостность данных. Поэтому Лоренс Альбе решил, что полезно сравнить реализацию работы транзакций в Oracle и PostgreSQL и свести различия в одной статье.

Миграция с Oracle в «ванильный» PostgreSQL ломается на пакетах, автономных транзакциях и коллекциях — там их просто нет. Разбираем, почему ora2pg спотыкается, что дает нативная реализация этих механизмов в Postgres Pro Enterprise и как ora2pgpro переводит PL/SQL семантически точно, без костылей и регулярок.

Всем привет, меня зовут Денис Лимарев, я руковожу разработкой в одной из продуктовых команд Uzum Tezkor. В этой статье разберу несколько оптимизаций запросов к БД, которыми наша команда пользуется при разработке своих сервисов, и опишу подход к оптимизациям запросов в целом. В своих проектах мы используем PostgreSQL версии 14.15, поэтому все запросы я проанализировал на ней, и ваши результаты могут отличаться в зависимости от вашей версии.

В этой статье рассматривается решение проблемы деплоя Telegram-бота Coreness, с подробный описанием проблем и решений. Вместо ручного копирования файлов, настройки зависимостей и миграций БД была создана система, которая делает всё автоматически.

Вам нужно создать сложный запрос к реляционной БД с изменяющимися параметрами?

В этой статье рассмотрим основные возможности Criteria API. Также рассмотрим более продвинутые вещи, например создание CTE и оконных функций, которые есть у Hibernate Criteria API. В статье много примеров, которые смогут помочь при написании запросов Criteria API на практике.

PostgreSQL пишет в логи куда больше, чем может показаться на первый взгляд: от мелких предупреждений до подробностей выполнения запросов. И это не просто журнал ошибок — логи становятся мощным инструментом для мониторинга и оптимизации производительности. В материале разбираем, как настроить логирование под свои задачи: что именно фиксировать, как избежать шума и каким образом логи помогают находить узкие места и ускорять работу базы.

Для работы любого сервиса обычно нужна база данных. Чаще всего PostgreSQL.
Также требуются общие функции по работе с БД, так называемые CRUD операции,
операции CREATE + READ + UPDATE + DELETE, а также другие функции по работе с БД.
...
Получится готовый микросервис, который можно сразу запустить, или можно использовать как библиотеку через import.

PostgreSQL известна как надежная и универсальная СУБД. Но если нужно хранить координаты, строить маршруты или анализировать границы районов, ее базовых возможностей уже не хватает. Здесь на помощь приходит PostGIS. Под катом разберемся, что умеет расширение и как его использовать.

Разбирая взаимоблокировки, Лоренс вспомнил, насколько опасным может быть использование SELECT FOR UPDATE при конкурентном доступе. В этом нет ничего нового, но Лоренс заметил, что многие не знают о режимах блокировки строк в PostgreSQL. Лоренс решил подробно описать, когда следует избегать SELECT FOR UPDATE.

Кругом только и разговоров о том, как бы заставить Postgres работать быстрее, эффективнее, и так далее. Но при этом никто даже не задумывается о том, как бы его замедлить. Само собой, о продуктивности и эффективности парятся в основном те, кому за это платят. Я не из из числа (можете это исправить -- дайте мне знать). На днях я работал над чуть более полезным руководством и в какой-то момент решил, что этому миру нужна такая конфигурация Postgres, которая будет выполнять запросы максимально медленно. Нахрена? Черт знает, но вот что у меня получилось.

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.

Я Евгений Прочан, в платформенной команде Magnit OMNI развиваю инфраструктуру DWH. Расскажу здесь, почему нам понадобилось перейти от батчинга к CDC и как мы это делали. Причин перехода было две: потребность бизнеса в расширении возможностей инфраструктуры и нестабильность нашего старого процесса репликации. 

Мы используем в основном базы данных PostgreSQL. Оттуда пакетами раз в час передаём данные в S3, ClickHouse и таблицы Iceberg. Наша потоковая нагрузка достигает примерно полутора терабайта данных, 6000 операций в секунду (около 1500 в самой нагруженной базе данных). 

Делимся практическим опытом миграции PostgreSQL Patroni из Kubernetes на «железные» серверы. Автор рассказывает про выбор метода переноса, настройку standby-кластера, обновление конфигураций и управление трафиком приложений через pgbouncer. Полезно для DevOps и инженеров, которые хотят избежать сбоев и обеспечить плавный переход на bare-metal-инфраструктуру.

Поводом для насписания статьи послужил доклад Евгения Воропаева "Разработка и отладка 64-битного счётчика транзакций" на конференции PG BootCamp 2025. При написании статьи была найдена реальная история патча и раскрыта тайна зоны special блоков PostgreSQL.

В статье описывается история создания патча, вводящего поддержку 64-битных номеров транзакций в PostgreSQL и почему он есть только в коммерческих форках. Статья особенно ценна тем, что под ней есть комментарий автора патча, Александра Короткова.

Порой, очевидные вещи таят в себе удивительные сюрпризы. Казалось бы, простые SQL конструкции: «IN» и «NOT IN». Что тут обсуждать-то?

Неважно почему, но иногда может появиться желание заняться рефакторингом ваших скриптов liquibase. В моём случае постоянно возникали конфликты в общем файле журнала изменений, количество скриптов превратилось в ужасно длинный список, а в самих скриптах невозможно было ориентироваться, поскольку они содержали по 1–2 команды, а в названии файла были только дата и действие. Долго это терпел, долго взвешивал плюсы и минусы, и всё время боролся с желанием всё отрефачить. И в какой-то момент дошёл до точки, когда желание взяло верх.

Решение принято: рефакторингу быть! Сразу скажу, приступать было страшно, но сейчас я очень доволен результатом. «Идеальную» структуру мы не получили, пришлось идти на компромиссы и заплатить свою цену, зато в новой структуре удалось вылечить все проблемы. Теперь в ней удобно ориентироваться и читать код, конфликты создаются очень редко, а все скрипты автоматически детектируются liquibase-ом. Но только это конец истории. А вначале было вообще непонятно, как рефакторить журнал изменений, да так, чтобы в существующие базы данных он смог пролиться, и ничего не поломал при этом!

Я собрал ядро для Telegram‑ботов и описал архитектуру, которая держится на YAML‑сценариях и очереди в БД. Почему отказался от брокера, как экономлю апдейты в базе, как работает «разблокировщик» цепочек и что это даёт в предсказуемости. Показываю решения и компромиссы без «магии».

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.

Привет, Хабр! Наверняка каждый разработчик или администратор сталкивался с ситуацией, когда для проверки гипотезы или нового функционала срочно нужна «чистая» база данных. Приходится либо искать свободный сервер, либо разворачивать всё локально, тратя время на установку и настройку. А если таких тестовых баз нужны десятки для команды или разных команд? У наших клиентов мы видели целый зоопарк из PostgreSQL разных версий и конфигураций, поддержка которых превращалась в головную боль. Именно эту проблему — создание «одноразовых» и легковесных баз по одному клику — мы и решили. Меня зовут Сергей Гонцов, я занимаюсь развитием СУБД, основанной на PostgreSQL, которая совсем недавно перешла «под крыло» Arenadata и называется теперь Arenadata Prosperity (ADP). В этой статье расскажу нашу историю, как мы готовили свой DBaaS-сервис.

Привет, Хабр! На связи Марк — ведущий архитектор группы компаний «ГлоуБайт». В этой статье я поделюсь результатами нагрузочного тестирования, которое мы с коллегами провели для сравнения Greenplum 6 с Greenplum 7 и Cloudberry.