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.
Очередной чат, и к тому же на rust?! Да, yet another. И да, в этой статье не будет каких-то новых откровений системного программирования с написанием своего фреймворка для работы со сетью на уровне драйверов или других испытаний. Этот альманах про мой первый опыт в веб-разработке, который может быть полезен для других новичков, ведь тут мы затронем помимо злосчастного rust такие вещи, как devcontainer, REST API, идентификацию-аутентификацию-авторизацию, WebSockets, SSE, юнит и интеграционные тесты, некоторые паттерны, логирование и прочее.
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.
Миграция PostgreSQL — редкий проект, где «быстро и безболезненно» почти никогда не совпадают. Дамп/восстановление годится для сотен гигабайт, потоковая репликация по WAL — для тех, у кого есть к ней доступ. Но когда простоя не хочется, а WAL недоступен, остаётся третий путь — логическая репликация.
В этом материале — практический сценарий: как заранее перенести схему, обеспечить уникальную идентификацию строк (PK/уникальный индекс/REPLICA IDENTITY FULL), настроить публикации и подписки, следить за первичной загрузкой через pg_stat_subscription, корректно остановить запись на источнике и синхронизировать последовательности.
Лайфхаки для миграций, оптимизации и избегания граблей
Реальные лайфхаки и проверенные практики по миграциям, оптимизации запросов, управлению индексами и обратной совместимости кода. Узнайте, как:
• Не сломать прод при миграции.
• Избежать N+1 и других проблем SQL-запросов.
• Планировать откаты и работать безопасно на высоконагруженных БД.
Давайте честно – пока что Postgres редко используется для действительно больших и нагруженных баз. Этому множество причин, но главная формулируется просто: «не тянет».
У каждого есть своя граница, где Postgres ещё применим, а дальше —уже нет. Обычно это где-то между одним и пятью терабайтами, дальше жить с этим «больно».
База просто не может обработать большой объем данных с той скоростью, которую способны выдать диски.
И вот — Postgres 18, впервые за долгое время, предлагает не косметическую, а фундаментальную новинку. То, что в Oracle есть уже 20+ лет — асинхронный ввод-вывод (аsync IO).
Попробуем посмотреть async IO и ответить на вопрос - стал ли Postgres ближе к «взрослым» нагрузкам?
Каково это — стоять у истоков того, что сегодня стало технологическим фундаментом всего Рунета? В новом большом интервью «В Офисе» — Олег Бартунов, один из главных мейнтейнеров PostgreSQL и основатель компании Postgres Pro. Он вспоминает, как в 90‑х собирал дистрибутивы ОС через знакомых в КГБ, разбирал «кишки» компьютеров ради науки и писал письма Сергею Брину — задолго до появления Google и GitHub.
В подкасте «В Офисе» я, Ваня Ботанов, автор телеграм-канала «Деплой» вместе с Олегом Бартуновым. Поговорили о том, с чего начинался Postgres, каково быть ядром мирового опенсорса, что изменилось в сообществе после 2022 года. Это первая часть двухчасового разговора на сложные темы – умер ли Open Source и как из учёного и первооткрывателя звёзд стать бизнесменом.
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...
В этом руководстве мы разберем непонятности вокруг Unicode и узнаем, как строить надёжные, интернациональные Java-приложения. Разберём теорию, укажем на подводные камни, а затем соберём «Глобальный сервис приветствий» на Quarkus, который переживёт весь хаос реального текста.
К концу статьи вы разберётесь с тем,
– как устроен Unicode и как Java на самом деле хранит текст;
– почему длина строки и перебор символов сложнее, чем кажется;
– как нормализация предотвращает неприятные несоответствия;
– как настроить REST-сервис и базу данных для безопасной работы с Unicode.
Всё, уже официальная версия.
замечания к выпуску (release notes),
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:
Я прочитал статью, и меня поразило, сколько сомнительных решений можно использовать для одной простой задачи.
В этой статье я расскажу, как правильно создать сервис для конкурентных обновлений остатков данных в базе данных. Буду использовать .NET, C#, Entity Framework и 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.
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.
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.
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.
