Обновить
157.29

PostgreSQL *

Свободная объектно-реляционная СУБД

Сначала показывать
Порог рейтинга

«Тантор Лабс» активно поддерживает российское сообщество открытой СУБД PostgreSQL. Наши специалисты уже много раз выступали спикерами на официальных комьюнити-мероприятиях PG BootCamp Russia, проводили лекции и мастер-классы.

Делимся с вами подборкой наших выступлений, темы которых можно условно разделить на несколько ключевых направлений.

Внутренности PostgreSQL и оптимизация ядра — для тех, кто хочет понимать СУБД «под капотом»

Разработка, отладка и расширяемость PostgreSQL

Репликация, кластеры, безопасность и высокая доступность — для тех, кто строит надёжные и отказоустойчивые системы

Инструменты и расширения: все, что помогает улучшать, расширять и автоматизировать работу PostgreSQL

Кстати, на весенний PG BootCamp Russia 2026, который пройдет в Москве, открыт прием заявок на выступления! Это отличный шанс поделиться знаниями с одним из самых сильных профессиональных сообществ.

Теги:
+7
Комментарии0

Приглашаем на вебинар «Платформа Tantor 6.1. Умный центр администрирования СУБД на основе PostgreSQL».

Эксперты «Тантор Лабс» проведут демонстрацию новой версии продукта и расскажут о планах по его развитию и усовершенствованию. Вебинар будет интересен администраторам БД, инженерам и разработчикам, использующим любые Postgres-like СУБД и желающим повысить качество как эксплуатации, так и разработки.

  • Алерты и умные подсказки. Рекомендации по тюнингу индексов, исправлению ошибок и предотвращению эксплуатационных рисков

  • Аудит безопасности вашей базы. Обнаружение уязвимостей, их критичность, наличие эксплойта и рекомендации по мерам защиты

  • Анализ конфигураций, групповое применение параметров и подбор оптимальных настроек в зависимости от нагрузки

  • Отображение топологии — кластеры, пространства, тенанты

  • Управление пользователями и ролями, в том числе визуальная работа с pg_hba и pg_ident

  • Встроенный ИИ-ассистент: помощь DBA в решении повседневных задач

  • Управление МБД Tantor XData. Создание кластера в пару кликов

Отдельно будет рассмотрена дорожная карта развития Платформы Tantor в 2026 году:

  • Тепловая карта событий

  • Интеллектуальная платформа с LLM

  • Работа с облачной масштабируемой инфраструктурой

  • Поддержка новых СУБД

Вебинар проведут:

  • Алексей Барган, руководитель разработки Платформы Tantor

  • Семен Курепин, пресейл-инженер

Когда: 11 декабря, начало в 11:00

Зарегистрироваться на вебинар

Теги:
+2
Комментарии1

Продолжается набор на авторизованный курс по СУБД Tantor Postgres!

Авторизованный курс по администрированию СУБД Tantor Postgres будет полезен администраторам БД, DevOps-инженерам, системным аналитикам и разработчикам. Вы получите практические навыки работы с популярной СУБД напрямую от экспертов «Тантор Лабс», безлимитный доступ к тестовому стенду и всем материалам курса, включая записи.

По окончании курса слушатели курса получат удостоверение о повышении квалификации государственного образца.

Содержание курса построено на балансе 50% теории / 50% практики. Проходит курс под наблюдением преподавателя – эксперта«Тантор Лабс».

Курсы пройдут в онлайн-формате:

  • с 8 по 12 декабря в «Сетевой академии Ланит»;

  • с 22 по 26 декабря — в учебном центре «Микротест».

Подробная программа и регистрация на курс в Сетевой Академии «Ланит».

Подробная программа и регистрация на курс в УЦ «Микротест».

 

Теги:
+6
Комментарии0

Блог Tantor на Habr: наша коллекция знаний по Tantor и PostgreSQL для вас 🐘

Друзья, наш блог на Хабре появился полгода назад, и за это время мы опубликовали целую библиотеку материалов. Мы не только пишем код и рассказываем о новинках, но и делимся тем новым, что изучаем и узнаем. Собрали для вас все статьи в тематические подборки:

🧑‍💻 Решение конкретных задач для администраторов БД и DevOps-инженеров

Как мониторить сотни инстансов PostgreSQL и не сойти с ума

Настройка OAuth-авторизации в СУБД Tantor Postgres

Быстрый старт в маскировании данных с pg_anon

Как провести нагрузочное тестирование БД PostgreSQL и ничего не забыть

Кластер Patroni в Docker-контейнерах

Трассировка запросов в Postgres с расширением pg_trace

Логирование (аудит) сессий в PostgreSQL

Тонкости оптимизации для разработчиков и архитекторов БД

Выбор индекса при соединении по нескольким столбцам

Когда может быть полезно семплирование в pg_stat_statements

Работа с временными таблицами в PostgreSQL

Работа с длинными строками в PostgreSQL

Хранение временных данных в PostgreSQL

Экспертный уровень и R&D

Сравнение транзакционных систем Oracle и PostgreSQL (перевод)

wpg_dphyp: учим PostgreSQL соединять таблицы по-другому

Пример создания патча для PostgreSQL

Внутристраничная очистка в индексах PostgreSQL

Ретроспектива: 64-битный счетчик транзакций в PostgreSQL

Для специалистов по 1С

Обзор улучшений для 1С в СУБД Tantor Special Edition 1C 17.6

Обзор улучшений для 1С в СУБД Tantor Special Edition 1C 17.5

Какие темы хотите обсудить в следующих статьях вы? Пишите в комментариях.

Теги:
+4
Комментарии1

Узнавайте новое и бесплатно практикуйтесь в панели управления Selectel

Привет, Хабр! Обычно (хоть и не всегда) по пятницам я приношу подборки полезных материалов для начинающих специалистов. Но в этот раз у меня кое-что новое. Сегодня я расскажу не только о том, что почитать, но и как бесплатно отточить полученные знания, не тратя кровно заработанные на аренду IT-инфраструктуры.

При изучении полезных материалов вы можете запросить промокод на 500 бонусных рублей, чтобы попрактиковаться в панели управления бесплатно. Подробные условия и инструкции по получению бонусов находятся на страницах с подборками статей:

  • Go — практический гайд по работе с Go. С ним вы научитесь писать простые сервисы и использовать этот язык в некоторых рабочих задачах, а еще получите большую подборку материалов для погружения в тему.

  • Python — как настраивать инструменты, работать с базами данных, создавать программы с интерфейсом и использовать Python для парсинга. А еще интересные задачи для практики (вот тут-то точно пригодятся бонусы).

  • Расширения PostgreSQL — самые полезные с объяснением, как применять их без лишней теории.

  • Docker — что такое Docker, как запускать контейнеры, собирать образы и использовать Docker Compose. А еще — чем технология отличается от Kubernetes.

  • Сети — научитесь настраивать базовые сетевые схемы, поднимать выделенные и облачные серверы, разбираться в связанности, публичных IP и облачных маршрутизаторах.

Кстати, все статьи в подборках, как обычно, полностью бесплатны и доступны без регистрации и вот этого всего. Читайте, узнавайте новое и практикуйтесь бесплатно.

Теги:
+3
Комментарии2

Эта миссия теперь выполнима — импортируем данные из PostgreSQL 💼

Из панели можно запустить автономный импорт данных из любой базы PostgreSQL (как с внешней, так и из нашего облака).

Как переносить: перейти в нужную базу → кнопка ☝️ → ввести креды от базы-источника и выбрать владельца новой базы → done.

👉 Автоматически можно импортировать структуру таблиц, индексы и данные. А пользователей, роли и расширения нужно добавлять уже вручную.

Рубрика вопросы:

1️⃣ Я могу перенести данные между разными версиями PostgreSQL?

➖ Да, но не получится перенести специфичные типы данных.

2️⃣ А могу выбрать уже существующую базу для импорта?

➖ Нет, новая база создается автоматически. Если в панели уже есть база с таким именем, то система выдаст ошибку.

Импортировать базу в пару кликов →

Теги:
Всего голосов 9: ↑9 и ↓0+13
Комментарии0

Расширения PostgreSQL в Amvera Cloud

Работа с векторами, временными рядами и геоданными в PostgreSQL требует специальных расширений. И мы наконец их добавили.

Теперь можно создать кластер с pgVector, PostGis и TimescaleDB. Дополнительно появилась возможность управления локалями и некоторыми другими параметрами.

Подключение расширений PostgreSQL
Подключение расширений PostgreSQL
Теги:
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Комментарии0

Подборка бесплатных обучающих материалов о PostgreSQL

Привет, Хабр! Новая пятница — новая порция обучающих статей. Сегодня собрал публикации, которые помогут тем, кто хочет лучше разобраться в PostgreSQL. По классике: все бесплатно. Чтобы прочитать подборки, даже регистрироваться нигде не нужно. Бонусом в конце поста будет ссылка на курс. Он тоже не стоит ни копейки, но там все же нужно зарегистрироваться. Итак, поехали.

PostgreSQL для новичков

В подборке 14 статей на два с половиной часа чтения. Здесь база: установка и настройка PostgreSQL, нюансы управления, резервного копирования и репликации. Для ленивых — что делать, если администрировать самим БД не хочется.

Средний уровень

В девяти статьях за полтора с небольшим часа рассматриваем настройку PostgreSQL в Docker и для работы с 1С. Вы разберетесь в командах, триггерах, индексах и организации мониторинга.

PostgreSQL на максималках: практикум по расширениям

Пять статей и чуть больше часа на их изучение. Эта подборка — ваш гид по расширениям PostgreSQL: от безопасности и оптимизации до работы с геоданными. Вы познакомитесь со всеми этими pgcrypto, jsquery и т. д., а заодно научитесь применять их без лишней теории.

Бонус. Бесплатный онлайн-курс для новичков «Погружение в PostgreSQL»

В семи уроках вы освоите основы SQL, научитесь создавать и связывать таблицы, выполнять базовые операции с данными. Эти знания станут хорошим стартом для дальнейшего изучения PostgreSQL. Курс подойдет начинающим администраторам баз данных, разработчикам, DevOps-инженерам и аналитикам.

Теги:
Всего голосов 7: ↑7 и ↓0+11
Комментарии0

19 сентября — СУБД-митап Tantor JAM

Митап от разработчика СУБД Tantor Postgres и машин баз данных Tantor XData пройдет в Москве. Это отличный повод встретиться для всех, кто интересуется развитием российских СУБД и будущим сферы управления корпоративными данными.

Регистрация завершена

В программе мероприятия:

  • Стратегия «Тантор Лабс» на 3 года;

  • Новая версия платформы Tantor — ведущего enterprise-решения для администрирования и мониторинга любых БД на основе PostgreSQL;

  • Новинки СУБД Tantor Postgres для более высокой производительности и защищённости данных;

  • Инструментарий для управления интеграциями и загрузкой данных, осуществления миграций с минимумом даунтайма;

  • Особое внимание будет уделено Tantor XData — первой российской машине баз данных от вендора СУБД, созданной для самых сложных промышленных задач, высоконагруженных защищённых систем и крупномасштабной аналитики в стратегически важных отраслях.

Митап пройдет 19 сентября 2025 г. на 40-м этаже башни Mercury Space по адресу: Москва, 1-й Красногвардейский проезд, 15. Регистрация участников стартует в 12.00.

Будем рады видеть вас и ваших коллег!

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии0

Вебинар «Low-code разработка на PostgreSQL с XSQUARE»

16 сентября в 17:00 мы проведем вебинар о том, как упростить и ускорить разработку приложений с помощью low-code платформы XSQUARE и PostgreSQL.

Что будет

🔹 Создание приложения за 5 минут.
🔹 Онлайн-таблицы (Google Sheets/Excel) на базе PostgreSQL.
🔹 Превращение PostgreSQL в REST API.
🔹 Импортозамещение Oracle Apex, Forms, MS SQL.

Вебинар будет полезен разработчикам, администраторам и аналитикам.
Участие бесплатное, нужна только регистрация.

🎙 Спикеры

Константин Ващенков (CTO XSQUARE)
Станислав Погоржельский (технологический евангелист VK Cloud)

➜ Зарегистрироваться

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Как мы выиграли ProcessTech 2025 с проектом TechSupport 360

В начале сентября Блок ИТ Страхового Дома ВСК, получил награду «Лучший пилотный проект» на премии ProcessTech 2025.
Наш проект TechSupport 360 занял первое место в номинации — и мы хотим поделиться, как всего за 4,5 месяца удалось пройти путь от гипотез до результата, который оценили бизнес-заказчики, ИТ-команды и жюри конкурса.

С чего всё началось
В начале 2025 года мы поставили себе задачу: проверить, как технологии Process Mining и BI-аналитики могут изменить работу ИТ-поддержки и эксплуатации.
Так родился пилотный проект TechSupport 360.

Мы сформулировали три гипотезы:

Process Mining для SLA

  • Оцифровать карты ИТ-процессов (каталог — 1432 услуги).

  • Найти избыточные нормативы SLA.

  • Сократить время решения без потери качества.

  • Перезаключить SLA с бизнес-подразделениями на новых условиях.

BI-аналитика метрик

  • Автоматизировать подготовку отчетности по ИТ-поддержке и инфраструктуре.

  • Снять нагрузку с аналитиков.

  • Построить дашборды Proceset, позволяющие искать причины отклонений по принципу «от общего к частному».

Автоматизация KPI

  • Оцифровать и перевести в BI-формат 52 ключевых KPI Центра эксплуатации ИТ.

Как мы это делали
Пилот длился всего четыре с половиной месяца — с января по май 2025 года. За это время удалось пройти полный цикл: от выработки гипотез и технических интеграций до демонстрации результатов топ-менеджменту и бизнес-заказчикам.
В январе команда определила ключевые направления для проверки и закрепила три гипотезы: управление инцидентами, BI-аналитика ИТ-процессов и автоматизация KPI. Параллельно аналитики прошли самообучение работе с инструментами Proceset и настроили интеграции с системами — Jira Service Desk, Zabbix, vROps и внутренними утилитами.
В феврале мы собрали и подготовили массивы данных, разработали техническое задание и методологию для проверки гипотез. Именно на этом этапе началась активная работа с SQL и REST API для подготовки расчетов и моделей.
Март стал переломным месяцем: появились первые результаты по всем трем гипотезам. Карты процессов были построены и согласованы с владельцами, первые BI-дашборды прошли апробацию на рабочих группах, а KPI начали отображаться в автоматическом режиме.
В апреле мы вынесли итоги пилота на обсуждение с бизнес-заказчиками и топ-менеджментом: Proceset показал свою эффективность, а команды получили прозрачный инструмент для поиска узких мест и принятия решений.
Финальной точкой стал май: мы запустили переподписание SLA-соглашений с бизнес-блоками, включили результаты работы в PI-планирование по SAFe и подготовились к выступлению на ProcessTech.

Что получилось

Гипотеза 1. SLA и инциденты

  • Построены карты 1432 процессов.

  • Оптимизированы нормативы SLA в 356 процессах (дельта: от 12 до 2 часов).

  • 100% SLA-соглашений переподписаны с бизнес-блоками.

  • В Proceset разработан калькулятор прогнозных SLA для управления ожиданиями.

Гипотеза 2. BI-аналитика

  • Автоматизированы 105 метрик (75 по ИТ-поддержке, 30 по инфраструктуре).

  • Разработан 21 BI-дашборд.

  • Высвобождено 2048 чел.-часов в год (подготовка отчетности).

  • В 7 раз ускорено получение данных (с раз в неделю до ежедневного).

  • Review-сессии и рабочие группы теперь проходят без PowerPoint и Excel — сразу в BI.

Гипотеза 3. KPI

  • Автоматизированы 52 KPI Центра эксплуатации ИТ.

  • Высвобождено 315 чел.-часов в год на подготовку.

Почему проект оказался «лучшим пилотом»
Пилот показал, что можно изменить мышление внутри ИТ-команд. Если раньше аналитика процессов велась преимущественно в Excel, то теперь Proceset стал целевым инструментом для review-сессий и планерок. Это не только ускорило работу, но и дало общий язык для обсуждения метрик и показателей. В совокупности эти факторы и сделали TechSupport 360 «лучшим пилотом»!

Для нас эта награда — не финиш, а подтверждение того, что цифровая аналитика ИТ-процессов — рабочий инструмент, который помогает делать сервис для бизнеса быстрее, прозрачнее и удобнее.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии0

Лутаем Open Source #24. Они наконец-то починили MongoDB! Перенеся его на PostgreSQL...

DocumentDB – БД от Microsoft, которая состоит из 3-х частей:

  1. PG расширение, добавляющее BSON формат (написанный, на С)

  2. CRUD API поверх него (С)

  3. Сервис трансляции Mongo Query в SQL (Rust)

Для кого это?

И вроде как: "PG – классная база, а MongoDB Query + BSON популярные технологии" – и можно было бы поразмышлять чем это круто, но сначала важно ответить на один туманный вопрос: "кому такая БД может быть нужна?"

Классический PG

Сначала рассмотрим кейс, когда мы накладываем DocumentDB на обычный PostgreSQL.

Те, кто используют MongoDB если попробуют переехать на такой сэтап столкутся с тем, что:

  • Там нет шардинга (и насколько бы он не был сложно реализован в MongoDB, он есть и им активно пользуются)

  • Придется использовать двойной тулинг: Compas, чтобы наблюдать за корректностью данных с MongoDB Query, и SQL если надо посмотреть что там внутри

  • MongoDB поддерживает Uncommitted Read и Write Majority, что странно накладывается на PG: если разраб достаточно продвинутый и намеренно использовал Uncommitted, то с PG он потеряет скорость и Availability из-за PG Committed, а если он использовал Write Majority, то PG не совсем дает такую гарантию (обвал диска при WAL репликации – менее надежен, чем Write Majority)

  • А самое главное: когда ты работаешь с MongoDB ты можешь открывать 1000 коннекшенов и он вполне себе все это сожрет, потому что (1) коннекшен это тред, (2) при запросах нет никакой проверки реляционной целостности, да и в целом проверка сильно проще, чем в PG, а значит придется потанцевать с пуллерами и даже менять где-то запросы, чтобы не упасть по скорости

То есть, у mongo-юзеров это заберет все особенные фичи MongoDB и при этом не даст фишки PostgreSQL.

Distributed PG-like

А что, если мы положим DocumentDB на что-нибудь из серии CockroachDB, YugabyteDB, AWS Aurora, Citus или Neon?

Все 3 проблемы решаются:

  • Шардинг из коробки

  • Достаточно высокая скорость записи и чтения

  • Отсутствие проблем с коннектами

В такой ситуации DocumentDB начинает играть новыми красками.

Но если в Neon и Citus (и может YugabyteDB) еще есть шанс добавить текущий DocumentDB BSON плагин, то в для других представителей придется писать его с нуля (причем под каждый свой, потому что они построены каждый на своем KV хранилище).

Переезд в Linux Foundation

А еще они сейчас в процессе переезда из Microsoft в Linux Foundation, из плюсов они будут полностью под MIT лицензией и пейвола, за который будут прятать полезные фичи, из минусов, Microsoft могут и забросить, а никто другой не подхватить.

Итоги

Неоднозначная технология, пока имеет смысл в каких-то тонких кейсах, но в общем и целом, не вижу пока где тут middle-ground, может, вы что-то подскажете?

P.S.

А еще приглашаю вас к обсуждению в свой паблик в телеграмме 🦾 IT-Качалка Давида Шекунца 💪

Теги:
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+4
Комментарии2

Нагрузочное тестирование GP6 vs GP7 vs Cloudberry

Насколько лучше производительность в GP7 и Cloudberry относительно GP6? Насколько стабильно работают GP7 и Cloudberry? Стоит ли мигрировать с GP6 в 2025? И если да, то на что? Ответы на эти вопросы — в партнерском материале по нагрузочному тестированию GreenPlum 6.X, GreenPlum 7.X и Cloudberry ведущего архитектора группы компаний GlowByte Марка Лебедева.

Материал был анонсирован в статье «Тестирование систем и движков массивно-параллельных вычислений. Часть II. TPC-DS» и продолжает серию публикаций о нагрузочных тестированиях технического руководителя решений Data Ocean Nova и Data Ocean Flex Loader Евгения Вилкова.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Ближайшие события

Расширению PostgreSQL Hacker Helper исполнился год.

Это расширение VS Code для разработки исходного кода PostgreSQL. Почти год назад я сделал пост о его создании, а буквально пару дней назад (9 августа) наступил год со дня релиза 1.0.0 версии.

Изначально, это была утилита для динамического вычисления выражений и каста переменных, но спустя время я понял, что не все так просто. Главная загвоздка в том, что существуют типы (если так можно сказать), которые требуют особого обращения.

Самый яркий пример - это List , динамический массив. Что в нем такого особенного? Во-первых, структура данных одна, но внутри себя он хранит (либо-либо) указатель/int/TransactionId/Oid. Во-вторых, его реализация зависит от версии - раньше он был реализован как связный список, а сегодня - это массив.

Еще один занятный пример - Value. Сегодня этой структуры нет, так как она разбилась на отдельные String, Integer, Float, Boolean и BitString (src/include/nodes/value.h). Это также нарушает изначально красивую картину, так как приходится добавлять логику - название структуры не соответствует типу хранимого узла.

За этот год я добавил множество фичей:

  • Рендеринг выражений (переменные, представляющие выражения отображаются выражением, которое они представляют)

  • Отображение содержимого хэш-таблиц

  • Указатели на отношения из переменных типа Relids

  • Форматирование файла с помощью pgindent

  • Бутстраппинг новых расширений (создание шаблонных файлов)

  • Дамп представления узлов в лог или отдельный текстовый файл (через pprint/nodeToString)

Если же говорить о нефункциональных особенностях:

  • Большая расширяемость за счет файла конфигурации

  • Поддержка нескольких расширений отладчиков

  • Тестирование и CI-пайплайн для этого

Больше всего мне запомнилось добавление поддержки отладчика CodeLLDB. Этим я занимался 5 дней с утра до ночи. В то же время и добавил тестирование.

Самое сложное из всего этого - поддержка старых версий PostgreSQL. Для работы расширения я полагаюсь на динамическое вычисление функций в отладчике, но разные мажорные релизы могут ломать бинарную совместимость и некоторые функции могут быть удалены. Уже не помню сколько раз часами искал обходные пути для реализации какой-то функциональности.

Глядя на все это осознаю, что теперь это можно назвать целой IDE для PostgreSQL. Хотя и кажется, что все что можно было написать уже сделано, но постоянно нахожу новые возможности для его развития.

Ссылки: репозиторий и расширение.

P.S. За это время у меня накопилось множество историй о том, как я это расширение писал и с какими проблемами столкнулся. Если интересно почитать об этом - дайте знать!

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии0

Взгляд на BI дашборды PROCESET сквозь призму повседневных задач.

Автор: Алексей Терехин, Центр эксплуатации ИТ, Руководитель направления автоматизации ИТ-процессов, Страховой Дом ВСК

Когда на утренней планёрке перед глазами появляется картинка с ключевыми метриками — понимаешь, как далеко ушла ручная работа с отчётами. BI дашборды PROCESET в нашем Центре эксплуатации ИТ помогают увидеть главные цифры одним взглядом, а ещё — сэкономить время и силы команды. Расскажу, как это работает простыми словами.

Почему дашборд лучше связки Excel-Power Point

Во-первых, он автоматически обновляется и вместо того, чтобы каждый раз готовить свежие данные, дашборд подтягивает новые данные сам — по расписанию. Вы приходите на встречу — и всё уже готово.

К тому же, дашборд позволяет пользователям взаимодействовать с данными в реальном времени, фильтровать и настраивать представление информации по своему усмотрению прямо во время планерки.

Нельзя забывать о возможности дашборда собирать данные “всех мастей” в одном месте: таблицы из базы, CSV файлы и даже ответы от внешнего API — всё конвейером попадает в один экран.

Дополнительным преимуществом является способность анализа больших объемов данных: BI-дашборды PROCESET способны на это, в то время как excel будет испытывать трудности с производительностью.

Если вы ещё не читали, как мы внедряли процессную аналитику загляните в нашу статью.

Как мы это сделали (без сложных терминов)

  1. Собираем данные // Представьте, что ETL — это робот курьер. Он каждый час ездит за нужными таблицами, файлами и ответами от сервисов и привозит их в хранилище.

  2. Готовим и сглаживаем // Робот перебирает свежие цифры, превращает разрозненные форматы в единый вид (например, переводит все даты к одному стилю) и отбрасывает лишнее.

  3. Создаем визуализацию // Каждый дашборд выстраивается по 4-м уровням: панель управления дашбордом; карточки с ключевыми метриками; графики с динамикой метрик по периодам и графики с дополнительной детализацией или группировкой метрик.

  4. Выходим на большие экраны // Дашборд размещен на большом экране в открытом офисе и становится центральном местом, где команда отслеживает ключевые показатели в реальном времени

  5. Разбираем причины // Когда метрика уходит в красную зону, мы переходим в интерактивную версию, которая позволяет исследовать различные аспекты и находить причины отклонений.

Что вы получите в итоге

  • Экономия времени: вместо нескольких часов на подготовку отчётов — пару кликов и готово.

  • Прозрачность: все видят одни и те же цифры, нет разночтений «кто/что/куда внёс».

  • Быстрый анализ: от «почему упал KPI» до «где утечка заявок» — без прыжков между Excel и презентацией.

Пару советов для старта

1. Выберите одну ключевую задачу — например, автоматизацию утреннего отчёта по инцидентам.

2. Настройте расписание — пусть "робот курьер" привозит данные раз в час.

3. Повесьте дашборд на монитор — и посмотрите, как команда сама начинает держать цифры под контролем.

И помните: чтобы узнать, как мы шаг за шагом внедряли эту систему и связали её с процессной аналитикой, обязательно загляните в нашу статью «Синергия Process Mining и BI: как Страховой Дом ВСК строит эко-систему процессной аналитики Proceset в ИТ».

Буду рад вашим вопросам и историям внедрения — пишите в комментариях!

Теги:
Всего голосов 6: ↑5 и ↓1+6
Комментарии1

Выпущена новая версия СУБД Picodata — Picodata 25.3 

Компания Picodata (входит в Группу Arenadata) выпустила новую версию СУБД Picodata — Picodata 25.3. Обновление включает расширенные возможности SQL, механизм автоматического обновления схемы данных, а также повышение стабильности кластера.

Улучшение обратной совместимости

В Picodata 25.3 реализовано автоматическое обновление схемы данных при переходе инстансов на новый релиз Picodata. Этот механизм учитывает сделанные изменения в системных таблицах и сохраняет обратную совместимость при обновлении на следующий релиз СУБД: при переводе кластера на новую версию Picodata необходимые DDL/DML-команды выполнятся без вмешательства администратора, а требуемые в новой схеме внутренние функции также будут созданы автоматически.

Новые возможности SQL

В релиз добавлены новые возможности языка SQL в Picodata, в частности:

  • поддержка NULLS FIRST/LAST при сортировке результатов запроса (ORDER BY);

  • обработка конфликтов при вставке данных в глобальные таблицы (INSERT INTOON CONFLICT DO FAIL/REPLACE/NOTHING);

  • новая встроенная оконная функция LAST_VALUE();

  • оператор % для определения остатка деления по модулю для целых чисел;

  • возможность определения лидера raft-группы через функции pico_raft_leader_id() и pico_raft_leader_uuid();

  • возможность определения версии текущего инстанса с помощью функции version();

  • изменение, связанное с совместимостью: вместо скалярной функции instance_uuid (которая теперь объявлена устаревшей), рекомендуется использовать новую функцию pico_instance_uuid.

Улучшенная совместимость с PostgreSQL

Picodata теперь поддерживает безопасное соединение при обращении к внешнему LDAP-серверу. При подключении через протокол PostgreSQL (например, с помощью клиента psql) с методом аутентификации LDAP можно задействовать TLS-шифрование (при условии, что оно включено на LDAP-сервере). На стороне Picodata для этого потребуется установить значения у трёх переменных окружения. Например:

export TT_LDAP_URL="ldap://127.0.0.1:1389"
export TT_LDAP_DN_FMT='cn=$USER,ou=users,dc=example,dc=org'
export TT_LDAP_ENABLE_TLS=true

Изменение в конфигурации

Добавлен новый параметр instance.pg.advertise — публичный адрес сервера для подключения по протоколу PostgreSQL. По умолчанию, его значение соответствует значению instance.pg.listen. Этот параметр пригодится в ситуации, когда снаружи инстанс доступен по адресу, отличающемуся от адреса во внутренней сети.

Улучшенный веб-интерфейс

Команда Picodata продолжает развивать компонент webui для Picodata. В версии Picodata 25.3 веб-интерфейс не просто выглядит лучше, он также стал удобнее и информативнее:

  • на панели Cluster ID отображается больше полезной информации, включая список включённых плагинов;

  • в области просмотра сведений об инстансе теперь присутствует адрес подключения по протоколу PostgreSQL.

Механизм плагинов

При подключении плагина к кластеру Picodata теперь допускается расхождение минорных версий плагина и инстанса (например, плагин, собранный для версии 25.3.1, будет работать в Picodata 25.3.2).

Полный список нововведений и список исправленных ошибок доступны в документе CHANGELOG.

Роль Picodata для Ansible

Выпущена новая версия роли Picodata для Ansible, которая совместима с Picodata 25.3. Изменения в роли:

  • при сборке информации при сбое (тег crash_dump) можно исключить сборку snap- и xlog-файлов;

  • добавлена возможность выполнять lua-команды на инстансах кластера (тег command);

  • исправлена работа с несколькими плагинами в инвентаризационном файле и ряд прочих ошибок.

Для установки Picodata 25.3 следуйте инструкциям на сайте. Готовые пакеты доступны для следующих дистрибутивов Linux:

  • Astra 1.8

  • Debian 12 (bookworm)

  • RHEL/Rocky 9

  • Fedora 41–42

Инструкции и руководства по установке, использованию и администрированию Picodata размещены на портале документации Picodata.

Теги:
Всего голосов 4: ↑2 и ↓20
Комментарии0

Обновили кейс с Гринатом — и не просто освежили текст, а напомнили себе, насколько масштабный и значимый это проект.

Разработка Платформы доверенных сервисов (ПДС) продолжается, и вместе с АО «Гринатом» мы последовательно развиваем систему, которая стала цифровым фундаментом юридически значимого документооборота в атомной отрасли.

В рамках проекта мы реализовали:
— выпуск и учёт всех типов электронных подписей (УКЭП и УНЭП);
— автоматизированную систему управления сертификатами и СКЗИ;
— интеграцию с кадровыми базами, ЕСИА и СМЭВ;
— удобные API для других ИТ-систем;
— масштабирование до 100 000+ пользователей.

Впереди — новые этапы развития: интеграция с ЕБС и другими сервисами. Мы продолжаем делать ПДС удобным, масштабируемым и устойчивым решением для всей отрасли.

Прочитайте обновлённый кейс на сайте и посмотрите, как именно мы решаем нетривиальные задачи в высокорегулируемой среде.

➡️ Читать статью

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

В Облаке Рег.ру повысили лимит на количество баз данных — в 100 раз

В Облачной платформе Рег.ру обновили лимит на количество баз данных в кластерах DBaaS: теперь пользователи могут добавлять до 1000 баз. Расширили возможности системы в 100 раз для повышения гибкости и масштабируемости проектов пользователей. 

Мы часто получаем запросы на развитие платформы, и этот релиз — результат обратной связи от наших клиентов. Спасибо вам!

Напомним, что в облаке Рег.ру доступно два вида управляемых БД — PostgreSQL и MySQL. Добавить новые базы данных в существующем кластере можно в личном кабинете, а узнать подробнее про возможности DBaaS — здесь.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии0

GIN индексы в PostgreSQL

Сегодня хочу рассказать о GIN индексах в PostgreSQL. Это один из мощных инструментов, которые есть в БД PostgreSQL. Но почему-то очень многие незаслуженно обходят его стороной.

Что такое GIN индекс

GIN (Generalized Inverted Index) – это инвертированный индекс, который предназначен для ускорения поиска в структурах данных, содержащих составные типы. Он имеет встроенную оптимизацию, позволяющую искать по элементам внутри сложных структур. По своей сути, это обратный индекс, где для каждого уникального элемента хранится список указателей на записи, в которых он встречается. Это дает возможность быстро находить записи, соответствующие запросу.

Для каких типов данных используется GIN индексы

GIN-индексы особенно эффективны для следующих типов данных:

  • Массивы

    • Хранение списков значений

    • Быстрый поиск по элементам массива

    • Пример: теги, категории, списки ID

  • JSONB

    • Хранение полуструктурированных данных

    • Быстрый поиск по ключам и значениям

    • Поддержка сложных запросов к JSON-документам

  • Полнотекстовый поиск

    • Индексация текстовых полей

    • Быстрый поиск по словам и фразам

    • Поддержка различных языков

Преимущества GIN индексов

  • Эффективность поиска по структурам данных: Хорошо подходит для обработки массивов и структурированных данных типа JSONB. Позволяет быстро находить нужные строки даже среди миллионов записей. Хранит только уникальные элементы и их местоположение, вследствии этого более экономный по сравнению с полным сканированием.

  • Поддержка различных типов данных: Работает с различными типами - строки, числа, массивы, объекты JSONB и даже геопространственные данные.

  • Подходит для оптимизации полнотекстового поиска: Улучшает производительность запросов с использованием операторов @@ и функций вроде to_tsvector() и to_tsquery(). Особенно полезен там, где требуются операции пересечения (&&), включения (@>), проверки существования элементов массива (?, ?&) и другие специфические условия.

Недостатки GIN индексов

  • Обновление: Каждый раз, когда изменяется запись, содержащая поля, входящих в GIN индекс, индекс обновляется целиком. Это увеличивает нагрузку на систему при частых изменениях данных.

  • Больший размер: GIN индекс занимает больше места на диске по сравнению с традиционными B-tree индексами, так как хранит список всех значений, содержащихся в колонке.

  • Низкая производительность на малых объемах данных: При небольших объемах данных GIN индекс может быть менее эффективным.

  • Сортировка:: По умолчанию не поддерживает эффективные запросы с сортировкой. Стоит учитывать при разработке, можно использовать решения в комбинации с другими индексами.

Заключение

При работе с массивами, JSONB полями и полнотекстовым поиском стоит рассмотреть использование GIN индексов для данных полей. Это позволит повысить эффективность и производительность БД PostgreSQL. Но, в то же время, стоит учитывать особенности его обслуживания и требования к системе. Очень аккуратно применять к часто изменяемым данным.
Очень хорошая статья о GIN индексах https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/340978/

Более подробно с примерами у меня в телеграмм

Спасибо за внимание!

Теги:
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Комментарии3

Дополняем EXPLAIN Postgres'a информацией об использованной статистике.

Незадолго до код-фриза PostgreSQL 18, Роберт Хаас закомитил возможность, разрешающую внешним модулям добавлять в EXPLAIN дополнительную информацию.

Лично для меня это была долгожданная возможность. Для расширений, оказывающих воздействие на процесс планирования запроса, вполне естественно предоставить пользователю возможность узнать о влиянии расширения на план не просто выводом в лог-файл, доступ к которому зачастую лимитирован политиками безопасности, а в эксплейн.

Чтобы проверить и наглядно продемонстрировать открывающиеся перед разработчиками возможности, я решил доработать свободно доступное расширение pg_index_stats и вывести информацию об использованной в процессе планирования запроса статистике.

В список опций EXPLAIN был добавлен параметр STAT, принимающий булевы значения ON/OFF. Если он включён, то в конец эксплейна будет вставляться информация об использованной статистике: наличии MCV, гистограммы, количестве элементов в них. А также значения stadistinct, stanullfrac и stawidth.

Зачем это нужно? - спросите вы. Ведь набор статистик прямо следует из списка выражений, участвующих в запросе? Разве нельзя понять, какая статистика была непосредственно использована, заглянув в код cost-model того или иного вида выражения?

Можно, но этого не всегда достаточно. Мы знаем алгоритмы, но обычно нам недоступны данные. Поэтому мы не можем с уверенностью определить, какие конкретно статистики есть в pg_statistic по конкретной колонке и что конкретно было доступно бэкенду на момент эстимации.
Посмотрим на пример:

CREATE TABLE sc_a(x integer, y text);
INSERT INTO sc_a(x,y) (
SELECT gs, 'abc' || gs%10 FROM generate_series(1,100) AS gs);
VACUUM ANALYZE sc_a;
LOAD 'pg_index_stats';

EXPLAIN (COSTS OFF, STAT ON)
SELECT * FROM sc_a s1 JOIN sc_a s2 ON true
WHERE s1.x=1 AND s2.y LIKE 'a';

Nested Loop
-> Seq Scan on sc_a s1
Filter: (x = 1)
-> Seq Scan on sc_a s2
Filter: (y ~~ 'a'::text)
Statistics:
"s2.y: 1 times, stats: {

MCV: 10 values, Correlation,
ndistinct: 10.0000, nullfrac: 0.0000, width: 5 }
"s1.x: 1 times, stats: {

Histogram: 0 values, Correlation,
ndistinct: -1.0000, nullfrac: 0.0000, width: 4 }

Здесь можно увидеть, что была использована статистика по колонкам s1.x и s2.y.
При этом, у нас всего десять MCV значений по y, а по х MCV статистика отсутствует вовсе; гистограмма вроде есть, но нулевой длины. И никаких нуллов в обеих колонках.

Таким образом, мы имеем некоторую полезную информацию, которая может подсказать логику выбора плана оптимизатором. Учитывая, что клиент, который не может предоставить данные, крайне редко может предоставить дамп таблицы pg_statistic, то такая достаточно безобидная информация может оказаться полезным подспорьем и вскрыть возможные причины проблем с выбором плана запроса.

Для отслеживания использованной статистики здесь был использован get_relation_stats_hook. Было бы полезно знать также, используется ли в планировании расширенная статистика, однако она находится слишком глубоко в ядре, и текущий набор хуков здесь никак не поможет.

А какие вы видите варианты применения возможностей расширения вывода эксплейна? Насколько в действительности безобидна даже такая ограниченная информация?

THE END.
12 апреля 2025, аэропорт "Шереметьево"

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии0

Вклад авторов