PostgreSQL *

1 июля мы провели вебинар, посвящённый новым возможностям Digital Q.DataBase 18.2.

В рамках вебинара я, Андрей Жуйков, амбассадор компании «Диасофт», рассказал о ключевых возможностях Digital Q.DataBase 18.2 — масштабном обновлении, направленном на развитие совместимости с корпоративными СУБД и упрощение миграции существующих систем.

Изменения коснулись Microsoft SQL Server-направления: расширена поддержка T-SQL, Service Broker, CLR-сборок, механизма CDC, а также появилась служба отчётов Digital Q.DataBase, совместимая с SQL Server Reporting Services (SSRS).

Отдельное внимание уделено Oracle-направлению: расширена поддержка Oracle-совместимых пакетов, курсоров и Bind-переменных, улучшена работа JDBC-драйвера, доработаны средства миграции Oracle-объектов, а также появилась новая технология автоматизированного перевода Oracle Forms в современные приложения.

На вебинаре рассмотрим ключевые изменения релиза, покажем их практическое применение и расскажем, как новые возможности помогают ускорить миграцию корпоративных систем и снизить затраты на переход на российскую СУБД.

В программе:

🔹 Обзор Digital Q.DataBase 18.2
Ключевые изменения релиза.
Развитие совместимости с Microsoft SQL Server и Oracle.
Новые возможности для миграции корпоративных систем.

🔹 Новая версия CDC
Обновлённый механизм Change Data Capture.
Новый веб-интерфейс управления.
Сценарии применения и преимущества.

🔹 Новые возможности миграции и совместимости
Расширение совместимости с Microsoft SQL Server.
Новые Oracle-пакеты и развитие Oracle-диалекта.
Поддержка CLR-сборок.
Развитие Service Broker.

🔹 Служба отчётов Digital Q.DataBase
Аналог SQL Server Reporting Services (SSRS).
Поддержка RDL-отчётов.
Формирование отчётов в HTML и PDF.

🔹 Новая технология перевода Oracle Forms
Автоматизированный перевод Oracle Forms в современные приложения.
Архитектура решения.
Демонстрация технологии.

► Бесплатная полнофункциональная версия дистрибутива (до 8 ядер) с возможностью использования в том числе в коммерческих целях.

🔹 Бесплатное получение дистрибутива: https://database.diasoft.ru/?utm\_source=andrei
🔹 Документация: доступна внутри дистрибутива
🔹 Telegram-сообщество Digital Q.DataBase: https://t.me/dqdatabase
🔹 MAX: https://max.ru/join/orlthIssLJbjj37mjlEEYARWFyuJk5yMixLlGPISIzc
🔹 RuDB : https://database.ru

Подписывайтесь на наши сообщества, чтобы получать новости, технические материалы и информацию о новых вебинарах.

В предыдущих видео я рассказывал о том, как Digital Q.DataBase воспроизводит функциональность Microsoft SQL Server, позволяя переносить приложения без переписывания прикладной бизнес-логики. Мой коллега Илья Лебедев также подробно рассказал о возможностях воспроизведения функциональности Oracle и подходах к миграции Oracle-приложений.

В этом докладе Илья Виссарионов рассказывает о практическом опыте компании «Диасофт» по импортозамещению крупной автоматизированной банковской системы, которая десятилетиями работала на Microsoft SQL Server.

Главной особенностью проекта стало то, что значительная часть бизнес-логики была реализована в виде хранимых процедур. Полное переписывание миллионов строк SQL-кода оказалось бы слишком дорогим и длительным, поэтому был выбран другой путь — развитие Digital Q.DataBase с максимальной совместимостью с Microsoft SQL Server и сохранением существующих приложений.

В докладе подробно рассматриваются реальные технические проблемы, с которыми столкнулась команда при переносе банковской системы на PostgreSQL-совместимую платформу: различия в типах данных, работе процедур, оптимизаторе запросов, производительности, временных таблицах, пользовательских типах данных и других механизмах СУБД.

Отдельное внимание уделено нагрузочному тестированию. Автор показывает, как поэтапная оптимизация Digital Q.DataBase позволила добиться производительности, сравнимой с Microsoft SQL Server, а по ряду операций — превзойти её, при этом сохранив существующую бизнес-логику без масштабного переписывания.

В этом видео вы узнаете:

🔹 почему импортозамещение крупных банковских систем требует особого подхода;
🔹 с какими проблемами столкнулась команда при переносе АБС с Microsoft SQL Server;
🔹 почему стандартного PostgreSQL оказалось недостаточно;
🔹 какие механизмы совместимости были реализованы в Digital Q.DataBase;
🔹 как удалось сохранить существующий T-SQL-код без его переписывания;
🔹 какие доработки были выполнены для повышения производительности;
🔹 как проводилось нагрузочное тестирование на реальных банковских сценариях;
🔹 каких результатов удалось добиться по сравнению с Microsoft SQL Server.

Если вас интересуют вопросы импортозамещения СУБД, миграции корпоративных систем или построения PostgreSQL-совместимых платформ корпоративного уровня — этот доклад будет полезен разработчикам, архитекторам, администраторам баз данных и техническим руководителям.

Digital Q.DataBase — российская СУБД корпоративного уровня, разработанная компанией «Диасофт» для замещения Microsoft SQL Server, Oracle и других зарубежных решений.
Платформа позволяет сохранить существующие инвестиции в прикладной код и значительно сократить трудозатраты при миграции информационных систем.

🔹 Бесплатное получение дистрибутива: https://database.diasoft.ru/?utm_source=andrei
🔹 Документация: доступна внутри дистрибутива  
🔹 Telegram-сообщество Digital Q.DataBase: https://t.me/dqdatabase   
🔹 MAX: https://max.ru/join/orlthIssLJbjj37mjlEEYARWFyuJk5yMixLlGPISIzc

Как мы воспроизводим функциональность Oracle и создаем аналоги DBMS-пакетов.

В предыдущем посте я рассказывал о технологии «Полиглот» в Digital Q.DataBase — возможности исполнять T-SQL "на лету" наряду с родным PL/pgSQL, что позволяет мигрировать приложения с Microsoft SQL Server.

Но полиглотность Digital Q.DataBase этим не ограничивается.

Сегодня хочу поделиться выступлением моего коллеги Ильи Лебедева, посвящённым Oracle-направлению. В докладе он подробно рассказывает о поддержке PL/SQL и о том, как Digital Q.DataBase помогает переносить системы с Oracle, сохраняя серверную бизнес-логику и клиентские приложения без дорогостоящей переработки.

В этом выступлении обсуждаются:

🔹 Как Digital Q.DataBase реализует полноценную поддержку Oracle-диалекта, включая пакеты, DBMS-пакеты и PL/SQL-код.
🔹 Почему SQL- и PL/SQL-код может выполняться без изменений.
🔹 Как работает мастер переноса баз данных и какие скорости миграции можно получить на практике.
🔹 Каким образом обеспечивается бесшовное подключение существующих приложений через OCI и JDBC.
🔹 Почему переход с Oracle на Digital Q.DataBase может занять месяцы вместо лет.
🔹 Как накопленный опыт миграций позволяет ускорять последующие проекты и снижать объем доработок.

В докладе также показаны реальные сценарии переноса корпоративных систем, демонстрация работы клиентских приложений после замены СУБД и подход компании к развитию совместимости с Oracle на основе запросов заказчиков.

Digital Q.DataBase — российская СУБД корпоративного уровня, разработанная компанией «Диасофт» для замещения Microsoft SQL Server, Oracle и других зарубежных решений.
Платформа позволяет сохранить существующие инвестиции в прикладной код и значительно сократить трудозатраты при миграции информационных систем.

🔹 Бесплатное получение дистрибутива: https://database.diasoft.ru/?utm_source=andrei
🔹 Документация: доступна внутри дистрибутива  
🔹 Telegram-сообщество Digital Q.DataBase: https://t.me/dqdatabase   
🔹 MAX: https://max.ru/join/orlthIssLJbjj37mjlEEYARWFyuJk5yMixLlGPISIzc

В этом докладе я (Жуйков Андрей, амбассадор компании «Диасофт») рассказываю о подходе Digital Q.DataBase к импортозамещению зарубежных СУБД и миграции корпоративных систем без переписывания прикладного кода.  

В видео рассмотрены: 

🔹 архитектура и возможности Digital Q.DataBase; 
🔹 технология Polyglot и поддержка нескольких SQL-диалектов в одной СУБД; 
🔹 совместимость с Microsoft SQL Server и Oracle; 
🔹 исполнение T-SQL и PL/SQL без изменения бизнес-логики приложений; 
🔹 поддержка протокола TDS и работа со стандартными драйверами Microsoft; 
🔹 миграция 1С с Microsoft SQL Server на Digital Q.DataBase; 
🔹 демонстрация работы через DBeaver, SQL Server Management Studio и Python; 
🔹 поддержка Service Broker, Reporting Services и CLR-сборок; 
🔹 примеры реальных проектов и опыт внедрения у заказчиков.  

Digital Q.DataBase — российская СУБД корпоративного уровня, разработанная компанией «Диасофт» для замещения Microsoft SQL Server, Oracle и других зарубежных решений.

Платформа позволяет сохранить существующие инвестиции в прикладной код и значительно сократить трудозатраты при миграции информационных систем.   

🔹 Бесплатное получение дистрибутива: https://database.diasoft.ru/?utm_source=andrei
🔹 Документация: доступна внутри дистрибутива  
🔹 Telegram-сообщество Digital Q.DataBase: https://t.me/dqdatabase   

Подписывайтесь на наши сообщества, чтобы получать новости, технические материалы и информацию о новых вебинарах.  

#digitalqdatabase  #Diasoft #PostgreSQL #MicrosoftSQLServer #Oracle #Импортозамещение #СУБД #Database #TSQL #PLSQL #1С #DataBaseMigration #жуйковандрей

effective_cache_size - один из самых непонятных параметров.

Смотрим описание в переведённой документации:

Определяет представление планировщика об эффективном размере дискового кеша, доступном для одного запроса. Это представление влияет на оценку стоимости использования индекса; чем выше это значение, тем больше вероятность, что будет применяться сканирование по индексу, чем ниже, тем более вероятно, что будет выбрано последовательное сканирование.

Вот прямо с первых строк мозги выносит: при чём тут оценка (ОЦЕНКА!) размера дискового кэша и выбор между индексным или полным сканированием? Не знаю, кому как, но лично мне совсем непонятно.
Следующее, если effective_cache_size показывает оценку размера ДИСКОВОГО кеша (для меня одного словосочетание “дисковый кэш” означает “кэш файловой системы”?), то откуда взялась рекомендация в значение 3/4 размера оперативной памяти, если 1/4 - это shared_buffers? Рекомендатели, ау! 1/4 + 3/4 = 1, арифметика, начальная школа. А где СУБД должна выполнять манипуляции с данными? В свопе?
Всё остальное описание совершенно не добавляет ясности по использованию данного параметра, увы нам, постгресовым администраторам баз данных.

Но счастье есть, оно не может не есть, появилось более вменяемое описание этого параметра: All Your GUCs in a Row: effective_cache_size.

Кратко.
Главное. Данный параметр показывает ОБЩИЙ размер кэша: постгресовый shared_buffers плюс (плюс выделен жирным шрифтом в оригинальной статье!) кэш файловой системы. С этим уточнением рекомендация в 3/4 размера оперативной памяти выглядит приемлемой.
Следующее. Обсуждаемый параметр применяется для вычисления вероятности того, что однажды прочитанные данные будут находиться в кэше при повторном обращении в рамках ОДНОГО запроса. Т.е. для предпочтения соединения таблиц вложенным циклом (Nested loop join) при выборе методов соединения. Если высока вероятность того, что данных при повторном запросе в кэше не окажется, то будет выбрано либо полное сканирование таблиц(ы), либо сканирование по битовой маске, либо соединение хешем (hash join), либо соединение слиянием (merge join).
Далее. Этот параметр - верхняя оценка, завышенное значение не приводит к серьёзным проблемам (по крайней мере в статье об этом говорится).
Ограничение. effective_cache_size должен быть больше shared_buffers, ибо меньшее значение является бессмысленным (по статье).

30 июня эксперты «Тантор Лабс» представят разбор Tantor XData Gen3 — третьего поколения машины баз данных для высоконагруженных корпоративных систем, реализующей ряд технологий, ранее доступных в таких западных продуктах как Oracle Exadata, SAP HANA и IBM Netezza.

В программе:

• эволюция архитектуры Tantor XData и ключевые изменения в Gen3: независимое масштабирование подсистем вычислений и хранения, полноценная обработка смешанной нагрузки (HTAP) на едином наборе данных;

• новые возможности платформы и сценарии их применения;

• устройство и особенности распределенной СУБД Tantor Polar;

• организация вычислительных ресурсов и ресурсов хранения;

• инструменты управления и мониторинга.

Отдельный блок будет посвящён практической работе с машиной баз данных. Пройдем интерактив с реальным ситуациями, демонстрирующими преимущества новой машины баз данных перед классическими СУБД.

Эксперты мероприятия:

• Вадим Яценко, генеральный директор «Тантор Лабс»

• Сергей Серегин, руководитель технического пресейл «Тантор Лабс».

Когда: 30 июня, начало в 11:00 (онлайн)

Зарегистрироваться

Мой опыт с Supabase: 8 неочевидных костылей, о которых молчат в красивых туториалах.

Все вокруг хвалят Supabase за скорость. И да, я тоже повелся. Как бэкендера меня поначалу знатно корежило от того, что фронт ходит тупо прямиком в базу. Но ради быстрой доставки фичей я зажмурился.

Спойлер: пилится-то всё реально быстро. Только потом ты ловишь тихие баги, пропадающие логи и жесткий вендор-лок. Я собрал на Supabase уже несколько проектов и успел поседеть.

Короче, вот за что вы будете страдать на бесплатном тарифе (да и не только на нем).

Логи. Их просто нет
Точнее, они живут ровно 24 часа. Упало что-то в пятницу вечеро - в понедельник с утра ты дебажишь святым духом. Встроенный поиск это вообще кровь из глаз. Без какого-нибудь Datadog или Logflare там тупо не выжить.

Edge-функции и проклятые холодные старты
Это отдельный котел. Писать надо на Deno, так что половина привычных npm-пакетов идет лесом. Лимиты на вызовы жесткие, долгую таску не запустить. Но самое бесячее — холодные старты. Пока поднимется пул коннектов к базе, проходит до трех секунд. В моем сервисе post-cooler.ru edge-функция отдает HTML для линк-страничек. Я смотрю в метрики и плачу: кликов куча, а дожидаются загрузки единицы. Конверсия просто умирает на этапе бесконечного лоадера.

Палево с доменами в OAuth
Юзер логинится через Google, а в окне авторизации торчит <project-id>.supabase.co. Я когда делал photo math, целый час дебажил эту хрень. Думал, что сам где-то накосячил — на локалке-то всё выглядело нормально! Оказалось, не баг, а фича. Хочешь свой домен? Плати.

Хаос со схемами БД
Экспорт схем из дашборда выпилили еще в 2025 году. Сейчас помогаю проекту the-signal переехать на селф-хост. До этого код там писали vibe-кодеры, которые вообще не парились про миграции. Вытащить дамп схемы из облака было той еще болью. Без жесткой дисциплины база очень быстро превращается в неуправляемую помойку.

Тормоза локальной разработки
Я постоянно прыгаю между проектами. И каждый гребаный раз supabase start лезет тянуть свежие Docker-образы. Поднимает 10+ контейнеров, а ты сидишь и тупишь в терминал. Весь кайф от "быстрой" разработки улетучивается.

Тихие RLS-ошибки
RLS (Row Level Security) ошибается молча. Накосячил в политиках? БД тебе не скажет. UPDATE просто вернет 0 affected rows, а SELECT подтянет половину данных.

Транзакции и боль SQL-функций
Через REST API нельзя сделать нормальную транзакцию на несколько таблиц. Нужно атомарно создать юзера, профиль и настройки? Обломись. У меня пока ничего не отвалилось, но я с ужасом жду, когда в базе начнут копиться "осиротевшие" записи.
Чтобы это обойти, приходится писать логику на PL/pgSQL прямо в базе. Редактор там примитивный, автокомплита толком нет и дебажить то еще удовольствие.

Вендор-лок
Клиентский SDK намертво завязан на специфичный синтаксис PostgREST и их собственные токены. Если однажды решишь переехать на нормальный самописный бэк: придется рефакторить вообще весь клиентский код.

Короче. Для MVP или пет-проекта, чтобы просто проверить гипотезу на коленке - это топ. Да, часть этих костылей можно вылечить, если закинуть денег и перейти на платную версию. Но возникает резонный вопрос: за те же 25 баксов в месяц можно спокойно поднять Supabase на нормальной VPS-ке и вообще забыть про лимиты.

Кто еще сидит на Supabase или Firebase? С чем боретесь? И есть тут те, кто уже психанул и переехал на свой бэк?

Дебаж 🐞с ноги 🦶

Сегодня к вечеру я совсем обленился и решил доверить нейронке storege создать
к коннектору в библиотеку redb.route используя redb
Изучала дольше чем писала. 😊 Накидала в одну сессию за один проход с тестами.
__
Аудитория: разработчики уже подключают DSL-маршруты к redb.Route, которые хотят, чтобы LLM был полноценным пользователем конвейера - с памятью, бюджетом, разрешениями и аудиторским журналом, а не HTTP—вызовом без сохранения состояния, который ничего не оставляет после себя.
единый линейный маршрут.Услуги.AddRedbLlmStorage() — переключает цикл работы агента с "забывает все при перезапуске" на постоянную систему по умолчанию. Все пять поверхностей (расшифровки, утверждения, бюджеты, идемпотентность, аудит) перемещаются в redb. Ни одна строка кода маршрута не меняется — ваш существующий .To("llm://claude") начинает сохраняться сам по себе.

Добрый день, уважаемые коллеги!

Прошу прощения за задержку тары сообщения, но новость о прекращении разработки и сопровождения pgbackrest более неактуальна: https://github.com/pgbackrest/pgbackrest#maintenance-update

Спасибо @Harliff: https://habr.com/ru/articles/820349/#comment_29976278

Добрый вечер, уважаемые коллеги.

Тут в ленту прилетела новость, которая касается всех постгресменов, кто пользуется pgbackrest-ом для создания резервных копий. Либо собирается им пользоваться. А именно, создатель и разработчик проекта закончил работу над ним: https://github.com/pgbackrest/pgbackrest#notice-of-obsolescence. Грусть, печаль, тоска, тлен и безысходность. :( И статью править, и исходный материал в ЖЖ.

Вебинар о том, как обеспечить стабильность баз данных при росте проекта и нагрузок

Самостоятельное администрирование баз данных может превратиться в рутину: постоянные обновления, бэкапы, мониторинг и работа с нагрузкой. С ростом проекта стандартных настроек уже не хватает, а риск просадок и простоев из-за ошибок в конфигурации становится выше.

Это третий вебинар из большого трека про эволюцию приложения в облаке. На этот раз разберем, как передать обслуживание PostgreSQL управляемому сервису в облаке и настроить архитектуру Master/Replica для стабильной работы при высоких нагрузках.

О чем будем говорить:

• сравним управляемую и self-hosted СУБД PostgreSQL: выясним, когда пора задуматься о переезде;

• разберем ключевые метрики БД: на что обращать внимание в мониторинге, чтобы не доводить до инцидента;

• обсудим, как архитектура Master/Replica повышает отказоустойчивость приложения.

После теории будет насыщенное демо, на котором покажем, как добавить в сервис поддержку нескольких реплик и разгрузить базу на чтении. Затем проведем нагрузочное тестирование и сравним показатели до и после оптимизации. Еще покажем, как организовать резервное копирование, разделить трафик на чтение и запись и повысить отказоустойчивость приложения.

Вебинар будет полезен бэкенд-разработчикам, DevOps- и SRE-инженерам, архитекторам и тимлидам, которые отвечают за стабильность базы данных, производительность сервисов и развитие приложения под растущей нагрузкой.

📅 Встречаемся во вторник, 28 апреля, в 11:00 мск

Зарегистрироваться на вебинар

Мировой лидер по добыче алмазов АЛРОСА перевел DIrectum RX на СУБД Tantor Postgres, проект занял всего 5 месяцев. При этом бизнес-процессы работали в штатном режиме, сроки не сместились, бюджет не увеличился.

В результате компания получила обновленный ИТ-контур, он обеспечивает безопасность критически важных данных и стабильную производительность корпоративных систем.

23 апреля в 11:00 мск на бесплатном вебинаре эксперты АЛРОСА, «Тантор Лабс», «СТАРКОВ Групп» и Directum поделятся подробностями кейса.

Для участия нужна только регистрация. Встретимся на вебинаре!

Встраивание вычислений в PostgreSQL: PL*, extensions, а теперь и WASM

В рамках выступления на PG BootCamp Russia 2026 Дмитрий Дорофеев, главный конструктор Luxms, рассказал о том, как сегодня развивается встраивание вычислений в PostgreSQL: от классических процедурных языков (PL/pgSQL, PL/Python и других) до новых возможностей с использованием WebAssembly (WASM).

В PostgreSQL исторически поддерживается несколько десятков языков программирования. Если этого недостаточно, можно воспользоваться готовым расширением из огромной экосистемы либо написать своё. Прогресс не стоит на месте, и теперь для выполнения стороннего кода в PostgreSQL можно использовать WASM. 

На примере Luxms BI я расскажу, как мы автоматически генерируем Swagger-документацию прямо внутри PostgreSQL с помощью open-source технологий и WASM.

Посмотреть видео выступления можно на нашем сайте.

🚨 Мы в Diasoft запускаем свою серию мероприятий по СУБД.
Первое — уже 21 апреля 2026: конференция о промышленной эксплуатации и архитектуре корпоративных данных.

❯ Место проведения — Москва, Кибердом.

Я выступлю с двумя докладами:

🔥 Как мы воспроизводим функциональность MS SQL и переносим решения без переписывания
🔥 Digital Q.CDC — когда критична синхронизация изменений данных.

❯ В нашей программе намечается много интересного, в том числе обсудим:

🔹 как мы воспроизводим функциональность Oracle
🔹 практика импортозамещения и работа с высоконагруженными системами
на базе Digital Q.DataBase
🔹 Low-Code подходы и замещение зарубежных платформ
🔹 единая работа данных для OLTP и OLAP
🔹 развитие инструментов управления СУБД
🔹 как формируется СУБД за счет объединения компетенций и технологий

Наши профессионалы подробно объяснят реальные кейсы и практику внедрения.

Обязательно регистрируйтесь

https://dbd.diasoft.ru/?utm_source=andrei#programme

Увидимся! 🚀

📎 Полезные ссылки 
🔹 Бесплатное получение дистрибутива: https://database.diasoft.ru/?utm_source=andrei
🔹 Документация: доступна внутри дистрибутива 
🔹 Telegram-сообщество Digital Q.DataBase: https://t.me/dqdatabase
🔹 Канал в MAX: https://max.ru/join/orlthIssLJbjj37mjlEEYARWFyuJk5yMixLlGPISIzc

🔹 Всем привет. Сегодня хочу рассказать Вам о том, как мы склонировали у себя один из самых "прикладных" сервисов из поставки Microsoft SQL Server.

➡️ Речь пойдет об SQL Server Reporting Services (SSRS) - механизме, который позволяет получать разнообразные отчеты, запрашивая их построение по API или по расписанию.

➡️ Представьте ситуацию: Вы использовали Microsoft SQL Server и у Вас было несколько сотен разнообразных отчетов, что ранее строились на основе данных в Ваших БД. И тут импортозамещение! Надо переходить на российское решение из Реестра Минцифры.
Для замены СУБД самый легкий вариант такого перехода - Digital Q.DataBase. Мастер переноса БД поможет перенести данные, Мастер сравнения БД проверит корректность переноса, Digital Q.CDC обеспечит синхронизацию данных в обеих СУБД, что позволит сократить до нескольких минут сам момент перехода.
Но что делать с сотнями отчётов, что привыкли получать Ваши пользователи?

Оставить как есть, пусть строятся при помощи зарубежного инструмента?
Вряд-ли это приемлемо. Какое-то очень кусочное импортозамещение получается!

Переписать на другом инструменте? Даже из расчета по дню на отчёт это сотни человеко-дней "ручного труда", а потом тестирование, выгребание ошибок, восстановление порушенных интеграций (построение некоторых отчетов могло запрашиваться извне, через API). Тоже так себе вариант!

➡️ Мы предлагаем более живую альтернативу: воспользоваться нашей реинкарнацией службы отчетов. 

На приложенных скриншотах два отчёта. Один построен в оригинальном инструменте, второй у нас. Как видите, они очень похожи, более того построены по одному и тому же шаблону, что был перенесен из оригинала к нам при замене СУБД.

Внешний вид и API - все сохранено. Как говорят наши "заокеанские партнеры" - настоящий "drop-in replacement" (безшовная замена одного инструмента другим).
Именно так и должно выглядеть хорошо проработанное импортозамещение.

Благодарю за внимание к этому посту!

📎 Полезные ссылки
🔹 Бесплатное получение дистрибутива: https://database.diasoft.ru/?utm_source=andrei
🔹 Документация: доступна внутри дистрибутива
🔹 Telegram-сообщество Digital Q.DataBase: https://t.me/dqdatabase
🔹 Канал в MAX: https://max.ru/join/orlthIssLJbjj37mjlEEYARWFyuJk5yMixLlGPISIzc

Худший бэкап — не тот, что не восстановился. А тот, что положил прод.

Что, если post-script не отработал? Моргнула сеть или случился таймаут. Внешний оркестратор просто пишет в лог failed и снимает задачу. А вот PostgreSQL об этом не знает. База остается в режиме бэкапа и начинает непрерывно копить WAL-файлы, ожидая команды на завершение.

Получается, что инструмент для защиты бизнеса от даунтайма, своими руками этот даунтайм и устроил.

Уметь дернуть pg_backup_start( ) — мало. Если СРК не имеет встроенного watchdog-механизма для сброса зависших сессий, резервное копирование превращается в угрозу доступности. Разделение ответственности — правильный архитектурный подход, но он означает, что защита базы от переполнения диска полностью ложится на ваши плечи.

О зависшем backup mode, разрывах PITR и других неудобных вопросах эксплуатации PostgreSQL совместно с Акурой поговорим в режиме live-демо на вебинаре 26 марта в 11:00 (МСК).

Регистрация по ссылке. Приносите в комментарии свои вопросы.

Друзья, Digital Q.DataBase позволяет Вам не только сохранить прикладную логику СУБД Microsoft и Oracle.

🔹 В связке с другим нашим продуктом, предназначенным для замены SAP NetWeaver, Вы получаете возможность уйти от использования продуктов SAP без переписывания систем и без переписывания бизнес-логики.

Что это означает на практике:

🔹 ABAP-приложения продолжают работать на новой платформе
🔹 Данные и обработка переносятся в Digital Q.DataBase
🔹 Вся бизнес-логика сохраняется без изменений
🔹 Формируется импортонезависимый стек из отечественного ПО

🔹 В этом видео: 

ABAP-код → сохранение → активация → преобразование в C++ → компиляция → установка на сервер → запуск

📎 Полезные ссылки
🔹 Отдельный лендинг по замене SAP: renovation.diasoft.ru
🔹 Бесплатное получение СУБД дистрибутива: database.diasoft.ru
🔹 Документация: доступна внутри дистрибутива
🔹 Telegram-сообщество Digital Q.DataBase: t.me/dqdatabase

🔹 Стоит ещё раз подчеркнуть важную мысль: переход на российскую СУБД не обязательно означает полное переписывание системы.

До сих пор многие не воспринимают это как реальную возможность.
Крупные системы на Oracle или Microsoft можно переводить иначе. Без многолетней переработки всего кода. Достаточно перенести данные и изменить настройки.

При этом важно понимать условие: такой подход работает, если выбранная СУБД изначально к этому подготовлена. В ней должны быть реализованы необходимые доработки для совместимости, включая клонирование функциональности систем Microsoft и Oracle.

Традиционный путь — это огромные команды разработчиков, длительная проверка корректности переписанного кода, принятие сложных архитектурных решений. Более того, в процессе такого переписывания зачастую приходится менять саму архитектуру системы и фактически перестраивать её заново.

🔹 Мы предлагаем другой подход. В нашем подходе меняется само представление о миграции: не обязательно адаптировать приложение под PostgreSQL. Можно пойти другим путём, реализовать в СУБД функциональность, совместимую с зарубежными системами.

🔹 Если бы такой подход начали применять раньше, страна могла бы сэкономить колоссальные ресурсы.

Речь идёт о миллиардах рублей, которые уже ушли и продолжают сегодня уходить на переписывание систем.

📎 Полезные ссылки
🔹 Бесплатное получение дистрибутива: database.diasoft.ru
🔹 Документация: доступна внутри дистрибутива
🔹 Telegram-сообщество Digital Q.DataBase: t.me/dqdatabase

Неудобные вопросы про бэкап PostgreSQL: открытый разбор на вебинаре

Вокруг бэкапа PostgreSQL легко создать иллюзию, что все уже решено. Достаточно добавить в текст WAL, PITR, пару слов про консистентность и назвать агент «умным». Проблема в том, что в проде такие формулировки мало что гарантируют.

Можно ли вообще считать решение PostgreSQL-aware, если оно не живет внутри логики самой СУБД? Где проходит граница между нативными механизмами PostgreSQL и внешней платформой? Что происходит, если не доехал WAL-сегмент, не завершился post-script или восстанавливать нужно не весь инстанс, а один объект?

Из таких вопросов и вырос отдельный вебинар про PostgreSQL в Акуре, в формате открытого инженерного разбора: что здесь должна делать сама СУБД, что имеет смысл выносить во внешний слой, где начинаются реальные эксплуатационные проблемы и какие ограничения в таком подходе нельзя замалчивать.

План такой:

• отдельно пройтись по WAL, PITR и консистентности;

• обсудить, где файловый агент уместен, а где уже нет;

• разобрать сценарии с ошибками pre/post-скриптов;

• поговорить про восстановление в безопасную локацию и ручной recovery;

• отдельно затронуть вопрос масштаба: почему на двух базах хватает shell-скриптов, а на пятидесяти уже начинается совсем другая жизнь.

26 марта 2026, 11:00 (МСК) Регистрация по ссылке. Приносите в комментарии вопросы, которые особенно хочется поднять в эфире.

PostgreSQL в Docker: запуск, настройка, типичные ошибки

Устанавливать PostgreSQL напрямую в систему — значит разбираться с зависимостями, версиями и мусором, который остается после удаления. В контейнере база поднимается за секунды, одинаково работает на любой машине в команде и легко пересоздается под новый проект.

В новой статье на сайте Рег.облака разобрали полный путь: от установки Docker на Ubuntu 24.04 до работы с томами, своим postgresql.conf и настройки локали. Отдельно собрали типичные ошибки и объяснили, как их чинить.

Подробности — на сайте.

🚀 Snuffer: Как я превратил Android-смартфоны в распределенную сеть мониторинга (и спас свои нервы)

Меня зовут Виталий, я из команды ArcaneGaming.
Сегодня я хочу рассказать вам о своем пет-проекте, который немного вышел из-под контроля и превратился в полноценный продукт.
Встречайте - Snuffer !

😫 С чего всё началось?
Знаете это чувство, когда вам пишет клиент (или, что еще хуже, мама):

"А почему сайт не открывается?"
И ты такой:
"Да ладно, у меня всё работает!"
А потом оказывается, что сервер упал 3 часа назад, база данных ушла в дедлок, а ты в это время спокойно пил кофе и смотрел мемы.

Я перепробовал кучу сервисов: UptimeRobot, Pingdom, Better Uptime. Они крутые, спору нет.
Но:

• Дорого , если нужно много проверок.

• Ограниченные локации . Иногда нужно проверить доступность именно из конкретной сети или региона.

• Скучно . Где веселье в том, чтобы просто заплатить денег?

И тут я посмотрел на ящик своего стола. Там лежали они... Герои прошлых лет. Samsung Galaxy S7, какой-то старый Xiaomi с треснутым экраном и Pixel первого поколения. Они смотрели на меня своими пыльными камерами и шептали: "Мы еще можем быть полезны..."

И меня осенило! 💡

А что, если использовать эти устройства как узлы мониторинга? 
Ведь смартфон - это мощный компьютер с Wi-Fi и GSM модулем. Он может пинговать, делать HTTP-запросы, проверять порты. И если раздать такие телефоны друзьям в разных городах (или просто подключить к разным провайдерам), получится настоящая распределенная сеть мониторинга .
Так родился Snuffer

📱 Что такое Snuffer?
Если говорить умными словами, это распределенная система мониторинга доступности сервисов с использованием мобильных агентов .

"Давай короче, что это такое?":

1. Вы регистрируетесь в админке .

2. Скачиваете Android-приложение .

3. Сканируете QR-код.

4. БУМ! Ваш телефон превращается в "Снуффера" (нюхача), который постоянно проверяет, живы ли ваши сайты.

🛠 Что он умеет?

• HTTP / Keyword Monitor : Проверяет, отдает ли сайт 200 OK и есть ли на странице нужное слово (например, "Success"). Если нет - бьет тревогу.

• Ping / Port Monitor : Пингует серверы и проверяет открытые порты (полезно для баз данных или кастомных сервисов).

• DNS Monitor : Следит, чтобы ваши домены резолвились куда надо (а не на фишинговые заглушки).

• Vulnerability Scanner : В админке есть встроенный сканер уязвимостей! (Но я пока его еще не сделал, но обязательно доделаю, честно!)

• Telegram Бот : Уведомления прилетают мгновенно. Потому что почту мы читаем редко, а телегу - каждые 5 минут.

🤓 Немного "под капотом"
Я люблю, когда всё работает быстро и четко. Поэтому стек выбрал проверенный и надежный:

• Backend : Node.js + Express (старая добрая классика).

• Database : PostgreSQL + Prisma (потому что писать SQL руками в 2025 — это моветон, хотя я умею!).

• Frontend : React + Tailwind CSS (чтобы было красиво и адаптивно).

• Mobile : React Native / Expo (одна кодовая база, минимум боли).

Самое интересное - это архитектура .
Сервер раздает "задачи" (tasks) подключенным устройствам через WebSocket. Устройства выполняют проверки и шлют отчеты обратно.

Если устройство говорит "Сайт лежит", сервер не верит ему на слово (вдруг у телефона просто Wi-Fi отвалился?). Он ждет подтверждения от других узлов или от самого сервера. Это минимизирует ложные срабатывания.

🌍 Почему это круто?

1. Вторая жизнь вещам . Ваши старые гаджеты не загрязняют природу, а приносят пользу. Экологично! 🌱

2. Полный контроль . Вы сами выбираете, откуда мониторить. Хотите проверить доступность из офиса конкурента? Просто подбросьте им телефон с Snuffer (шутка... или нет?).

3. Бесплатно (почти). Вы платите только за электричество для зарядки телефона.

Проект живет и развивается. Сейчас я выкатил версию v4.15.11 (да, мы часто обновляемся!).
В планах:

• iOS версия (Apple, пустите в AppStore, ну пожалуйста!).

• Больше типов проверок (например, скриншоты сайтов).

• Публичное API.
  

  Если вам интересно попробовать или просто потыкать палочкой — залетайте:
  👉 snuffer.net

Буду рад любому фидбеку, критике или просто комментариям.

Коллеги, 03.02.2026, три дня назад я провёл вебинар, посвящённый полиглотности СУБД - умению работать с диалектами PostgreSQL, Oracle и Microsoft в контексте импортозамещения.

Меня зовут Жуйков Андрей, и если будет время - буду рад, если посмотрите запись 👀

«Импортозамещение СУБД по-новому: интеллектуальный подход к замене MS SQL и Oracle»

🔹 Установка и первый запуск Digital Q.DataBase
• развёртывание Digital Q.DataBase в Docker-контейнере
• установка и настройка Digital Q.DataBase на Ubuntu 24.04
• архитектура, ключевые преимущества и типовые сценарии использования в российских компаниях

🔹 Новые возможности Digital Q.DataBase для импортозамещения
• инструменты, упрощающие миграцию с MS SQL и Oracle
• как сократить риски и сроки перехода без переписывания приложений

🔹 Практика внедрения и реальные кейсы
• Владимир Авсеев показал, как система «Босс-Кадровик», изначально заточенная под MS SQL, успешно работает на Digital Q.DataBase
• Анастасия Коршунова (отдел разработки) продемонстрировала примеры успешной интеграции Digital Q.DataBase с 1С и Delphi-приложениями

🔹 Ответы на вопросы
• практические нюансы миграции и эксплуатации
• ответы на вопросы из реальных проектов от разработчиков Digital Q.DataBase и команды «Босс-Кадровик»

📎 Полезные ссылки
🔹 Бесплатное получение дистрибутива: https://database.diasoft.ru
🔹 Документация: доступна внутри дистрибутива
🔹 Telegram-сообщество Digital Q.DataBase: https://t.me/dqdatabase

Хочу поделиться записью моего последнего вебинара - в преддверии следующего. Буду рад всем, кто посмотрит.

📘 Часть 1. Теория и философия Digital Q.DataBase 
Разбираем фундаментальные вопросы: 
• Как Digital Q.DataBase объединяет три SQL-диалекта
(T-SQL, PL/SQL, PL/pgSQL) в одном ядре? 
• Как продукт обеспечивает простоту и высокую скорость миграции? 
• Что входит в базовый состав коробочной версии? 

🛠 Часть 2. Практика: установка и работа с диалектами 
• скачиваем и устанавливаем Digital Q.DataBase, 
• получаем документацию, 
• выполняем практику по SQL-диалектам на демостендах. 

Да, это тот самый момент, когда теория превращается в конкретику - и вы сами видите, как работает гибридная архитектура продукта. 

📎 Полезные ссылки 
🔹 Бесплатное получение дистрибутива: https://database.diasoft.ru
🔹 Документация: доступна внутри дистрибутива 
🔹 Telegram-сообщество Digital Q.DataBase: https://t.me/dqdatabase

Почему у PWA до сих пор нет полноценного «магазина приложений» — возможно ли это вообще?

Всем привет.

В течение последних месяцев, работая с PWA-приложениями, мы постоянно сталкивались с одним и тем же вопросом:

Почему в 2025 году у PWA до сих пор нет настоящего App Store?

Не просто каталога ссылок, а полноценного магазина приложений — знакомого, вызывающего доверие и понятного обычным пользователям.

При изучении существующих PWA-магазинов и каталогов обнаруживаются одни и те же повторяющиеся проблемы.

⸻

1. Установка остаётся непонятной для пользователей

Даже сегодня установка PWA вызывает затруднения у обычных пользователей.

Большинство из них не понимают:
• когда приложение действительно можно установить,
• почему инструкции по установке не совпадают с реальными шагами в их браузере или на устройстве.

Во многих PWA-каталогах всё ограничивается текстовой инструкцией — и на этом взаимодействие с сервисом фактически заканчивается.

⸻

2. Отсутствие доверия

Со стороны пользователя это проявляется в следующем:
• нет содержательных отзывов,
• отсутствует история установок,
• нет ощущения личной библиотеки приложений.

Со стороны разработчиков наблюдаются крайности:
• либо любой может опубликовать приложение без подтверждения права собственности,
• либо проверка обязательна, но сложна и ограничена одним способом (например, через DNS-записи).

В итоге доверие не формируется ни у одной из сторон.

⸻

3. Разработчики — второстепенные участники экосистемы

Распространённые проблемы:
• медленные и неудобные процессы публикации,
• почти полное отсутствие автоматического заполнения данных из манифеста,
• нехватка инструментов, которые были бы полезны разработчику ещё до установки приложения пользователем.

Экосистема не стимулирует разработчиков поддерживать и развивать свои PWA.

⸻

4. Интерфейс не воспринимается как «нативный»

Это тонкий, но важный момент.

Если магазин:
• выглядит как обычный веб-сайт,
• не вызывает ассоциаций с App Store или Google Play,

пользователи инстинктивно доверяют ему меньше — даже если сами приложения качественные.

⸻

При этом сами PWA как технология за последние годы заметно повзрослели: офлайн-режим, push-уведомления, installability, Web APIs.
Однако именно слой распространения и доверия остаётся самым слабым звеном.

⸻

Главный вопрос, к которому мы пришли

Возможно ли вообще создать PWA-магазин, который:
• пользователи будут воспринимать как настоящий магазин приложений,
• не станет источником боли для разработчиков,
• сможет устойчиво развиваться, а не быть заброшенным через несколько месяцев?

Или же сама идея магазина PWA в текущей экосистеме изначально ошибочна?

Будет интересно узнать ваш опыт.

Вы публиковали PWA-приложения в существующих магазинах или каталогах?
Что вызывало наибольшие сложности — у разработчиков или у пользователей?

Открываем доступ по запросу к Yandex Managed Service for Sharded PostgreSQL — сервису на базе технологии SPQR для горизонтального масштабирования PostgreSQL

PostgreSQL по умолчанию не имеет нативной поддержки горизонтального масштабирования — и это вызывает сложности при достижении пределов единственного экземпляра Postgres. В качестве решения часто используют разделение таблиц по ключам и установку рядом с приложением координатора, который знает, на какой шард направить запрос. 

Однако у такого подхода множество недостатков: сложность миграций, проблемы с масштабированием метаданных и балансировкой и не только. 

Сегодня мы открываем доступ по запросу к управляемому сервису Yandex Managed Service for Sharded PostgreSQL. Новый инструмент создан на базе SPQR (Stateless Postgres Query Router) — это опенсорс‑решение для горизонтального масштабирования PostgreSQL, которое разработано инженерами из команды платформы данных Yandex Cloud и оптимизировано под OLTP‑нагрузки и плавные миграции. 

Управляемый сервис на основе SPQR позволит клиентам облачной платформы Yandex Cloud ускорить обработку миллионов транзакций: так, с Sharded PostgreSQL банки и компании из сферы электронной коммерции могут запускать новые ИТ‑продукты в 3–4 раза быстрее. Надёжность технологии шардированного PostgreSQL проверена на проектах Яндекса.

Подробная история о том, что стало отправной точкой для создания SPQR, какие задачи он помогает решать, на чём основано решение и что помогает ему быть довольно простым в эксплуатации — в статье разработчика команды Managed Sharded Postgres Дениса Волкова на Хабре.

Команда активно развивает технологии PostgreSQL: каждый год в релиз базы данных попадает множество доработок от контрибьюторов из Yandex Cloud:

Инкрементальное улучшение любой популярной технологии зачастую имеет негативные последствия. Построить что‑то новое, ничего не сломав, бывает трудно и в чистом поле, а ядро PostgreSQL в этом смысле — лабиринт с граблями.

Но большинство незавершённых проектов создают инфраструктуру для того, чтобы какие‑то другие проекты могли завершиться и причинить пользу.

Андрей Бородин, руководитель команды разработки СУБД с открытым исходным кодом Yandex Cloud, Major Contributor PostgreSQL

Читайте статью Андрея о том, как не получилось сделать PostgreSQL лучше (и почему это нормально)

Новогодняя аномалия в данных мониторинга.

Воспроизвести достаточно просто

• Скачать и установить Dimension-UI.

• Развернуть локально PostgreSQL.

• Запустить в Dimension-UI мониторинг данных PostgreSQL с помощью запроса с интервалом 3 сек.

WITH params AS (
    SELECT 
        15 AS total_frames,
        20 AS canvas_height,
        3  AS frame_duration_sec
),
animation_state AS (
    SELECT 
        (CAST(EXTRACT(EPOCH FROM CURRENT_TIMESTAMP) AS INTEGER) / frame_duration_sec) % total_frames AS frame_idx
    FROM params
),
tree_definition AS (
    SELECT 
        frame_id, 
        y_pos,
        CASE
            -- ═══════════════════════════════════════
            -- ЗВЕЗДА на верхушке
            -- ═══════════════════════════════════════
            WHEN y_pos = 20 AND frame_id = 7 THEN '*'
            
            -- ═══════════════════════════════════════
            -- ВЕРХУШКА елки (острая)
            -- ═══════════════════════════════════════
            WHEN y_pos = 19 AND frame_id = 7 THEN 'G'
            
            -- ═══════════════════════════════════════
            -- ЯРУС 1 (y=16-18) — расширяется книзу
            -- ═══════════════════════════════════════
            WHEN y_pos = 18 AND frame_id BETWEEN 6 AND 8 THEN 'G'
            WHEN y_pos = 17 AND frame_id BETWEEN 5 AND 9 THEN 'G'
            WHEN y_pos = 16 AND frame_id BETWEEN 4 AND 10 THEN 'G'  -- широкий низ яруса
            
            -- Сужение перед ярусом 2
            WHEN y_pos = 15 AND frame_id BETWEEN 5 AND 9 THEN 'G'
            
            -- ═══════════════════════════════════════
            -- ЯРУС 2 (y=12-14)
            -- ═══════════════════════════════════════
            WHEN y_pos = 14 AND frame_id BETWEEN 4 AND 10 THEN 'G'
            WHEN y_pos = 13 AND frame_id BETWEEN 3 AND 11 THEN 'G'
            WHEN y_pos = 12 AND frame_id BETWEEN 2 AND 12 THEN 'G'  -- широкий низ яруса
            
            -- Сужение перед ярусом 3
            WHEN y_pos = 11 AND frame_id BETWEEN 4 AND 10 THEN 'G'
            
            -- ═══════════════════════════════════════
            -- ЯРУС 3 (y=8-10)
            -- ═══════════════════════════════════════
            WHEN y_pos = 10 AND frame_id BETWEEN 3 AND 11 THEN 'G'
            WHEN y_pos = 9  AND frame_id BETWEEN 2 AND 12 THEN 'G'
            WHEN y_pos = 8  AND frame_id BETWEEN 1 AND 13 THEN 'G'  -- широкий низ яруса
            
            -- Сужение перед ярусом 4
            WHEN y_pos = 7 AND frame_id BETWEEN 3 AND 11 THEN 'G'
            
            -- ═══════════════════════════════════════
            -- ЯРУС 4 — нижний, самый широкий (y=4-6)
            -- ═══════════════════════════════════════
            WHEN y_pos = 6 AND frame_id BETWEEN 2 AND 12 THEN 'G'
            WHEN y_pos = 5 AND frame_id BETWEEN 1 AND 13 THEN 'G'
            WHEN y_pos = 4 AND frame_id BETWEEN 0 AND 14 THEN 'G'  -- во всю ширину!
            
            -- ═══════════════════════════════════════
            -- СТВОЛ (y=1-3)
            -- ═══════════════════════════════════════
            WHEN y_pos BETWEEN 1 AND 3 AND frame_id BETWEEN 6 AND 8 THEN 'T'
            
            -- Всё остальное — фон
            ELSE 'S'
        END AS pixel_char
    FROM generate_series(0, 14) AS frame(frame_id)
    CROSS JOIN generate_series(1, 20) AS y(y_pos)
),
pixel_data AS (
    SELECT td.*
    FROM tree_definition td
    JOIN animation_state ast ON td.frame_id = ast.frame_idx
),
layers_logic AS (
    SELECT 
        y_pos,
        pixel_char,
        MAX(CASE WHEN pixel_char IN ('T', 'G', '*') THEN y_pos ELSE 0 END) OVER () as max_obj_height
    FROM pixel_data
)
SELECT 
    CURRENT_TIMESTAMP as dt,
    CASE 
        WHEN pixel_char = 'T' THEN '4_Trunk'
        WHEN pixel_char = 'G' THEN '3_Tree'
        WHEN pixel_char = '*' THEN '2_Star'
        WHEN pixel_char = 'S' THEN 
            CASE WHEN y_pos > max_obj_height 
    

p.s. Данные по запросу любезно предоставлены Claude Opus 4.5.

Нагрузочное тестирование YMatrix

Привет, друзья! Мой коллега Марк, ведущий архитектор GlowByte, поделился в новой статье результатами тестирования YMatrix.

Сразу оговорюсь, что это дополнение к предыдущей статье, для того, чтобы сформировать понимание сравнимости результатов различных форков GreenPlum, поэтому акцентировать внимание будем только на YMatrix. Детали по методике тестирования и как были получены результаты для GP6, GP7 и Cloudberry 1.6, можно прочитать в предыдущей статье по ссылке выше. 

Добро пожаловать в статью! Комментарии приветствуются.

Новый курс «Платформа Tantor 6.x» на «Астра Знания»!

Мы подготовили новый курс «Платформа Tantor 6.х», посвященный новым функциям платформы управления любыми Postgres-like СУБД и возможностям, доступным DBA после выхода обновления. Размещен курс на платформе «Астра Знания». Он сочетает структурированный теоретический материал и практические задания, которые помогают закрепить приобретенные знания и навыки.

В программе:
▪️архитектура Платформы и ее возможности
▪️интеграция и работа со Swagger UI
▪️инструменты мониторинга, конфигурирования и обслуживания PostgreSQL
▪️браузер БД
▪️анонимайзер
▪️работа с уведомлениями

↗️ Программа и регистрация

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

Управляете парком PostgreSQL-совместимых СУБД и хотите сократить рутину и повысить надёжность? 11 декабря в 11:00 наши эксперты представят актуальный релиз Платформы Tantor 6.1. Платформа Tantor — интеллектуальный центр управления базами данных, который берет на себя массу актуальных задач DBA. На вебинаре покажем, как платформа решает ключевые из них:

• Автоматизация вместо рутины: умные алерты, подсказки и встроенный ИИ-ассистент для помощи в повседневной работе;

• Безопасность под контролем: централизованный аудит и визуальное управление настройками доступа (pg_hba, pg_ident);

• Оптимизация «одной кнопкой»: анализ конфигураций, подбор оптимальных настроек под нагрузку и их групповое применение;

• Всё на виду: наглядная топология кластеров, пространств и тенантов;

• Лёгкое масштабирование: создание кластеров Tantor XData за пару кликов.

В финале — эксклюзивный анонс: дорожная карта развития Платформы Tantor на 2026 год.

Кому будет полезно: DBA, архитекторам, DevOps-инженерам и руководителям ИТ-направлений, которые работают с БД на основе PostgreSQL.

⏱️ 11 декабря в 11:00.

↗️ Зарегистрироваться на вебинар

Программа вебинаров на декабрь 🎧

Приглашаем на бесплатные онлайн-встречи с экспертами по безопасности, базам данных и BI в облаке. Подключайтесь и задавайте вопросы в прямом эфире.

Self-hosted vs Managed PostgreSQL: эксплуатация и риски
📆 Когда: 9 декабря в 11:00 мск

Честно сравним два подхода и разберем, с какими сложностями и скрытыми рисками можно столкнуться при переходе с on-premise на Managed PostgreSQL в облаке. И, главное, как их избежать.

Безопасность в облаке: как провайдер и клиент делят зоны ответственности
📆 Когда: 11 декабря в 11:00 мск

Поговорим о разделении ответственности за кибербезопасность между облачным провайдером и клиентом. Расскажем, какие задачи лежат на каждой из сторон и как модель разделенной ответственности помогает избежать инцидентов.

Как запустить BI за день, а не за месяц
📆 Когда: 16 декабря в 11:00 мск

Сложное развертывание, тонкая настройка и постоянная зависимость от IT-специалистов растягивают внедрение бизнес-аналитики. На вебинаре покажем, как развернуть полнофункциональную BI-систему в облаке за день.

До встречи!

«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»

• Хакинг оптимизатора запросов - препроцессинг исходного дерева запроса

• Особенности определения селективности и проблемы выполнения запросов

• Как повысить детализацию статистики, не затрагивая DST

• Отлаживаем планировщик Postgres

• Разделяемый буфер. Внутрянка

• Оптимизация производительности с векторной обработкой массивов данных

• Мониторинг ожиданий и низкоуровневые проблемы производительности PostgreSQL

• Разработка и отладка 64-битного счётчика транзакций

• Автономные транзакции в PostgreSQL

Разработка, отладка и расширяемость PostgreSQL

• Пошаговая отладка исходного кода PostgreSQL на примере pg_store_plans

• Как написать расширение PostgreSQL?

• Как достойно собрать PostgreSQL из исходников

• Что потребуется начинающему разработчику PostgreSQL?

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

• От реплики до высокодоступного кластера PostgreSQL

• Развертывание отказоустойчивого кластера с бекапированием и реплицированием в облачное хранилище

• Отладка потоковой репликации PostgreSQL

• Оценка безопасности вашей БД. Как быстро и эффективно защитить слона?

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

• pg_orchestrator: новый взгляд на тестирование PostgreSQL

• Новая жизнь открытого расширения PipelineDB: работа с временными рядами на потоке

• Анонимизация данных с использованием pg_anon

• Эффективная работа с psql

• Autovacuum. Вредные советы

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.

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».

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.

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.

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 →

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.

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.

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!

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

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.