Проблемы связанные с кодировкой информации. Основа основ – кодировка ASCII и ее современные интерпретации. Неправильная кодировка результатов из базы данных MySQL

PostgreSQL допускает использование функций, возвращающих набор записей, который далее можно использовать так же, как и результат выполнения обычного запроса.

Функции могут выполняться как с правами их создателя, так и с правами текущего пользователя. Иногда функции отождествляются с хранимыми процедурами, однако между этими понятиями есть различие.

Триггеры

Триггеры определяются как функции, инициируемые DML-операциями. Например, операция INSERT может запускать триггер, проверяющий добавленную запись на соответствия определённым условиям. При написании функций для триггеров могут использоваться различные языки программирования.

Триггеры ассоциируются с таблицами. Множественные триггеры выполняются в алфавитном порядке.

Правила и представления

Механизм правил (англ. rules) представляет собой механизм создания пользовательских обработчиков не только DML-операций, но и операции выборки. Основное отличие от механизма триггеров заключается в том, что правила срабатывают на этапе разбора запроса, до выбора оптимального плана выполнения и самого процесса выполнения. Правила позволяют переопределять поведение системы при выполнении SQL-операции к таблице. Хорошим примером является реализация механизма представлений (англ. views): при создании представления создается правило, которое определяет, что вместо выполнения операции выборки к представлению система должна выполнять операцию выборки к базовой таблице/таблицам с учетом условий выборки, лежащих в основе определения представления. Для создания представлений, поддерживающих операции обновления, правила для операций вставки, изменения и удаления строк должны быть определены пользователем.

Индексы

В PostgreSQL имеется поддержка индексов следующих типов: B-дерево , хэш, R-дерево, GiST, GIN. При необходимости можно создавать новые типы индексов, хотя это далеко не тривиальный процесс. Индексы в PostgreSQL обладают следующими свойствами:

• возможен просмотр индекса не только в прямом, но и в обратном порядке - создание отдельного индекса для работы конструкции ORDER BY ... DESC не нужно;
• возможно создание индекса над несколькими столбцами таблицы, в том числе над столбцами различных типов данных;
• индексы могут быть функциональными, то есть строиться не на базе набора значений некоего столбца/столбцов, а на базе набора значений функции от набора значений;
• индексы могут быть частичными, то есть строиться только по части таблицы (по некоторой её проекции); в некоторых случаях это помогает создавать намного более компактные индексы или достигать улучшения производительности за счёт использования разных типов индексов для разных (например, с точки зрения частоты обновления) частей таблицы;
• планировщик запросов может использовать несколько индексов одновременно для выполнения сложных запросов.

Многоверсионность (MVCC)

PostgreSQL поддерживает одновременную модификацию БД несколькими пользователями с помощью механизма Multiversion Concurrency Control (MVCC). Благодаря этому соблюдаются требования ACID и практически отпадает нужда в блокировках чтения.

Полнотекстовый поиск

PostgreSQL обладает встроенной системой полнотекстового поиска, позволяющей искать внутри базы данных документы и сортировать их в заданном порядке. Основными преимуществами использования встроенного полнотекстового поиска являются: тесная интеграция с СУБД(транзакционность, одновременный доступ, восстановление после сбоев), масштабируемость, широкие возможности настройки (словари, парсеры, и т.д.).

Геоинформационные системы

PostGIS - расширение СУБД PostgreSQL предназначенное для хранения в базе географических данных. PostGIS включает поддержку пространственных индексов R-Tree/GiST и функции обработки геоданных.

2019: Совместимость с TerraLink xDE

2018

Включение в список коммитеров СУБД PostgreSQL сооснователя Postgres Professional Александра Короткова

В июне 2018 года список коммитеров (разработчиков, вносящих вклад в развитие кода) СУБД PostgreSQL пополнился третьим россиянином. В список основных коммитеров ядра PostgreSQL , сооснователь и руководитель разработки российской компании Postgres Professional .

2017

Документация версии 10 локализована для России

Основные нововведения:

• Логическая репликация : отдельные части этого механизма были добавлены в PostgreSQL уже довольно давно, а в этой версии логическая репликация стала полностью доступна для пользователей. С ее помощью можно выборочно реплицировать отдельные таблицы на другой сервер , который при этом может выполнять как читающие, так и пишущие запросы. Серверы, участвующие в репликации, могут работать под управлением разных версий PostgreSQL, что позволяет проводить обновление кластера с минимальным временем простоя.
• Декларативное секционирование избавляет администратора от необходимости вручную определять иерархию таблиц, создавать триггеры и ограничения целостности.
• Параллельное выполнение запросов стало возможным для сканирования битовых карт и индексов, для соединения слиянием и подзапросов в дополнение к тем возможностям, которые появились в предыдущей версии.
• Синхронная репликация с учетом кворума позволяет фиксировать изменения, если их подтвердило необходимое число произвольных реплик.
• SCRAM-аутентификация является более криптостойким вариантом используемой ранее MD5-аутентификации .

Всего, по словам разработчиков, в версию 10 вошло более 100 изменений и улучшений, часть из которых выполнена в компании Postgres Professional .

Интеграция с Ethereum

14 сентября 2017 года российская компания Postgres Professional объявила о создании прототипа расширения Posthereum для интеграции полнофункциональной СУБД PostgreSQL с блокчейн -платформой , предназначенной для регистрации сделок с любыми видами активов на основе системы «умных контрактов». По замыслу компании, крупные российские банки, корпорации и госструктуры, работающие с СУБД PostgreSQL, с помощью данной разработки смогут объединить базы данных с блокчейн-приложениями на основе Ethereum. Подробнее .

2016

PostgreSQL 9.6

29 сентября 2016 года сообщество разработчиков представило стабильную ветку СУБД PostgreSQL 9.6. Обновления для нее 9.6 будут выходить в течение пяти лет, до сентября 2021 года.

Основные дополнения

Сравнение Tibero и PostgreSQL

Корректирующий выпуск всех веток

11 февраля 2016 года сообщество разработчиков PostgreSQL сообщило о выпуске корректирующих обновлений для всех поддерживаемых веток PostgreSQL: 9.5.1, 9.4.6, 9.3.11, 9.2.15 и 9.1.20, в которых устранены две уязвимости, представлена порция исправлений ошибок, добавлена поддержка Python 3.5 в PL/Python и обеспечена возможность совместного использования Python2 и Python3 в одной БД .

Поддержка ветки 9.0.x прекращена. Выпуск обновлений для ветки:

• 9.1 продлен до сентября 2016 года.
• 9.2 продлен до сентября 2017 года,
• 9.3 продлен до сентября 2018 года,
• 9.4 продлен до декабря 2019 года,
• 9.5 продлен до января 2021 года.

Первая из уязвимостей (CVE-2016-0773) проявляется в движке обработки регулярных выражений и может привести к краху бэкенда при разборе регулярных выражений с символами вне диапазона Unicode (проблеме подвержены системы, в которых пользовательский ввод применяется для генерации регулярного выражения).

Вторая уязвимость (CVE-2016-0766) присутствует в движке PL/Java и позволяет повысить свои привилегии при работе с БД.

PostgreSQL 9.5

7 января 2016 года стало известно о выходе стабильной ветки СУБД PostgreSQL 9.5. Выпуск обновлений для ветки 9.5 будет поддерживаться до января 2021 года .

Изменения

• Функциональность "UPSERT" (добавить-или-модифицировать), реализованная через новое выражение "INSERT ... ON CONFLICT DO NOTHING/UPDATE", позволяющая обработать ситуацию невозможности добавления данных через "INSERT", например, из-за нарушения условий уникальности или недопустимости значения одного из полей. Вместо вывода ошибки теперь можно игнорировать выполнение оператора или изменить связанные с ключевым полем данные (т.е. если запись уже существует, вместо INSERT выполнить UPDATE);
• Ограничение доступа на уровне строк (Row-Level Security, RLS). Доступ пользователей к данным в таблице теперь можно разграничивать на уровне отдельных строк, например, можно запретить определённой категории пользователей просмотр строк, в которых хранятся данные, добавленные другим пользователем. Для активации RLS следует использовать директиву "ALTER TABLE tablename ENABLE ROW LEVEL SECURITY", после чего следует задать правила доступа при помощи выражения "CREATE POLICY";
• BRIN-индексы ("индексы блоковых зон", Block Range Index), позволяющие сверхкомпактно индексировать очень большие таблицы, без применения традиционных B-деревьев. Суть BRIN-индексов сводится к разбиению общего индекса на блоки, каждый из которых содержит данные индекса только для определённого диапазона значений. В тесте подобный метод оказался примерно в два раза медленнее b-деревьев при осуществлении операций выборки данных, но в 3-4 раза быстрее при создании и обновлении индекса, а также занял значительно меньше места на диске (64 Кб против 28 Мб);
• Новые функции и операторы для типа данных JSONB. Для изменения значений в документе JSONB теперь можно обойтись без извлечения и переопределения всего документа, благодаря появлению функции jsonb_set(). Также добавлены функции json_strip_nulls (удаление атрибутов, содержащих значения NULL) и jsonb_pretty (вывод в отформатированном JSON). Добавлен оператор "||" для соединения двух значений JSONB;
• Инструмент pg_rewind, позволяющий существенно упростить процесс восстановления отказоустойчивых конфигураций после переключения на резервный сервер. После возвращения в строй основного сервера возникает задача синхронизации его состояния с продолжившим работу запасным сервером, который успел накопить свою порцию изменений. Утилита pg_rewind пытается восстановить состояние первичного сервера по WAL-логу транзакций, перебирая их начиная с момента незадолго до сбоя, определяя изменённые данные и перенося только изменившиеся блоки, что позволяет обойтись без восстановления полной копии с работающего резервного сервера.
• Значительно оптимизированы скорости сортировки и хэширования в памяти. Благодаря применению нового метода сортировки строковых значений и чисел, удалось до 20 раз увеличить скорость создания индексов, а время выполнения запросов требующих сортировки больших объёмов данных, сократить в 2-12 раз;
• Добавлена поддержка выражения TABLESAMPLE, позволяющего сформировать выборку над неполным объёмом данных из больших таблиц, без выполнения ресурсоёмких операций сортировки над всей таблицей. Например, запрос "SELECT * FROM test TABLESAMPLE SYSTEM(10)" сформирует вывод, охватив только 10% от таблицы test. Доступно несколько алгоритмов отсеивания значений в процессе неполной выборки;
• Улучшено масштабирование на системах с большим количеством процессорных ядер и оперативной памяти. Например, на системе с 24 ядрами CPU и 496 Гб ОЗУ в тесте EnterpriseDB при нагрузке в 64 одновременных соединения PostgreSQL 9.5 показал прирост производительности в 96% по сравнению с PostgreSQL 9.4;
• Автоматизировано управление размером лога транзакций. Возможность исключения отражения таблиц в логе транзакций (ALTER TABLE ... SET LOGGED / UNLOGGED);
• Аналитические возможности "GROUPING SETS", "CUBE" и "ROLLUP", позволяющие формировать вывод с группировкой по набору полей и рассчитывать число комбинаций различных категорий;
• Улучшена репликация и средства повышения отказоустойчивости. Добавлен механизм отслеживания состояния выполнения репликации, в том числе реализованы методы для определения причины возникновения отдельных изменений в процессе выполнения логической репликации;
• Произведены множественные улучшения в механизме Foreign Data Wrappers, включая выражение "IMPORT FOREIGN SCHEMA", которое позволяет автоматизировать импорт всех связанных внешних таблиц для существующих таблиц с выбранной меткой сервера. Кроме того, обеспечена возможность наследования внешних таблиц в локальных таблицах и наоборот, например, "CREATE local_customers () inherits (remote.customers);"
• В утилиту vacuumdb добавлена опция "-j", позволяющая запускать VACUUM в несколько одновременно выполняемых потоков.

2015

Инфраструктура параллельных вычислений в PostgreSQL

4 мая 2015 года стало известно о принятии изменений в дерево исходных текстов СУБД PostgreSQL с реализацией инфраструктуры для параллельных вычислений .

Она предоставляет:

• Удобные процедуры для координирования запуска и завершения работы параллельно выполняемых рабочих процессов;
• Синхронизация различных внутренних состояний (GUCs, комбинированный маппинг CID, снапшоты транзакций) между лидером группы параллельных работ и непосредственно распараллеленными рабочими процессами;
• Ограничение вызова различных операций, которые могут привести к внесению некорректных изменений в условиях активного распараллеливания;
• Доставка уведомлений клиенту через сообщения ErrorResponse, NoticeResponse и NotifyResponse от работающих в параллельном режиме обработчиков.

Postgres-XL на EcoServer - альтернатива для ЦОД

13 августа 2015 года стало известно о завершении испытаний системы управления базами данных Postgres-XL на серверах линейки EcoServer .

Тестирование проводилось с целью мониторинга новых технологий и реализации плана технологического развития на 2015 год.

Андрей Черногоров , генеральный директор «Индиго ИТ », отметил: «Сегодня на рынке ИТ наиболее востребованными являются СУБД MS SQL и Oracle DataBase . Вместе с тем, по ряду ключевых возможностей им ни чем не уступает, а кое-где и превосходит, СУБД с открытыми кодами PostgreSQL , что открывает перед ней широкие перспективы для использования в рамках программы импортозамещения».

Для тестирования специалисты компании подготовили идентичные для всех СУБД тестовые наборы данных. Объектом испытаний стала база данных объемом 1 ТБ, состоящая из 1 млн. бизнес-объектов. Продолжительность тестирования для каждой СУБД - 10 часов.

В нем участвовали последние версии наиболее востребованных заказчиками «Индиго ИТ » СУБД :

• открытая СУБД PostgreSQL 9.4 .

Всего проведено 5 наборов тестов:

• создание сложно структурированных документов,
• обновление сложно структурированных документов,
• поиск документов,
• запись файла в базу данных,
• получение файла из базы данных.

Результаты тестирования, 2015

Под временем, затраченным в каждом из наборов тестов указанных в таблице, имеется ввиду усредненное по всем наборам значение (мс). Тестирование проводилось на серверах с процессорами Intel Xeon Е5 v3 с 128 Гб ОЗУ.

В результате нагрузочного тестирования на двух из пяти наборов тестов (создание сложно структурированных документов, обновление сложно структурированных документов) PostgreSQL 9.4 показала результаты почти в три раза лучше, чем у конкурентов. В остальных тестах (поиск документов, запись и получение файлов из БД) участники тестирования показали почти одинаковые результаты.

Поддержка данной версией СУБД с открытым кодом PostgreSQL широко распространенного формата обмена данными JSON нацелена на растущий рынок нереляционных хранилищ данных NoSQL и особенно на популярную СУБД MongoDB .

В первой бета-версии PostgreSQL 9.4 появился ряд новых функций, ориентированных на стремительно расширяющийся рынок веб-приложений, многим из которых требуются быстрые хранилища и выборка больших объемов пользовательских данных.

Версия PostgreSQL 9.4 поддерживает формат JSON (JavaScript Simple Object Notation), который быстро завоевал популярность при организации обмена данными между различными системами, в том числе и с применением протокола REST (Representational State Transfer). Успех документальной СУБД MongoDB во многом обусловлен как раз растущей популярностью JSON .

Структурированный формат PostgreSQL для сохранения данных в соответствии со спецификациями JSON (JSONB) исключает необходимость реструктуризации документа перед его занесением в базу данных. В результате PostgreSQL проглатывает документы так же быстро, как и MongoDB , продолжая при этом удовлетворять требованиям ACID (atomicity, consistency, isolation, durability - атомарность, согласованность, изолированность и надежность), которые предъявляются к хранению информации в базах данных. Кроме того, PostgreSQL поддерживает полный набор индексных сервисов, функций и операторов для эффективного манипулирования данными JSON.

Предыдущие версии PostgreSQL также поддерживали JSON, но при этом документы JSON сохранялись в текстовом формате, вследствие чего операции их записи и выборки выполнялись значительно дольше.

PostgreSQL получила ряд новых функций:

• Новый интерфейс API для декодирования данных из потока репликации открывает независимым разработчикам программного обеспечения путь к созданию более быстрых реплицирующих систем.
• Новая функция Materialized Views, называемая «одновременным обновлением», позволяет на лету обновлять итоговые отчеты.
• Функция Alter System Set поможет администраторам изменять файл конфигурации PostgreSQL непосредственно из командной строки SQL.

Добавлен ряд функций и возможностей, среди которых динамические фоновые исполнители (Dynamic Background Workers), манипуляции с массивами и табличные функции, увеличена общая производительность.

PostgreSQL 9.3

В PostgreSQL 9.3 реализован ряд механизмов, позволяющих обмениваться информацией с другими базами и хранилищами данных. Модули Foreign Data Wrapper, которые появились еще в версии 9.1 и раньше позволяли только считывать данные из других систем, теперь предоставляют и возможность записи. Поддерживается работа как с реляционными таблицами, так и с полуструктурированной информацией из систем NoSQL. Для СУБД также создан драйвер, который позволяет связать с друг другом две разных копии самой PostgreSQL и обеспечивает ускоренное выполнение транзакций между ними.

Среди других особенностей - расширенная поддержка JSON и возможность создания произвольных фоновых серверных модулей с неограниченным доступом к данным PostgreSQL. Пример - модуль Mongres, автоматически переводящий запросы MongoDB в формат PostgreSQL.

Реализовано автоматическое обновление представлений и добавлена утилита, позволяющая в параллельном режиме выполнять резервное копирование больших баз. Приняты меры по повышению надежности СУБД. Функция Fast Failover позволяет переключить работу с мастер-базы на копию меньше чем за секунду. Появилась возможность проверки контрольных сумм страниц, помогающая диагностировать сбои жестких дисков.

PostgreSQL 9.2

PostgreSQL 9.0

Разработчики открытой системы управления базами данных PostgreSQL выпустили в сентябре 2010 года первый релиз-кандидат системы Postrgesql 9.0, в котором реализованы все функции, заготовленные к выходу в девятой версии этой популярной СУБД. В свободном доступе на данный момент доступна бинарная версия предварительной сборки Postgresql 9.0 и все желающие могут протестировать новые возможности этой разработки перед тем, как переводить на нее производственные серверы, работающие с реальной информацией.

Также в девятой версии появилась возможность репликации информации из бинарных логов, соответствующая механизму Hot Stanby Databases в Oracle Database. Не обошли вниманием разработчики и набирающие популярность облачные или SaaS -системы. Теперь СУБД оптимизирована для работы в среде виртуальных машин, поддерживает механизм быстрого клонирования данных, а также возможность репликации информации с единого мастер-сервера на большое количество (более сотни) подчиненных серверов. Также новый релиз полностью поддерживает возможности адресации памяти в 64-битных вариантах Windows .

Postgres Pro - Российская СУБД, разработанная компанией Postgres Professional на основе свободно-распространяемой СУБД PostgreSQL. Postgres Pro входит в реестр российского ПО (см https://reestr.minsvyaz.ru/reestr/65273/)

Таким образом, клиенты могут получить доступ к полезной для них функциональности и получить выигрыш в производительности, не дожидаясь нового релиза PostgreSQL (что может занимать примерно год). Как авторы, мы предоставляем поддержку для всех наших разработок. Как представители международного сообщества разработчиков PostgreSQL, мы предоставляем также коммерческую поддержку свободно распрстраняемой СУБД PostgreSQL.

Сравнение версий Postgres Pro

Версии Postgres Pro

Номер версии Postgres Pro строится из номера версии PostgreSQL с дополнением одного разряда, обозначающего номер текущего выпуска. При выходе новой минорной версии PostgreSQL (обычно это происходит при появлении патчей, связанных с безопасностью и исправлением серьезных ошибок), нумерация Postgres Pro сбрасывается на единицу. Например, при выходе PostgreSQL 9.5.1 выходит PostgresPro 9.5.1.1, затем до появления PostgreSQL 9.5.2 может выйти Postgres Pro 9.5.1.2, 9.5.1.3 и т.д. При выходе PostgreSQL 9.5.2 Postgres Pro обновится до версии 9.5.2.1 и т.д.

Одновременно с выпуском исходного кода Postgres Pro мы публикуем наши сборки в виде пакетов под различные платформы. Это следующие операционные системы и их версии:

1. Linux
   • CentOS 6/7,
   • Debian 7/8,
   • Ubuntu 12.04/14.04/16.04/16.10,
   • Oracle Linux,
   • Rosa Enterprise Linux server,
   • ROSA SX Cobalt Server,
   • ROSA DX Cobalt Server,
   • ROSA Marathon LTS 2012,
   • Alt Linux Centaur 8,
   • Alt Linux СПТ 6,
   • Alt Linux СПТ 7,
   • SUSE Linux Enterprise Server,
2. Microsoft ® Windows ® 2012 или 2016 .

Базы данных Postgres Pro 9.5.*.* совместимы с PostgreSQL 9.5.* При переходе с 9.5 dump/restore не требуется. При переходе с более ранних версий PostgreSQL необходимо использование dump/restore или pg_upgrade.

Текущая версия Postgres Pro Standard - 11.2.1 . Дата выпуска - 28 марта 2019. .

Отличия Postgres Pro Standard от PostgreSQL

В Postgres Pro Standard по сравнению с актуальной версией PostgreSQL на текущий момент вошли следующие изменения:

1. Улучшения производительности на многоядерных системах:
   • оптимизации выделения хэш-таблиц в shared memory, исключающая lock contention при большом количестве процессов.
   • оптимизации Resource Owner. Улучшает производительность сложных запросов и запросом к таблицам с большим количеством партиций.
   • Оптимизации buffer manager
   • Оптимизация LWLock для архитектуры Power8
   • Оптимизации двухфазного коммита
2. Усовершенствования полнотекстового поиска:
   • поддержка поиска фраз
   • поддержка словарей hunspell для работы со словоформами
   • некоторые словари, в том числе русский и английский, включены в состав дистрибутива и их подключение требует одной команды SQL
   • модуль shared_ispell , оптимизирующий производительность полнотекстового поиска, путем загрузки словарей в память при старте сервера, а не при начале сессии.
3. Покрывающие индексы. Поддержка конструкции INCLUDING в CREATE INDEX.
4. Переносимость: поддержка библиотеки libicu на всех платформах, что обеспечивает однозначную обработку порядка сортировки и прочих операций с юникодными символами. На ряде платформ эта библиотека улучшает производительность сортировки, и, что немаловажно, позволяет в Postgres Pro пользоваться abbreviated keys, которые были отключены в основной версии PostgreSQL.
5. Модуль pg_trgm поддерживает не только нечеткое сравнение строк, но и нечеткий поиск подстроки.
6. Модуль pageinspect поддерживает доступ не только к метаинформации, но и к внутреннему представлению данных таблиц.
7. Добавлен новый модуль sr_plan , позволяющий сохранять планы выполнения запросов и использовать сохраненные планы вместо того, чтобы формировать план запроса заново, при каждом выполнении.
8. Добавлен модуль dump_stat , позволяющий при дампе базы данных сохранять информацию о статистике и восстанавливать её. Это позволяет ускорить процедуру восстановления, избавляя от необходимости вычисления статистики командой VACUUM ANALYZE после восстановления.
9. Добавлен модуль JSQuery , позволяющий на специальном языке формулировать запросы к полям типа JSONB с поддержкой GIN-индексов.
10. Модуль предоставляет дополнительный тип данных для совместимости с Microsoft SQL Server.
11. Модуль предоставляет дополнительный оператор равенства для совместимости с Microsoft SQL Server.
12. Модуль предоставляет транзакционно-небезопасную функцию для усечения временных таблиц, предотвращающую разрастание каталога pg_class.
13. Модуль предоставляет набор функций, которые немедленно обновляют статистику в целевых таблицах после операций INSERT, UPDATE, DELETE и SELECT INTO в них.
14. Модуль добавляет поддержку указаний для планировщика, позволяющих отключать или подключать определённые индексы при выполнении запроса.

Более подробно с различиями PostgreSQL и Postgres Pro можно познакомиться в Таблице сопоставления продуктов.

Лицензия Postgres Pro Standard

Postgres Pro Standard распространяется по лицензии PostgreSQL с дополнениями Postgres Professional:

PostgreSQL — это кроссплатформенная объектно-реляционная СУБД с открытым исходным кодом. Из этой статьи вы узнаете, как установить PostgreSQL в Ubuntu Linux, подключиться к нему и выполнить пару простых SQL-запросов, а также о том, как настроить резервное копирование.

Чтобы установить PostgreSQL 9.2 в Ubuntu 12.10, выполните следующие команды:

sudo apt-add-repository ppa:pitti/ postgresql
sudo apt-get update
sudo apt-get install postgresql-9.2

Попробуем поработать с СУБД через оболочку:

sudo -u postgres psql

Создадим тестовую базу данных и тестового пользователя:

CREATE DATABASE test_database;
CREATE USER test_user WITH password "qwerty" ;
GRANT ALL ON DATABASE test_database TO test_user;

Для выхода из оболочки введите команду \q .

Теперь попробуем поработать с созданной базой данных от имени test_user:

psql -h localhost test_database test_user

Создадим новую таблицу:

CREATE SEQUENCE user_ids;
CREATE TABLE users (
id INTEGER PRIMARY KEY DEFAULT NEXTVAL ("user_ids" ) ,
login CHAR (64 ) ,
password CHAR (64 ) ) ;

Обратите внимание, что в отличие от некоторых других СУБД, в PostgreSQL нет столбцов со свойством auto_increment. Вместо этого в постгресе используются последовательности (sequences). На данный момент достаточно знать, что с помощью функции nextval мы можем получать уникальные числа для заданной последовательности:

SELECT NEXTVAL ("user_ids" ) ;

Прописав в качестве значения по умолчанию для поля id таблицы users значение NEXTVAL ("user_ids" ) , мы добились того же эффекта, что дает auto_increment. При добавлении новых записей в таблицу мы можем не указывать id, потому что уникальный id будет сгенерирован автоматически. Несколько таблиц могут использовать одну и ту же последовательность. Таким образом мы сможем гарантировать, что значения некоторых полей у этих таблиц не пересекаются. В этом смысле последовательности более гибки, чем auto_increment.

Точно такую же таблицу можно создать и при помощи всего лишь одной команды:

CREATE TABLE users2 (
id SERIAL PRIMARY KEY ,
login CHAR (64 ) ,
password CHAR (64 ) ) ;

В этом случае последовательность для поля id создается автоматически.

Теперь с помощью команды \d можно ознакомиться со списком всех доступных таблиц, а с помощью \d users — увидеть описание таблицы users. Если вы не получили интересующую вас информацию, попробуйте \d+ вместо \d . Список баз данных можно получить командой \l , а переключиться на конкретную БД — командой \c dbname . Для отображения справки по командам скажите \? .

Важно отметить, что в PostgreSQL по умолчанию имена таблиц и столбцов приводятся к нижнему регистру. Если это поведение нежелательно, можно воспользоваться двойными кавычками:

CREATE TABLE "anotherTable" ("someValue" VARCHAR (64 ) ) ;

Еще одна особенность PostgreSQL, с которой могут возникнуть сложности в начале работы с этой СУБД — так называемые «схемы». Схема представляет собой что-то вроде пространства имен для таблиц, как бы каталог с таблицами внутри базы данных.

Создание схемы:

CREATE SCHEMA bookings;

Переключение на схему:

SET search_path TO bookings;

Просмотреть список существующих схем можно командой \dn . По умолчанию используется схема с именем public. В принципе, можно успешно использовать PostgreSQL, и не зная про существование схем. Но при работе с унаследованным кодом, а также в некоторых граничных случаях, знание о схемах может очень пригодиться.

В остальном работа с PostgreSQL мало чем отличается от работы с любой другой реляционной СУБД:

INSERT INTO users (login, password)
VALUES ("afiskon" , "123456" ) ;
SELECT * FROM users;

Если сейчас вы попытаетесь подключиться к постгресу с другой машины, то потерпите неудачу:

psql -h 192.168.0.1 test_database test_user

Psql: could not connect to server: Connection refused
Is the server running on host "192.168.0.1" and accepting
TCP/IP connections on port 5432?

Чтобы исправить это, добавьте строку:

listen_addresses = "localhost,192.168.0.1"

… в файл /etc/postgresql/9.2/main/postgresql.conf, а также.

Postgres Pro - Российская СУБД, разработанная компанией Postgres Professional на основе свободно-распространяемой СУБД PostgreSQL. Postgres Pro входит в реестр российского ПО (см https://reestr.minsvyaz.ru/reestr/65273/)

Таким образом, клиенты могут получить доступ к полезной для них функциональности и получить выигрыш в производительности, не дожидаясь нового релиза PostgreSQL (что может занимать примерно год). Как авторы, мы предоставляем поддержку для всех наших разработок. Как представители международного сообщества разработчиков PostgreSQL, мы предоставляем также коммерческую поддержку свободно распрстраняемой СУБД PostgreSQL.

Сравнение версий Postgres Pro

Версии Postgres Pro

Номер версии Postgres Pro строится из номера версии PostgreSQL с дополнением одного разряда, обозначающего номер текущего выпуска. При выходе новой минорной версии PostgreSQL (обычно это происходит при появлении патчей, связанных с безопасностью и исправлением серьезных ошибок), нумерация Postgres Pro сбрасывается на единицу. Например, при выходе PostgreSQL 9.5.1 выходит PostgresPro 9.5.1.1, затем до появления PostgreSQL 9.5.2 может выйти Postgres Pro 9.5.1.2, 9.5.1.3 и т.д. При выходе PostgreSQL 9.5.2 Postgres Pro обновится до версии 9.5.2.1 и т.д.

Одновременно с выпуском исходного кода Postgres Pro мы публикуем наши сборки в виде пакетов под различные платформы. Это следующие операционные системы и их версии:

1. Linux
   • CentOS 6/7,
   • Debian 7/8,
   • Ubuntu 12.04/14.04/16.04/16.10,
   • Oracle Linux,
   • Rosa Enterprise Linux server,
   • ROSA SX Cobalt Server,
   • ROSA DX Cobalt Server,
   • ROSA Marathon LTS 2012,
   • Alt Linux Centaur 8,
   • Alt Linux СПТ 6,
   • Alt Linux СПТ 7,
   • SUSE Linux Enterprise Server,
2. Microsoft ® Windows ® 2012 или 2016 .

Базы данных Postgres Pro 9.5.*.* совместимы с PostgreSQL 9.5.* При переходе с 9.5 dump/restore не требуется. При переходе с более ранних версий PostgreSQL необходимо использование dump/restore или pg_upgrade.

Текущая версия Postgres Pro Standard - 11.2.1 . Дата выпуска - 28 марта 2019. .

Отличия Postgres Pro Standard от PostgreSQL

В Postgres Pro Standard по сравнению с актуальной версией PostgreSQL на текущий момент вошли следующие изменения:

1. Улучшения производительности на многоядерных системах:
   • оптимизации выделения хэш-таблиц в shared memory, исключающая lock contention при большом количестве процессов.
   • оптимизации Resource Owner. Улучшает производительность сложных запросов и запросом к таблицам с большим количеством партиций.
   • Оптимизации buffer manager
   • Оптимизация LWLock для архитектуры Power8
   • Оптимизации двухфазного коммита
2. Усовершенствования полнотекстового поиска:
   • поддержка поиска фраз
   • поддержка словарей hunspell для работы со словоформами
   • некоторые словари, в том числе русский и английский, включены в состав дистрибутива и их подключение требует одной команды SQL
   • модуль shared_ispell , оптимизирующий производительность полнотекстового поиска, путем загрузки словарей в память при старте сервера, а не при начале сессии.
3. Покрывающие индексы. Поддержка конструкции INCLUDING в CREATE INDEX.
4. Переносимость: поддержка библиотеки libicu на всех платформах, что обеспечивает однозначную обработку порядка сортировки и прочих операций с юникодными символами. На ряде платформ эта библиотека улучшает производительность сортировки, и, что немаловажно, позволяет в Postgres Pro пользоваться abbreviated keys, которые были отключены в основной версии PostgreSQL.
5. Модуль pg_trgm поддерживает не только нечеткое сравнение строк, но и нечеткий поиск подстроки.
6. Модуль pageinspect поддерживает доступ не только к метаинформации, но и к внутреннему представлению данных таблиц.
7. Добавлен новый модуль sr_plan , позволяющий сохранять планы выполнения запросов и использовать сохраненные планы вместо того, чтобы формировать план запроса заново, при каждом выполнении.
8. Добавлен модуль dump_stat , позволяющий при дампе базы данных сохранять информацию о статистике и восстанавливать её. Это позволяет ускорить процедуру восстановления, избавляя от необходимости вычисления статистики командой VACUUM ANALYZE после восстановления.
9. Добавлен модуль JSQuery , позволяющий на специальном языке формулировать запросы к полям типа JSONB с поддержкой GIN-индексов.
10. Модуль предоставляет дополнительный тип данных для совместимости с Microsoft SQL Server.
11. Модуль предоставляет дополнительный оператор равенства для совместимости с Microsoft SQL Server.
12. Модуль предоставляет транзакционно-небезопасную функцию для усечения временных таблиц, предотвращающую разрастание каталога pg_class.
13. Модуль предоставляет набор функций, которые немедленно обновляют статистику в целевых таблицах после операций INSERT, UPDATE, DELETE и SELECT INTO в них.
14. Модуль добавляет поддержку указаний для планировщика, позволяющих отключать или подключать определённые индексы при выполнении запроса.

Более подробно с различиями PostgreSQL и Postgres Pro можно познакомиться в Таблице сопоставления продуктов.

Лицензия Postgres Pro Standard

Postgres Pro Standard распространяется по лицензии PostgreSQL с дополнениями Postgres Professional:

К сегодняшнему дню вокруг полнофункциональной СУБД с открытым кодом PostgreSQL сформировалась экосистема создания и развертывания высокопроизводительных решений, позволяющая рассматривать эту СУБД как реальную альтернативу коммерческим продуктам.

20.07.2015 Иван Панченко

Полнофункциональная СУБД с открытым кодом PostgreSQL образовала вокруг себя экосистему построения и эксплуатации высокопроизводительных решений и сегодня эту систему можно рассматривать как альтернативу коммерческим продуктам.

Корни PostgreSQL уходят в проект POSTGRES Майкла Стоунбрейкера, профессора Калифорнийского университета в Беркли, получивший развитие как одна из трех ветвей реляционных баз данных. Первая выросла из System R, продвигаемой IBM в начале 70-х, вторая - это проект Ingres Стоунбрейкера и третья - Oracle. СУБД Ingres развивалась в духе Беркли как открытая база, коды которой распространялись на лентах по цене почтовых отправлений. Система разрабатывалась для операционной системы UNIX PDP 11, что и предопределило ее популярность, а либеральная лицензия BSD и харизма Стоунбрейкера способствовали как развитию Ingres, так и появлению большого количества реляционных СУБД.

Проект Postgres стал результатом осмысления опыта Ingres и желания преодолеть ограниченность типов данных за счет возможности определения новых типов. Работа над проектом началась в 1985 году; в период с 1985 по 1988 год появились описание модели данных, язык запросов POSTQUEL и хранилище, однако уже тогда отмечалась ограниченность реляционной модели, вытекающая из ее простоты. Первая версия постреляционной СУБД Postgres вышла в 1989 году, причем коды Ingres и Postgres не имели ничего общего. После выпуска в 1993 году версии 4.2 проект был закрыт, однако открытый код и лицензия BSD подвигли выпускников Беркли Эндрю Ю и Джолли Чена в 1994 году взяться за его дальнейшее развитие. После замены языка запросов POSTQUEL на стандартный SQL проект, получивший название Postgres95, сразу привлек к себе множество последователей.

В 1996 году проект получил название PostgreSQL, чтобы подчеркнуть связь с оригинальным проектом POSTGRES и SQL, а управление им взяла на себя инициативная группа пользователей и разработчиков PGDG (PostgreSQL Global Development Group). Все решения о планах развития и выпусках новых версий принимаются управляющим комитетом (Core team), состоящим из шести человек. Помимо этого, выделяется группа основных (major) разработчиков (около 20 человек, из которых трое из России), внесших существенный вклад в развитие PostgreSQL, а также просто разработчиков.

Разработка и поддержка

Цикл работы над очередной «мажорной» версией PostgreSQL обычно составляет около года, в течение которого любой желающий может отправить на рассмотрение свои рекомендации (патчи). Для их обсуждения используется список рассылки pgsql-hackers, и если патч прошел обязательную процедуру проверки другими разработчиками, то он включается в новый релиз (на сайте commitfest.postgresql.org организована процедура отслеживания статуса предложенных рекомендаций). В ходе подготовки релиза появляются бета-версии, выпуск которых обычно совмещается с проведением конференций PGDG.

В некоторый момент объявляется этап замораживания кода (code freeze), в течение которого рекомендации с новой функциональностью не принимаются, а допускается только исправление или улучшение кода. Иногда в процессе работы над новой версией вскрываются или исправляются ошибки предыдущих версий (backporting), и по мере накопления таких исправлений принимается решение о выпуске новой стабильной версии, совместимой со старой. Например, 9.4.4 - это исправленная версия (bugfix) стабильной версии 9.4. Ближе к концу цикла выпускается Release Candidate, а затем выходит и новая мажорная версия PostgreSQL.

Через списки рассылки PGDG выполняет поддержку мажорных версий на протяжении пяти лет с момента ее выпуска, причем корректно оформленное сообщение об ошибке имеет все шансы на скорейшее рассмотрение и нередки случаи, когда исправления выпускаются в течение суток. Помимо поддержки сообществом разработчиков, ведется и коммерческая поддержка PostgreSQL, которую осуществляют ряд компаний: EnterpriseDB в Северной Америке, 2ndQuadrant, Dalibo и другие в Европе и «Постгрес Профессиональный» в России.

Российский след PostgreSQL

Одним из первых разработчиков PostgreSQL (1996 год) был Вадим Михеев из Красноярска. Он автор таких частей СУБД, как: многоверсионное управление одновременным доступом (multiversion concurrency control, MVCC), на которой в современном PostgreSQL базируются управление транзакциями и поддержка целостности данных; система очистки (Vacuum); журнал транзакций (WAL); вложенные запросы и триггеры. Сегодня среди основных разработчиков проекта PostgreSQL три представителя из России: научный сотрудник ГАИШ МГУ Олег Бартунов, выпускник физфака МГУ Федор Сигаев и Александр Коротков (МИФИ). Ими выполнена локализация PostgreSQL (поддержка национальных кодировок, включая Unicode), создана система полнотекстового поиска и работы со слабоструктурированными данными (hstore, json, jsonb), а также предложены новые методы индексации (GiST, GIN, SP-GiST).

Бартунов и Сигаев входили в команду разработчиков портала «Рамблер» (лидера Рунета начала 2000-х), для которого потребовалось создать систему управления контентом и платформу для разработки контентных проектов, сочетающую высокую производительность и гибкость. Именно тогда возникла идея организовать средствами СУБД быстрый поиск по массивам, однако на тот момент в PostgreSQL поддерживалась работа с индексами типов B-tree и R-tree, что плохо подходило для данной задачи, поэтому разработчики обратили внимание на инфраструктуру обобщенных индексных деревьев Generalized Search Tree (GiST).

Первоначально система GiST была исследовательским проектом - обобщением над R-tree и его вариациями (RD-tree, signature-tree и т. д.), а реализация GiST для PostgreSQL, предложенная авторами GiST, имела много ограничений (ключи только фиксированного размера, отсутствие поддержки восстановления и т. д.), не позволяющих говорить о промышленном использовании. Бартунов и Сигаев модернизировали GiST, которая стала полноценным компонентом PostgreSQL, - на ее базе были разработаны индексы для быстрого поиска по массивам, система полнотекстового поиска OpenFTS и индексы для поиска по деревьям и графам ltree. Реализация R-tree с помощью GiST заменила отдельную реализацию R-tree в PostgreSQL.

В 2011 году Александр Коротков, будучи аспирантом МИФИ, в рамках программы Google Summer of Code разработал реализацию алгоритма построения GiST на дисковом пространстве и представил ее на конференции PGConf.EU 2011 (https://wiki.postgresql.org/images/0/07/Fast_GiST_index_build.pdf). Затем он предложил новый алгоритм разделения узла для R-tree, который был использован в различных применениях GiST: для встроенных геометрических типов данных, диапазонов, pgSphere, типа geometry в PostGIS.

Система полнотекстового поиска PostgreSQL является одним из главных достоинств этой СУБД: возможность включать полнотекстовые критерии поиска в произвольные SQL-запросы выгодно отличает поиск в PostgreSQL от специализированных поисковых движков типа Solr или Sphynx. Сигаев и Коротков разработали систему нечеткого поиска по текстам, действующую на основе разложения на триграммы, - модуль pg_trgm, добавивший возможность индексного поиска по условиям LIKE/ILIKE, а также по регулярным выражениям. Индексный поиск по регулярным выражениям pg_trgm был представлен на международной конференции PGCon 2012 (http://www.pgcon.org/2012/schedule/attachments/248_Alexander%20Korotkov%20-%20Index%20support%20for%20regular%20expression%20search.pdf). Однако для эффективного полнотекстового поиска и поиска по масcивам производительности GiST-индексов не хватало - требовался обратный индекс. По аналогии с GiST такой индекс был реализован: Generalized Inverted iNdex (GIN) позволяет осуществлять индексирование сложных объектов с произвольным разбиением на ключи. GIN был представлен на PostgreSQL Anniversary Summit в Торонто в 2006 году (http://www.sai.msu.su/~megera/postgres/talks/Gin-toronto-2006.pdf). В результате СУБД PostgreSQL может сегодня конкурировать со специализированными системами полнотекстового поиска. Дальнейшим развитием GiST стала технология поиска ближайших соседей (KNN), позволяющая организовывать эффективный поиск как ближайших геометрических объектов, так и похожих изображений и других сложных массивов данных.

Одно из самых популярных расширений PostgreSQL - модуль PostGIS, поддерживающий стандарт OpenGIS и все ГИС-проекции для работы с геометрическими данными в пространствах от двух до пяти измерений. В PostGIS включен разработанный Коротковым алгоритм разделения узла для типа geometry, что увеличило скорость поиска от трех до десяти раз.

Начиная с версии 8.2 (2006 год) в PostgreSQL появилось расширение Hstore, реализующее тип данных для хранения набора пар «ключ - значение», и с ростом востребованности документоориентированных СУБД возникла идея добавить в Hstore поддержку вложенности, типов и массивов. Прототип был представлен Бартуновым и Сигаевым на конференции PGCon 2013. Впоследствии на основе этой работы был создан тип данных jsonb, реализующий эффективное бинарное хранение json-объектов, что стало одной из ключевых особенностей версии PostgreSQL 9.4.

Современная СУБД PostgreSQL

За более чем 20-летнюю историю своего развития PostgreSQL из академической разработки превратилась в полноценную СУБД корпоративного уровня, составляющую реальную альтернативу коммерческим базам. Лицензия PostgreSQL разрешает ее неограниченное использование, модификацию кода, а также включение в состав других продуктов, в том числе закрытых и коммерческих.

Надежность и безопасность

Вопросы обеспечения надежности особенно важны в приложениях уровня предприятия при работе с критически важными данными. СУБД PostgreSQL дает возможность настраивать горячее резервирование и восстановление на заданный момент времени в прошлом, а также поддерживает различные виды репликации (синхронную, асинхронную и каскадную). Все это позволяет строить отказоустойчивые системы с «теплым» или «горячим» резервированием, а также создавать надежные кластерные решения.

Особое внимание в PostgreSQL уделено обеспечению безопасности - СУБД предоставляет различные методы аутентификации: по паролю в открытом или зашифрованном (md5) виде, с помощью серверов LDAP, RADIUS или подключаемых модулей (PAM); по внешней аутентификации (ident, peer, cert - сертификатSSL, gss - Kerberos по протоколу GSSAPI, sspi - Kerberos/NTLM для Windows). При управлении пользователями и доступом к объектам базы данных имеется возможность выделять отдельных пользователей и роли, которые могут быть вложенными; доступ к объектам базы (grant/revoke) может осуществляться как напрямую пользователями, так и косвенно через роли; в версии 9.5 появится разделение доступа на уровне столбцов и строк (Row Level Security); реализована поддержка SELinux через встроенную функциональность SE-PostgreSQL (мандатный доступ).

По мере развития стандарта ANSI SQL его поддержка осуществлялась и в PostgreSQL: SQL-92, SQL:1999, SQL:2003, SQL:2008 и SQL:2011. Версия PostgreSQL 9.4 поддерживает 160 из 179 обязательных возможностей SQL:2011.

СУБД PostgreSQL обеспечивает полную поддержку свойств ACID и гарантирует изоляцию транзакций благодаря механизму многоверсионного управления одновременным доступом - транзакции на чтение никогда не блокируют транзакции на запись, и наоборот. Это справедливо и для самого строгого уровня изоляции SERIALIZABLE, который использует инновационную систему SSI (SERIALIZABLE SNAPSHOT ISOLATION) и обеспечивает полную изоляцию транзакций, гарантирующую, что результат работы одновременных транзакций будет такой же, как и при их последовательном исполнении.

Возможности для разработчиков

Разработчики получают в свое распоряжение инструментарий, позволяющий создавать приложения любого типа. В его состав входят:

• интерфейсы для Tcl, Perl, C, C++, PHP, Json, ODBC, JDBC, Embedded SQL in C, Python, Ruby, Java;
• представления, последовательности, наследование, ограничения целостности, внешнее соединение, вложенные запросы, window-функции, CTE (запросы WITH), хранимые процедуры, функции, триггеры;
• встроенная гибкая система полнотекстового поиска с поддержкой русского и всех европейских языков;
• поддержка NoSQL: слабоструктурированные данные (xml, json, jsonb);
• подключение внешних источников в качестве таблиц всех основных баз данных с возможностью записи через Foreign Data Wrappers.

Расширяемость и применение

Расширяемость - одно из фундаментальных свойств системы, лежащее в основе ее архитектуры. Пользователи могут самостоятельно добавлять функции, типы данных, операторы для работы с новыми типами, использовать индексные методы доступа (Btree, Hash, GiST, GIN, SP-GiST) и языки программирования (pl/pgsql, pl/perl, pl/python, pl/tcl, pl/R, pl/java, pl/v8,.. .). Подключение к внешним источникам (Foreign Data Wrappers) осуществляется через интерфейсы практически ко всем СУБД, а загружаемые расширения позволяют, например, поддерживать геоинформационные данные PostGIS, осуществлять нечеткий поиск с помощью триграмм, работу с массивами и др.

Среди крупнейших пользователей PostgreSQL такие компании, как Microsoft, Yahoo, Instagram, BASF и Afilias. Эта СУБД применяется и в государственном секторе: например, во Франции на базе PostgreSQL работают национальная метеослужба и информационная система национального фонда семейных пособий (CNAF), хранящая данные о 30 млн человек. В России PostgreSQL используется, в частности, компаниями «Яндекс», Avito, а также в ряде государственных структур и на промышленных предприятиях.

PostgreSQL поддерживает все клоны Unix, включая Linux, FreeBSD, Solaris, HPUX, Mac OS X, а также Windows.

В СУБД PostgreSQL учитываются особенности архитектуры многоядерных процессоров, поэтому производительность растет почти линейно с увеличением количества ядер, но тем не менее в системе имеются некоторые пределы (см. таблицу).

В PostgreSQL используется планировщик запросов, позволяющий оптимизировать сложные запросы. Способность планировщика исключать просмотр дочерних таблиц на основе анализа условия запроса и имеющихся ограничений целостности (constraint exclusion) позволяет реализовать в PostgreSQL секционирование (partitioning), что особенно актуально для крупных хранилищ данных.

При индексировании, помимо традиционного B-дерева, также доступны: Hash, GIN (Generalized INverted index - обобщенный обратный индекс), GiST (Generalized Search Tree - обобщенное поисковое дерево), SP-GiST (Space-Partitioned GiST - пространственный индекс) - причем индексы могут строиться по выражениям (функциональные), а при необходимости создаются индексы только для определенных строк в таблице (частичные индексы).

Отечественная экосистема PostgreSQL

Преодоление технологической зависимости невозможно в закрытой среде , поэтому целесообразно внедрять открытое ПО, интегрируя российское сообщество программистов, в частности, в экосистему разработки СУБД PostgreSQL, а также создавать в стране центры компетенции и развивать систему подготовки специалистов. Наличие полного комплекта исходного кода, процедур сборки, а главное, техническая поддержка силами отечественных разработчиков внутри страны являются основой успеха такой интеграции. Действительно, работоспособность СУБД в значительной степени зависит от мощной системы технической поддержки в режиме 24x7x365 - это задача промышленного уровня , которую для PostgreSQL решает в России компания «Постгрес Профессиональный».

В России cегодня развивается экосистема PostgreSQL, включая все больше компаний и институтов. Совместная работа участников альянса предполагает не только развитие СУБД PostgreSQL и ее расширений, но и тесную интеграцию с ОС, разработку прикладных решений, инструментов миграции с других СУБД и др. Среди наиболее значимых работ по развитию PostgreSQL можно выделить следующие.

Масштабируемый кластер shared-nothing высокой доступности. Кластер позволит масштабировать запись и обработку данных в системах OLAP и OLTP при обеспечении высокого уровня доступности, что востребовано в высоконагруженных промышленных системах. Дистрибутив отказоустойчивой конфигурации PostgreSQL позволяет относительно просто развернуть кластер с полным дублированием для работы в динамически изменяющихся вычислительных средах (например, облачных). Кроме того, можно создавать кластер MultiMaster высокой доступности с масштабированием по чтению и записи при увеличении числа узлов, причем за счет шардинга данных общая емкость хранения может превышать доступную на каждом из узлов в отдельности.

Подключаемые хранилища. Механизм foreign data wrapper (fdw) для работы со специализированными хранилищами данных (хранение по строкам или колонкам, работа с диском или хранение в оперативной памяти) позволит ускорить выполнение как OLTP-, так и OLAP-запросов.

Система автоматической адаптивной оптимизации исполнения запросов. Современные методы машинного обучения открывают новые перспективы для развития СУБД - такие задачи, как балансировка нагрузки, расчет плана выполнения запросов, построение эффективных индексов и пр., могут иметь оптимальное решение для конкретных наборов данных, запросов и режимов нагрузки. Кроме того, машинное обучение позволяет адаптивно перестраивать алгоритмы обработки в реальном времени. Разработанные совместно со специалистами из МГУ и НИУ ВШЭ инструменты машинного обучения, встроенные в стандартный функционал СУБД, способны расширить привычную область применения СУБД - в частности, позволят эффективно и с минимальной потерей точности в условиях реального времени выполнять запросы на больших объемах данных. Также появится возможность гибко реагировать на изменения распределения данных и запросов, что особенно важно для СУБД эпохи Интернета вещей.

Расширенная функциональность слабоструктурированных данных. Благодаря технологии, позволяющей работать с данными в формате JSON и JSONB, PostgreSQL сочетает в себе такие преимущества традиционных СУБД, как транзакционность, атомарность изменений и целостность данных, с гибкостью NoSQL без потери производительности. Язык запросов к слабоструктурированным данным дает возможность формулировать на SQL сложные запросы, повышая производительность за счет упрощения структур данных, переноса сложной фильтрации данных из приложений на сторону СУБД и эффективного использования индексов.

Усовершенствованная система мониторинга и трассировки выполнения запросов. Для промышленных СУБД необходима возможность мониторинга и трассировки выполнения запросов с отслеживанием ресурсов для разных стадий их обработки - это позволяет оптимизировать работу приложений и конфигурацию сервера. PostgreSQL предоставляет возможность сбора различных метрик функционирования и средства их сопоставления с метриками ОС.

Перевод документации и обучение. Начат процесс по переводу на русский язык технической документации, планируется также ее своевременная актуализация. Кроме того, в России разворачивается система подготовки специалистов по таким направлениям, как современные технологии и разработка СУБД, промышленная эксплуатация СУБД и разработка прикладных информационных систем на базе СУБД с учетом PostgreSQL. Создаются курсы повышения квалификации администраторов и разработчиков, а на их основе выстраивается система сертификации.

Будущее PostgreSQL

В июле 2015 года вышла альфа-версия PostgreSQL 9.5, в которой серьезное внимание уделено реализации новых функций, характерных для решений корпоративного уровня и направленных прежде всего на повышение надежности и быстродействия СУБД.

Функция Row level security позволяет организовать доступ не к таблице целиком, а к ее отдельным строкам. Эта возможность также известна как Virtual Private Database или Fine-grained access control и дополняет набор существующих в PostgreSQL механизмов для управления доступом к данным. Благодаря функции pgaudit можно выполнять детальный аудит операций в базе данных, что особенно полезно для автоматизации контроля функционирования прикладных систем, например для регистрации аудиторского следа. Кроме этого, в новой версии получили развитие средства работы с Большими Данными - в частности, появились индексы Block Range (BRIN) с методом доступа по диапазонам страниц (они занимают меньше пространства и требуют меньше ресурсов при обновлении, хотя и менее эффективны при выборке данных, чем B-tree). Для повышения надежности было включено расширение pg_rewind, которое при использовании репликации «ведущий-ведомый» позволяет быстро синхронизировать сбойный ведущий сервер с ведомым.

Сегодня PostgreSQL - это полнофункциональная СУБД с открытым кодом, позволяющая решать широкий круг задач. За время существования PostgreSQL вокруг нее сформировалась экосистема, включающая разработчиков, аналитиков и пользователей, благодаря чему имеется возможность расширять функционал этой СУБД в зависимости от требований рынка.

Литература

1. Сергей Муравьев, Сергей Дворянкин, Игорь Насенков. СУБД: проблема выбора // Открытые системы.СУБД. - 2015. - № 1. - С. 22–24. URL: (дата обращения: 1.09.2015).
2. Константин Селезнев, Виталий Максимов. Импортозамещение: цель или средство? // Открытые системы.СУБД. - 2015. - № 1. - С. 30–33. URL: (дата обращения: 2.09.2015).
3. Александр Лашманов. Импортозамещение: риски и иллюзии // Открытые системы.СУБД. - 2015. - № 1. - С. 34–35. URL: (дата обращения: 3.09.2015).

Иван Панченко ([email protected]) - заместитель генерального директора, компания «Постгрес Профессиональный» (Москва).