PostgreSQL для бэкендера: 10 фич, которыми мало пользуются, а зря

Автор показывает, что современные версии PostgreSQL способны решать множество задач, которые разработчики часто перекладывают на приложение или дополнительные сервисы.

Использование встроенных возможностей базы данных делает архитектуру проще, уменьшает количество кода и зачастую повышает производительность

👉 @SQLPortal

Совет по SQL для начинающих

Не используйте SELECT * в реальных проектах!

Вместо этого явно указывайте только те столбцы, которые действительно нужны:

SELECT CustomerName, OrderDate, Amount
FROM Orders
WHERE OrderDate >= '2026-01-01';

Почему это лучше?

• Запросы выполняются быстрее — извлекаются только нужные данные.
• Снижается нагрузка на базу данных и сеть.
• Код становится более понятным и удобным для сопровождения.
• Такой подход считается хорошей практикой и используется в профессиональной разработке.

Использование SELECT * допустимо при быстром исследовании данных, но в production-коде лучше всегда перечислять необходимые столбцы явно.

👉 @SQLPortal

Шпаргалка по SQL-функциям

🔸Агрегатные функции (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX),
🔸оконные функции (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD),
🔸строковые функции (LOWER, SUBSTRING, CONCAT),
🔸работа с датами (NOW, DATE_PART, TRUNC),
🔸управление потоком (CASE, COALESCE),
🔸фильтры (IN, LIKE),
🔸математика (ROUND, MOD).

👉 @SQLPortal

Вышел AI-инструмент, который позволяет общаться с базами данных на обычном языке

→ Загружаешь URL своей базы
→ Задаёшь любой вопрос
→ Получаешь SQL-запрос, результаты и пояснения

👉 @SQLPortal

PostgreSQL 19 получил поддержку графовых запросов

В PostgreSQL 19 появилась возможность выполнять графовые запросы, позволяющие описывать связи между данными как последовательность отношений, а не строить длинные цепочки JOIN.

Вместо множества соединений таблиц можно описать путь через данные, например:

Клиент → купил → товар ← купил ← похожий клиент → подписан на → бренд

Такой подход делает сложные запросы более понятными и приближает PostgreSQL к возможностям специализированных графовых СУБД.

Где это может пригодиться?

• Рекомендательные системы — поиск пользователей с похожими интересами и рекомендация товаров.
• Контроль доступа — анализ цепочек ролей, групп и разрешений.
• Выявление мошенничества — поиск подозрительных связей между пользователями, устройствами, платежами и аккаунтами.
• Графы знаний (Knowledge Graphs) — моделирование сложных взаимосвязей между сущностями.
• AI и LLM — предоставление языковым моделям дополнительного контекста за счёт анализа связанных данных.

Появление графовых запросов — один из самых интересных шагов в развитии PostgreSQL. Теперь многие задачи, которые раньше требовали использования отдельной графовой базы данных, можно будет решать непосредственно в PostgreSQL.

👉 @SQLPortal