🔹 В PostgreSQL появился новый способ автоматического партиционирования — разработчики Nexign Nord поделились опытом

<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/uploadfiles/b7c/0aa/f5f/b7c0aaf5f4a18795dbb10bac3b0ab0a0.png" />

Работа с большими данными требует оптимизации, и одним из ключевых инструментов в PostgreSQL остаётся партиционирование. Специалисты **Nexign Nord** рассказали, как автоматизировали этот процесс, экономя время и повышая производительность.

✔ **Что внутри?**
• Зачем автоматизировать партиционирование
• Какие задачи помогает решить
• Как это работает на практике

📌 Подробности в статье — [Читать на Habr](https://habr.com/ru/companies/nexign/articles/930790/?utmcampaign=930790&utmsource=habrahabr&utmmedium=rss)

#PostgreSQL #БазыДанных #Оптимизация #Nexign

🚀 Сегментация клиентов методом K-Means прямо в PostgreSQL

🔹 Что внутри?
- Нормализация фичей в materialized view
- PL/PythonU + scikit-learn для работы с K-Means без выгрузки данных
- Сохранение cluster_id обратно в таблицу
- SQL-аналитика доходности кластеров

📊 Зачем?
Кастомная кластеризация на стороне БД — быстро, безопасно и без лишних движений данными.

👉 Читать разбор: habr.com/ru/companies/otus/articles/930506

#PostgreSQL #DataScience #KMeans #Аналитика