🚀 Как мы автоматизировали работу с PostgreSQL и сэкономили тысячи часов

Приветствуем всех, кто работает с базами данных! Команда СУБД Pangolin (доработанная сборка PostgreSQL) поделилась опытом автоматизации обновлений, развёртывания и настройки кластеров.

🔹 Что сделали:
✔ Автоматизировали обновления и настройку PostgreSQL-кластеров.
✔ Уменьшили риски потери данных и нагрузку на техподдержку.
✔ Протестировали решение на тысячах кластеров в Сбере.

🔹 Как работает:
Используется Ansible, требующий только SSH и Python на серверах.

🔗 Читать подробности на Habr

#БазыДанных #PostgreSQL #Автоматизация #DevOps #SberTech

Когда pgstatstatements становится узким местом? 🤔

📌 pgstatstatements — мощное расширение PostgreSQL для анализа запросов, но на высоконагруженных системах оно само может снижать производительность.

🔹 Проблемы:
• Конкуренция за ресурсы
• Рост накладных расходов
• Просадки при высокой частоте запросов

🔹 Решение: сэмплирование — сбор статистики не для всех запросов, а для выборочных, чтобы уменьшить нагрузку.

📖 Подробнее о том, как это работает и когда действительно нужно → Читать на Habr

#PostgreSQL #Производительность #Оптимизация

🔍 Векторный поиск в PostgreSQL: мощь pgvector

Расширение pgvector превращает PostgreSQL в мощный инструмент для векторного поиска – идеальное решение для рекомендательных систем, чат-ботов и работы с эмбеддингами.

Зачем это нужно?
✅ Встроенный векторный поиск без сложной инфраструктуры
✅ Интеграция с LLM и семантическими запросами
✅ Быстрое масштабирование внутри знакомого стека

Кому пригодится?
🔸 Продуктовым командам
🔸 Бэкенд-разработчикам
🔸 Инженерам данных

Подробности и практическое применение — в статье:
👉 Читать на Habr

#PostgreSQL #pgvector #БазыДанных #AI #ML