Производительность PostgreSQL — это баланс мощности и тонкой настройки
Производительность PostgreSQL — это баланс мощности и тонкой настройки

Промпт

Проанализируй публикации на Хабре по теме производительности СУБД PostgreSQL за последние полгода . Подготовь отчет о наиболее интересных публикациях и общем интересе читателей Хабра к теме производительности СУБД PostgreSQL.


Ответ нейросети DeepSeek

1. Введение

Цель анализа — оценить интерес читателей Хабра к теме производительности PostgreSQL за последние полгода (с июня по декабрь 2025 г.) и выделить наиболее значимые публикации. Поиск проводился по ключевым словам “производительность PostgreSQL”, “оптимизация”, “PG_EXPECTO” с использованием встроенного поиска Хабра и ручного отбора статей в хабе PostgreSQL.

Критерии отбора:

  • Дата публикации — не ранее июня 2025 г.

  • Тема — непосредственно связана с повышением производительности PostgreSQL (оптимизация запросов, настройка параметров, инструменты мониторинга и тестирования, новости релизов).

  • Показатели вовлеченности — количество просмотров (указано в статье) как основной индикатор интереса.


2. Наиболее интересные публикации

За отчётный период обнаружено более десятка статей, прямо затрагивающих вопросы производительности PostgreSQL. Ниже представлены ключевые работы, отсортированные по дате публикации.

Название (ссылка)

Дата

Просмотры

Краткое содержание

1

Релиз PostgreSQL 18

25.09.2025

Новость о выходе новой версии, в которой многие улучшения направлены на повышение производительности: асинхронный ввод/вывод (AIO), оптимизация “skip‑scan” для многоколоночных индексов, ускорение планирования JOIN, распараллеливание построения индексов GIN и др.

2

PostgreSQL против 10 миллионов записей: оптимизация запросов, которая спасла наш проект

03.10.2025

15 K

Практический кейс оптимизации тяжелых запросов на таблице с 10 млн записей. Автор показывает пошаговый анализ через pg_stat_statements, создание составных и частичных индексов, рефакторинг запроса с CTE, настройку work_mem и shared_buffers. Результат — ускорение в 233 раза.

3

Ожидания в избытке: как лишние индексы тормозят PostgreSQL и чем поможет pg_expecto

20.10.2025

7.7 K

Эксперимент с использованием инструмента pg_expecto для оценки влияния избыточных индексов на производительность. Показано, что добавление лишних индексов снижает операционную скорость на ~14 % и увеличивает ожидания типа LWLock.

4

Использование PG_EXPECTO для выявления проблемных SQL запросов при анализе инцидента производительности СУБД PostgreSQL

06.11.2025

4.3 K

Пошаговый разбор расследования инцидента производительности с помощью pg_expecto. Инструмент позволяет коррелировать метрики инфраструктуры (vmstat, iostat) с событиями ожидания СУБД и быстро выделять проблемные queryid для оптимизации.

5

PG_EXPECTO: Анализ влияния размера shared_buffers на производительность СУБД PostgreSQL

(опубликована в ноябре 2025, точная дата не указана)

8 K

Детальное исследование методологии PG_EXPECTO для оценки влияния параметра shared_buffers. Опровергается догма “25 % RAM” и показывается, что при росте буфера узким местом становится CPU, а не I/O.

6

PostgreSQL: shared_buffers = 25% RAM?

(октябрь–ноябрь 2025)

9.2 K

Мнение, основанное на данных PG_EXPECTO, о том, что классическое правило “25 % оперативной памяти” не является научным законом. Оптимальное значение shared_buffers зависит от рабочей нагрузки и должно определяться нагрузочным тестированием.

7

Ускорение планирования JOIN’ов — до 16 раз быстрее

(октябрь–ноябрь 2025)

11 K

Перевод статьи о патче для PostgreSQL 19, который заменяет квадратичный алгоритм сравнения частых значений (MCV) на хэш-таблицу, что ускоряет планирование JOIN’ов до 16 раз.

8

Оптимизация пагинации в PostgreSQL: Как настройка work_mem превратила ROW_NUMBER в лидера производительности

(ноябрь 2025)

6.9 K

Сравнение методов пагинации (ROW_NUMBER vs Deferred Join) под нагрузкой. Показано, что правильная настройка work_mem может перевесить архитектурные преимущества Deferred Join.

9

Маленькие, но мощные оптимизации: как pgpro_planner спасает запросы из мира 1С

(ноябрь 2025)

9.1 K

Обзор расширения pgpro_planner, которое переписывает “неудобные” части запросов (например, IN (VALUES …)) до того, как планировщик PostgreSQL выберет неудачный план.


3. Общий интерес читателей к теме производительности PostgreSQL

  1. Объем публикаций. За полгода в хабе PostgreSQL появилось не менее 10–15 статей, непосредственно посвященных производительности. Это свидетельствует о высокой активности авторов, которые делятся практическим опытом оптимизации, результатами экспериментов и обзорами новых возможностей.

  2. Показатели вовлеченности. Большинство статей набирают от 4 тыс. до 15 тыс. просмотров, что для узкопрофильной технической темы является высоким показателем. Наибольший интерес вызывают:

    • Практические кейсы (например, “PostgreSQL против 10 миллионов записей” – 15 тыс. просмотров).

    • Дискуссии вокруг устоявшихся правил (“shared_buffers = 25% RAM?” – 9.2 тыс. просмотров).

    • Описания инструментов (серия статей о PG_EXPECTO – 4–8 тыс. просмотров каждая).

  3. Основные направления интереса:

    • Оптимизация запросов и индексов – самые популярные темы, связанные с повседневными задачами разработчиков и администраторов.

    • Настройка параметров СУБД – интерес сместился от слепого следования рекомендациям к экспериментальному подходу с использованием нагрузочного тестирования.

    • Инструменты мониторинга и анализа – методология PG_EXPECTO стала заметным трендом, что указывает на спрос на структурированные, воспроизводимые методы диагностики.

    • Новости релизов – анонсы PostgreSQL 18 и предварительные обзоры возможностей PostgreSQL 19 также привлекают внимание, так как несут информацию о будущих улучшениях производительности.

  4. Выводы об интересе читателей. Тема производительности PostgreSQL остается одной из самых востребованных на Хабре. Аудитория активно потребляет как практические руководства, так и материалы, опровергающие устаревшие догмы. Высокие просмотры и регулярность публикаций подтверждают, что читатели заинтересованы в глубоком понимании работы СУБД и готовы применять современные методики оптимизации.


4. Заключение

За последние полгода на Хабре сформировался устойчивый поток публикаций о производительности PostgreSQL. Наиболее ценными для сообщества становятся статьи, которые сочетают практический опыт с научным подходом – использование инструментов типа PG_EXPECTO, нагрузочное тестирование, анализ реальных инцидентов.

Общий интерес читателей высок, что выражается в тысячах просмотров каждой значимой статьи. Тема продолжает развиваться в сторону более строгих, измеримых методик настройки и оптимизации, что соответствует общему тренду на data‑driven инжиниринг в области баз данных.


Отчет составлен на основе данных, полученных из открытых источников Хабра (habr.com). Все ссылки ведут на оригинальные публикации. Даты и просмотры указаны на момент анализа (17 декабря 2025 г.).

Комментарии (1)


  1. rSedoy
    17.12.2025 07:43

    Ждем следующую статью с результатами поиска в гугле про pg_expecto.