reddit перевод производительность тестирование PostgreSQL базы данных

Революционный PostgreSQL 18: шокирующие результаты тестирования производительности

28 сентября 2025 г.

Вступление

Рынок баз данных постоянно развивается, и одна из наиболее интересных областей - это производительность. PostgreSQL - одна из наиболее популярных систем управления базами данных, и недавно была опубликована интересная статья на Reddit, в которой проводится сравнение производительности различных версий PostgreSQL, от 12 до 18. Этот пост вызвал оживленную дискуссию среди разработчиков и экспертов в области баз данных. В этой статье мы подробно рассмотрим суть проблемы, хакерский подход, основные тенденции и сделаем прогноз развития ситуации.

Как говорится в японском хокку: "Вода течет, камни остаются". Этот поэтический образ можно применить и к миру технологий, где постоянные изменения и улучшения являются нормой.

Пересказ Reddit поста

Автор поста на Reddit опубликовал результаты тестирования производительности различных версий PostgreSQL, используя pgbench mix tests. Согласно результатам, версия 18 показала наилучшие результаты во всех категориях: 3057 транзакций в секунду, 5,232 миллисекунды задержки и 183431 обработанных транзакций. Эти результаты являются синтетическими, но они дают сильный сигнал о потенциале PostgreSQL 18 для транзакционных нагрузок.

Суть проблемы и хакерский подход

Основной проблемой, которая обсуждается в посте, является производительность баз данных. Хакерский подход в этом контексте заключается в постоянном поиске способов улучшения производительности и оптимизации баз данных. Эксперты и разработчики постоянно работают над созданием более эффективных и быстрых систем управления базами данных.

Детальный разбор проблемы

Чтобы понять суть проблемы, необходимо рассмотреть различные аспекты производительности баз данных. Это включает в себя оптимизацию запросов, индексирование, кэширование и многое другое. PostgreSQL 18, судя по результатам тестирования, показывает значительные улучшения в этих областях.

Однако, как отметили некоторые эксперты, эти результаты являются синтетическими и могут не полностью отражать реальные сценарии. Поэтому важно провести дальнейшие тесты и оценки в реальных условиях.

Практические примеры и кейсы

Одним из примеров практического применения PostgreSQL 18 может быть использование его в высоконагруженных веб-приложениях. Благодаря улучшенной производительности, такие приложения могут обрабатывать большее количество пользователей и запросов, что может привести к увеличению доходов и улучшению пользовательского опыта.

Экспертные мнения из комментариев

Автор: SlovenianTherapist Жду, когда это будет доступно в Azure в 2030
Автор: qatanah Жду, когда 18.1 будет доступна в RDS. Их синий-зеленый деплоймент - это божественно
Автор: Stefan_S_from_H Сначала я подумал: "Все новые версии программного обеспечения быстрее, если скорость важна". Но затем я стал печальным, потому что я программист на Python
Автор: mr_birkenblatt 3057 транзакций в секунду? Красиво
Автор: Sweaty-Link-1863 Postgres просто продолжает улучшаться, эти цифры выглядят безумно

Возможные решения и рекомендации

На основе результатов тестирования и экспертных мнений, можно рекомендовать использовать PostgreSQL 18 для высоконагруженных приложений, требующих высокой производительности. Однако, перед этим необходимо провести тщательное тестирование и оценку в реальных условиях.

Заключение и прогноз развития

Результаты тестирования PostgreSQL 18 являются шокирующими и показывают значительные улучшения в производительности. Однако, необходимо учитывать реальные сценарии и проводить дальнейшие тесты. Прогноз развития ситуации заключается в том, что PostgreSQL 18 будет широко использоваться в высоконагруженных приложениях, и будет继续 улучшаться и оптимизироваться.


# Импортируем необходимые библиотеки
import psycopg2


def connect_to_database(host: str, database: str, user: str, password: str) -> psycopg2.connection:
    """Устанавливает соединение с базой данных PostgreSQL.
    
    Args:
        host: Хост базы данных
        database: Название базы данных
        user: Имя пользователя
        password: Пароль
        
    Returns:
        psycopg2.connection: Соединение с базой данных
    """
    # Устанавливаем соединение с базой данных
    connection = psycopg2.connect(
        host=host,
        database=database,
        user=user,
        password=password
    )
    
    return connection


# Устанавливаем соединение с базой данных
connection = connect_to_database(
    host="localhost",
    database="mydatabase",
    user="myuser",
    password="mypassword"
)


# Создаем курсор
cur = connection.cursor()


# Выполняем запрос
cur.execute("SELECT * FROM mytable")


# Получаем результаты
results = cur.fetchall()


# Выводим результаты
for row in results:
    print(row)


# Закрываем соединение
connection.close()

Этот пример кода демонстрирует, как можно подключиться к базе данных PostgreSQL, выполнить запрос и получить результаты.

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE