Пишут что PostgreSQL 17 может заменить NoSQL базы данных [1] потому что умеет грузить безсхемные JSON документы и обзавёлся несколькими функциями для работы с JSON документами. Новости прекрасная, если там всё так хорошо как описано, то это есть на чём проверить, очень хочется качественного сравнения с MongoDB и другими NoSQL СУБД построенными по модели хранения документов (MongoDB, ArangoDB и др), а также поисковые СУБД вроде Elastic, Meilisearch и тд.
Во многих СУБД есть поддержка JSON, но они оказываются весьма придирчивы к содержанию загружаемых документов. Потому и интересно как это сейчас в PostgreSQL.
И, в дополнение, полезный текст Postgres is eating the database world [2] о том как PostgreSQL вырос в мощную экосистему за последние годы.
Ссылки:
[1] https://www.linkedin.com/posts/mehd-io_the-last-release-of-postgresql-17-silently-activity-7250122811581640706-RLBD
[2] https://medium.com/@fengruohang/postgres-is-eating-the-database-world-157c204dcfc4
#data #opensource #postgresql
Во многих СУБД есть поддержка JSON, но они оказываются весьма придирчивы к содержанию загружаемых документов. Потому и интересно как это сейчас в PostgreSQL.
И, в дополнение, полезный текст Postgres is eating the database world [2] о том как PostgreSQL вырос в мощную экосистему за последние годы.
Ссылки:
[1] https://www.linkedin.com/posts/mehd-io_the-last-release-of-postgresql-17-silently-activity-7250122811581640706-RLBD
[2] https://medium.com/@fengruohang/postgres-is-eating-the-database-world-157c204dcfc4
#data #opensource #postgresql
Полезная статья Is MySQL Dying? [1] для понимания того как развиваются современные СУБД, от Tim Sehn, создателя облачной СУБД Dolt, совместимой с MySQL.
Сам продукт Dolt интересный, это одна из немногих версионируемых СУБД, её, например, активно используют в игровой индустрии. Но тут интереснее прочитать про судьбу экосистемы MySQL.
Можно узнать, например, что AWS гораздо эффективнее монетизирует MySQL совместимую облачную СУБД чем Oracle, де факто владелец MariaDB PLC, компании создающей оригинальную версию MySQL/MariaDB. При этом интерес к MySQL с годами снижается, а к PostgreSQL, наоборот, растёт. Автор связывает это, в том числе, с тем что в PostgreSQL значительно раньше появилась поддержка векторов и, соответственно, применение СУБД для LLM значительно продвинулось, а в MySQL поддержка векторов появилась совсем недавно.
Ссылки:
[1] https://www.dolthub.com/blog/2024-10-14-is-mysql-dying/
#opensource #rdbms #mysql #postgresql
Сам продукт Dolt интересный, это одна из немногих версионируемых СУБД, её, например, активно используют в игровой индустрии. Но тут интереснее прочитать про судьбу экосистемы MySQL.
Можно узнать, например, что AWS гораздо эффективнее монетизирует MySQL совместимую облачную СУБД чем Oracle, де факто владелец MariaDB PLC, компании создающей оригинальную версию MySQL/MariaDB. При этом интерес к MySQL с годами снижается, а к PostgreSQL, наоборот, растёт. Автор связывает это, в том числе, с тем что в PostgreSQL значительно раньше появилась поддержка векторов и, соответственно, применение СУБД для LLM значительно продвинулось, а в MySQL поддержка векторов появилась совсем недавно.
Ссылки:
[1] https://www.dolthub.com/blog/2024-10-14-is-mysql-dying/
#opensource #rdbms #mysql #postgresql
Dolthub
Is MySQL Dying?
A comparison of the vibrancy of the MySQL and Postgres ecosystems.
JSONBench [1] свежий бенчмарк для аналитических баз данных работающих с JSON от команды ClickHouse. Ожидаемо в бенчмарке ClickHouse на первых местах ;), но надо отдать им должное, в блоге у них подробный методологический рассказ про это [2] и конкуренты могут прийти и возразить обоснованно, если, конечно, придут.
Сам бенчмарк основан на датасете размером в 482GB в несжатом виде событий из соцсети BlueSky. В сжатом с помощью zstd виде они занимают 124GB, а в ClickHouse 99GB и 622GB в PostgreSQL.
Споры тут могут быть, в основном, исходя из моделей использования и подходов. К примеру, у DuckDB есть тип данных JSON, но в целом с его помощью можно работать с JSON файлами как с таблицами и импортировать их не в JSON тип, а сразу развертывать в табличную форму.
Что я лично и сделал бы с этими данными BlueSky вначале преобразовав из в Parquet.
С другой стороны способность ClickHouse работать с JSON объектами явно растёт и с той точки измерений что они проводили - это хороший тест.
Ссылки:
[1] https://jsonbench.com/
[2] https://clickhouse.com/blog/json-bench-clickhouse-vs-mongodb-elasticsearch-duckdb-postgresql
#clickhouse #postgresql #mongodb #duckdb #benchmark #json #rdbms
Сам бенчмарк основан на датасете размером в 482GB в несжатом виде событий из соцсети BlueSky. В сжатом с помощью zstd виде они занимают 124GB, а в ClickHouse 99GB и 622GB в PostgreSQL.
Споры тут могут быть, в основном, исходя из моделей использования и подходов. К примеру, у DuckDB есть тип данных JSON, но в целом с его помощью можно работать с JSON файлами как с таблицами и импортировать их не в JSON тип, а сразу развертывать в табличную форму.
Что я лично и сделал бы с этими данными BlueSky вначале преобразовав из в Parquet.
С другой стороны способность ClickHouse работать с JSON объектами явно растёт и с той точки измерений что они проводили - это хороший тест.
Ссылки:
[1] https://jsonbench.com/
[2] https://clickhouse.com/blog/json-bench-clickhouse-vs-mongodb-elasticsearch-duckdb-postgresql
#clickhouse #postgresql #mongodb #duckdb #benchmark #json #rdbms