🖥 Как базы данных выполняют SQL-запросы?

Процесс выполнения SQL-запросов в базе данных включает в себя несколько компонентов, взаимодействующих между собой. Хотя конкретная архитектура различных систем баз данных может отличаться, ниже описана общая последовательность действий.

1. Оператор SQL запускается в клиентской программе и передается по сети на сервер базы данных.

2. Когда сервер базы данных получает SQL-оператор, реляционный движок начинает его обработку. Сначала синтаксический анализатор проверяет правильность оператора. Затем он преобразует оператор в дерево запросов, которое представляет собой внутреннюю структуру данных.

3. Оптимизатор запросов просматривает дерево запросов и определяет наиболее эффективный способ выполнения SQL-оператора, создавая план выполнения.

4. План выполнения передается исполнителю запроса, который использует его для координации получения или изменения данных в соответствии с запросом SQL. Для доступа к данным исполнитель взаимодействует с движком хранилища.

5. Движок хранилища использует методы доступа - протоколы чтения и записи данных, наиболее эффективные для выполнения различных операций.

6. При чтении данных менеджер буферов проверяет, кэшированы ли нужные данные в памяти, и при необходимости извлекает их с диска. Это ускоряет последующий доступ.

7. При записи данных со вставкой или обновлением менеджер транзакций следит за тем, чтобы изменения происходили атомарно и сохраняли целостность базы данных.

8. В то же время менеджер блокировок накладывает блокировки, чтобы несколько транзакций могли выполняться одновременно, не конфликтуя между собой. Таким образом, обеспечивается изоляция и согласованность.

Работая вместе, эти компоненты обеспечивают надежную и эффективную обработку SQL-запросов в системе управления базами данных.

🖥 Почему PostgreSQL признан самым лбимой бд по результатам опроса разработчиков Stackoverflow?

На диаграмме показано множество вариантов использования PostgreSQL - одной базы данных, которая включает в себя почти все функции необходимых разработчикам.

🔹OLTP (Online Transaction Processing)
Мы можем использовать PostgreSQL для CRUD-операций (Create-Read-Update-Delete).

🔹OLAP (Online Analytical Processing)
Мы можем использовать PostgreSQL для аналитической обработки. PostgreSQL основан на архитектуре 𝐇𝐓𝐀𝐏 (Hybrid transactional/analytical processing), поэтому он может хорошо работать как с OLTP, так и с OLAP.

🔹FDW (Foreign Data Wrapper)
FDW - это расширение, доступное в PostgreSQL, которое позволяет нам обращаться к таблице или схеме одной базы данных из другой.

🔹Streaming
PipelineDB - это расширение PostgreSQL для высокопроизводительной агрегации временных рядов, предназначенное для работы с отчетами и аналитическими приложениями в реальном времени.

🔹Geospatial
PostGIS - это расширитель базы данных для объектно-реляционной базы данных PostgreSQL. Он добавляет поддержку географических объектов, позволяя выполнять запросы на определение местоположения в SQL.

🔹Временные ряды
Timescale расширяет PostgreSQL для работы с временными рядами и аналитикой. Например, разработчики могут объединять непрерывные потоки финансовых и тиковых данных с другими бизнес-данными для создания новых приложений и получения уникальных знаний.

🔹Распределенные таблицы
CitusData масштабирует Postgres за счет распределения данных и запросов.

Какая база данных вам нравится больше всего?

💻pgvector — расширение PostgreSQL для работы с векторами

Open-source решение для хранения и поиска векторов в Postgres.

Сами данные для векторов можно получить, например, из ML-модели и вставить в таблицу с колонкой типа vector.
Или данные можно создать в PostgreSQL как гистограмму определенных категорий. В этом случае можно значения в массивах real[], integer[] или double precision[], numeric[] привести к типу ::vector.

🖥 GitHub
🟡 Пример использования pgvector на Хабре