Российская Postgres Professional обновила Postgres Pro AXE — систему для анализа больших объёмов данных на базе PostgreSQL. В версии 2.0 разработчики добавили механизм, который позволяет работать с аналитическими данными через стандартный SQL, без специальных хранимых процедур. Теперь пользователи могут работать с аналитическими данными через те же SQL-запросы, которые используются для обычных таблиц PostgreSQL.

Главное изменение в AXE 2.0 касается работы с аналитическими данными. Раньше для доступа к ним приходилось использовать специальные команды и заранее подготовленные процедуры. Теперь разработчики добавили собственный механизм Table Access Method, который позволяет обращаться к аналитическим данным с помощью обычных SQL-запросов. По сути, пользователю больше не нужны отдельные способы работы с аналитикой — её можно запрашивать примерно так же, как обычные таблицы в PostgreSQL.

В Postgres Pro AXE аналитические данные хранятся в формате Parquet. Платформа также использует отдельный каталог метаданных, который содержит информацию об аналитических объектах и позволяет работать с большими объёмами данных без необходимости каждый раз обращаться непосредственно к содержимому всех файлов. Такая архитектура уже предусмотрена в документации Postgres Pro AXE.

Сам продукт предназначен для аналитических нагрузок, при которых требуется обрабатывать большие объёмы информации. Postgres Professional указывает поддержку сценариев OLAP и гибридных нагрузок, когда транзакционные и аналитические операции работают в одной инфраструктуре.

Первая публичная версия Postgres Pro AXE появилась в январе 2026 года

В ней были предусмотрены векторизованные аналитические запросы, работа с колоночным хранением и Parquet-файлами, построение хранилищ данных и анализ исторической информации. Версия 2.0 развиваетвзаимодействие аналитического движка с PostgreSQL. Разработчики отдельно отметили переход от специальных процедур к стандартному SQL.

В результате Postgres Pro AXE остаётся системой для аналитической обработки данных, но работа с ней становится ближе к привычной модели PostgreSQL, включающей аналитические таблицы, запросы и права доступа можно организовывать в едином окружении. Документация Postgres Professional также предусматривает управление аналитическими таблицами, колонками, схемами, Parquet-файлами и каталогом метаданных.

Какие российские СУБД используют для анализа больших объёмов данных

На российском рынке задачи, близкие по сценарию к Postgres Pro AXE, закрывают и другие аналитические СУБД. Они пересекаются по назначению, но устроены иначе.

Одно из таких решений — Arenadata DB. Это массивно-параллельная аналитическая СУБД для корпоративных хранилищ, которая рассчитана на сложные запросы по большим объёмам структурированных и полуструктурированных данных. По данным вендора, речь идёт об объёмах вплоть до десятков петабайт. 

Другой продукт — Arenadata QuickMarts. Это кластерная колоночная СУБД на базе ClickHouse для быстрой аналитики по большим массивам структурированных данных, в том числе витрин, оперативной отчётности, анализа событий и журналов.

Читайте ещё материалы по теме:

Сейчас на главной

«Штурм» превратили в робота, но не переосмыслили: «Русский инженер» раскритиковал концепцию машины

«Штурм» превратили в робота, но не переосмыслили: «Русский инженер» раскритиковал концепцию машины

Автор считает, что создание безэкипажной машины на базе танкового шасси не решает главного вопроса — её места в системе боя с массовым применением БПЛА

Ядерная гонка за Луну: США хотят доставить ядерный реактор на спутник Земли к 2030 году — раньше российско-китайского проекта

Ядерная гонка за Луну: США хотят доставить ядерный реактор на спутник Земли к 2030 году — раньше российско-китайского проекта

Lunar Reactor 1 должен проработать пять лет без обслуживания, тогда как российская Selena рассчитана на 10 кВт и десятилетнюю автономную работу