PostgreSQL как эффективная база для документных данных
Ссылки Исходники доклада https://github.com/igrishaev/talks/tr...
Как наполнить базу сгенерированным JSON https://grishaev.me/json-sql/
SQL posts https://grishaev.me/tag/sql/
Postgres posts https://grishaev.me/tag/postgres/
Optimizing PostgreSQL Performance & Compression: pglz vs. LZ4 https://www.timescale.com/blog/optimi...
Postgres как поисковый движок https://habr.com/ru/companies/sravni/...
Postgres as a search engine https://anyblockers.com/posts/postgre...
Hybrid search https://supabase.com/docs/guides/ai/h...
Описание Многие проекты начинают с document-oriented решений — OpenSearch, MongoDB и им подобных. Это удобно на старте: нет схемы, данные вложены произвольно, легко начать проект. Но в какой-то момент становится сложно. Нужны полноценные транзакции, проекции данных, табличные отчеты. Стоимость облачных сервисов растет, и вас просят убавить расходы. Одна из компаний, где я работал, прошла через это: мы совершили большой переезд с OpenSearch на PostgreSQL. Оказалось, в интернете почти нет информации, которая могла бы помочь с этой задачей. Я структурировал наш опыт и теперь делюсь с вами. Рассказываю подробнее: Почему мы отказались от OpenSearch и выбрали PostgreSQL; Как работать с JSON в PostgreSQL, какие трюки он предлагает; Встроенный язык JSONPath Индексация и поиск JSON-документов; Отчетность и функция JSON_TABLE.
