Тяжелая аналитика поверх PostgreSQL часто превращается в отдельную систему. — 24 июня 2026 г. в 14:29:20.321
Тяжелая аналитика поверх PostgreSQL часто превращается в отдельную систему. Сначала появляется DWH. Потом — ETL-пайплайны, новые серверы, второй SQL-диалект, задержки синхронизации и отдельная команда для поддержки всей этой конструкции. Эту задачу решает Postgres Pro AXE — аналитическая СУБД на знакомом PostgreSQL. Она добавляет полноценный аналитический слой к уже работающей транзакционной системе — без замены инфраструктуры и отдельного аналитического сервера. Транзакционные данные остаются в PostgreSQL. Исторические и аналитические данные хранятся в Parquet-файлах на S3, NFS или NVMe. Для пользователя они выглядят как обычные таблицы, а читает их векторный движок AXE. Под капотом работают два расширения: 1️⃣ pgpro_axe — векторный аналитический движок. 2️⃣ pgpro_metastore — каталог аналитических таблиц и единый интерфейс для выгрузки, регистрации, обновления и управления доступом. Так аналитик продолжает писать привычные SQL-запросы, а тяжелые OLAP-сценарии выполняются не через строчные Heap-таблицы, а через колоночное хранение в Parquet. Это особенно полезно для исторических данных, финансовой отчетности, BI-нагрузки, сегментации клиентов и других задач, где нужно быстро читать большие объемы данных, но нельзя мешать транзакционной системе. Postgres Pro AXE обычно разворачивают на реплике. Мастер продолжает обрабатывать OLTP-нагрузку, а аналитики и BI-системы работают с резервным сервером, который использует свои мощности для тяжелых отчетов. По результатам тестов AXE показывает: ✅ До 30 раз быстрее PostgreSQL на аналитических запросах. ✅ До 20 раз быстрее Greenplum на сложных запросах. ✅ До 10 раз меньше потребление RAM и CPU по сравнению с Greenplum для той же производительности. 🔗 Подробности читайте на Хабре — разобрали архитектуру AXE, работу с Parquet, сценарии через pgpro_metastore и примеры аналитики поверх PostgreSQL без отдельного DWH.