Сравнение СУБД
Краткий обзор рынка
Рынок СУБД становится все более конкурентным: появляются новые лидеры, и развитие получают не только решения на базе Postgres, но и другие технологии. Во второй половине 2025 года продолжается планомерное развитие рынка:
- Вендоры расширяют возможности мониторинга и управления БД;
- Tantor расширяет линейку продуктов и активно развивает уже выпущенные решения;
- Proxima DB, вошедшая в состав Arenadata в апреле 2025 года и переименованная в Arenadata Prosperity, выпустила несколько обновлений для улучшения интерфейса и производительности, и ориентируется на высоконагруженные системы;
- Platform V Pangolin и Jatoba дорабатывают продукты для интерфейса и функций безопасности.
Основные направления развития СУБД на 2026 год:
- Разработка и совершенствование веб-интерфейса для мониторинга и управления;
- Возможность сегментации баз данных;
- Инструменты миграции;
- Повышение стабильности работы;
- Улучшение производительности.
Роман Севрук
Tarantool
VK Tech развивает платформу Tarantool, которая специализируется на работе с большими объемами данных и применяется в Big Data-проектах. Это решение для задач со счетом на миллисекунды, которое работает как отдельный скоростной слой для транзакций и аналитики в реальном времени.
Ключевые особенности Tarantool:
- Хранение данных в оперативной памяти: вся архитектура построена вокруг обработки данных в ОЗУ, что обеспечивает сотни тысяч транзакций в секунду даже под промышленной нагрузкой;
- Строгие гарантии сохранности данных: при синхронной репликации обеспечивает сценарии RPO=0 и используется там, где требуется четкая согласованность и высокая доступность;
- Масштабируемость для больших объемов: работает с терабайтами данных в памяти, что позволяет использовать его в крупных промышленных проектах;
- Упрощенное администрирование: предлагает более простой подход к управлению и масштабированию за счет встроенных инструментов и архитектуры;
- Enterprise-функции: поддержка ACID-транзакций, SQL-интерфейс, резервное копирование без downtime.
Роман Севрук
Сценарии использования Tarantool
Применяется для построения систем, где критически важен мгновенный отклик: массовые авторизации, моментальные расчеты лояльности, обработка всплесков нагрузки во время акций, high-frequency trading, игровые платформы с real-time взаимодействием.
Yandex Database
YDB — распределенная NewSQL-СУБД с открытым исходным кодом, разработанная в Яндексе для работы с экстремальными нагрузками.
Ключевые особенности YDB:
- Горизонтальное масштабирование: кластер можно бесшовно расширять, добавляя новые серверы, чтобы справиться с ростом нагрузки и объема данных;
- Высокая доступность и отказоустойчивость: данные автоматически реплицируются между разными серверами и даже дата-центрами. Отказ одного или нескольких компонентов не приводит к потере данных или простою;
- Гибридные нагрузки (HTAP): эффективно обрабатывает как транзакционные (OLTP), так и аналитические (OLAP) запросы к одним и тем же актуальным данным, устраняя необходимость в отдельном хранилище и ETL;
- Поддержка SQL (YQL) и строгих ACID-транзакций: предоставляет привычный SQL-интерфейс (Yandex Query Language — YQL) с гарантиями согласованности данных даже в распределенной среде;
- Управляемость: операции по шардингу, репликации и балансировке полностью автоматизированы, что упрощает эксплуатацию.
Сценарии использования YDB
YDB используется в случаях, когда требуется:
- Непрерывная работа 24/7: встроенная отказоустойчивость обеспечивается автоматической репликацией данных между зонами доступности и дата-центрами;
- Горизонтальное масштабирование: база масштабируется добавлением серверов в кластер без сложных миграций и простоев;
- Работа с данными в реальном времени: HTAP-архитектура позволяет совмещать интенсивную операционную запись (OLTP) и аналитику (OLAP) на актуальных данных.
Применяется для построения финансовых систем, платформ электронной коммерции, высоконагруженных микросервисов и систем, где критически важны масштабируемость, отказоустойчивость и консистентность данных.
На рынке СУБД наблюдается тенденция к развитию визуального интерфейса, который становятся все более востребованным у бизнеса. Он помогает быстро ориентироваться в системе, выполнять необходимые операции и получать нужную информацию. Удобство и простота использования ПО — главные ценности современных пользователей. Вендоры продолжают совершенствовать такие решения, добавляя новые возможности:
- Аудит событий
- Управление кластером
- Упрощение автоматических инсталляций
- Аудит событий обслуживания БД
- Резервное копирование
- Рекомендации по схеме данных в реальном времени
- Управление бэкапом, кластерами и всеми СУБД из интерфейса
- Настройка внешних уведомлений.
Новые функции делают систему быстроразворачиваемой и горизонтально масштабируемой, что позволяет экономить вычислительные мощности и работать с более нагруженными базами.
Кейсы
Тип кейса | Проблема | Решения и инструменты |
Оценить возможность, риски, стоимость и сроки миграции на PostgreSQL | Миграция на новую СУБД — комплексная активность, требующая ответственного планирования, выбора подходящих методик и инструментов. Прежде чем приступать к проекту миграции, необходимо ответить на вопросы:
1. Какие доработки со стороны схемы хранения данных потребуются?
2. Чьими силами и какими инструментами будет выполняться миграция хранимого кода СУБД и прикладного слоя?
3. На какую СУБД переезжать: ванильный PostgreSQL или коммерческая версия?
4. Как минимизировать время простоя и предусмотреть откат в случае проблем?
5. Как будет проводиться тестирование, стабилизация работы системы, техническая поддержка?
6. Сколько будет стоить миграция и сколько времени займет? | Для принятия решения о миграции на PostgreSQL, оценки трудозатрат и стоимости проводят детальный аудит текущей системы. Аудит позволяет:
1. Понять, какие доработки со стороны хранимого кода в СУБД и со стороны приложения необходимо выполнить;
2. Оценить объем работ для миграции самих данных и схемы их хранения.
Важно разработать методику миграции, которая учитывает функциональное тестирование, тестирование производительности, методы снижения длительности простоя приложения. |
Проблемы производительности ИТ-системы (до или после миграции на PostgreSQL). Пользователи недовольны качеством и быстродействием системы | При эксплуатации ИТ-систем возникают проблемы с быстродействием из-за увеличения объема обрабатываемых данных и изменения профиля нагрузки. Нередко проблемы с производительностью встречаются при миграции с Oracle и MSSQL на PostgreSQL. Как результат, снижается эффективность бизнес-процессов, возрастает нагрузка на аппаратную инфраструктуру, падает лояльность клиентов. Принимаются необдуманные решения о покупке дорогостоящего оборудования.
| Чтобы повысить качество работы ИТ-сервисов, снизить нагрузку на вычислительную инфраструктуру и затраты на эксплуатацию систем, рекомендуется оптимизировать производительность баз данных и приложений. |
Миграция 1C на PostgreSQL | При миграции 1С на PostgreSQL в компании задаются вопросами:
1. Как обеспечить бесшовное переключение приложения с исходной СУБД на PostgreSQL?
2. Как организовать миграцию большого объема данных без потерь?
3. Как провести миграцию кастомных доработок на PostgreSQL?
4. Как обеспечить валидацию корректности миграции?
5. Как не допустить снижения производительности после миграции на новую СУБД?
6. Какие инструменты контроля качества работы приложения и СУБД использовать? | В рамках задачи миграции 1С на PostgreSQL необходимо пройти следующие этапы работы:
1. Аудит: оценка трудозатрат на миграцию данных и программного кода, оценка подходов к функциональному тестированию и тестированию производительности, формирование стратегии миграции в целом;
2. Миграция схемы хранения данных и самих данных;
3. Перенос и адаптация хранимого кода СУБД и приложения;
4. Функциональное тестирование и тестирование производительности;
5. Оптимизация производительности (при необходимости);
6. Боевая миграция;
7. Техническое сопровождение.
СУБД, имеющие поддержку 1C и готовые конфигурации для работы с 1С, позволяют минимизировать возможные риски при миграции и последующей эксплуатации. К ним относят Arenadata Prosperity, PostgresPro, Tantor. |
Миграция множества небольших БД на PostgreSQL | При миграции множества БД на PostgreSQL необходимо принимать во внимание:
1. Использование средств автоматизации развертывания СУБД с учетом числа БД и с целью экономии времени;
2. Может потребоваться большое количество лицензий СУБД. 3. Важно рассчитывать бюджет целевого окружения заранее и выбирать решения с учетом оптимизации затрат на лицензии;
4. Для повышения эффективности миграции и последующей техподдержки рассматриваются решения и инструменты расширенного мониторинга производительности и работы СУБД в целом. | СУБД Arenadata Prosperity имеет оптимальное соотношение цены и возможностей в проектах, где планируется высокая лицензионная нагрузка. Автоматическое развертывание кластеров PostgreSQL позволяет минимизировать затраты при миграции. |
Миграция бизнес-критичного высоконагруженного приложения с минимальным простоем | Помимо этапов аудита, миграции данных и кода приложения, необходимо обратить внимание на следующие аспекты:
1. Риски, связанные с деградацией производительности до и после переключения на PostgreSQL;
2. Валидация производительности и проведение нагрузочного тестирования;
3. Снижение времени простоя благодаря синхронизации состояния исходной СУБД и PostgreSQL на протяжении всего процесса миграции;
4. Проработка сценариев отката на исходную СУБД;
5. Расширенная техническая поддержка после миграции;
6. Использование дополнительных средств мониторинга производительности и качества работы сервисов. | Для решения задачи непрерывной синхронизации данных гетерогенных СУБД подходящим решением будет использование механизмов Change Data Capture (например, Debezium).
СУБД Tantor обладает расширенными возможностями по мониторингу производительности экземпляра СУБД, запросов и их планов. Это позволяет оперативно реагировать на проблемы с быстродействием, находить причины и устранять их. |
Сопровождение и экспертная поддержка в рамках процесса миграции на PostgreSQL | Миграция несет в себе риски:
1. При переносе схемы данных из-за разницы в типах в Oracle (или MSSQL) и PostgreSQL;
2. При адаптации и переписывании кода хранимых процедур, функций или кода приложения под PostgreSQL;
3. Деградации производительности SQL-запросов;
4. Из-за отсутствия привычных инструментов работы с СУБД (мониторинг, администрирование и другие). | Для реализации кейса понадобится:
1. Опытная команда, которая работала с различными СУБД и имеет опыт миграции не только баз данных, но и приложений. Желательно с опытом работы в enterprise-сегменте для понимания бизнес-процессов заказчика в целом;
2. Разработчик и связи с вендором бизнес-приложения и СУБД. Поскольку многое ПО изначально создавалось под Oracle и MSSQL, придется адаптировать функциональность приложения под новую СУБД;
3. Бизнес-аналитик и инструменты для выявления отклонений в работе. По итогам работы необходимо привести систему в состояние, при котором пользователи не будут испытывать неудобств. Для этого требуется провести аудит, протестировать важные бизнес-операции и, возможно, выполнить нагрузочное тестирование при миграции важных систем. Это позволит провести отладку СУБД и бизнес-приложений;
4. Интерфейс в самой СУБД для управления и контроля всех процессов, проходящих через нее. Функция позволит контролировать состояние системы и оперативно реагировать на непредвиденные трудности. |
Техническое сравнение решений
Вендор | Open Source решение | Postgres Pro | Тантор Лабс | Arenadata | ГАЗИНФОРМСЕРВИС | СберТех |
Решение (на базе PostgreSQL) | PostgreSQL | PostgresPro Ent | Tantor Postgres в редакции Special Edition | Arenadata Prosperity | Jatoba | Platform V Pangolin |
Регистрация в Реестре ПО | — | 18.03.2016 | 12.09.2022 | 07.10.2020 | 20.09.2019 | 29.06.2021 |
Версия PostgreSQL в основе продукта | 17 | 17 | 17 | 16.4 | 16 | 16 |
Поддержка 1С:Предприятие | ||||||
Автоматическая инсталляция и конфигурирование «по одной кнопке» | ||||||
Встроенный МультиМастер | ||||||
Горизонтальная масштабируемость | ||||||
Штатный функционал кластеризации высокой доступности (HA cluster) | ||||||
Высокопроизводительный менеджер подключений (пуллер соединений) | ||||||
Улучшенное полное и инкрементальное резервное копирование с поддержкой быстрых алгоритмов компрессии | ||||||
64-х битный счетчик транзакций | ||||||
Единый модуль управления с веб-интерфейсом | ||||||
Встроенный функционал отслеживания состояний кластера, мониторинга и аудита | ||||||
Встроенный функционал аудита производительности | ||||||
Встроенный планировщик заданий | ||||||
Автономные транзакции | ||||||
Расширенные инструменты контроля работы PostgreSQL | ||||||
Инкрементальный бэкап | ||||||
Инструменты для миграции с Oracle | ||||||
Асинхронное подтверждение транзакций | ||||||
Параллельное выполнения запросов | ||||||
Возможность автономной инсталляции (без интернета) | ||||||
Синхронизация с MS AD (веб) |
+ALD Pro | |||||
Лицензирование | Постоянные;
Временные / подписка;
Безлимитные | Постоянные;
Временные / подписка;
Безлимитные | Постоянные;
Временные / подписка;
Безлимитные | Постоянные;
Временные / подписка | Постоянные;
Временные / подписка | |
Стоимость | бесплатно | ₽₽₽ | ₽₽ | ₽ | ₽₽ | ₽₽ |
Сравнение платформ для управления базами данных
Вендор | Postgres Pro | Группа Астра | Arenadata | СберТех |
Решение (на базе PostgreSQL) | PostgresPro Ent | Tantor SE | Arenadata Prosperity | Platform V Pangolin |
СУБД, с которыми работает | PostgresPro | Любые СУБД на PostgreSQL;
Tantor | Arenadata Prosperity;
Ванильный PostgreSQL | Pangolin |
Как устанавливается | Через пакеты | Для развертывания СУБД в комплекте поставки предоставляется инсталлятор, для HA-решения доступен Playbook для автоматического развертывания с помощью средства кластеризации Patroni. Платформа Tantor инсталлируется автоматически через поставляемый консольный инструмент | Полностью автоматизированное развертывание из веб-интерфейса. Развертывание как отдельных серверов и кластеров. Преконфигурирование параметров для разворачиваемых серверов из интерфейса. | Через пакеты |
Профайлер SQL-запросов | ||||
API для выгрузки данных во внешние системы | ||||
Рекомендации по оптимальной конфигурации СУБД | ||||
Управление группами экземпляров | Можно присваивать теги | Используются тенанты и рабочие пространства | ||
Наполненность веб-интерфейса | Низкая | Высокая | Высокая | Средняя |
Резервное копирование | Итерфейс к pg_pro backup,S3 и local | CLI/WEB. Используется WAL-G | CLI/WEB. Используется WAL-G | |
Изменение параметров | Можно изменять pg_postgres.conf, pg_ident.conf, pg_hda.conf (последние два — небезопасно) | Можно изменять только pg_postgres.conf. Дает рекомендации в автоматическом режиме, основываясь на текущей нагрузке и ее профиле | Можно изменить только pg_postgres.conf | Можно изменять pg_postgres.conf, pg_ident.conf, pg_hda.conf (два последних файла защищены от изменений пользователями) |
Особенности реализации мониторинга | Можно коррелировать отдельные метрики и настраивать их внешний вид | Есть API. Можно интегрировать с данными с основной системой мониторинга, можно настроить собственное отображение графиков.
Представлено более 36 метрик, относящихся к СУБД и серверу:
Оперативный анализ сессий БД;
Оперативный анализ метрик БД;
Дерево блокировок;
SQL-monitor;
Оперативный анализ метрик сервера. | Мониторинг СУБД с возможностью просматривать информацию по выполненным и находящимся в процессе активностям в СУБД;
Оперативный анализ сессий БД;
Оперативный анализ метрик БД;
Дерево блокировок;
SQL Monitor;
Оперативный анализ метрик сервера | Предустановленный набор отчетов мониторинга. Набор дополнительных представлений для мониторинга psql_diagpack |
Анализ логов | Просмотр с фильтрами по категориям и времени | Просмотр с фильтрами по категориям и времени;
Медленные или гигантские запросы;
Возникающие блокировки и ошибки;
Частота и результаты проходов [auto]VACUUM/ANALYZE | Статистика по ожиданиям;
Отчет по планам исполнения запросов;
Контроль блокировок;
Коэффициент кэширования;
Выделенный лог события / лог ИБ;
Эффективность использования индексов (кэшированные индексы, неиспользуемые индексы);
График количества подключений и запросов;
Tоп-15 тяжелых запросов | Генерация отчетов для детального анализа истории активности СУБД;
Инструмент для оперативного анализа текущей активности СУБД;
Возможность определить время последнего изменения структуры объекта;
Отслеживание блокировок, возникающих в работе СУБД |
Работа с кластерами | Можно посмотреть состояние Standby и реплики | Визуализация к Patroni, можно посмотреть состояние Standby и реплики, историю переключений, также данная информация предоставлена в виде графика.
Можно переводить в статус обслуживания. | Визуализация к Patroni, можно посмотреть состояние Standby и реплики. Можно переводить в статус обслуживания. Возможность автоматического восстановления узла кластера. | Можно посмотреть состояние Standby и реплики |
Просмотр планов запросов |
Текст explain |
Текст explain, графическое представление, рекомендации по оптимизации плана запроса |
Текст explain, графическое представление |
Текст explain |
Интеграции | Почта, Telegram, WhatsApp |
Наше мнение
На рынке СУБД можно выделить пять ключевых игроков:
- PostgresPro;
- Tantor;
- Arenadata Prosperity;
- Jatoba;
- Platform V Pangolin.
Дополнительно стоит отметить РЕД Базу Данных от компании РЕД СОФТ. Данное решение подходит для проектов на Interbase или Firebird, требующих сертификации по требованиям ФСТЭК России. Использование уже сертифицированной СУБД значительно упрощает и ускоряет этот процесс за счет делегирования ей критически важных функций безопасности. Поддержка всех видов бэкапа — как логического, так и физического — обеспечивает беспроблемную интеграцию с любыми корпоративными системами резервного копирования и позволяет легко реализовывать специализированные сценарии. Технология нулевого времени восстановления после сбоя гарантирует непрерывность бизнес-процессов и мгновенное возобновление работы базы данных.
Роман Севрук
Лидеры рынка отличаются от конкурентов тем, что действительно дорабатывают свои продукты, а не только предоставляют техническую поддержку к ванильной версии PostgreSQL.
Postgres Pro сохраняет сильные позиции и продолжает развиваться. Нововведения охватывают широкий спектр задач, включая повышение производительности и масштабируемости, усиление безопасности и упрощение администрирования.
Основные изменения:
- Новый модуль объединяет три функции: управляет пулом соединений с базой данных, обрабатывает запросы через прокси и распределяет нагрузку между серверами базы данных;
- Новый обработчик очередей сообщений позволяет управлять очередями сообщений прямо в СУБД, без использования сторонних сервисов;
- Адаптивное выполнение и оптимизация запросов: система автоматически обнаруживает долго выполняющиеся запросы и на лету отправляет их на повторное планирование и выполнение. Также система корректирует планы запросов на основе полученных знаний, обеспечивая максимальную производительность;
- Новые инструменты для управления планами запросов;
- Улучшена функциональность обработчиков кластера BiHA: появилась возможность вызова пользовательских SQL-функций при добавлении и удалении узла или доступности лидера на запись, появилась роль для выполнения функций-обработчиков;
- В Shardman добавлены переключаемые режимы для управления обработкой событий чтения, новые параметры конфигурации, параметры конфигурации для управления сбором информации о сбоях сервера.
Команда СУБД Tantor усилила штат разработчиков и представила несколько новых продуктов. Платформа Tantor предназначена для управления и администрирования как БД российских вендоров, так и ванильного PostgreSQL, имеет продвинутую функциональность и возможность управлять всеми корпоративными БД в рамках одного окна.
Продукты Tantor активно взаимодействуют с продуктами экосистемы Группы Астра. Например, Tantor интегрируется со службой каталогов ALD Pro, взаимодействует с СРК RuBackup, взаимодействует с расширениями безопасности платформы Astra Linux.
Из новинок выделяются:
- Высокопроизводительный ПАК Tantor XData, который позволяет значительно сократить время развертывания и затраты на администрирование высоконагруженного, отказоустойчивого кластера СУБД Tantor в ЦОД. Включен в Реестры Минцифры и МПТ;
- Платформа Tantor DLH, которая разработана для управления процессами трансформации и загрузки данных (ETL/ELT) в корпоративное хранилище;
- Tantor PipelineDB, созданный для непрерывного выполнения SQL-запросов на потоковых данных.
В UI платформы Tantor добавились:
- Браузер БД с возможностью просматривать содержимое баз данных и управлять ими прямо из интерфейса;
- Возможность изоляции групп рабочих пространств — мультитенанты;
- Модуль «Анонимайзер», который поможет решить проблему утечки конфиденциальных данных из компаний при передаче базы данных из продуктовой среды в тестовую или среду разработки;
- Управление группами параметров, которые позволяют сохранять наборы значений конфигурационных параметров экземпляров БД;
- Новые API-методы Datasets, которые позволяют экспортировать данные из платформы, чтобы создавать отчеты и строить графики на их основе;
- Настройка подключения к почтовому серверу (SMTP) в интерфейсе платформы;
- Обновленная ролевая модель, обеспечивающая более гибкое управление пользователями и улучшающая безопасность системы:
- Улучшенный планировщик задач — модуль, позволяющий выполнять повторяющийся запуск исполняемых скриптов, SQL-команд и программ в первую очередь, для обслуживания БД.
В начале 2025 года вышел релиз Arenadata Prosperity, в котором добавили новые для рынка особенности:
- Мониторинг производительности через UI в режиме реального времени, схожий с Oracle Enterprise Manager;
- Arenadata Prosperity Advanced стала платформой для администрирования и мониторинга не только для Arenadata Prosperity, но и для СУБД на базе PostgreSQL;
- Возможность развернуть СУБД в контейнерной среде «по клику» за секунды из UI с гранулированием выдаваемых ресурсов (CPU и памяти), что облегчит и ускорит работу с СУБД для пользователей с собственной разработкой;
- Поддержка S3-хранилищ для резервного копирования в UI.
Разработчики выпустили отдельную редакцию Arenadata Prosperity Advanced для работы с платформой 1С:Предприятие.
Роман Севрук
За последний год в СУБД Jatoba появились:
- Роль Разработчик БД;
- Возможность подключить облачное хранилище S3 (minio) для размещения файлов резервных копий;
- Управление паролями пользователей на основе парольных политик;
- Управление отказоустойчивым кластером;
- Компрессия на уровне страниц;
- Полнотекстовый поиск;
- Управление кластером через REST API;
- Функции выполнения резервного копирования СУБД;
- Улучшенный процесс отслеживания и анализа безопасности системы;
- Опции для настройки регистрации отдельных событий;
- Автоматизированная работа с кластером Citus/JaDog.
В UI Jatoba добавились:
- Расширенный набор виджетов и параметров мониторинга производительности;
- Возможность отправлять уведомления об изменениях контролируемых значений;
- Более подробная информация о запросах к базе данных;
- Управление развернутыми в инфраструктуре сервисами и редактирование параметров СУБД;
- Управление расширениями;
- Создание, экспорт и импорт базовых и дифференциальных отчетов.
Platform V Pangolin — продукт экосистемы Сбера, разработанный под требования банковской сферы с высоким уровнем безопасности. Он интегрируется с платформой Kintsugi, что расширяет его функциональные возможности и обеспечивает более гибкую интеграцию с различными информационными системами.
В UI Platform V Kintsugi:
- Добавили оперативный центр, где сведена вся важная информация по группам БД и событиям пересечения порогов;
- Расширили обзорную панель инструментами для оценки текущего состояния СУБД;
- Разместили все графики на одной странице;
- Добавили отчеты pg_profile в UI продукта;
- Ускорили обзорную аналитику;
- Выпустили агент для сбора метрик системного оборудования.
Роман Севрук
К началу 2025 года все основные вендоры прошли сертификацию ФСТЭК, подтвердив свои компетенции в сфере информационной безопасности.
В целом рынок российских СУБД движется к архитектурной специализации. Компании все чаще выбирают не универсальное решение, а комбинацию специализированных платформ: распределенные NewSQL-системы типа YDB для высоконагруженных ядерных систем, in-memory решения вроде Tarantool для операций реального времени, PostgreSQL-форки для корпоративных приложений и вспомогательных сервисов.
Современные ИТ-архитекторы планируют не точечную замену зарубежных СУБД, а комплексную трансформацию инфраструктуры данных. Это связано с растущими объемами информации, усложнением бизнес-процессов и потребностью в гибком масштабировании под различные сценарии нагрузки.
ИИ и машинное обучение в российских СУБД
Интеграция ИИ в СУБД — развивающееся направление. Российские вендоры разрабатывают ИИ-функциональность как для встраивания в собственные продукты, так и для создания платформ под внешние ИИ-приложения. В то же время российские вендоры активно используют и поддерживают механизмы PostgreSQL для работы с данными для ИИ:
- Поддержка pgvector: сборки гарантированно поддерживают и тестируют работу с расширением pgvector. Они могут включать его в свои дистрибутивы или обеспечивать беспроблемную сборку. Таким образом, СУБД становится платформой для развертывания ИИ-решений, использующих векторный поиск, но сам ИИ находится рядом, а не внутри.
- Интеграция с ML-фреймворками: через механизм внешних данных или прямое подключение библиотек СУБД может вызывать функции внешних ML-моделей для обработки данных. Но модель работает вне ядра СУБД.
Основные направления интеграции ИИ в PostgreSQL включают автоматический тюнинг и предсказательное управление:
- Предсказание нагрузки на базу данных;
- Автоматические предложения по созданию индексов;
- Анализ паттернов запросов для выявления аномалий и потенциальных проблем.
Yandex Database и ИИ-интеграция
В экосистему Yandex Database, особенно в облачную версию внутри Yandex Cloud, интегрированы сервисы машинного обучения и аналитики. YDB функционирует как часть единой платформы для работы с данными, включая аналитику и машинное обучение.
Примеры интеграции с другими сервисами:
- Yandex DataLens: BI-система для визуализации данных из YDB;
- Yandex Query (YQ): сервис для выполнения аналитических запросов к данным в YDB с помощью SQL-подобного синтаксиса;
- Yandex ML Platform: возможность организовать конвейер — данные хранятся в YDB, обрабатываются и используются для обучения моделей в ML Platform, а результаты предсказаний записываются обратно в YDB.
Встроенные ML-функции через YQL:
- Язык запросов YQL дополняется функциями для машинного обучения;
- Доступны функции для инференса обученных моделей прямо внутри SQL-запроса;
- Модель работает в отдельном сервисе, но интеграция осуществляется без дополнительной настройки.
Комментарии 0