PostgreSQL Neden Verinin Geleceğinin Temel Taşıdır?

Günümüzde yazılım geliştirmedeki en büyük trendlerden biri PostgreSQL'in fiili veritabanı standardı olarak ortaya çıkmasıdır. PostgreSQL'in Her Şey için nasıl kullanılacağına dair birkaç blog yazısı vardı, ancak bunun neden olduğu (ve daha da önemlisi bunun neden önemli olduğu) hakkında henüz bir yazı yok.

Şimdiye kadar!

İçindekiler

01 PostgreSQL Fiili Veritabanı Standardı Haline Geliyor

02 Her Şey Bilgisayara Dönüşüyor

03 PostgreSQL'in Dönüşü

04 Kendinizi Özgürleştirin, Geleceği İnşa Edin, PostgreSQL'i Kucaklayın

05 Zaman Ölçeği “Zaman Serisi için PostgreSQL” Olarak Başladı

06 Zaman Serisinin Ötesine Genişletilmiş Zaman Ölçeği

07 Zaman Ölçeği artık “PostgreSQL Güçlü Hale Getirildi”

08 Coda: Yoda mı?

PostgreSQL Fiili Veritabanı Standardı Haline Geliyor

Geçtiğimiz birkaç ay boyunca "Her Şey için PostgreSQL" geliştiriciler arasında büyüyen bir savaş çığlığı haline geldi:

“PostgreSQL yalnızca basit bir ilişkisel veritabanı değil; tüm veritabanı alanını içine alma potansiyeline sahip bir veri yönetimi çerçevesidir. "Postgres'i Her Şey İçin Kullanma" eğilimi artık birkaç elit ekiple sınırlı değil, ana akım en iyi uygulama haline geliyor."

( kaynak )

"Yığınınızı basitleştirmenin ve hareketli parçaları azaltmanın, geliştirmeyi hızlandırmanın, riski azaltmanın ve girişiminizde daha fazla özellik sunmanın bir yolu" Her şey için Postgres kullanın." Postgres, aralarında Kafka, RabbitMQ, Mongo ve Redis'in de bulunduğu birçok arka uç teknolojisinin (milyonlarca kullanıcıya kadar) yerini alabilir."

( kaynak )

( Kaynak )

"Postgres'i ilk duyduğumda (MySQL'in kesinlikle hakim olduğu bir dönemde), bana "matematik meraklıları tarafından oluşturulan veritabanı" olarak tanımlandı ve sonra aklıma şu geldi: evet, bunlar tam da yapmak istediğiniz insanlar veritabanınız.”

( Kaynak )

“Olağanüstü bir geri dönüş yaptı. Artık NoSQL öldüğüne ve MySQL'in sahibi Oracle olduğuna göre başka ne var?"

( Kaynak )

“Postgres yalnızca ilişkisel bir veritabanı değil. Bu bir yaşam biçimi.”

( Kaynak )

Sağlam temelinin yanı sıra yerel özellikler ve uzantılar aracılığıyla sağladığı çok yönlülük sayesinde geliştiriciler artık Her Şey için PostgreSQL'i kullanabilir ve karmaşık, kırılgan veri mimarilerini doğrudan basitlikle değiştirebilir:

Bu, PostgreSQL'in geçen yıl profesyonel geliştiriciler (60.369 katılımcı) arasında en popüler veritabanı sıralamasında MySQL'den neden en üst sırada yer aldığını açıklamaya yardımcı olabilir:

Geçtiğimiz yıl hangi veritabanı ortamlarında kapsamlı geliştirme çalışmaları yaptınız ve gelecek yıl hangilerinde çalışmak istiyorsunuz? Yanıt verenlerin %49'undan fazlası PostgreSQL'i yanıtladı. ( Kaynak )

Bu sonuçlar 2023 Yığın Taşması Geliştirici Anketinden alınmıştır. Zamanın geneline bakarsanız, son birkaç yılda PostgreSQL'in benimsenmesinde istikrarlı bir artış olduğunu görebilirsiniz:

PostgreSQL, 2020-2022 yılları arasında Stack Overflow Geliştirici Anketi katılımcılarının ikinci favori veritabanı olsa da kullanımı sürekli arttı. Kaynak: 2020 , 2021 , 2022

Bu sadece küçük girişimler ve hobiciler arasındaki bir trend değil. Aslında PostgreSQL kullanımı her ölçekteki kuruluşta artıyor:

Şirket büyüklüğüne göre PostgreSQL kullanım yüzdesi. ( Kaynak )

Timescale'de bu trend bizim için yeni değil. Neredeyse on yıldır PostgreSQL'e inanıyoruz. İşte bu yüzden işimizi PostgreSQL üzerine kurduk, bu yüzden biz de PostgreSQL'e en çok katkıda bulunanlar , neden yıllık faaliyet gösteriyoruz? PostgreSQL Durumu araştırması (yukarıda referans verilmiştir) ve PostgreSQL buluşmalarını ve konferanslarını neden desteklediğimizi. Şahsen ben PostgreSQL'i 13 yılı aşkın süredir kullanıyorum (MySQL'den geçiş yaptığımda).

PostgreSQL'in her şey için nasıl kullanılacağına dair birkaç blog yazısı vardı, ancak bunun neden olduğu (ve daha da önemlisi bunun neden önemli olduğu) hakkında henüz hiçbiri yok.

Şimdiye kadar.

Ancak bunun neden olduğunu anlamak için daha temel bir eğilimi ve bu eğilimin insan gerçekliğinin temel doğasını nasıl değiştirdiğini anlamamız gerekiyor.

Herşey Bilgisayara Dönüşüyor

Arabalarımız, evlerimiz, şehirlerimiz, çiftliklerimiz, fabrikalarımız, para birimlerimiz, eşyalarımız gibi her şey bir bilgisayara dönüşüyor. Biz de dijitalleşiyoruz. Her yıl kendi kimliğimizi ve eylemlerimizi daha çok dijitalleştiriyoruz: Nasıl bir şeyler satın alıyoruz, kendimizi nasıl eğlendiriyoruz, sanat eserlerini nasıl topluyoruz, sorularımıza nasıl yanıt buluyoruz, nasıl iletişim kuruyoruz ve bağlantı kuruyoruz, kim olduğumuzu nasıl ifade ediyoruz.

Yirmi iki yıl önce, bu "her yerde bulunan bilgi işlem" fikri cüretkar görünüyordu. O zamanlar MIT Yapay Zeka Laboratuvarı'nda yüksek lisans öğrencisiydim ve kendi çalışmalarım üzerinde çalışıyordum. tez Akıllı Ortamlar üzerine. Araştırmam tarafından desteklendi MIT Projesi Oksijen , asil ve cesur bir hedefi vardı: Bilgisayarı soluduğumuz hava kadar yaygın hale getirmek. O zamanı perspektife koymak gerekirse: Sunucu rafımız bir dolabın içindeydi.

O zamandan beri çok şey değişti. Bilgisayar artık her yerde: masalarımızda, ceplerimizde, eşyalarımızda ve “bulutumuzda”. Bu kadarını tahmin etmiştik.

Ancak bu değişikliklerin ikinci dereceden etkileri çoğumuzun beklediği gibi değildi:

• Her yerde bulunan bilgi işlem her yerde bulunan verilere yol açmıştır . Her yeni bilgi işlem cihazıyla gerçekliğimiz hakkında daha fazla bilgi topluyoruz: insan verileri, makine verileri, iş verileri, çevresel veriler ve sentetik veriler. Bu veriler dünyamıza akın ediyor.

  
  

• Veri seli, veri tabanlarında Kambriyen döneminde bir patlamaya yol açtı . Tüm bu yeni veri kaynakları, bunların saklanacağı yeni yerlere ihtiyaç duydu. Yirmi yıl önce belki beş geçerli veritabanı seçeneği vardı. Bugün, çoğu belirli kullanım durumları veya veriler için uzmanlaşmış birkaç yüz tane var ve her ay yenileri ortaya çıkıyor.

  
  

• Daha fazla veri ve daha fazla veritabanı, daha fazla yazılım karmaşıklığına yol açtı . Yazılım iş yükünüz için doğru veritabanını seçmek artık kolay değil. Bunun yerine, geliştiriciler aşağıdakileri içerebilecek karmaşık mimarileri bir araya getirmek zorunda kalıyor: ilişkisel bir veritabanı (güvenilirliği için), ilişkisel olmayan bir veritabanı (ölçeklenebilirliği için), bir veri ambarı (analiz sunma yeteneği için), bir nesne deposu ( eski verileri ucuza arşivleme yeteneği nedeniyle). Bu mimari, zaman serisi veya vektör veritabanı gibi daha özel bileşenlere bile sahip olabilir.

  
  

• Daha fazla karmaşıklık, inşa etmek için daha az zaman anlamına gelir. Karmaşık mimariler daha kırılgandır, daha karmaşık uygulama mantığı gerektirir, geliştirme için daha az zaman sunar ve geliştirmeyi yavaşlatır. Karmaşıklık bir fayda değil, gerçek bir maliyettir.

Bilgi işlem her yerde yaygınlaştıkça, gerçekliğimiz bilgi işlemle daha fazla iç içe geçmiş hale geldi. Bilgisayarı dünyamıza, kendimizi de onun dünyasına getirdik. Artık sadece çevrimdışı kimliklerimiz değil, çevrimdışı ve çevrimiçi yaptıklarımızın bir karışımıyız.

Yazılım geliştiricileri bu yeni gerçeklikte insanlığın öncüsüdür. Bu yeni gerçekliği şekillendiren yazılımı geliştiren biziz.

Ancak geliştiriciler artık veri yağmuruna tutuluyor ve veritabanı karmaşıklığı içinde boğuluyor.

Bu, geliştiricilerin geleceği şekillendirmek yerine zamanlarının çoğunu tesisat yönetimine harcadıkları anlamına geliyor.

Buraya nasıl geldik?

Bölüm 1: Basamaklı hesaplama dalgaları

Her yerde bulunan bilgi işlem, her yerde bulunan verilere yol açmıştır. Bu bir gecede gerçekleşmedi; onlarca yıl boyunca birbirini takip eden dalgalar halinde gerçekleşti:

• Ana bilgisayarlar (1950'ler+)
• Kişisel Bilgisayarlar (1970'ler+)
• İnternet (1990'lar+)
• Mobil (2000'ler+)
• Bulut Bilişim (2000'ler+)
• Nesnelerin İnterneti (2010'lar+)

Her dalgada bilgisayarlar daha küçük, daha güçlü ve daha yaygın hale geldi. Her dalga bir öncekinin üzerine inşa edilmiştir: kişisel bilgisayarlar daha küçük ana bilgisayarlardır; İnternet, birbirine bağlı bilgisayarlardan oluşan bir ağdır; akıllı telefonlar internete bağlı daha da küçük bilgisayarlardır; bulut bilişim bilişim kaynaklarına demokratikleştirilmiş erişim; Nesnelerin İnterneti, Buluta bağlı diğer fiziksel şeylerin bir parçası olarak yeniden yapılandırılan akıllı telefon bileşenleridir.

Ancak son yirmi yılda, bilgi işlem ilerlemeleri yalnızca fiziksel dünyada değil, aynı zamanda hibrit gerçekliğimizi yansıtan dijital dünyada da meydana geldi:

• Sosyal ağlar (2000+)
• Blok zincirleri (2010'lar+)
• Üretken Yapay Zeka (2020'ler+)

Her yeni bilgi işlem dalgasıyla birlikte hibrit gerçekliğimiz hakkında yeni bilgi kaynakları elde ediyoruz: insanın dijital tüketimi, makine verileri, iş verileri ve sentetik veriler. Gelecekteki dalgalar daha da fazla veri yaratacak. Tüm bu veriler, en sonuncusu Üretken Yapay Zeka olan ve gerçekliğimizi daha da şekillendiren yeni dalgaları körüklüyor.

Bilgi işlem dalgaları silolanmış değil, domino taşları gibi çağlayandır. Veri sızıntısı olarak başlayan şey, kısa sürede veri seline dönüştü. Ve sonra veri seli giderek daha fazla veri tabanının oluşturulmasına yol açtı.

Bölüm 2: Artan veritabanı büyümesi

Tüm bu yeni veri kaynakları, bunların saklanacağı yeni yerlere veya veritabanlarına ihtiyaç duydu.

Ana bilgisayarlar şununla başladı: Entegre Veri Deposu (1964) ve sonrası Sistem R (1974), ilk SQL veritabanı. Kişisel bilgisayarlar ilk ticari veritabanlarının yükselişini teşvik etti: Kahin (1977), System R'den esinlenmiştir; DB2 (1983); Ve SQL Server (1989), Microsoft'un Oracle'a yanıtı.

İnternetin işbirlikçi gücü, ilk açık kaynak veritabanları da dahil olmak üzere açık kaynak yazılımların yükselişini mümkün kıldı: MySQL (1995), PostgreSQL (1996). Akıllı telefonlar yaygınlaşmaya başladı SQLite (başlangıçta 2000 yılında oluşturuldu).

İnternet aynı zamanda çok büyük miktarda veri yarattı ve bu da ilk ilişkisel olmayan veya NoSQL veritabanlarının ortaya çıkmasına yol açtı: Hadoop (2006); Kassandra (2008); MongoDB (2009). Bazıları bunu “Büyük Veri” çağı olarak adlandırdı.

Bölüm 3: Patlayıcı veritabanı büyümesi

2010 yılı civarında bir kırılma noktasına ulaşmaya başladık. O noktaya kadar yazılım uygulamaları öncelikle tek bir veritabanına (örneğin Oracle, MySQL, PostgreSQL) bağlıydı ve seçim nispeten kolaydı.

Ancak “Büyük Veri” büyümeye devam etti: Nesnelerin İnterneti, makine verilerinin artmasına yol açtı; iPhone ve Android sayesinde akıllı telefon kullanımı katlanarak artmaya başladı ve bu da insanların daha da fazla dijital tükenmesine yol açtı; Bulut bilişim, bilgi işlem ve depolamaya erişimi demokratikleştirerek bu eğilimleri güçlendiriyor. Üretken yapay zeka son zamanlarda vektör verilerinin oluşturulmasıyla bu sorunu daha da kötüleştirdi.

Toplanan verilerin hacmi arttıkça özel veri tabanlarının da arttığını gördük: Neo4j grafik verileri için (2007), Redis temel bir anahtar/değer deposu için (2009), AkışDB zaman serisi verileri için (2013), ClickHouse yüksek ölçekli analizler için (2016), vektör verileri için Çam Kozalağı (2019) ve çok daha fazlası.

Yirmi yıl önce belki beş geçerli veritabanı seçeneği vardı. Bugün, var birkaç yüz çoğu belirli kullanım durumları için uzmanlaşmıştır ve her ay yenileri ortaya çıkmaktadır. Önceki veritabanları genel çok yönlülük vaat ederken, bu özel veritabanları, kullanım durumunuza bağlı olarak anlamlı olabilecek veya olmayabilecek belirli ödünleşimler sunar.

Bölüm 4: Daha fazla veritabanı, daha fazla sorun

Bu sel ve çeşitli ödünleşimler içeren özel veritabanları ile karşı karşıya kalan geliştiricilerin, karmaşık mimarileri bir araya getirmekten başka seçeneği yoktu.

Bu mimariler tipik olarak ilişkisel bir veritabanı (güvenilirlik için), ilişkisel olmayan bir veritabanı (ölçeklenebilirlik için), bir veri ambarı (veri analizi için), bir nesne deposu (ucuz arşivleme için) ve hatta zaman serisi gibi daha özelleştirilmiş bileşenleri içerir. veya bu kullanım durumları için vektör veritabanı.

Ancak daha fazla karmaşıklık, inşa etmek için daha az zaman anlamına gelir. Karmaşık mimariler daha kırılgandır, daha karmaşık uygulama mantığı gerektirir, geliştirme için daha az zaman sunar ve geliştirmeyi yavaşlatır.

Bu, yazılım geliştiricilerin geleceği inşa etmek yerine tesisatın bakımına çok fazla zaman harcadıkları anlamına geliyor. Bugün buradayız.

Daha iyi bir yol var.

PostgreSQL'in Dönüşü

Hikayemizin bir dönüm noktası olduğu yer burası. Kahramanımız, yeni ve parlak bir veritabanı olmak yerine, yalnızca bir ana çekirdek geliştiricinin sevebileceği bir isme sahip, eski ve sağlam bir kişidir: PostgreSQL.

İlk başta PostgreSQL, MySQL'in arkasında iki numaraydı. MySQL'in kullanımı daha kolaydı, arkasında bir şirket vardı ve herkesin kolayca telaffuz edebileceği bir isim vardı. Ancak daha sonra MySQL, Sun Microsystems (2008) tarafından satın alındı ve daha sonra Oracle (2009) tarafından satın alındı. MySQL'i pahalı Oracle diktatörlüğünden kurtarıcı olarak gören yazılım geliştiricileri de ne kullanacaklarını yeniden düşünmeye başladı.

Aynı zamanda, bir avuç küçük bağımsız şirketin sponsorluğunda dağıtılmış bir geliştirici topluluğu, PostgreSQL'i yavaş yavaş daha iyi ve daha iyi hale getiriyordu. Tam metin araması (2008), pencere işlevleri (2009) ve JSON desteği (2012) gibi güçlü özellikleri sessizce eklediler. Ayrıca akış çoğaltma, çalışırken bekleme, yerinde yükseltme (2010), mantıksal çoğaltma (2017) gibi yetenekler aracılığıyla ve hataları özenle düzelterek ve pürüzlü kenarları düzelterek veritabanını daha sağlam hale getirdiler.

PostgreSQL artık bir platform

Bu süre zarfında PostgreSQL'e eklenen en etkili yeteneklerden biri uzantıları destekleme yeteneğiydi: PostgreSQL'e (2011) işlevsellik katan yazılım modülleri. Uzantılar daha da fazla geliştiricinin PostgreSQL'e işlevsellik eklemesini sağladı bağımsız, hızlı ve minimum düzeyde koordinasyonla.

Uzantılar sayesinde PostgreSQL harika bir ilişkisel veritabanından daha fazlası olmaya başladı. PostGIS sayesinde harika bir coğrafi veri tabanı haline geldi; TimescaleDB sayesinde harika bir zaman serisi veritabanı haline geldi; bir anahtar-değer deposu olan hstore; AGE, bir grafik veritabanı; pgvector, bir vektör veritabanı. PostgreSQL bir platform haline geldi.

Artık geliştiriciler PostgreSQL'i güvenilirliği, ölçeklenebilirliği (ilişkisel olmayan veritabanlarının yerine), veri analizi (veri ambarlarının yerine) ve daha fazlası için kullanabilirler.

Peki ya Büyük Veri?

Bu noktada akıllı okuyucunun “Peki ya büyük veri?” diye sorması gerekiyor. Bu adil bir soru. Geçmişte, "büyük veri" (örneğin, yüzlerce terabayt ve hatta petabayt) ve ilgili analitik sorguları, kendi başına yatay olarak ölçeklenemeyen PostgreSQL gibi bir veritabanı için pek uygun değildi.

Bu da değişiyor. Geçtiğimiz Kasım ayında lansmanımızı yaptık “ katmanlı depolama Verilerinizi disk ve nesne depolama (S3) arasında otomatik olarak katmanlandıran ve etkili bir şekilde sonsuz bir tabloya sahip olma olanağını yaratan.

Dolayısıyla “Büyük Veri” geçmişte PostgreSQL için zayıf bir alan olsa da, yakın gelecekte hiçbir iş yükü çok büyük olmayacak.

Cevap PostgreSQL'dir. PostgreSQL kendimizi özgürleştirme ve geleceği inşa etme yöntemimizdir.

Kendinizi Özgürleştirin, Geleceği İnşa Edin, PostgreSQL'i Kucaklayın

Her birinin kendine özgü tuhaflıkları ve sorgulama dilleri olan birkaç farklı veritabanı sistemiyle uğraşmak yerine, dünyanın en çok yönlü ve muhtemelen en güvenilir veritabanına güvenebiliriz: PostgreSQL. Sıhhi tesisata daha az, geleceği inşa etmeye daha fazla zaman ayırabiliriz.

Ve PostgreSQL gelişmeye devam ediyor. PostgreSQL topluluğu çekirdeği daha iyi hale getirmeye devam ediyor. Günümüzde hiper ölçekleyiciler de dahil olmak üzere PostgreSQL'e katkıda bulunan çok daha fazla şirket var.

Günümüzün PostgreSQL ekosistemi ( Kaynak )

PostgreSQL deneyimini daha iyi hale getirmek için çekirdek etrafında inşa edilen daha yenilikçi, bağımsız şirketler de var: Supabaz (2020), PostgreSQL'i web ve mobil geliştiriciler için geçerli bir Firebase alternatifi haline getiriyor; Neon (2021) ve Xata (2022) her ikisi de PostgreSQL'i aralıklı sunucusuz iş yükleri için sıfıra ölçeklendiriyor; Tembo (2022) çeşitli kullanım durumları için kullanıma hazır yığınlar sağlıyor; Nil (2023), SaaS uygulamaları için PostgreSQL'i kolaylaştırıyor; ve daha fazlası.

Ve elbette biz de varız. Zaman ölçeği (2017).

Zaman Ölçeği “Zaman Serisi için PostgreSQL” Olarak Başladı

Zaman Ölçeği hikayesi muhtemelen biraz tanıdık gelecektir: Nesnelerin İnterneti müşterileri için bazı zorlu sensör verileri sorunlarını çözüyorduk ve veriler içinde boğuluyorduk. Buna ayak uydurmak için en az iki farklı veritabanı sistemini (bunlardan biri zaman serisi veritabanıydı) içeren karmaşık bir yığın oluşturduk.

Bir gün kırılma noktasına ulaştık. Kullanıcı arayüzümüzde cihazları hem cihaz_tipi hem de çalışma süresine göre filtrelemek istedik. Bu basit bir SQL birleştirmesi olmalıydı. Ancak iki farklı veritabanı kullandığımız için uygulamamızda iki veritabanımız arasında birleştirici kod yazmamız gerekiyordu. Değişikliği yapmak haftalar sürecek ve tam bir mühendislik sprinti alacaktı.

Daha sonra mühendislerimizden birinin aklına çılgın bir fikir geldi: Neden doğrudan PostgreSQL'de bir zaman serisi veritabanı oluşturmuyoruz? Bu şekilde, tüm verilerimiz için tek bir veritabanına sahip olacağız ve yazılımı daha hızlı göndermekte özgür olacağız. Sonra onu inşa ettik ve hayatımızı çok kolaylaştırdı. Daha sonra arkadaşlarımıza bundan bahsettik, onlar da denemek istediler. Ve bunun dünyayla paylaşmamız gereken bir şey olduğunu fark ettik.

Böylece zaman serisi uzantımız TimescaleDB'yi açık kaynak haline getirdik ve dünyaya duyurdu 4 Nisan 2017. O zamanlar PostgreSQL tabanlı girişimler oldukça nadirdi. Biz ilklerden biriydik.

O günden bu yana geçen yedi yılda, hem uzantıya hem de PostgreSQL bulut hizmetimize büyük yatırımlar yaptık ve zaman serileri ve analizler için giderek daha iyi bir PostgreSQL geliştirici deneyimi sunduk: 350 kat daha hızlı sorgular, hipertablolar aracılığıyla %44 daha yüksek eklemeler (otomatik- bölümleme tabloları); sürekli toplamalar (gerçek zamanlı somutlaştırılmış görünümler) aracılığıyla yaygın sorgular için milisaniyelik yanıt süreleri; Yerel sütunlu sıkıştırma sayesinde %90'ın üzerinde depolama maliyeti tasarrufu; katmanlı depolama aracılığıyla sonsuz, düşük maliyetli nesne depolama; ve dahası.

Zaman Serisinin Ötesine Genişletilmiş Zaman Ölçeği

Zaman serisi verilerinde başladığımız yer burası ve aynı zamanda en çok tanındığımız şey.

Ancak geçen yıl genişlemeye başladık.

Zaman Ölçeği Vektör

Başlattık Zaman Ölçeği Vektör (“Yapay Zeka uygulamaları için PostgreSQL++”), bu da PostgreSQL'i daha da iyi bir vektör veritabanı haline getiriyor. Zaman Ölçeği Vektörü, 100 milyondan fazla vektöre ölçeklenerek pgvector'u temel alarak daha da iyi bir performans sunar. Yenilikçi şirketler ve ekipler halihazırda Timescale Vector'u üretimde büyük ölçekte kullanıyor. Açık Soslu 100 milyondan fazla vektöre sahip bir GitHub etkinlik öngörü platformu; VieRally 100 milyondan fazla vektör içeren bir sosyal virallik tahmin platformu; Ve Piyasa Okuyucusu 30 milyondan fazla vektöre sahip bir finansal öngörü platformu.

PopSQL

Son zamanlarda, ayrıca PopSQL'i de satın aldık En iyi PostgreSQL kullanıcı arayüzünü oluşturmak ve sunmak. PopSQL, otomatik tamamlama, şema keşfi, sürüm oluşturma ve görselleştirme özellikleriyle ekip işbirliğine yönelik SQL düzenleyicisidir. Yüz binlerce geliştirici ve veri analisti, PostgreSQL, Timescale veya Redshift, Snowflake, BigQuery, MySQL, SQL Server ve daha fazlası gibi diğer veri kaynaklarında verileriyle çalışmak için PopSQL'i kullandı.

PopSQL, ekip işbirliğine yönelik SQL editörüdür

Analizler

Biz de başlattık” Insights,” şimdiye kadar üstlendiğimiz en büyük test sürümü çalışması Geliştiricilerin veritabanı performansını izlemesine ve optimize etmesine yardımcı olmak için her veritabanı sorgusunu izleyen. Insights, pg_stat_statements'ın (veritabanınızdaki istatistikleri görmek için kullanılan resmi uzantı) çeşitli sınırlamalarının üstesinden gelir. Ölçek oldukça büyüktür ve ürünümüzün (ve ekibimizin) kapasitesinin bir kanıtıdır: Bir trilyondan fazla normalleştirilmiş sorgu (yani, parametre değerleri yer tutucularla değiştirilen sorgular) toplandı, depolandı ve analiz edildi; 10 milyardan fazla yeni sorgu her gün alınan sorgular.

Zaman Ölçeği artık “PostgreSQL Güçlü Hale Getirildi”

Bugün Timescale, PostgreSQL'i her ölçekte güçlü hale getirdi. Artık kimsenin çözemediği zor veri sorunlarını yalnızca zaman serilerinde değil, yapay zeka, enerji, oyun, makine verileri, elektrikli araçlar, uzay, finans, video, ses, web3 ve çok daha fazlasında çözüyoruz.

Geliştiricilerin PostgreSQL'i her şey için kullanması gerektiğine inanıyoruz ve bunu yapabilmeleri için PostgreSQL'i geliştiriyoruz.

Müşteriler Timescale'i yalnızca zaman serisi verileri için değil, aynı zamanda vektör verileri ve genel ilişkisel verileri için de kullanıyor. PostgreSQL'i Her Şey için kullanabilmek için Timescale'i kullanıyorlar. Sen de yapabilirsin: buradan ücretsiz olarak başlayın .

Coda: Yoda mı?

Hem fiziksel hem de sanal, çevrimdışı ve çevrimiçi insan gerçekliğimiz verilerle doludur. Yoda'nın da söyleyebileceği gibi veriler bizi çevreliyor, bağlıyor. Bu gerçeklik, giderek bizim tarafımızdan yazılım geliştiricileri tarafından yazılan yazılımlar tarafından yönetilmektedir.

Bunun ne kadar olağanüstü olduğunu takdir etmeye değer. Çok da uzun zaman önce, 2002'de, ben MIT yüksek lisans öğrencisiyken, dünya yazılıma olan inancını kaybetmişti. Dotcom balonunun çöküşünü atlatmaya çalışıyorduk. Önde gelen iş dünyası yayınları şunu ilan etti: “ Önemli değil .” O zamanlar bir yazılım geliştiricisinin finans alanında iyi bir iş bulması teknoloji alanında olduğundan daha kolaydı; ben de dahil olmak üzere MIT sınıf arkadaşlarımın çoğunun yaptığı şey buydu.

Ancak bugün, özellikle de üretken yapay zekanın olduğu bu dünyada, geleceği şekillendiren biziz. Biz geleceğin inşacılarıyız. Kendimizi çimdiklemeliyiz.

Her şey bilgisayar haline geliyor. Bu büyük ölçüde iyi bir şey oldu: Arabalarımız daha güvenli, evlerimiz daha konforlu, fabrikalarımız ve çiftliklerimiz daha üretken. Her zamankinden daha fazla bilgiye anında erişebiliyoruz. Birbirimize daha çok bağlanıyoruz. Bazen bizi daha sağlıklı ve mutlu kıldı.

Ama her zaman değil. Güç gibi bilişimin de hem aydınlık hem de karanlık tarafı vardır. Cep telefonlarının ve sosyal medyanın doğrudan katkıda bulunduğuna dair kanıtlar giderek artıyor. küresel genç akıl hastalığı salgını . Hala sonuçlarıyla uğraşıyoruz Yapay zeka ve sentetik biyoloji . Daha büyük gücümüzü kucaklarken, bunun sorumluluk gerektirdiğini de kabul etmeliyiz.

Geleceğin nasıl inşa edileceğini etkileyen iki değerli kaynağın koruyucusu haline geldik: zamanımız ve enerjimiz.

Bu kaynakları ya tesisat yönetimine harcamayı seçebiliriz ya da Her Şey için PostgreSQL'i benimseyip doğru geleceği inşa edebiliriz.

Sanırım nerede durduğumuzu biliyorsun.

Okuduğunuz için teşekkürler. #Postgres4Life

( Kaynak )

Bu yazı Ajay Kulkarni tarafından yazılmıştır.