Pangolin Community

Сбер перевел оценку кредитных рисков на ПО СберТеха На АКПО-конф объявили о завершении масштабной миграции. Сбер перевел системы оценки рисков корпоративного кредитования с зарубежных решений (Pega Platform, Oracle Database, IBM WAS) на продукты СберТеха. Результат — рост скорости и надежности Миграция прошла незаметно для клиентов и без остановки критических процессов. Результаты: ✔️ 60-кратный рост ежеквартальных обновлений подсистем ✔️ ускорение установки обновлений в 3600 раз ✔️ повышение надежности, отказоустойчивости и безопасности Основой нового технологического стека стали продукты Platform V: Flow, Pangolin DB, SberLinux OS Server, DropApp. Решения помогли минимизировать трудозатраты на разработку IT-приложений, предоставив единую точку доступа и библиотеку шаблонов. К тому же команды получили удобство интеграции, оперативную поддержку и устойчивость критически важных систем. 🔗Подробнее #кейс #Flow #Pangolin #SberLinux #DropApp Подписывайтесь на «Код СберТеха» в Max | ВКонтакте

Продолжаем развивать наш справочный центр — встречайте раздел с видео Друзья, у нас отличные новости 👌 Мы собрали в одном месте записи наших выступлений на IT-конференциях, а также видео о ключевых фичах продуктов, демо и пошаговые инструкции — чтобы можно было не только читать, но и смотреть. Как всё устроено? Три раздела: ▶️ вебинары и конференции (там лежат выступления наших инженеров) ▶️ функциональные возможности (разбор ключевых фич и доработок) ▶️ пошаговые руководства и демо продуктов Уже выпустили 20+ видео, будем постепенно добавлять новые. И сразу посоветуем несколько видео по темам, о которых часто заходит речь в нашем чате: ⚪️ Временные таблицы для Postgres. Почему это важно для платформы 1С и что можно улучшить? Свежий доклад Павла Селезнёва с PG BootCamp 2026. Там же лежит его прошлогодний доклад про сжатие данных. ⚪️ Мониторинг производительности с помощью Performance Insights. Это разбор одной из крупных доработок Pangolin — как устроен мониторинг производительности (доклад Антона Казачкова, инженера в Pangolin). ⚪️ Все о резервном копировании: новый продукт в экосистеме Platform V Pangolin. Хотите узнать больше о том, как мы создавали CopyWala? Смотрите запись доклада Владимира Комарова, архитектора направления «Базы данных и IMDG». ⚪️ Современный подход к сопровождению СУБД: воркшоп по основным функциям Platform V Kintsugi. Воркшоп Ивана Пушкаря, лидера продукта, — про сценарии сопровождения и работу с графическим инструментом. (С тех пор он, кстати, заметно вырос по возможностям.) ⚪️ Развертывание отказоустойчивого кластера СУБД Pangolin — видеоинструкция от Романа Аминова. О ней мы упоминали ранее — и приоткроем тайну, уже готовим новые пошаговые руководства) ➡️ Справочный центр Pangolin DB — это единая площадка с документацией, базой знаний и обучающими материалами по Pangolin, Kintsugi, CopyWala, GraDeLy. Напомним: если хотите попробовать любой наш продукт в деле — можно взять его на тест на несколько месяцев. Поможем с установкой и настройкой 👍 Подписывайтесь на Pangolin в Max | ВКонтакте

Ключи шифрования под надёжной защитой 🔐 СберТех и АБП2Б подтвердили совместимость СУБД Pangolin и корпоративного менеджера паролей и секретов ОдинКлюч 👌

ОдинКлюч — это решение для централизованного хранения учётных данных, ключей и секретов с гибкими политиками доступа и аудитом операций.

Как это работает в связке Храним ключи шифрования в ОдинКлюч, кодируем содержимое баз данных. Всё разворачивается локально, на серверах клиента. Что даёт интеграция ✔️Единый корпоративный стандарт управления ключами ✔️Централизованное хранение и политики доступа ✔️Усиление защиты на уровне СУБД — без ключей копии и выгрузки бесполезны для злоумышленников ✔️Упрощение выполнения регуляторных требований Для финансовых и персональных данных, аналитических хранилищ и многоуровневых ландшафтов — готовое проверенное решение 👍 🔗 Подробности Подписывайтесь на Pangolin в Max | ВКонтакте

Что нового в GraDeLy? Мы уже знакомили вас с GraDeLy — это продукт, который поможет вам при миграции на СУБД Pangolin и не только. Универсальный инструмент логической репликации данных с захватом изменений на клиенте или из журнала БД.   Недавно команда продукта выпустила релиз 2.5.0. Рассказываем о наиболее значимых изменениях.   ➡️ Повышение производительности репликации   В обновленной версии продукта производительность репликации повышена на 20% на отдельных профилях нагрузки за счет оптимизации обработки потока логической репликации PostgreSQL в формате pgoutput*. Улучшенный механизм парсинга* позволяет быстрее обрабатывать изменения, сокращать внутренние накладные расходы и эффективнее использовать ресурсы системы. Благодаря этому уменьшается время доставки данных, а система стабильнее работает при росте нагрузки и объемов репликации.   ➡️ Фильтрация DDL* (правила по операциям и таблицам)   Добавлена фильтрация DDL, позволяющая задавать удобные правила обработки DDL по типам операций и по конкретным таблицам. Гибкая настройка фильтров даёт возможность реплицировать только нужные изменения схемы, исключая ненужные или потенциально опасные операции.   Больше о развитии GraDeLy читайте в предыдущем обзоре обновлений.  Полная функциональность продукта описана в технической документации.   Вы можете получить консультацию или полный обзор функциональности GraDeLy. ➡️ Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и ответим на все вопросы.   *pgoutput — стандартный встроенный плагин логического декодирования в PostgreSQL, используемый для логической репликации * парсинг — автоматизированный сбор и систематизация данных *DDL (Data Definition Language — язык определения данных) Подписывайтесь на Pangolin в Max | ВКонтакте

Привет, это Павел Селезнев, участник команды Pangolin. Пару недель назад я выступил на PG BootCamp с докладом «Временные таблицы для PostgreSQL. Почему это важно для платформы 1С и что можно улучшить?». ⏯️ Запись доклада можно посмотреть по ссылке После выступления мне задали несколько интересных вопросов. На два из них я ответил в прошлом посте. Сегодня продолжу и разберу вопрос о медленной работе оператора UPDATE. Спасибо автору за вопрос и за то, что позже прислал почтой дополнительные детали 👍 Схема базы данных Таблица cmn_object (назовем её  «Справочник идентификаторов»)

CREATE TABLE cmn_object
(
    id bigint PRIMARY KEY
);

  Таблица od_structure_extension (назовем её «Справочником апартаментов»)

CREATE TABLE od_structure_extension
(
    id bigint PRIMARY KEY,
    object_id bigint ,
    common_apartment_number int NOT NULL
);

  Таблица _result (назовем её «Доступными апартаментами»)

CREATE TEMP TABLE _result
(
    identity_column bigint NOT NULL,
    object_id bigint NOT NULL,
    living_rooms_amount varchar(30)
)

  Проблемный запрос ----------------- Задача: требуется обновить те апартаменты, которые есть в _result и не заняты.  

UPDATE _result r_u
SET living_rooms_amount = ex.common_apartment_number::varchar
FROM _result r
JOIN cmn_object o
  ON r.object_id = o.id
JOIN no.od_structure_extension ex
  ON ex.object_id = o.id
WHERE r_u.identity_column = r.identity_column
  AND r.living_rooms_amount IS NULL;

  Проблема: запрос выполняется очень медленно. Уточним, что: 1) Проблема не относится к временным таблицам, если мы уберём ключевое слово TEMP, то она сохранится 2) Оптимизатор ошибается со статистикой, т.к. она не актуальна. Поэтому в начале здесь у нас происходит self join (то есть декартово произведение таблицы саму на себя), и далее идёт фильтрация миллионов строк.   ✔️ Возможные решения 1) Можно переписать запрос так:  

UPDATE _result u
SET living_rooms_amount = (
    SELECT ex.common_apartment_number::varchar
    FROM no.cmn_object o
    JOIN no.od_structure_extension ex
      ON ex.object_id = o.id
    WHERE o.id
 = u.object_id
    LIMIT 1
)
WHERE u.living_rooms_amount IS NULL
  AND EXISTS (
      SELECT 1
      FROM no.cmn_object o
      JOIN no.od_structure_extension ex
        ON ex.object_id = o.id
      WHERE o.id
 = u.object_id
  );

2) Если запрос редко выполняется, то можно запустить Analyze перед ним. Если вы тоже хотите узнать побольше по теме временных таблиц для PostgreSQL, задавайте вопросы в комментариях — разберу их там, а может, сделаю отдельный следующий пост 👌 Подписывайтесь на Pangolin в Max | ВКонтакте

Кто куда, а я на Стачку! Привет! На связи Михаил Гелемеев, лидер команды сопровождения Pangolin 👌 10-11 апреля встречаемся на XV IT-конференции «Стачка» в Ульяновске! Здесь соберутся более 2000 участников (и онлайн-зрителей): разработчики, специалисты по контенту и коммуникациям, HR, а также руководители и собственники IT-компаний. Среди 200+ докладов будет и мой. Я выступлю с докладом «PostgreSQL + 1C: Temp Tables — обзор свежих улучшений». Несмотря на непрерывную оптимизацию работы СУБД с временными объектами, их влияние на быстродействие и производительность остаётся значительным. На прошлой конференции рассказывал о механике возникновения блокировок и о некоторых из доступных на тот момент оптимизаций СУБД PostgreSQL. В этот раз расскажу о свежих улучшениях, по традиции опишу механику и как использовать их в работе. ➡️ Все подробности на сайте конференции. Приходите послушать доклад и пообщаться! Подписывайтесь на Pangolin в Max | ВКонтакте

Привет, комьюнити! Это пост про работу. Несём вам порцию вакансий в Pangolin, а также в команды наших коллег, которые тоже создают продукты для работы с данными в СберТехе. 👨‍🔧 Pangolin ➡️ Технический писатель На этой позиции предстоит не только создавать теоретические обучающие материалы по продукту Pangolin, но и готовить вопросы для самопроверки, сертификации инженеров и помогать создавать сложные практические задания. На эту роль мы также рассматриваем начинающих аналитиков или специалистов из смежной области — обучение будет с выделенным наставником. ➡️ Инженер по автоматизированному тестированию Ищем специалиста с опытом ручного тестирования от 3 лет и опытом написания автотестов от 2 лет. 💫 Другие продукты для работы с данными ➡️ DevOps в команду GraDeLy Это наш смежный продукт — инструмент логической репликации данных с захватом изменений на клиенте или из журнала БД. Помогает перенести данные на СУБД Pangolin (и не только) в целостности и сохранности. Подробно о возможностях решения мы писали в этом посте. ➡️ Senior Java-разработчик в DataGrid DataGrid — распределённая отказоустойчивая база данных для быстрых вычислений в памяти на больших объёмах данных (на базе Apache Ignite). В задачах: оптимизация под мульти-ЦОД, реализация rolling upgrade (обновление без простоев), доработка SQL-движка (Apache Calcite), развитие нагрузочного тестирования. ➡️ Тимлид C разработки в команду Radish Один из новых продуктов в СберТехе — KV in-memory СУБД для кэширования и быстрого доступа к данным. Ищем опытного C-инженера, готового писать код и быть в роли играющего тренера Откликайтесь и передавайте друзьям 👌

Друзья, мы продолжаем развиваться и хотим оставаться на связи с вами. Поэтому запускаем официальные каналы на альтернативных площадках – Max и ВКонтакте 🚀 Теперь вы сможете следить за нашими новостями, анонсами и статьями из мира СУБД там, где вам комфортнее. Подписывайтесь: 💬 Max 💙 ВКонтакте Выбирайте любимый мессенджер или соцсеть и будьте на связи в удобном формате ❤️

💬 Отвечаем на вопросы по докладу Паши Селезнева «Временные таблицы для PostgreSQL. Почему это важно для платформы 1С и что можно улучшить?» Привет! На связи Павел Селезнев, на прошлой неделе я выступил на PG BootCamp с докладом о работе с временными таблицами, их использованием для 1С, а также показал статистику использования и рассказал про доработки команды Pangolin в этом направлении. После моего выступления мне задали несколько интересных для сообщества вопросов. Хочу ответить на них и здесь тоже. Начну с вопроса Евгения (спасибо за него!): ❓ А вы знаете, что вызов функции расширения fasttruncate занимает верхние строчки в представлении pg_stat_statements и, соответственно, нужно обратить на неё внимание?

Первое. Мы сделали оптимизации работы функции быстрой очистки (в докладе об этом я не рассказывал), она стала побыстрее, но уточню, что это не оказывает существенного влияние на производительность для пользователя. Второе: pg_stat_statements показывает запрос SELECT fasttruncate(<имя таблицы>) в топе запросов, потому что он простой и не меняется, а те запросы, которые должны попасть в топ, часто немного меняют свою структуру – это происходит за счет добавления/удаления условий (в секции WHERE) и представление считает их отдельно. Поэтому мы прогоняем каждое предложение на нагрузочном сценарии, не доверяя статистике вот так сразу :)

И ещё приведу ответ на вопрос от Олега (тоже спасибо за него). Он звучал примерно так: ❓ В MS SQL можно создавать локальные временные таблицы. Перед именем таблицы нужно ставить решетку в выражении CREATE TABLE, а перед созданием глобальных временных таблиц нужно ставить две решетки. Как мы знаем, Postgres поддерживает только локальные временные таблицы, а вот поддерживает ли Postgres механизм @?

В MS SQL @ означает использования механизма табличных переменных, которые обладают несколькими ограничениями: структура не меняется, не происходит удаление в случае отката транзакций ROLLBACK, не поддерживается статистика. С точки зрения PostgreSQL табличные переменные и локальные временные таблицы неотличимы: для обычных временных таблиц вы можете не создавать индексы, не менять их структуру и получить практически идентичное поведение как и табличных переменных Также временные таблицы уничтожаются при закрытии сессии.

Ещё раз спасибо авторам вопросов за интерес к теме! А если вы тоже хотите узнать побольше по теме, задавайте вопросы в комментариях – разберу их там, а может, сделаю отдельный следующий пост 👌

Привет с PG BootCamp, где Павел Селезнев выступал с докладом «Временные таблицы для Postgres. Почему это важно для платформы 1С и что можно улучшить?» В докладе затронул тему работы с временными таблицами — как и для чего они используются для платформы 1С. Показал статистику использования и обсудил, как можно улучшить работу с ними с точки зрения кода PostgreSQL. Запись доклада скоро опубликуем в нашем канале. Следите за новостями 😉

Умный анализ планов запросов теперь в Kintsugi 😩 Привет! На связи Иван Пушкарь, лидер Kintsugi. Хочу представить важное обновление в продукте — в недавнем релизе мы интегрировали сервис визуализации PostgreSQL-планов Explain.tensor.ru прямо в интерфейс Kintsugi. Чем это полезно вам, администраторам, разработчикам и пользователям? Во-первых, теперь можно визуализировать и глубоко анализировать планы выполнения SQL-запросов. Доступны новые типы визуализаций: круговые диаграммы «плитка» и потоковая карта выполнения, а также детальная статистика по потреблению CPU и времени на каждом этапе. Во-вторых, explain.tensor решает одну из ключевых болей наших пользователей: сложность самостоятельной оптимизации запросов без привлечения L2/L3-экспертов. Теперь всё необходимое — в одном окне, без переключений между инструментами. Так, благодаря Explain.tensor, Kintsugi становится не просто центром управления СУБД, но и интеллектуальным помощником для повышения производительности приложений. Хотите попробовать Kintsugi в деле? Напомню, что вы можете получить тестовый дистрибутив на несколько месяцев – это бесплатно, и мы поможем вам с настройками 🤤

Что нового в справочном центре СУБД Pangolin? Наш справочный центр — это единая площадка, где собрана документация, база знаний и обучающие материалы по СУБД Pangolin. С начала года мы заметно его обновили — и вот что теперь доступно вам. Больше продуктов в одном месте Мы добавили документацию по дружественным совместимым продуктам из семейства Pangolin: ▶️ CopyWala — инструмент резервного копирования и восстановления; ▶️ Kintsugi — графическая платформа для управления, мониторинга и диагностики; ▶️ GraDeLy — платформа логической репликации данных. Новые статьи и пошаговые руководства ✔️ Видеоинструкция: инженер Роман Аминов подробно рассказывает, как установить кластер СУБД Pangolin по скриптам (на примере версии 6.5.2). ✔️ Модуль pageinspect: примеры использования. ✔️ Изменение размера сегментов журнала WAL. А также в разделе «Часто встречающиеся проблемы» появилось описание ситуации, когда индекс указывает на несуществующую строку таблицы (ошибка: ERROR: heap tid from index tuple), и инструкция, что с этим делать. Справочный центр постоянно пополняется новыми материалами. Следить за обновлениями удобно в разделе «Блог».

Есть запрос на конкретную тему? Напишите об этом в нашем чате — мы учтем ваши пожелания в следующих публикациях.

Как ФПА РФ перевела 600+ ГБ данных адвокатуры на СУБД Pangolin В августе мы анонсировали сотрудничество с Федеральной палатой адвокатов РФ. Теперь делимся подробностями и результатами переноса Комплексной информационной системы адвокатуры России (КИС АР) на нашу СУБД. ▶️ Задача После вступления в силу Приказа ФСТЭК №64 стандартная версия PostgreSQL перестала соответствовать классу безопасности для критически важных данных. ФПА требовалась СУБД: ⚪️ сертифицированная ФСТЭК ⚪️способная работать с 600 ГБ данных и прогнозируемым ежегодным приростом +200 ГБ ⚪️совместимая с текущей ИТ-архитектурой ⚪️с полным пакетом документации и высоким уровнем техподдрежки Из пяти рассмотренных вариантов СУБД Pangolin закрыла все потребности 👌 👉 Внедрение Миграция проходила в несколько этапов: объединённая команда провела анализ ИТ-ландшафта, подготовила инфраструктуру, затем за месяц завершила препродакшн с тестированием механик. После трёх недель испытаний выполнили перенос базы данных на промышленный стенд КИС АР. Благодаря совместимости с PostgreSQL не потребовалось переписывать код и переход состоялся быстро и без влияния на бизнес-процессы. ➡️ Результаты Миграция прошла бесшовно и незаметно для пользователей системы. При этом удалось добиться: 📉 Снижения загрузки процессоров на 14% 📉 Сокращения потребления оперативной памяти более чем в 2 раза Благодаря переходу на российскую СУБД КИС АР готова к интеграции с информационными системами органов юстиции, судов и других госструктур. 🔗 Подробнее о проекте читайте по ссылке

Программа мероприятия уже совсем скоро станет доступна для всех, а пока – начинаем представлять докладчиков, которые выступят 19 марта на московском PG BootCamp! Павел Селезнев из команды СУБД Pangolin, в промышленной разработке с 1999 года. Начинал с миграции СУБД Paradox на Oracle, работал со множеством других СУБД. У Павла множество различных интересов и занятий, в том числе создание проекта «Ночной директор» для анализа ночных регрессов 😊 На прошлом PG BootCamp Павел рассказывал о подходах к реализации сжатия данных, а на нынешнем – затронет тему работы с временными таблицами и их использованием для платформы 1С, разберет статистику использования и то, как можно улучшить работу с ними с точки зрения кода PostgreSQL. До встречи 19 марта на PG BootCamp Russia 2026 в Москве! 📌ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ

Пароли под защитой: Pangolin DB и Пассворк подтвердили совместимость СберТех и Пассворк завершили тестирование и подписали сертификат совместимости. СУБД Pangolin и менеджер паролей Пассворк корректно и стабильно работают в единой инфраструктуре 👌 Пассворк — комплексное решение для безопасного управления паролями и секретами, которое упрощает совместную работу с конфиденциальными данными. В связке продукты закрывают задачи защиты критичных данных на полностью отечественном стеке. Для крупного бизнеса, госсектора и объектов КИИ это даёт проверенную совместимость «из коробки»: без рисков на интеграции, лишних затрат на тестирование и с выполнением всех нормативных требований. 🔗 Подробности

«Я пишу на С++ с 2006 года, много лет я был разработчиком в больших C++-кодовых базах, разработал курсы «Пояса по С++». Но в 2024 году жизнь меня занесла в PostgreSQL, а именно в RnD-разработку СУБД Pangolin. PostgreSQL, как известно, написан на чистом С. Я поработал с этим языком несколько месяцев и… стал внедрять C++». В своей новой статье на Хабре Илья Шишков, RnD-разработчик в Pangolin, рассказывает детально и с примерами кода, зачем так сделал и почему это оказалось очень удобно https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/994900/

Привет, на связи Святослав Ященко, QA-лид команды Kintsugi. Раньше я пару раз приходил к вам поздороваться и дать ссылку на мои туториалы по тестированию на Хабре. Но кое-чего вы обо мне не знали 🙃 С августа прошлого года я писал книгу-путеводитель для начинающих тестировщиков. На прошлой неделе она вышла на Литресе! Рад представить её вам — в ней собран весь мой 9-летний опыт по развитию в тестировании: - моя история входа в IT. Или как и почему я ушёл из Новосибирского Академгородка; - роадмап QA: что сейчас надо уметь новичку в тестировании; - как оставить резюме, которое пройдёт ИИ-фильтры рекрутеров; - какие вопросы задают на технических интервью и как на них отвечать; - почему не надо «накручивать» опыт; - как ИИ меняет тестирование. В течение месяца выйдет ещё и аудиоверсия книги. Отдельные благодарности коллегам: - редактору Анастасии Акуловой, с которой мы создавали эту книгу, а также делаем мои туториалы на Хабр. Она убедила меня чуть поменять концепцию (сначала я писал для всех новичков в IT, не только для тестировщиков) и так мотивировала переписать 80% черновика :) И помогла сформулировать и оформить мои мысли ❤️ - моему тимлиду Ване Пушкарю — за то, что убедил меня перейти из сеньоров в тимлиды и помог открыть в себе новые суперспособности. В том числе поэтому я стал чаще менторить, решил писать туториалы, а потом замахнулся и на книгу 🫠 - ребятам из моей команды QA — в том числе за вопросы, ответы на которые вошли в книгу. Читайте, передавайте своим знакомым тестировщикам. А если интересна история создания книги (например, это может быть любопытно, если вы хотите писать свою книгу), напишите в комментариях, мы с Настей можем попозже рассказать про закулисье и разные подводные камни 😉

СберТех и SL Soft FabricaONE.AI подтвердили совместимость решений Мы протестировали совместную работу СУБД Pangolin и платформы управления бизнес-процессами и документами SL Soft Flow. Тесты в условиях, приближенных к промышленным, подтвердили корректность обработки данных, сценарии совместного использования, а также производительность и стабильность работы при высокой нагрузке и интенсивном обмене информацией.

SL Soft Flow — платформа для автоматизации бизнес-процессов, управления документами и создания цифровых сервисов. На её базе строятся решения для электронного документооборота, интеграционных сценариев, автоматизации отраслевых процессов, а также приложения с использованием low-code-подхода. Продукт входит в линейку решений для цифровизации бизнеса.

В связке решения закрывают задачи от ведения электронного документооборота до управления проектами и клиентскими сервисами. Заказчики могут использовать полностью отечественный стек для построения высоконагруженных систем без потери производительности 👌 🔗 Подробности