Самые популярные расширения PostgreSQL

PostgreSQL поддерживает не только встроенные инструменты, но и дополнительную для пользователя функциональность. Существует огромное количество расширений, каждое из которых помогает решать конкретные задачи пользователей. С их помощью можно адаптировать базу данных под собственные нужды и упростить работу с данными.

Зачем PostgreSQL расширения 

Стандартная сборка PostgreSQL предоставляет надежный и функциональный механизм реляционной СУБД, но не охватывает все возможные сценарии использования. Рассмотрим наиболее распространенные из них.

Расширенная аналитика и машинное обучение

СУБД не предназначена для выполнения сложной аналитики и задач машинного обучения. Она поддерживает базовые агрегаты и оконные функции, но не включает инструменты для статистического моделирования, регрессии, кластеризации или работы с матрицами и векторами. 

Управление данными больших объемов (Big Data)

PostgreSQL — это классическая СУБД. Основные ограничения связаны с невозможностью масштабирования по горизонтали «из коробки» (т. е. нет поддержки шардирования), а также с ограничениями на хранение, обработку и скорость доступа к данным в многопоточных и многосерверных средах.

Последние связаны с тем, что у PostgreSQL есть особенности работы с CPU, которые важны при стартовом выборе конфигурации кластера. СУБД однопоточная на уровне выполнения запроса, то есть один SQL-запрос = один процесс = одно ядро. Это значит, что масштабирование происходит по количеству параллельных запросов, а не внутри одного запроса. Отсюда следует, что высокочастотные ядра (CPU линейки HighFreq) могут быть особенно полезны в нагрузке, где важна минимальная латенси одиночных запросов.

Специализированные типы данных и функции

СУБД не поддерживает специализированные типы данных и операций. Например, в ней отсутствуют встроенные геоданные и функции для пространственного анализа, иерархические структуры, расширенные XML-функции (XPath, XSLT), типы для временных рядов и другие операции.

Интеграция с определенными платформами или сервисами

PostgreSQL не поддерживает нативное подключение к другим источникам данных. Чтобы получить доступ к внешним базам, применяются FDW (Foreign Data Wrappers) — расширения, реализующие SQL/MED (Management of External Data). 

Сложная оптимизация производительности

Для работы с высокими нагрузками и сложными запросами возможностей PostgreSQL недостаточно. В таких случаях используются расширения. Например, pg_stat_statements и auto_explain помогают выявить и проанализировать тяжелые запросы, hypopg — оценить эффективность гипотетических индексов без их создания, а pg_hint_plan — управлять планом выполнения вручную. 

Какие расширения популярны 

pg_repack

Это расширение для PostgreSQL, которое помогает бороться с «раздуванием таблиц», которое в свою очередь является следствием поддержки MVCC. Расширение удаляет мертвые строки, оставшиеся после DELETE и UPDATE. Это позволяет дефрагментировать и компактно переписать таблицу или индекс без блокировки таблицы, в отличие от VACUUM FULL.

1. Создает временную «чистую» таблицу‑копию и индексы.
2. Копирует в нее все актуальные данные.
3. Следит за всеми изменениями в оригинальной таблице .
4. Догоняет изменения, произошедшие в исходной таблице.
5. Переключает имена таблиц за доли секунды.
6. Удаляет старый bloat‑файл.

Его выбираю потому что он упрощает эксплуатацию кластеров, позволяя уменьшать размер данных на диске без простоя для приложения. Подробнее об этом расширении рассказывали в этой статье.

PostGIS

Расширение предназначено для работы с геоданными.

Почему его выбирают

• Поддерживает пространственные индексы R-Tree/GiST и функции обработки геоданных.
• Оперирует такими геометрическими объектами, как точка, линия, полигон, мультиточка, мультилиния, мультиполигон и геометрическая коллекция. Они определены в формате Well Known Text Open GIS (с расширениями XYZ, XYM, XYZM). 
• В PostGIS входят другие экстеншены по работе с геокодингом: address_standardizer; address_standardizer_data_us; postgis_tiger_geocoder, postgis_topology.
• Позволяет создавать запросы, совмещающие тесты на попадание объекта в охват и заданный радиус.

pgcrypto

Расширение предоставляет криптографические функции для PostgreSQL. Подробнее о pgcrypto можно узнать в Академии Selectel. 

Почему его выбирают

• Поддерживает популярные и надежные криптографические алгоритмы — например, SHA, MD5, AES.
• Позволяет выполнять шифрование и хеширование данных без внешних сервисов.
• Повышает безопасность за счет хранения и обработки чувствительных данных внутри СУБД.

jsquery

Расширение выполняет полнотекстовый поиск и запросы по JSON-данным в PostgreSQL. Почитать о нем подробнее можно в этой статье.

Почему его выбирают

• Эффективная индексация и поиск по сложным JSON-структурам.
• Поддерживает гибкие запросы к вложенным полям и массивам JSON.
• Ускоряет полнотекстовый поиск внутри JSON благодаря специализированным индексам.
• Упрощает работу с динамическими и полуструктурированными данными без потери производительности.

TimescaleDB

Расширение позволяет хранить временные ряды (time series-данные) и управлять ими. 

В облачных базах данных Selectel расширение представлено отдельным типом БД для PostgreSQL (в качестве расширения TimescaleDB не добавляется). К созданной базе можно подключать дополнительные экстеншены. Например, расширения pg_stat_statements или postgres_fdw, которые мы рассмотрим отдельно.

Почему его выбирают 

• Оптимизирует хранение time series-данных: время вставки новых значений не увеличивается при увеличении количества данных. 
• Не нужно переходить на сторонние решения, заточенные под time series-данные, — ClickHouse, InfluxDB и другие.
• Работа в одном программном стеке. Можно хранить как временные ряды, так и другие типы данных на одной платформе.

pg_stat_statements

Расширение собирает статистику по работе всех баз данных: какие запросы, какое время выполнялись, есть ли запросы, тормозящие работу, и т.д. 

Почему его выбирают

• Позволяет выследить запрос, который снижает производительность базы данных, и оптимизировать его.

Клиентам облачных баз данных Selectel экстеншен подключается по умолчанию. 

postgres_fdw

Расширение позволяет обращаться к внешним СУБД, файлам и веб-сервисам. 

Почему его выбирают 

• Позволяет получать данные из нескольких БД без сторонних инструментов. 
• Пригодится для шардинга, где нужно поделить одну большую базу данных на несколько инстансов в вертикальной или горизонтальной логике.
• Поможет провести бесшовную миграцию с одной базы данных на другую или объединить несколько БД.
• Готовые FDW (foreign-data wrappers) есть у MySQL, Redis, MongoDB, ClickHouse, Kafka и других СУБД. 

btree_gist

Расширение позволяет работать сразу с двумя индексами PostgreSQL — btree и GiST. 

Почему его выбирают

• Подходит для типов данных, где не работает жесткая семантика сравнения — «больше», «меньше» или «равно», характерная для btree.
• Предоставляет оператор «не равно» и оператор расстояния для поиска ближайших соседей с использованием индексов GiST. 
• Полезно для баз данных, где часть полей индексируется только с GiST, а другая — представляет собой простые типы данных.

pgvector

Это расширение, простой способ добавить векторный поиск туда, где уже есть PostgreSQL, и понять необходимость новой функциональности в вашем проекте.

Его выбирают для:

• MVP или AI-стартапов,
• простых AI-интеграций,
• нетребовательных внутренних AI-систем,
• AI pet-проектов.

Подробнее о нюансах работы расширения рассказывали в этой статье.

Как развернуть PostgreSQL в облаке

Хотя расширения существенно увеличивают функционал СУБД, успешная работа с базой данных во многом зависит от правильного выбора инфраструктуры. Размещение PostgreSQL в облаке предоставляет дополнительные преимущества — масштабируемость, высокую доступность, автоматизацию резервного копирования и управления, а также гибкость настройки ресурсов под нагрузку. 

Вы можете развернуть PostgreSQL в облаке Selectel. Для этого достаточно создать кластер в несколько кликов. Наши администраторы позаботятся о настройках, надежности, резервном копировании и поддержке вашей инфраструктуры. 

Шаг 1. Создание кластера

В панели управления перейдите в раздел Продукты → Облачные базы данных. Нажмите Создать кластер. Введите имя кластера, выберите пул и версию PostgreSQL. После создания версию будет нельзя изменить.

Шаг 2. Настройка кластера 

В зависимости от профиля нагрузки выберите конфигурацию нод. 

• Фиксированная — конфигурация с разным соотношением виртуальных процессорных ядер, оперативной памяти и локального диска до 34 vCPU, 448 ГБ RAM и 13,9 ТБ диска;
• Произвольная — свободный выбор соотношения ресурсов до 32 vCPU, 256 ГБ RAM и 2 ТБ локального или 10 ТБ сетевого диска.

Опционально: отметьте чекбокс Добавить реплики и укажите количество реплик. Реплики повышают отказоустойчивость кластера.

Шаг 3. Настройка сети 

Далее выберите тип подсети, к которой будет подключен кластер — приватную или публичную. В приватных подсетях PostgreSQL можно подключить публичный адрес. 

Убедитесь, что количество адресов в подсети не меньше количества нод в кластере. Если после создания кластера вы планируете увеличить количество реплик, то выберите подсеть, в которой есть запас свободных адресов. 

После создания кластера сеть нельзя изменить. Вы можете ограничить список адресов, с которых будет разрешен доступ в кластер баз данных.

Шаг 3. Настройка пулера соединений 

Выберите режим пулера соединений и размер пула. Транзакции с несколькими операторами запрещены.

• transaction — соединение назначено на клиента на время транзакции.
• session — соединение назначено, пока клиент подключен.
• statement — соединение назначено, пока не завершится запрос. 

Опционально: вы можете изменить настройки СУБД. Рекомендуем менять значения настроек только при необходимости — неправильно подобранные значения могут снизить производительность кластера.

Нажмите Создать кластер баз данных. Кластер будет готов к работе, когда перейдет в статус ACTIVE.

Шаг 4. Создание базы данных 

В панели управления перейдите в раздел Продукты → Облачные базы данных. Откройте вкладку Активные, затем страницу кластера → вкладка Базы данных. Нажмите Создать базу данных. Укажите имя и выберите пользователя-владельца базы данных. 

Далее введите локаль набора символов (LC_CTYPE) — отвечает за классификацию символов и различия в их регистре. Затем введите локаль сортировки (LC_COLLATE) — определяет настройки сравнения строк и символов, а также влияет на сортировку. Нажмите Создать. Подробнее о локалях — в документации PostgreSQL.

Благодаря расширениям PostgreSQL и облачной инфраструктуры Selectel вы получаете оптимальное решение для работы с базами данных, которое легко адаптируется под рост нагрузки и сложности задач.