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Sortie de PostgreSQL 9.3

La branche 9.X avait marqué un virage dans l'évolution de PostgreSQL, ou plus exactement un ancrage dans sa position de leader technique du marché. La sortie de PostgreSQL 9.3 en est une illustration de plus.

Avant toute chose, voici la source de l'actualité. L'article est synthétisé, voire honteusement paraphrasé ci-dessous.

Les points forts restent les mêmes (et ils sont bien connus) : Stabilité, robustesse, cohérence forte, sécurité, ACID et conformité SQL. Cette nouvelle version apporte le support du LATERAL JOIN, de meilleures fonctionnalités JSON (avec des méthodes de construction et extraction supplémentaires), une indexation basée sur des expressions régulières, des vues pouvant être mises à jour automatiquement, l'exécution de pg_dump en parallèle pour accélérer l'extraction de base importantes, un nouvel outil postgres_fwd permettant une lecture/écriture haute performance entre différentes bases PostgreSQL.

L'amélioration la plus sensible de toute celles livrées avec cette version de PostgreSQL est la possibilité de construire une source de donnée cohérente en unissant ses données avec d'autres, potentiellement en provenance de bases de données hétérogènes plus ou moins structurées et en permettant la lecture comme l'écriture de données, ainsi que la gestion des transactions. Ce qui offre énormément d'opportunités, en particulier pour le prototypage.

La fiabilité et la disponibilité sont améliorées entre autres à l'aide de trois nouvelles améliorations :

  • Data Page Checksums : aide les administrateurs à détecter rapidement les problèmes matériels et à anticiper des corruptions de données qui pourraient en découler ;
  • Fast Failover : Permet de gérer les micro-coupures entre le maître et les esclaves ;
  • Streaming-Only Remastering : Permet une re-configuration facile et rapide des esclaves.

Pour terminer, PostgreSQL 9.3 vous permet d'écrire vos propres gestionnaires de tâche, interpréteurs de requête, ou divers d'autres outils et permet d'utiliser PostgreSQL comme un coordinateur de charge de travail. Un exemple déjà réalisé est Mongres, permettant la compréhension et l'interprétation de requêtes MongoDB sur une base PostgreSQL.

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