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PostgreSQL 9.5 erschienen

PostgreSQL ist die großartige Open Source Datenbank, die für 90% aller Anwendungszwecke teuren Enterprise-Datenbanken locker das Wasser reichen kann.

Einen Tag nach Epiphanias, ist nun PostgreSQL Version 9.5 erschienen. Version 9.5 ist mehr als ein gewöhnliches Minor Release. PostgreSQL erhält einige schöne Verbesserungen, auf die PostgreSQL-Entwickler schon lange gewartet haben.

Was ist neu in Version 9.5?

Neben den üblichen Patches wartet PostgreSQL 9.5 mit einfachen, aber genialen, neuen Features auf. Die Änderungen in PostgreSQL 9.5 im Detail sind:
  • UPSERT Fähigkeiten: Bei Insert-Konflikten kann nun ein Konflikt-Handling spezifiziert werden. Das macht das Entwickeln entsprechender Funktionen z.B. in komplexen ELT-Skripten deutlich einfacher und transparenter.
  • Analytische GROUP BY Funktionen: CUBE, ROLLUP, GROUPING SETS – Das erleichtert den Einsatz von PostgreSQL als Datenbank im Backend von analytischen BI- und Reporting-Applikationen wie Pentaho, Jaspersoft, Tableau oder QlikView. Insbesondere wenn man keine eigenen OLAP-Cubes mit Engines wie Mondrian braucht, beschleunigt das die Entwicklung.
  • Row Level Security: Nun lassen sich Datenzugriffe auch Datenbankseitig feingranular steuern. In Sachen Sicherheitsfeatures ist PostgreSQL damit nun eindeutig Spitzenreiter unter den Datenbanken. Beispielsweise in Verbindung mit Envelope, dem vielversprechenden Rapid Application Development Framework für PostgreSQL, wird für einfache datennahe Anwendungen eine Serviceschicht trivial und ohne zusätzlichen Entwicklungsaufwand umsetzbar.
  • Erweiterungen des relativ frischen Features zur logischen Replikation: Der Einsatz von PostgreSQL in verteilten Umgebungen wird so noch flexibler und einfacher.
  • Erhebliche Performance-Verbesserungen für Multiprozessor-Systeme: Performance und Concurrency sind aktuell noch die Hauptmankos freier Datenbanken wie PostgreSQL. Diese Lücke schließt sich nach und nach.
  • Block Range Index für schnelle Indexierung extrem großer Tabellen sowie neue Foreign Data Wrapper für Big Data Lösungen wie Hadoop: Der Einsatz von PostgreSQL in Big Data Systemlandschaften wird dadurch zunehmend attraktiver.
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