Mirando hacia adelante a Postgres 19

Artículo original ↗ Discusión en Hacker News ↗

OmisionEs percibidas y características destacadas de PG19/PG roadmap

  • Los comentaristas señalan que el artículo subestima añadidos importantes como las tablas temporales nativas de tiempo de aplicación (estilo SQL:2011) y los query hints, que antes generaron interés.
  • La nueva consulta de grafos (SQL/PGQ) llama la atención; algunos consideran que la sintaxis es engorrosa y cuestionan el rendimiento, especialmente dado el historial de problemas del planificador con la seguridad a nivel de fila.
  • GROUP BY ALL es ampliamente elogiado como una mejora pequeña pero muy útil de la usabilidad de SQL.
  • Las mejoras en COPY y la replicación lógica son bien recibidas por permitir copias de seguridad más ligeras; algunos ya ejecutan instancias secundarias pesadas solo para las copias de seguridad.
  • Se citó el I/O asíncrono en PG18 como un fuerte incentivo para abandonar la 16.

Contenido generado por IA y calidad de la discusión en HN

  • Un gran subhilo debate si la publicación fue escrita por un LLM. Algunos se apoyan en herramientas como Pangram; otros subrayan que esos detectores no son una prueba fiable.
  • Varias personas expresan frustración por lo que ven como la proliferación de prosa genérica de “LLM slop” en HN, con muchos blogs distintos compartiendo ahora el mismo tono y estructura.
  • Otros argumentan que las quejas sobre la IA son de menor valor que participar en el contenido técnico; sin embargo, quienes la defienden dicen que detectar trabajos no novedosos y “lavados” por IA está alineado con las normas de HN.
  • Se menciona que Snowflake despidió a redactores técnicos, citando la IA, y también preocupaciones por afirmaciones engañosas de autoría humana.

Postgres frente a otras bases de datos

  • Muchos usuarios en producción están entusiasmados con Postgres, pero aun así quieren:
    • Conexiones ligeras (se considera pesado el modelo de un proceso por conexión frente a servidores basados en hilos).
    • Vistas materializadas / indexadas mantenidas de forma síncrona, como en SQL Server.
  • SQL Server es elogiado por sus vistas indexadas, aislamiento de instantáneas, herramientas potentes (SSMS, Visual Studio, RedGate) e índices columnstore, aunque algunos consideran que su ecosistema está envejeciendo, que depender de Windows es un fastidio y que la semántica de MERGE es problemática.
  • Las críticas a MySQL/MariaDB incluyen una implementación débil de JSON, falta de DDL transaccional/merge/índices parciales, problemas de estrictitud, mal comportamiento histórico con tipos/UTF‑8 y dolor con la replicación y el DDL.
  • Oracle recibe fuertes críticas por semánticas como cadena vacía igual a NULL y por la carga comercial, legal y de proveedor.

Escalado, motores de almacenamiento y analítica

  • Varios usuarios desean motores de almacenamiento enchufables: LSM (por ejemplo, tipo RocksDB), solo anexado (append-only) o compresión nativa columnar / de bloques.
  • Los ejemplos mencionados incluyen a Salesforce ejecutando Postgres con LSM, OrioleDB (que todavía requiere parches al núcleo) y extensiones columnar/analíticas como cetus o una nueva extensión tipo Delta.
  • Hay tensión entre:
    • Quienes quieren que Postgres evolucione con almacenamiento enchufable/columnar para poder manejar in situ cargas de trabajo científicas y analíticas muy grandes.
    • Quienes sostienen que las bases de datos OLAP columnar son una categoría distinta y aconsejan usar Postgres para OLTP junto con almacenes separados (ClickHouse, DuckDB, etc.) mediante CDC o ETL.

Operaciones, ecosistema y cultura

  • Las actualizaciones mayores in situ siguen siendo un punto doloroso, especialmente con Docker.
  • Se debate el modelo de conexión/proceso frente al modelo de hilos de MSSQL en términos de escalabilidad, robustez y caché de planes.
  • Algunos ven a Postgres como algo que, de hecho, está desplazando a MySQL para nuevas pilas de aplicaciones (“PHP/MySQL → Python/Postgres”) y señalan que grandes plataformas de datos (Snowflake, Databricks, ClickHouse) ahora ofrecen Postgres gestionado, lo que se percibe como una señal de los tiempos.
  • Un usuario pide recursos avanzados para aprender Postgres; la respuesta es que la superficie de características es muy amplia, así que las recomendaciones dependen mucho de intereses concretos.