惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

N
News and Events Feed by Topic
S
Security @ Cisco Blogs
S
Secure Thoughts
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
H
Hacker News: Front Page
博客园 - 叶小钗
H
Heimdal Security Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Forbes - Security
Forbes - Security
AI
AI
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
T
Troy Hunt's Blog
罗磊的独立博客
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
爱范儿
爱范儿
GbyAI
GbyAI
The Last Watchdog
The Last Watchdog
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
D
DataBreaches.Net
Recent Announcements
Recent Announcements
Schneier on Security
Schneier on Security
C
Cisco Blogs
美团技术团队
D
Docker
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
WordPress大学
WordPress大学
月光博客
月光博客
雷峰网
雷峰网
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
A
Arctic Wolf
B
Blog RSS Feed
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
V
Vulnerabilities – Threatpost
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Y
Y Combinator Blog
N
News and Events Feed by Topic
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
W
WeLiveSecurity
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
G
GRAHAM CLULEY
Jina AI
Jina AI
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
The Hacker News
The Hacker News

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Почему исследование ЛАНИТ – большой шаг вперед для российского рынка СУБД
Компания Диасофт · 2026-06-25 · via Все публикации подряд на Хабре

Почему исследование ЛАНИТ – большой шаг вперед для российского рынка СУБД

5 мин

0

Последние несколько лет российский рынок СУБД переживает беспрецедентные изменения. После ухода Oracle и Microsoft перед заказчиками встал вопрос выбора новой платформы данных.

Вместе с этим начали появляться многочисленные рейтинги российских СУБД. Многие из них строились вокруг коммерческих показателей — прежде всего объема выручки или доли рынка. Эти показатели позволяют оценить коммерческие успехи компаний, однако практически ничего не говорят о технических возможностях самих продуктов.

Поэтому опубликованное ЛАНИТ исследование российских СУБД заслуживает особого внимания. Авторы одними из первых попытались сравнить не компании, а сами продукты — почти по 200 техническим критериям, охватывающим безопасность, производительность, миграцию, разработку, администрирование и другие аспекты современных корпоративных СУБД. На наш взгляд, именно такие исследования способны постепенно стать отраслевым стандартом.


Почему рейтинги по выручке давно перестали работать

Представим три СУБД. Первая распространяется только по коммерческой лицензии. Вторая стоит значительно дешевле конкурентов. Третья имеет бесплатную редакцию, которую может скачать любой желающий.

Очевидно, что сравнение подобных продуктов исключительно по выручке начинает отражать скорее коммерческую модель, чем уровень технологий.

Это особенно актуально для российского рынка, где многие разработчики делают ставку на свободное распространение продуктов, пилотные внедрения и Community-версии.

Поэтому сам факт появления технического исследования выглядит значительно более полезным для заказчиков, чем очередной рейтинг по объему продаж.


Что особенно понравилось

ЛАНИТ не стал выбирать победителя исключительно по одному параметру. Вместо этого исследование рассматривает различные аспекты современных СУБД:

  • архитектуру,

  • совместимость,

  • миграцию,

  • безопасность,

  • разработку,

  • эксплуатацию,

  • инструменты администрирования,

  • возможности интеграции,

  • современные функции.

Именно такой подход позволяет увидеть реальные сильные стороны каждого продукта. На наш взгляд, это самое важное достижение исследования.

Как разработчики Digital Q.DataBase мы, конечно, внимательно изучили разделы, посвященные нашему продукту.

Было приятно увидеть, что исследование отметило сильные стороны платформы в тех направлениях, развитию которых команда уделяет особое внимание:

  • совместимость с Microsoft SQL Server;

  • поддержку Oracle-диалекта;

  • средства миграции;

  • инструменты разработки;

  • многодиалектную архитектуру.

Многие из этих направлений действительно являются ключевыми для Digital Q.DataBase, поскольку основная задача платформы — максимально упростить переход существующих корпоративных систем с Oracle Database и Microsoft SQL Server без дорогостоящего переписывания прикладного кода.

Это соответствует архитектурной концепции продукта, основанной на поддержке нескольких SQL-диалектов, включая PL/pgSQL, T-SQL и PL/SQL.


Но во время чтения возникло несколько вопросов...

Именно вопросов. Поскольку исследование получилось очень масштабным, совершенно естественно, что некоторые моменты хотелось бы обсудить подробнее.

Вопрос первый. Oracle-пакеты

Одним из наиболее интересных разделов исследования стала оценка совместимости с Oracle. Однако именно здесь возник вопрос к методике подсчета.

Согласно официальной документации Digital Q.DataBase, в продукте реализована совместимость с 56 пакетами Oracle, включая семейства DBMS_* и UTL_*. Разумеется, само по себе количество пакетов не является показателем качества совместимости. Намного важнее полнота реализации каждого из них. Однако если исследование использует количественные критерии сравнения, важно понимать, каким образом эти показатели рассчитывались. Для сравнения, в классическом PostgreSQL подобных пакетов нет вовсе.

Во многих российских PostgreSQL-дистрибутивах базовая совместимость обеспечивается за счет использования расширения orafce, которое реализует лишь ограниченный набор наиболее востребованных возможностей Oracle — порядка пяти пакетов.

В то же время Postgres Pro, являясь одним из наиболее известных российских форков PostgreSQL, согласно открытой документации поддерживает 12 Oracle-пакетов.

Поэтому хотелось бы лучше понять методику исследования. Каким образом производился подсчет? Какие пакеты учитывались? Учитывались ли полностью реализованные пакеты или отдельные функции внутри них? Какая дата фиксации использовалась? Ответы на эти вопросы сделали бы результаты исследования еще более прозрачными.

Вопрос второй. Версии продуктов

Еще один момент касается используемых версий. Российские СУБД сегодня развиваются очень быстро. За несколько месяцев продукт может получить десятки новых возможностей. Поэтому при подготовке подобных исследований особенно важно явно фиксировать дату, на которую оценивается функциональность каждого продукта. Это позволит избежать ситуаций, когда исследование сравнивает продукты разных поколений.

В частности, при изучении материалов исследования мы обратили внимание, что для Digital Q.DataBase в разных его разделах используются сведения, относящиеся как к версии на базе PostgreSQL 17, так и к версии на базе PostgreSQL 18. В связи с этим хотелось бы лучше понимать, какая именно версия продукта являлась базовой при проведении оценки отдельных критериев и на какую дату фиксировалась функциональность.

Вопрос третий. Критерии

Исследование ЛАНИТ стало большим шагом вперед именно потому, что сравнивает технологии.
При этом основное внимание в исследовании уделено именно сравнению технических возможностей продуктов. Возможно, в будущих версиях стоит добавить еще несколько объективных критериев.

Например:
• количество успешных миграционных проектов;
• масштаб фактического использования продукта;
• скорость развития продукта;
• частоту выпуска новых версий;
• открытость бесплатных редакций;
• полноту документации.

Такие показатели не заменят техническое сравнение, но позволят лучше понять зрелость каждой платформы и ее готовность к использованию в реальных проектах.


Почему это важно именно сейчас

Российский рынок СУБД находится в уникальной ситуации. Практически все разработчики активно развивают свои продукты. Каждые несколько месяцев появляются новые возможности, растет совместимость с Oracle и Microsoft SQL Server, совершенствуются инструменты миграции, появляются новые средства администрирования и разработки. В таких условиях регулярные технические исследования становятся значительно полезнее любых коммерческих рейтингов.


Вместо заключения

Главная ценность исследования ЛАНИТ заключается вовсе не в том, какая СУБД получила на несколько баллов больше другой. Настоящая ценность — в смене самого подхода.

Впервые предметом обсуждения стали не объемы продаж, не маркетинговые бюджеты и не финансовые показатели компаний, а реальные технические возможности продуктов. Нам кажется, именно этого российскому рынку не хватало уже много лет.

Да, отдельные оценки могут вызывать вопросы. Да, методика наверняка будет совершенствоваться. Да, производители неизбежно будут спорить по отдельным пунктам. Но это абсолютно нормальный процесс для любого зрелого отраслевого исследования.

Возможно, следующим шагом в развитии подобных инициатив могло бы стать появление независимого академического исследования российского рынка СУБД. Такую работу могли бы выполнить профильные университеты или научно-исследовательские институты совместно с отраслевым сообществом.

Сегодня сведения о возможностях российских СУБД распределены между документацией производителей, отдельными исследованиями, практическим опытом внедрений и экспертными публикациями. В результате ни у заказчиков, ни у отраслевого сообщества, ни у организаций, формирующих государственную политику в сфере отечественного ПО, фактически нет единого независимого источника, который позволял бы объективно оценить текущее состояние российского рынка СУБД.

Появление подобного исследования стало бы важным дополнением к уже существующим отраслевым инициативам и могло бы стать надежной аналитической основой для принятия технических и стратегических решений.

Хочется верить, что работа ЛАНИТ станет первой из серии подобных сравнений, которые будут регулярно обновляться, обсуждаться профессиональным сообществом и совершенствоваться вместе с развитием российских СУБД.

Исследование ЛАНИТ: https://www.cnews.ru/projects/2026/Rossijskie_SUBD_na_baze_PostgreSQL_sravnili