Data Science. SQL hub

PostgreSQL закрыл 52 уязвимости за одно обновление

12 ноября вышли PostgreSQL 18.7, 17.12, 16.16, 15.20 и 14.25, а также второй релиз-кандидат PostgreSQL 19. Помимо 52 уязвимостей, разработчики исправили более 140 ошибок.

У ряда уязвимостей оценка 8,8 по CVSS. Они позволяли пользователю с доступом к базе при определённых условиях выполнить код с правами системного пользователя, от которого запущен PostgreSQL. Также исправили SQL-инъекции в утилитах pg_dump, pg_restore и reindexdb. В примечаниях к релизу за сообщения о нескольких уязвимостях проект благодарит Claude, Ada Logics и программу Anthropic OSS.

После обновления проверьте раздел Updating для своей версии. Проект рекомендует перестроить затронутые индексы GIN и pg_trgm GiST: из-за повреждения индекса поиск мог пропускать подходящие строки. Версия 14.25 стала последней для ветки 14. Стабильный PostgreSQL 19 запланирован на 19 ноября.

https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-187-1712-1616-1520-1425-and-19-rc-2-released-3442/

@sqlhub

NVIDIA выпустила Auto Ontology: теперь ИИ-агенты могут понимать корпоративные базы данных и самостоятельно писать SQL

NVIDIA открыла исходный код Auto Ontology - Python-платформы, которая создаёт семантический слой поверх баз данных и помогает ИИ-агентам работать с корпоративной информацией.

Как это работает:

- Анализирует схемы БД, таблицы, столбцы и связи между ними.
- Автоматически строит онтологию с бизнес-сущностями и их определениями.
- Преобразует вопросы на обычном языке в SQL-запросы.
- Проверяет SQL, значения фильтров и связи между таблицами.
- Возвращает результат вместе с SQL и происхождением данных.

Поддерживаются 10 источников данных: PostgreSQL, MySQL, Snowflake, Databricks, ClickHouse, Trino, DuckDB, SQLite и другие.

Отдельно интересна интеграция с MCP: подключить онтологию к Claude Desktop, Cursor и другим агентам можно через MCP-сервер.

В стеке Python, FastAPI, PostgreSQL, pgvector и Next.js. Есть Docker Compose и Helm для Kubernetes.

Лицензия Apache 2.0.

GitHub: https://github.com/NVIDIA/auto-ontology

PostgreSQL: от SQL до внутреннего устройства

Практический курс на русском для разработчиков, аналитиков и инженеров, которым важно понимать не только синтаксис запросов, но и поведение базы под нагрузкой. Вы построите учебный сервис заказов, исследуете планы запросов, воспроизведёте блокировки и разберёте MVCC, WAL и vacuum.

https://github.com/justxor/postgresql-deep-dive-ru