Автор bmlabs 
В последние годы интерес к PostgreSQL резко вырос — во многом благодаря буму генеративного ИИ, который побуждает компании искать гибкие, надежные и масштабируемые хранилища данных. По мере того как Postgres становится основой для множества современных приложений, растет и запрос на инструменты, которые обычно требовали отдельных специализированных решений — например, мощный полнотекстовый поиск, семантический и гибридный поиск.
Именно здесь появляется ParadeDB — проект, который ставит перед собой смелую цель: превратить Postgres в альтернативу Elasticsearch, не теряя при этом преимуществ надежного, хорошо знакомого SQL-движка. Для многих команд Elasticsearch — это, с одной стороны, золотой стандарт поиска, а с другой — дополнительный сервис, который усложняет архитектуру, требует синхронизации данных, настройки репликации и рутинного обслуживания. Разделение данных между базой-источником и поисковой системой приводит к клозу, повышенным затратам и риску потери данных при сбоях синхронизации.
ParadeDB решает эту проблему, встраивая современные поисковые возможности прямо в Postgres. Для этого используется модуль pg_search, написанный на Rust, который реализует полнотекстовый поиск с поддержкой современных алгоритмов ранжирования (например, BM25), булевых, фасетных и гибридных запросов. Индексы ParadeDB — это обычные Postgres-индексы, поэтому они автоматически синхронизируются с данными, обеспечивают транзакционную целостность и прозрачность. Все это доступно через стандартный SQL-синтаксис, без необходимости изучать очередной DSL для поиска.
Кроме того, ParadeDB предлагает семантический и гибридный поиск (сочетание векторных эмбеддингов и обычного текста), автоматическую очистку индексов и полное отсутствие ETL-цепей — данные остаются в одной системе, где и хранятся, и ищутся. Это значительно упрощает архитектуру приложений и снижает операционные риски.
В результате у разработчиков появляется легитимный выбор: либо продолжать использовать Postgres с ограниченными возможностями поиска, либо наращивать стек дополнительными сервисами вроде Elasticsearch — а теперь есть еще и третий путь: использовать ParadeDB как единый источник для данных и поиска, с сохранением всех преимуществ Postgres (ACID, репликация, бэкапы, простота управления) и расширенным функционалом поисковика.
Это особенно актуально в эпоху взрывного роста ИИ: векторно-семантический поиск, комбинированный с полнотекстовым, становится не роскошью, а must-have для умных приложений. И если раньше приходилось выбирать между простотой и функциональностью, то теперь ParadeDB предлагает совместить оба подхода в одной технологической платформе.
По мере роста сообщества и внедрения ParadeDB в индустрии, можно ожидать, что все больше компаний пересмотрят свою архитектуру данных — в пользу более простого, надежного и интегрированного стека на базе Postgres. Elasticsearch по-прежнему незаменим для некоторых узких задач, но для огромного класса приложений, особенно в контексте ИИ, ParadeDB выглядит перспективным и прагматичным решением.