Data & AnalyticsConference45min
PostgreSQL Analytics : It's a Trap!
Cette présentation déconstruit le mythe selon lequel PostgreSQL serait inadapté à l’analytique. Elle examine ses réels points faibles, les apports de PostgreSQL 18, les limites des benchmarks classiques et interroge la pertinence des migrations vers d’autres moteurs quand Postgres, bien configuré, suffit souvent à la majorité des usages.
Lætitia AvrotLætitia Avrot
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Thursday, April 23, 15:40-16:25
TBA 6
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"PostgreSQL n'est pas fait pour l'analytique" — cette phrase magique justifie 90% des migrations vers ClickHouse, DuckDB, Snowflake et consorts. Mais si on regardait vraiment ce qui se passe sous le capot ?
Après 20 ans à triturer des bases en prod, j'en ai marre des décisions prises sur des benchmarks qui comparent un épervier dressé (ClickHouse) avec un corbeau en configuration d'usine (PostgreSQL) — alors que le corbeau peut tout faire s'il est bien entraîné.
Dans ce talk, on va démonter l'architecture de Postgres pour comprendre où sont ses vrais handicaps (spoiler: le stockage en ligne, c'est pas une légende). On verra ce que PostgreSQL 18 apporte comme améliorations, pourquoi les benchmarks classiques comme ClickBench racontent une histoire très... partielle, et ce qu'on perd vraiment quand on abandonne ACID pour gagner en vitesse.
La vraie question n'est pas "quel système est le plus rapide sur un benchmark ?" mais "votre workload justifie-t-il vraiment la complexité d'une stack multi-bases ?" Dans 95% des cas, le meilleur moteur analytique reste celui que votre équipe sait déjà réparer.
Après 20 ans à triturer des bases en prod, j'en ai marre des décisions prises sur des benchmarks qui comparent un épervier dressé (ClickHouse) avec un corbeau en configuration d'usine (PostgreSQL) — alors que le corbeau peut tout faire s'il est bien entraîné.
Dans ce talk, on va démonter l'architecture de Postgres pour comprendre où sont ses vrais handicaps (spoiler: le stockage en ligne, c'est pas une légende). On verra ce que PostgreSQL 18 apporte comme améliorations, pourquoi les benchmarks classiques comme ClickBench racontent une histoire très... partielle, et ce qu'on perd vraiment quand on abandonne ACID pour gagner en vitesse.
La vraie question n'est pas "quel système est le plus rapide sur un benchmark ?" mais "votre workload justifie-t-il vraiment la complexité d'une stack multi-bases ?" Dans 95% des cas, le meilleur moteur analytique reste celui que votre équipe sait déjà réparer.
Lætitia Avrot
Consultante indépendante et passionnée par l'écosystème PostgreSQL, Lætitia Avrot partage son expertise depuis près de 20 ans. Ancienne Field CTO et Practice Leader chez EDB , elle a piloté la modernisation d'infrastructures critiques pour des entreprises du Fortune 500.
Son expertise technique s'accompagne d'un engagement communautaire profond : contributrice reconnue au cœur du projet PostgreSQL , elle a fondé Postgres Women et a été trésorière de PostgreSQL Europe jusqu'en 2025. Conférencière internationale avec plus de 100 interventions à son actif , elle transmet également son savoir comme chargée de cours à l'Université de Lyon depuis 2012. En 2025, elle a été distinguée parmi les 100 leaders du numérique en France (Numerikissimo).
Son expertise technique s'accompagne d'un engagement communautaire profond : contributrice reconnue au cœur du projet PostgreSQL , elle a fondé Postgres Women et a été trésorière de PostgreSQL Europe jusqu'en 2025. Conférencière internationale avec plus de 100 interventions à son actif , elle transmet également son savoir comme chargée de cours à l'Université de Lyon depuis 2012. En 2025, elle a été distinguée parmi les 100 leaders du numérique en France (Numerikissimo).
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