このリリースは 13.14 からの修正リリース（2024年 5月 9日リリース）です。
13.X からのアップデートではダンプ、リストアは不要です。
しかしながら、13.14 よりも前のバージョンからアップデートする場合には、13.14 のリリース情報も参照してください。
PostgreSQL 13.15 に関する技術情報
PostgreSQL
PostgreSQL 12.19 に関する技術情報
このリリースは 12.18 からの修正リリース（2024年 5月 9日リリース）です。
12.X からのアップデートではダンプ、リストアは不要です。
しかしながら、12.18 よりも前のバージョンからアップデートする場合には、12.18 のリリース情報も参照してください。
12.x バージョン系列は本リリースで最終リリースとなる予定です。
PostgreSQL 16.2 に関する技術情報
このリリースは 16.1 からの修正リリース（2024年 2月 8日リリース）です。
16.X からのアップデートではダンプ、リストアは不要です。
しかしながら、本バージョンでの GINインデックスの修正については、インデックスが既に破壊されている可能性もあるためアップグレード後にインデックス再作成することを推奨します。
また、16.1 よりも前のバージョンからアップデートする場合には、16.1 のリリース情報も参照してください。
PostgreSQL 15.6 に関する技術情報
このリリースは 15.5 からの修正リリース（2024年 2月 8日リリース）です。
15.X からのアップデートではダンプ、リストアは不要です。
しかしながら、本バージョンでの GINインデックスの修正については、インデックスが既に破壊されている可能性もあるためアップグレード後にインデックス再作成することを推奨します。
また、15.5 よりも前のバージョンからアップデートする場合には、15.5 のリリース情報も参照してください。
PostgreSQL 14.11 に関する技術情報
このリリースは 14.10 からの修正リリース（2024年 2月 8日リリース）です。
14.X からのアップデートではダンプ、リストアは不要です。
しかしながら、本バージョンでの GINインデックスの修正については、インデックスが既に破壊されている可能性もあるためアップグレード後にインデックス再作成することを推奨します。
また、14.10 よりも前のバージョンからアップデートする場合には、14.10 のリリース情報も参照してください。
PostgreSQL 13.14 に関する技術情報
このリリースは 13.13 からの修正リリース（2024年 2月 8日リリース）です。
13.X からのアップデートではダンプ、リストアは不要です。
しかしながら、本バージョンでの GINインデックスの修正については、インデックスが既に破壊されている可能性もあるためアップグレード後にインデックス再作成することを推奨します。
また、13.13 よりも前のバージョンからアップデートする場合には、13.13 のリリース情報も参照してください。
PostgreSQL 12.18 に関する技術情報
このリリースは 12.17 からの修正リリース（2024年 2月 8日リリース）です。
12.X からのアップデートではダンプ、リストアは不要です。
しかしながら、本バージョンでの GINインデックスの修正については、インデックスが既に破壊されている可能性もあるためアップグレード後にインデックス再作成することを推奨します。
また、12.17 よりも前のバージョンからアップデートする場合には、12.17 のリリース情報も参照してください。
pg_store_plans (PostgreSQL 実行計画記録ツール)
pg_store_plans とは
pg_store_plans は PostgreSQL の実行計画を取得するためのオープンソースソフトウェアで、PostgreSQL の拡張機能として実装されています。
開発元はNTT OSSセンターのDBチームで、pg_hint_plan、pg_bulkload、pg_rman、pg_statsinfo などの著名なソフトウェアを開発しています。
pgvectorの紹介
pgvector(pgvector/pgvector: Open-source vector similarity search for Postgres)はベクトルデータの類似性検索機能を提供するPostgreSQLの拡張機能です。データベース内にベクトルデータを格納し、特定のベクトルと最も近い要素を検索できます。近似値の算出はユークリッド距離、内積、コサイン距離による距離計算が提供されており、大規模なデータセットでの検索を高速化するためのインデックス機能も提供されています。レコメンデーションシステムや画像や文章の類似コンテンツ検索などのアプリケーション開発で有用になります。
YugabyteDBユースケース紹介
前回の記事では、分散データベース YugabyteDB の概要や特長、アーキテクチャについて紹介しました。
RDBMS と NoSQL にはそれぞれの得意不得意がありますが、YugabyteDB はそれぞれの不得意な部分を補い、RDBMS と NoSQL の両方の特長を融合して設計されたデータベース技術です。YugabyteDB を使用することで、データの厳密な一貫性を保ちながら、水平方向スケーラビリティ、高可用性を実現できます。
YugabyteDB を導入する前に、YugabyteDB が適したユースケースを理解することが重要ですので、今回の記事では、YugabyteDB のユースケース、従来のデータベースソリューションとの使い分けのポイントについて紹介します。