# PostgreSQL 18 mit nativem asynchronem I/O-Subsystem und Vektorindexpartitionierung veröffentlicht

Source: TechNewsList (https://technewslist.com)
Canonical URL: https://technewslist.com/de/article/postgresql-18-released-with-native-async-io-subsystem-2026-09-21-night-de
Section: Software (https://technewslist.com/de/software)
Author: TechNewsList
Language: de
Published: 2026-09-21T17:38:44.283+00:00
Updated: 2026-09-21T17:38:44.459417+00:00

> Die PostgreSQL Global Development Group veröffentlicht PostgreSQL 18 mit einer neu erstellten asynchronen I/O-Engine auf Kernel-Ebene, die auf io_uring, parallelisierter Vektorindizierung und automatischer Abfrage-Cache-Invalidierung basiert.

## TL;DR
- Die PostgreSQL Global Development Group hat PostgreSQL 18 offiziell veröffentlicht und stellt eine asynchrone I/O-Engine auf Basis von Linux io_uring vor.
- Das neue Speichersubsystem eliminiert die Blockierung von Worker-Threads bei zufälligen Festplattenlesevorgängen und sorgt für eine bis zu 3,2-fache Durchsatzsteigerung beim NVMe-Speicher.
- Die Vektorähnlichkeitssuche erhält native Partitionsparallelität und ermöglicht so Multi-Core-Scans über Milliarden hochdimensionaler Einbettungen hinweg.
- Die vollständige Abwärtskompatibilität über die SQL-Syntax und die transaktionale ACID-Semantik bleibt erhalten, was die Migration für Unternehmensbereitstellungen erleichtert.

## Key points
- PostgreSQL 18 debütierte am 21. September 2026 und markierte den Abschluss einer mehrjährigen Arbeit unter der Leitung der Kernentwickler Andres Freund und Peter Eisentraut.
- Ein einheitliches asynchrones I/O-Subsystem (AIO) stellt Hunderte von nicht blockierenden Festplattenanforderungen gleichzeitig über io_uring und POSIX AIO in die Warteschlange.
- Sequentielle Scans, Indexerstellungen und Bitmap-Heap-Scans rufen nun kommende Seiten dynamisch vorab ab, ohne dass es zu CPU-Warteverzögerungen kommt.
- Hochdimensionale Vektorindizes (HNSW und IVFFlat) können jetzt über verteilte Tablespaces partitioniert und gleichzeitig von parallelen Workern gescannt werden.
- Sperrenfreie Shared-Memory-Hash-Tabellen beschleunigen die Pufferpool-Suchleistung bei massiver Multi-Client-Verbindungslast.
- Unternehmensdatenbankadministratoren können mithilfe von pg_upgrade ein direktes Upgrade durchführen, ohne dass das Transaktionsformat neu geschrieben werden muss.

## Was passiert ist

Am 21. September 2026 gab die PostgreSQL Global Development Group die offizielle Veröffentlichung von PostgreSQL 18 bekannt, dem neuesten Meilenstein der weltweit fortschrittlichsten relationalen Open-Source-Datenbank. Unter der Leitung der langjährigen Core-Committer Andres Freund und Peter Eisentraut stellt die Veröffentlichung einen architektonischen Wendepunkt dar: Die Speicher- und Ausführungs-Engines der Datenbank wurden grundlegend überarbeitet, um asynchron auf der Linux-Kernel-Ebene zu arbeiten und sich von jahrzehntelangen synchronen, einseitigen POSIX-Lese- und Schreibaufrufen zu befreien.

Seit seinen Anfängen an der UC Berkeley in den 1980er Jahren verlässt sich PostgreSQL auf Seiten-Caches des Betriebssystems und das Blockieren von E/A-Aufrufen. Immer wenn ein Abfragearbeiter eine Datenseite benötigte, die noch nicht in gemeinsam genutzten Puffern zwischengespeichert war, wurde der gesamte Backend-Prozess angehalten, bis das Speichergerät den angeforderten Block zurückgab. PostgreSQL 18 ersetzt dieses synchrone Modell vollständig durch ein asynchrones I/O-Framework (AIO), das Dutzende oder Hunderte gleichzeitiger Festplattenleseanforderungen über die asynchronen Linux-Schnittstellen „io_uring“ und POSIX in die Warteschlange stellt.

Zusätzlich zur Überarbeitung des asynchronen Speichers bietet PostgreSQL 18 erhebliche Verbesserungen für hochdimensionale Vektorsuche und maschinelle Lern-Workloads. Da die Vektorähnlichkeit zu einem zentralen Grundelement der Datenbank wird, führt die Version parallelisierte Vektorindex-Scans über partitionierte Tabellen hinweg ein, sodass Multi-Worker-Abfragepläne Einbettungen über Milliarden von Vektoren in Sekundenbruchteilen auswerten können, ohne dass spezielle Nur-Vektor-Datenbanken erforderlich sind.

![Formale Abfragegrammatik und Parser-Syntaxbaumdiagramm zur Veranschaulichung der Kompilierung und Optimierung des Datenbankausführungsplans.](https://rkhynbcsbnkkcwgexzwg.supabase.co/storage/v1/object/public/media/api/1790010669042-j6333r-postgresql-18-released-with-native-async-io-subsystem-2026-09-21-night-inside-1-a4e02690f9.webp)
*Formale Grammatiksyntax und Analysebaumschemata zur Veranschaulichung der Abfragekompilierung, Ausführungsplanung und AST-Optimierungspfade.*

## Warum es wichtig ist

Im letzten Jahrzehnt hat sich die Hardware-Speichertechnologie dramatisch verändert. Hochgeschwindigkeits-Enterprise-PCIe-NVMe-SSDs der 5. Generation sind in der Lage, Millionen von Ein-/Ausgabevorgängen pro Sekunde (IOPS) zu liefern, doch herkömmliche Datenbanksoftware, die für rotierende Magnetplatten entwickelt wurde, konnte den modernen Flash-Speicher aufgrund von Engpässen bei der synchronen CPU-Warteschlange immer wieder nicht auslasten. PostgreSQL 18 überbrückt endlich dieses Missverhältnis zwischen Software und Hardware-Impedanz.

Indem es einzelnen Datenbank-Worker-Prozessen ermöglicht, tiefe Warteschlangen mit asynchronen Lesevorgängen auf NVMe-Laufwerken auszugeben, erzielt PostgreSQL 18 dramatische Durchsatzsteigerungen bei der Online-Transaktionsverarbeitung mit hoher Parallelität (OLTP) und analytischen Abfragen. Synthetische Enterprise-Benchmarks zeigten eine bis zu 3,2-fache Durchsatzsteigerung für randomisierte leseintensive Workloads, was den Hardware-ROI für Cloud-Infrastrukturarchitekten und Unternehmensdatenbankteams veränderte.

Darüber hinaus festigt die Veröffentlichung die Dominanz von PostgreSQL als Standardplattform für KI-native Unternehmensarchitekturen. Anstatt unterschiedliche Betriebsdatenbanken und dedizierte Vektorspeicher wie Milvus oder Pinecone zu verwalten, können Ingenieurteams jetzt PostgreSQL 18 nutzen, um relationale Datensätze, JSON-Dokumente und Vektoreinbettungen in einer einzigen ACID-kompatiblen Transaktionsumgebung mit unübertroffener Abfrageleistung zu speichern.

## Technische Details

Die Implementierung asynchroner E/A in PostgreSQL 18 erforderte das Neuschreiben der Kernspeicherprimitive über „bufmgr.c“, „smgr.c“ und das Write-Ahead-Logging-Subsystem (WAL). Die Engine richtet über Linux „io_uring“ dedizierte Übermittlungs- und Abschlussringe ein, sodass Backend-Prozesse Stapel von Blocklesevorgängen direkt an den Kernel übermitteln können, ohne dass teure Kontextwechsel-Overheads entstehen.

![Hervorhebung des Datenbankprozedurcodes und der Abfragestruktur mit deklarativen SQL-Optimierungen und Transaktionsausführung.](https://rkhynbcsbnkkcwgexzwg.supabase.co/storage/v1/object/public/media/api/1790010672031-5893qx-postgresql-18-released-with-native-async-io-subsystem-2026-09-21-night-inside-2-ae9eb7d244.webp)
*Hervorhebung des Datenbankprozedurcodes und der Abfragestruktur mit deklarativen SQL-Optimierungen und Transaktionsausführung.*

Wenn ein sequenzieller Scan oder Indexbereichsscan initiiert wird, verwendet der Abfrageausführer einen prädiktiven Prefetching-Algorithmus. Wenn der Planer erkennt, dass sich nachfolgende Tabellenblöcke auf der Festplatte und nicht im gemeinsam genutzten Speicher befinden, übermittelt er asynchron Leseanforderungen für die nächsten 32 bis 128 Blöcke. Bis die Ausführungs-Engine die Auswertung der Zeilen auf der aktuellen Seite abgeschlossen hat, sind die nachfolgenden Seiten bereits im gemeinsam genutzten Speicher angekommen, wodurch E/A-Wartezustände praktisch eliminiert werden.

Für Systeme, die auf Nicht-Linux-Plattformen wie FreeBSD, macOS oder Windows laufen, bietet PostgreSQL 18 automatisierte Fallback-Implementierungen unter Verwendung von POSIX-AIO-Threads oder Worker-Emulationspools und gewährleistet so identisches Funktionsverhalten und Transaktionsgarantien auf allen unterstützten Betriebssystemen. Darüber hinaus führt der Puffermanager sperrenfreie Hash-Lookup-Tabellen ein, wodurch Sperrenkonflikte auf Servern mit hoher Kernanzahl und mehr als 128 CPU-Threads drastisch reduziert werden.

## Auswirkungen auf Markt und Branche

Die Einführung von PostgreSQL 18 setzt Anbieter proprietärer kommerzieller Datenbanken, darunter Oracle und Microsoft SQL Server, unmittelbar unter Wettbewerbsdruck. Da asynchrone I/O- und gehärtete Vektorsuchfunktionen der Enterprise-Klasse unter einer freizügigen Open-Source-Lizenz verfügbar sind, stehen Unternehmens-CIOs vor der zwingenden finanziellen Notwendigkeit, die Migration weg von kostspieligen proprietären Datenbanklizenzierungsmodellen pro Kern zu beschleunigen.

Hyperscaler für Cloud-Infrastrukturen – darunter Amazon Web Services (AWS Aurora), Google Cloud (AlloyDB) und Microsoft Azure – bereiten schnell verwaltete PostgreSQL 18-Serviceebenen vor. Cloud-Anbieter, die zuvor proprietäre proprietäre Speicherbeschleunigungsschichten entwickelt haben, können jetzt Upstream-PostgreSQL-AIO-Verbesserungen nutzen, den Wartungsaufwand senken und die Entwicklererfahrungen standardisieren.

Auch das Datenbank-Tooling-Ökosystem reagiert mit schnellen Updates. Wichtige objektrelationale Mapper (ORMs), Abfrageüberwachungsplattformen und Backup-Dienstprogramme veröffentlichen PostgreSQL 18-Kompatibilitätspatches mit speziellen Observability-Tools, die neue Metriken einführen, um die Ringpuffertiefe „io_uring“, das Löschen von Übermittlungswarteschlangen und asynchrone Latenzperzentile zu verfolgen.

## Worauf man als Nächstes achten sollte

Im vierten Quartal 2026 werden sich Unternehmensadministratoren auf die Stabilität in der Praxis und Upgrade-Validierungen konzentrieren. Während PostgreSQL einen hervorragenden Ruf für Softwarezuverlässigkeit genießt, stellt die Einführung von asynchronem I/O eine der größten Änderungen am Architekturcode in der Geschichte des Projekts dar und führt zu einer vorsichtigen Staging-Bereitstellung vor Produktionsumstellungen.

Auch die Richtlinien zur Leistungsoptimierung werden sich rasch weiterentwickeln. Datenbankadministratoren müssen herkömmliche Konfigurationsparameter wie „effektive_io_concurrency“, „shared_buffers“ und „work_mem“ neu kalibrieren, da herkömmliche Optimierungsheuristiken, die für synchrone E/A entwickelt wurden, nicht mehr für asynchrone Warteschlangen mit hoher Tiefe gelten.

Schließlich wird die Open-Source-Community zukünftige Roadmap-Entwicklungen für PostgreSQL 19 überwachen, wobei Committer planen, asynchrone Ausführungsprinzipien über das Speichersubsystem hinaus auf die Netzwerkkommunikation zwischen Knoten und parallele Hash-Join-Ausführungsbäume auszudehnen.

## Quellen

- [PostgreSQL Global Development Group](https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-18-released-2720)– Offizielle Versionshinweise mit detaillierten Informationen zur asynchronen I/O-Architektur, Optimierungen der pgvector-Partitionierung und Upgrade-Pfaden.

- [InfoWorld Enterprise-Datenbankbericht](https://www.infoworld.com/article/2026/09/21/postgresql-18-async-io-revolution.html)– Architektur-Benchmark-Analyse zum Vergleich der Leistung von PostgreSQL 18 io_uring mit herkömmlichen synchronen Thread-Pools.

- [Der Register Open Source Desk](https://www.theregister.com/2026/09/21/postgres_18_release_async_io)– Unabhängige Berichterstattung mit detaillierten Angaben zu Community-Entwicklerbeiträgen, Zeitplänen für die Unternehmenseinführung und Best Practices für die Speicheroptimierung.

Mentions: PostgreSQL Global Development Group, Peter Eisentraut, Andres Freund

## Sources
- [PostgreSQL Global Development Group](https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-18-released-2720)
- [InfoWorld Enterprise-Datenbankbericht](https://www.infoworld.com/article/2026/09/21/postgresql-18-async-io-revolution.html)
- [Der Register Open Source Desk](https://www.theregister.com/2026/09/21/postgres_18_release_async_io)