LatticeDB — встраиваемая графовая база данных на Zig, хранящая всё в одном файле. Поддерживает HNSW векторный поиск (0.83 мс на 1M векторов) и BM25 полнотекстовый. Есть биндинги для Python, TypeScript, Go. Ориентирована на Graph RAG и агентную память.
Блог-пост утверждает, что SQLite может заменить полнотекстовый поиск, MongoDB, очередь сообщений, Clickhouse, векторную БД, Redis и файловую систему. Подчёркивается 100% MC/DC покрытие, поддержка до 2050 года и public domain. В конце — ироничное «SQLite Replacing Your PlayStation 5».
Доклад создателя SQLite на YouTube (2024) с PDF-слайдами. Хипп объясняет внутреннее устройство: B-деревья, журнал WAL, механизм блокировок и почему SQLite такой надёжный. Никаких сенсаций, но для понимания того, как устроена самая популярная встраиваемая БД, — must watch.
Tailscale столкнулась с 19 случаями повреждения БД за полгода из-за бага в механизме сброса WAL в SQLite, жившего 16 лет. Ошибка вызывала падения и потерю метаданных, исправили после месяцев расследования.
Исследователи JFrog обнаружили, что несколько reported уязвимостей SQLite, попавших в базы данных CVE, полностью сфабрикованы LLM. Такие «slop CVE» заставляют команды тратить время на несуществующие проблемы, а AI-агенты для триажа могут генерировать патчи для кода, которого не существует.
Новая версия LLM CLI показывает reasoning traces reasoning-моделей в stderr, поддерживает GPT-5.6 Luna по умолчанию, server-side инструменты OpenAI (CodeInterpreter, WebSearch) и Anthropic (WebSearch, WebFetch, MCP). В Python API — model.prompt(messages=[]) и stream_events() для работы с reasoning, tool calls и аттачментами.
Саймон Уиллисон собрал интерактивный объяснялщик EXPLAIN и EXPLAIN QUERY PLAN: SQLite крутится в Python через Pyodide в WebAssembly прямо в браузере. Идея простая и злая: не ждать, пока очередной человек «когда-нибудь научится читать query plan», а сразу тыкать его носом в расшифровку.
В заметке предлагается идея editions для SQLite — чтобы менять язык и поведение без ломки старого кода, по аналогии с Rust. Сам аргумент простой: SQLite уже живет слишком долго и слишком везде, чтобы любое изменение было просто «ну обновитесь». Идея не из серии «давайте всё перепишем», а скорее попытка не устроить очередной совместимый ад.
Лобстеры, тот самый общественный сайт, который с августа 2018-го мечтал уйти с MariaDB, наконец доехали до SQLite. Сначала они хотели PostgreSQL, потом передумали, а в итоге в 2026-м признали миграцию достаточно стабильной, чтобы считать SQLite постоянной архитектурой. Не каждый день видишь, как «маленькая» база выигрывает у классической серверной СУБД на живом сервисе.
Авторы выкатили в прод PR, который переводит lobste.rs на SQLite, и подождали до понедельничного всплеска трафика, чтобы не позориться на пустом месте. Итог у них довольно приземлённый: CPU и память снизились, сайт стал шустрее, а ещё можно будет убрать отдельную MariaDB VPS и срезать стоимость вдвое.
Simon Willison выпустил sqlite-utils 4.1, и главное изменение здесь очень в его стиле: команды insert и upsert получили опцию --code. Теперь можно передать блок Python-кода или путь к .py-файлу, который определяет rows() или iterable строк, вместо того чтобы городить промежуточный файл и лишний импорт.
Саймон Уиллисон выкатил sqlite-utils 4.0 — это уже 124-й релиз проекта и первое крупное повышение версии со времен 3.0 в ноябре 2020-го. Внутри три заметных вещи: migrations для базы, вложенные транзакции через новый db.atomic(), и поддержка compound foreign keys. Для утилиты, которая обычно живет в духе «маленький швейцарский нож для SQLite», это уже довольно жирный апгрейд.
Вышел XWayland 24.1.13, и релиз чинит еще две security issues в кодовой базе X.Org Server. Поскольку XWayland — это слой, через который legacy X11-приложения живут внутри Wayland-сессий, такие патчи обычно означают, что кто-то снова нашел способ испортить праздник старому стеку.
Дейн Паулл (Simon Willison) готовит sqlite-utils 4.0rc3 и пишет, что ради него пересмотрел кучу issue и PR, подсматривая ответы у Claude Fable 5 и GPT-5.5. Главная новинка — поддержка introspecting и создания compound foreign keys, причём тут есть тонкое breaking change в table.foreign_keys.
Саймон Уиллисону понадобился Claude Fable, чтобы дотащить sqlite-utils до релиза 4.0rc2, и он отдельно посчитал расходы: около $149,25. История не про магию, а про очень практичную боль — автор хотел добиться стабильного major release без лишнего semver-цирка.
Willison взял репозиторий mdn/browser-compat-data и собрал из него SQLite-базу примерно на 66 МБ. Скрипт для конвертации он сгенерировал через Claude Code for web (Opus 4.8), а в качестве обвязки использовал `sqlite-utils`. Полезная штука для тех, кому надо не «посмотреть на данные», а быстро по ним искать без героизма в JSON.
Саймон Уилсон выкатил 1.0a35 для Datasette и отдельно подсветил новый экран "Create table" в меню действий базы. Он дергает JSON API `/<database>/-/create` и умеет задавать колонки, primary key, кастомные типы, `NOT NULL`, литеральные и expression defaults, а также single-column foreign keys. Для веб-инструмента, который долго жил вокруг чтения данных, это уже вполне взрослый CRUD-уголок.
Саймон Уилсон собрал playground, чтобы проверить, можно ли в Datasette Lite редактировать постоянные SQLite-файлы прямо в браузере через Pyodide и WebAssembly. Ключевой кусок здесь — OPFS, Origin Private File System: он дает браузеру локальное хранилище, а не игрушечную вкладку на полчаса. Сборка, правда, не вручную, а с помощью Claude Code for web — потому что даже экспериментам теперь нужен автопилот.
Simon Willison показывает очень ранний плагин для Datasette: запускаешь `datasette tailscale mydata.db --ts-authkey ... --ts-hostname ...`, и локальный сервер поднимается вместе с Tailscale sidecar. В итоге таблицы можно открыть по адресу вида `http://datasette-preview/` внутри tailnet — удобно, если хочется поделиться данными, не открывая их в интернет.
Simon Willison разбирает, как сопоставлять колонки результата SQLite с их исходными `table.column` в сложных запросах. Идея нужна для Datasette: чтобы по `select users.name, orders.total from users join orders ...` можно было понять, откуда именно приехало каждое значение, а не гадать по кофейной гуще.
Саймон Уиллисон выпустил Datasette 1.0a33 и расширил паттерн `?_extra=` — теперь он работает не только для таблиц, но и для запросов и строк. Это еще альфа, но уже с задокументированным API-экстримом, потому что без этого любой движок данных быстро превращается в музей недосказанностей.
Simon Willison выкатывает минорный релиз datasette 1.0a32 и честно пишет: это багфикс, а не повод для шампанского. Починили INSERT ... RETURNING в новом endpoint /db/-/execute-write и несколько проблем с base_url, которые всплыли во время экспериментов с Service Workers.
Еще один взгляд на datasette 1.0a32: релиз маленький, но конкретный. Исправили INSERT ... RETURNING через /db/-/execute-write и добили баги с base_url, которые вылезли при экспериментах с Service Workers.
Автор разбирает, как на SQLite собрать durable workflows — без отдельного Kafka-ботнета и тяжёлого workflow-engine ради задачи, которая может жить в одной встраиваемой базе. В статье есть конкретные приёмы работы с транзакциями и состоянием задач, и неудивительно, что у поста 435 очков на HN: народ снова проверяет, не слишком ли мы усложнили жизнь.
В репозитории SQLite появился файл AGENTS.md — и он, судя по тексту, написан не для людей из команды, а для тех, кто запускает на кодовую базу LLM-агентов. Там отдельно оговаривается, что SQLite не принимает pull request'ы без предварительной договоренности и бумажек, а ещё человеческие разработчики оставляют за собой право просто не разбирать присланное агентом месиво.