PgConf.Russia 2017

Инструмент Citus позволяет распределять таблицы PostgreSQL между несколькими серверами. Расширяя возможности PostgreSQL в плане делегирования и распараллеливания задач между группой рабочих узлов, Citus позволяет горизонтально масштабировать CPU-ресурсы и память для выполнения запросов.

Год назад мы ступили на долгий путь реализации в Citus возможности горизонтального масштабирования в новом измерении - для повышения скорости записи. Так как все запросы на запись обрабатывались через один узел PostgreSQL, скорость записи в Citus ограничивалась CPU-ресурсами одного узла. Citus MX - это новая версия Citus, которая предоставляет доступ к распределенным таблицам с любого узла, обеспечивая повышение скорости записи до уровня NoSQL решений.

Вы тестируете свои релизы PostgreSQL в специально настроенной тестовой среде, прежде чем залить их в продакшен? Вы уверены, что ваша тестовая среда соответствует требованиям продуктовой среды и находится в актуальном состоянии?

В компании Skype мы сталкиваемся c разнообразными проблемами, связанными с тестированием баз данных: - Обобщение и отражение в тестовой среде всего многообразия вариантов продуктовой среды для тысяч реализаций PostgreSQL, связанных с удаленным вызовом процедур (RPC) и репликациями, серверной инфраструктурой, а также внешними скриптами БД. - Постоянно растущие требования к поддержке новых аппаратных средств, недостаточная очистка тестовых данных. - Различия между тестовой и продуктовой средой со временем накапливались.

Шардингом базы данных называют распределение данных по большому количеству серверов для повышения производительности при работе с большими объемами данных. С появлением технологии Foreign Data Wrappers (FDW), стало возможным рассматривать шардинг в постгресе при разумном объеме изменений программного кода. Я занимаюсь улучшением инфраструктуры FDW, в т.ч. наследованием внешних таблиц и push-down запросов, что позволяет постгресу эффективно исполнять распределенные запросы через FDW. В этом докладе мы рассмотрим шардинг на FDW и его сценарии использования, затем я продемонстрирую, как организовать шардинг, и покажу, что для этого было сделано в постгресе. В заключение мы рассмотрим основные планы на будущее - в первую очередь, это асинхронное исполнение запросов и поддержка распределенных транзакций.

Отладка, профилирование и трассировка выполняемых команд являются важной частью процесса разработки любых приложений. Это актуально и при разработке хранимых процедур в СУБД.

PostgreSQL предлагает различные инструменты (как встроенные, так и сторонние) для решения этих задач.

В докладе представлен обзор имеющихся средств, с описанием сильных и слабых сторон. А также подробная демонстрация примеров использования.

Представленный материал является частью базового курса для разработчиков серверной части приложения (DEV1), который компания “Постгрес Профессиональный” планирует анонсировать в ближайшее время.

Материалы к мастер-классу:

• dev1_plpgsql_debug.pdf
• demo_pldbgapi.txt
• demo_plpgsql_debug.txt
• plprofiler_example.htm