Простой инструмент исторического анализа производительности - pg_profile
В поиске проблем производительности администраторам баз данных необходим инструмент исторического анализа нагрузки. Особенно важен подобный инструмент в случаях, когда было зафиксировано время нехарактерного снижения производительности системы, и вам надо выяснить что больше всего нагружало вашу СУБД в это время. Это и поиск ресурсозатратных запросов, и поиск активных и растущих объектов в схеме данных, статистики использования пользовательских функций и использования temp. Существует несколько инструментов, так или иначе решающих эту задачу. Я расскажу об одном таком инструменте, который легко устанавливается в виде расширения к СУБД Postgres, легко настриавается и позволяет получить отчет о нагрузке за некоторый период в прошлом, который будет неплохой начальной точкой дальнейшего расследования.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Антон Дорошкевич ИнфоСофт Руководитель ИТ
Федор Сигаев Postgres Professional технический директор, ведущий разработчик PostgreSQLЧто "мир 1С" ждёт от PostgreSQL
Одну из самых массовых ветвей распространения PostgreSQL в России занимает 1С. В докладе хотел бы поделиться мыслями о том, чего не хватает в PostgreSQL по мнению тех, кто работает с 1С.
-
22 мин
Александр Спирин Лига Цифровой Экономики DBA
Кирилл Калистратов InCountry Senior Performance EngineerPostgreSQL Citus vs MongoDB sharded
Мы хотим поделиться структурой и результатами теста (производительности и не только), в котором участвовали PostgreSQL/Citus и MongoDB для данных нашей компании. Это был весьма увлекательный процесс с неожиданными поворотами и неоднозначным результатом.
-
22 мин
Александр Никитин ЗАО ЦФТ Администратор баз данныхМиграция БД Zabbix c Oracle на PostgreSQL
В докладе я расскажу о том, как появился Заббикс в нашей компании, как мы жили с Ораклом, почему мы приняли решение перейти на PostgreSQL, какие проблемы возникли у нас при переходе, а также какое ПО показалось нам удачным выбором для работы с PostgreSQL.
-
45 мин
Валерий Попов Postgres Professional Руководитель группы информационной безопасности и сертификации
Николай Чадаев Postgres Professional Старший инженерПостроение защищенных БД с использованием мандатного разграничения доступа в PostgreSQL
Ролевая модель разграничения доступа (RBAC) является основным механизмом разграничения доступа во многих СУБД, в том числе и в PostgreSQL. Эта модель является разновидностью дискреционного разграничения с присущими ей ограничениями. Во многих ОС в дополнение к традиционному дискреционному разграничению доступа используется мандатное разграничение (MAC) на основе меток безопасности, которое является обязательным для защиты информации высоких классов, а также представляет дополнительный механизм защиты. Естественно, хочется использовать возможности мандатного разграничения доступа к данным в среде СУБД при работе в ОС с включенным мандатным разграничением.
В нашем докладе мы рассмотрим имеющиеся реализации MAC в СУБД, а также предлагаем свой подход к использованию в PostgreSQL механизмов защиты, которые предоставляет SELinux, расширение sepgsql для PostgreSQL, а также стандартный механизм политики защиты строк (RLS, row level security), который есть в PostgreSQL начиная с версии 9.5.
Созданный прототип работает в enforced режиме под управлением ОС CentOS 7 с включенным SELinux, системными политиками MLS/MCS (Multi Level Security/Multi Category Security). В дополнение к функциональности модуля sepgsql реализовано мандатное разграничение MLS/MCS на уровне строк таблиц. Обеспечивается сетевое взаимодействие с передачей меток по сети с использованием механизмов IPSEC, CIPSO, что позволяет использовать этот подход в многопользовательской, многоузловой сети. Реализация MLS в СУБД оформлена в виде стандартных расширений PostgreSQL. Одно является оберткой вокруг расширения sepgsql, и обеспечивает легкую инсталляцию расширения sepgsql в БД, а также восстановление контекстов безопасности данных при дампе/восстановлении БД. Второе расширение предоставляет сервисные функции для работы с метками, в том числе в доверенном режиме, позволяющем менять контексты безопасности.
В качестве демо-примера мы использовали демонстрационную базу данных Авиаперевозки, подготовленную компанией Postgres Professional, на которой мы продемонстрируем защиту чувствительной информации и персональных данных, сравним различные механизмы организации хранилища меток безопасности и производительность решения.