Как преобразовать Postgres в облачную платформу

Сводится ли развёртывание Postgres на Kubernetes к простой перераспаковке в контейнере? Или Postgres может использовать другой cloud-native софт для более качественной интеграции с K8s? Мы поговорим об этом на данном мастер-классе и продемонстрируем несколько примеров на StackGres:

• Как преобразовать Postgres в контейнер без инициализации с несколькими контейнерами-"прицепами" для создания пула соединений, резервного копирования, агентов и т.п.
• Определение высокоуровневых CRD в качестве единого API для взаимодействия с Postgres оператором.
• Использование авторизации на основе K8s RBAC для аутентификации пользователя веб-интерфейса управления.
• Использование Prometheus для мониторинга; сборка узла, использование экспортёров и Postgres, и PgBouncer.
• Проксирование трафика Postgres traffic через Envoy. Завершение работы Postgres SSL с помощью плагина Envoy, который также экспортирует метрики "проводного" протокола в Prometheus.
• Использование Fluentbit для сбора логов Postgres и их пересылки в Fluentd, который хранит их в централизованной постгрессовой базе данных.

Во время мастер-класса вы сможете повторить все действия на собственном Kubernetes-кластере и с лёгкостью пройти путь от новичка до профи в Postgres на Kubernetes! Вы сможете создавать собственный Postgres-as-a-Service на Kubernetes всего за несколько минут!

Технологии Intel для PostgreSQL

Расскажем о продуктах и решениях Intel для сегмента Data Platform Group: серверных процессорах Xeon 3rd Gen (4S Cooper Lake), памяти PMEm 200 Series, и FPGA.

JSONB изнутри

JSONB - популярнейший тип данных в постгресе, но нам часто говорят, что его производительность нуждается в улучшении. Часто в одном поле типа JSONB одновременно находятся и короткие, и большие значения, например блоб и его метаданные. Сейчас это весьма неэффективно. Но мы придумали несколько подходов, дающих, как показывают эксперименты, весьма сильное ускорение.

Построение автоматического консультанта и инструментов настройки производительности в PostgreSQL

PostgreSQL - зрелая реляционная СУБД, её история насчитывает более 30 лет. За последний год её оптимизатор запросов стал лучше, и обычно он создаёт хорошие планы выполнения запросов.

Но всегда ли эти планы выполнения запросов хороши? Чтобы оптимизировать процесс их создания, приходится пользоваться предположениями, чтобы планы выполнения запросов создавались достаточно быстро. Некоторые из этих предположений проверить довольно легко (например, актуальность статистики), другие сложнее (например, надо убедиться, что правильные индексы были созданы), а некоторые проверить почти невозможно (например, убедиться, что выборки достаточно репрезентативны даже для ассиметричного повторного секционирования данных). Сегодня из-за всех этих предположений администратор базы данных не всегда осознаёт, что он мог бы добиться значительного улучшения производительности.

Чтобы помочь администраторам баз данных работать с действительно хорошим планом выполнения запросов, ниже мы представим несколько инструментов, которые могли бы помочь решить вышеупомянутые проблемы. Мы расскажем о консультанте для недостающих индексов, поиске недостающей статистики для создания новых метрик, а также информации для исправления ошибок в оценке строк (при этом порядок выполняемых операций соединения и оператор соединения определяются автоматически).

• pg_qualstats предоставляет подсказки для создания новых индексов и расширенной статистики чтобы собрать много предикатных статистических данных о производственной нагрузке.
• pg_plan_advsr создаёт альтернативные планы выполнения запросов автоматически для анализа информации об итеративном выполнении запросов, чтобы исправить ошибку оценки строк.

В рамках этого доклада мы объясним, как устроены эти инструменты, что можно делать с их помощью, и как эффективно использовать оба инструмента вместе. Мы также упомянем другие инструменты для решения смежных проблем. Поэтому наш доклад будет полезен администраторам баз данных, которые заинтересованы в улучшении производительности при выполнении запросов или хотят проверить адекватность существующих настроек, индексов или статистики.