PGConf.Russia 2024

Доклад о базовых принципах serever-prepared statements, и о фактической реализации в PostgreSQL JDBC. Планируется рассмотреть как базовые механизмы, так и краевые случаи.

Примерный список тем:

1) Как задействовать server-prepared statements
2) Какие настройки влияют на server-prepared
3) server-prepared vs batch execution
4) server-prepared vs concurrent executions (несолько разных подключений)
5) server-prepared vs connection poolers
6) Как понять, что server-prepared не работает
7) binary/text parameter/result encoding
8) server-prepared vs типы данных (грубо говоря, timestamptz vs timestamp vs text encoding)

Данный доклад представляет собой описание концепции и прототипа кластера СУБД, работающего по принципу Master-Master. Проблема синхронизации данных в таких системах ни в одном тиражном решении до сих пор не решена, поэтому масштабирование для OLTP-систем, где транзакционная нагрузка сильно превалирует над аналитической, решается до сих пор только усилением аппаратной части – добавить ядер/процессоров, добавить памяти, что зачастую бывает не самым рациональным решением. Напомню, что задача распределения аналитической нагрузки решается относительно просто с помощью создания дополнительных реплик и перенаправления запросов на чтение вне транзакций на другие реплики. В случае же транзакционной нагрузки, если применять аналогичный подход, возникают коллизии, например, типа «писатель-писатель», которые, если их не учитывать, могут привести к неверным данным в транзакциях. Концепция кластера распределённых вычислений на первый взгляд звучит просто: «Все запросы на изменение данных выполняются мгновенно на всех нодах (серверах кластера), а чтение выполняется локально». Специальный прокси-агент распарсивает запросы, и выполняет запросы на чтение локально, а запросы на изменение перенаправляются параллельно и асинхронно на все остальные ноды кластера. Все изменения выполняются в системе зеркальных распределённых транзакций , которыми управляет координатор распределённых транзакций. Несмотря на простоту концепции и формулировки, возникает множество технических проблем, которые нигде ранее не были решены. В случае высокого параллелизма и конкуренции ресурсов порядок запросов на разных серверах может изменяться, что, в свою очередь, может приводить к изменению состава данных и к распределенным взаимоблокировкам. Также возникают сложности с падением линейной скорости примитивных операций. И, не решив проблемы оптимизации, данное решение сразу не подойдет для большинства систем. Одними из целевых показателей промышленного решения будет являться подключение до 20-и серверов в кластер с линейной просадкой времени операций не более чем на 10 % .

В докладе будут рассмотрены эти и другие проблемы распределено-вычислительного кластера. В том числе, представлены примеры системы, для которых это будет максимально эффективным решением, а также описание архитектуры и демонстрация прототипа.

Переход от реактивной поддержки СУБД к проактивной. У себя в компании Постгрес Про мы обрабатываем информацию по всем критическим инцидентам, докапываясь до корневых причин инцидентов. Причину каждого инцидента мы классифицируем по трём направлениям: Технологии, Люди и Процессы. Доклад описывает наш опыт в части комплексного подхода к предотвращению сбоев СУБД.

Что вы можете вспомнить по ключевому слову «безопасность»? Скорее всего, только ролевую модель доступа. На самом деле арсенал средств защиты современных СУБД гораздо шире. Если вам незнакомы такие аббревиатуры, как RLS, FGAC, DLP, PAM, WAF, LBAC, TDE, KMS и масса других, то этот доклад — для вас. Мы расшифруем эти иероглифы, поговорим о том, какие из них действительно важны, а главное — когда и от чего надо защищать базу данных.