О построении кластеров на основе потоковой репликации и PgPool II
Речь пойдет о кластерных решениях для PostgreSQL на основе потоковой репликации и pgpool-II, которые очень популярны в Японии. Также рассматриваются новые возможности следующей версии pgpool-II, которая будет выпущена этой зимой.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Валерий Попов Postgres Professional Руководитель группы информационной безопасности и сертификации
Информационная безопасность в PostgreSQL
В докладе рассмотрим требования информационной безопасности, которые предъявляются к СУБД, используемым для государственных нужд. Разбираются требования регуляторов, проводится сравнение имеющихся сертифицированных версий СУБД, принципы организации дискреционного и мандатного методов доступа к данным. Подробно рассмотрено, как обеспечить невозможность доступа к конфиденциальным данным после их использования (очистка памяти), в каких местах и каким способом реализована очистка данных в СУБД Postgres Pro. В докладе будет рассказано о новой возможности обеспечения безопасности на уровне строк (RLS), которая появилась в PostgreSQL 9.5. Также рассмотрим, как работает группа Security Information в международной группе разработчиков PostgreSQL, каким образом устраняются уязвимости.
-
Константин Книжник Postgres Professional Ведущий разработчик
Менеджер распределённых транзакций для кластера PostgreSQL
В корпоративных информационных системах от СУБД требуется поддержка кластеров, для обеспечения требуемого уровня масштабирования и надёжности. К сожалению, многочисленные попытки реализовать кластеры для Постгреса, такие как Postgres-XL/XC, так и не были доведены до коммерческого уровня и не были приняты сообществом. Другие существующие решения, например, pg_shard, plproxy не поддерживают глобальных ACID транзакций. Наша команда разработала менеджер распределённых транзакций (DTM) как расширение Постгреса, позволяющее достичь глобальной целостности для нескольких экземпляров Постгреса, объединённых в один кластер. DTM - это конструктор, позволяющий реализовать различные решения на его основе. В качестве демонстрации возможностей DTM мы интегрировали его в pg_shard и postgres_fdw. Мы надеемся, что наш подход с расширяемым менеджером транзакций будет включён в версию 9.6 Постгреса и позволит разрабатывать различные кластерные решения на его основе.
-
Peter van Hardenberg Heroku Главный исследователь
Мега-масштабирование PostgreSQL: Советы от работающих с 10^6 баз данных
Heroku Postgres is a cloud database service and the largest provider of PostgreSQL as a service anywhere. We operate more than 1,000,000 PostgreSQL databases with a team of about 10 people. We may be the most efficient DBAs in history, with approximately 100,000 databases per person on our team! This talk will introduce the opportunity and challenges of building and operating a cloud database service, as well as discussing the strategies we use to build, operate, and scale this product and team for the last six years now. We will include details about
- a brief introduction to the service to provide context
- strategies to design and build such a data service
- operational war stories like how to recover from losing thousands of servers at once,
- common challenges users have with Postgres
- and a basic overview of the technical architecture
This is a complementary talk to Will Leinweber's talk, which will go into much more depth on the architecture of the software we have written.
-
Григорий Хромов MyAsterisk Руководитель технического отдела
Обработка статистических данных в режиме реального времени посредством триггеров
В нашей телефонной платформе исторически использовалась СУБД MySQL и стандартная система статистики CDR. Постоянные оптимизации позволили сократить время ожидания загрузки информации, но оно было все еще велико. Ко всему прочему CDR не отличалась детальностью и высокой точностью. Было принято решение миграции на PostgreSQL и создание собственной системы сбора статистики на основе подсистемы CEL. CEL генерирует по одной записи на каждое внутреннее событие происходящее во время звонка и число таких записей может достигать несколько сотен. Применив триггеры PostgreSQL мы смогли сформировать подробную статистику всего в одной записи на каждый звонок. При этом общая производительность по сравнению со старой системой ощутимо выросла – время загрузки сократилось с минуты и более до нескольких секунд.