Heroku Postgres: архитектура облачного сервиса баз данных
Помимо предоставления универсальной веб-платформы, Heroku предлагает крупномасштабные и поддерживаемые сервисы Postgres. За годы мы многое узнали о том, как использовать Postgres в большом масштабе.
На этом докладе мы расскажем:
- почему Postgres привлекателен для запуска в облачном сервисе
- как подготовить, управлять и контролировать инфраструктуру Postgres
- чем придётся пожертвовать, чтобы Postgres работал в такой среде
- об автоматическом восстановлении после сбоя
- и о многом другом
Слайды
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Дмитрий Васильев Postgres Professional Инженер СУБДМасштабируемость PostgreSQL
В докладе рассказывается о результатах тестирования производительности PostgreSQL на современных Hi-End серверах. Основное внимание было уделено блокировкам для доступа к разделяемым данным и связанными с этим узкими местами. Целью тестирования было проверить пределы линейного read scalability при увеличении количества ядер выделяемых для PostgreSQL. Тестирование проводилось для различных версий БД (9.4, 9.5, 9.6), чтобы проверить нововведения, призванные повысить производительность на многопроцессорных архитектурах.
-
45 мин
Andres Freund Citus DataУлучшая Buffer Manager
Менеджер буферов Postgresql разработан достаточно давно и его возраст даёт о себе знать в некоторых аспектах. Мы обсудим, как он работает сейчас, каковы его недостатки, и что делается сейчас, чтобы их исправить.
- Поиск в кеше обходится дорого
- Таблица сопоставлений буфера организована в виде хеш-таблицы, что затрудняет эффективную реализацию предвыборки, совмещение операция записи и очистки содержимого кеша
- Расширение отношений плохо масштабируется
- Вытеснение из кеша неэффективно
- При вытеснении из кеша замещаются неправильные буферы
-
Pavel StehuleХранимые процедуры в PostgreSQL, язык PL/pgSQL
- Архитектура
- Дизайн и релизация языка PL/pgSQL
- Разница между PL/SQL и PL/pgSQL
- Преимущества и проблемы PL/pgSQL
-
22 мин
Олег Иванов Postgres Professional РазработчикПрименение методов машинного обучения для улучшения планировщика
В докладе будет рассказано о существующем планировщике PostgreSQL, о возможностях его улучшения с помощью методов машинного обучения и о полученных в этой области результатах.