Сетевые ускорения в комплексе Скала-СР / Postgres Pro: настоящее и будущее
В прошлом году мы представили кластерную машину баз данных Скала-СР / Postgres Pro, основной особенностью которой стала аппаратная и программная поддержка прямого доступа к оперативной памяти удалённого узла (RDMA). Первые комплексы уже установлены у заказчиков и уже с первой реализацией стали возможны конструкции, неосуществимые без RDMA и функции разгрузки CPU, доступной на сетевом оборудовании Mellanox. Тем не менее, возможности, которые даёт это оборудование, гораздо шире, и данный доклад посвящён текущим работам и перспективным направлениям развития.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Валерий Косарев - начальник отдела
Подключаемое хранилище для больших объектов
Хранение бинарных данных в таблицах базы данных иногда является хорошим решением для конкретного проекта. Но иногда, в силу изменения условий или недостаточной проработки решения, такое хранение становится настоящей головной болью. И даже если есть понимание, как и где нужно разместить такие данные, переход к новым решениям зачастую очень не прост, часто требуется доработка в прикладном коде и останов системы для миграции. В докладе представляется частное решение подобной проблемы. Разработанный extension позволяет освободить базу от таких данных, перекладывая бинарные данные в хранилище Ceph и не только. Причем прозрачно для приложений.
-
Дмитрий Белявский ТЦИ Ведущий специалист
Криптографические параметры настройки PostgreSQL
При настройке PostgreSQL можно указать ряд криптографических параметров, относящихся как к соединению между клиентами и базой, так и к механизму авторизации. Доклад рассказывает, что они означают.
-
Олег Бартунов Postgres Professional генеральный директорНикита Глухов Postgres Professional Разработчик
"Умное" индексирование jsonb
PostgreSQL имеет репутацию универсальной СУБД,то есть базы данных, с которой можно стартовать практически любой проект, так как она имеет богатую функциональность,отличную репутацию и большое сообщество. Ее расширяемость позволяет добавлять недостающие функции силами прикладных программистов без остановки системы.
Я расскажу про то, как мы в Postgres Professional улучшили работу с индексами, а именно, добавили возможность использования параметров для их создания. В качестве примера, я расскажу про "умное" индексирование jsonb с помощью нашего расширения jsquery. "Умное" индексирование означает, что можно задавать подмножество jsonb для индексирование с помощью jspath,нового типа данных jsquery, который можно будет указывать в качестве параметра при создании индекса. Таким образом, индекс будет меньше,что положительно скажется на производительности запросов и лучшей конкурентности. Кроме того, параметры к оп классам позволят гибче работать с уже существующими индексами, а также помогут при индекскации jsonb с помощью jsonpath из ожидаемого SQL/JSON.
-
Алексей Клюкин Zalando SE Database EngineerАлександр Кукушкин Zalando SE Database Engineer
Мастер-класс: Управление высокодоступными PostgreSQL кластерами с помощью Patroni
Patroni - это Python-приложение для создания высокодоступных PostgreSQL кластеров на основе потоковой репликации. Оно используется такими компаниями как Red Hat, IBM Compose, Zalando и многими другими. С его помощью можно преобразовать систему из ведущего и ведомых узлов (primary - replica) в высокодоступный кластер с поддержкой автоматического контролируемого (switchover) и аварийного (failover) переключения. Patroni позволяет легко добавлять новые реплики в существующий кластер, поддерживает динамическое изменение конфигурации PostgreSQL одновременно на всех узлах кластера и множество других возможностей, таких как синхронная репликация, настраиваемые действия при переключении узлов, REST API, возможность запуска пользовательских команд для создания реплики вместо pg_basebackup, взаимодействие с Kubernetes и т.д.
Слушатели мастер-класса подробно узнают, как работает Patroni, получат практические навыки настройки высокодоступных кластеров на его основе, познакомятся с различными дополнительными возможностями и поучаствуют в диагностике проблем. Будут рассмотрены следующие темы:
- область применения: какие задачи HA успешно решаются Patroni
- обзор архитектуры
- создание тестового кластера
- утилита patronictl
- изменение конфигурации PostgreSQL для кластера, управляемого Patroni
- мониторинг с помощью API
- подходы к переключению клиентов
- дополнительные возможности: ручное переключение, перезагрузка по расписанию, режим паузы
- настройка синхронной репликации
- расширяемость и универсальность
- частые ошибки и их диагностика
Для полного участия в мастер-классе вам понадобится ноутбук с установленным git, vagrant и virtual box.
Vagrant можно загрузить со страницы https://www.vagrantup.com или установить с помощью пакетов в вашем дистрибутиве. Virtualbox: https://www.vagrantup.com
После установки Vagrant и Virtualbox нужно выполнить:
$ git clone https://github.com/alexeyklyukin/patroni-training $ cd patroni-training $ vagrant up
После того, как patroni box поднимется и установит необходимые пакеты к нему можно подключиться с помощью vagrant ssh.