Подключаемые хранилища

Тема подключаемых хранилищ для PostgreSQL стала уже притчей во языцех. Период споров о том, нужны ли подключаемые хранилища, или нет закончился. Позиции скептиков, говорящих, что подключаемые хранилища не нужны, поскольку являются источником неконсистентного поведения СУБД, заметно ослабли после критики реализации MVCC в PostgreSQL со стороны Uber'а. Стало понятно, что подключаемые хранилища нужны как-минимум для альтернативной реализации MVCC через undo-лог, и это стало одним из ориентиров для проектирования интерфейса.

На текущий момент работа над подключаемыми хранилищами перешла в практическую плоскость: ведётся тред, в котором несколько человек разрабатывают набор патчей, и ещё больше делают ревью.

В данном докладе будут рассмотрены следующие вопросы:

• обзор получившегося интерфейса для подключаемых хранилищ;
• изменения в ядре PostgreSQL, которые потребовались для реализации данного интерфейса;
• текущие и потенциальные применения данного интерфейса, включая heap с undo-логом и in-memory OLTP движок;
• текущее состояние патчей и перспектива их принятия в ядро;
• дальнейшее развитие интерфейса с целю расширения возможностей подключаемых хранилищ (columnar, index-organized, LSM и т.д.).

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.

Как мы распрощались с MongoDB и перешли на PostgreSQL

В своем докладе я поделюсь опытом переноса, конвертацией NoSQL-данных в реляционный вид и расскажу, как нам удалось ускорить приложение в 2 раза.

Изначально для хранения данных мы использовали PosgtgreSQL и MongoDB. На практике мы выяснили, что такое разделение крайне неудобно. Мы тратили уйму времени и внимания.

Расскажу, как с помощью mosql мы перенесли данные из MongoDB в PostgreSQL. Теперь все данные могут быть получены одним запросом, а схема таблиц обеспечивает консистентность данных.

Давайте отключим vacuum?!

Такой призыв часто возникает, когда в PostgreSQL возникают проблемы, и главным подозреваемым оказывается vacuum. По опыту, многие наступают на эти грабли, и мне с коллегам по Data Egret нередко приходится разгребать последствия, так как потом всё становится ещё хуже. Но если обратить внимание на сам vacuum, то, пожалуй, нет такого человека, который бы использовал Postgres, и при этом ничего не знал про вакуум. Ведь история вакуума начинается относительно давно, и в интернете можно найти массу как старых, так и новых постов про вакуум, объемные дискуссии в списках рассылки. Несмотря на то, что тема вакуума подробно описана в официальной документации к PostgreSQL, новые посты и новые дискуссии будут появляться и дальше. Возможно, поэтому с вакуумом связано очень много мифов, баек, страшилок и заблуждений. Между тем, вакуум является одним из важнейших компонентов PostgreSQL, и его работа напрямую сказывается на производительности. В одном докладе невозможно рассказать про вакуум абсолютно всё, но я бы хотел раскрыть ключевые моменты, связанные с вакуумом, такие как его внутреннее устройство, основные подходы к его настройке, наблюдение за производительностью, мониторинг, и что делать в случае, когда вакуум - главный подозреваемый во всех бедах. Ну и, конечно же, хочется развеять распространенные мифы и заблуждения, связанные с вакуумом.