title

text

Shawn Kim
Shawn Kim Apposha CEO
15:45 04 февраля
45 мин

Make Your PostgreSQL 10x Faster on Cloud in Minutes

Cloud storage has some unique characteristics compared to traditional storage mainly because it is virtualized and controlled by software. One example is that AWS EBS shows higher throughput with larger I/O size up to 256 KiB without hurting latency. Hence, a user can get only about 4 MiB/sec with 1,000 IOPS EBS volume if the I/O request size is 4 KiB, whereas a user can get about 250 MiB/sec if the I/O request size is 256 KiB. This is because EBS consumes one I/O in a given IOPS budget for every I/O request regardless of the I/O size (up to 256 KiB). Unfortunately, PostgreSQL cannot exploit the full potential of cloud storage because PostgreSQL has designed without considering the unique characteristics of cloud storage.

In this talk, I will introduce the AppOS extension that improves the throughput of a write-intensive workload by 10x by transparently making PostgreSQL cloud storage-native. AppOS works like a storage driver that efficiently exploits the characteristics of cloud storage, such as I/O size dependency to storage throughput and latency, atomic write support in cloud block storage, and fast, but non-durable local SSDs. To do this, AppOS comprises a Linux-compatible file I/O stack including virtual file system, page cache, block I/O layer, cloud storage driver. On top of the file I/O stack, syscall module supports registering pre- and post-handler for file I/O-related system calls in order to transparently work without modifying PostgreSQL codes.

I will focus on presenting key use cases and performance results of the AppOS extension after explaining the internals. Specifically, I will show the performance results of OLTP and some batch workloads using standard benchmarking tools like pgbench and sysbench. I will also present performance results and implications on multiple clouds including AWS, GCP, and Azure.

Слайды

Видео

Другие доклады

  • Андрей Сальников
    Андрей Сальников Data Egret DBA
    45 мин

    Поиск плохих запросов

    Работа с запросами и их оптимизация, это бесконечное приключение для разработчиков, работающих с базами данных. Часто под прицел попадают большие и долго выполняющиеся запросы, но что делать если таких запросов нет в вашем приложении? Как найти те самые запросы что портят взаимодействие между backend частью приложения и базой данных? Какие инструменты мы для этого используем? Обо всем этом будет рассказано в докладе.

  • Pavel Stehule
    Pavel Stehule freelancer Независимый консультант и разработчик
    45 мин

    The performance problems related migrations from PL/SQL to PL/pgSQL

    Porting applications from Oracle to Postgres is common work today. Unfortunately it is not without problems. In presentation I'll try to show the basic performance problems related to differences between Oracle and Postgres and PL/SQL and PL/pgSQL.

  • Дмитрий Урсегов
    Дмитрий Урсегов Postgres Professional Руководитель группы разработки
    22 мин

    Средства Greenplum для работы с внешними данными, примеры разработки коннекторов для Kafka и ClickHouse

    Greenplum - это горизонтально-масштабируемая СУБД, основанная на ядре PostgreSQL.  Она используется для OLAP нагрузок и стандартной задачей является быстрая загрузка или выгрузка большого объема данных. Часто внешними ресурсами данных являются такие же распределенные системы. В этом докладе будет рассказано, какие средства есть в Greenplum для работы с внешними ресурсами, про их архитектуру и производительность: external tables, foreign tables, streaming servers. Что планируется в следующей версии. Будут приведены примеры разработки коннекторов для Kafka и ClickHouse.

  • Олег Бартунов
    Олег Бартунов Postgres Professional генеральный директор
    45 мин

    Энциклопедия полнотекстового поиска

    Встроенный полнотекстовый поиск в PostgreSQL дает уникальные возможности поиска в базе данных, недоступные внешним поисковым движкам, например, когда документ является чисто виртуальным, результатом выполнения сложного запроса, или когда на результаты поиска надо наложить дополнительные ограничения, например, ограничить поиск согласно уровню доступа пользователя. Я расскажу про эти и другие возможности полнотекстового поиска, про его архитектуру, настройку и индексы, а также какие дополнительные возможности стали доступными в последних версиях постгреса и что ожидается в будущем.