Узкие места PostgreSQL #2
В прошлом году я сделал доклад про неожиданные узкие места PostgreSQL, которые могут застать пользователя (или администратора) врасплох. Обратная связь была очень положительной, а за год накопился новый материал. Поэтому я решил сделать продолжение сериала и разобрать новые ситуации, когда база неожиданно для всех встаёт колом. В этот раз упор будет на машины с большим числом ядер, но не только.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Дмитрий Урсегов Postgres Professional Руководитель группы разработки
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.
-
OOleksii Kozlov Swarm64 AS Senior Test EngineerМихаил Цветков Intel Технический директор
Новые разработки для PostgreSQL: аппаратные технологии энергонезависимой памяти и SQL-акселераторы на ПЛИС в 2020
Серверные технологии не стоят на месте и иерархия хранения и обработки данных стремительно меняется. В приходом в 2019 году принципиально новой памяти Intel® OptaneTM DC persistent memory типовой сервер получил возможность конфигурироваться с терабайтами прямо адресуемой памяти или использовать эти модули как сверхбыстрый энергонезависимый кэш. Параллельно, активно ведется работа по переносу части операций СУБД c ядер ЦПУ на акселераторы на базе ПЛИС.
-
Álvaro Hernández OnGres
StackGres: Cloud-Native PostgreSQL on Kubernetes
An enterprise-grade PostgreSQL requires many complementary technologies to the database core: high availability and automated failover, monitoring and alerting, centralized logging, connection pooling, etc. That is, a stack of components around PostgreSQL. Kubernetes has enabled a new model to deploy software abstracting away the infrastructure. However, containers are not lightweight VMs, and the packing of software paradigms that work on VMs are not valid on containers/Kubernetes. How should be PostgreSQL and its stack be deployed on Kubernetes? Enter StackGres. An open source software that is the result of re-engineering PostgreSQL to become cloud native. Join this talk to learn and see demos of how to generate PostgreSQL minimal containers; how the sidecar pattern is used (abused) to integrate PostgreSQL’s stack components, and how the networking and storage are handled. More info: stackgres.io.
-
Максим Милютин Ozon Ведущий разработчик ПО
Patroni и stolon: инсталляция и отработка падений
Patroni и Stolon - два наиболее известных и продвинутых решения для оркестрации PostgreSQL и обеспечения выскокой доступности (автофейловера) кластеров Leader-Followers конфигурации. Однако инженеры, переходящие со старых проверенных решений (Corosync&Pacemaker) и встроенных из других СУБД, сталкиваются со сложностями в инсталляции этих инструментов и непониманием ролей каждого из компонентов. В данном мастер-классе будет рассмотрен типичный процесс инсталляции кластеров Patroni и Stolon на виртуальных машинах (не в контейнерах), а также разобрано поведение этих кластеров при различных фейлах в инфраструктуре. Весь процесс будет демонстрироваться на трёх виртальных машинах под управлением vagrant с использованием предварительно подготовленных образов. При желании слушатель может следовать за процессом, предварительно подготовив своё окружение.