Как будет развиваться логическая репликация?
Логическая репликация в PostgreSQL доступна начиная с версии 10.0, и с каждым новым релизом она улучшается. Мы начнём доклад с обсуждения базовой архитектуры логической репликации в PostgreSQL, а затем перейдём к различным способам её использования.
Одним из недостатков логической репликации по сравнению с физической является невозможность репликации транзакции до момента коммита. Для транзакций, которые выполняются продолжительное время, это может привести к серьёзной задержке на стороне реплики. Мы обсудим, какое решение этой проблемы реализовано в PostgreSQL.
Мы также остановимся на других крупных разработках в области логической репликации, которые позволят осуществлять потоковую передачу транзакций в заранее заданное время. Это позволит реализовать логическую репликацию без конфликтов. Это также можно будет использовать для масштабирования чтения. Благодаря протоколу 2PC мы сможем убедиться, что реплики получили все данные, закоммиченные на мастере. Теперь мы можем спроектировать систему, где определённые узлы являются владельцами некоторого набора таблиц. Так мы всегда сможем получить данные этих таблиц с этих узлов, а также установить некий внешний процесс для учитывающей это маршрутизации для операций чтения.
В конце доклада мы перечислим новые улучшения, связанные с логической репликацией и вошедшие в недавние релизы PostgreSQL.
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Михаил Цветков Intel Технический директорТехнологии Intel для PostgreSQL
Расскажем о продуктах и решениях Intel для сегмента Data Platform Group: серверных процессорах Xeon 3rd Gen (4S Cooper Lake), памяти PMEm 200 Series, и FPGA.
-
45 мин
Robert Haas EnterpriseDB Вице-президент, руководитель исследований в сфере СУБДПовреждение данных: как его избежать, обнаружить и обеспечить восстановление
Повреждение данных в PostgreSQL может происходить по ряду причин, в числе которых аппаратные ошибки, программные сбои и ошибки пользователя. В данном докладе я расскажу о своём опыте работы с повреждёнными базами. В частности, я упомяну о частых причинах повреждения данных в базе, среди которых процедурные ошибки при снятии резервных копий или восстановлении из них. Также я остановлюсь на частых последствиях повреждения данных в базе - например, ошибках, которые говорят о несоответствии между таблицей и ее индексами либо таблицей и TOAST-таблицей. Также я уделю некоторое внимание техникам, которые используют для восстановления базы или исправления ошибок после повреждения данных, в том числе моему опыту использования pg_resetxlog. Основой для данного доклада послужили реальные кейсы, с которыми я сталкивался в ходе работы с клиентами EnterpriseDB. Надеюсь, что они будут полезны разработчикам PostgreSQL для возможных улучшений этой СУБД, а пользователи получат представление о том, как избежать повреждения данных, обнаруживать его, если оно произошло, и справляться с ним.
-
45 мин
Fabrízio Mello OnGres Inc Разработчик PostgreSQL
Álvaro Hernández OnGres FounderСетевой фильтр PostgreSQL для EnvoyProxy
Как вы осуществляете мониторинг Postgres? Какую информацию вы собираете и насколько она помогает решать возникающие проблемы? Что если вам хочется или нужно логировать все запросы? Высоконагруженные базы данных могут выйти из строя при таком подходе.
В OnGres мы стараемся сделать СУБД PostgreSQL более прозрачной для мониторинга. Поэтому мы вместе с командой Tetrate работали над Сетевым фильтром Envoy для PostgreSQL, расширением, призванным обеспечить и улучшить прозрачность для мониторинга входящего трафика в кластерной инфраструктуре. Это бесплатное расширение с открытым исходным кодом доступно для всех участников сообщества. Вы можете использовать его везде, где пользуетесь Envoy. Оно позволит вам автоматически собирать статистику и устранять проблемы сетевого трафика. Данный доклад обеспечит глубокое погружение в декодирование протокола PostgreSQL и прокси-фильтры Envoy. В рамках этого выступления также будут рассмотрены все возможности сетевого фильтра, его развёртывание и использование в любом окружении.
Полезные ссылки:
-
22 мин
Yana Krasteva Swarm64 VP Product and InnovationСовременное хранилище данных на основе PostgreSQL
Построение хранилища данных на основе PostgreSQL имеет долгую историю. Netezza, Redshift и Greenplum превратили определенные релизы PostgreSQL в решения для хранения данных. В настоящее время, с учетом тенденции к повышению производительности PostgreSQL (улучшение секционирования, статистики, JIT-компиляция и т. д.) и наличия продвинутых расширений, таких, как Swarm64 Data Accelerator, вы можете создать современное, надёжное и многофункциональное хранилище данных. В этом докладе будут рассмотрены тенденции PostgreSQL и хранилищ данных и затронуты ключевые аргументы в пользу выбора PostgreSQL для построения хранилища данных.