Оптимизация производительности PostgreSQL
PostgreSQL - одна из лидирующих технологий среди СУБД с открытым исходным кодом. По умолчанию конфигурация PostgreSQL не подходит для конкретной рабочей нагрузки. Эта дефолтная конфигурация PostgreSQL рассчитана на то, чтобы пользователь мог запустить Postgres на любой системе, используя минимум ресурсов. Следовательно, установленный на высокопроизводительной машине экземпляр PostgreSQL в конфигурации по умолчанию не даст оптимальной производительности, потому что машина настроена так, чтобы использовать все доступные ресурсы. PostgreSQL предоставляет возможности для настройки СУБД под вашу рабочую нагрузку и характеристики вашего оборудования. Помимо PostgreSQL также можно настроить ядро Linux для оптимизации работы СУБД под нагрузкой. В рамках данного мастер-класса мы научимся настраивать некоторые параметры PostgreSQL и посмотрим, какой эффект даёт такая настройка. Однако основной акцент мы сделаем на том, как сконфигурировать Linux для улучшения производительности Postgres. Поскольку в ядре Linux так много параметров, которые можно настроить для более оптимальной работы PostgreSQL, я также поделюсь результатами сравнительного тестирования для разных значений некоторых параметров Linux.
Видео
Другие доклады
-
22 мин
Julien Rouhaud РазработчикКак перестать бояться обновлений glibc
PostgreSQL использует системные библиотеки правил сортировки, например, glibc или ICU, для расположения текста в определённом порядке. Общеизвестно, что необходимо принять меры предосторожности на случай, если библиотека изменит порядок сортировки для какого-либо правила. Любой индекс, который использовал старый порядок, вероятно, будет повреждён после установки новой версии библиотеки.
В данном докладе мы рассмотрим улучшения, которые войдут в PostgreSQL 14 и помогут отслеживать версии правил сортировки, обнаруживать и устранять возможные повреждения индексов, вызванные обновлением библиотек. Мы также обсудим работу, которая выполняется сейчас в целях дальнейшего улучшения этого процесса.
-
45 мин
Ibrar Ahmed Percona LLC Senior Database Architect
Всё о безопасности PostgreSQL
В PostgreSQL реализованы различные уровни безопасности. Данный доклад посвящен всем доступным техникам обеспечения безопасности, используемым в PostgreSQL 13. Мы разберём, как обеспечить безопасность на стороне клиента (LibPq, JDBC) и на стороне сервера. В нем будут затронуты все поддерживаемые методы аутентификации, а также плюсы и минусы всех этих методов. Ниже приведены некоторые подтемы данного доклада:
- Введение в криптографию.
- SSL, TLS, GSSAPI и OpenSSL.
- Шифрование на стороне клиента.
- Обеспечение безопасной аутентификации.
- Защита данных на диске.
- Безопасность резервного копирования и базового резервного копирования.
- Обеспечение безопасности репликации.
- Роли и привилегии внутри базы данных.
Важно знать обо всех уровнях обеспечения безопасности, включая (1) безопасность на уровне сети (2) на уровне диска (3) на уровне строки, (4), на уровне столбца. В этом докладе мы поговорим обо всех вышеперечисленных аспектах обеспечения безопасности, а также обсудим конкретные кейсы и приведём несколько примеров из реальной практики.
-
22 мин
Александр Любушкин ООО "ФОРС Телеком" Технический директор
Юлия Голубева ООО "ФОРС Телеком" Ведущий экспертНовое развитие LUI (Live Universal Interface) - LUI4ORA2PG, инструмент миграции
В докладе будет рассказано о новом инструменте миграции прикладных систем из среды Oracle в среду Postgres. Инструмент разработан на основе средства ora2pg (Gill Darold) и отечественного средства разработки приложений LUI. О LUI делались доклады на конференциях в 2019-м и 2020-м годах:
-
22 мин
Алексей Фадеев Sibedge Старший разработчик .NET, евангелист Postgres.Multicorn Foreign Data Wrapper против plpython
Технология Multicorn позволяет разрабатывать FDW на языке Python, что гораздо проще и быстрее создания FDW на языке C. Однако есть и обратная сторона, Multicorn FDW хорошо работают с примитивными условиями WHERE, но на чуть более сложных случаях возникают трудности, про которые я расскажу. Случаи будут рассмотрены на примере моего Multicorn FDW для получения данных OpenStreetMap. Так же я покажу примеры использования одного и того же кода в Multicorn FDW и функции на plpython, в том числе сравнение производительности. В заключение поделюсь своими выводами, когда лучше использовать plpython, а когда Multicorn FDW.