Продвинутые техники pg_upgrade
На сегодняшний день утилита командной строки pg_upgrade является наиболее популярным инструментом для обновления между мажорными версиями Postgres. Однако помимо достоинств, у неё есть и известные проблемы. Одна из наиболее критичных: что делать, если произошёл сбой? Цель данного доклада - раскрыть те маленькие секреты, благодаря которым любой из слушателей сможет существенно улучшить процесс выполнения обновлений.
Мы начнём с обсуждения базового режима фунционирования pg_upgrade. Потом мы изучим то, что позволяет обновить многотерабайтный кластер за считанные минуты. В конце мы обсудим те самые ситуации сбоя, которых все боятся, а также разберёмся, что делать в случае их возникновения, чтобы обрести уверенность и определённость.
Список подтем доклада приведён ниже:
- Как работает pg_upgrade? Общая картина
- О pg_upgrade (вызов из командной строки)
- аргументы и опции
- Пошаговое выполнение обновления
- О репликации на основе РОЛИ
- с атрибутом REPLICATION
- с атрибутом LOGIN
- Опции для обновления: копирование или жёсткие ссылки?
- Что делать после обновления?
- о производительности
- об анализе
- о команде REPACK
- о переиндексации
- Когда что-то идёт не так, и точка невозврата уже пройдена (пройдена ли?)
- Обновляем РЕПЛИКУ
- Метод по умолчанию: pg_basebackup
- Продвинутый метод:
- - используем rsync
предупреждение: закольцовка vacuum
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Антон Дорошкевич ИнфоСофт Руководитель Отдела-ИТСжатие на уровне СУБД в реалиях 1С
В PostgresPro Enterprise есть замечательный механизм сжатия. 2020 год мною был посвящён исследованию этого механизма в реальной работе 1С. Накоплены некоторые статистические данные и конечно тонкости использования и поведения 1С по сравнению с другой популярной СУБД, которыми и хочу поделиться.
-
45 мин
Николай Самохвалов Nombox LLC ОсновательАвтоматическое тестирование изменений БД (DDL, DML)
В высоконагруженном проекте любое изменение несёт в себе заметные риски сбоя или деградации производительности. Мы видим, как растёт сложность систем, количество серверов БД, релизов в неделю, автоматизация всего и вся в CI/CD pipelines, контейнерах, Kubernetes.
Но вот когда речь заходит о тестировании изменений в БД — от банального добавления индекса до сложных, почти «хирургических» операций вроде замены в первичного ключа int4 на int8 в многотерабайтной таблице под нагрузкой — тут налицо отставание технологий и методологий. В лучшем случае изменения проверяются визуально, и тут уж всё зависит от опыта и усталости проверяющего.
В докладе мы расскажем как мы (Postgres.ai) закрываем этот вопрос с помощью нашего решения Database Lab:
- моментальная выдача независимых тонких клонов для многотерабайтных БД, готовых к проверкам,
- интеграция в существующие CI/CD-инструменты и рабочий процесс,
- сбор метрик, наиболее важных для принятия решения об одобрении/отклонении изменения (и даже автоматическое отклонения совсем опасных действий).
-
45 мин
Дмитрий Урсегов Postgres Professional Руководитель группы разработкиШардман - естественный подход к шардингу в PostgreSQL
Объем данных, с которым работают современные корпоративные и интернет системы, постоянно растет. При этом все сложнее становится иметь и синхронизировать несколько копий данных в разных системах. Возникает необходимость работать с большими объемами данных непосредственно в транзакционной СУБД, Часто такое требование накладывает и логика приложений, которым необходимы результаты в реальном времени. В докладе рассмотрим какой может быть универсальная распределенная транзакционная СУБД. Разберем такие аспекты как типы нагрузки и их приоритизация, динамическое выделение ресурсов, уровень консистентности. Расскажем на каких инструментах в PostgreSQL можно построить такую систему, что у нас уже получилось и какие задачи еще предстоит решить.
-
45 мин
Олег Бартунов Postgres Professional генеральный директор
Никита Глухов Postgres Professional РазработчикJSONB изнутри
JSONB - популярнейший тип данных в постгресе, но нам часто говорят, что его производительность нуждается в улучшении. Часто в одном поле типа JSONB одновременно находятся и короткие, и большие значения, например блоб и его метаданные. Сейчас это весьма неэффективно. Но мы придумали несколько подходов, дающих, как показывают эксперименты, весьма сильное ускорение.