title

text

Александр Попов
Александр Попов Postgres Professional Инженер
: декабря
20 мин

pgpro_redefinition - расширение для онлайн манипуляций с большими таблицами

Рассказ про расширение для перестройки больших таблиц без блокировок (почти)

pgpro_redefinition - новое расширение, которое позволяет перестраивать таблицы без остановки приложения. Например секционировать большую таблицу, добавить колонку с default значением, разбить таблицу на 2 таблицы и даже создать копию таблицы на другом сервере СУБД.

Слайды

Слайды доступны участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет.

Видео

Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет

Другие доклады

  • Виталий Давыдов
    Виталий Давыдов Postgres Professional Разработчик программного обеспечения
    Иван Панченко
    Иван Панченко Postgres Professional Заместитель генерального директора
    20 мин

    Сферические данные в вакууме сегодня

    Обзор средств PostgreSQL для работы с точками на сфере (земной или небесной) и их сравнительный анализ. point, spoint, spoint3, earthdistance, pg_sphere, PostGIS - для чего использовать и какие у какого средства плюсы и минусы? Затронем также вопросы поиска данных на сфере, включая kNN. В соавторстве с Виталием Давыдовым, ключевым мейнтейнером pg_sphere.

  • Алексей Светличный
    Алексей Светличный Тинькофф Технический продакт менеджер
    40 мин

    Мониторинг и алертинг большой инфраструктуры

    С каждым днем объемы данных, количество инсталяций, обслуживаемых систем приумножается. Зачастую можно проследить даже геометрическую прогрессию. Вопросы инпортозамещения, требования регулятора, новые проекты - все это форсирует развитие Postgres. Такие реалии ставят перед нами амбициозные цели слежения за соблюдением SLA, качественный мониторинг, дашборды по критичным элементам производительности систем. Поделимся нашим опытом и наработками в рамках Tinkoff.

  • Владимир Сердюк
    Владимир Сердюк Общество с ограниченной ответственностью «Кластерные технологии Софтпоинт» Ген. директор
    40 мин

    Распределение транзакционной нагрузки в кластере серверов СУБД

    Данный доклад представляет собой описание концепции и прототипа кластера СУБД, работающего по принципу Master-Master. Проблема синхронизации данных в таких системах ни в одном тиражном решении до сих пор не решена, поэтому масштабирование для OLTP-систем, где транзакционная нагрузка сильно превалирует над аналитической, решается до сих пор только усилением аппаратной части – добавить ядер/процессоров, добавить памяти, что зачастую бывает не самым рациональным решением. Напомню, что задача распределения аналитической нагрузки решается относительно просто с помощью создания дополнительных реплик и перенаправления запросов на чтение вне транзакций на другие реплики. В случае же транзакционной нагрузки, если применять аналогичный подход, возникают коллизии, например, типа «писатель-писатель», которые, если их не учитывать, могут привести к неверным данным в транзакциях. Концепция кластера распределённых вычислений на первый взгляд звучит просто: «Все запросы на изменение данных выполняются мгновенно на всех нодах (серверах кластера), а чтение выполняется локально». Специальный прокси-агент распарсивает запросы, и выполняет запросы на чтение локально, а запросы на изменение перенаправляются параллельно и асинхронно на все остальные ноды кластера. Все изменения выполняются в системе зеркальных распределённых транзакций , которыми управляет координатор распределённых транзакций. Несмотря на простоту концепции и формулировки, возникает множество технических проблем, которые нигде ранее не были решены. В случае высокого параллелизма и конкуренции ресурсов порядок запросов на разных серверах может изменяться, что, в свою очередь, может приводить к изменению состава данных и к распределенным взаимоблокировкам. Также возникают сложности с падением линейной скорости примитивных операций. И, не решив проблемы оптимизации, данное решение сразу не подойдет для большинства систем. Одними из целевых показателей промышленного решения будет являться подключение до 20-и серверов в кластер с линейной просадкой времени операций не более чем на 10 % .

    В докладе будут рассмотрены эти и другие проблемы распределено-вычислительного кластера. В том числе, представлены примеры системы, для которых это будет максимально эффективным решением, а также описание архитектуры и демонстрация прототипа.

  • П
    Павел Баев ФОРС-Центр разработки Инженер
    Денис Леонтьев
    Денис Леонтьев ФОРС-Центр разработки ведущий инженер
    Андрей Пауков
    Андрей Пауков ООО «ФОРС – Центр разработки» Ведущий инженер
    40 мин

    Диагностика производительности базы данных PostgreSQL / Diagnostics of PostgreSQL database performance

    ЦТП ФОРС имеет более чем 30 летний опыт поддержки промышленных СУБД на основе Oracle, последние 9 лет мы оказываем услуги по PostgreSQL. Накопленную за много лет методику применяем в нашей работе. В докладе делаем обзор с примерами использования штатного инструментария диагностики производительности СУБД и ОС. Представляем собственный инструмент PGARM, и как он помогает нам вести диагностику замедлений, в том числе в реальном времени.


    FORS Center of Technical Support with over 30 years of experience in supporting Oracle-based RDBMS has been providing support services for PostgreSQL-based DBMS for the last 9 years. We leveraged our extensive experience gained over many years while developing our PGARM tool. In the presentation we provide a comparison between standard tools for diagnosing DBMS and OS performance and our PGARM. Today we would like to present our own tool: PGARM and to demonstrate how it can help you diagnose slowdowns, including real time diagnostics.