Рубрика «postgresql» - 41

Про интервальные индексы - 1

Под катом будем разбираться нужен ли для индексации интервалов специальный индекс, как быть с многомерными интервалами, правда ли что с 2-мерным прямоугольником можно обращаться как с 4-мерной точкой и т.д. Всё это на примере PostgreSQL.
Читать полностью »

Вместо предисловия

Статья будет интересна тем, кто хоть раз задумывался о вопросе наката изменений (патча) на реляционную БД. Статья не будет интересна тем, кто уже освоил и использует Liquibase. Главной целью данной статьи является указание ссылки на репозиторий с примером использования. В качестве примера я выбрал накат sample-схемы HR на БД Oracle (список всех поддерживаемых БД) — любой желающий может скачать себе репозиторий и поиграться в домашних условиях. Желание продемонстрировать пример вызвано обсуждением этого вопроса на ресурсе sql.ru.

Читать полностью »

Пару слов для начала

Итак, данный мануал подойдет для тех, кто ищет универсальный инструментарий для тестинга большого пула систем и решения большинства задач по нагрузочному тестированию. Статья рассчитана на новичков в этом деле, поэтому постараюсь максимально детализировать и упрощать процесс. Коротко обсудим каждый из элементов в нашей связке и перейдем к их первичной установке и настройке:

  1. Apache JMeter – инструмент для нагрузочного тестирования, который способен проводить тесты для JDBC-соединений, FTP, LDAP, SOAP, JMS, POP3, IMAP, HTTP и TCP из коробки и еще множество других протоколов и решений, используя различные плагины.
  2. Yandex.Tank – это облачный инструмент для нагрузочного тестирования, использует различные генераторы нагрузки, в том числе и JMeter.
  3. Yandex.OverLoad – сервис для удобного мониторинга и анализа серверов под нагрузкой.

Читать полностью »

1. Кластер multimaster

Расширение multimaster и его поддержка в ядре, которые есть только в версии Postgres Pro Enterprise, дают возможность строить кластеры серверов высокой доступности (High Availability). После каждой транзакции гарантируется глобальная целостность (целостность данных в масштабах кластера), т.е. на каждом его узле данные будут идентичны. При этом легко можно добиться, чтобы производительность по чтению масштабировалась линейно с ростом количества узлов.
Читать полностью »

Cила PostgreSQL - 1

Встречаясь со сложной нетривиальной задачей по поиску и обработке данных, порой хочется решить ее в лоб. И хотя ты понимаешь, что решение возможно будет медленным или вообще нежизнеспособным, а знаний и опыта не хватает, чтобы решить ее по-настоящему, не нужно спешить. Важно понять, что СУБД были специально созданы для этого, и решать задачи, предназначенные для них, другими способами не стоит.
Читать полностью »

Мы уже рассмотрели механизм индексирования PostgreSQL, интерфейс методов доступа и три метода: хеш-индекс, B-дерево и GiST. В этой части речь пойдет о SP-GiST.

SP-GiST

Вначале немного о названии. Слово «GiST» намекает на определенную схожесть с одноименным методом. Схожесть действительно есть: и тот, и другой — generalized search trees, обобщенные деревья поиска, предоставляющие каркас для построения разных методов доступа.

«SP» расшифровывается как space partitioning, разбиение пространства. В роли пространства часто выступает именно то, что мы и привыкли называть пространством — например, двумерная плоскость. Но, как мы увидим, имеется в виду любое пространство поиска, по сути произвольная область значений.

SP-GiST подходит для структур, в которых пространство рекурсивно разбивается на непересекающиеся области. В этот класс входят деревья квадрантов (quadtree), k-мерные деревья (k-D tree), префиксные деревья (trie).

Читать полностью »

Проекции? Hет, спасибо - 1

Под катом будет небольшая заметка о применении пространственного индекса
на основе zcurve для индексации точечных данных, расположенных на сфере.
А так же bencmark-и для PostgreSQL и сравнение с таким же (но совсем другим)
индексом на R-дереве.
Читать полностью »

DBaaS: базы данных в облаке - 1

Источник

Друзья, всех с прошедшим вчера Днем программиста! Жизни без багов и красивейшего кода!)

Мы продолжаем разбор облачных сервисов Техносерв Cloud и сегодня детально разложим, из чего состоит наша облачная база данных. Если заглянуть в результаты исследования, проведенного IDG Connect по заказу Oracle, увидим, что DBaaS скоро будет самым востребованным сервисом частного облака. Растет и число публичных сервисов DBaaS.

Снижение затрат за счет консолидации ресурсов, масштабирование по мере необходимости, контроль расходов, доступ к данным из любого места – всё это факторы, влияющие на выбор в пользу облачной базы данных. На рынке облачных услуг свои базы данных предлагают его ведущие игроки – Amazon Web Services, IBM, Microsoft и Oracle. Но есть одна проблема — все они разворачивают БД за пределами России, более того, далеко не все из них предлагают сервис – администрирование, управление производительностью, круглосуточную техническую поддержку (желательно на русском языке), – а только платформу.

Чтобы ответить на этот запрос рынка, мы запустили свой сервис и стали единственным российским облачный провайдером, работающим с четырьмя основными базами данных под ФЗ-152 и ФЗ-242.

Читать полностью »

PostgreSQL: материализованные представления и FDW - 1

Вы наверняка знаете, что в Postgres есть материализованные представления (materialized views) и обертки сторонних данных (foreign data wrappers, FDW). Материализованные представления позволяют материализовывать запросы и обновлять их по требованию. Обертки сторонних данных предоставляют функциональность загрузки данных из внешних источников, таких как, например, NoSQL-хранилища или другие серверы Postgres.

Вероятно, что вариант использования материализованных представлений совместно с обертками сторонних данных вы еще не рассматривали. Материализованные представления ускоряют доступ к данным: результаты запросов сохраняются и отпадает необходимость выполнять их еще раз. Доступ к сторонним данным через FDW может быть довольно медленным, поскольку они находятся в других системах. Объединив эти функции, можно в итоге получить быстрый доступ к сторонним данным.

Читать полностью »

Секционирование PostgreSQL с помощью pg_pathman - 1

Александр Коротков, Дмитрий Иванов (Postgres Professional)

Ведущий: Тяжелая артиллерия в лице Александра и Дмитрия будет рассказывать про важную фичу Postgres. И не то, чтобы фичу, а проблему, с которой сталкиваются люди, работающие с Postgres – это то, как правильно секционировать или партиционировать, как вам более удобно произносить, таблицы. И Александр с Дмитрием уже довольно длительное время трудятся над расширением, которое позволяет это делать гибко, хорошо, удобно и быстро.

Александр Коротков: Как правильно уже сказали, наш доклад будет посвящен расширению pg_pathman, которое реализует продвинутое секционирование в Postgres. Основную часть доклада будет рассказывать мой коллега Дмитрий Иванов, который сейчас очень активно включился в работу над расширением pg_pathman, а я буду время от времени что-то добавлять.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js