СУБД Tantor Special Edition

Префетчинг для WAL

Рост производительности в сравнении с PostgreSQL

Рост скорости обработки потоковых данных для процессоров с архитектурой ARM64

Возможность настраивать размеры буферов SLRU

Оптимизация алгоритма сжатия данных pglz

В PostgreSQL существует ограничение (N = 232) на количество идентификаторов транзакций (XID), при достижении которого необходимо выполнить процедуру заморозки. С 64-битным XID переполнение счетчика транзакций становится фактически невозможным

Добавлен параметр libpq_compression, контролирующий доступные методы сжатия трафика между клиентом и сервером

Увеличение производительности путем добавления предварительного чтения блоков WAL (Write-ahead log)

Повышение производительности кэша SLRU (simple least-recently-used) за счет оптимизации его структуры

В частности, для ускорения операций при работе с json\text

Скорость сжатия выше на ~40% ввиду устранения некоторых потенциально избыточных операций

Больше диагностической информации:

Добавлена диагностика внутренних ошибок СУБД (параметр backtrace_on_internal_error)

Повышена информативность логов сервера СУБД: сообщения о старте содержат дополнительные сведения

Утилита pg_controldata содержит дополнительную метаинформацию об издании и сборке, что упрощает диагностику возможных неполадок

Оптимизирована работа SLRU-кэша

Сжатие в libpq

64-битный счетчик транзакций (XID)

Узнать больше

Узнать больше ↗

Узнать больше ↗

Дополнительные модули в сontrib

Параметр transaction_timeout

В пакет contrib добавлены более чем 20 дополнительных модулей (расширений)

Тайм-аут применяется как к явным транзакциям (начатым с помощью команды BEGIN), так и к неявно начатым транзакциям, соответствующим отдельному оператору

Поддержка автономных транзакций

Колоночное хранение данных

Функции, которых нет в PostgreSQL

Потоковая обработка и оптимизированное хранение временных рядов

Высокопроизводительный колоночный метод хранения данных, оптимизированный для работы с append-only данными на современных аппаратных платформах: векторизованная обработка и вычисления в памяти

Поддержка автономных транзакций с применением синтаксиса PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION ↗

Прозрачная анонимизация

Механизм для прозрачной анонимизации позволяет маскировать или заменять конфиденциальные данные в БД. После определения правил маскирования доступ к анонимизированным данным можно получить, используя динамическое маскирование, которое скрывает информацию только для недоверенных пользователей

Обработка данных в реальном времени с использованием только SQL

ETL внутри БД — непрерывная трансформация данных с помощью SQL-запросов

Сокращение объема данных — хранятся только выходные данные непрерывных запросов, которые постепенно обновляются по мере приема данных

Для повышения производительности задействуется пул фоновых рабочих процессов

Tantor PipelineDB

Узнать больше ↗

Фоновая архивация данных

Расширение pg_archive - автоматическое архивирование данных из партиционированных таблиц. Настраиваемые политики автоархивации устаревших данных в фоновом режиме. В сочетании с расширением pg_throttle - мощный инструмент для управления жизненным циклом данных (ILM – information life cycle). Поддерживается столбцовый (columnar) метод доступа.

Платформа Tantor ↗ — интегрированный с СУБД визуальный графический инструмент управления и администрирования

Единая графическая панель управления всеми БД PostgreSQL и другие важные инструменты

Модуль с информацией о текущем событии ожидания конкретного процесса

Статистические данные по найденным предикатам в операторах WHERE и предложениях JOIN

Модуль для отслеживания статистики плана выполнения всех операторов SQL, выполняемых СУБД Tantor

Гипотетические или виртуальные индексы

Расширение pg_trace: глубокий анализ и профилирование SQL-запросов. Простой интерфейс позволяет техническим специалистам быстро выявлять и решать проблемы производительности. Инструмент особенно актуален для пользователей платформы «1С»

Расширение pg_throttle - возможность ограничивать скорость выполнения запросов. Полезно для аналитических систем, когда ограничение потребления ресурсов сервера тяжелыми запросами может существенно снизить негативное воздействие.

Префетчинг для WAL

Контроль целостности журнала транзакций

Полное и инкрементальное резервное копирование

Инструменты и функции для создания отказоустойчивого кластера

Совместимость и интеграция с RuBackup

Быстрое резервное копирование без остановки работы, в том числе, дифференциальное и инкрементальное

Автоматическое обнаружение и восстановление из буфера журнала транзакций

Возможность восстанавливать страницы (раgе), а также карты видимости (visibility map) и свободного пространства (free space map) при его повреждениях

Тестирование на совместимость и интеграция с системой резервного копирования RuBackup от «Группы Астра», синхронизация дорожных карт

Средства маскирования, управления паролями и аудита для надежной защиты БД и поиска конфиденциальных данных

Инструмент динамического маскирования дампа БД и поиска конфиденциальных данных в графическом интерфейсе платформы Tantor

Проверка учетных данных во время создания пользователей, смены паролей и переименования — определение набора правил для управления пользователями и парольными политиками

Прозрачное маскирование данных средствами СУБД «на лету» для недоверенных пользователей

Расширенный аудит в СУБД, подробное ведение аудита журнала сессий и/или объектов

Совместимость с ОС Astra Linux Special Edition во всех режимах работы

Расширенный спектр возможностей для совместимости с некоторыми функциями СУБД Oracle

Возможность устанавливать из репозитория Tantor и использовать некоторые пакеты DBMS, аналогичные в Oracle

Модуль pg_partman ↗ — автоматическое создание и управление партициями таблиц

Возможность синхронизировать схемы БД (DDL) между «ведомым» и «ведущим» серверами для логической репликации

Автономные транзакции для plpgsql

pgq ↗ — универсальная высокопроизводительная очередь с API, основанном на функциях SQL

Сессионные переменные

Хинты для планировщика

Модуль orafce для упрощения миграции

Optimized Row Columnar (ORC) ↗ — колоночный метод хранения данных