写点什么

Amazon Aurora Update – PostgreSQL 兼容性

  • 2019-11-19
  • 本文字数:2515 字

    阅读完需:约 8 分钟

Amazon Aurora Update – PostgreSQL 兼容性

就在两年前 (恍如昨日),我在我发布的帖文 Amazon Aurora – New Cost-Effective MySQL-Compatible Database Engine for Amazon RDS 中向大家推荐了 Amazon Aurora。在那个帖文中,我告诉大家 RDS 团队如何以全新、不受限的观点来看待关系数据库模型,并解释了他们如何为云端构建关系数据库。


自那之后,我们收到了一些来自客户的反馈,非常感人。客户非常喜欢 MySQL 兼容性,重视高可用性和内置加密。他们对以下事实充满期待:Aurora 围绕具有容错能力和自我修复能力的存储而构建,使他们能够从 10 GB 一直扩展到 64 TB,而无需预先配置。他们知道,Aurora 跨三个可用区创建了其数据的六个副本,并在不影响性能或可用性的情况下将数据备份到了 Amazon Simple Storage Service (S3)。随着他们不断扩展,他们知道自己可以至多创建 15 个低延迟只读副本,这些副本从公用存储中获取。要了解有关我们的客户如何在全球范围的生产环境中使用 Aurora 的详细信息,请花一些时间阅读我们的 Amazon Aurora 客户评价


当然,客户永远在追求更多,而我们也将竭尽全力了解他们的需求并尽力满足。下面是对我们根据客户的具体反馈所做的一些近期更新的回顾:


10 月 – 从存储过程中调用 Lambda 函数


10 月 – 从 S3 中加载数据


9 月 – 读取器终端节点用于实现负载均衡和更高的可用性


9 月 – 并行预读、更快的索引、NUMA 感知


7 月 – 从 MySQL 备份中创建群集


6 月 – 跨区域只读副本


5 月 – 跨帐户快照共享


4 月 – RDS 控制台中的群集视图


3 月 – 额外故障转移控制


3 月 – 本地时区支持


3 月 – 亚太区域 (首尔) 可用性


2 月 – 亚太地区 (悉尼) 可用性


而且现在提供 PostgreSQL 兼容性



除了功能级的反馈外,我们还收到了许多有关其他数据库兼容性的请求。居于首位的是与 PostgreSQL 的兼容性。该开源数据库 20 年来不断发展,在很多企业和初创公司中受到了广泛应用。客户喜欢使用与 PostgreSQL 相关联的企业功能 (类似于由 SQL Server 和 Oracle 所提供的功能)、性能优势以及地理空间对象。他们希望能访问这些功能,同时又能使用 Aurora 所提供的所有功能。


目前我们正在推出与 PostgreSQL 兼容的 Amazon Aurora 预览版。它提供了以上所列的所有优势,包括高持久性、高可用性以及快速创建和部署只读副本的能力。以下是您将会喜欢的关于该版本的几个方面:


性能 – Aurora 提供的性能是传统环境中运行的 PostgreSQL 性能的两倍。


兼容性 – Aurora 与 PostgreSQL 的开源版本 (版本 9.6.1) 完全兼容。在存储过程方面,我们正在计划支持 Perl、pgSQL、Tcl 和 JavaScript (通过 V8 JavaScript 引擎)。我们还计划支持 Amazon RDS for PostgreSQL 中所支持的所有 PostgreSQL 功能和扩展。


云原生 – Aurora 会充分利用它在 AWS 内运行这一事实。以下是一些交触点:



以下是您从 RDS 控制台访问所有这些的方式。首先选择 PostgresSQL Compatible 选项:



然后选择您的数据库实例类型,决定多可用区部署,命名您的数据库实例,然后设置用户名和密码:



我们正在预览目前美国东部 (弗吉尼亚北部) 区域提供的 Amazon Aurora 的 PostgreSQL 兼容性,并且您可以通过立即注册来进行访问。


快速比较


我的同事 David WeinGrant McAlister 运行了一些测试,将 Amazon Aurora 的 PostgreSQL 兼容性性能与 PostgreSQL 9.6.1 进行比较。数据库服务器在 m4.16xlarge 实例上运行,测试客户端在 c4.8xlarge 实例上运行。


PostgreSQL 利用 45K 的预配置 IOPS 存储运行,该存储由条带化至一个逻辑卷中的三个 15K IOPS EBS 卷组成,还使用了一个 ext4 文件系统。他们启用了 WAL 压缩和积极的 autovacuum,这两者都可以提高他们所测试的工作负载上的 PostgreSQL 性能。


David 和 Grant 运行的是标准 PostgreSQL pgbench 基准测试工具。他们采用了 2000 的缩放因子,这会创建一个 30 GiB 数据库并会使用多个不同的客户端计数。每个数据点运行一个小时,每次运行之前重新创建数据库。下图显示了测试结果:



David 还分享了其中一次运行的最后几秒钟的过程:


Bash


progress: 3597.0 s, 39048.4 tps, lat 26.075 ms stddev 9.883


progress: 3598.0 s, 38047.7 tps, lat 26.959 ms stddev 10.197


progress: 3599.0 s, 38111.1 tps, lat 27.009 ms stddev 10.257


progress: 3600.0 s, 34371.7 tps, lat 29.363 ms stddev 14.468


transaction type:


scaling factor: 2000


query mode: prepared


number of clients: 1024


number of threads: 1024


duration: 3600 s


number of transactions actually processed: 137508938


latency average = 26.800 ms


latency stddev = 19.222 ms


tps = 38192.805529 (including connections establishing)


tps = 38201.099738 (excluding connections establishing)


 
复制代码


他们还分享了涵盖一次类似运行的最后 40 分钟的每秒吞吐量图:



如您所见,Amazon Aurora 比 PostgreSQL 提供更高的吞吐量,具有约 1/3 的抖动 (分别为 1395 TPS 和 5081 TPS 的标准偏差)。


David 和 Grant 现在正在收集数据,用于撰写一篇更为详细的帖文,他们计划于 2017 年初发布这篇帖文。


即将推出 – Performance Insights


我们还在研究一项新的工具,旨在帮助您非常详细地了解数据库性能。您将能够深入查看每个查询,并详细了解您的数据库如何处理查询。以下是一个非正式预览的屏幕截图:



在预览时,您将能够访问新的 Performance Insights。稍后我将提供更多细节和全部预览。


本文转载自 AWS 技术博客。


原文链接:https://amazonaws-china.com/cn/blogs/china/amazon-aurora-update-postgresql/


2019-11-19 08:00649

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

Flink SQL 在米哈游的平台建设和应用实践

Apache Flink

大数据 flink 实时计算

智商狂飙,问了ChatGPT几个数据库问题后,我的眼镜掉了

NineData

人工智能 MySQL 数据库 ChatGPT NineData

如何通过Java应用程序将OpenDocument 演示文稿(.odp)转换为PDF

在下毛毛雨

Java PDF 转换格式 ODP文档

分布式缓存服务DCS:企业版性能更强,稳定性更高

华为云开发者联盟

云计算 后端 华为云 企业号 2 月 PK 榜 华为云开发者联盟

“采访”ChatGPT看看它对我们GreatSQL社区有什么看法

GreatSQL

MySQL greatsql greatsql社区

银斯微, W-Sharing取得TTA与PaaS-TA兼容级别1双项认证

科技热闻

软件测试 | 软件测试体系

测吧(北京)科技有限公司

测试

从一个Demo说起Zookeeper服务端源码

宋小生

zookeeper

2023年最新互联网大厂精选Java面试真题集锦(JVM、多线程、MQ、MyBatis、MySQL、Redis、微服务、分布式、ES、设计模式)

架构师之道

编程 程序员 计算机 java面试

Apifox 1 月更新 | 将接口调试做到「极简」的新模式上线

Apifox

Apifox API

高级java体系课第1期第二周作业

刘博

4道数学题,求出极狐GitLab CI 流水线之最优解|第1题:有向无环图流水线

极狐GitLab

ci DevOps cicd pipeline 极狐GitLab

有了 ETL 数据神器 dbt,表数据秒变 NebulaGraph 中的图数据

NebulaGraph

数据库 大数据 数据处理 图数据库

什么是智能制造,为什么它对传统制造业影响如此之大?

PreMaint

智能工厂 智能制造

从 await-to-js 到 try-run-js

jump-jump

JavaScript 异步 优化 Async 重试

关于小游戏引擎你还了解哪些?

没有用户名丶

小程序游戏

区块链项目开发技术团队源码交付

开发微hkkf5566

软件测试 | 流程管理平台

测吧(北京)科技有限公司

测试

云原生技术在容器方面的应用

统信软件

容器 云原生 云服务

VSCode一键接入Notebook体验算法套件快速完成水表读数

华为云开发者联盟

人工智能 华为云 企业号 2 月 PK 榜 华为云开发者联盟

设计模式-策略模式详解

C++后台开发

设计模式 策略模式 后端开发 Linux服务器开发 C++开发

明道云致几位重度抄袭者的公开信

明道云

案例 | 在肯尼亚,青年们正在说着“Sheng”语...

澳鹏Appen

人工智能 nlp 数据标注 训练数据 小语种

大规模敏捷测试怎么做?--基础篇

QE_LAB

敏捷测试

陕西旅游集团旗下景区春节期间累计接待超200万人次,这背后也有火山引擎VeDI的身影

字节跳动数据平台

大数据 数据中台 字节跳动 数据产品

直播预告 | 数据库自治平台 KAP 监控告警架构及实例演示

KaiwuDB

监控告警 KaiwuDB 数据库自治

五大要点,让你掌握代码整洁之道!

飞算JavaAI开发助手

渲染行业需要什么,云渲染的优势是什么?

Renderbus瑞云渲染农场

云渲染 云渲染农场 云渲染平台

软件测试 | 项目管理与跨部门沟通协作

测吧(北京)科技有限公司

测试

软件测试 | 测试流程体系

测吧(北京)科技有限公司

测试

全景剖析阿里云容器网络数据链路(四):Terway IPVLAN+EBPF

阿里巴巴云原生

阿里云 容器 云原生

Amazon Aurora Update – PostgreSQL 兼容性_文化 & 方法_亚马逊云科技 (Amazon Web Services)_InfoQ精选文章