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Postgres-XL

Postgres-XL es una base de datos para el procesamiento paralelo masivo creada a partir de PostgreSQL, con el cual es altamente compatible. Se destaca por su capacidad de admitir, en la misma plataforma, cargas de trabajo de Inteligencia Empresarial y también de tipo transaccional que implican la escritura/lectura de un gran volumen de datos.

Postgres-XL

Postgres-XL está diseñado para ser escalable horizontalmente y lo suficientemente flexible para manejar diferentes cargas de trabajo, incluyendo:

  • Cargas de trabajo OLTP de escritura intensiva
  •  Inteligencia empresarial que requiere OLAP con paralelismo MPP
  • Almacenamiento operacional de datos
  • Almacenamiento clave-valor, incluyendo JSON
  • Sistemas de información geográfica (GIS) geoespacial
  • Ambientes con cargas de trabajo mixtas

La opinión de nuestros clientes

 

«Postgres-XL ha sido fundamental para el éxito del grupo de estudios de Gaia sobre la variabilidad. La flexibilidad que ofrece Postgres ante el enorme desafío científico, su sólida arquitectura y su entorno productivo se destacaron en nuestra búsqueda de grandes plataformas de datos que fueran confiables a largo plazo. La capacidad de acceder en milisegundos a la información sobre fuentes de luz específicas o a los resultados del procesamiento, junto con el potencial de escalabilidad horizontal sin sacrificar las propiedades ACID, ha sido una clara victoria para nuestro proyecto».

Krzysztof Nienartowicz, Director de la ESA Gaia – Centro de Procesamiento de Datos, Agencia Espacial Europea

Disponibilidad

Postgres-XL 10

Postgres-XL 10R1.1 – Publicado el 18 de febrero de 2019

Puede descargar Postgres-XL 10R1.1 aquí

Si desea contribuir, envíe un correo electrónico a [email protected].

Puede contribuir corrigiendo las regresiones y comprobando que las nuevas características de PostgreSQL 10 funcionen con XL 10.

Postgres-XL 9.5

Postgres- XL 9.5 R1.6 – Publicado el 24 de agosto de 2017

Puede descargar Postgres-XL aquí.

Por favor, reporte cualquier problema a [email protected]

Rendimiento

Nuestras pruebas internas para cargas de trabajo de Inteligencia Empresarial revelan un drástico aumento en el rendimiento, en comparación con PostgreSQL nativo. Los resultados, en un clúster de 16 nodos, muestran escalabilidad lineal para la mayoría de las consultas.

PG 9.6 and Postgres-XL Comparison

Características

Algunas de las características más destacadas de Postgres-XL son:

  • Escalable – particiona o replica tablas entre diferentes nodos
  • Compatibilidad completa con ACID, incluyendo MVCC
  • De código abierto
  • Consistencia a nivel de clúster, garantizada por el Global Transaction Monitor
  • Basado en PostgreSQL 9.5, aprovecha al máximo las nuevas características de Inteligencia Empresarial
  • Compatible con todos los drivers de PostgreSQL, incluyendo JDBC, ODBC, OLE DB, Python, Ruby, perl DBI, Tcl y Erlang.
  • Compatibilidad de sintaxis de CREATE TABLE con Greenplum y Redshift

Mejoras Principales

Para lograr el óptimo rendimiento de XL se realizaron las siguientes mejoras clave.

Procesamiento Paralelo Masivo (MPP)

  • Consultas paralelas distribuidas en varios nodos – Las consultas SQL son ejecutadas hasta N veces más rápido en N nodos, distribuyendo la utilización I/O y de la CPU de forma uniforme a través de un clúster.
  • Agregación de tres pasos – Paraleliza consultas de agregado para minimizar la logística de datos distribuidos.
  • Redistribución dinámica de datos para consultas SQL complejas – Reorganiza datos automáticamente para permitir consultas SQL complejas, y no solo consultas sencillas de Esquema en Estrella o tareas de estilo Map/Reduce.
  • Escaneos cooperativos – Las consultas trabajan en conjunto para evitar el escaneo repetido de los mismos datos.

Procesamiento de Transacciones Distribuido (OLTP)

  • Consistencia Global Distribuida – La base de datos se presenta a los usuarios con un aspecto homogéneo y coherente.
  • Escalabilidad de escritura y de lectura – Escala escrituras OLTP entre nodos.

Extensibilidad y Escalabilidad

  • Escalabilidad lineal – Incremento del rendimiento lineal para muchas operaciones comunes, tanto para OLTP como para consultas paralelas.
  • Extensible – El clúster puede ampliarse para aumentar la capacidad de procesamiento.
  • Soporte para bases de datos muy grandes – El clúster soporta fácilmente decenas de TBs.

Alta Disponibilidad

  • Alta Disponibilidad – Nodos de datos replicados físicamente para asegurar Alta Disponibilidad.
  • Recuperación ante desastres – Recuperación ante desastres mediante Replicación en flujo.

Pruebas de plataforma y soporte

  • XL ha sido probado en Linux y Mac OS X.

Historia

Postgres-XL ha estado evolucionando durante muchos años. Empezó con el proyecto GridSQL y PostgresXC, combinados luego en TransLattice Storm (StormDB). TransLattice liberó el código del proyecto dando vida a Postgres-XL 9.2. Más recientemente, bajo el concepto de Big Data, el proyecto AXLE (patrocinado por la Unión Europea) financió la actualización del código a Postgres-XL 9.5. Esto permitió a XL aprovechar las crecientes características de Inteligencia Empresarial añadidas al núcleo de PostgreSQL.

Soporte para Postgres-XL

Postgres-XL es un software de código abierto, totalmente soportado para los clientes del Soporte de 2ndQuadrant. Además, ofrecemos servicios de consultoría que ayudan a las empresas en la creación de clústeres, la implementación, el desarrollo de aplicaciones y características, y el análisis de rendimiento.

¿Necesita más ayuda?

¿Quiere saber más? ¿Necesita ayuda para configurar XL? Como desarrolladores activos de la comunidad en el proyecto, somos probablemente el equipo más capacitado para ayudarle a implementar Postgres-XL. Disponemos de consultores para proporcionar asistencia, además de nuestro exclusivo servicio de suscripción de Soporte a Producción 24/7 que también abarca Postgres-XL.

Base de conocimientos para Postgres-XL

Formación

Training by 2ndQuadrant

Postgres-XL-10

Un curso exhaustivo y práctico que abarca esta extensión, horizontalmente escalable, a PostgreSQL. Ayudará a los participantes a comprender e implementar bases de datos masivas en paralelo utilizando Postgres-XL. Se discutirán también los problemas del paralelismo.

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