BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по PostgreSQL » Как устроен PostgreSQL » Запуск потоковой репликации в PostgreSQL

Запуск потоковой репликации в PostgreSQL

Чтобы понять, как работает потоковая репликация, давайте рассмотрим последовательность запуска и установления соединения между основным и резервным серверами. Следующие шаги описывают этот процесс в общих чертах:

 

Задействованные процессы:

При потоковой репликации три процесса взаимодействуют для облегчения передачи данных: процесс walsender на основном сервере, процесс walreceiver и процесс startup на резервном сервере. Эти процессы взаимодействуют, используя одно TCP-соединение.

 

Последовательность запуска:

Последовательность запуска потоковой репликации разворачивается следующим образом:

  1. Запустите основной и резервный серверы;
  2. Резервный сервер инициирует процесс запуска;
  3. Резервный сервер запускает процесс walreceiver;
  4. Walreceiver отправляет запрос на подключение к основному серверу, периодически повторяя попытку, если основной сервер не работает;
  5.  Получив запрос на подключение, основной сервер запускает процесс walsender, устанавливая TCP-соединение с walreceiver;
  6. Walreceiver отправляет последний порядковый номер журнала (LSN) резервного кластера базы данных, инициируя фазу установления связи;
  7. Если номер LSN резервного сервера находится за номером LSN основного сервера, walsender отправляет соответствующие данные WAL из каталога сегментов WAL основного сервера (pg_xlog или pg_wal) резервному серверу. Эта фаза наверстывания обеспечивает синхронизацию между основным и резервным;
  8. Начинается потоковая репликация, а процесс walsender сохраняет состояние, соответствующее рабочей фазе (запуск, наверстывание или потоковая передача).

 

В режиме walsender можно использовать только протокол простых запросов. Команды репликации будут записываться в журнал сообщений сервера, если включён режим log_replication_commands. Если этот параметр имеет значение database, процесс walsender должен подключиться к базе данных, указанной в параметре dbname, что позволит использовать это подключение для логической репликации с указанной базой данных.

Динамическое статистическое представление pg_stat_replication view отображает состояние всех работающих walsender. Пример:

testdb=# SELECT application_name,state FROM pg_stat_replication;
application_name |   state
------------------+-----------
standby1         | streaming
standby2         | streaming
pg_basebackup    | backup
(3 rows)

 

Итак,  два walsender работают для отправки WAL-данных для подключенных резервных серверов, а еще один - для отправки всех файлов кластера баз данных для утилиты pg_basebackup.

 

Примечание: Что произойдет, если резервный сервер перезапустится после длительного периода остановки?

Поведение зависит от версии PostgreSQL:

Версия 9.3 и более ранние версии:
В более старых версиях, если сегменты WAL основного сервера, необходимые для резервного сервера, уже были переработаны, резервный сервер не может догнать основной сервер. Чтобы устранить эту проблему, можно установить большое значение для параметра конфигурации wal_keep_segments, что уменьшит вероятность возникновения. Однако это решение является лишь временной мерой.

Версия 9.4 и новее:

Начиная с версии 9.4, для решения этой проблемы в PostgreSQL появились слоты репликации. Слоты репликации повышают гибкость отправки данных WAL, особенно для логической репликации. Они позволяют сохранять неотправленные файлы сегментов WAL в слоте репликации, приостанавливая процесс повторного использования. Для получения более подробной информации обратитесь к официальной документации.

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
PITR c применением файла timeline history в PostgreSQL
Следующая статья →
Как осуществить потоковую репликацию в PostgreSQL

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ГК «Акрон Холдинг», одно из крупнейших в России промышленно-металлургических предприятий, запустил проект по модернизации управления данными. В качестве целевого решения для анализа ключевых данных компания выбрала систему PIX BI. В компании уже более 100 пользователей PIX BI, и в этом году в планах увеличить их число в два раза.

  • Ручная обработка заявок на займы в МФО ДоброЗайм была малоэффективной и приводила к высоким затратам по ФОТ отдела верификации и андеррайтинга. При этом время обработки заявок было высоким, как и количество ошибок под влиянием человеческого фактора. Дополнительные сложности создавал сложный документооборот, обусловленный неконсолидированной кредитной историей и скоринговой оценкой. Все это суммарно мешало масштабированию бизнеса МФО.

  • ООО «Ай Пи Ти Групп» (IPT Group) — многопрофильный консалтинговый холдинг, специализирующийся на юридическом и финансовом сопровождении бизнеса. IPT Group занимает высокие позиции в профессиональных рейтингах, входит в ТОП-30 лучших юридических компаний России по версии «Право.ru-300», Global Law Experts и др.

  • Нашей компанией был реализован проект автоматизации конвейера данных на базе СПО ETL-инструмента Apache NiFi для клиента ООО «Императорский Монетный Двор» в части актуализации данных, передаваемых из Системы Oracle в Anaplan.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.