{"id":120814,"date":"2024-12-02T09:45:59","date_gmt":"2024-12-02T07:46:01","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/sedmaya-beta-versiya-orioledb-vysokoproizvoditelnogo-dvizhka-hraneniya-dlya-postgresql"},"modified":"2024-12-02T09:45:59","modified_gmt":"2024-12-02T07:46:01","slug":"sedmaya-beta-versiya-orioledb-vysokoproizvoditelnogo-dvizhka-hraneniya-dlya-postgresql","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/sedmaya-beta-versiya-orioledb-vysokoproizvoditelnogo-dvizhka-hraneniya-dlya-postgresql","title":{"rendered":"S\u00e9ptima versi\u00f3n beta de OrioleDB, un motor de almacenamiento de alto rendimiento para PostgreSQL","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Se ha presentado la versi\u00f3n beta del motor de almacenamiento OrioleDB beta7 y se han publicado los resultados de nuevas pruebas que demuestran un aumento significativo en el rendimiento en comparaci\u00f3n con el PostgreSQL tradicional. En la versi\u00f3n beta7 se han implementado optimizaciones destinadas a mejorar el manejo de cargas multihilo y acelerar las operaciones de lectura y escritura. Se planea que el primer lanzamiento estable de OrioleDB se realice en 2025. El motor est\u00e1 escrito en el lenguaje C y se distribuye bajo una licencia de PostgreSQL, similar a las licencias BSD y MIT. <\/p>\n
El proyecto OrioleDB desarrolla un motor de almacenamiento alternativo para PostgreSQL, dise\u00f1ado con el objetivo de superar las limitaciones del mecanismo de almacenamiento est\u00e1ndar y aumentar la eficiencia general del sistema. Por ejemplo, OrioleDB permite prescindir de la ejecuci\u00f3n peri\u00f3dica de la operaci\u00f3n VACUUM para la recolecci\u00f3n de basura, gracias a la implementaci\u00f3n del mecanismo MVCC (Control de Concurrencia de M\u00faltiples Versiones) basado en logs de deshacer (undo logs), que operan a nivel de bloques y filas individuales, as\u00ed como un sistema autom\u00e1tico de fusi\u00f3n de p\u00e1ginas que contienen datos. OrioleDB tambi\u00e9n utiliza identificadores de transacciones de 64 bits, lo que resuelve el problema de desbordamiento de contadores. <\/p>\n
Para simplificar el uso en sistemas distribuidos y paralelizar operaciones en OrioleDB, se ha organizado la gesti\u00f3n de WAL-logs de transacciones a nivel de filas. En la operaci\u00f3n UPDATE se admite la sustituci\u00f3n de datos in situ (sin liberar el registro actual y crear uno nuevo), lo que tiene un impacto positivo en el rendimiento. OrioleDB tambi\u00e9n implementa capacidades como la lectura de p\u00e1ginas de datos sin utilizar bloqueos, la vinculaci\u00f3n directa de p\u00e1ginas en memoria con p\u00e1ginas en el almacenamiento persistente, el uso del mecanismo CoW (copy-on-write) al fijar puntos de control para crear instant\u00e1neas coherentes en cualquier momento, y un modo de almacenamiento de datos en forma comprimida utilizando el algoritmo ZSTD. <\/p>\n
Entre las limitaciones de la s\u00e9ptima versi\u00f3n beta de OrioleDB se destaca que solo se pueden utilizar \u00edndices en formato B-tree (en el futuro se a\u00f1adir\u00e1 soporte para todos los tipos de \u00edndices de PostgreSQL), as\u00ed como la falta de soporte para transacciones preparadas (PREPARE TRANSACTION) y el comando \u00abREINDEX\u00bb en modo \u00abCONCURRENTLY\u00bb. OrioleDB se implementa como una extensi\u00f3n adicional que requiere cambios en la base de c\u00f3digo principal de PostgreSQL. <\/p>\n
En las pruebas de rendimiento TPC-C, que modelan la carga de procesamiento transaccional en condiciones reales, la s\u00e9ptima versi\u00f3n beta de OrioleDB mostr\u00f3 una ventaja significativa sobre el motor est\u00e1ndar de PostgreSQL. Las pruebas se llevaron a cabo con diferentes n\u00fameros de clientes en funcionamiento simult\u00e1neamente para evaluar la escalabilidad y el rendimiento del sistema bajo carga creciente. <\/p>\n
En las pruebas que eval\u00faan el rendimiento de las transacciones, el motor OrioleDB alcanz\u00f3 una mayor capacidad de procesamiento, medida en transacciones por minuto (tpmC). A medida que aumentaba el n\u00famero de clientes, el rendimiento de OrioleDB continuaba creciendo linealmente, mientras que el motor Heap en PostgreSQL tend\u00eda a estancarse e incluso a disminuir despu\u00e9s de cierto umbral.
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En las pruebas de tiempo de respuesta, el tiempo promedio de respuesta de las transacciones en OrioleDB fue notablemente inferior en comparaci\u00f3n con PostgreSQL. As\u00ed, los sistemas basados en OrioleDB pueden procesar m\u00e1s transacciones en el mismo intervalo de tiempo, ofreciendo al mismo tiempo un servicio de consultas m\u00e1s r\u00e1pido. Al medir el uso de recursos, el motor OrioleDB demostr\u00f3 un uso m\u00e1s eficiente de CPU y memoria, gracias a una gesti\u00f3n de recursos optimizada. \n Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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