_{Deutsch | Português (BR) | Русский | Español | Українська}

Database Lab Engine (DLE)

:zap: Блискавичне клонування баз даних PostgreSQL :elephant:
Тонкі клони для створення dev/test/QA/staging середовищ.
_{Доступно для будь-яких PostgreSQL, включаючи AWS RDS, GCP CloudSQL, Heroku, Digital Ocean та серверів, що адмініструються користувачем}

Можливості | Документація | Блог | Спільнота та підтримка | Участь

## Навіщо це потрібно? - Створюйте dev-, QA-, staging-середовища, засновані на повнорозмірних базах даних, ідентичних або наближених до «бойових». - Отримайте доступ до тимчасових повнорозмірних клонів «бойової» БД для аналізу запитів SQL та оптимізації (дивіться також: [чат-бот для оптимізації SQL Joe](https://gitlab.com/postgres-ai/joe)). - Автоматично тестуйте зміни БД у CI/CD-пайплайнах, щоб не допускати інцидентів у продуктиві. Наприклад, клонування 1-терабайтної бази даних PostgreSQL займає близько 10 секунд. При цьому десятки незалежних клонів можуть працювати на одній машині, забезпечуючи розробку та тестування без збільшення витрат на залізо.

Спробуйте самі: - зайдіть на [Database Lab Platform](https://console.postgres.ai/), приєднайтесь до організації "Demo" і тестуйте клонування ~1-терабайтної демо бази даних або - дивіться інше демо, DLE CE: https://nik-tf-test.aws.postgres.ai:446/instance, використовуйте демо-токен, щоб зайти (це демо має самозавірені сертифікати, так що ігноруйте скарги браузера) ## Як це працює Тонке клонування працює надшвидко, оскільки воно базується на технології [Copy-on-Write (CoW)] (https://en.wikipedia.org/wiki/Copy-on-write#In_computer_storage). DLE підтримує два варіанти CoW: [ZFS](https://en.wikipedia.org/wiki/ZFS) (використовується за замовчуванням) та [LVM](https://en.wikipedia.org/wiki/Logical_Volume_Manager_(Linux)). При роботі з ZFS DLE періодично створює нові знімки директорії даних і підтримує набір таких знімків, періодично зачищаючи старі невикористовувані. При створенні нових клонів користувачі можуть вибрати, на основі якого саме знімка створювати клон. Дізнатися більше можна за наступними посиланнями: - [Як це працює](https://postgres.ai/products/how-it-works) - [Тестування міграцій БД](https://postgres.ai/products/database-migration-testing) - [Оптимізація SQL із чатботом Joe](https://postgres.ai/products/joe) - [Питання та відповіді](https://postgres.ai/docs/questions-and-answers) ## З чого почати - [Вступ до Database Lab для будь-якої БД на PostgreSQL](https://postgres.ai/docs/tutorials/database-lab-tutorial) - [Вступ до Database Lab для Amazon RDS](https://postgres.ai/docs/tutorials/database-lab-tutorial-amazon-rds) - [Шаблон модуля Terraform (AWS)](https://postgres.ai/docs/how-to-guides/administration/install-database-lab-with-terraform) ## Вивчення кейсів - Qiwi: [Як Qiwi керує даними для прискорення процесу розробки](https://postgres.ai/resources/case-studies/qiwi) - GitLab: [Як GitLab побудував ітеративний процес оптимізації SQL для зниження ризиків інцидентів](https://postgres.ai/resources/case-studies/gitlab) ## Можливості - блискавичне клонування БД Postgres - створення нового клону, готового до роботи, всього за кілька секунд (незалежно від розміру БД). - Максимальна теоретична кількість знімків: 2⁶⁴. ([ZFS](https://en.wikipedia.org/wiki/ZFS), варіант за замовчуванням). - Максимальний теоретичний розмір директорії даних PostgreSQL: 256 квадрильйонів зебібайт або 2¹²⁸ байт ([ZFS](https://en.wikipedia.org/wiki/ZFS), варіант за замовчуванням). - Підтримуються усі основні версії PostgreSQL: 10-18. - Для реалізації тонкого клонування підтримуються дві технології ([CoW](https://en.wikipedia.org/wiki/Copy-on-write)): [ZFS](https://en.wikipedia.org/wiki/ZFS ) та [LVM](https://en.wikipedia.org/wiki/Logical_Volume_Manager_(Linux)). - Усі компоненти працюють у Docker-контейнерах. - UI для зручності ручних дій користувача. - API та CLI для зручності автоматизації роботи зі знімками та клонами DLE. - За замовчуванням контейнери PostgreSQL включають безліч популярних розширень ([docs](https://postgres.ai/docs/database-lab/supported-databases#extensions-included-by-default)). - Контейнери PostgreSQL можуть бути кастомізовані ([docs](https://postgres.ai/docs/database-lab/supported-databases#how-to-add-more-extensions)). - БД-джерело може бути де завгодно (Postgres під управлінням користувача, Yandex.Cloud, AWS RDS, GCP CloudSQL, Azure, Timescale Cloud і т.д.) і не вимагає жодних змін. Немає жодних вимог для встановлення ZFS або Docker у БД-джерела (продуктивна БД). - Початкове отримання даних може бути виконане як на фізичному (pg_basebackup або інструменти для бекапів - такі як WAL-G, pgBackRest), так і на логічному (dump/restore безпосередньо з джерела або відновлення з файлів, що зберігаються в AWS S3) рівнях. – Для логічного режиму підтримується часткове відновлення даних (конкретні БД, таблиці). - Для фізичного режиму підтримується постійно оновлюваний стан ("sync container"), що по суті робить DLE спеціалізованою реплікою. - Для логічного режиму підтримується періодичне повне оновлення даних, повністю автоматизоване та контрольоване DLE. Є можливість використовувати кілька дисків, що містять різні версії БД, тому процес оновлення не призводить до простою в роботі з DLE і клонами. - Надшвидке відновлення на певний момент у часі (Point in Time Recovery, PITR). - Невикористані клони автоматично видаляються. - Опція "Захист від видалення" захищає клон від автоматичного або ручного видалення. - У конфігурації DLE можна настроїти політику зачистки знімків. - Невбивні клони: клони переживають рестарти DLE (включаючи випадок із перезавантаженням машини). - Команда "reset" може бути використана для перемикання між різними версіями даних. - Компонент DB Migration Cheecker збирає різні артефакти, корисні для тестування БД у CI ([docs](https://postgres.ai/docs/db-migration-checker)). - SSH port forwarding для API та Postgres-з'єднань. - Параметри конфігурації Docker-контейнера можуть бути спеціалізовані в конфігурацію DLE. - Квоти використання ресурсів для клонів: процесор, пам'ять (будь-які квоти контейнерів, що підтримуються Docker). - Параметри Postgres конфігурації можуть бути спеціалізовані в конфігурації DLE (окремо для клонів, контейнерів "sync" і "promote"). - Monitoring: відкритий `/healthz` (без авторизації), розширений `/status` (вимагає авторизації), [Netdata-модуль](https://gitlab.com/postgres-ai/netdata_for_dle). ## Як взяти участь у розвитку проекту ### Поставте проекту зірочку Найпростіший спосіб підтримки - поставити проекту зірку на GitHub/GitLab: ![Поставте зірку](../assets/star.gif) ### Вкажіть явно, що ви використовуєте DLE Будь ласка, опублікуйте твіт зі згадкою [@Database_Lab](https://twitter.com/Database_Lab) або поділіться посиланням на цей репозиторій у вашій улюбленій соціальній мережі. Якщо ви використовуєте DLE у роботі, подумайте, де ви могли б про це згадати. Один із найкращих способів згадування – використання графіки з посиланням. Деякі матеріали можна знайти у директорії `./assets`. Будь ласка, використовуйте їх у своїх документах, презентаціях, інтерфейсах програм та веб-сайтів, щоб показати, що ви використовуєте DLE. HTML-код для світлих фонів:

```html

``` Для темних фонів:

```html

``` ### Запропонуйте ідею або повідомте про помилку Детальніше: [CONTRIBUTING.md](../CONTRIBUTING.md). ### Беріть участь у розробці Детальніше: [CONTRIBUTING.md](../CONTRIBUTING.md). ### Довідники - [Компоненти DLE](https://postgres.ai/docs/reference-guides/database-lab-engine-components) - [Довідник конфігурації DLE](https://postgres.ai/docs/database-lab/config-reference) - [Довідник з DLE API](https://postgres.ai/swagger-ui/dblab/) - [Довідник з Client CLI](https://postgres.ai/docs/database-lab/cli-reference) ### HowTo-інструкції - [Як встановити Database Lab з Terraform на AWS](https://postgres.ai/docs/how-to-guides/administration/install-database-lab-with-terraform) - [Як встановити та ініціалізувати Database Lab CLI](https://postgres.ai/docs/guides/cli/cli-install-init) - [Як керувати DLE](https://postgres.ai/docs/how-to-guides/administration) - [Як працювати з клонами](https://postgres.ai/docs/how-to-guides/cloning) Ви можете знайти більше [секції "How-to guides"](https://postgres.ai/docs/how-to-guides) документації. ### Різне - [Docker-образи DLE](https://hub.docker.com/r/postgresai/dblab-server) - [Extended Docker images for PostgreSQL (з величезною кількістю розширень)](https://hub.docker.com/r/postgresai/extended-postgres) - [Чатбот для оптимізації SQL (чатбот Joe)] (https://postgres.ai/docs/joe-bot) - [DB Migration Checker](https://postgres.ai/docs/db-migration-checker) ## Ліцензія Код DLE розповсюджується під ліцензією, схваленою OSI: [Apache 2.0](https://opensource.org/license/apache-2-0/). Зв'яжіться з командою Postgres.ai, якщо вам потрібна комерційна ліцензія, яка не містить пунктів GPL, а також якщо вам потрібна підтримка: [Контактна сторінка](https://postgres.ai/contact). ## Спільнота та підтримка - ["Кодекс поведінки спільноти Database Lab Engine"](../CODE_OF_CONDUCT.md) - Де отримати допомогу: [Контактна сторінка](https://postgres.ai/contact) - [Спільнота у Телеграм (російська мова)](https://t.me/databaselabru) - [Спільнота у Slack](https://slack.postgres.ai) - Якщо вам потрібно повідомити про проблему безпеки, дотримуйтесь інструкцій у документі ["SECURITY.md"](../SECURITY.md). [![Кодекс поведінки](https://img.shields.io/badge/Contributor%20Covenant-2.1-4baaaa.svg?color=blue)](../CODE_OF_CONDUCT.md)