Veröffentlicht am: Nov 8, 2023
AWS kündigt Optimized Reads für Aurora PostgreSQL an, eine neue Preis-Leistungs-Funktion, die für neue r6gd- und r6id-Instances verfügbar ist und für Anwendungen mit großen Datensätzen, die die Speicherkapazität einer Datenbank-Instance überschreiten, eine bis zu achtmal verbesserte Abfragelatenz und bis zu 30% Kosteneinsparungen im Vergleich zu Instances ohne diese Funktion bietet.
Optimized Reads verwendet den lokalen NVMe-basierten SSD-Speicher auf Blockebene, der auf r6gd- und r6id-Instances verfügbar ist, um flüchtige Daten zu speichern, wodurch die Datenzugriffe zum/vom netzwerkbasierten Speicher reduziert werden, was zu einer verbesserten Leselatenz und einem verbesserten Durchsatz führt. Diese Instances hosten temporäre Tabellen im lokalen Speicher (statt im netzwerkbasierten Speicher) und bieten so eine verbesserte Abfrageleistung für komplexe Abfragen und schnellere Indexneuerstellungsvorgänge. Optimierte Reads-Instances, die I/O-Optimized verwenden, verwenden den lokalen Speicher, um ihre Cache-Kapazität zu erweitern. Datenbankseiten, die aus dem Puffercache im Arbeitsspeicher entfernt werden, werden im lokalen Speicher zwischengespeichert, um das nachfolgende Abrufen dieser Daten zu beschleunigen. Dies sorgt für eine bis zu achtmal verbesserte Abfragelatenz und ermöglicht es Amazon Aurora PostgreSQL Optimized Reads mit pgvector, die Abfragen pro Sekunde für die Vektorsuche bei Workloads, die den verfügbaren Instance-Speicher überschreiten, um das bis zu 9-fache zu erhöhen, wodurch die Leistung von Anwendungen für Machine Learning und generative KI beschleunigt wird.
Kunden können über die AWS-Managementkonsole, die CLI und das SDK mit der Verwendung von Optimized Reads beginnen, indem sie ihre Aurora-Datenbankcluster ändern oder mithilfe von r6gd- oder r6id-Instances einen neuen erstellen. Optimized Reads ist für Aurora Postgres 14.9 und 15.4 verfügbar. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Preisseite und in der Dokumentation.