확장 및 외부 데이터 래퍼 작업 - Amazon Aurora

확장 및 외부 데이터 래퍼 작업

Aurora PostgreSQL 호환 버전 DB 클러스터의 기능을 확장하기 위해 다양한 PostgreSQL 확장을 설치하고 사용할 수 있습니다. 예를 들어 사용 사례에서 매우 큰 테이블에 집중적인 데이터 입력이 필요한 경우 pg_partman 확장을 설치하여 데이터를 분할하고 워크로드를 분산할 수 있습니다.

참고

Aurora PostgreSQL 14.5부터 Aurora PostgreSQL은 PostgreSQL용 신뢰할 수 있는 언어 확장을 지원합니다. 이 기능은 Aurora PostgreSQL에 추가할 수 있는 pg_tle 확장으로 구현됩니다. 이 확장을 사용하면 개발자는 설정 및 구성 요구 사항을 간소화하고 새 확장에 대한 많은 예비 테스트를 줄일 수 있는 안전한 환경에서 자체 PostgreSQL 확장을 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 PostgreSQL용 신뢰할 수 있는 언어 확장 작업 섹션을 참조하세요.

경우에 따라 확장을 설치하는 대신 Aurora PostgreSQL DB 클러스터의 사용자 지정 DB 클러스터 파라미터 그룹의 shared_preload_libraries 목록에 특정 모듈을 추가할 수 있습니다. 일반적으로 기본 DB 클러스터 파라미터 그룹은 pg_stat_statements만 로드하지만 목록에 추가할 수 있는 다른 모듈도 몇 개 있습니다. 예를 들어, PostgreSQL pg_cron 확장을 사용하여 유지 관리 예약에 자세히 설명된 대로 pg_cron 모듈을 추가하여 스케줄링 기능을 추가할 수 있습니다. 또 다른 예로, auto_explain 모듈을 로드하여 쿼리 실행 계획을 로깅할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 AWS 지식 센터에서 쿼리 실행 계획 로깅을 참조하세요.

외부 데이터에 대한 액세스를 제공하는 확장을 구체적으로 외부 데이터 래퍼(FDW)라고 합니다. 하나의 예로는 oracle_fdw 확장을 사용하면 Aurora PostgreSQL DB 클러스터가 Oracle 데이터베이스와 함께 작동할 수 있는 경우가 있습니다.

또한 Aurora PostgreSQL DB 인스턴스에 설치할 수 있는 확장 프로그램을 rds.allowed_extensions 파라미터에 나열하여 정확하게 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 PostgreSQL 확장 프로그램의 설치 제한을 참조하세요.

아래에서 Aurora PostgreSQL에 사용할 수 있는 일부 확장, 모듈 및 FDW 설정과 사용에 대한 정보를 확인할 수 있습니다. 간단히 이 모든 것을 '확장'이라고 합니다. 현재 사용 가능한 Aurora PostgreSQL 버전에서 사용할 수 있는 확장 목록은 Aurora PostgreSQL 릴리스 정보에서 Extension versions for Amazon Aurora PostgreSQL(Aurora PostgreSQL 확장 버전)을 참조하세요.