准备工作
这里假设，你已经在 k8s 上部署好了基于 Citus 扩展的分布式 PostgreSQL 集群。
查看 Citus 集群（kubectl get po -n citus），1 个 Coordinator(协调器) 节点 +3 个 Worker(工作器) 节点。
NAME READY STATUS RESTARTS AGE citus-coordinator-0 2/2 Running 0 3h55m citus-worker-0 2/2 Running 0 22m citus-worker-1 2/2 Running 0 21m citus-worker-2 2/2 Running 0 21m
进入 coordinator 节点(kubectl -n citus exec -it citus-coordinator-0 -- bash)，查看活动的 worker 节点(psql 'host=citus-coordinator user=postgres' -c "SELECT * FROM citus_get_active_worker_nodes();")。
node_name | node_port -----------------------------------------------------+----------- citus-worker-1.citus-worker.citus.svc.cluster.local | 6432 citus-worker-2.citus-worker.citus.svc.cluster.local | 6432 citus-worker-0.citus-worker.citus.svc.cluster.local | 6432 (3 rows)
一旦拥有 Citus 集群，就可以开始创建分布式表、引用表和使用列存储。
创建分布式表
create_distributed_table 将在本地或工作节点之间透明地切分您的表。
进入命令行工具：psql 'host=citus-coordinator user=postgres'
建表
CREATE TABLE events ( device_id bigint, event_id bigserial, event_time timestamptz default now(), data jsonb not null, PRIMARY KEY (device_id, event_id) ); -- 将事件表分布在本地或工作节点上的分片上 SELECT create_distributed_table('events', 'device_id');
执行此操作后，对特定设备 ID 的查询将有效地路由到单个工作节点，而跨设备 ID 的查询将在集群中并行化。
插入一些事件
INSERT INTO events (device_id, data) SELECT s % 100, ('{"measurement":'||random()||'}')::jsonb FROM generate_series(1,1000000) s; -- INSERT 0 1000000
获取设备 1 的最后 3 个事件，路由到单个节点
命令行开启计时：postgres=# \timing
SELECT * FROM events WHERE device_id = 1 ORDER BY event_time DESC, event_id DESC LIMIT 3;
device_id | event_id | event_time | data -----------+----------+-------------------------------+------------------------------------- 1 | 999901 | 2022-03-24 02:30:50.205478+00 | {"measurement": 0.8822990134507691} 1 | 999801 | 2022-03-24 02:30:50.205478+00 | {"measurement": 0.5239176115816448} 1 | 999701 | 2022-03-24 02:30:50.205478+00 | {"measurement": 0.9900647926398349} (3 rows) Time: 4.779 ms
解释跨分片并行化的查询的计划，以下显示了查询其中一个分片的计划以及如何完成跨分片的聚合
执行 sql 语句：
EXPLAIN (VERBOSE ON) SELECT count(*) FROM events;
QUERY PLAN --------------------------------------------------------------------------------------------------------- Aggregate (cost=250.00..250.02 rows=1 width=8) Output: COALESCE((pg_catalog.sum(remote_scan.count))::bigint, '0'::bigint) -> Custom Scan (Citus Adaptive) (cost=0.00..0.00 rows=100000 width=8) Output: remote_scan.count Task Count: 32 Tasks Shown: One of 32 -> Task Query: SELECT count(*) AS count FROM public.events_102008 events WHERE true Node: host=citus-worker-0.citus-worker.citus.svc.cluster.local port=6432 dbname=postgres -> Aggregate (cost=725.00..725.01 rows=1 width=8) Output: count(*) -> Seq Scan on public.events_102008 events (cost=0.00..650.00 rows=30000 width=0) Output: device_id, event_id, event_time, data (13 rows) Time: 5.427 ms
使用共置创建分布式表
具有相同分布列的分布式表可以位于同一位置，以实现分布式表之间的高性能分布式连接(join)和外键。默认情况下，分布式表将根据分布列的类型位于同一位置，但您可以使用 create_distributed_table 中的 colocate_with 参数显式定义同一位置。
建表
CREATE TABLE devices ( device_id bigint primary key, device_name text, device_type_id int ); CREATE INDEX ON devices (device_type_id); -- 将设备表与事件表放在一起 SELECT create_distributed_table('devices', 'device_id', colocate_with := 'events');
插入设备元数据
INSERT INTO devices (device_id, device_name, device_type_id) SELECT s, 'device-'||s, 55 FROM generate_series(0, 99) s;
可选：确保应用程序只能插入已知设备的事件
ALTER TABLE events ADD CONSTRAINT device_id_fk FOREIGN KEY (device_id) REFERENCES devices (device_id);
获得跨分片并行的所有类型 55 设备的平均测量值
SELECT avg((data->>'measurement')::double precision) FROM events JOIN devices USING (device_id) WHERE device_type_id = 55;
avg -------------------- 0.4997412230952178 (1 row) Time: 122.548 ms
Co-location 还可以帮助您扩展 INSERT..SELECT、存储过程和分布式事务。
- INSERT..SELECT
- 存储过程
- 分布式事务
创建引用表
当您需要不包含分布列的快速 join 或外键时，您可以使用 create_reference_table 在集群中的所有节点之间复制表。
建表
CREATE TABLE device_types ( device_type_id int primary key, device_type_name text not null unique );
跨所有节点复制表以在任何列上启用外键和 join
SELECT create_reference_table('device_types');
插入设备类型
INSERT INTO device_types (device_type_id, device_type_name) VALUES (55, 'laptop');
可选：确保应用程序只能插入已知类型的设备
ALTER TABLE devices ADD CONSTRAINT device_type_fk FOREIGN KEY (device_type_id) REFERENCES device_types (device_type_id);
获取类型名称以笔记本电脑开头的设备的最后 3 个事件，跨分片并行
SELECT device_id, event_time, data->>'measurement' AS value, device_name, device_type_name FROM events JOIN devices USING (device_id) JOIN device_types USING (device_type_id) WHERE device_type_name LIKE 'laptop%' ORDER BY event_time DESC LIMIT 3;
device_id | event_time | value | device_name | device_type_name -----------+-------------------------------+---------------------+-------------+------------------ 31 | 2022-03-24 02:30:50.205478+00 | 0.9994211581289107 | device-31 | laptop 31 | 2022-03-24 02:30:50.205478+00 | 0.13771543211483106 | device-31 | laptop 88 | 2022-03-24 02:30:50.205478+00 | 0.5585740912470349 | device-88 | laptop (3 rows) Time: 96.537 ms
引用表使您能够扩展复杂的数据模型并充分利用关系数据库的功能。
使用列式存储创建表
要在 PostgreSQL 数据库中使用列式存储，您只需将 USING columnar 添加到 CREATE TABLE 语句中，您的数据将使用列式访问方法自动压缩。
建表
CREATE TABLE events_columnar ( device_id bigint, event_id bigserial, event_time timestamptz default now(), data jsonb not null ) USING columnar;
插入一些数据
INSERT INTO events_columnar (device_id, data) SELECT d, '{"hello":"columnar"}' FROM generate_series(1,10000000) d;
创建一个基于行的表进行比较
CREATE TABLE events_row AS SELECT * FROM events_columnar;
查看表大小
postgres=# \d+ List of relations Schema | Name | Type | Owner | Persistence | Access method | Size | Description --------+------------------------------+----------+----------+-------------+---------------+------------+------------- public | citus_tables | view | postgres | permanent | | 0 bytes | public | device_types | table | postgres | permanent | heap | 8192 bytes | public | devices | table | postgres | permanent | heap | 8192 bytes | public | events | table | postgres | permanent | heap | 8192 bytes | public | events_columnar | table | postgres | permanent | columnar | 25 MB | public | events_columnar_event_id_seq | sequence | postgres | permanent | | 8192 bytes | public | events_event_id_seq | sequence | postgres | permanent | | 8192 bytes | public | events_row | table | postgres | permanent | heap | 806 MB | (8 rows)
注意 events_row(806 MB) 与 events_columnar(25 MB) 的对比。压缩了几十倍，效果非常的惊人，大大节省了存储空间。
您可以单独使用列存储，也可以在分布式表中使用，以结合压缩和分布式查询引擎的优势。
使用列式存储时，您应该只使用 COPY 或 INSERT..SELECT 批量加载数据以实现良好的压缩。柱状表目前不支持更新、删除和外键。但是，您可以使用分区表，其中较新的分区使用基于行的存储，而较旧的分区使用列存储进行压缩。
