PostgreSQL实战指南:多领域数据库应用与实践 - 第22章:CitusData:PostgreSQL分布式扩展实践
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PostgreSQL实战指南:多领域数据库应用与实践
第五部分:PostgreSQL与分布式数据库
虽然 PostgreSQL 是一个单机数据库的典范,但其强大的生态系统提供了多种构建分布式解决方案的途径。本部分将探讨如何通过逻辑复制、外部数据封装器(FDW)以及 CitusData、Greenplum 等专业扩展,将 PostgreSQL 从单机扩展到分布式集群,以应对海量数据和高并发的挑战。
第22章:CitusData:PostgreSQL分布式扩展实践
当单个 PostgreSQL 实例的写入或计算能力达到瓶颈时,就需要进行水平扩展(scaling out)。CitusData
(或简称 Citus
)是一个开源的 PostgreSQL 扩展,它通过分片(Sharding)技术将标准的 PostgreSQL 转变为一个强大的分布式数据库集群。Citus 使得 PostgreSQL 能够透明地处理海量数据和高并发请求,特别适用于多租户 SaaS 应用和实时分析场景。
22.1 Citus 架构原理
Citus 集群由两种类型的节点组成:
- 协调节点 (Coordinator Node): 这是集群的入口。应用程序连接到协调节点,并向其发送查询。协调节点本身也是一个带有 Citus 扩展的 PostgreSQL 实例。它存储了集群的元数据(例如,哪个分片存储在哪个工作节点上),负责查询规划,并将查询分发到工作节点上并行执行,最后聚合结果返回给应用。
- 工作节点 (Worker Nodes): 这些是标准的 PostgreSQL 实例,也安装了 Citus 扩展。它们负责存储数据的分片(Shards)并执行协调节点分发过来的查询片段。
分片 (Sharding): Citus 通过对表进行分片来实现水平扩展。当你将一个表声明为分布式表时,Citus 会根据你指定的“分布键”(Distribution Key)将表的行数据水平地切分成多个小的表,这些小表就是分片。然后,Citus 会将这些分片均匀地分布到不同的工作节点上。
22.2 分布式数据建模
在 Citus 中,主要有两种类型的表:
- 分布式表 (Distributed Tables): 这是需要水平扩展的大表,例如多租户应用中的
events
表或measurements
表。创建分布式表时,必须选择一个分布键。- 如何选择分布键? 选择分布键是 Citus 数据建模中最关键的一步。一个好的分布键应该能将数据均匀地分布到各个节点,并且能使最常见的查询尽可能地在单个工作节点内部完成,避免跨节点网络通信。在多租户应用中,
tenant_id
或customer_id
通常是最佳的分布键。
- 如何选择分布键? 选择分布键是 Citus 数据建模中最关键的一步。一个好的分布键应该能将数据均匀地分布到各个节点,并且能使最常见的查询尽可能地在单个工作节点内部完成,避免跨节点网络通信。在多租户应用中,
- 参考表 (Reference Tables): 这是相对较小、不经常变动、且经常需要与分布式表进行
JOIN
的表,例如countries
表、product_categories
表。当一个表被声明为参考表时,Citus 会将它的完整副本存储在每一个工作节点上。这样,分布式表在与参考表进行JOIN
时,就可以在工作节点本地完成,效率极高。
22.3 场景实战:构建多租户 SaaS 应用的分析后台
业务场景描述:
我们正在为一个多租户的网站分析平台构建后台数据库。每个租户(客户)都有多个网站,平台会收集这些网站的页面浏览事件。数据量非常大,我们需要一个能够水平扩展的方案来存储和实时查询这些事件数据。
数据建模与实现:
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数据写入与查询:
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代码解释与思考:
create_distributed_table(table_name, distribution_key)
: 这是将一个标准表转换为分布式表的关键函数。create_reference_table(table_name)
: 这是将一个表转换为参考表的函数。- 主键约束: 对于分布式表,其主键或唯一约束必须包含分布键。这是因为 Citus 需要通过分布键来定位数据,无法在全局范围内高效地保证不包含分布键的列的唯一性。
- 查询透明性: Citus 的最大优点之一就是对应用层的透明性。你的应用程序仍然像连接单个 PostgreSQL 一样连接到协调节点,使用标准的 SQL 进行查询。Citus 在后台处理了所有的分布式复杂性。
- JOIN 操作:
- 分布式表 JOIN 参考表: 效率非常高,因为每个工作节点都有参考表的全量数据,
JOIN
可以在本地完成。 - 分布式表 JOIN 分布式表 (Co-located JOIN): 如果两个分布式表使用相同的分布键(且数据类型相同),Citus 会确保具有相同分布键值的分片被放置在同一个工作节点上。这种情况下,
JOIN
也可以在工作节点本地高效完成。我们的例子中,如果还有一个clicks
表也用tenant_id
分布,那么page_views
和clicks
的JOIN
就会是 Co-located JOIN。 - 其他 JOIN: 如果
JOIN
条件不满足上述情况,Citus 可能需要将一个表的数据重分布(re-partition)到其他节点,这会涉及大量的网络开销,需要尽量避免。
- 分布式表 JOIN 参考表: 效率非常高,因为每个工作节点都有参考表的全量数据,
22.4 总结
本章我们深入了解了 CitusData 扩展如何将 PostgreSQL 转变为一个强大的分布式数据库。我们学习了其协调节点-工作节点的架构、分片的核心原理,以及分布式表和参考表的建模思想。通过构建一个多租户 SaaS 应用的实例,我们实践了如何选择分布键,以及 Citus 如何透明地并行化查询,从而实现数据库的水平扩展。