确定应用程序类型 在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布.这因应用程序类型及其查询模式而异. 大致上有两种应用程序在 Citus 上运行良好.数据建模的第一步是确定哪些应用程序类型更接近您的应用程序. 概览 多租户应用 实时应用 有时 schema 中有几十个或数百个表 表数量少 一次与一个租户(公司/商店)相关的查询 具有聚合的相对简单的分析查询 用于服务 Web 客户端的 OLTP 工作负载 摄取大量几乎不可变的数据 为每个租户分析查询提供服务的 OLAP 工作负载 通

前言 什么时候需要考虑做数据切分? 1.能不切分尽量不要切分 并不是所有表都需要进行切分,主要还是看数据的增长速度.切分后会在某种程度上提升业务的复杂度,数据库除了承载数据的存储和查询外,协助业务更好的实现需求也是其重要工作之一. 不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招,避免"过度设计"和"过早优化".分库分表之前,不要为分而分,先尽力去做力所能及的事情,例如:升级硬件.升级网络.读写分离.索引优化等等.当数据量达到单表的瓶颈时候,再考虑分库分表. 2.数据量过大

一个 Citus 集群由一个 coordinator 实例和多个 worker 实例组成. 数据在 worker 上进行分片和复制,而 coordinator 存储有关这些分片的元数据.向集群发出的所有查询都通过 coordinator 执行. coordinator 将查询划分为更小的查询片段,其中每个查询片段可以在分片上独立运行.然后协调器将查询片段分配给 worker,监督他们的执行,合并他们的结果,并将最终结果返回给用户. 查询处理架构可以通过下图进行简要描述. Citus 的查询处理管

13.4 横向扩展带来性能提升 很多NoSQL系统都是基于键值模型的,因此其查询条件也基本上是基于键值的查询,基本不会有对整个数据进行查询的时候.由于基本上所有的查询操作都是基本键值形式的,因此分片通常也基于数据的键来做:键的一些属性会决定这个键值对存储在哪台机器上.下面我们将会对hash分片和范围分片两种分片方式进行描述. 3.4.2 通过协调器进行数据分片 由于CouchDB专注于单机性能,没有提供类似的横向扩展方案,于是出现了两个项目:Lounge 和 BigCouch,他们通过提供一个p

创建和分布表 要创建分布式表,您需要首先定义表 schema. 为此,您可以使用 CREATE TABLE 语句定义一个表,就像使用常规 PostgreSQL 表一样. CREATE TABLE http://www.postgresql.org/docs/current/static/sql-createtable.html CREATE TABLE github_events ( event_id bigint, event_type text, event_public boolean,

插入数据 要将数据插入分布式表,您可以使用标准 PostgreSQL INSERT 命令.例如,我们从 Github 存档数据集中随机选择两行. INSERT http://www.postgresql.org/docs/current/static/sql-insert.html /* CREATE TABLE github_events ( event_id bigint, event_type text, event_public boolean, repo_id bigint, payl

如前几节所述,Citus 是一个扩展,它扩展了最新的 PostgreSQL 以进行分布式执行.这意味着您可以在 Citus 协调器上使用标准 PostgreSQL SELECT 查询进行查询. Citus 将并行化涉及复杂选择.分组和排序以及 JOIN 的 SELECT 查询,以加快查询性能.在高层次上,Citus 将 SELECT 查询划分为更小的查询片段,将这些查询片段分配给 worker,监督他们的执行,合并他们的结果(如果需要,对它们进行排序),并将最终结果返回给用户. SELECT h

手动查询传播 当用户发出查询时,Citus coordinator 将其划分为更小的查询片段,其中每个查询片段可以在工作分片上独立运行.这允许 Citus 将每个查询分布在集群中. 但是,将查询划分为片段的方式(以及传播哪些查询)因查询类型而异. 在某些高级情况下,手动控制此行为很有用. Citus 提供实用函数来将 SQL 传播到 workers.shards 或 placements. 手动查询传播绕过 coordinator 逻辑.锁定和任何其他一致性检查. 这些函数可作为最后的手段,以允

由于 Citus 通过扩展 PostgreSQL 提供分布式功能,因此它与 PostgreSQL 结构兼容.这意味着用户可以使用丰富且可扩展的 PostgreSQL 生态系统附带的工具和功能来处理使用 Citus 创建的分布式表. Citus 对它能够在单个工作节点上执行的任何查询具有 100% 的 SQL 覆盖率. 在访问有关单个租户的信息时,此类查询在多租户应用程序中很常见. 甚至跨节点查询(用于并行计算)也支持大多数 SQL 功能. 但是,组合来自多个节点的信息的查询不支持某些 SQL 功

MongoDB 分布式操作——分片操作 描述: 像其它分布式数据库一样,MongoDB同样支持分布式操作,且MongoDB将分布式已经集成到数据库中,其分布式体系如下图所示: 所谓的片,其实就是一个单独的MongoDB进程,它可以运行在不同的节点上,也可以运行在同一节点但监听不同的端口.同一个集合的数据可能在每个片中都存储的有数据,但它们在逻辑上整合成一个整体.分片的依据往往是根据表中的某一列或者是集合中的某一 组属性.且分片是系统自动的,但是分片的依据需要用户自己指定,分片的依据称之为“片键”

1. 修改rule.xml hash分片规则 主要改两个地方: vi rule.xml 分片数量,这里改为3 对应 三个库 hash规则 默认是id列 这里为 PROVINCE 2. reload 加载schema配置文件 reload之前show table 是查不到新表的 连接管理端口 9066 reload 再次show tables 这次能查到了 3. 建表,插入数据 验证路由 create table t_vote(id int,province varchar(100)); inse

分布式事务是什么? 分布式事务就是保证各个微服务之间数据一致,本质上就是保证不同数据库的数据一致性.一致性状态包含 强一致性,任何时刻,所有节点中数据都是一样的 弱一致性,数据更新后,只能访问到部分节点数据或者是全部访问不到 最终一致性,不保证任何时刻一样,但随着时间推移最终会达到一致性状态 因此,存在如下几种方案: 2PC ,二阶段提交是一种尽量强一致性设计,引入一个事务协调者来协调和管理各参与者的提交和回滚,包含准备和提交两个阶段,阶段之间同步阻塞,准备阶段协调者有超时机制. 大致流程: 准

实现方式:基于hash算法的分片中,算法内部是把记录分片到一种叫做"bucket"(hash桶)的内部算法结构中的,然后hash桶与实际的分片节点一一对应,从此实现了分片.路由的功能,在这种一般结构中,在需要增加分片数量来横向扩容时,由于分片节点和hash桶之间的一一对应,导致算法根据原先的hash桶个数的进行的路由失效,需要根据新的hash桶数目做数据的再平衡才能再次服务,而一致性hash算法是在内部创建了虚拟桶,并维护了虚拟桶和分片之间的关系,在横向扩展的时候可以通过调整虚拟桶和分

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-wo

实现方式:其思想和范围取模分片一样,由于日期取模会出现数据热点问题,所以先根据日期分组,再根据时间 hash 使得短期数据分布跟均匀. 优点:避免扩容时的数据迁移,可以在一定程度上避免范围分片的热点问题 缺点:要求日期格式尽量精确,不然达不到局部均匀的目的 配置示例: <tableRule name="sharding-by-range-date-hash"> <rule> <columns>create_time</columns> &

先有一致性hash :一致性哈希,似乎最早提出是在分布式缓存里面的,让节点震荡的时候,影响最小.不过现在已经应用在分布式存储和p2p系统里面. dht 是p2p领域的概念,内有三大概念是由keyspace(key 空间).keyspace partition(key 空间划分).overlay network(覆盖网)组成.keyspace 很好理解,是所有定长字符串的空间.keyspace partition 方案将keyspace 上不同区域划分到不同的参与节点上.overlay netwo

实现方式:该算法类似于十进制的求模运算,但是为二进制的操作,例如,取 id 的二进制低 10 位 与 1111111111 进行 & 运算 优点:这种策略比较灵活,可以均匀分配也可以非均匀分配,各节点的分配比例和容量大小由partitionCount 和 partitionLength两个参数决定 缺点:和取模分片类似. 配置示例: <tableRule name="rule1"> <rule> <columns>id</columns

本博客先简单介绍mongodb入门以及单实例以及mongodb的主从(主从官网是不提倡用的,原因后续介绍),副本集,分片. 第一:nosql介绍: 数据库分为关系型数据库与非关系型数据库,及具代表性的关系型数据库:mysql ,非关系型数据库:mongodb. 今天就先单说mongodb,后续博客会有相关mysql的知识 1:数据量大.可以避免mysql中的单表过大,超过存储量级(我第一家公司的dba经常喊今天晚上又要拆这个库,分那个表的) 2:高扩展性:没有关系特性,易于横向扩展,摆脱了以往的

1.创建配置文件: /data/cluster目录下创建6个redis配置 2.逐个配置 port 7001 添加: daemonize yes cluster-enabled yes cluster-config-file redis-7001.conf cluster-node-timeout 5000 appendonly yes #只读 3.依次启动redis实例 redis-server /data/cluster/redis-7001.conf 4.获取分布式脚本 是ruby写的 安

1. Characteristics of Groonga ppt:http://mroonga.org/publication/presentation/groonga-mysqluc2011.pdf 1.1. Groonga overview Groonga is a fast and accurate full text search engine based on inverted index. One of the characteristics of Groonga is that