在 Kubernetes 上快速测试 Citus 分布式 PostgreSQL 集群

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：

https://docs.citusdata.com/en/stable/articles/aggregation.html。

存储过程：

https://www.citusdata.com/blog/2020/11/21/making-postgres-stored-procedures-9x-faster-in-citus/。

分布式事务：

https://www.citusdata.com/blog/2017/06/02/scaling-complex-sql-transactions/。

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

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。

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)

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。