Azure Cosmos DB for PostgreSQL에서 실시간 분석 앱 모델링

적용 대상: Azure Cosmos DB for PostgreSQL(PostgreSQL에 대한 Citus 데이터베이스 확장 기반)

분할 키를 사용하여 큰 테이블 공동 배치

실시간 운영 분석 애플리케이션에 대한 분할 키를 선택하려면 다음 지침을 따릅니다.

• 큰 테이블에 공통적인 열을 선택합니다.
• 데이터의 기본 차원 또는 애플리케이션의 중심부인 열을 선택합니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
  • 금융 환경에서 보안 추세를 분석하는 애플리케이션은 security_id를 사용합니다.
  • 웹 사이트 사용 메트릭을 분석하려는 사용자 분석 워크로드에서는 user_id가 적절한 배포 열이 될 수 있습니다.

큰 테이블을 공동 배치하여 SQL 쿼리를 병렬로 작업자 노드로 푸시할 수 있습니다. 쿼리를 푸시다운하면 네트워크를 통해 노드 간에 데이터가 섞이는 것을 방지할 수 있습니다. JOIN, 집계, 롤업, 필터, LIMIT와 같은 작업을 효율적으로 실행할 수 있습니다.

공동 배치된 테이블에서 병렬 분산 쿼리를 시각화하려면 다음 다이어그램을 고려합니다.

users 및 events 테이블은 모두 user_id로 분할되므로 동일한 사용자 ID에 대한 관련 행이 동일한 작업자 노드에 함께 배치됩니다. SQL JOIN은 작업자 간에 정보를 가져오지 않고도 발생할 수 있습니다.

실시간 앱을 위한 최적의 데이터 모델

계속해서 사용자 웹 사이트 방문 및 메트릭을 분석하는 애플리케이션의 예를 살펴보겠습니다. 두 개의 "팩트" 테이블(사용자 및 이벤트)과 다른 작은 "차원" 테이블이 있습니다.

Azure Cosmos DB for PostgreSQL에서 분산 테이블의 강력한 기능을 적용하려면 다음 단계를 따릅니다.

• 공통 열에 큰 팩트 테이블을 배포합니다. Microsoft의 경우 사용자와 이벤트는 user_id에 배포됩니다.
• 작은/차원 테이블(device_types, countries 및 `event_types)을 참조 테이블로 표시합니다.
• 분산 테이블의 기본, 고유 및 외래 키 제약 조건에 분산 열을 포함해야 합니다. 열을 포함하려면 키를 복합으로 지정해야 할 수 있습니다. 참조 테이블에 대한 키를 업데이트해야 합니다.
• 대규모 분산 테이블을 조인할 때는 분할 키를 사용하여 조인해야 합니다.

-- Distribute the fact tables

SELECT create_distributed_table('users', 'user_id');
SELECT create_distributed_table('products', 'user_id', colocate_with => 'users');

-- Turn dimension tables into reference tables, with synchronized copies
-- maintained on every worker node

SELECT create_reference_table('countries');
-- similarly for device_types and event_types...

다음 단계

이제 확장 가능한 앱에 대한 데이터 모델링 탐색을 완료했습니다. 다음 단계는 선택한 프로그래밍 언어로 데이터베이스를 연결하고 쿼리하는 것입니다.

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