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Azure Cosmos DB for PostgreSQL 中的节点和表

项目
08/15/2024

适用对象： Azure Cosmos DB for PostgreSQL（由 PostgreSQL 的 Citus 数据库扩展提供支持）

Nodes

Azure Cosmos DB for PostgreSQL 让 PostgreSQL 服务器（称为节点）可以在“无共享内容”体系结构下相互协调。与在单个服务器上相比，群集中的节点总共能够容纳的数据和使用的 CPU 核心数都更多。在该体系结构中，你还可以通过在群集中添加更多节点来缩放数据库。

协调器和工作器

每个群集都有一个协调器节点和多个工作器。应用程序将查询发送到协调器节点，此节点将它中继到相关工作进程并累积结果。

Azure Cosmos DB for PostgreSQL 让数据库管理员能够分布表和/或架构，将不同的行存储在不同的工作器节点中。分布式表和/或架构是影响 Azure Cosmos DB for PostgreSQL 性能的关键因素。如果表和/或架构无法分布，它们将全部位于协调器节点中，这样就无法实现跨计算机并行。

对于针对分布式表的每个查询，协调器会将其路由到单个工作器节点，或跨多个工作器节点并行运行该查询，具体取决于所需数据位于单个节点还是多个节点中。使用基于架构的分片时，协调器会将查询直接路由到托管架构的节点。在基于架构的分片和基于行的分片中，协调器通过查询元数据表来决定执行哪种操作。这些表跟踪工作器节点的 DNS 名称和运行状况，以及跨节点数据的分布情况。

表类型

群集中有五种表类型，每种表都以不同方式存储在节点中，并且用于不同的目的。

类型 1：分布式表

第一种类型是分布式表，也是最常见的类型。对于 SQL 语句而言，它们看似是普通的表，但它们在各个工作器节点之间进行水平分区。也就是说，表的各个行存储在不同节点上的片段表（称为分片）中。

Azure Cosmos DB for PostgreSQL 不仅在群集中运行 SQL 语句，还运行 DDL 语句。更改分布式表的架构会执行级联，进而更新各个工作器中的所有表分片。

分布列

Azure Cosmos DB for PostgreSQL 使用分片算法将行分配到分片。基于表列（称为分布列）的值执行分配，此分配具有确定性。群集管理员在分布表时必须指定此列。做出正确的选择，这一点对于性能和功能有重要影响。

类型 2：引用表

引用表是一种分布式表，其所有内容都集中到了单个分片中。此分片复制到了每一个工作器中。针对任何工作器的查询都可以在本地访问引用信息，无需从另一个节点请求行，因此也不会产生此类网络开销。引用表没有分布列，因为无需区分每行的各个分片。

引用表通常很小，并用于存储与任何工作器节点上运行的查询相关的数据。例如，订单状态或产品类别等枚举值。

类型 3：本地表

使用 Azure Cosmos DB for PostgreSQL 时，连接到的协调器节点是一个常规 PostgreSQL 数据库。可以在此协调器上创建普通的表，并选择不将这些表分片。

本地表最好是不参与连接查询的小型管理表。例如，用于执行应用程序登录和身份验证的 users 表。

类型 4：本地托管表

如果本地表和引用表之间存在外键引用，Azure Cosmos DB for PostgreSQL 可能会自动将本地表添加到元数据。此外，可以通过对常规本地表执行 create_reference_table citus_add_local_table_to_metadata 函数来手动创建本地托管表。元数据中存在的表被视为托管表，可以从任何节点查询；Citus 知道要路由到协调器，以便从本地托管表获取数据。此类表在 citus_tables 视图中显示为本地表。

类型 5：架构表

随着 Citus 12.0 中引入了基于架构的分片，分布式架构会自动与单个共置组相关联。在这些架构中创建的表会自动转换为没有分片键的共置分布式表。此类表被视为架构表，在 citus_tables 视图中显示为架构。

Shards

前面的部分介绍了分布式表如何存储为工作器节点中的分片。本部分将进一步介绍技术细节。

协调器上的 pg_dist_shard 元数据表包含系统中每个分布式表的每个分片的行。该行与分片 ID 相匹配，分片 ID 的范围是一组哈希整数 (shardminvalue, shardmaxvalue)。

SELECT * from pg_dist_shard;
 logicalrelid  | shardid | shardstorage | shardminvalue | shardmaxvalue
---------------+---------+--------------+---------------+---------------
 github_events |  102026 | t            | 268435456     | 402653183
 github_events |  102027 | t            | 402653184     | 536870911
 github_events |  102028 | t            | 536870912     | 671088639
 github_events |  102029 | t            | 671088640     | 805306367
 (4 rows)

如果协调器节点要确定哪个分片包含 github_events 行，它将对行中分布列的值执行哈希算法。然后此节点检查哪个分片的范围包含此哈希值。定义范围后，哈希函数的图像就是两者的并查。

分片放置

假设分片 102027 与相应的行关联。在某个工作器中的 github_events_102027 表中读取或写入此行。是哪个工作器？这完全由元数据表确定。分片映射到工作器的过程称为分片放置。

协调器节点将查询重写为引用特定表（例如 github_events_102027）的片段，并对相应工作器运行这些片段。下面的查询示例在后台运行，旨在查找分片 ID 为 102027 的节点。

SELECT
    shardid,
    node.nodename,
    node.nodeport
FROM pg_dist_placement placement
JOIN pg_dist_node node
  ON placement.groupid = node.groupid
 AND node.noderole = 'primary'::noderole
WHERE shardid = 102027;

┌─────────┬───────────┬──────────┐
│ shardid │ nodename  │ nodeport │
├─────────┼───────────┼──────────┤
│  102027 │ localhost │     5433 │
└─────────┴───────────┴──────────┘

后续步骤

确定应用程序类型，为执行数据建模做准备
使用有用的诊断查询检查分片和放置。

通过