在时间序列工作负载中,应用程序(例如一些实时应用程序查询最近的信息,同时归档旧信息. https://docs.citusdata.com/en/v10.2/sharding/data_modeling.html#distributing-by-entity-id 为了处理这种工作负载,单节点 PostgreSQL 数据库通常会使用表分区将一个按时间排序的大数据表分解为多个继承表,每个表包含不同的时间范围. https://www.postgresql.org/docs/current/stat

1.检查节点连通性的错误 [grid@linuxrac1 grid]$ ./runcluvfy.sh stage -post hwos -n linuxrac1,linuxrac2 -verbose Performing post-checks for hardware and operating system setup Checking node reachability... Check: Node reachability from node "linuxrac1" Desti

1. TIPC背景介绍 TIPC主要是用于集群网络环境之中,它这个协议有一些前提假设包括: 协议发送的大部分message都是直接到达目的地(无路由): message的传输时间都很短; message都在集群内部节点间传递; 包丢失率很低, 重传不经常发生; 可用带宽和内存都很大; 包校验和都由硬件校验: 通信节点的数量在一定时间内是相对受限和静态的: 安全在封闭的集群环境里相对Internet来说不是关键因素. Q:上述假定可以得出TIPC是基于流量驱动(traffic-driven)和固定

postgresql集群搭建 基于pgpool中间件实现postgresql一主多从集群部署,这里用两台服务器作一主一从示例 虚拟机名 IP 主从划分 THApps 192.168.1.31 主节点 YY-Test-01 192.168.1.36 从节点 vip 192.168.1.100 虚拟ip 1.软件版本 系统版本 CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) PostgreSQL 10 pgpool-II 4.0.1 2.整体架构 3.安装postgresq

排查完全陌生的问题,完全不熟悉的系统组件,是售后工程师的一大工作乐趣,当然也是挑战.今天借这篇文章,跟大家分析一例这样的问题.排查过程中,需要理解一些自己完全陌生的组件,比如systemd和dbus.但是排查问题的思路和方法基本上还是可以复用了,希望对大家有所帮助. 问题一直在发生 I'm NotReady 阿里云有自己的Kubernetes容器集群产品.随着Kubernetes集群出货量的剧增,线上用户零星的发现,集群会非常低概率地出现节点NotReady情况.据我们观察,这个问题差不多每个月

适用于: Oracle Database - Enterprise Edition - 版本 11.2.0.1 到 11.2.0.2 [发行版 11.2]本文档所含信息适用于所有平台 用途 这篇文档提供了诊断 11.2 集群节点驱逐问题的参考方法.对于 11.2 之前的集群节点驱逐问题,请参考 Note: 265769.1. 适用范围 受众范围是遇到了集群节点驱逐问题的 DBA 和技术支持工程师. 详细信息 节点驱逐概要 Oracle 集群在发现一些严重问题时会将一个或多个节点从集群中驱逐出去.

目录 架构图 部署详情 postgresql的安装与配置 pgpool的安装与配置 写在安装前 postgresql是一款很强大的数据库,具体有多强大呢,请谷歌... 网上的相关资料不是很多,参考了大神们的文档,结合自己趟了的坑,写了pg集群的安装文档.可能有一些参数没有配置好,希望大神们指出,谢谢.参照本文档,基本能实现pg的高可用,稍后会写出测试文档. 架构图     部署详情 ip host 系统 vip 部署 192.168.123.180 master CentOS 6.8 192.1

使用 PGO 在 Kubernetes 上运行 Cloud Native PostgreSQL:来自 Crunchy Data 的 Postgres Operator! Cloud Native PostgreSQL https://www.crunchydata.com/products/crunchy-postgresql-for-kubernetes/ Crunchy Data https://www.crunchydata.com/ Postgres Operator https://g

将现有应用程序迁移到 Citus 有时需要调整 schema 和查询以获得最佳性能. Citus 扩展了 PostgreSQL 的分布式功能,但它不是扩展所有工作负载的直接替代品.高性能 Citus 集群需要考虑数据模型.工具和所使用的 SQL 功能的选择. 第一步是优化现有的数据库模式,以便它可以在多台计算机上高效工作. 确定分布策略 选择分布键(distribution key) 识别表的类型 为迁移准备源表 添加分布键 回填新创建的列 接下来,更新应用程序代码和查询以处理 schema 更

Citus 提供对大型数据集的实时查询.我们在 Citus 常见的一项工作负载涉及为事件数据的实时仪表板提供支持. 例如,您可以是帮助其他企业监控其 HTTP 流量的云服务提供商.每次您的一个客户端收到 HTTP 请求时,您的服务都会收到一条日志记录.您想要摄取所有这些记录并创建一个 HTTP 分析仪表板,为您的客户提供洞察力,例如他们的网站服务的 HTTP 错误数量. 重要的是,这些数据以尽可能少的延迟显示出来,这样您的客户就可以解决他们网站的问题. 仪表板显示历史趋势图也很重要. 或者,也许

单节点 Citus Docker (Mac 与 Linux) Docker 镜像仅用于开发/测试目的, 并且尚未准备好用于生产用途. 您可以使用一个命令在 Docker 中启动 Citus: # start the image docker run -d --name citus -p 5432:5432 -e POSTGRES_PASSWORD=mypass \ citusdata/citus:10.2 # verify it's running, and that Citus is inst

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

多租户应用程序 在本教程中,我们将使用示例广告分析数据集来演示如何使用 Citus 来支持您的多租户应用程序. 注意 本教程假设您已经安装并运行了 Citus. 如果您没有运行 Citus,则可以使用单节点 Citus 中的选项之一在本地设置 Citus. https://docs.citusdata.com/en/v10.2/installation/single_node.html#development 数据模型和示例数据 我们将演示为广告分析应用程序构建数据库,公司可以使用该应用程序来查

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

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

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

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