Citus 分布式 PostgreSQL 集群 - SQL Reference(查询分布式表 SQL)

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

http://www.postgresql.org/docs/current/static/sql-select.html

在以下部分中，我们将讨论您可以使用 Citus 运行的不同类型的查询。

聚合函数

Citus 支持和并行化 PostgreSQL 支持的大多数聚合函数，包括自定义用户定义的聚合。聚合使用以下三种方法之一执行，优先顺序如下：

• 当聚合按表的分布列分组时，Citus 可以将整个查询的执行下推到每个 worker。在这种情况下支持所有聚合，并在 worker 上并行执行。(任何正在使用的自定义聚合都必须安装在 worker 身上。)
• 当聚合没有按表的分布列分组时，Citus 仍然可以根据具体情况进行优化。Citus 对 sum()、avg() 和 count(distinct) 等某些聚合有内部规则，允许它重写查询以对 worker 进行部分聚合。例如，为了计算平均值，Citus 从每个 worker 那里获得一个总和和一个计数，然后 coordinator 节点计算最终的平均值。特殊情况聚合的完整列表：

avg, min, max, sum, count, array_agg, jsonb_agg, jsonb_object_agg, json_agg, json_object_agg, bit_and, bit_or, bool_and, bool_or, every, hll_add_agg, hll_union_agg, topn_add_agg, topn_union_agg, any_value, var_pop(float4), var_pop(float8), var_samp(float4), var_samp(float8), variance(float4), variance(float8) stddev_pop(float4), stddev_pop(float8), stddev_samp(float4), stddev_samp(float8) stddev(float4), stddev(float8) tdigest(double precision, int), tdigest_percentile(double precision, int, double precision), tdigest_percentile(double precision, int, double precision[]), tdigest_percentile(tdigest, double precision), tdigest_percentile(tdigest, double precision[]), tdigest_percentile_of(double precision, int, double precision), tdigest_percentile_of(double precision, int, double precision[]), tdigest_percentile_of(tdigest, double precision), tdigest_percentile_of(tdigest, double precision[])

• 最后的手段：从 worker 中提取所有行并在 coordinator 节点上执行聚合。如果聚合未在分布列上分组，并且不是预定义的特殊情况之一，则 Citus 会退回到这种方法。它会导致网络开销，并且如果要聚合的数据集太大，可能会耗尽 coordinator 的资源。(可以禁用此回退，见下文。)

请注意，查询中的微小更改可能会改变执行模式，从而导致潜在的令人惊讶的低效率。例如，按非分布列分组的 sum(x) 可以使用分布式执行，而 sum(distinct x) 必须将整个输入记录集拉到 coordinator。

SELECT sum(value1), sum(distinct value2) FROM distributed_table;

为避免意外将数据拉到 coordinator，可以设置一个 GUC：

SET citus.coordinator_aggregation_strategy TO 'disabled';

请注意，禁用 coordinator 聚合策略将完全阻止 “类型三”(最后的手段) 聚合查询工作。

Count (Distinct) 聚合

Citus 以多种方式支持 count(distinct) 聚合。如果 count(distinct) 聚合在分布列上，Citus 可以直接将查询下推给 worker。如果不是，Citus 对每个 worker 运行 select distinct 语句， 并将列表返回给 coordinator，从中获取最终计数。

请注意，当 worker 拥有更多 distinct 项时，传输此数据会变得更慢。对于包含多个 count(distinct) 聚合的查询尤其如此，例如：

-- multiple distinct counts in one query tend to be slow
SELECT count(distinct a), count(distinct b), count(distinct c)
FROM table_abc;

对于这类查询，worker 上产生的 select distinct 语句本质上会产生要传输到 coordinator 的行的 cross-product(叉积)。

为了提高性能，您可以选择进行近似计数。请按照以下步骤操作：

• 在所有 PostgreSQL 实例(coordinator 和所有 worker)上下载并安装 hll 扩展。有关获取扩展的详细信息，请访问 PostgreSQL hll github 存储库。

https://github.com/citusdata/postgresql-hll

• 只需从 coordinator 运行以下命令，即可在所有 PostgreSQL 实例上创建 hll 扩展。

CREATE EXTENSION hll;

• 通过设置 Citus.count_distinct_error_rate 配置值启用计数不同的近似值。此配置设置的较低值预计会提供更准确的结果，但需要更多时间进行计算。我们建议将其设置为 0.005。

SET citus.count_distinct_error_rate to 0.005;

在这一步之后，count(distinct) 聚合会自动切换到使用 HLL，而无需对您的查询进行任何更改。您应该能够在表的任何列上运行近似 count distinct 查询。

HyperLogLog 列

某些用户已经将他们的数据存储为 HLL 列。在这种情况下，他们可以通过调用 hll_union_agg(hll_column) 动态汇总这些数据。

估计 Top N 个项

通过应用 count、sort 和 limit 来计算集合中的前 n 个元素很简单。然而，随着数据大小的增加，这种方法变得缓慢且资源密集。使用近似值更有效。

Postgres 的开源 TopN 扩展可以快速获得 “top-n” 查询的近似结果。该扩展将 top 值具体化为 JSON 数据类型。TopN 可以增量更新这些 top 值，或者在不同的时间间隔内按需合并它们。

• TopN 扩展

https://github.com/citusdata/postgresql-topn

基本操作

在查看 TopN 的实际示例之前，让我们看看它的一些原始操作是如何工作的。首先 topn_add 更新一个 JSON 对象，其中包含一个 key 被看到的次数：

select topn_add('{}', 'a');
-- => {"a": 1}

-- record the sighting of another "a"
select topn_add(topn_add('{}', 'a'), 'a');
-- => {"a": 2}

该扩展还提供聚合以扫描多个值：

-- for normal_rand
create extension tablefunc;

-- count values from a normal distribution
SELECT topn_add_agg(floor(abs(i))::text)
  FROM normal_rand(1000, 5, 0.7) i;
-- => {"2": 1, "3": 74, "4": 420, "5": 425, "6": 77, "7": 3}

如果 distinct 值的数量超过阈值，则聚合会丢弃那些最不常见的信息。这可以控制空间使用。阈值可以由 topn.number_of_counters GUC 控制。它的默认值为 1000。

现实例子

现在来看一个更现实的例子，说明 TopN 在实践中是如何工作的。让我们提取 2000 年的亚马逊产品评论，并使用 TopN 快速查询。首先下载数据集：

curl -L https://examples.citusdata.com/customer_reviews_2000.csv.gz | \
  gunzip > reviews.csv

接下来，将其摄取到分布式表中：

CREATE TABLE customer_reviews
(
    customer_id TEXT,
    review_date DATE,
    review_rating INTEGER,
    review_votes INTEGER,
    review_helpful_votes INTEGER,
    product_id CHAR(10),
    product_title TEXT,
    product_sales_rank BIGINT,
    product_group TEXT,
    product_category TEXT,
    product_subcategory TEXT,
    similar_product_ids CHAR(10)[]
);

SELECT create_distributed_table('customer_reviews', 'product_id');

\COPY customer_reviews FROM 'reviews.csv' WITH CSV

接下来我们将添加扩展，创建一个目标表来存储 TopN 生成的 json 数据，并应用我们之前看到的 topn_add_agg 函数。

-- run below command from coordinator, it will be propagated to the worker nodes as well
CREATE EXTENSION topn;

-- a table to materialize the daily aggregate
CREATE TABLE reviews_by_day
(
  review_date date unique,
  agg_data jsonb
);

SELECT create_reference_table('reviews_by_day');

-- materialize how many reviews each product got per day per customer
INSERT INTO reviews_by_day
  SELECT review_date, topn_add_agg(product_id)
  FROM customer_reviews
  GROUP BY review_date;

现在，我们无需在 customer_reviews 上编写复杂的窗口函数，只需将 TopN 应用于 reviews_by_day。例如，以下查询查找前五天中每一天最常被评论的产品：

SELECT review_date, (topn(agg_data, 1)).*
FROM reviews_by_day
ORDER BY review_date
LIMIT 5;

┌─────────────┬────────────┬───────────┐
│ review_date │    item    │ frequency │
├─────────────┼────────────┼───────────┤
│ 2000-01-01  │ 0939173344 │        12 │
│ 2000-01-02  │ B000050XY8 │        11 │
│ 2000-01-03  │ 0375404368 │        12 │
│ 2000-01-04  │ 0375408738 │        14 │
│ 2000-01-05  │ B00000J7J4 │        17 │
└─────────────┴────────────┴───────────┘

TopN 创建的 json 字段可以与 topn_union 和 topn_union_agg 合并。我们可以使用后者来合并整个第一个月的数据，并列出该期间最受好评的五个产品。

SELECT (topn(topn_union_agg(agg_data), 5)).*
FROM reviews_by_day
WHERE review_date >= '2000-01-01' AND review_date < '2000-02-01'
ORDER BY 2 DESC;

┌────────────┬───────────┐
│    item    │ frequency │
├────────────┼───────────┤
│ 0375404368 │       217 │
│ 0345417623 │       217 │
│ 0375404376 │       217 │
│ 0375408738 │       217 │
│ 043936213X │       204 │
└────────────┴───────────┘

有关更多详细信息和示例，请参阅 TopN readme。

百分位计算

在大量行上找到精确的百分位数可能会非常昂贵， 因为所有行都必须转移到 coordinator 以进行最终排序和处理。另一方面，找到近似值可以使用所谓的 sketch 算法在 worker 节点上并行完成。 coordinator 节点然后将压缩摘要组合到最终结果中，而不是读取完整的行。

一种流行的百分位数 sketch 算法使用称为 t-digest 的压缩数据结构，可在 tdigest 扩展中用于 PostgreSQL。Citus 集成了对此扩展的支持。

以下是在 Citus 中使用 t-digest 的方法：

• 在所有 PostgreSQL 节点( coordinator 和所有 worker)上下载并安装 tdigest 扩展。tdigest 扩展 github 存储库有安装说明。

https://github.com/tvondra/tdigest

• 在数据库中创建 tdigest 扩展。在 coordinator 上运行以下命令：

CREATE EXTENSION tdigest;

coordinator 也会将命令传播给 worker。

当在查询中使用扩展中定义的任何聚合时，Citus 将重写查询以将部分 tdigest 计算下推到适用的 worker。

T-digest 精度可以通过传递给聚合的 compression 参数来控制。权衡是准确性与 worker 和 coordinator 之间共享的数据量。有关如何在 tdigest 扩展中使用聚合的完整说明，请查看官方 tdigest github 存储库中的文档。

限制下推

Citus 还尽可能将限制条款下推到 worker 的分片，以最大限度地减少跨网络传输的数据量。

但是，在某些情况下，带有 LIMIT 子句的 SELECT 查询可能需要从每个分片中获取所有行以生成准确的结果。例如，如果查询需要按聚合列排序，则需要所有分片中该列的结果来确定最终聚合值。由于大量的网络数据传输，这会降低 LIMIT 子句的性能。在这种情况下，如果近似值会产生有意义的结果，Citus 提供了一种用于网络高效近似 LIMIT 子句的选项。

LIMIT 近似值默认禁用，可以通过设置配置参数 citus.limit_clause_row_fetch_count 来启用。在这个配置值的基础上，Citus 会限制每个任务返回的行数，用于在 coordinator 上进行聚合。由于这个 limit，最终结果可能是近似的。增加此 limit 将提高最终结果的准确性，同时仍提供从 worker 中提取的行数的上限。

SET citus.limit_clause_row_fetch_count to 10000;

分布式表的视图

Citus 支持分布式表的所有视图。有关视图的语法和功能的概述，请参阅 CREATE VIEW 的 PostgreSQL 文档。

• https://www.postgresql.org/docs/current/static/sql-createview.html

请注意，某些视图导致查询计划的效率低于其他视图。有关检测和改进不良视图性能的更多信息，请参阅子查询/CTE 网络开销。(视图在内部被视为子查询。)

• https://docs.citusdata.com/en/v11.0beta/performance/performance_tuning.html#subquery-perf

Citus 也支持物化视图，并将它们作为本地表存储在 coordinator 节点上。

连接(Join)

Citus 支持任意数量的表之间的 equi-JOIN，无论它们的大小和分布方法如何。查询计划器根据表的分布方式选择最佳连接方法和 join 顺序。它评估几个可能的 join 顺序并创建一个 join 计划，该计划需要通过网络传输最少的数据。

共置连接

当两个表共置时，它们可以在它们的公共分布列上有效地 join。co-located join(共置连接) 是 join 两个大型分布式表的最有效方式。

• https://docs.citusdata.com/en/v11.0-beta/sharding/data_modeling.html#colocation

注意

确保表分布到相同数量的分片中，并且每个表的分布列具有完全匹配的类型。尝试加入类型略有不同的列(例如 `int` 和 `bigint`)可能会导致问题。

引用表连接

引用表可以用作“维度”表， 以有效地与大型“事实”表连接。因为引用表在所有 worker 上完全复制， 所以 reference join 可以分解为每个 worker 上的本地连接并并行执行。 reference join 就像一个更灵活的 co-located join 版本， 因为引用表没有分布在任何特定的列上，并且可以自由地 join 到它们的任何列上。

• https://docs.citusdata.com/en/v11.0-beta/develop/reference_ddl.html#reference-tables

引用表也可以与 coordinator 节点本地的表连接。

重新分区连接

在某些情况下，您可能需要在除分布列之外的列上连接两个表。对于这种情况，Citus 还允许通过动态重新分区查询的表来连接非分布 key 列。

在这种情况下，要分区的表由查询优化器根据分布列、连接键和表的大小来确定。使用重新分区的表，可以确保只有相关的分片对相互连接，从而大大减少了通过网络传输的数据量。

通常，co-located join 比 repartition join 更有效，因为 repartition join 需要对数据进行混洗。因此，您应该尽可能通过 common join 键来分布表。