Azure Cosmos DB for PostgreSQL 中的节点和表
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 │
└─────────┴───────────┴──────────┘