通过

Azure Cosmos DB for PostgreSQL 中的模型实时分析应用

  • 项目

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

使用分片键并置大型表

若要为实时操作分析应用程序选取分片键，请遵循以下准则：

  • 选择大型表上常见的列
  • 选择属于数据中的自然维度或属于应用程序的核心部分的列。 以下是一些示例：
    • 在金融界，分析安全趋势的应用程序可能会使用 security_id。
    • 在要分析网站使用情况指标的用户分析工作负荷中，user_id 将是一个很好的分布列

通过并置大型表，可以并行将 SQL 查询推送到工作器节点。 向下推送查询可避免通过网络在节点之间混排数据。 可以有效地执行 JOIN、聚合、汇总、筛选器、LIMIT 等操作。

若要可视化并置表上的并行分布式查询，请考虑下图：

Diagram of joins happening within worker nodes.

表 users 和 events 表都是依据 user_id 分片的，因此同一用户 ID 的相关行放置在同一工作器节点上。 无需在辅助角色之间拉取信息即可发生 SQL JOIN。

适用于实时应用的最佳数据模型

让我们继续学习分析用户网站访问和指标的应用程序示例。 有两个“事实”表（用户和事件）以及其他较小的“维度”表。

Diagram of users, events, and miscellaneous tables.

要在 Azure Cosmos DB for PostgreSQL 上应用分布式表的强大功能，请执行以下步骤：

  • 在公用列上分布大型事实数据表。 在本例中，用户和事件分布于 user_id 上。
  • 将小型/维度表（device_types、countries 和 `event_types）标记为引用表。
  • 请务必在分布式表的主键、唯一和外键约束中包含分布列。 包括列可能需要使键组合。 需要更新引用表的键。
  • 联接大型分布式表时，请务必使用分片键进行联接。
-- 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...

后续步骤

现在，我们已探讨完可缩放应用的数据建模。 下一步是使用所选的编程语言连接和查询数据库。

应用堆栈 >