使用Londiste3实现PostgreSQL表分区复制指南
2025-07-07 18:46:27作者:毕习沙Eudora
概述
本文将详细介绍如何使用pgq/skytools-legacy项目中的Londiste3复制工具,配合part处理器模块,实现PostgreSQL数据库表的分区复制。通过这种方案,可以将一个大表的数据分布到多个数据库实例中,从而提高查询性能和处理能力。
前置准备
在开始之前,需要确保以下组件已安装:
- skytools工具集
- pghashlib扩展
- pgbench基准测试工具
环境搭建
数据库创建
首先需要创建三个数据库:
- 根数据库(rootdb):存储所有原始数据
- 两个分片数据库(sharddb_0和sharddb_1):分别存储部分数据
psql -c "CREATE DATABASE rootdb;"
psql -c "CREATE DATABASE sharddb_0;"
psql -c "CREATE DATABASE sharddb_1;"
安装哈希函数
为确保哈希计算在不同PostgreSQL版本间的一致性,需要在所有数据库上安装hashlib扩展:
psql rootdb < /usr/share/postgresql/8.4/contrib/hashlib.sql
psql sharddb_0 < /usr/share/postgresql/8.4/contrib/hashlib.sql
psql sharddb_1 < /usr/share/postgresql/8.4/contrib/hashlib.sql
数据准备
使用pgbench创建测试数据
pgbench是PostgreSQL自带的基准测试工具,我们将用它来生成测试表和数据:
/usr/lib/postgresql/8.4/bin/pgbench -i -s 2 -F 80 rootdb
配置分区信息
创建分区配置表partconf.conf,用于存储分区信息:
CREATE SCHEMA partconf;
CREATE TABLE partconf.conf (
part_nr integer,
max_part integer,
db_code bigint,
is_primary boolean,
max_slot integer,
cluster_name text
);
CREATE FUNCTION partconf.get_hash_raw(i_input integer) RETURNS integer
AS $$
-- 用于包装hashtext函数,确保在不同版本间兼容
select hash_string($1::text, 'lookup2');
$$ LANGUAGE sql;
将配置部署到所有数据库并设置分区信息:
psql rootdb < partconf.sql
psql sharddb_0 < partconf.sql
psql sharddb_1 < partconf.sql
psql sharddb_0 -c "insert into partconf.conf(part_nr, max_part) values(0,1);"
psql sharddb_1 -c "insert into partconf.conf(part_nr, max_part) values(1,1);"
Londiste3配置
配置文件创建
为根节点和两个分片节点创建配置文件:
根节点配置(st3_rootdb.ini)
[londiste3]
job_name = st3_rootdb
db = dbname=rootdb
queue_name = replika
logfile = st3partsplit/log/st3_rootdb.log
pidfile = st3partsplit/pid/st3_rootdb.pid
分片节点0配置(st3_sharddb_0.ini)
[londiste3]
job_name = st3_sharddb_0
db = dbname=sharddb_0
queue_name = replika
logfile = st3partsplit/log/st3_sharddb_0.log
pidfile = st3partsplit/pid/st3_sharddb_0.pid
分片节点1配置(st3_sharddb_1.ini)
[londiste3]
job_name = st3_sharddb_1
db = dbname=sharddb_1
queue_name = replika
logfile = st3partsplit/log/st3_sharddb_1.log
pidfile = st3partsplit/pid/st3_sharddb_1.pid
初始化复制节点
- 创建根节点并启动工作进程:
londiste3 st3partsplit/st3_rootdb.ini create-root node1 dbname=rootdb
londiste3 -d st3partsplit/st3_rootdb.ini worker
- 创建两个分片节点并启动工作进程:
londiste3 st3partsplit/st3_sharddb_0.ini create-leaf node2_0 dbname=sharddb_0 --provider=dbname=rootdb
londiste3 -d st3partsplit/st3_sharddb_0.ini worker
londiste3 st3partsplit/st3_sharddb_1.ini create-leaf node2_1 dbname=sharddb_1 --provider=dbname=rootdb
londiste3 -d st3partsplit/st3_sharddb_1.ini worker
启动PGQ守护进程
创建并启动pgqd守护进程:
pgqd.ini配置
[pgqd]
logfile = st3partsplit/log/pgqd.log
pidfile = st3partsplit/pid/pgqd.pid
启动命令:
pgqd -d st3partsplit/pgqd.ini
表复制设置
添加复制表
使用part处理器添加需要分区的表,并指定分区键:
# pgbench_accounts表
londiste3 st3partsplit/st3_rootdb.ini add-table pgbench_accounts --handler=part --handler-arg=key=aid
londiste3 st3partsplit/st3_sharddb_0.ini add-table pgbench_accounts --create --handler=part --handler-arg=key=aid
londiste3 st3partsplit/st3_sharddb_1.ini add-table pgbench_accounts --create --handler=part --handler-arg=key=aid
# pgbench_branches表
londiste3 st3partsplit/st3_rootdb.ini add-table pgbench_branches --handler=part --handler-arg=key=bid
londiste3 st3partsplit/st3_sharddb_0.ini add-table pgbench_branches --create --handler=part --handler-arg=key=bid
londiste3 st3partsplit/st3_sharddb_1.ini add-table pgbench_branches --create --handler=part --handler-arg=key=bid
# pgbench_tellers表
londiste3 st3partsplit/st3_rootdb.ini add-table pgbench_tellers --handler=part --handler-arg=key=tid
londiste3 st3partsplit/st3_sharddb_0.ini add-table pgbench_tellers --create --handler=part --handler-arg=key=tid
londiste3 st3partsplit/st3_sharddb_1.ini add-table pgbench_tellers --create --handler=part --handler-arg=key=tid
测试数据复制
运行pgbench测试,生成数据变更并验证复制:
/usr/lib/postgresql/8.4/bin/pgbench -T 10 -c 5 rootdb
数据一致性检查
检查分片数据是否与根节点数据匹配(注意每个分片只包含部分数据):
londiste3 st3partsplit/st3_sharddb_0.ini compare
londiste3 st3partsplit/st3_sharddb_1.ini compare
注意事项
- 分区复制后,每个分片只包含部分数据,所有分片的数据总和应与根节点一致
- 哈希函数的选择很重要,确保在不同PostgreSQL版本间保持一致
- 分区键的选择应尽量保证数据均匀分布
- 监控复制延迟,确保数据同步及时
通过以上步骤,您已成功搭建了一个基于Londiste3的PostgreSQL表分区复制系统,可以有效提升大数据量场景下的查询性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492