Citus 可以使用分片跨多台计算机来水平缩放查询。 其查询引擎会将这些服务器的传入 SQL 查询并行化,加快大型数据集上的响应。 它为需要比其他部署选项更大规模和更高性能的应用程
Citus
可以使用分片跨多台计算机来水平缩放查询。 其查询引擎会将这些服务器的传入 SQL
查询并行化,加快大型数据集上的响应。 它为需要比其他部署选项更大规模和更高性能的应用程序提供服务:通常,工作负载接近或已经超过 100 GB
的数据。
Citus
提供:
- 使用分片跨多个计算机进行水平缩放
- 将这些服务器的查询并行化,加快大型数据集上的响应
- 为多租户应用程序、实时运营分析以及高吞吐量事务工作负载提供卓越的支持
拉取仓库到本地
git clone https://github.com/citusdata/citus_docs/tree/v11.0-beta
文档运行环境设置
pyenv
一个 Python
版本管理工具。
安装 pyenv
和它相关的插件(如:virtualenv
虚拟环境等。)
这里以 Mac
为例:
curl https://pyenv.run | bash
安装对应 python 版本
cat runtime.txt
python-3.7.5
安装:
pyenv install 3.7.5
设置虚拟环境
# 切换版本
pyenv global 3.7.5
# 进入文档目录,创建虚拟环境
cd ctius_docs
python -m venv .venv
# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate
安装 requirements.txt
cat requirements.txt
Sphinx==4.0.2
sphinx_rtd_theme_citus==0.5.25
docutils==0.16
sphinx-autobuild==0.7.1s
注意,这里加了一项 sphinx-autobuild
安装:
pip install -r requirements.txt
运行文档(watch 模式)
make watch
转到 http://127.0.0.1:8000
进行查看。
- 「在 Kubernetes 上运行 Pgpool-Il」实现 PostgreSQL 查询(读)负载均衡和连接池