如果您正在构建软件即服务 (SaaS) 应用程序,您可能已经在数据模型中内置了租赁的概念. 通常,大多数信息与租户/客户/帐户相关,并且数据库表捕获这种自然关系. 对于 SaaS 应用程序,每个租户的数据可以一起存储在单个数据库实例中,并与其他租户保持隔离和不可见.这在三个方面是有效的. 首先,应用程序改进适用于所有客户端. 其次,租户之间共享数据库可以有效地使用硬件. 最后,为所有租户管理单个数据库比为每个租户管理不同的数据库服务器要简单得多. 但是,传统上,单个关系数据库实例难以扩展到大型多

在SASS的大潮流下,相信依然存在很多使用一个数据库为多个租户提供服务的场景,这个情况下一般是多个租户共用同一套表通过sql语句级别来隔离不同租户的资源,比如设置一个租户标识字段,每次查询的时候在后面附加一个筛选条件:TenantId=xxx.这样能低代价.简单地实现多租户服务,但是每次执行sql的时候需要附加字段隔离,否则会出现数据错乱. 此隔离过程应该自动标识完成,所以我今天借助于Mybatis的插件机制来完成一个多租户sql隔离插件. 一.设计需求 1.首先,我们需要一种方案来识别哪些表需

在 确定分布策略 中, 我们讨论了在多租户用例中使用 Citus 所需的与框架无关的数据库更改. 当前部分研究如何构建与 Citus 存储后端一起使用的多租户 ASP.NET 应用程序. http://citus.hacker-linner.com/develop/migration_mt_schema.html#mt-schema-migration 示例应用 为了使这个迁移部分具体化, 让我们考虑一个简化版本的 StackExchange. 供参考,最终结果存在于 Github 上. htt

Citus是基于PsotgreSQL的扩展,用于切分PsotgreSQL的数据,非常简单地实现数据“切片(sharp)”.如果不使用Citus,则需要开发者自己实现分布式数据访问层(DDAL),实现路由和结果汇总等逻辑,借助Citus可简化开发,是开发者把精力集中在具体的业务逻辑上. 对于多租户程序来说,Citus可以帮助企业对数据进行切片,相比于传统的数据管理方式,Citus更智能,操作更为简单,运维成本更低廉.下面演示Citus的简单使用. Step 01 安装docker和docker-c

背景 Greenplum的日常监控点.评判标准,日常维护任务. 展示图层 由于一台主机可能跑多个实例,建议分层展示. 另外,即使是ON ECS虚拟机(一个虚拟机一个实例一对一的形态)的产品形态,实际上也建议分层展示,以示通用性. 主机级图层 1.全局 2.以集群分组 展示图形 1.饼图(正常.警告.严重错误.不可用,占比,数量) 2.热力图(每台主机一个点,颜色描绘正常.警告.严重错误.不可用) 3.列表(正常.警告.严重错误.不可用倒排,TOP 主机) 实例级图层 1.全局 2.以集群分组 展

点击订阅新品发布会! 新产品.新版本.新技术.新功能.价格调整,评论在下方,下期更新!关注更多内容,了解更多 最新发布 POLARDB 2.0 重磅升级 2019年6月19日15时,阿里云 POLARDB 2.0重磅发布,高度兼容 Oracle,助力企业快速进入云智能时代:完全兼容 PostgreSQL,适合中大型企业核心业务场景:最大100T,计算和存储分离架构提供澎湃性能. 查看产品 产品文档 阿里云云盾IDaaS应用身份服务正式发布 2019年6月13日,阿里云云盾IDaaS应用身份服务正

看到一篇比较多租户数据隔离方案的文章,总结挺不错.其实大部分内容在我前几年写的文章都有. 文章翻译自: https://blog.arkency.com/comparison-of-approaches-to-multitenancy-in-rails-apps/ 多租户意味着同一个应用上有不用的用户隔离.这是非常典型的saas模型.你可以用不同的隔离级别来实现多租户. 1. 行级别: 在每个数据库表里添加tenat_id字段,然后在每个查询语句也添加相应的tenant_id 2. schema

将现有应用程序迁移到 Citus 有时需要调整 schema 和查询以获得最佳性能. Citus 扩展了 PostgreSQL 的分布式功能,但它不是扩展所有工作负载的直接替代品.高性能 Citus 集群需要考虑数据模型.工具和所使用的 SQL 功能的选择. 第一步是优化现有的数据库模式,以便它可以在多台计算机上高效工作. 确定分布策略 选择分布键(distribution key) 识别表的类型 为迁移准备源表 添加分布键 回填新创建的列 接下来,更新应用程序代码和查询以处理 schema 更

Citus 提供对大型数据集的实时查询.我们在 Citus 常见的一项工作负载涉及为事件数据的实时仪表板提供支持. 例如,您可以是帮助其他企业监控其 HTTP 流量的云服务提供商.每次您的一个客户端收到 HTTP 请求时,您的服务都会收到一条日志记录.您想要摄取所有这些记录并创建一个 HTTP 分析仪表板,为您的客户提供洞察力,例如他们的网站服务的 HTTP 错误数量. 重要的是,这些数据以尽可能少的延迟显示出来,这样您的客户就可以解决他们网站的问题. 仪表板显示历史趋势图也很重要. 或者,也许

在时间序列工作负载中,应用程序(例如一些实时应用程序查询最近的信息,同时归档旧信息. https://docs.citusdata.com/en/v10.2/sharding/data_modeling.html#distributing-by-entity-id 为了处理这种工作负载,单节点 PostgreSQL 数据库通常会使用表分区将一个按时间排序的大数据表分解为多个继承表,每个表包含不同的时间范围. https://www.postgresql.org/docs/current/stat

Python/Django 支持分布式多租户数据库,如 Postgres+Citus. 通过将租户上下文添加到您的查询来实现轻松横向扩展,使数据库(例如 Citus)能够有效地将查询路由到正确的数据库节点. 构建多租户数据库的架构包括:为每个租户创建一个数据库.为每个租户创建一个 schema 和让所有租户共享同一个表.这个库基于第三种设计,即让所有租户共享同一个表,它假设所有租户相关的模型/表都有一个 tenant_id 列来表示租户. 以下链接更多地讨论了何时以及如何为您的多租户数据库选择正

单节点 Citus Docker (Mac 与 Linux) Docker 镜像仅用于开发/测试目的, 并且尚未准备好用于生产用途. 您可以使用一个命令在 Docker 中启动 Citus: # start the image docker run -d --name citus -p 5432:5432 -e POSTGRES_PASSWORD=mypass \ citusdata/citus:10.2 # verify it's running, and that Citus is inst

确定应用程序类型 在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布.这因应用程序类型及其查询模式而异. 大致上有两种应用程序在 Citus 上运行良好.数据建模的第一步是确定哪些应用程序类型更接近您的应用程序. 概览 多租户应用 实时应用 有时 schema 中有几十个或数百个表 表数量少 一次与一个租户(公司/商店)相关的查询 具有聚合的相对简单的分析查询 用于服务 Web 客户端的 OLTP 工作负载 摄取大量几乎不可变的数据 为每个租户分析查询提供服务的 OLAP 工作负载 通

多租户应用程序 在本教程中,我们将使用示例广告分析数据集来演示如何使用 Citus 来支持您的多租户应用程序. 注意 本教程假设您已经安装并运行了 Citus. 如果您没有运行 Citus,则可以使用单节点 Citus 中的选项之一在本地设置 Citus. https://docs.citusdata.com/en/v10.2/installation/single_node.html#development 数据模型和示例数据 我们将演示为广告分析应用程序构建数据库,公司可以使用该应用程序来查

准备工作 这里假设,你已经在 k8s 上部署好了基于 Citus 扩展的分布式 PostgreSQL 集群. 查看 Citus 集群(kubectl get po -n citus),1 个 Coordinator(协调器) 节点 + 3 个 Worker(工作器) 节点. NAME READY STATUS RESTARTS AGE citus-coordinator-0 2/2 Running 0 3h55m citus-worker-0 2/2 Running 0 22m citus-wo

创建和分布表 要创建分布式表,您需要首先定义表 schema. 为此,您可以使用 CREATE TABLE 语句定义一个表,就像使用常规 PostgreSQL 表一样. CREATE TABLE http://www.postgresql.org/docs/current/static/sql-createtable.html CREATE TABLE github_events ( event_id bigint, event_type text, event_public boolean,

一个 Citus 集群由一个 coordinator 实例和多个 worker 实例组成. 数据在 worker 上进行分片和复制,而 coordinator 存储有关这些分片的元数据.向集群发出的所有查询都通过 coordinator 执行. coordinator 将查询划分为更小的查询片段,其中每个查询片段可以在分片上独立运行.然后协调器将查询片段分配给 worker,监督他们的执行,合并他们的结果,并将最终结果返回给用户. 查询处理架构可以通过下图进行简要描述. Citus 的查询处理管

由于 Citus 通过扩展 PostgreSQL 提供分布式功能,因此它与 PostgreSQL 结构兼容.这意味着用户可以使用丰富且可扩展的 PostgreSQL 生态系统附带的工具和功能来处理使用 Citus 创建的分布式表. Citus 对它能够在单个工作节点上执行的任何查询具有 100% 的 SQL 覆盖率. 在访问有关单个租户的信息时,此类查询在多租户应用程序中很常见. 甚至跨节点查询(用于并行计算)也支持大多数 SQL 功能. 但是,组合来自多个节点的信息的查询不支持某些 SQL 功

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 Citus 11 文档官方仓库 拉取仓库到本地 git clone https:

在 确定分布策略 中,我们讨论了在多租户用例中使用 Citus 所需的与框架无关的数据库更改. 在这里,我们专门研究如何借助 django-multitenant 库将多租户 Django 应 用程序迁移到 Citus 存储后端. Django https://www.djangoproject.com/ 确定分布策略 http://citus.hacker-linner.com/develop/migration_mt_schema.html#mt-schema-migration djang