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教程：使用 Azure Cosmos DB for PostgreSQL 设计实时分析仪表板

项目
08/15/2024

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

在本教程中，你将使用适用于 PostgreSQL 的 Azure Cosmos DB 来了解如何执行以下操作：

创建群集
使用 psql 实用工具创建架构
在节点之间将表分片
生成示例数据
执行汇总
查询原始数据和聚合数据
使数据过期

先决条件

如果没有 Azure 订阅，请在开始之前创建一个免费帐户。

创建群集

登录到 Azure 门户，并按照以下步骤创建 Azure Cosmos DB for PostgreSQL 群集：

直接链接
门户搜索

转到 Azure 门户中的创建 Azure Cosmos DB for PostgreSQL 群集。

在“创建适用于 PostgreSQL 的 Azure Cosmos DB 群集”窗体上：

在“基本信息”选项卡上填写相关信息。

大多数选项都是一目了然的，但请记住：
- 群集名称决定应用程序用来进行连接的 DNS 名称（采用 <node-qualifier>-<clustername>.<uniqueID>.postgres.cosmos.azure.com 格式）。
- 可以选择主要 PostgreSQL 版本，例如 15。 Azure Cosmos DB for PostgreSQL 始终支持所选主要 Postgres 版本的最新 Citus 版本。
- 管理员用户名必须是值 citus。
- 可以将数据库名称保留为默认值“citus”，也可以定义唯一的数据库名称。预配群集后无法重命名数据库。
在屏幕底部选择“下一步: 网络”。
在“网络”屏幕中，选择“允许从 Azure 内的 Azure 服务和资源公开访问此群集”。
选择“查看 + 创建”，在验证通过时，选择“创建”以创建群集。
预配需要数分钟。页面会重定向，以监视部署。当状态从“部署进行中”更改为“部署已完成”时，请选择“转到资源”。

使用 psql 实用工具创建架构

使用 psql 连接到 Azure Cosmos DB for PostgreSQL 后，可以完成一些基本任务。本教程将引导你从 Web 分析引入流量数据，然后汇总数据以基于这些数据提供实时仪表板。

让我们创建一个使用所有原始 Web 流量数据的表。在 psql 终端中运行以下命令：

CREATE TABLE http_request (
  site_id INT,
  ingest_time TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),

  url TEXT,
  request_country TEXT,
  ip_address TEXT,

  status_code INT,
  response_time_msec INT
);

我们还要创建一个表用于保存每分钟的聚合，并创建一个表用于保留上次汇总数据的位置。还在 psql 中运行以下命令：

CREATE TABLE http_request_1min (
  site_id INT,
  ingest_time TIMESTAMPTZ, -- which minute this row represents

  error_count INT,
  success_count INT,
  request_count INT,
  average_response_time_msec INT,
  CHECK (request_count = error_count + success_count),
  CHECK (ingest_time = date_trunc('minute', ingest_time))
);

CREATE INDEX http_request_1min_idx ON http_request_1min (site_id, ingest_time);

CREATE TABLE latest_rollup (
  minute timestamptz PRIMARY KEY,

  CHECK (minute = date_trunc('minute', minute))
);

现在，可以使用以下命令在表列表中查看新建的表：

\dt

在节点之间将表分片

Azure Cosmos DB for PostgreSQL 部署基于用户指定的列的值存储不同节点上的表行。此“分布列”标识数据在节点之间的分片方式。

让我们将分布列设置为 site_id，即分片键。在 psql 中运行以下函数：

SELECT create_distributed_table('http_request',      'site_id');
SELECT create_distributed_table('http_request_1min', 'site_id');

重要

需要分发表或使用基于架构的分片才能利用 Azure Cosmos DB for PostgreSQL 性能功能。如果不分发表或架构，则工作器节点无法帮助运行涉及其数据的查询。

生成示例数据

现在，我们的群集应已准备好引入一些数据。可以通过 psql 连接在本地运行以下命令，以持续插入数据。

DO $$
  BEGIN LOOP
    INSERT INTO http_request (
      site_id, ingest_time, url, request_country,
      ip_address, status_code, response_time_msec
    ) VALUES (
      trunc(random()*32), clock_timestamp(),
      concat('http://example.com/', md5(random()::text)),
      ('{China,India,USA,Indonesia}'::text[])[ceil(random()*4)],
      concat(
        trunc(random()*250 + 2), '.',
        trunc(random()*250 + 2), '.',
        trunc(random()*250 + 2), '.',
        trunc(random()*250 + 2)
      )::inet,
      ('{200,404}'::int[])[ceil(random()*2)],
      5+trunc(random()*150)
    );
    COMMIT;
    PERFORM pg_sleep(random() * 0.25);
  END LOOP;
END $$;

该查询会每秒插入大约八行。系统会根据分布列 site_id 的指示，在不同的工作器节点上存储行。

注意

让数据生成查询保持运行，并针对本教程中所述的剩余命令打开另一个 psql 连接。

查询

使用 Azure Cosmos DB for PostgreSQL 可让多个节点并行处理查询以加快速度。例如，数据库可在工作器节点上计算 SUM 和 COUNT 等聚合，并将结果合并成最终的应答。

以下查询统计每分钟的 Web 请求数并提供一些统计信息。请尝试在 psql 中运行此查询并观察结果。

SELECT
  site_id,
  date_trunc('minute', ingest_time) as minute,
  COUNT(1) AS request_count,
  SUM(CASE WHEN (status_code between 200 and 299) THEN 1 ELSE 0 END) as success_count,
  SUM(CASE WHEN (status_code between 200 and 299) THEN 0 ELSE 1 END) as error_count,
  SUM(response_time_msec) / COUNT(1) AS average_response_time_msec
FROM http_request
WHERE date_trunc('minute', ingest_time) > now() - '5 minutes'::interval
GROUP BY site_id, minute
ORDER BY minute ASC;

汇总数据

前面的查询在早期阶段可顺利运行，但随着数据的不断增加，其性能将会降级。即使使用分布式处理，预先计算数据也要比反复重新计算数据更快。

可以通过定期将原始数据汇总到聚合表，来确保仪表板保持快速工作状态。可以尝试聚合持续时间。我们使用了每分钟聚合表，但可以改为将数据拆分为 5、15 或 60 分钟。

为了更轻松地运行此汇总，我们将它放入 plpgsql 函数中。在 psql 中运行以下命令来创建 rollup_http_request 函数。

-- initialize to a time long ago
INSERT INTO latest_rollup VALUES ('10-10-1901');

-- function to do the rollup
CREATE OR REPLACE FUNCTION rollup_http_request() RETURNS void AS $$
DECLARE
  curr_rollup_time timestamptz := date_trunc('minute', now());
  last_rollup_time timestamptz := minute from latest_rollup;
BEGIN
  INSERT INTO http_request_1min (
    site_id, ingest_time, request_count,
    success_count, error_count, average_response_time_msec
  ) SELECT
    site_id,
    date_trunc('minute', ingest_time),
    COUNT(1) as request_count,
    SUM(CASE WHEN (status_code between 200 and 299) THEN 1 ELSE 0 END) as success_count,
    SUM(CASE WHEN (status_code between 200 and 299) THEN 0 ELSE 1 END) as error_count,
    SUM(response_time_msec) / COUNT(1) AS average_response_time_msec
  FROM http_request
  -- roll up only data new since last_rollup_time
  WHERE date_trunc('minute', ingest_time) <@
          tstzrange(last_rollup_time, curr_rollup_time, '(]')
  GROUP BY 1, 2;

  -- update the value in latest_rollup so that next time we run the
  -- rollup it will operate on data newer than curr_rollup_time
  UPDATE latest_rollup SET minute = curr_rollup_time;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

创建函数后，请执行它来汇总数据：

SELECT rollup_http_request();

将数据放入预先聚合的表单后，可以查询汇总表以获取与前面相同的报告。运行以下查询：

SELECT site_id, ingest_time as minute, request_count,
       success_count, error_count, average_response_time_msec
  FROM http_request_1min
 WHERE ingest_time > date_trunc('minute', now()) - '5 minutes'::interval;

使旧数据过期

汇总可以加快查询的速度，但我们仍需将旧数据过期，以免存储成本超限。确定要将每个粒度的数据保留多长时间，并使用标准查询来删除已过期的数据。在以下示例中，我们决定将原始数据保留一天，并在一个月中每隔一分钟聚合一次数据：

DELETE FROM http_request WHERE ingest_time < now() - interval '1 day';
DELETE FROM http_request_1min WHERE ingest_time < now() - interval '1 month';

在生产环境中，可将这些查询包装在某个函数中，并在 cron 作业中每隔一分钟调用该函数。

清理资源

在前面的步骤中，你已在群集中创建了 Azure 资源。如果你认为以后不需要这些资源，请删除该群集。在群集的“概述”页中，按“删除”按钮。弹出页面上出现提示时，请确认群集的名称，然后单击最后一个“删除”按钮。

后续步骤

在本教程中，你已了解如何预配群集。你已使用 psql 连接到该组，创建了架构并分布了数据。你已了解如何查询原始表单中的数据、定期聚合数据、查询聚合表，并使旧数据过期。

了解群集节点类型
确定群集的最佳初始大小

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