如何通过 Citus 扩展 PostgreSQL 数据库的智能分片分析服务？
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本文共计3217个文字，预计阅读时间需要13分钟。
原文：Scaling Our Analytical Processing Service: Sharding a PostgreSQL Database with Citus in Online Advertising
在线广告公司正在通过使用Citus对PostgreSQL数据库进行分片，提升数据分析服务的扩展能力。无论选择投资热门领域还是启动广告活动预测，这一决策都显得尤为重要。
原文：Scaling Our Analytical Processing Service: Sharding a PostgreSQL Database with Citus
在线广告商正在根据绩效数据做出越来越多的决策。 无论是选择要投资的受众或创意，还是启用广告活动预算的算法优化，决策越来越依赖于随时可用的数据。 我们的开发团队构建了强大的工具来帮助我们的客户分析性能数据并做出更好的决策。
我们的解决方案由高度可定制的报告组成，包括由我们自己的极其灵活的查询语言提供支持的下钻表和图表。支持查询语言的数据服务处理数 TB 的数据。除了作为我们面向用户的分析工具的后端之外，它还为我们所有的自动优化功能和我们的一些内部 BI 系统提供支持。在这篇博文中，我将向您介绍我们如何通过对后端系统使用的数据库进行分片来解决扩展问题。
我们的分析数据处理服务，称为 Distillery，使用 PostgreSQL 数据库。该服务将 JSON 格式的查询安全地转换为最终在数据库级别运行的 SQL 查询。大多数数据处理都发生在数据库中，因此 Distillery 后端主要将我们自己的查询语言转换为 SQL 查询。原始的 API 查询很复杂，这使得一些生成的 SQL 查询变得复杂，并使得它们对数据库级别的要求很高。
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原文：Scaling Our Analytical Processing Service: Sharding a PostgreSQL Database with Citus in Online Advertising
在线广告公司正在通过使用Citus对PostgreSQL数据库进行分片，提升数据分析服务的扩展能力。无论选择投资热门领域还是启动广告活动预测，这一决策都显得尤为重要。
原文：Scaling Our Analytical Processing Service: Sharding a PostgreSQL Database with Citus
在线广告商正在根据绩效数据做出越来越多的决策。 无论是选择要投资的受众或创意，还是启用广告活动预算的算法优化，决策越来越依赖于随时可用的数据。 我们的开发团队构建了强大的工具来帮助我们的客户分析性能数据并做出更好的决策。
我们的解决方案由高度可定制的报告组成，包括由我们自己的极其灵活的查询语言提供支持的下钻表和图表。支持查询语言的数据服务处理数 TB 的数据。除了作为我们面向用户的分析工具的后端之外，它还为我们所有的自动优化功能和我们的一些内部 BI 系统提供支持。在这篇博文中，我将向您介绍我们如何通过对后端系统使用的数据库进行分片来解决扩展问题。
我们的分析数据处理服务，称为 Distillery，使用 PostgreSQL 数据库。该服务将 JSON 格式的查询安全地转换为最终在数据库级别运行的 SQL 查询。大多数数据处理都发生在数据库中，因此 Distillery 后端主要将我们自己的查询语言转换为 SQL 查询。原始的 API 查询很复杂，这使得一些生成的 SQL 查询变得复杂，并使得它们对数据库级别的要求很高。