手动查询传播

当用户发出查询时，Cituscoordinator 将其划分为更小的查询片段，其中每个查询片段可以在工作分片上独立运行。这允许Citus 将每个查询分布在集群中。

但是，将查询划分为片段的方式（以及传播哪些查询）因查询类型而异。 在某些高级情况下，手动控制此行为很有用。Citus 提供实用函数来将SQL 传播到workers、shards 或placements。

手动查询传播绕过coordinator 逻辑、锁定和任何其他一致性检查。 这些函数可作为最后的手段，以允许 Citus 否则不会在本机运行的语句。小心使用它们以避免数据不一致和死锁。

在所有 Worker 上运行

最小的执行级别是广播一条语句以在所有worker 上执行。这对于查看整个工作数据库的属性很有用。

-- List the work_mem setting of each worker database SELECT run_command_on_workers($cmd$ SHOW work_mem; $cmd$);

注意：

不应使用此命令在worker 上创建数据库对象，因为这样做会使以自动方式添加worker 节点变得更加困难。

注意：

本节中的run_command_on_workers 函数和其他手动传播命令只能运行返回单列单行的查询。

在所有分片上运行

下一个粒度级别是在特定分布式表的所有分片上运行命令。例如，在直接在worker 上读取表的属性时，它可能很有用。 在worker 节点上本地运行的查询可以完全访问元数据，例如表统计信息。

run_command_on_shards 函数将SQL 命令应用于每个分片，其中提供分片名称以在命令中进行插值。 这是一个估计分布式表行数的示例，通过使用每个worker 上的pg_class 表来估计每个分片的行数。 请注意将替换为每个分片名称的%s。

-- Get the estimated row count for a distributed table by summing the -- estimated counts of rows for each shard. SELECT sum(result::bigint) AS estimated_count   FROM run_command_on_shards(     'my_distributed_table',     $cmd$       SELECT reltuples         FROM pg_class c         JOIN pg_catalog.pg_namespace n on n.oid=c.relnamespace        WHERE (n.nspname || '.' || relname)::regclass = '%s'::regclass          AND n.nspname NOT IN ('citus', 'pg_toast', 'pg_catalog')     $cmd$   );

在所有放置上运行

最精细的执行级别是在所有分片及其副本（也称为放置）上运行命令。它对于运行数据修改命令很有用，这些命令必须应用于每个副本以确保一致性。

例如，假设一个分布式表有一个updated_at 字段，我们想要“触摸”所有行，以便在某个时间将它们标记为已更新。coordinator 上的普通UPDATE 语句需要按分布列进行过滤，但我们可以手动将更新传播到所有分片和副本：

-- note we're using a hard-coded date rather than -- a function such as "now()" because the query will -- run at slightly different times on each replica  SELECT run_command_on_placements(   'my_distributed_table',   $cmd$     UPDATE %s SET updated_at = '2017-01-01';   $cmd$ );

run_command_on_placements 的一个有用伴侣是run_command_on_colocated_placements。 它将位于共置的分布式表的两个位置的名称插入到查询中。放置对总是被选择为本地的同一个worker，其中完整的SQL 覆盖是可用的。因此，我们可以使用触发器等高级SQL 功能来关联表：

-- Suppose we have two distributed tables CREATE TABLE little_vals (key int, val int); CREATE TABLE big_vals    (key int, val int); SELECT create_distributed_table('little_vals', 'key'); SELECT create_distributed_table('big_vals',    'key');  -- We want to synchronize them so that every time little_vals -- are created, big_vals appear with double the value -- -- First we make a trigger function, which will -- take the destination table placement as an argument CREATE OR REPLACE FUNCTION embiggen() RETURNS TRIGGER AS $$   BEGIN     IF (TG_OP = 'INSERT') THEN       EXECUTE format(         'INSERT INTO %s (key, val) SELECT ($1).key, ($1).val*2;',         TG_ARGV[0]       ) USING NEW;     END IF;     RETURN NULL;   END; $$ LANGUAGE plpgsql;  -- Next we relate the co-located tables by the trigger function -- on each co-located placement SELECT run_command_on_colocated_placements(   'little_vals',   'big_vals',   $cmd$     CREATE TRIGGER after_insert AFTER INSERT ON %s       FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE embiggen(%L)   $cmd$ );

限制

• 多语句事务没有防止死锁的安全措施。
• 没有针对中间查询失败和由此产生的不一致的安全措施。
• 查询结果缓存在内存中； 这些函数无法处理非常大的结果集。
• 如果无法连接到节点，这些函数会提前出错。
• 你可以做很坏的事情！