基于PostgreSQL/openGauss的分布式数据库怎么解决

本篇内容介绍了“基于PostgreSQL/openGauss的分布式数据库怎么解决”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

ShardingSphere-Proxy 介绍

ShardingSphere-Proxy 是 ShardingSphere 生态中的一个接入端，定位为对客户端透明的数据库代理。ShardingSphere Proxy 不局限于 Java，其实现了 MySQL、PostgreSQL 数据库协议，可以使用各种兼容 MySQL / PostgreSQL 协议的客户端连接并操作数据。

在做了分库分表或其他规则的情况下，数据会分散到多个数据库实例上，在管理上难免会有一些不便；或者使用非 Java 语言的开发者，需要 ShardingSphere 所提供的能力…… 以上这些情况，正是 ShardingSphere-Proxy 力所能及之处。

ShardingSphere-Proxy 隐藏了后端实际数据库，对于客户端来说就是在使用一个数据库，不需要关心 ShardingSphere 如何协调背后的数据库，对于使用非 Java 语言的开发者或 DBA 更友好。

在协议方面，ShardingSphere PostgreSQL Proxy 实现了 Simple Query 与大部分 Extended Query 协议，支持异构语言通过 PostgreSQL/openGauss 驱动连接 Proxy。ShardingSphere openGauss Proxy 在复用 PostgreSQL 协议的基础上，还支持 openGauss 特有的批量插入协议。

不过，由于 ShardingSphere-Proxy 相比 ShardingSphere-JDBC 增加了一层网络交互，SQL 执行的延时会有所增加，损耗相比 ShardingSphere-JDBC 略高。

ShardingSphere-Proxy 与 PostgreSQL 的生态对接

兼容 PostgreSQL Simple Query 与 Extended Query

Simple Query 与 Extended Query 是大多数用户在使用 PostgreSQL 时最常用的协议。

比如，使用如下命令行工具 psql 连接 PostgreSQL 数据库进行 CRUD 操作时，主要使用 Simple Query 协议与数据库交互。

$ psql -h 127.0.0.1 -U postgres
psql (14.0 (Debian 14.0-1.pgdg110+1))
Type "help" for help.
postgres=# select id, name from person where age < 35;
 id | name 
----+------
  1 | Foo
(1 row)

Simple Query 的协议交互示意图如下：

当用户使用 PostgreSQL JDBC Driver 等驱动时，可能会如下代码使用 PreparedStatement，默认情况下对应着 Extended Query 协议。

String sql = "select id, name from person where age > ?";
PreparedStatement ps = connection.prepareStatement(sql);
ps.setInt(1, 35);
ResultSet resultSet = ps.executeQuery();

Extended Query 的协议交互示意图如下：

目前，ShardingSphere PostgreSQL Proxy 实现了 Simple Query 与大部分 Extended Query 协议，不过，因为数据库客户端与驱动已经封装好 API 供用户使用，一般用户并不需要关心数据库协议层面的事情。

ShardingSphere-Proxy 兼容 PostgreSQL 的 Simple Query 与 Extended Query 意味着：用户可以使用常见的 PostgreSQL 客户端或驱动连接 ShardingSphere-Proxy 进行 CRUD 操作，利用 ShardingSphere 在数据库上层提供的增量能力。

ShardingSphere-Proxy 与 openGauss 的生态对接

支持 openGauss JDBC Driver

openGauss 数据库有对应的 JDBC 驱动，JDBC URL 的前缀jdbc:opengauss。虽然用 PostgreSQL 的 JDBC 驱动也能够连接 openGauss 数据库，但这样就无法完全利用 openGauss 特有的批量插入等特性。ShardingSphere 增加了 openGauss 数据库类型，能够识别 openGauss JDBC Driver，开发者在使用 ShardingSphere 的时候可以直接使用 openGauss 的 JDBC 驱动。

支持 openGauss 批量插入协议

举一个例子，当我们 prepare 一个 insert 语句如下

insert into person (id, name, age) values (?, ?, ?)

以 JDBC 为例，我们可能会使用如下方法执行批量插入：

String sql = "insert into person (id, name, age) values (?, ?, ?)";
PreparedStatement ps = connection.prepareStatement(sql);
ps.setLong(1, 1);
ps.setString(2, "Foo");
ps.setInt(3, 18);
ps.addBatch();
ps.setLong(1, 2);
ps.setString(2, "Bar");
ps.setInt(3, 36);
ps.addBatch();
ps.setLong(1, 3);
ps.setString(2, "Tom");
ps.setInt(3, 54);
ps.addBatch();
ps.executeBatch();

在 PostgreSQL 协议层面，Bind 消息每次能够传递一组参数形成 Portal，Execute 每次能够执行一个 Portal。执行批量插入可以通过反复执行 Bind 和 Execute 实现。协议交互示意图如下：

Batch Bind 是 openGauss 特有的消息类型，相比原本的 Bind，Batch Bind 一次能够传递多组参数，使用 Batch Bind 执行批量插入的协议交互示意如下：

ShardingSphere-Proxy openGauss 实现了对 Batch Bind 协议的支持，也就是说，客户端能够直接用 openGauss 的客户端或驱动对 ShardingSphere Proxy 执行批量插入。

ShardingSphere-Proxy 后续要做的事情

支持 ShardingSphere PostgreSQL Proxy 逻辑 MetaData 查询

ShardingSphere-Proxy 作为透明数据库代理，用户无需关心 Proxy 如何协调背后的数据库。

以下图为例，在 ShardingSphere-Proxy 中配置逻辑库 sharding_db 和逻辑表 person，Proxy背后实际对应了 2 个数据库共 4 个表。

目前在 ShardingSphere MySQL Proxy 中分别执行 show schemas、show tables 语句，查询的结果能够正常的列出逻辑库 sharding_db 和逻辑表 person。

使用 psql 连接 PostgreSQL 时可以通过 \l、\d 等命令查询库、表。但与 MySQL 不同的是，show tables是 MySQL 所支持的语句，而在 psql 中所使用的 \d 实际上对应了一条比较复杂的 SQL，目前使用 ShardingSphere PostgreSQL Proxy 暂时无法查询出逻辑库或逻辑表。

支持 Extended Query 的 Describe Prepared Statement

PostgreSQL 协议的 Describe 消息有两种变体，分别是 Describe Portal 和 Describe Prepared Statement。目前 ShardingSphere Proxy 仅支持 Describe Portal，暂时不支持 Describe Prepared Statement。

Describe Prepared Statement 的实际应用举例：在 PreparedStatement 执行之前获取结果集的 MetaData。

PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("select * from t_order limit ?");
ResultSetMetaData metaData = preparedStatement.getMetaData();

“基于PostgreSQL/openGauss的分布式数据库怎么解决”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！