{"id":121799,"date":"2025-02-10T15:46:10","date_gmt":"2025-02-10T13:46:10","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/opublikovana-raspredelyonnaya-subd-citus-13-0"},"modified":"2025-02-10T15:46:10","modified_gmt":"2025-02-10T13:46:10","slug":"opublikovana-raspredelyonnaya-subd-citus-13-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/opublikovana-raspredelyonnaya-subd-citus-13-0","title":{"rendered":"Publication de la base de donn\u00e9es distribu\u00e9e Citus 13.0","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

La soci\u00e9t\u00e9 Citus Data, appartenant \u00e0 Microsoft, a publi\u00e9 la base de donn\u00e9es distribu\u00e9e Citus 13.0, r\u00e9alis\u00e9e sous forme d'extension pour PostgreSQL 17. Citus permet l'\u00e9volutivit\u00e9 horizontale de PostgreSQL dans un cluster bas\u00e9 sur du mat\u00e9riel standard et permet de r\u00e9partir les donn\u00e9es sur les n\u0153uds par le biais du sharding, avec la possibilit\u00e9 de configurer la partition au niveau des colonnes et le sch\u00e9ma de stockage. Pour les applications, le cluster Citus appara\u00eet comme un grand serveur PostgreSQL unique, combinant les ressources de ses n\u0153uds. Le code est \u00e9crit en C et est distribu\u00e9 sous la licence AGPLv3. <\/p>\n

Le sharding permet d'organiser le stockage de volumes de donn\u00e9es tr\u00e8s importants, dont la taille totale d\u00e9passe consid\u00e9rablement les p\u00e9riph\u00e9riques locaux de chaque n\u0153ud du cluster. Des tables individuelles peuvent \u00eatre r\u00e9pliqu\u00e9es sur tous les n\u0153uds pour acc\u00e9l\u00e9rer les op\u00e9rations de fusion et le traitement des cl\u00e9s \u00e9trang\u00e8res. Pour \u00e9conomiser de l'espace disque, les donn\u00e9es r\u00e9parties sur diff\u00e9rents n\u0153uds peuvent \u00eatre stock\u00e9es de mani\u00e8re compress\u00e9e. <\/p>\n

Les requ\u00eates distribu\u00e9es peuvent \u00eatre envoy\u00e9es \u00e0 n'importe quel n\u0153ud du cluster, mais la gestion et la modification du sch\u00e9ma de donn\u00e9es doivent \u00eatre effectu\u00e9es uniquement par le n\u0153ud qui coordonne le fonctionnement du cluster. Les requ\u00eates provenant des clients sont r\u00e9parties sur les n\u0153uds n\u00e9cessaires et, si elles couvrent plusieurs n\u0153uds, leur traitement est parall\u00e9lis\u00e9. Le cluster peut \u00eatre \u00e9tendu \u00e0 mesure que la taille des donn\u00e9es stock\u00e9es augmente, en ajoutant des n\u0153uds suppl\u00e9mentaires et en lan\u00e7ant un r\u00e9\u00e9quilibrage. <\/p>\n

Comme exemples typiques d'utilisation de Citus, on note l'ex\u00e9cution de requ\u00eates analytiques et le traitement de grands volumes de donn\u00e9es sous forme de s\u00e9ries temporelles (par exemple, des journaux ou des sondages d'\u00e9tat de capteurs). Citus est \u00e9galement adapt\u00e9 \u00e0 la modernisation des infrastructures existantes bas\u00e9es sur un seul de serveurs<\/a> PostgreSQL, dont les performances et le stockage ne suffisent plus en raison de l'augmentation de la charge ou du volume des donn\u00e9es entrantes. Avec l'outil Patroni, il est possible de cr\u00e9er des configurations tol\u00e9rantes aux pannes avec des n\u0153uds de secours r\u00e9pliqu\u00e9s, capables de prendre la place des n\u0153uds principaux en cas de d\u00e9faillance. <\/p>\n

Changements dans la version Citus 13.0 : <\/p>\n