更新:2007-
對映章節:
本文翻译自源代码包中的“pgpool-II Tutorial”文档
定义数据分布规则
我们将定义把pgbench生成的示例数据分布在三个数据库节点的分布规则，在这个小节中创建名为“bench_parallel”的数据库，并且使用“pgbench -i -s 3”生成示例数据。
在pgpool-II源代码的sample目录能够找到dist_def_pgbench.sql文件，使用这个文件创建数据分布规则，执行如下命令：
$ psql -f sample/dist_def_pgbench.sql -p 5432 pgpool
以下是dist_def_pgbench.sql文件内容的解释。
插入四行数据到数据表“dist_def”中。每个数据表（前边提到过的accounts、branches、tellers以及history）各自有一个不同的分布函数。分别为branches、tellers、accounts 定义bid、tid、aid作为他们的key-columns字段（这几个字段也是他们的主键），history以tid作为key-columns字段。
INSERT INTO pgpool_catalog.dist_def VALUES (
'bench_parallel',
'public',
'branches',
'bid',
ARRAY['bid', 'bbalance', 'filler'],
ARRAY['integer', 'integer', 'character(88)'],
'pgpool_catalog.dist_def_branches'
);
INSERT INTO pgpool_catalog.dist_def VALUES (
'bench_parallel',
'public',
'tellers',
'tid',
ARRAY['tid', 'bid', 'tbalance', 'filler'],
ARRAY['integer', 'integer', 'integer', 'character(84)'],
'pgpool_catalog.dist_def_tellers'
);
INSERT INTO pgpool_catalog.dist_def VALUES (
'bench_parallel',
'public',
'accounts',
'aid',
ARRAY['aid', 'bid', 'abalance', 'filler'],
ARRAY['integer', 'integer', 'integer', 'character(84)'],
'pgpool_catalog.dist_def_accounts'
);
INSERT INTO pgpool_catalog.dist_def VALUES (
'bench_parallel',
'public',
'history',
'tid',
ARRAY['tid', 'bid', 'aid', 'delta', 'mtime', 'filler'],
ARRAY['integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'timestamp without time zone', 'character(22)'],
'pgpool_catalog.dist_def_history'
);
接下来，必须为每个表定义分布函数，不同的表可以使用同一个分布函数，并且使用过程语言（PL/pgSQL、PL/Tcl等等）定义而不是SQL。
下边是由pgbench -i -s 3生成的数据概要：
| 数据表名 | 数据行数 |
| branches | 3 |
| tellers | 30 |
| accounts | 300000 |
| history | 0 |
继续定义4个函数将上述数据平分到三个节点，根据给出的参数返回0、1或者2
CREATE OR REPLACE FUNCTION pgpool_catalog.dist_def_branches(anyelement)
RETURNS integer AS $$
SELECT CASE WHEN $1 > 0 AND $1 <= 1 THEN 0 WHEN $1 > 1 AND $1 <= 2 THEN 1 ELSE 2 END; $$ LANGUAGE sql; CREATE OR REPLACE FUNCTION pgpool_catalog.dist_def_tellers(anyelement) RETURNS integer AS $$ SELECT CASE WHEN $1 > 0 AND $1 <= 10 THEN 0 WHEN $1 > 10 AND $1 <= 20 THEN 1 ELSE 2 END; $$ LANGUAGE sql; CREATE OR REPLACE FUNCTION pgpool_catalog.dist_def_accounts(anyelement) RETURNS integer AS $$ SELECT CASE WHEN $1 > 0 AND $1 <= 100000 THEN 0 WHEN $1 > 100000 AND $1 <= 200000 THEN 1 ELSE 2 END; $$ LANGUAGE sql; CREATE OR REPLACE FUNCTION pgpool_catalog.dist_def_history(anyelement) RETURNS integer AS $$ SELECT CASE WHEN $1 > 0 AND $1 <= 10 THEN 0 WHEN $1 > 10 AND $1 <= 20 THEN 1 ELSE 2 END; $$ LANGUAGE sql;检验并发查询重新启动pgpool-II载入pgpool.conf的变化，然后我们来检验一下并发查询是否在正常运行。
首先，命名为“bench_parallel”的分布数据库，通过pgpool-II创建到每一个节点上：
$ createdb -p 9999 bench_parallel接下来，生成测试数据：
$ pgbench -i -s 3 -p 9999 bench_parallel预想的数据分布情况：
| 数据表名 | Key-Column名 | 值 |
| 节点1 | 节点2 | 节点3 |
| branches | bid | 1 | 2 | 3 |
| tellers | tid | 1 - 10 | 11 - 20 | 21 - 30 |
| accounts | aid | 1 - 100000 | 100001 - 200000 | 200001 - 300000 |
| history | tid | 1 - 10 | 11 - 20 | 21 - 30 |
简单的验证脚本，比较每个节点的结果和pgpool-II的结果：
$ for port in 5432 5433 5434 9999; do
> echo $port
> psql -c "SELECT min(aid), max(aid) FROM accounts" -p $port bench_parallel
> done（accounts有30万数据，这个愚蠢的脚本不是我写的，除非你是超人，否则用这个脚本什么也不能做。）
今天不在状态，脑子很乱，可能是放假综合症发作。黄金周到来，暂时不再写什么东西，放松几天。后边可能（仅仅是可能）会写写关于pgbench方面的，毕竟前边的文章已经涉及到，了解一下也好。这几天的帖子都没有经过仔细校正，基本上写完就commit，难免有错别字语意不通之类。
这几天各种事情缠绕（真的是缠绕）着我，脑筋有点不够用，手头的project马上进入编码阶段，后边时间也许会很紧张没时间写东西。
延伸閱讀(Link):
pgpool官方英文网站pgpool-II官方英文网站
纵轴是TPS，横轴是时间，正如我们看到的，在10:17性能变得非常低下，这就是checkpoint的影响。
8.2.3之上的数据如下：
与8.3相比，虽然8.2的整体性能比较低，但是没有像8.3那样极端的性能下降。这不能说明8.3有这样的性能偏差，实际上在不同硬件平台使用同样的方法取得数据，8.3出现波峰和波谷变化的现象也比较少。
采用的机器是刀片服务器（Blade Server），其中一台运行pgpool-II和benchmark工具pgbench，其余9台运行PostgreSQL数据库。
纵轴是TPS，即每秒钟被执行的事务数，正如我们看到的，HOT有效的情况下性能大约提高一倍，也就是说HOT的效果是很大的。
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