![](https://habrastorage.org/r/w780/getpro/habr/upload_files/28b/8a9/587/28b8a9587b2c7736d1d470ca1f2072a4.jpg)
Недавно мы выпустили новую значительную версию Picodata — распределенной in-memory СУБД с открытым исходным кодом. Это продукт на основе Tarantool c поддержкой плагинов на Rust и некоторыми другими интересными особенностями, о которых можно почитать в статье Picodata: простое масштабирование Tarantool.
Одно из главных улучшений в новом релизе Picodata 23.12 — возможность выполнять распределенные (кластерные) SQL-запросы непосредственно из консоли Picodata, без дополнительных настроек. Можно управлять глобальными и шардированными таблицами (DDL), модифицировать данные в них (DML) и, разумеется, читать из них (DQL). Также, мы теперь поддерживаем централизованное управление пользователями, ролями и привилегиями на основе списков контроля доступа (ACL), опять же — в рамках всего кластера.
В этой статье я сосредоточусь на нескольких примерах простых SQL-запросов и покажу, как они выполняются для таблиц, распределенных по нескольким шардам. Это позволит лучше понять, как устроены такие таблицы и какие задачи мы решаем для работы с ними.