如何在使用Citus分布式数据库时优化性能和扩展性？请结合苏宁的实践经验进行分析。

Citus作为一个基于PostgreSQL的分布式数据库，为了解决苏宁的业务挑战，首先需要了解其架构和技术特点。在苏宁的实际应用中，Citus成功支撑了业务10倍扩容的需求，主要通过以下几个方面进行了性能优化和扩展性增强：（架构图、代码段、详细步骤，此处略）

参考资源链接：[Citus在苏宁大规模应用：支撑业务10倍扩容](https://wenku.csdn.net/doc/5k2qpcvobi?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，构建了一个由协调器和多个工作节点组成的分布式架构，协调器负责接收客户端的查询，并将查询分解为多个子任务，分发到不同的工作节点上执行。工作节点则负责实际的数据存储和查询操作，这样的设计大大提升了系统的并发处理能力。

其次，利用Spark作业处理明细表的更新和插入，这在大数据环境下尤为重要。通过批量操作更新记录，可以有效减少网络传输和I/O操作，提升更新性能。

第三，报表作为本地表处理，避免了Citus在某些复杂SQL操作上的限制，同时提高了查询速度。报表数据的本地化处理是性能优化的关键步骤之一。

第四，对于维表同步问题，采取了每个工作节点都存储维表副本的策略，并通过触发器保证数据一致性，这样做的好处是减少了跨节点的数据同步需求，提高了查询效率。

通过上述实践，苏宁不仅解决了明细表更新性能问题，还提升了查询效率，有效支撑了业务的10倍扩容需求。进一步学习Citus，以及分布式数据库的最佳实践，建议参考《Citus在苏宁大规模应用：支撑业务10倍扩容》这一资料，深入理解Citus在实际应用中的优势和挑战，以及如何应对这些挑战的策略。

参考资源链接：[Citus在苏宁大规模应用：支撑业务10倍扩容](https://wenku.csdn.net/doc/5k2qpcvobi?spm=1055.2569.3001.10343)