事情就是这样。
我有一个report供 pentaho 使用的数据库，用于生成报告。该数据库与 pentaho-server (v7.1) 在同一台机器上运行。
该report数据库正在从遍布全国的大约 90 个其他数据库中填充。他们的人数正在增加。
因为，data-integration 也是一个 Java 应用程序，它开始需要太多的计算能力，而 pentaho web 应用程序太慢了。我们所做的是，我们将 fetch 转移到不同的机器上。这些 Java 应用程序在哪里运行，并将数据加载到report网络服务器上的数据库中。
但是，这种变化并没有带来预期的结果。同时显着降低主机上的平均负载（从大约 70 到大约 12）。
但是 postgres 本身仍然消耗太多功率（而且太慢），因为在另一台机器上不断有 20~30 个进程为report数据库提供新数据。当然有大约 90 个 fetch 进程，但它们从不会一次全部运行，而且一次运行的次数也不会少于 20 个。
我期望运行 fetches 的新机器的平均负载很高，而当没有生成报告时，Web 服务器的平均负载会很低。
所以我的问题是：当将数据加载到主机时，如何使获取使用从机的计算能力？
（我也在考虑用 python 编写我自己的脚本，在 fetch 期间执行更少的数据库操作，但这并不能解决我的问题，只是为我争取更多时间。）
我在看 Citus，但我不确定它是否正是我需要的，以及仅在 2 台机器上使用是否有意义。
所以基本上我的问题是：有什么办法，在将数据插入远程数据库时如何使用我的电脑的计算能力？
postgres 解决方案越原生越好。理想情况下不需要任何 3rd 方软件。