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HTAP數據庫 PostgreSQL 場景與性能測試之 41 - (OLTP+OLAP) 含索引多表批量寫入
標簽
PostgreSQL , HTAP , OLTP , OLAP , 場景與性能測試
背景
PostgreSQL是一個曆史悠久的數據庫，曆史可以追溯到1973年，最早由2014計算機圖靈獎得主，關係數據庫的鼻祖Michael_Stonebraker 操刀設計，PostgreSQL具備與Oracle類似的功能、性能、架構以及穩定性。
PostgreSQL社區的貢獻者眾多，來自全球各個行業，曆經數年，PostgreSQL 每年發布一個大版本，以持久的生命力和穩定性著稱。
2017年10月，PostgreSQL 推出10 版本，攜帶諸多驚天特性，目標是勝任OLAP和OLTP的HTAP混合場景的需求：
《最受開發者歡迎的HTAP數據庫PostgreSQL 10特性》
1、多核並行增強
2、fdw 聚合下推
3、邏輯訂閱
4、分區
5、金融級多副本
6、json、jsonb全文檢索
7、還有插件化形式存在的特性，如 向量計算、JIT、SQL圖計算、SQL流計算、分布式並行計算、時序處理、基因測序、化學分析、圖像分析 等。
在各種應用場景中都可以看到PostgreSQL的應用：
PostgreSQL近年來的發展非常迅勐，從知名數據庫評測網站dbranking的數據庫評分趨勢，可以看到PostgreSQL向上發展的趨勢：
從每年PostgreSQL中國召開的社區會議，也能看到同樣的趨勢，參與的公司越來越多，分享的公司越來越多，分享的主題越來越豐富，橫跨了 傳統企業、互聯網、醫療、金融、國企、物流、電商、社交、車聯網、共享XX、雲、遊戲、公共交通、航空、鐵路、軍工、培訓、谘詢服務等 行業。
接下來的一係列文章，將給大家介紹PostgreSQL的各種應用場景以及對應的性能指標。
環境
環境部署方法參考：
《PostgreSQL 10 + PostGIS + Sharding(pg_pathman) + MySQL(fdw外部表) on ECS 部署指南(適合新用戶)》
阿裏雲 ECS：56核，224G，1.5TB*2 SSD雲盤。
操作係統：CentOS 7.4 x64
數據庫版本：PostgreSQL 10
PS：ECS的CPU和IO性能相比物理機會打一定的折扣，可以按下降1倍性能來估算。跑物理主機可以按這裏測試的性能乘以2來估算。
場景 - 含索引多表批量寫入 (OLTP+OLAP)
1、背景
含索引，多表（128個表），每次寫入多條記錄。這是非常典型的測試TP或AP場景，數據實時灌入場景的能力。
2、設計
多表（128個表），含索引，單事務多條寫入（一次寫入1000條）。高並發。
3、準備測試表
create table t_sensor(
id int8,
c1 int8 default 0,
c2 int8 default 0,
c3 int8 default 0,
c4 float8 default 0,
c5 text default 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa',
ts timestamp default clock_timestamp()
) with (autovacuum_enabled=off, toast.autovacuum_enabled=off);
create index idx_t_sensor_ts on t_sensor using btree (ts) tablespace tbs1;
do language plpgsql $$
declare
begin
for i in 1..128 loop
execute format('create table t_sensor%s (like t_sensor including all) inherits (t_sensor) with (autovacuum_enabled=off, toast.autovacuum_enabled=off)', i);
end loop;
end;
$$;
4、準備測試函數(可選)
create or replace function ins_sensor(int, int) returns void as $$
declare
begin
execute format('insert into t_sensor%s (id) select generate_series(1,%s)', $1, $2);
-- 為了拚接表名，使用了動態SQL，硬解析耗時。
-- 導致測試結果有出入，至少不會比單表無索引寫入性能差。
-- 批量寫入的話，硬解析的問題可以被掩蓋。
end;
$$ language plpgsql strict;
5、準備測試數據
6、準備測試腳本
vi test.sql
\set sid random(1,128)
select ins_sensor(:sid, 1000);
壓測
CONNECTS=56
TIMES=300
export PGHOST=$PGDATA
export PGPORT=1999
export PGUSER=postgres
export PGPASSWORD=postgres
export PGDATABASE=postgres
pgbench -M prepared -n -r -f ./test.sql -P 5 -c $CONNECTS -j $CONNECTS -T $TIMES
7、測試
transaction type: ./test.sql
scaling factor: 1
query mode: prepared
number of clients: 56
number of threads: 56
duration: 300 s
number of transactions actually processed: 435228
latency average = 38.598 ms
latency stddev = 16.124 ms
tps = 1450.560412 (including connections establishing)
tps = 1450.687176 (excluding connections establishing)
script statistics:
- statement latencies in milliseconds:
0.002 \set sid random(1,128)
38.599 select ins_sensor(:sid, 1000);
TPS： 1450 ( = 145萬 行/s )
多表（128個表），含索引，單事務多條寫入（一次寫入1000條）。高並發。
主要瓶頸：b-tree lock, xlog lock.
平均響應時間： 38.598 毫秒
多表（128個表），含索引，單事務多條寫入（一次寫入1000條）。高並發。
主要瓶頸：b-tree lock, xlog lock.
參考
《PostgreSQL、Greenplum 應用案例寶典《如來神掌》 - 目錄》
《PostgreSQL 使用 pgbench 測試 sysbench 相關case》
https://www.postgresql.org/docs/10/static/pgbench.html
最後更新：2017-11-19 14:34:56