HTAP數據庫 PostgreSQL 場景與性能測試之 8 - (OLTP) 多值類型(數組)含索引實時寫入

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 - 多值類型(數組)含索引實時寫入 (OLTP)

1、背景

PostgreSQL的多值類型包括：

1、JSON, JSONB。用於存儲非結構化數據，業務程序在設計之初可以變得非常靈活，不需要定義清晰的表結構。用於非結構化文本，多組屬性非常適合。

2、HSTORE。KV類型。

3、ARRAY。數組類型。

4、tsvector。全文檢索類型。

5、XML。

等等。

多值類型的出現，使得用戶可以多一種架構設計的選擇，原來存儲多值類型，用戶可能需要存儲為TEXT，用戶自己在業務程序中做出解析，解讀多值類型的內容。

對於多值類型的檢索，PostgreSQL通過GIN索引來實現，實際上是對多值類型的元素構建索引，提交查詢效率。

本文壓測的是數組類型，在包含了索引時的實時寫入能力。

2、設計

500萬個值的取值空間，隨機提取64個，組成一個含64個元素的數組，schemaless的方式單點寫入到數組字段。

包含多值類型GIN索引，本CASE主要體現的是BUILD多值索引的同時，寫入數據的能力。

3、準備測試表

create table t_arr(    
  id int,    
  arr int[]    
);    
    
create index idx_t_arr_ts on t_arr using gin (arr) with (gin_pending_list_limit = 65535, fastupdate=on) tablespace tbs1;    
alter table t_arr set (toast.autovacuum_enabled =off);    
alter table t_arr set (autovacuum_enabled =off);    
    
do language plpgsql $$    
declare    
begin    
  for i in 0..1024 loop    
    execute 'create table t_arr_'||i||' (like t_arr including all) inherits(t_arr)';    
    execute 'alter table t_arr_'||i||' set (toast.autovacuum_enabled =off)';    
    execute 'alter table t_arr_'||i||' set (autovacuum_enabled =off)';    
  end loop;    
end;    
$$;

4、準備測試函數(可選)

create or replace function gen_rand_arr(int,int) returns int[] as $$    
  select array_agg((random()*$1)::int) from generate_series(1,$2);    
$$ language sql strict;    
    
create or replace function ins_t_arr(int) returns void as $$    
declare    
begin    
  execute 'insert into t_arr_'||$1||' values (1, gen_rand_arr(5000000, 64))';    
end;    
$$ language plpgsql strict;

5、準備測試數據

6、準備測試腳本

vi test.sql    
    
\set suffix random(0,1024)    
select ins_t_arr(:suffix);

7、測試

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

8、測試結果

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: 31201390  
latency average = 0.538 ms  
latency stddev = 1.203 ms  
tps = 103995.590898 (including connections establishing)  
tps = 104005.757541 (excluding connections establishing)  
script statistics:  
 - statement latencies in milliseconds:  
         0.002  \set suffix random(0,1024)    
         0.537  select ins_t_arr(:suffix);