HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 38 - (OLTP+OLAP) logged & unlogged table 不含索引多表单点写入

作者

digoal

日期

2017-11-07

标签

PostgreSQL , HTAP , OLTP , OLAP , 场景与性能测试

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背景

PostgreSQL是一个历史悠久的数据库，历史可以追溯到1973年，最早由2014计算机图灵奖得主，关系数据库的鼻祖Michael_Stonebraker 操刀设计，PostgreSQL具备与Oracle类似的功能、性能、架构以及稳定性。

PostgreSQL社区的贡献者众多，来自全球各个行业，历经数年，PostgreSQL 每年发布一个大版本，以持久的生命力和稳定性著称。

2017年10月，PostgreSQL 推出10 版本，携带诸多惊天特性，目标是胜任OLAP和OLTP的HTAP混合场景的需求：

《最受开发者欢迎的HTAP数据库PostgreSQL 10特性》

1、多核并行增强

2、fdw 聚合下推

3、逻辑订阅

4、分区

5、金融级多副本

6、json、jsonb全文检索

7、还有插件化形式存在的特性，如 向量计算、JIT、SQL图计算、SQL流计算、分布式并行计算、时序处理、基因测序、化学分析、图像分析 等。

在各种应用场景中都可以看到PostgreSQL的应用：

PostgreSQL近年来的发展非常迅猛，从知名数据库评测网站dbranking的数据库评分趋势，可以看到PostgreSQL向上发展的趋势：

从每年PostgreSQL中国召开的社区会议，也能看到同样的趋势，参与的公司越来越多，分享的公司越来越多，分享的主题越来越丰富，横跨了 传统企业、互联网、医疗、金融、国企、物流、电商、社交、车联网、共享XX、云、游戏、公共交通、航空、铁路、军工、培训、咨询服务等 行业。

接下来的一系列文章，将给大家介绍PostgreSQL的各种应用场景以及对应的性能指标。

环境

环境部署方法参考：

《PostgreSQL 10 + PostGIS + Sharding(pg_pathman) + MySQL(fdw外部表) on ECS 部署指南(适合新用户)》

阿里云 ECS：56核，224G，1.5TB*2 SSD云盘。

操作系统：CentOS 7.4 x64

数据库版本：PostgreSQL 10

PS：ECS的CPU和IO性能相比物理机会打一定的折扣，可以按下降1倍性能来估算。跑物理主机可以按这里测试的性能乘以2来估算。

场景 - 不含索引多表单点写入 (OLTP+OLAP)

1、背景

不含索引，多表（128个表），每次写入一条记录。这是非常典型的测试TP或AP场景，数据实时灌入场景的能力。

2、设计

多表（128个表），不含索引，单事务单条写入（一次写入1条）。高并发。

3、准备测试表

```
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);
```

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、准备测试函数(可选)

create or replace function ins_sensor(int, int) returns void as $$ declare begin execute format('insert into t_sensor%s (id) values (%s)', $1, $2); -- 为了拼接表名，使用了动态SQL，硬解析耗时。 -- 导致测试结果有出入，至少不会比单表无索引写入性能差。 -- 批量写入的话，硬解析的问题可以被掩盖。 end; $$ language plpgsql strict;

5、准备测试数据

6、准备测试脚本

```
vi test.sql

\set sid random(1,128)
\set id random(1,100000000)
select ins_sensor(:sid, :id);
```

压测

```
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、测试

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: 54481238 latency average = 0.308 ms latency stddev = 0.496 ms tps = 181596.052130 (including connections establishing) tps = 181613.896897 (excluding connections establishing) script statistics: - statement latencies in milliseconds: 0.002 \set sid random(1,128) 0.000 \set id random(1,100000000) 0.306 select ins_sensor(:sid, :id);

TPS： 181613 ( 动态SQL，导致测试结果与实际能力有出入 )

多表（128个表），不含索引，单事务单条写入（一次写入1条）。高并发。

```
-- 为了拼接表名，使用了动态SQL，硬解析耗时。

-- 导致测试结果有出入，至少不会比单表无索引写入性能差。至少不低于 26万行/s.

-- 批量写入的话，硬解析的问题可以被掩盖。
```

主要瓶颈：xlog lock.

平均响应时间： 0.308 毫秒

多表（128个表），不含索引，单事务单条写入（一次写入1条）。高并发。

主要瓶颈：xlog lock.

绑定变量多表写入

硬解析问题，可使用绑定变量解决，有两种绑定方式，服务端绑定，客户端绑定。为测试方面，这里使用服务端绑定。

语法如下

``` postgres=# \h execute Command: EXECUTE Description: execute a prepared statement Syntax: EXECUTE name [ ( parameter [, ...] ) ]

postgres=# \h prepare Command: PREPARE Description: prepare a statement for execution Syntax: PREPARE name [ ( data_type [, ...] ) ] AS statement ```

ins_sensor改成如下即可：

``` create or replace function ins_sensor(int, int) returns void as $$
declare
begin
execute format('execute p_%s (%s)', $1, $2);

exception when others then execute format('prepare p_%s (int) as insert into t_sensor%s (id) values (%s)', $1, $1, $2); execute format('execute p_%s (%s)', $1, $2); end;
$$ language plpgsql strict;
```

性能

方法|QPS ---|--- logged 多表写入-硬解析 | 181613 logged 多表写入-绑定变量 | 225586 unlogged 多表写入-绑定变量 | 226600

unlogged table 的高并发多表写入性能并没有大量提升，原因是commit也要写WAL日志，只是table的变更不记录日志了。所以unlogged table的高并发小事务写入，wal writer依旧是瓶颈。

使用pg_waldump可以观察到xlog文件中，存在大量COMMIT LOG。

参考

《PostgreSQL、Greenplum 应用案例宝典《如来神掌》 - 目录》

《数据库选型之 - 大象十八摸 - 致 架构师、开发者》

《PostgreSQL 使用 pgbench 测试 sysbench 相关case》

《数据库界的华山论剑 tpc.org》

https://www.postgresql.org/docs/10/static/pgbench.html

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