PostgreSQL 黑科技 range 类型及 gist index 20x+ speedup than Mysql index combine query

背景

一位社区的兄弟跟我抱怨MYSQL里面查IP地址库并发几千每秒的查询数据库就抗不住了。

于是问他要来了他们的IP地址库数据和查询用的SQL以及MYSQL里面的表结构。

把数据转到PostgreSQL里面做一下相对应的压力测试，看看PostgreSQL的表现。

在其他的业务中，这样的需求也是屡见不鲜，比如年龄范围，收入范围，频繁活动的范围，地理位置区块，几何区块，线段等。都是用范围来描述的，随着物联网的发展，这类查询需求会越来越旺盛。

如果没有好的索引机制，查询需要消耗大量的CPU，很容易出现性能瓶颈。

本文要给大家介绍的是PostgreSQL 9.2引入的范围类型，以及针对范围类型的索引，大幅提升范围查询的性能。

测试过程

MYSQL里面的表结构如下 :

CREATE TABLE ip_address_pool (  
  id int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',  
  start_ip varchar(20) NOT NULL COMMENT '起始ip',  
  end_ip varchar(20) NOT NULL COMMENT '截止ip',  
  province varchar(128) NOT NULL COMMENT '省名',  
  city varchar(128) NOT NULL COMMENT '城市',  
  region_name varchar(128) NOT NULL COMMENT '地区名',  
  company_name varchar(128) NOT NULL COMMENT '公司名',  
  start_ip_decimal bigint(10) DEFAULT NULL,  
  end_ip_decimal bigint(10) DEFAULT NULL,  
  PRIMARY KEY (id),  
  KEY idx_start_ip_Decimal (start_ip_decimal),  
  KEY idx_end_ip_Decimal (end_ip_decimal)  
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=436820 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='ip地址对应表';  

MYSQL里面的查询SQL如下 :

select   
  province,  
  start_ip_Decimal as startIpDecimal,  
  end_ip_Decimal as endIpDecimal  
  from ip_address_pool  
  where  
  #{ip}>=start_ip_Decimal and  
  #{ip}<=end_ip_Decimal;  

数据量大概40W.

由于MYSQL里面没有IP地址类型, 所以他们把IP地址转换为数值类型来存储并用来做IP地址范围的匹配.

IP地址的转换算法是32位的二进制IP地址转10进制数字。

在PostgreSQL9.2里面新增了range类型, 例如可以用来存储ip地址范围, int值的范围.

具体的应用可以参见我以前写的BLOG :

《PostgreSQL 9.2 NEW Type, range》

http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/16387704020124174238681/

《PostgreSQL 9.2 range type usage case》

http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/163877040201241752537254/

这个应用场景, PostgreSQL有三种选择来实现它

1. 和MySQL里面一样, 使用两个字段分别存储起始的IP数字

2. 使用iprange, 直接存储IP地址范围

3. 使用int8range, 存储转换后的数字范围

PostgreSQL 三种方法的表结构

1. 和MySQL里面一样, 使用两个字段分别存储起始的IP数字

CREATE TABLE ip_address_pool (  
  id serial8 primary key,  
  start_ip inet NOT NULL ,  
  end_ip inet NOT NULL ,  
  province varchar(128) NOT NULL ,  
  city varchar(128) NOT NULL ,  
  region_name varchar(128) NOT NULL ,  
  company_name varchar(128) NOT NULL ,  
  start_ip_decimal bigint ,  
  end_ip_decimal bigint   
) ;  

以下索引其实只需要建一个就够了, PostgreSQL btree索引支持>=,>,<=,<,=等几种操作符, 同时IP地址段也不存在交叠的情况.

思考, 如何避免表内数据交错(PostgreSQL 可以使用排他约束)

如何避免交叠呢, 在并发的情况下插入和更新ip_address_pool表, 是没有办法避免交叠情况的发生的, 例如

1. 先查询需要插入的IP地址段是否已经存在表里面

2. 不存在则插入.但是这里存在一个问题, 并发的情况下, 多个进程都可能认为插入的数据不存在, 都插入了, 但是并发插入的数据中可能有交叠的.

3. 在MYSQL中只能使用全表锁来避免这个问题

4. 在PostgreSQL中则不需要全表锁, 因为可以使用range类型, 建立range类型的exclusive 约束, 这个在我前面两篇关于range的BLOG里面讲到过.

create index idx_ip_address_pool_sip on ip_address_pool (start_ip_decimal);  
create index idx_ip_address_pool_eip on ip_address_pool (end_ip_decimal);  

2. 使用iprange, 直接存储IP地址范围, 并使用GiST索引

create type iprange as range (subtype=inet);  
  
CREATE TABLE ip_address_pool_2 (  
  id serial8 primary key,  
  ip_segment iprange NOT NULL ,  
  province varchar(128) NOT NULL ,  
  city varchar(128) NOT NULL ,  
  region_name varchar(128) NOT NULL ,  
  company_name varchar(128) NOT NULL  
) ;  
  
CREATE INDEX ip_address_pool_2_range ON ip_address_pool_2 USING gist (ip_segment);  

3. 使用int8range, 存储转换后的数字范围

CREATE TABLE ip_address_pool_3 (  
  id serial8 primary key,  
  start_ip inet NOT NULL ,  
  end_ip inet NOT NULL ,  
  province varchar(128) NOT NULL ,  
  city varchar(128) NOT NULL ,  
  region_name varchar(128) NOT NULL ,  
  company_name varchar(128) NOT NULL ,  
  ip_decimal_segment int8range  
) ;  

从第一个表把数据转换成range类型并存储到这个表，并使用GiST索引

insert into ip_address_pool_3 (id,start_ip,end_ip,province,city,region_name,company_name,ip_decimal_segment) select id,start_ip,end_ip,province,city,region_name,company_name,int8range(start_ip_decimal,end_ip_decimal+1) from ip_address_pool;  
  
CREATE INDEX ip_address_pool_3_range ON ip_address_pool_3 USING gist (ip_decimal_segment);  

测试一下PostgreSQL第一种方法和第三种方法的性能差别

1

测试脚本:

\setrandom ip 0 2094967294  
select province, start_ip_Decimal as startIpDecimal, end_ip_Decimal as endIpDecimal from ip_address_pool where :ip>=start_ip_Decimal and :ip<=end_ip_Decimal;  

测试结果:

pg92@db-172-16-3-33-> pgbench -M prepared -c 8 -j 8 -f ./ip_test.sql -n -T 60 -h 127.0.0.1 -U postgres postgres  
transaction type: Custom query  
scaling factor: 1  
query mode: simple  
number of clients: 8  
number of threads: 8  
duration: 60 s  
number of transactions actually processed: 20389  
tps = 339.576580 (including connections establishing)  
tps = 339.618604 (excluding connections establishing)  

为什么只有300多呢？原因是建立的不是复合索引, 注意因为这里使用的是范围检索, 不是= , 所以检索速度和取值范围关系很大, 分别取三个值, 从小到大. 来看看查询耗时.

postgres=# explain analyze select province, start_ip_Decimal as startIpDecimal, end_ip_Decimal as endIpDecimal from ip_address_pool where 1>=start_ip_Decimal and 1<=end_ip_Decimal;  
                                                                          QUERY PLAN                                                  
                            
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Index Scan using idx_ip_address_pool_sip on ip_address_pool  (cost=10000000000.00..10000000004.51 rows=1 width=22) (actual time=0.004..0.004 rows=1 loops=1)  
   Index Cond: (1 >= start_ip_decimal)  
   Filter: (1 <= end_ip_decimal)  
 Total runtime: 0.014 ms  
(4 rows)  
  
postgres=# explain analyze select province, start_ip_Decimal as startIpDecimal, end_ip_Decimal as endIpDecimal from ip_address_pool where 1123371940>=start_ip_Decimal and 1123371940<=end_ip_Decimal;  
                                                                    QUERY PLAN                                                        
                 
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Index Scan using idx_ip_address_pool_sip on ip_address_pool  (cost=0.00..3899.49 rows=75277 width=22) (actual time=37.572..37.573 rows=1 loops=1)  
   Index Cond: (1123371940 >= start_ip_decimal)  
   Filter: (1123371940 <= end_ip_decimal)  
   Rows Removed by Filter: 96523  
 Total runtime: 37.604 ms  
(5 rows)  
  
postgres=# explain analyze select province, start_ip_Decimal as startIpDecimal, end_ip_Decimal as endIpDecimal from ip_address_pool where 4123371940>=start_ip_Decimal and 4123371940<=end_ip_Decimal;  
                                                                     QUERY PLAN                                                       
                   
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Index Scan using idx_ip_address_pool_sip on ip_address_pool  (cost=0.00..17557.23 rows=1251 width=22) (actual time=168.138..168.139 rows=1 loops=1)  
   Index Cond: (4123371940::bigint >= start_ip_decimal)  
   Filter: (4123371940::bigint <= end_ip_decimal)  
   Rows Removed by Filter: 436810  
 Total runtime: 168.165 ms  
(5 rows)  

建立复合索引,

create index idx_ip_address_pool_ip on ip_address_pool (start_ip_decimal,end_ip_decimal);  

建完后还是分三个值来测试一下响应时间 :

postgres=# explain analyze select province, start_ip_Decimal as startIpDecimal, end_ip_Decimal as endIpDecimal from ip_address_pool where 1>=start_ip_Decimal and 1<=end_ip_Decimal;  
                                                               QUERY PLAN                                                             
       
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Index Scan using idx_ip_address_pool_ip on ip_address_pool  (cost=0.00..4.61 rows=1 width=22) (actual time=0.004..0.005 rows=1 loops=1)  
   Index Cond: ((1 >= start_ip_decimal) AND (1 <= end_ip_decimal))  
 Total runtime: 0.014 ms  
(3 rows)  
  
postgres=# explain analyze select province, start_ip_Decimal as startIpDecimal, end_ip_Decimal as endIpDecimal from ip_address_pool where 1123371940>=start_ip_Decimal and 1123371940<=end_ip_Decimal;  
                                                                   QUERY PLAN                                                         
              
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Index Scan using idx_ip_address_pool_ip on ip_address_pool  (cost=0.00..8754.53 rows=75277 width=22) (actual time=5.995..5.996 rows=1 loops=1)  
   Index Cond: ((1123371940 >= start_ip_decimal) AND (1123371940 <= end_ip_decimal))  
 Total runtime: 6.017 ms  
(3 rows)  
  
postgres=# explain analyze select province, start_ip_Decimal as startIpDecimal, end_ip_Decimal as endIpDecimal from ip_address_pool where 4123371940>=start_ip_Decimal and 4123371940<=end_ip_Decimal;  
                                                                   QUERY PLAN                                                         
               
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Index Scan using idx_ip_address_pool_ip on ip_address_pool  (cost=0.00..8737.49 rows=1251 width=22) (actual time=27.042..27.044 rows=1 loops=1)  
   Index Cond: ((4123371940::bigint >= start_ip_decimal) AND (4123371940::bigint <= end_ip_decimal))  
 Total runtime: 27.079 ms  
(3 rows)  

那么它的TPS能达到多少呢?

pg92@db-172-16-3-33-> pgbench -M prepared -c 8 -j 8 -f ./ip_test.sql -n -T 60 -h 127.0.0.1 -U postgres postgres  
transaction type: Custom query  
scaling factor: 1  
query mode: prepared  
number of clients: 8  
number of threads: 8  
duration: 60 s  
number of transactions actually processed: 216400  
tps = 3606.368660 (including connections establishing)  
tps = 3606.821632 (excluding connections establishing)  

有10倍提高, 但是还远远不够.

3

测试脚本:

\setrandom ip 0 2094967294  
select province,ip_decimal_segment  from ip_address_pool_3 where ip_decimal_segment @> :ip::int8;  

测试结果:

pg92@db-172-16-3-33-> pgbench -M simple -c 8 -j 8 -f ./ip_test.sql -n -T 60 -h 127.0.0.1 -U postgres postgres  
transaction type: Custom query  
scaling factor: 1  
query mode: simple  
number of clients: 8  
number of threads: 8  
duration: 60 s  
number of transactions actually processed: 3498195  
tps = 58301.468890 (including connections establishing)  
tps = 58307.865068 (excluding connections establishing)  

使用prepared即绑定变量还能有提升(这是2010年左右购买的HP DL360 8核机器上的测试表现), 如下

pg92@db-172-16-3-33-> pgbench -M prepared -c 8 -j 8 -f ./ip_test.sql -n -T 60 -h 127.0.0.1 -U postgres postgres  
transaction type: Custom query  
scaling factor: 1  
query mode: prepared  
number of clients: 8  
number of threads: 8  
duration: 60 s  
number of transactions actually processed: 4810415  
tps = 80171.925111 (including connections establishing)  
tps = 80180.458975 (excluding connections establishing)  

使用range类型还是测试一下那三个值的耗时, 分布就比较均匀了.

postgres=# explain analyze select province,ip_decimal_segment  from ip_address_pool_3 where ip_decimal_segment @> int8 '1';  
                                                                   QUERY PLAN                                                         
              
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Index Scan using ip_address_pool_3_range on ip_address_pool_3  (cost=0.00..862.55 rows=437 width=38) (actual time=0.034..0.035 rows=1 loops=1)  
   Index Cond: (ip_decimal_segment @> 1::bigint)  
 Total runtime: 0.045 ms  
(3 rows)  
  
postgres=# explain analyze select province,ip_decimal_segment  from ip_address_pool_3 where ip_decimal_segment @> int8 '1123371940';  
                                                                   QUERY PLAN                                                         
              
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Index Scan using ip_address_pool_3_range on ip_address_pool_3  (cost=0.00..862.55 rows=437 width=38) (actual time=0.036..0.036 rows=1 loops=1)  
   Index Cond: (ip_decimal_segment @> 1123371940::bigint)  
 Total runtime: 0.052 ms  
(3 rows)  
  
postgres=# explain analyze select province,ip_decimal_segment  from ip_address_pool_3 where ip_decimal_segment @> int8 '4123371940';  
                                                                   QUERY PLAN                                                         
              
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Index Scan using ip_address_pool_3_range on ip_address_pool_3  (cost=0.00..862.55 rows=437 width=38) (actual time=0.058..0.059 rows=1 loops=1)  
   Index Cond: (ip_decimal_segment @> 4123371940::bigint)  
 Total runtime: 0.069 ms  
(3 rows)  

其他, 函数索引, 无需变更表结构

1. PostgreSQL支持函数索引，所以我们不需要改表结构就可以使用函数索引来达到加速的目的。

例如 :

CREATE TABLE ip_address_pool (  
  id serial8 primary key,  
  start_ip inet NOT NULL ,  
  end_ip inet NOT NULL ,  
  province varchar(128) NOT NULL ,  
  city varchar(128) NOT NULL ,  
  region_name varchar(128) NOT NULL ,  
  company_name varchar(128) NOT NULL ,  
  start_ip_decimal bigint ,  
  end_ip_decimal bigint   
) ;  
  
create index idx_ip_address_1 on ip_address_pool using index gist (int8range(start_ip_decimal, end_ip_decimal+1::int8));  
select * from ip_address_pool where int8range(start_ip_decimal, end_ip_decimal+1::int8) @> ?;  

注意

1. pgbench 的random值使用的是有符号int4类型 , 因此超出了本例最大的40亿的值, 所以在测试过程中我使用了0到20亿的数值区间.

不过这个基本上不影响测试结果.

如果要让pgbench支持int8需要修改pgbench的源码.

2. PostgreSQL的range类型除了可以很好的利用它的gist索引作为检索之外, 还可以使用它来做排他约束, 也就是防止数据交叠.

这个在MySQL中就只能通过全表锁来搞定.

3. MySQL里面可以使用osdb来测试, 源码

http://osdb.sourceforge.net/

4. PostgreSQL 优化相关的BLOG可以参考如下:

《PostgreSQL性能优化综合案例讲解》

http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/163877040201221382150858/

http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/163877040201221333411196/

5. 使用PostgreSQL存储IP数据的话, 还可以使用掩码, 这样的话就不需要存储两个字段了, 直接存在一个字段就可以.

当然也可以加一个存储比特位的字段, 使用bit函数来处理包含关系.

另一种用法是把这个比特运算放到内存中执行, 内存中存储IP比特位以及对应到数据库的记录的ID信息, 获取ID后去数据库查询, 也就是把数据库的范围查询变成主键查询. 也可以提高效率.

6. range类型是9.2新增的数据类型, 如果要在其他版本中使用, 可以参考 http://blog.osdba.net/?post=96, 实现了float8range.

timestamprange则可以参考http://www.pgxn.org/dist/temporal/

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