HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 3 - (OLAP) 大表JOIN统计查询
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 - 大表JOIN统计查询 (OLAP)
1、背景
多张大表的JOIN，聚合分析。
2、设计
三张表，2张表1亿（一对一），1张表100万（一对多），JOIN并输出统计值。
3、准备测试表
create table t1(
id int8,
id3 int,
info text default 'tessssssssssssssssssssssssssssssssssssst',
state int default 0,
crt_time timestamp default now(),
mod_time timestamp default now()
);
create table t2 (like t1 including all);
create table t3(
id int,
info text default 'tessssssssssssssssssssssssssssssssssssst',
state int default 0,
crt_time timestamp default now(),
mod_time timestamp default now()
);
create index idx_t1_id3 on t1(id3);
create index idx_t2_id3 on t2(id3);
create index idx_t3_id on t3(id);
create index idx_t1_id on t1(id);
create index idx_t2_id on t2(id);
4、准备测试函数(可选)
5、准备测试数据
insert into t1 select id,random()*1000000 from generate_series(1,100000000) t(id);
insert into t2 select id,random()*1000000 from generate_series(1,100000000) t(id);
insert into t3 select generate_series(1,1000000);
6、准备测试脚本
vi test.sql
\set id random(1,1000000)
select count(*),sum(t1.id3),avg(t1.id3),min(t1.id3),max(t1.id3) from t1 join t2 using (id) join t3 on (t1.id3=t3.id) where t3.id=:id;
7、测试
CONNECTS=56
TIMES=300
export PGHOST=$PGDATA
export PGPORT=1999
export PGUSER=postgres
export PGPASSWORD=postgres
export PGDATABASE=postgres
pgbench -M prepared -n -r -P 5 -f ./test.sql -c $CONNECTS -j $CONNECTS -T $TIMES
8、测试结果
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: 6622380
latency average = 2.536 ms
latency stddev = 1.319 ms
tps = 22073.076531 (including connections establishing)
tps = 22075.924558 (excluding connections establishing)
script statistics:
- statement latencies in milliseconds:
0.002 \set id random(1,1000000)
2.536 select count(*),sum(t1.id3),avg(t1.id3),min(t1.id3),max(t1.id3) from t1 join t2 using (id) join t3 on (t1.id3=t3.id) where t3.id=:id;
TPS： 22075
平均响应时间： 2.536 毫秒
参考
《PostgreSQL、Greenplum 应用案例宝典《如来神掌》 - 目录》
《PostgreSQL 使用 pgbench 测试 sysbench 相关case》
https://www.postgresql.org/docs/10/static/pgbench.html