HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 9 - (OLTP) 字符串模糊查询 - 含索引实时写入
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 - 字符串模糊查询 - 含索引实时写入 (OLTP)
1、背景
字符串搜索是非常常见的业务需求,它包括:
1、前缀+模糊查询。(可以使用b-tree索引)
2、后缀+模糊查询。(可以使用b-tree索引)
3、前后模糊查询。(可以使用pg_trgm和gin索引)
4、全文检索。(可以使用全文检索类型以及gin或rum索引)
5、正则查询。(可以使用pg_trgm和gin索引)
6、相似查询。(可以使用pg_trgm和gin索引)
通常来说,数据库并不具备3以后的加速能力,但是PostgreSQL的功能非常强大,它可以非常完美的支持这类查询的加速。(是指查询和写入不冲突的,并且索引BUILD是实时的。)
用户完全不需要将数据同步到搜索引擎,再来查询,而且搜索引擎也只能做到全文检索,并不你做到正则、相似、前后模糊这几个需求。
使用PostgreSQL可以大幅度的简化用户的架构,开发成本,同时保证数据查询的绝对实时性。
2、设计
128个字符长度的随机字符串,写入,并提供实时模糊查询,schemaless的方式单点写入到字符串字段。
包含GIN索引,本CASE主要体现的是BUILD GIN索引的同时,写入数据的能力。
3、准备测试表
create extension pg_trgm;
create table t_similar(
id int,
info text
);
create index idx_t_similar_ts on t_similar using gin (info gin_trgm_ops) with (gin_pending_list_limit = 65535, fastupdate=on) tablespace tbs1;
alter table t_similar set (toast.autovacuum_enabled =off);
alter table t_similar set (autovacuum_enabled =off);
do language plpgsql $$
declare
begin
for i in 0..1024 loop
execute 'create table t_similar_'||i||' (like t_similar including all) inherits(t_similar)';
execute 'alter table t_similar_'||i||' set (toast.autovacuum_enabled =off)';
execute 'alter table t_similar_'||i||' set (autovacuum_enabled =off)';
end loop;
end;
$$;
4、准备测试函数(可选)
create or replace function ins_t_similar(int) returns void as $$
declare
begin
execute 'insert into t_similar_'||$1||' values (1, repeat(md5(random()::text), 4))';
end;
$$ language plpgsql strict;
5、准备测试数据
6、准备测试脚本
vi test.sql
\set suffix random(0,1024)
select ins_t_similar(:suffix);
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 -f ./test.sql -P 5 -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: 43337668
latency average = 0.388 ms
latency stddev = 0.918 ms
tps = 144416.174579 (including connections establishing)
tps = 144428.144781 (excluding connections establishing)
script statistics:
- statement latencies in milliseconds:
0.002 \set suffix random(0,1024)
0.387 select ins_t_similar(:suffix);
TPS: 144428
平均响应时间: 0.388 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