HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 11 - (OLTP) 字符串搜索 - 后缀查询

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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 - 字符串搜索 - 后缀查询 (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

1亿条文本数据量，长度为128个字符的随机字符串。按随机提供的字符串进行后缀查询。

3、准备测试表

create table t_suffix (  
  id int,  
  info text  
);  
  
create index idx_t_suffix on t_suffix (reverse(info) text_pattern_ops);  
  
-- select * from t_suffix where reverse(info) like 'abcd%';  -- 查找dcba结尾的字符串。  

4、准备测试函数(可选)

-- 生成随机字符串  
create or replace function gen_rand_str(int) returns text as $$  
  select substring(md5(random()::text), 4, $1);  
$$ language sql strict stable;  
  
-- 使用随机字符串like查询（用于压测）  
create or replace function get_t_suffix_test() returns setof t_suffix as  
$$  
declare  
begin  
  return query execute 'select * from t_suffix where reverse(info) like '''||gen_rand_str(5)||'%'' limit 1';  
end;  
$$ language plpgsql strict;  

5、准备测试数据

insert into t_suffix select id, md5(random()::Text) from generate_series(1,100000000) t(id);  

6、准备测试脚本

vi test.sql  
  
select * from get_t_suffix_test();  

7、测试

CONNECTS=112  
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: 112  
number of threads: 112  
duration: 300 s  
number of transactions actually processed: 53480832  
latency average = 0.628 ms  
latency stddev = 0.813 ms  
tps = 178256.877261 (including connections establishing)  
tps = 178295.180514 (excluding connections establishing)  
script statistics:  
 - statement latencies in milliseconds:  
         0.645  select * from get_t_suffix_test();  

TPS： 178295

平均响应时间： 0.628 毫秒

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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