HTAP資料庫PostgreSQL場景與效能測試之28-(OLTP)高併發點更新

德哥發表於2017-11-14

背景

PostgreSQL是一個歷史悠久的資料庫，歷史可以追溯到1973年，最早由2014計算機圖靈獎得主，關聯式資料庫的鼻祖Michael_Stonebraker 操刀設計，PostgreSQL具備與Oracle類似的功能、效能、架構以及穩定性。

PostgreSQL社群的貢獻者眾多，來自全球各個行業，歷經數年，PostgreSQL 每年釋出一個大版本，以持久的生命力和穩定性著稱。

2017年10月，PostgreSQL 推出10 版本，攜帶諸多驚天特性，目標是勝任OLAP和OLTP的HTAP混合場景的需求：

《最受開發者歡迎的HTAP資料庫PostgreSQL 10特性》

1、多核並行增強

2、fdw 聚合下推

3、邏輯訂閱

4、分割槽

5、金融級多副本

6、json、jsonb全文檢索

7、還有外掛化形式存在的特性，如向量計算、JIT、SQL圖計算、SQL流計算、分散式平行計算、時序處理、基因測序、化學分析、影像分析等。

在各種應用場景中都可以看到PostgreSQL的應用：

PostgreSQL近年來的發展非常迅猛，從知名資料庫評測網站dbranking的資料庫評分趨勢，可以看到PostgreSQL向上發展的趨勢：

從每年PostgreSQL中國召開的社群會議，也能看到同樣的趨勢，參與的公司越來越多，分享的公司越來越多，分享的主題越來越豐富，橫跨了傳統企業、網際網路、醫療、金融、國企、物流、電商、社交、車聯網、共享XX、雲、遊戲、公共交通、航空、鐵路、軍工、培訓、諮詢服務等行業。

接下來的一系列文章，將給大家介紹PostgreSQL的各種應用場景以及對應的效能指標。

環境

環境部署方法參考：

《PostgreSQL 10 + PostGIS + Sharding(pg_pathman) + MySQL(fdw外部表) on ECS 部署指南(適合新使用者)》

阿里雲 ECS：56核，224G，1.5TB*2 SSD雲盤。

作業系統：CentOS 7.4 x64

資料庫版本：PostgreSQL 10

PS：ECS的CPU和IO效能相比物理機會打一定的折扣，可以按下降1倍效能來估算。跑物理主機可以按這裡測試的效能乘以2來估算。

場景 – 高併發點更新 (OLTP)

1、背景

2、設計

3、準備測試表

create table t_update (sid int primary key, info text, val int default 0, crt_time timestamp);  
alter index t_update_pkey set tablespace tbs1;

4、準備測試函式(可選)

5、準備測試資料

寫入1億條測試資料。

insert into t_update select generate_series(1,100000000), md5(random()::text), 0, now();

6、準備測試指令碼

vi test.sql  
  
set id random(1,100000000)  
update t_update set val=val+1,crt_time=now() where sid=:id;

壓測

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、測試

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: 66030867
latency average = 0.254 ms
latency stddev = 0.126 ms
tps = 220093.247984 (including connections establishing)
tps = 220112.745643 (excluding connections establishing)
script statistics:
 - statement latencies in milliseconds:
         0.002  set id random(1,100000000)  
         0.253  update t_update set val=val+1,crt_time=now() where sid=:id;