HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 25 - (OLTP) IN , EXISTS 查询
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 - IN , EXISTS 查询 (OLTP) 1、背景in 查询,多用在多个输入值的匹配场景。
实际上PostgreSQL支持很多种多个输入值匹配的语法。
1、in (...)
2、in (table or subquery or srf)
3、= any (array)
4、exists (select 1 from (values (),(),...) as t(id) where x.?=t.id)
5、=? or =? or =? or .....
他们的执行计划分别如下,(in (values....) or = any (array)最佳) :
postgres=# explain select * from a where id in (1,2,3,4,5); QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------- Index Scan using a_pkey on a (cost=0.43..9.46 rows=5 width=45) Index Cond: (id = ANY ({1,2,3,4,5}::integer[])) (2 rows) postgres=# explain select * from a where id = any (array[1,2,3,4,5]); QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------- Index Scan using a_pkey on a (cost=0.43..9.46 rows=5 width=45) Index Cond: (id = ANY ({1,2,3,4,5}::integer[])) (2 rows) postgres=# explain select * from a where id = any (array(select generate_series(1,10))); QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------- Index Scan using a_pkey on a (cost=5.45..22.74 rows=10 width=45) Index Cond: (id = ANY ($0)) InitPlan 1 (returns $0) - ProjectSet (cost=0.00..5.02 rows=1000 width=4) - Result (cost=0.00..0.01 rows=1 width=0) (5 rows) postgres=# explain select * from a where id = any (array(select id from (values (1),(2),(3),(4),(5)) t (id))); QUERY PLAN --------------------------------------------------------------------- Index Scan using a_pkey on a (cost=0.50..17.79 rows=10 width=45) Index Cond: (id = ANY ($0)) InitPlan 1 (returns $0) - Values Scan on "*VALUES*" (cost=0.00..0.06 rows=5 width=4) (4 rows) postgres=# explain select * from a where id in (select id from (values (1),(2),(3),(4),(5)) t (id)); QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------- Nested Loop (cost=0.51..14.39 rows=5 width=45) - HashAggregate (cost=0.07..0.12 rows=5 width=4) Group Key: "*VALUES*".column1 - Values Scan on "*VALUES*" (cost=0.00..0.06 rows=5 width=4) - Index Scan using a_pkey on a (cost=0.43..2.85 rows=1 width=45) Index Cond: (id = "*VALUES*".column1) (6 rows) postgres=# explain select * from a where exists (select 1 from (values (1),(2),(3),(4),(5)) t (id) where t.id=a.id); QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------- Nested Loop (cost=0.51..14.39 rows=5 width=45) - HashAggregate (cost=0.07..0.12 rows=5 width=4) Group Key: "*VALUES*".column1 - Values Scan on "*VALUES*" (cost=0.00..0.06 rows=5 width=4) - Index Scan using a_pkey on a (cost=0.43..2.85 rows=1 width=45) Index Cond: (id = "*VALUES*".column1) (6 rows) postgres=# explain select * from a where id=1 or id=2 or id=3 or id=4 or id =5; QUERY PLAN ---------------------------------------------------------------------------- Bitmap Heap Scan on a (cost=8.22..14.32 rows=5 width=45) Recheck Cond: ((id = 1) OR (id = 2) OR (id = 3) OR (id = 4) OR (id = 5)) - BitmapOr (cost=8.22..8.22 rows=5 width=0) - Bitmap Index Scan on a_pkey (cost=0.00..1.64 rows=1 width=0) Index Cond: (id = 1) - Bitmap Index Scan on a_pkey (cost=0.00..1.64 rows=1 width=0) Index Cond: (id = 2) - Bitmap Index Scan on a_pkey (cost=0.00..1.64 rows=1 width=0) Index Cond: (id = 3) - Bitmap Index Scan on a_pkey (cost=0.00..1.64 rows=1 width=0) Index Cond: (id = 4) - Bitmap Index Scan on a_pkey (cost=0.00..1.64 rows=1 width=0) Index Cond: (id = 5) (13 rows)2、设计
1亿记录,查询匹配多个输入值的性能。分别输入1,10,100,1000,10000,100000,1000000个值作为匹配条件。
1、in (...)
2、in (table or subquery or srf)
3、= any (array)
4、exists (select 1 from (values (),(),...) as t(id) where x.?=t.id)
5、=? or =? or =? or .....
3、准备测试表create table t_in_test (id int primary key, info text, crt_time timestamp);4、准备测试函数(可选) 5、准备测试数据
insert into t_in_test select generate_series(1,100000000), md5(random()::text), clock_timestamp();6、准备测试脚本
1、in (...)
1,10,100,1000,10000,100000,1000000 个输入值的测试性能
do language plpgsql $$ declare arr text; ts timestamp := clock_timestamp(); mx int8; begin for i in 0..6 loop mx := (1*(10^i))::int8; select string_agg((random()*100000)::int::text, ,) into arr from generate_series(1, mx); ts := clock_timestamp(); execute select * from t_in_test where id in (||arr||); raise notice %: %, mx, clock_timestamp()-ts; end loop; end; $$ ;
2、in (table or subquery or srf)
1,10,100,1000,10000,100000,1000000 个输入值的测试性能
do language plpgsql $$ declare arr text; ts timestamp := clock_timestamp(); mx int8; begin for i in 0..6 loop mx := (1*(10^i))::int8; ts := clock_timestamp(); perform * from t_in_test where id in ( select (random()*100000)::int from generate_series(1, mx) ); raise notice %: %, mx, clock_timestamp()-ts; end loop; end; $$ ;
3、= any (array)
1,10,100,1000,10000,100000,1000000 个输入值的测试性能
do language plpgsql $$ declare arr int[]; ts timestamp := clock_timestamp(); mx int8; begin for i in 0..6 loop mx := (1*(10^i))::int8; select array_agg((random()*100000)::int) into arr from generate_series(1, mx); ts := clock_timestamp(); perform * from t_in_test where id = any ( arr ); raise notice %: %, mx, clock_timestamp()-ts; end loop; end; $$ ;
4、exists (select 1 from (values (),(),...) as t(id) where x.?=t.id)
1,10,100,1000,10000,100000,1000000 个输入值的测试性能
do language plpgsql $$ declare ts timestamp := clock_timestamp(); mx int8; begin for i in 0..6 loop mx := (1*(10^i))::int8; ts := clock_timestamp(); perform * from t_in_test where exists ( select 1 from ( select (random()*100000)::int id from generate_series(1,mx) ) t where t_in_test.id=t.id ); raise notice %: %, mx, clock_timestamp()-ts; end loop; end; $$ ;
5、压测
匹配1 ~ 100个输入值,求聚合。高并发。
vi test.sql \set x random(1,100) select count(*) from t_in_test where id = any(array(select (random()*100000000)::int from generate_series(1,:x)));
压测
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 $TIMES7、测试
1、in (...)
1,10,100,1000,10000,100000,1000000 个输入值的测试性能
do language plpgsql $$ declare arr text; ts timestamp := clock_timestamp(); mx int8; begin for i in 0..6 loop mx := (1*(10^i))::int8; select string_agg((random()*100000)::int::text, ,) into arr from generate_series(1, mx); ts := clock_timestamp(); execute select * from t_in_test where id in (||arr||); raise notice %: %, mx, clock_timestamp()-ts; end loop; end; $$ ;
NOTICE: 1: 00:00:00.000256 NOTICE: 10: 00:00:00.000173 NOTICE: 100: 00:00:00.000772 NOTICE: 1000: 00:00:00.004445 NOTICE: 10000: 00:00:00.024073 NOTICE: 100000: 00:00:00.195439 NOTICE: 1000000: 00:00:01.638982
2、in (table or subquery or srf)
1,10,100,1000,10000,100000,1000000 个输入值的测试性能
do language plpgsql $$ declare arr text; ts timestamp := clock_timestamp(); mx int8; begin for i in 0..6 loop mx := (1*(10^i))::int8; ts := clock_timestamp(); perform * from t_in_test where id in ( select (random()*100000)::int from generate_series(1, mx) ); raise notice %: %, mx, clock_timestamp()-ts; end loop; end; $$ ;
NOTICE: 1: 00:00:00.00044 NOTICE: 10: 00:00:00.000244 NOTICE: 100: 00:00:00.000788 NOTICE: 1000: 00:00:00.004455 NOTICE: 10000: 00:00:00.028793 NOTICE: 100000: 00:00:00.187841 NOTICE: 1000000: 00:00:00.583744
3、= any (array)
1,10,100,1000,10000,100000,1000000 个输入值的测试性能
do language plpgsql $$ declare arr int[]; ts timestamp := clock_timestamp(); mx int8; begin for i in 0..6 loop mx := (1*(10^i))::int8; select array_agg((random()*100000)::int) into arr from generate_series(1, mx); ts := clock_timestamp(); perform * from t_in_test where id = any ( arr ); raise notice %: %, mx, clock_timestamp()-ts; end loop; end; $$ ;
NOTICE: 1: 00:00:00.000216 NOTICE: 10: 00:00:00.000151 NOTICE: 100: 00:00:00.000654 NOTICE: 1000: 00:00:00.00399 NOTICE: 10000: 00:00:00.021216 NOTICE: 100000: 00:00:00.106335 NOTICE: 1000000: 00:00:00.386113
4、exists (select 1 from (values (),(),...) as t(id) where x.?=t.id)
1,10,100,1000,10000,100000,1000000 个输入值的测试性能
do language plpgsql $$ declare ts timestamp := clock_timestamp(); mx int8; begin for i in 0..6 loop mx := (1*(10^i))::int8; ts := clock_timestamp(); perform * from t_in_test where exists ( select 1 from ( select (random()*100000)::int id from generate_series(1,mx) ) t where t_in_test.id=t.id ); raise notice %: %, mx, clock_timestamp()-ts; end loop; end; $$ ;
NOTICE: 1: 00:00:00.000458 NOTICE: 10: 00:00:00.000224 NOTICE: 100: 00:00:00.000687 NOTICE: 1000: 00:00:00.003916 NOTICE: 10000: 00:00:00.02734 NOTICE: 100000: 00:00:00.187671 NOTICE: 1000000: 00:00:00.570389
5、匹配1 ~ 100个输入值,求聚合。高并发。
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: 13913566 latency average = 1.207 ms latency stddev = 0.840 ms tps = 46378.142149 (including connections establishing) tps = 46384.723274 (excluding connections establishing) script statistics: - statement latencies in milliseconds: 0.002 \set x random(1,100) 1.207 select count(*) from t_in_test where id = any(array(select (random()*100000000)::int from generate_series(1,:x)));TPS: 46384
5、匹配1 ~ 100个输入值,求聚合。高并发。
平均响应时间: 1.207 毫秒5、匹配1 ~ 100个输入值,求聚合。高并发。
1到100万个输入值的响应时间1亿条记录,匹配100万个输入值( = any (array) ),只需要386毫秒。
NOTICE: 1: 00:00:00.000216 NOTICE: 10: 00:00:00.000151 NOTICE: 100: 00:00:00.000654 NOTICE: 1000: 00:00:00.00399 NOTICE: 10000: 00:00:00.021216 NOTICE: 100000: 00:00:00.106335 NOTICE: 1000000: 00:00:00.386113参考
《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
PolarDB for PostgreSQL 内核解读 :HTAP架构介绍 在 PolarDB 存储计算分离的架构基础上我们研发了基于共享存储的MPP架构步具备了 HTAP 的能力,对一套 TP的数据支持两套执行引擎:单机执行引擎用于处理高并发的 OLTP;MPP跨机分布式执行引擎用于复杂的 OLAP 查询,发挥集群多个 RO 节点的算力和IO吞吐能力。
PostgreSQL 列存, 混合存储, 列存索引, 向量化存储, 混合索引 - OLTP OLAP OLXP HTAP 混合负载应用 PostgreSQL , 列存 , 混合存储 , 列存索引 , 向量化存储 , 混合索引 , ros , wos , cstore , ocr , vector index , roadmap 1、列存没有行存1666列的限制 2、列存的大量记录数扫描比行存节约资源 3、列存压缩比高,节约空间 4、列存的大量数据计算可以使用向量化执行,效率高
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