HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 36 - (OLTP+OLAP) 不含索引单表批量写入

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDS AI 助手,专业版
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,基础系列 4核8GB
简介:

标签

PostgreSQL , HTAP , OLTP , OLAP , 场景与性能测试


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。

pic

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。

pic

在各种应用场景中都可以看到PostgreSQL的应用:

pic

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:

pic

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 - 不含索引单表批量写入 (OLTP+OLAP)

1、背景

不含索引,单表,每次写入一批记录。这是非常典型的测试TP或AP场景,数据实时灌入场景的能力。

2、设计

单表,不含索引,单事务多条写入(一次写入1000条)。高并发。

3、准备测试表

create table t_sensor(    
  id int8,    
  c1 int8 default 0,    
  c2 int8 default 0,    
  c3 int8 default 0,    
  c4 float8 default 0,    
  c5 text default 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa',    
  ts timestamp default clock_timestamp()    
) with (autovacuum_enabled=off, toast.autovacuum_enabled=off);    
    
-- create index idx_t_sensor_ts on t_sensor using btree (ts);    

4、准备测试函数(可选)

5、准备测试数据

6、准备测试脚本

vi test.sql    
    
insert into t_sensor (id) select generate_series(1,1000);    

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 $TIMES    

7、测试

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: 542832  
latency average = 30.947 ms  
latency stddev = 23.547 ms  
tps = 1809.223154 (including connections establishing)  
tps = 1809.374255 (excluding connections establishing)  
script statistics:  
 - statement latencies in milliseconds:  
        30.945  insert into t_sensor (id) select generate_series(1,1000);  

TPS: 1809 ( = 180.9万 行/s )

单表,不含索引,单事务多条写入(一次写入1000条)。高并发。

主要瓶颈:xlog lock.

平均响应时间: 30.947 毫秒

单表,不含索引,单事务多条写入(一次写入1000条)。高并发。

主要瓶颈:xlog lock.

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

相关实践学习
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库,高度兼容MySQL协议以及SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准,可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索,快速构建企业云上数据仓库。 了解产品 https://www.aliyun.com/product/ApsaraDB/ads
目录
相关文章
|
9月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库索引的数据结构?
MySQL中默认使用B+tree索引,它是一种多路平衡搜索树,具有树高较低、检索速度快的特点。所有数据存储在叶子节点,非叶子节点仅作索引,且叶子节点形成双向链表,便于区间查询。
240 4
|
8月前
|
SQL 存储 运维
Apache Doris 在菜鸟的大规模湖仓业务场景落地实践
本文介绍了 Apache Doris 在菜鸟的大规模落地的实践经验,菜鸟为什么选择 Doris,以及 Doris 如何在菜鸟从 0 开始,一步步的验证、落地,到如今上万核的规模,服务于各个业务线,Doris 已然成为菜鸟 OLAP 数据分析的最优选型。
458 2
Apache Doris 在菜鸟的大规模湖仓业务场景落地实践
|
7月前
|
存储 人工智能 关系型数据库
阿里云AnalyticDB for PostgreSQL 入选VLDB 2025:统一架构破局HTAP,Beam+Laser引擎赋能Data+AI融合新范式
在数据驱动与人工智能深度融合的时代,企业对数据仓库的需求早已超越“查得快”这一基础能力。面对传统数仓挑战,阿里云瑶池数据库AnalyticDB for PostgreSQL(简称ADB-PG)创新性地构建了统一架构下的Shared-Nothing与Shared-Storage双模融合体系,并自主研发Beam混合存储引擎与Laser向量化执行引擎,全面解决HTAP场景下性能、弹性、成本与实时性的矛盾。 近日,相关研究成果发表于在英国伦敦召开的数据库领域顶级会议 VLDB 2025,标志着中国自研云数仓技术再次登上国际舞台。
749 1
|
9月前
|
存储 传感器 数据采集
什么是实时数仓?实时数仓又有哪些应用场景?
实时数仓是一种能实现秒级数据更新和分析的系统,适用于电商、金融、物流等需要快速响应的场景。相比传统数仓,它具备更高的时效性和并发处理能力,能够帮助企业及时捕捉业务动态,提升决策效率。本文详细解析了其实现架构与核心特点,并结合实际案例说明其应用价值。
|
11月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
客户说|保险极客引入阿里云AnalyticDB,多业务场景效率大幅提升
“通过引入AnalyticDB,我们在复杂数据查询和实时同步方面取得了显著突破,其分布式、弹性与云计算的优势得以充分体现,帮助企业快速响应业务变化,实现降本增效。AnalyticDB的卓越表现保障了保险极客数据服务的品质和效率。”
|
存储 SQL 关系型数据库
拉卡拉 x Apache Doris:统一金融场景 OLAP 引擎,查询提速 15 倍,资源直降 52%
拉卡拉早期基于 Lambda 架构构建数据系统面临存储成本高、实时写入性能差、复杂查询耗时久、组件维护复杂等问题。为此,拉卡拉选择使用 Apache Doris 替换 Elasticsearch、Hive、Hbase、TiDB、Oracle / MySQL 等组件,实现了 OLAP 引擎的统一、查询性能提升 15 倍、资源减少 52% 的显著成效。
606 6
拉卡拉 x Apache Doris:统一金融场景 OLAP 引擎,查询提速 15 倍,资源直降 52%
|
10月前
|
存储 算法 关系型数据库
数据库主键与索引详解
本文介绍了主键与索引的核心特性及其区别。主键具有唯一标识、数量限制、存储类型和自动排序等特点,用于确保数据完整性和提升查询效率;而索引通过特殊数据结构(如B+树、哈希)优化查询速度,适用于不同场景。文章分析了主键与索引的优劣、适用场景及工作原理,并对比两者在唯一性、数量限制、功能定位等方面的差异,为数据库设计提供指导。
|
SQL 缓存 数据处理
数据无界、湖仓无界,Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南(下篇)
Apache Doris 提出“数据无界”和“湖仓无界”理念,提供高效的数据管理方案。本文聚焦三个典型应用场景:湖仓分析加速、多源联邦分析、湖仓数据处理,深入介绍 Apache Doris 的最佳实践,帮助企业快速响应业务需求,提升数据处理和分析效率
802 3
数据无界、湖仓无界,Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南(下篇)
|
存储 缓存 数据库
数据库索引采用B+树不采用B树的原因?
● B+树更便于遍历:由于B+树的数据都存储在叶子结点中,分支结点均为索引,方便扫库,只需要扫一遍叶子结点即可,但是B树因为其分支结点同样存储着数据,我们要找到具体的数据,需要进行一次中序遍历按序来扫,所以B+树更加适合在区间查询的情况,所以通常B+树用于数据库索引。 ● B+树的磁盘读写代价更低:B+树在内部节点上不包含数据信息,因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密,具有更好的空间局部性。因此访问叶子节点上关联的数据也具有更好的缓存命中率。 ● B+树的查询效率更加稳定:由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点,而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条
|
SQL 关系型数据库 OLAP
云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL同一个SQL可以实现向量索引、全文索引GIN、普通索引BTREE混合查询,简化业务实现逻辑、提升查询性能
本文档介绍了如何在AnalyticDB for PostgreSQL中创建表、向量索引及混合检索的实现步骤。主要内容包括:创建`articles`表并设置向量存储格式,创建ANN向量索引,为表增加`username`和`time`列,建立BTREE索引和GIN全文检索索引,并展示了查询结果。参考文档提供了详细的SQL语句和配置说明。
523 2

相关产品

  • 云原生数据库 PolarDB
  • 云数据库 RDS PostgreSQL 版