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HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 5 - (OLTP) 空间应用 - 空间包含查询

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HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 5 - (OLTP) 空间应用 - 空间包含查询

德哥 发布时间:2017-11-12 01:36:52 浏览795 评论0

摘要: 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。

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。

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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。

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在各种应用场景中都可以看到PostgreSQL的应用:

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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:

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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 - 空间应用 - 空间包含查询 (OLTP)

1、背景

基于空间的应用,空间包含,点面判断等。例如电子围栏、菜鸟AOI(调度)、等业务。

2、设计

1张多边形表,1亿个多边形,多边形无相交。

输入一个随机的点,判断这个点被1亿个多边形中的哪些多边形包含。

3、准备测试表

create table t_polygon (  
  id int primary key,  
  po box  
);  

4、准备测试函数(可选)

5、准备测试数据

with a as (select id, (random()*10000)::int x, (random()*10000)::int y from generate_series(1,100000000) t(id))   
  insert into t_polygon select id, box(point(x,y), point(x+1,y+1)) from a;  
  
create index idx_t_polygon_po on t_polygon using gist(po);  

6、准备测试脚本

vi test.sql  
  
\set x random(1,10000)  
\set y random(1,10000)  
select * from t_polygon where po @> box(point(:x-0.5, :y-0.5), point(:x-0.5, :y-0.5));  

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: 83609101  
latency average = 0.402 ms  
latency stddev = 0.532 ms  
tps = 278634.745397 (including connections establishing)  
tps = 278708.337831 (excluding connections establishing)  
script statistics:  
 - statement latencies in milliseconds:  
         0.002  \set x random(1,10000)  
         0.001  \set y random(1,10000)  
         0.404  select * from t_polygon where po @> box(point(:x-0.5, :y-0.5), point(:x-0.5, :y-0.5));  

TPS: 278708

平均响应时间: 0.402 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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