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HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 29 - (OLTP) 高并发空间位置更新(含空间索引)

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HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 29 - (OLTP) 高并发空间位置更新(含空间索引)

德哥 发布时间:2017-11-14 17:09:26 浏览775 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 - 高并发空间位置更新(含空间索引) (OLTP)

1、背景

越来越多的应用正在接入空间数据属性,例如 物联网、车辆轨迹管理、公安系统的稽侦系统、O2O应用、LBS交友应用、打车应用等等。

被管理的对象携带空间属性,对象的运动形成了轨迹,最后一个位置点表示对象的最终位置。

PostgreSQL在空间数据库管理领域有这几十年的发展历程,例如PostGIS空间数据库,pgrouting路由插件等,GiST空间索引,SP-GiST空间分区索引等。

本文要测试的是空间数据的合并更新性能(携带空间索引),例如,保留对象的最终空间位置。

2、设计

1亿个被跟踪对象,1亿个点,含空间索引。实时合并更新被跟踪对象的位置。

3、准备测试表

create table t_update_gis (id int primary key, pos point, crt_time timestamp);  
alter index t_update_gis_pkey set tablespace tbs1;  
create index idx_t_update_gis_pos on t_update_gis using gist (pos) tablespace tbs1;  

4、准备测试函数(可选)

5、准备测试数据

6、准备测试脚本

1、更新用户的最终位置,由于空间移动有一定的速比,所以更新后是基于原有位置的一个相对位移位置。

vi test.sql  
  
\set id random(1,100000000)  
insert into t_update_gis values (:id, point(random()*10000, random()*10000), now()) on conflict (id) do update set pos=point (t_update_gis.pos[0]+5-random()*10, t_update_gis.pos[1]+5-random()*10), crt_time=excluded.crt_time;  

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: 54140831  
latency average = 0.310 ms  
latency stddev = 0.425 ms  
tps = 180452.988078 (including connections establishing)  
tps = 180470.225354 (excluding connections establishing)  
script statistics:  
 - statement latencies in milliseconds:  
         0.002  \set id random(1,100000000)  
         0.309  insert into t_update_gis values (:id, point(random()*10000, random()*10000), now()) on conflict (id) do update set pos=point (t_update_gis.pos[0]+5-random()*10, t_update_gis.pos[1]+5-random()*10), crt_time=excluded.crt_time;  

TPS: 180470

平均响应时间: 0.310 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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