背景
场景:
- 物联网、游戏、金融、证券、车联网等场景, appendonly的高并发数据写入, 需要高效的按时间区间进行数据统计分析.
挑战:
- 写入量大, 传统btree索引对写入的RT影响大, 导致性能下降严重.
- 普通btree索引存储空间占用较大.
- 普通btree索引采用链表存储, 逻辑上有序, 而物理离散, 加上IO有prefetch, 使得按btree的索引范围查询将占用大量IO通道. 范围查询效率差.
PG解决方案:
- PG采用堆表存储, 使用时序索引, 每连续的N个数据块存储min,max val. 时序索引只有btree的几百分之一大小. 并且支持快速的范围查询.
- 其他数据库产品采用聚集存储无法实现时序索引, 因为聚集存储本身必须按PK组织, 在数据块层面已经没有时序顺序了.
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