HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 10 - (OLTP) 字符串搜索 - 前缀查询

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
RDS SQL Server Serverless,2-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
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 - 字符串搜索 - 前缀查询 (OLTP)

1、背景

字符串搜索是非常常见的业务需求,它包括:

1、前缀+模糊查询。(可以使用b-tree索引)

2、后缀+模糊查询。(可以使用b-tree索引)

3、前后模糊查询。(可以使用pg_trgm和gin索引)

4、全文检索。(可以使用全文检索类型以及gin或rum索引)

5、正则查询。(可以使用pg_trgm和gin索引)

6、相似查询。(可以使用pg_trgm和gin索引)

通常来说,数据库并不具备3以后的加速能力,但是PostgreSQL的功能非常强大,它可以非常完美的支持这类查询的加速。(是指查询和写入不冲突的,并且索引BUILD是实时的。)

用户完全不需要将数据同步到搜索引擎,再来查询,而且搜索引擎也只能做到全文检索,并不你做到正则、相似、前后模糊这几个需求。

使用PostgreSQL可以大幅度的简化用户的架构,开发成本,同时保证数据查询的绝对实时性。

2、设计

1亿条文本数据量,长度为128个字符的随机字符串。按随机提供的字符串进行前缀查询。

3、准备测试表

create table t_prefix (  
  id int,  
  info text  
);  
  
create index idx_t_prefix on t_prefix (info text_pattern_ops);  

-- select * from t_prefix where info like 'abcd%';  -- 查找abcd开头的字符串。  
AI 代码解读

4、准备测试函数(可选)

-- 生成随机字符串
create or replace function gen_rand_str(int) returns text as $$  
  select substring(md5(random()::text), 4, $1);  
$$ language sql strict stable;  
  
-- 使用随机字符串like查询(用于压测)
create or replace function get_t_prefix_test() returns setof t_prefix as  
$$  
declare  
begin  
  return query execute 'select * from t_prefix where info like '''||gen_rand_str(5)||'%'' limit 1';  
end;  
$$ language plpgsql strict;  
AI 代码解读

5、准备测试数据

insert into t_prefix select id, repeat(md5(random()::Text),4) from generate_series(1,100000000) t(id);  
AI 代码解读

6、准备测试脚本

vi test.sql    
    
select * from get_t_prefix_test();  
AI 代码解读

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    
AI 代码解读

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: 42211567  
latency average = 0.796 ms  
latency stddev = 1.003 ms  
tps = 140681.361172 (including connections establishing)  
tps = 140718.417742 (excluding connections establishing)  
script statistics:  
 - statement latencies in milliseconds:  
         0.810  select * from get_t_prefix_test();  
AI 代码解读

TPS: 140718

平均响应时间: 0.796 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

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
目录
打赏
0
0
0
0
20684
分享
相关文章
MySQL数据库高效秘籍:10个小技巧,让你轻松应对各种场景!
【8月更文挑战第25天】本文介绍了十个提升MySQL数据库效率与安全性的实用技巧。涵盖查询性能分析、索引优化、慢查询日志利用、图形化工具如MySQL Workbench的应用、性能分析工具、主从复制实现、备份与恢复策略、数据库迁移方法及安全性保障等多个方面。通过具体的示例代码展示每个技巧的实际操作方式,帮助读者深入理解并有效运用MySQL数据库。
375 0
Oracle数据库的应用场景有哪些?
【10月更文挑战第15天】Oracle数据库的应用场景有哪些?
318 64
大厂面试高频:数据库乐观锁的实现原理、以及应用场景
数据库乐观锁是必知必会的技术栈,也是大厂面试高频,十分重要,本文解析数据库乐观锁。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验分享。
大厂面试高频:数据库乐观锁的实现原理、以及应用场景
|
4月前
|
【运维基础知识】用dos批处理批量替换文件中的某个字符串(本地单元测试通过,部分功能有待优化,欢迎指正)
该脚本用于将C盘test目录下所有以t开头的txt文件中的字符串“123”批量替换为“abc”。通过创建批处理文件并运行,可实现自动化文本替换,适合初学者学习批处理脚本的基础操作与逻辑控制。
301 56
数据库事务安全性控制有什么应用场景吗
【10月更文挑战第15天】数据库事务安全性控制有什么应用场景吗
一篇文章搞懂MySQL的分库分表,从拆分场景、目标评估、拆分方案、不停机迁移、一致性补偿等方面详细阐述MySQL数据库的分库分表方案
MySQL如何进行分库分表、数据迁移?从相关概念、使用场景、拆分方式、分表字段选择、数据一致性校验等角度阐述MySQL数据库的分库分表方案。
708 15
一篇文章搞懂MySQL的分库分表,从拆分场景、目标评估、拆分方案、不停机迁移、一致性补偿等方面详细阐述MySQL数据库的分库分表方案
关于字符串为空的几个性能测试
本文通过实验对比了两种字符串赋值方式(`string str="";` 和 `string str=string.Empty;`)及五种判断字符串是否为空的方法的性能差异。实验结果显示,使用 `string.Empty` 的赋值方式性能更优,且在判断字符串是否为空时,`.Length==0` 方法最为高效,其次是 `str.Equals("")` 和 `str==string.Empty` 等方法。文章提供了详细的测试代码和结果分析。
45 3
关于字符串为空的几个性能测试
数据库测试场景实践总结
本文介绍了数据库超时和应用锁表SSDB测试场景的验证方法,通过锁定数据表模拟写入失败情况,并利用SSDB进行重试。测试需开发人员配合验证功能。同时,提供了SSDB服务器登录、查询队列数量及重启服务等常用命令。适用于验证和解决数据库写入问题。
50 7
Redis问题之在高并发场景下,保证Redis缓存和数据库的一致性如何解决
Redis问题之在高并发场景下,保证Redis缓存和数据库的一致性如何解决
213 3

相关产品

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