HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 22 - (OLTP) merge insert|upsert|insert on conflict|合并写入-阿里云开发者社区

HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 22 - (OLTP) merge insert|upsert|insert on conflict|合并写入

简介：

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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。

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。

在各种应用场景中都可以看到PostgreSQL的应用：

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：

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 - merge insert|upsert|insert on conflict|合并写入 (OLTP)

1、背景

合并写入，有则更新，无则写入。

语法如下

Command:     INSERT  
Description: create new rows in a table  
Syntax:  
[ WITH [ RECURSIVE ] with_query [, ...] ]  
INSERT INTO table_name [ AS alias ] [ ( column_name [, ...] ) ]  
    [ OVERRIDING { SYSTEM | USER} VALUE ]  
    { DEFAULT VALUES | VALUES ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) [, ...] | query }  
    [ ON CONFLICT [ conflict_target ] conflict_action ]  
    [ RETURNING * | output_expression [ [ AS ] output_name ] [, ...] ]  
  
where conflict_target can be one of:  
  
    ( { index_column_name | ( index_expression ) } [ COLLATE collation ] [ opclass ] [, ...] ) [ WHERE index_predicate ]  
    ON CONSTRAINT constraint_name  
  
and conflict_action is one of:  
  
    DO NOTHING  
    DO UPDATE SET { column_name = { expression | DEFAULT } |  
                    ( column_name [, ...] ) = [ ROW ] ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) |  
                    ( column_name [, ...] ) = ( sub-SELECT )  
                  } [, ...]  
              [ WHERE condition ]

2、设计

1亿记录的表，有则更新，无则写入。

3、准备测试表

create table t_merge_insert (id int primary key, info text, mod_time timestamp);

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  
  
\set id random(1,100000000)  
insert into t_merge_insert (id,info,mod_time) values (:id, 'test', now()) on conflict (id) do update set info=excluded.info, mod_time=excluded.mod_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: 68509750  
latency average = 0.245 ms  
latency stddev = 0.269 ms  
tps = 228349.042012 (including connections establishing)  
tps = 228373.424708 (excluding connections establishing)  
script statistics:  
 - statement latencies in milliseconds:  
         0.001  \set id random(1,100000000)  
         0.244  insert into t_merge_insert (id,info,mod_time) values (:id, 'test', now()) on conflict (id) do update set info=excluded.info, mod_time=excluded.mod_time;

包含了插入和更新，统计信息如下

postgres=# select * from pg_stat_all_tables where relname='t_merge_insert';
-[ RECORD 1 ]-------+------------------------------
relid               | 71471
schemaname          | public
relname             | t_merge_insert
seq_scan            | 1
seq_tup_read        | 0
idx_scan            | 74948545
idx_tup_fetch       | 22215327
n_tup_ins           | 52733218
n_tup_upd           | 22215316
n_tup_del           | 10
n_tup_hot_upd       | 20370349
n_live_tup          | 53604412
n_dead_tup          | 2127751
n_mod_since_analyze | 0
last_vacuum         | 
last_autovacuum     | 2017-11-13 14:25:26.359511+08
last_analyze        | 
last_autoanalyze    | 2017-11-13 14:31:18.914549+08
vacuum_count        | 0
autovacuum_count    | 1
analyze_count       | 0
autoanalyze_count   | 7