HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 28 - (OLTP) 高并发点更新

本文涉及的产品
RDS PostgreSQL Serverless,0.5-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
对影评进行热评分析
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
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 - 高并发点更新 (OLTP)

1、背景

2、设计

3、准备测试表

create table t_update (sid int primary key, info text, val int default 0, crt_time timestamp);  
alter index t_update_pkey set tablespace tbs1;

4、准备测试函数(可选)

5、准备测试数据

写入1亿条测试数据。

insert into t_update select generate_series(1,100000000), md5(random()::text), 0, now();

6、准备测试脚本

vi test.sql  
  
\set id random(1,100000000)  
update t_update set val=val+1,crt_time=now() where sid=:id; 

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: 66030867
latency average = 0.254 ms
latency stddev = 0.126 ms
tps = 220093.247984 (including connections establishing)
tps = 220112.745643 (excluding connections establishing)
script statistics:
 - statement latencies in milliseconds:
         0.002  \set id random(1,100000000)  
         0.253  update t_update set val=val+1,crt_time=now() where sid=:id;

TPS: 220112

平均响应时间: 0.254 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
相关文章
|
27天前
|
缓存 监控 Java
Java 线程池在高并发场景下有哪些优势和潜在问题?
Java 线程池在高并发场景下有哪些优势和潜在问题?
|
1月前
|
NoSQL Java Redis
京东双十一高并发场景下的分布式锁性能优化
【10月更文挑战第20天】在电商领域,尤其是像京东双十一这样的大促活动,系统需要处理极高的并发请求。这些请求往往涉及库存的查询和更新,如果处理不当,很容易出现库存超卖、数据不一致等问题。
49 1
|
1月前
|
存储 缓存 NoSQL
大数据-38 Redis 高并发下的分布式缓存 Redis简介 缓存场景 读写模式 旁路模式 穿透模式 缓存模式 基本概念等
大数据-38 Redis 高并发下的分布式缓存 Redis简介 缓存场景 读写模式 旁路模式 穿透模式 缓存模式 基本概念等
64 4
|
1月前
|
Java Linux
【网络】高并发场景处理:线程池和IO多路复用
【网络】高并发场景处理:线程池和IO多路复用
46 2
|
3月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
排行榜系统设计:高并发场景下的最佳实践
本文由技术分享者小米带来,详细介绍了如何设计一个高效、稳定且易扩展的排行榜系统。内容涵盖项目背景、技术选型、数据结构设计、基本操作实现、分页显示、持久化与数据恢复,以及高并发下的性能优化策略。通过Redis与MySQL的结合,确保了排行榜的实时性和可靠性。适合对排行榜设计感兴趣的技术人员参考学习。
267 7
排行榜系统设计:高并发场景下的最佳实践
|
1月前
|
Java Linux 应用服务中间件
【编程进阶知识】高并发场景下Bio与Nio的比较及原理示意图
本文介绍了在Linux系统上使用Tomcat部署Java应用程序时,BIO(阻塞I/O)和NIO(非阻塞I/O)在网络编程中的实现和性能差异。BIO采用传统的线程模型,每个连接请求都会创建一个新线程进行处理,导致在高并发场景下存在严重的性能瓶颈,如阻塞等待和线程创建开销大等问题。而NIO则通过事件驱动机制,利用事件注册、事件轮询器和事件通知,实现了更高效的连接管理和数据传输,避免了阻塞和多级数据复制,显著提升了系统的并发处理能力。
60 0
|
2月前
|
缓存 分布式计算 Hadoop
HBase在高并发场景下的性能分析
HBase在高并发场景下的性能受到多方面因素的影响,包括数据模型设计、集群配置、读写策略及性能调优等。合理的设计和配置可以显著提高HBase在高并发环境下的性能。不过,需要注意的是,由于项目和业务需求的不同,性能优化并没有一劳永逸的解决方案,需要根据实际情况进行针对性的调整和优化。
99 8
|
1月前
|
消息中间件 前端开发 Java
java高并发场景RabbitMQ的使用
java高并发场景RabbitMQ的使用
103 0
|
3月前
|
存储 缓存 监控
函数计算产品使用问题之调用sd生图时,怎么保证高并发场景正常运行
函数计算产品作为一种事件驱动的全托管计算服务,让用户能够专注于业务逻辑的编写,而无需关心底层服务器的管理与运维。你可以有效地利用函数计算产品来支撑各类应用场景,从简单的数据处理到复杂的业务逻辑,实现快速、高效、低成本的云上部署与运维。以下是一些关于使用函数计算产品的合集和要点,帮助你更好地理解和应用这一服务。
|
3月前
|
弹性计算 监控 Serverless
函数计算产品使用问题之如何处理银行转账场景遇到的高并发问题
函数计算产品作为一种事件驱动的全托管计算服务,让用户能够专注于业务逻辑的编写,而无需关心底层服务器的管理与运维。你可以有效地利用函数计算产品来支撑各类应用场景,从简单的数据处理到复杂的业务逻辑,实现快速、高效、低成本的云上部署与运维。以下是一些关于使用函数计算产品的合集和要点,帮助你更好地理解和应用这一服务。

相关产品

  • 云原生数据库 PolarDB
  • 云数据库 RDS PostgreSQL 版
  • 下一篇
    无影云桌面