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 SQL Server Serverless,2-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
RDS PostgreSQL Serverless,0.5-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
对影评进行热评分析
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
|
18天前
|
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。
40 7
排行榜系统设计:高并发场景下的最佳实践
|
18天前
|
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。
|
18天前
|
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。
|
25天前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis内存管理揭秘:掌握淘汰策略,让你的数据库在高并发下也能游刃有余,守护业务稳定运行!
【8月更文挑战第22天】Redis的内存淘汰策略管理内存使用,防止溢出。主要包括:noeviction(拒绝新写入)、LRU/LFU(淘汰最少使用/最不常用数据)、RANDOM(随机淘汰)及TTL(淘汰接近过期数据)。策略选择需依据应用场景、数据特性和性能需求。可通过Redis命令行工具或配置文件进行设置。
36 2
|
1月前
|
存储 缓存 运维
优化高并发环境下的数据库查询性能:实战经验与技巧
在高并发环境下,数据库性能往往成为系统瓶颈。本文将深入探讨在高并发场景下优化数据库查询性能的策略与实践,包括索引优化、查询优化、数据库架构设计以及缓存机制的应用。通过对具体案例的分析,读者将能够掌握提升数据库性能的关键技术,从而在面对大规模用户请求时提高系统的响应速度和稳定性。
|
22天前
|
安全 Java Go
探索Go语言在高并发场景中的优势
Go语言,作为一种现代编程语言,凭借其并发模型和高效的性能,正在成为处理高并发任务的首选。本文深入探讨Go语言的并发特性,特别是goroutines和channels如何在实际应用中提供高效的解决方案。我们将通过对比其他语言的处理方式,展示Go语言在性能和可维护性上的优势。
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
(八)MySQL锁机制:高并发场景下该如何保证数据读写的安全性?
锁!这个词汇在编程中出现的次数尤为频繁,几乎主流的编程语言都会具备完善的锁机制,在数据库中也并不例外,为什么呢?这里牵扯到一个关键词:高并发,由于现在的计算机领域几乎都是多核机器,因此再编写单线程的应用自然无法将机器性能发挥到最大,想要让程序的并发性越高,多线程技术自然就呼之欲出,多线程技术一方面能充分压榨CPU资源,另一方面也能提升程序的并发支持性。
175 3
|
26天前
|
存储 监控 固态存储
【性能突破】揭秘!如何让您的数据库在高并发风暴中稳如磐石——一场关于WAL写入性能优化的实战之旅,不容错过的技术盛宴!
【8月更文挑战第21天】在高并发环境下,数据库面临极大挑战,特别是采用Write-Ahead Logging (WAL)的日志机制。本文通过一个在线交易系统的案例,分析了WAL写入性能瓶颈,并提出优化方案:理解WAL流程;分析磁盘I/O瓶颈、缓冲区设置与同步策略;通过增大WAL缓冲区、使用SSD及调整同步策略来优化;最后通过测试验证改进效果,总结出一套综合优化方法。
41 0
|
2月前
|
缓存 NoSQL 数据库
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
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
(十六)MySQL调优篇:单机数据库如何在高并发场景下健步如飞?
在当前的IT开发行业中,系统访问量日涨、并发暴增、线上瓶颈等各种性能问题纷涌而至,性能优化成为了现时代中一个炙手可热的名词,无论是在开发、面试过程中,性能优化都是一个常谈常新的话题。而MySQL作为整个系统的后方大本营,由于是基于磁盘的原因,性能瓶颈往往也会随着流量增大而凸显出来。
112 0

相关产品

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