PostgreSQL 11 发布:JIT、存储过程事务,并行性能提升

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
简介:

PostgreSQL 11 发布了,PostgreSQL 11 带来了整体性能的改进,具有与超大型数据库和高计算工作负载相关的特定增强功能。此外,PostgreSQL 11 对表分区系统进行了重大改进,存储过程中支持事务,改进了查询并行性能并增加了并行化数据定义功能,同时在查询中引入了 JIT 编译以加速表达式的执行。

主要更新内容如下:

提高分区的健壮性和性能

PostgreSQL 11 增加了通过 hash key 对数据进行分区的能力,增强了当前通过值列表或范围对 PostgreSQL 中的数据进行分区的能力。进一步提高了其数据联合能力,并对使用 PostgreSQL 外部数据包装器 postgres_fdw 的分区进行了功能改进。

为了帮助管理分区,PostgreSQL 11 为与分区键不匹配的数据引入了一个默认分区,并且能够在传递给所有分区的分区表上创建主键、外键、索引和触发器。如果更新行的分区键,PostgreSQL 11 还支持自动将该行移动到正确的分区。

PostgreSQL 11 通过使用新的分区消除策略提高了从分区读取时的查询性能。此外,PostgreSQL 11 现在支持分区表上流行的“upsert”功能,这有助于简化用户与数据交互时程序的代码并减少网络开销。

存储过程中支持事务

在 PostgreSQL 11 之前,用户定义的函数无法管理自己的事务,PostgreSQL 11 添加了可以在函数体内执行完整事务管理的 SQL 过程,使开发人员能够创建更高级的服务器端应用程序,例如涉及增量批量数据加载的应用程序。

查询并行性能提升

PostgreSQL 11 提高了并行查询性能,同时并行顺序扫描和散列连接的性能得到提升,对分区数据的扫描也更高效。如果底层查询无法并行化,PostgreSQL 现在可以执行并行使用 UNION 的 SELECT 查询。

表达式 JIT 编译

PostgreSQL 11 引入了对 JIT 编译的支持,以加速查询执行期间某些表达式的执行。PostgreSQL 的 JIT 表达式编译使用 LLVM 项目来加速 WHERE 子句、目标列表、聚合、映射和一些内部操作中表达式的执行。

本文来自云栖社区合作伙伴“开源中国”

本文作者:h4cd 

原文链接


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。
相关文章
|
7月前
|
消息中间件 存储 关系型数据库
PostgreSQL技术大讲堂 - 第33讲:并行查询管理
PostgreSQL从小白到专家,技术大讲堂 - 第33讲:并行查询管理
406 1
|
8月前
|
存储
SQLServer存储过程中事务的创建
SQLServer存储过程中事务的创建
52 0
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
PolarDB MySQL版并行查询技术探索与实践
PolarDB MySQL版并行查询技术探索与实践 PolarDB MySQL版在企业级查询加速特性上进行了深度技术探索,其中并行查询作为其重要组成部分,已经在线稳定运行多年,持续演进。本文将详细介绍并行查询的背景、挑战、方案、特性以及实践。
234 2
|
12天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySql创建带事务操作的存储过程
MySql创建带事务操作的存储过程
|
28天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
使用关系型数据库事务的例子
【5月更文挑战第12天】本文介绍了设置MySQL事务的三种方式:全局、当前session和下一个事务,并提供了示例代码展示如何开始事务和设置隔离级别。还简述了引擎设置和数据源DSN格式。最后,讨论了SQL优化策略,包括选择合适的存储引擎、优化字段数据类型、建立索引、避免全表扫描等。
251 4
使用关系型数据库事务的例子
|
29天前
|
监控 关系型数据库 分布式数据库
【PolarDB 开源】PolarDB HTAP 实践:混合事务与分析处理的性能优化策略
【5月更文挑战第21天】PolarDB开源后在HTAP领域表现出色,允许在同一系统处理事务和分析工作负载,提高数据实时性。通过资源分配、数据分区、索引优化等策略提升性能。示例代码展示了创建和查询事务及分析表的基本操作。PolarDB还提供监控工具,帮助企业优化系统并应对业务变化。其HTAP能力为开发者和企业提供了强大支持,推动技术进步,加速数字化时代的业务发展。
391 1
|
14天前
|
Oracle 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB助力欧派家居核心系统去O上云,每秒处理万次事务
欧派家居选择阿里云PolarDB-PG数据库,因其顺应云趋势,提供稳定服务,提升扩容和运维效率。欧派运维负责人表示,PolarDB-PG云上运行优于自建Oracle,云运维响应更快,解决问题效率更高。
|
1月前
|
存储 SQL Oracle
02-PostgreSQL 存储过程的进阶介绍(含游标、错误处理、自定义函数、事务)
02-PostgreSQL 存储过程的进阶介绍(含游标、错误处理、自定义函数、事务)
|
11月前
|
关系型数据库 大数据 PostgreSQL
PostgreSQL16-新特性-并行聚合
PostgreSQL16-新特性-并行聚合
109 0
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 分布式数据库
深度解析PolarDB数据库并行查询技术
深度解析PolarDB数据库并行查询技术:加速SQL执行的关键问题和核心技术 随着数据规模的不断扩大,用户SQL的执行时间越来越长,这不仅对数据库的优化能力提出更高的要求,并且对数据库的执行模式也提出了新的挑战。为了解决这个问题,许多数据库系统,包括Oracle、SQL Server等,都开始提供并行查询引擎的支持,以充分利用系统资源,达到加速SQL执行的效果。本文将深入探讨基于代价进行并行优化、并行执行的云数据库的并行查询引擎的关键问题和核心技术。
171 2

热门文章

最新文章