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

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
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 - 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

TPS: 228373

平均响应时间: 0.245 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。
相关文章
|
7天前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
《MySQL 简易速速上手小册》第6章:MySQL 复制和分布式数据库(2024 最新版)
《MySQL 简易速速上手小册》第6章:MySQL 复制和分布式数据库(2024 最新版)
39 2
|
23天前
|
SQL 数据可视化 关系型数据库
轻松入门MySQL:深入探究MySQL的ER模型,数据库设计的利器与挑战(22)
轻松入门MySQL:深入探究MySQL的ER模型,数据库设计的利器与挑战(22)
105 0
|
23天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
轻松入门MySQL:数据库设计之范式规范,优化企业管理系统效率(21)
轻松入门MySQL:数据库设计之范式规范,优化企业管理系统效率(21)
|
23天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
轻松入门MySQL:精准查询,巧用WHERE与HAVING,数据库查询如虎添翼(7)
轻松入门MySQL:精准查询,巧用WHERE与HAVING,数据库查询如虎添翼(7)
|
4天前
|
SQL 存储 关系型数据库
数据库开发之mysql前言以及详细解析
数据库开发之mysql前言以及详细解析
14 0
|
19天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL基础入门:数据库操作全攻略
MySQL基础入门:数据库操作全攻略
48 0
|
1天前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
在Python Web开发过程中:数据库与缓存,MySQL和NoSQL数据库的主要差异是什么?
MySQL与NoSQL的主要区别在于数据结构、查询语言和可扩展性。MySQL是关系型数据库,依赖预定义的数据表结构,使用SQL进行复杂查询,适合垂直扩展。而NoSQL提供灵活的存储方式(如JSON、哈希表),无统一查询语言,支持横向扩展,适用于处理大规模、非结构化数据和高并发场景。选择哪种取决于应用需求、数据模型及扩展策略。
10 0
|
4天前
|
关系型数据库 OLAP 分布式数据库
「杭州*康恩贝」4月26日PolarDB开源数据库沙龙,开启报名!
4月26日周五,PolarDB开源社区联合康恩贝将共同举办开源数据库技术沙龙,本次沙龙我们邀请了众多数据库领域的专家,期待大家的参与!
「杭州*康恩贝」4月26日PolarDB开源数据库沙龙,开启报名!
|
9天前
|
SQL NoSQL 关系型数据库
初识MySQL数据库——“MySQL数据库”
初识MySQL数据库——“MySQL数据库”
|
11天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
数据库基础(mysql)
数据库基础(mysql)

相关产品

  • 云原生数据库 PolarDB