摘要： 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。

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。

讯享网

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 - unlogged table 不含索引多表批量写入 (OLTP+OLAP)

1、背景

不含索引，多表（1024个表），每次写入多条记录。这是非常典型的测试TP或AP场景，数据实时灌入场景的能力。

unlogged table是不记录日志的表，与临时表的区别是全局可见，常用于不需要持久化的数据。

2、设计

多unlogged table表（1024个表），不含索引，单事务多条写入（一次写入1000条）。高并发。

3、准备测试表

create unlogged table t_sensor( id int8, c1 int8 default 0, c2 int8 default 0, c3 int8 default 0, c4 float8 default 0, c5 text default 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa', ts timestamp default clock_timestamp() ) with (autovacuum_enabled=off, toast.autovacuum_enabled=off); -- create index idx_t_sensor_ts on t_sensor using btree (ts) tablespace tbs1; 

讯享网do language plpgsql $$ declare begin for i in 1..1024 loop execute format('create unlogged table t_sensor%s (like t_sensor including all) inherits (t_sensor) with (autovacuum_enabled=off, toast.autovacuum_enabled=off) '||case when mod(i,2)=0 then 'tablespace tbs1' else '' end, i); end loop; end; $$; 

4、准备测试函数(可选)

create or replace function ins_sensor(int, int) returns void as $$ declare begin execute format('insert into t_sensor%s (id) select generate_series(1,%s)', $1, $2); -- 为了拼接表名，使用了动态SQL，硬解析耗时。 -- 导致测试结果有出入，至少不会比单表无索引写入性能差。 -- 批量写入的话，硬解析的问题可以被掩盖。 end; $$ language plpgsql strict; 

5、准备测试数据

6、准备测试脚本

讯享网vi test.sql \set sid random(1,1024) select ins_sensor(:sid, 1000); 

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

讯享网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:  latency average = 6.883 ms latency stddev = 32.267 ms tps = 8132. (including connections establishing) tps = 8133. (excluding connections establishing) script statistics: - statement latencies in milliseconds: 0.002 \set sid random(1,1024) 6.882 select ins_sensor(:sid, 1000); 

TPS： 8133 ( = 813.3万 行/s )

多unlogged table表（1024个表），不含索引，单事务多条写入（一次写入1000条）。高并发。

主要瓶颈： 磁盘IO吞吐.

平均响应时间： 6.883 毫秒

多unlogged table表（1024个表），不含索引，单事务多条写入（一次写入1000条）。高并发。

主要瓶颈： 磁盘IO吞吐.