PostgreSQL9.4: jsonb 性能测试 - Postgres2015全国用户大会--重磅嘉宾佳作分享（谭峰）

Postgres2015全国用户大会--重磅嘉宾佳作分享（谭峰）

 

友情提示: 2015Postgres全国大会将于2015年11月20至21日在北京举行，主会场设在北京丽亭华苑酒店，我们期待您的到来！

2015Postgres全国大会官方报名地址

http://postgres2015.eventdove.com/

 

本期热点嘉宾：谭峰

（网名 francs）：PostgreSQL 中文社区版主，《PostgreSQL 9 Admin Cookbook》译者之一，热衷于博客分享技术心得，致力于 PostgreSQL 中文技术推广，曾任杭州斯凯网络科技有限公司 PostgreSQL DBA 一职，维护 100+ PostgreSQL 实例，超过 5 年的 PostgreSQL 数据库运维经验，现就职于中国移动通信集团浙江有限公司，从事开源数据库管理。技术博客： http://francs3.blog.163.com/。他在本次大会上的演讲主题为：《浙江移动 PostgreSQL-XC 应用实践》。

PostgreSQL9.4: jsonb 性能测试

        json 特性的提升是9.4 的关键特性之一, 本人对于 json 的关注较少, 一方面由于之前版本的 json 并不十分成熟, 使用时需要配合使用外部模块如 PLV8, PLPerl 来弥补 JSON 功能的不足,一方面由于太懒没花精力研究; 但 9.4 版本的 JSON 功能完善很多,  jsonb 的出现带来了更多的函数, 更多的索引创建方式, 更多的操作符和更高的性能. 接下来通过一些例子来讲解, 希望更多的朋友能够了解并测试 PostgreSQL 的 json 功能.

 

一 环境信息

--1.1 之前写的关于 json 的博客 

· PostgreSQL 9.3Beta1：JSON 功能增强

· PostgreSQL 9.4: 新增 JSONB 数据类型

 

--1.2 测试环境

硬件: 笔记本虚拟机

系统: RHEL 6.2

PG 版本: 9.4Beta1

 

二生成测试数据

--2.1 测试表

user_ini:              基础数据表, 200 万数据.

tbl_user_json:    含有 json 数据类型表, 200 万数据

tbl_user_jsonb:  含有 jsonb 数据类型表,  200 万数据

 

--2.2 创建基础数据测试表

francs=> create table user_ini(id int4 ,user_id int8, user_name character varying(64),create_time timestamp(6) with time zone default clock_timestamp());

CREATE TABLE

 

francs=> insert into user_ini(id,user_id,user_name) select r,round(random()*2000000), r || '_francs' from generate_series(1,2000000) as r;

INSERT 0 2000000

备注: 生成 200 万测试数据.

 

--2.3 生成 json 测试数据

francs=>  create table tbl_user_json(id serial, user_info json);

CREATE TABLE

 

francs=>  insert into tbl_user_json(user_info) select row_to_json(user_ini) from user_ini;

INSERT 0 2000000

Time: 63469.336 ms

 

--2.4 生成 jsonb 测试数据

francs=> create table tbl_user_jsonb(id serial, user_info jsonb);

CREATE TABLE

 

francs=> insert into tbl_user_jsonb(user_info) select row_to_json(user_ini)::jsonb from user_ini;    

INSERT 0 2000000

Time: 78300.553 ms

备注:  从时间来看, jsonb 插入速度比 json 插入速度稍慢, 再来看下两个表的大小如何?

 

--2.5 比较表大小

francs=> \dt+ tbl_user_json

                       List of relations

 Schema |     Name      | Type  | Owner  |  Size  | Description 

--------+---------------+-------+--------+--------+-------------

 francs | tbl_user_json | table | francs | 269 MB | 

(1 row)

 

francs=> \dt+ tbl_user_jsonb

                        List of relations

 Schema |      Name      | Type  | Owner  |  Size  | Description 

--------+----------------+-------+--------+--------+-------------

 francs | tbl_user_jsonb | table | francs | 329 MB | 

(1 row)

 

--2.6 查看几条测试数据

francs=> select * from tbl_user_jsonb limit 3;

 id |                                               user_info                                               

----+-------------------------------------------------------------------------------------------------------

  1 | {"id": 1, "user_id": 116179, "user_name": "1_francs", "create_time": "2014-06-21 11:54:38.371774+00"}

  2 | {"id": 2, "user_id": 956659, "user_name": "2_francs", "create_time": "2014-06-21 11:54:38.373425+00"}

  3 | {"id": 3, "user_id": 1017031, "user_name": "3_francs", "create_time": "2014-06-21 11:54:38.37344+00"}

(3 rows)

备注: 以上是生成的测试数据, 列几条出来,方便查阅, 接下来看一个查询.

 

三 基于 jsonb 字段 key 值的检索效率

--3.1 根据 user_info 字段的 user_name key 检索 

francs=>  select * from tbl_user_jsonb where user_info->>'user_name'= '1_francs';    

 id |                                               user_info                                               

----+-------------------------------------------------------------------------------------------------------

  1 | {"id": 1, "user_id": 116179, "user_name": "1_francs", "create_time": "2014-06-21 11:54:38.371774+00"}

(1 row)

--3.2 执行计划和执行时间

francs=> explain analyze select * from tbl_user_jsonb where user_info->>'user_name'= '1_francs';  

                                                     QUERY PLAN                                                      

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 Seq Scan on tbl_user_jsonb  (cost=0.00..72097.82 rows=10000 width=140) (actual time=0.033..2965.837 rows=1 loops=1)

   Filter: ((user_info ->> 'user_name'::text) = '1_francs'::text)

   Rows Removed by Filter: 1999999

 Planning time: 1.657 ms

 Execution time: 2966.380 ms

(5 rows)

备注:  此时还没建索引,走的全表扫, 花了将近 3 秒.

 

--3.3 创建索引

francs=> create index idx_gin_user_infob_user_name on tbl_user_jsonb using btree ((user_info ->> 'user_name'));

CREATE INDEX

--3.4 再次查看  plan

francs=> explain analyze select * from tbl_user_jsonb where user_info->>'user_name'= '1_francs';  

                                                                QUERY PLAN                                                                 

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 Bitmap Heap Scan on tbl_user_jsonb  (cost=233.93..23782.62 rows=10000 width=140) (actual time=0.046..0.047 rows=1 loops=1)

   Recheck Cond: ((user_info ->> 'user_name'::text) = '1_francs'::text)

   Heap Blocks: exact=1

   ->  Bitmap Index Scan on idx_gin_user_infob_user_name  (cost=0.00..231.43 rows=10000 width=0) (actual time=0.035..0.035 rows=1 loops=1)

         Index Cond: ((user_info ->> 'user_name'::text) = '1_francs'::text)

 Planning time: 0.144 ms

 Execution time: 0.101 ms

(7 rows)

备注: 创建索引后,  上述查询走了索引, 仅花  0.101 ms 完成检索, 挺给力!

 

--3.5 根据 user_info 字段的 user_id 检索

francs=> explain analyze select * from tbl_user_jsonb where user_info->>'user_id'= '1';  

                                                       QUERY PLAN                                                       

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 Seq Scan on tbl_user_jsonb  (cost=0.00..72098.00 rows=10000 width=140) (actual time=2483.198..4289.888 rows=1 loops=1)

   Filter: ((user_info ->> 'user_id'::text) = '1'::text)

   Rows Removed by Filter: 1999999

 Planning time: 3.304 ms

 Execution time: 4292.158 ms

(5 rows)

Time: 4321.349 ms

备注: 没走索引,花了 4 秒多,因为没建这个 key 上的索引.

 

 

四 使用 GIN 索引

 

     可以给 jsonb 字段创建 GIN 索引, GIN 索引有两种模式, 默认模式支持  @>, ?, ?& 和 ?| 的索引查询, 我们这里使用默认模式.

 

--4.1 删除之前索引,新建 gin 索引

francs=> create index idx_tbl_user_jsonb_user_Info on tbl_user_jsonb using gin (user_Info);

CREATE INDEX

Time: 214253.873 ms

 

francs=> \di+ idx_tbl_user_jsonb_user_Info

                                       List of relations

 Schema |             Name             | Type  | Owner  |     Table      |  Size  | Description 

--------+------------------------------+-------+--------+----------------+--------+-------------

 francs | idx_tbl_user_jsonb_user_info | index | francs | tbl_user_jsonb | 428 MB | 

(1 row)

备注: 索引很大,创建很慢,一般不会这么建索引.

 

--4.2 基于 key/value 检索可以使用索引

francs=> explain analyze select * from tbl_user_jsonb where user_info @> '{"user_id": 1017031}';

QUERY PLAN

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 Bitmap Heap Scan on tbl_user_jsonb  (cost=59.50..6637.58 rows=2000 width=140) (actual time=0.340..0.345 rows=1 loops=1)

   Recheck Cond: (user_info @> '{"user_id": 1017031}'::jsonb)

   Rows Removed by Index Recheck: 1

   Heap Blocks: exact=2

   ->  Bitmap Index Scan on idx_tbl_user_jsonb_user_info  (cost=0.00..59.00 rows=2000 width=0) (actual time=0.319..0.319 rows=2 loops=1)

         Index Cond: (user_info @> '{"user_id": 1017031}'::jsonb)

 Planning time: 0.118 ms

 Execution time: 0.391 ms

(8 rows)

 

--4.3 以下查询不走索引

francs=> explain analyze select * from tbl_user_jsonb where user_info->>'user_name' ='4_francs';

                                                     QUERY PLAN                                                      

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 Seq Scan on tbl_user_jsonb  (cost=0.00..72098.00 rows=10000 width=140) (actual time=0.036..4640.794 rows=1 loops=1)

   Filter: ((user_info ->> 'user_name'::text) = '4_francs'::text)

   Rows Removed by Filter: 1999999

 Planning time: 1.101 ms

 Execution time: 4640.851 ms

(5 rows)

 

francs=> explain analyze select * from tbl_user_jsonb where user_info->'user_name' ?'4_francs'; 

                                                     QUERY PLAN                                                     

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 Seq Scan on tbl_user_jsonb  (cost=0.00..72098.00 rows=2000 width=140) (actual time=0.187..5387.658 rows=1 loops=1)

   Filter: ((user_info -> 'user_name'::text) ? '4_francs'::text)

   Rows Removed by Filter: 1999999

 Planning time: 0.382 ms

 Execution time: 5387.762 ms

(5 rows)

备注: 以上的 ? 操作没走索引, 但 ? 操作支持索引检索,创建以下索引.

 

--4.4 删除之前索引并新建以下索引

francs=> create index idx_gin_user_info_user_name on tbl_user_jsonb using gin((user_info -> 'user_name'));

CREATE INDEX

 

francs=> explain analyze select * from tbl_user_jsonb where user_info->'user_name' ?'4_francs';

                                                               QUERY PLAN                                                               

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 Bitmap Heap Scan on tbl_user_jsonb  (cost=35.50..6618.58 rows=2000 width=140) (actual time=0.067..0.069 rows=1 loops=1)

   Recheck Cond: ((user_info -> 'user_name'::text) ? '4_francs'::text)

   Heap Blocks: exact=1

   ->  Bitmap Index Scan on idx_gin_user_info_user_name  (cost=0.00..35.00 rows=2000 width=0) (actual time=0.037..0.037 rows=1 loops=1)

         Index Cond: ((user_info -> 'user_name'::text) ? '4_francs'::text)

 Planning time: 0.151 ms

 Execution time: 0.129 ms

(7 rows)

备注: 速度很快.

 

五 对比 json 和 jsonb 的检索性能

       文档上提到了 jsonb 的检索效率要高于 json 的检索效率, 下面通过例子测试.

    

--5.1 删除之前创建的所有索引并创建函数索引

francs=> create index idx_gin_user_info_id on tbl_user_json using btree (((user_info ->> 'id')::integer));  

CREATE INDEX

 

francs=> create index idx_gin_user_infob_id on tbl_user_jsonb using btree (((user_info ->> 'id')::integer));  

CREATE INDEX

 

备注: 为什么使用函数索引?  由于 --> 操作返回的是 text 类型,  接下来的查询会用到 id 字段比较, 需要转换成整型.

 

--5.2 json 表范围扫描

francs=>  explain analyze select id,user_info->'id',user_info->'user_name' from tbl_user_json where (user_info->>'id')::int4 > '1' and (user_info->>'id')::int4 < '10000'; 

                                                              QUERY PLAN                                                              

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 Bitmap Heap Scan on tbl_user_json  (cost=190.94..22275.60 rows=10000 width=36) (actual time=2.417..60.585 rows=9998 loops=1)

   Recheck Cond: ((((user_info ->> 'id'::text))::integer > 1) AND (((user_info ->> 'id'::text))::integer < 10000))

   Heap Blocks: exact=167

   ->  Bitmap Index Scan on idx_gin_user_info_id  (cost=0.00..188.44 rows=10000 width=0) (actual time=2.329..2.329 rows=9998 loops=1)

         Index Cond: ((((user_info ->> 'id'::text))::integer > 1) AND (((user_info ->> 'id'::text))::integer < 10000))

 Planning time: 0.183 ms

 Execution time: 64.116 ms

(7 rows)

 

--5.3 jsonb 表范围扫描

francs=>  explain analyze select id,user_info->'id',user_info->'user_name' from tbl_user_jsonb where (user_info->>'id')::int4 > '1' and (user_info->>'id')::int4 < '10000'; 

                                                              QUERY PLAN                                                               

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 Bitmap Heap Scan on tbl_user_jsonb  (cost=190.94..23939.63 rows=10000 width=140) (actual time=2.593..24.308 rows=9998 loops=1)

   Recheck Cond: ((((user_info ->> 'id'::text))::integer > 1) AND (((user_info ->> 'id'::text))::integer < 10000))

   Heap Blocks: exact=197

   ->  Bitmap Index Scan on idx_gin_user_infob_id  (cost=0.00..188.44 rows=10000 width=0) (actual time=2.494..2.494 rows=9998 loops=1)

         Index Cond: ((((user_info ->> 'id'::text))::integer > 1) AND (((user_info ->> 'id'::text))::integer < 10000))

 Planning time: 0.142 ms

 Execution time: 27.851 ms

(7 rows)

备注: 这里实验发现, jsonb 检索确实比 json 要快很多,  而本文开头插入数据时 jsonb 比 json 稍慢, 这也正好验证了 "jsonb 写入比 json 慢,但检索较 json 快的说法.", 我在之前的博客  PostgreSQL 9.4: 新增 JSONB 数据类型  有提到过.

 

 

--六 附 

 6.1 json and jsonb Operators

Operator	Right Operand Type	Description	Example	Example Result
->	int	Get JSON array element (indexed from zero)	'[{"a":"foo"},{"b":"bar"},{"c":"baz"}]'::json->2	{"c":"baz"}
->	text	Get JSON object field by key	'{"a": {"b":"foo"}}'::json->'a'	{"b":"foo"}
->>	int	Get JSON array element as text	'[1,2,3]'::json->>2	3
->>	text	Get JSON object field as text	'{"a":1,"b":2}'::json->>'b'	2
#>	text[]	Get JSON object at specified path	'{"a": {"b":{"c": "foo"}}}'::json#>'{a,b}'	{"c": "foo"}
#>>	text[]	Get JSON object at specified path as text	'{"a":[1,2,3],"b":[4,5,6]}'::json#>>'{a,2}'	3

 

6.2  Additional jsonb Operators

Operator	Right Operand Type	Description	Example
=	jsonb	Are the two JSON values equal?	'[1,2,3]'::jsonb = '[1,2,3]'::jsonb
@>	jsonb	Does the left JSON value contain within it the right value?	'{"a":1, "b":2}'::jsonb @> '{"b":2}'::jsonb
<@	jsonb	Is the left JSON value contained within the right value?	'{"b":2}'::jsonb <@ '{"a":1, "b":2}'::jsonb
?	text	Does the key/element string exist within the JSON value?	'{"a":1, "b":2}'::jsonb ? 'b'
?|	text[]	Do any of these key/element strings exist?	'{"a":1, "b":2, "c":3}'::jsonb ?| array['b', 'c']
?&	text[]	Do all of these key/element strings exist?	'["a", "b"]'::jsonb ?& array['a', 'b']

 

--七 参考

· JSON Types

· JSON Functions and Operators

· PostgreSQL 9.3Beta1：JSON 功能增强

· PostgreSQL 9.4: 新增 JSONB 数据类型

 

 

 

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