PostgreSQL ADHoc(任意字段组合)查询 与 字典化 (rum索引加速) - 实践与方案1
标签
PostgreSQL , rum , adhoc , index scan , bitmap scan , gin
背景
业务背景
某系统数据量：
20亿行左右，64个字段，原始数据多为字符串类型。（大多数字段的唯一值有限）
需求：
1. 查询，任意字段组合查询，求聚合值。
2. 查询并发，1000左右查询并发，每次查询响应时间要求100ms以内。
3. 写入、更新，要求延迟1秒内。
高峰时写入、更新可达20万行/s。
业务上允许批量写入。
4. 要求加字段方便。
5. 要求实时计算（无需建模），或者说要求加统计维度方便，不需要等建模结束。
PostgreSQL 该场景特性
使用PostgreSQL可以很好的满足这样的需求，PostgreSQL具备以下特性，适合ADHoc的非建模查询：
1、索引接口：
bloom接口，支持多字段组合索引，任意字段组合的查询，实现lossy的过滤，收敛目标数据到一定的BLOCKs。
gin接口，倒排索引，广泛应用于多值类型(如全文检索类型、数组、JSON、K-V等)，多字段组合索引等。支持多值类型或任意字段组合搜索，bitmap index scan将目标数据收敛到一定的BLOCKs，加速查询。
rum接口，新版本的rum不仅支持tsvector类型，同时还支持了array类型。rum的优势是不需要bitmap scan，因此没有recheck的过程，查询时的CPU消耗比GIN索引接口更低。
《PostgreSQL bitmap scan的IO放大的原理解释和优化》
2、索引扫描方法
index scan，索引扫描，直接命中数据。
bitmap index scan，返回包含目标数据的BLOCK，数据库进行CPU RECHECK。这种方法支持多个字段合并扫描。
《PostgreSQL bitmapAnd, bitmapOr, bitmap index scan, bitmap heap scan》
3、其他特性，辅助这个业务场景：
并行计算（支持并行扫描、过滤、排序、JOIN、聚合、创建索引等），（例如 100亿数据，并行排序求top-k只要40秒），更多指标参考：
《阿里云 PostgreSQL 产品生态；案例、开发实践、管理实践、学习资料、学习视频》
异步调用与聚合，也支持支持DBLINK异步调用，实现并行计算。
分区表。
水平拆库。
序列，可用于字典化。例子：
《PostgreSQL 全局ID分配(数据字典化)服务 设计实践》
UDF。可以支持非常复杂的数据库函数编程，实现复杂逻辑。
RULE。实现数据写入、更新时自动对数据进行字典化。
PostgreSQL 场景优化手段
1. 字典化（大多数字段的唯一值有限，唯一值个数100-5000万左右），30个左右字段需要字典化（可做成ETL，实时字典化）。字典化的目的是压缩空间，提高处理效率。如果性能OK可以不做字典化。
2. 写入自动字典化(可以使用RULE来实现)
3. 查询时自动翻译
4. bloom, rum, gin, 数组, tsvector, 多字段BITMAP SCAN
5. 分库，分表。dblink异步并行调用。
dblink异步调用加速介绍
《PostgreSQL 全局ID分配(数据字典化)服务 设计实践》
《PostgreSQL VOPS 向量计算 + DBLINK异步并行 - 单实例 10亿 聚合计算跑进2秒》
《PostgreSQL 相似搜索分布式架构设计与实践 - dblink异步调用与多机并行(远程 游标+记录 UDF实例)》
《PostgreSQL 相似搜索设计与性能 - 地址、QA、POI等文本 毫秒级相似搜索实践》
《PostgreSQL dblink异步调用实现 并行hash分片JOIN - 含数据交、并、差 提速案例 - 含dblink VS pg 11 parallel hash join VS pg 11 智能分区JOIN》
《惊天性能！单RDS PostgreSQL实例 支撑 2000亿 - 实时标签透视案例 (含dblink异步并行调用)》
《阿里云RDS PostgreSQL OSS 外部表 - (dblink异步调用封装)并行写提速案例》
水平分库方法介绍
1、使用plproxy水平分库
《PostgreSQL 最佳实践 - 水平分库(基于plproxy)》
《阿里云ApsaraDB RDS for PostgreSQL 最佳实践 - 4 水平分库 之 节点扩展》
《阿里云ApsaraDB RDS for PostgreSQL 最佳实践 - 3 水平分库 vs 单机 性能》
《阿里云ApsaraDB RDS for PostgreSQL 最佳实践 - 2 教你RDS PG的水平分库》
2、使用postgres_fdw + pg_pathman水平分库
《PostgreSQL 9.6 sharding based on FDW & pg_pathman》
3、其他基于PostgreSQL的NewSQL或MPP开源产品
pg-xl
https://www.postgres-xl.org/
citusdb
https://www.citusdata.com/
greenplum
http://www.greenplum.org/
pg_shardman
https://github.com/postgrespro/pg_shardman
方案1 - 全局字典化 + 数组类型 + rum索引
全局字典化
全局字典化的意思是，所有字段的取值空间构成一个大的取值空间，“字段名+字段值”在取值空间内唯一。
字典化后，可以选择INT4或INT8作为字典化后的元素类型。
数组
由于使用了全局字典，所以可以使用一个数组字段，代替所有字段。
create table tbl(
id int8 primary key,
c1 int,
c2 int,
...
c50 int
);
代替为
create table tbl(
id int8 primary key,
dict int[]
);
使用数组的好处多多，例如加字段易如反掌，因为你不需要改结果，只需要把新加的字段的内容填充到数组中。
原来的AND查询使用数组包含操作代替，原来的OR查询，使用数组相交操作代替。
RUM索引
RUM索引，已经支持数组类型。支持包含、相交查询。
DEMO
DEMO将抛开如何将文本转换为字典的部分，你可以参考如下：
《PostgreSQL 全局ID分配(数据字典化)服务 设计实践》
1、创建插件
create extension rum;
2、创建生成随机值的函数（即字典值），输入一个范围，返回这个范围内的随机值
create or replace function gen_rand(
int, -- 最小值(包含)
int -- 最大值(包含)
) returns int as $$
select $1+(random()*($2-$1))::int;
$$ language sql strict;
3、创建一个函数，用于生成长度为50的随机数组，规则是这样的，字典取值空间100万个元素的16个字段，字典取值空间1000万个元素的16个字段，字典取值空间5000万个元素的18个字段。
总共50个字段，消耗10.76亿个字典取值空间。因此可以使用INT4作为字典元素类型。
create or replace function gen_ran_array() returns int[] as $$
declare
res int[] := '{}'; -- 结果
x int; -- 组范围
offset1 int; -- 偏移量
begin
-- 第1段消耗1600万值
offset1 := (-2147483648); -- 第1批段偏移量为int4最小值
x := 1000000; -- 每段取值范围为100万
for i in 1..16
loop
res := res||gen_rand(offset1+(i-1)*x, offset1+i*x-1);
end loop;
-- 第2段消耗1.6亿值
offset1 := (-2147483648)+16*1000000; -- 第2批段偏移量
x := 10000000; -- 每段取值范围为1000万
for i in 1..16
loop
res := res||gen_rand(offset1+(i-1)*x, offset1+i*x-1);
end loop;
-- 第3段消耗9亿值
offset1 := (-2147483648)+16*1000000+16*10000000; -- 第3批段偏移量为
x := 50000000; -- 每段取值范围为5000万
for i in 1..18
loop
res := res||gen_rand(offset1+(i-1)*x, offset1+i*x-1);
end loop;
-- 总共消耗10.76亿值，在INT4的取值空间内
return res;
end;
$$ language plpgsql strict;
4、数据示例
postgres=# select gen_ran_array();
gen_ran_array
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
{-2146646308,-2145683415,-2145349222,-2143926381,-2143348415,-2141933614,-2141364249,-2140223009,-2138645116,-2138311094,-2137328519,-2136424380,-2134763612,-2134461767,-2132675440,-2131727900,-2125512613,-2117580976,-2108206637,-2093806503,-2084537076,-2072042857,-2071092129,-2060488058,-2043914532,-2039914771,-2025797284,-2021177739,-2004046058,-1997857659,-1988910392,-1975672648,-1963342019,-1901896072,-1864565293,-1806580356,-1724394364,-1708595351,-1643548404,-1582467707,-1549967665,-1485791936,-1429504322,-1413965811,-1334697903,-1289093865,-1226178368,-1204842726,-1169580505,-1109793310}
(1 row)
5、建表
create table tbl_test(
id serial primary key,
dict int[] -- 使用数组代替了50个字段
);
6、建数组rum索引
create index idx_tbl_test on tbl_test using rum (dict rum_anyarray_ops);
7、单实例，单表写入2亿条测试数据
vi test2.sql
insert into tbl_test (dict) select gen_ran_array() from generate_series(1,10);
pgbench -M prepared -n -r -P 1 -f ./test2.sql -c 56 -j 56 -t 357143
8、单实例写入速度，约3.3万行/s。
写入约3.3万行/s，10个节点约33万行/s。
CPU 约 20% 空闲。
progress: 2.0 s, 3363.5 tps, lat 16.716 ms stddev 4.362
progress: 3.0 s, 3568.0 tps, lat 15.707 ms stddev 3.707
progress: 4.0 s, 3243.0 tps, lat 17.239 ms stddev 4.529
9、2亿数据空间占比
表：49 GB
索引：184 GB
10、创建返回N个有效空间内随机值的函数，用于查询测试
create or replace function gen_test_arr(int) returns int[] as $$
select array(select * from unnest(gen_ran_array()) order by random() limit $1);
$$ language sql strict immutable;
结果举例
postgres=# select gen_test_arr(4);
gen_test_arr
---------------------------------------------------
{-2012641247,-2133910693,-1626085823,-2136987009}
(1 row)
postgres=# select gen_test_arr(4);
gen_test_arr
---------------------------------------------------
{-1664820600,-1321104348,-1410506219,-2116164275}
(1 row)
11、ADHoc查询压测
关闭bitmap scan
set enable_bitmapscan=off;
1、1个字段查询
select * from tbl_test where dict @> gen_test_arr(1);
postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from tbl_test where dict @> gen_test_arr(1);
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using idx_tbl_test on public.tbl_test (cost=14.40..852142.09 rows=753011 width=228) (actual time=0.410..4.444 rows=132 loops=1)
Output: id, dict
Index Cond: (tbl_test.dict @> '{-2139078302}'::integer[])
Buffers: shared hit=28 read=126 dirtied=10
Planning time: 0.616 ms
Execution time: 4.492 ms
(6 rows)
2、2个字段and查询
select * from tbl_test where dict @> gen_test_arr(2);
postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from tbl_test where dict @> gen_test_arr(2);
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using idx_tbl_test on public.tbl_test (cost=28.80..4627.28 rows=3776 width=228) (actual time=0.084..0.084 rows=0 loops=1)
Output: id, dict
Index Cond: (tbl_test.dict @> '{-1229103789,-2117549196}'::integer[])
Buffers: shared hit=27
Planning time: 0.428 ms
Execution time: 0.098 ms
(6 rows)
3、3个字段and查询
select * from tbl_test where dict @> gen_test_arr(3);
postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from tbl_test where dict @> gen_test_arr(3);
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using idx_tbl_test on public.tbl_test (cost=43.20..67.53 rows=19 width=228) (actual time=0.145..0.145 rows=0 loops=1)
Output: id, dict
Index Cond: (tbl_test.dict @> '{-1297850230,-1598505025,-1409870549}'::integer[])
Buffers: shared hit=32
Planning time: 0.621 ms
Execution time: 0.165 ms
(6 rows)
4、4个字段and查询
select * from tbl_test where dict @> gen_test_arr(4);
postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from tbl_test where dict @> gen_test_arr(4);
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using idx_tbl_test on public.tbl_test (cost=57.60..60.01 rows=1 width=228) (actual time=0.301..0.301 rows=0 loops=1)
Output: id, dict
Index Cond: (tbl_test.dict @> '{-2143045247,-1543382864,-2132603589,-2146917034}'::integer[])
Buffers: shared hit=37
Planning time: 0.651 ms
Execution time: 0.321 ms
(6 rows)
5、2个字段or查询
select * from tbl_test where dict && gen_test_arr(2);
postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from tbl_test where dict && gen_test_arr(2);
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using idx_tbl_test on public.tbl_test (cost=28.80..1626373.60 rows=1538286 width=228) (actual time=0.222..12.367 rows=308 loops=1)
Output: id, dict
Index Cond: (tbl_test.dict && '{-2141077184,-2146768682}'::integer[])
Buffers: shared hit=40 read=295 dirtied=44
Planning time: 0.590 ms
Execution time: 12.439 ms
(6 rows)
6、3个字段or查询
select * from tbl_test where dict && gen_test_arr(3);
postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from tbl_test where dict && gen_test_arr(3);
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using idx_tbl_test on public.tbl_test (cost=43.20..2265424.89 rows=2282542 width=228) (actual time=0.254..19.038 rows=174 loops=1)
Output: id, dict
Index Cond: (tbl_test.dict && '{-1620795514,-1639870542,-2139239663}'::integer[])
Buffers: shared hit=40 read=166 dirtied=31
Planning time: 0.612 ms
Execution time: 19.093 ms
(6 rows)
7、4个字段or查询
select * from tbl_test where dict && gen_test_arr(4);
postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from tbl_test where dict && gen_test_arr(4);
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using idx_tbl_test on public.tbl_test (cost=57.60..2847470.08 rows=3043456 width=228) (actual time=0.598..17.606 rows=328 loops=1)
Output: id, dict
Index Cond: (tbl_test.dict && '{-1705307460,-2136144007,-2132774019,-1953195893}'::integer[])
Buffers: shared hit=46 read=319 dirtied=54
Planning time: 0.652 ms
Execution time: 17.690 ms
(6 rows)
8、更多字段AND查询
postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from tbl_test where dict @> gen_test_arr(50);
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using idx_tbl_test on public.tbl_test (cost=600.00..602.41 rows=1 width=228) (actual time=2.203..2.203 rows=0 loops=1)
Output: id, dict
Index Cond: (tbl_test.dict @> '{-2132669865,-2137249848,-2042878341,-2088316247,-2143000973,-2143620433,-2133871891,-1209554329,-1528596632,-2134772182,-1897199994,-1104232704,-1704082437,-2141239524,-1968035285,-2131776457,-139302331
4,-1622173835,-2021025608,-1143009897,-1793901515,-1510483843,-2142162388,-2000639730,-2139063117,-2079775594,-1329895944,-1447777707,-2145106996,-2059425427,-1307088506,-2136236994,-1731136990,-1257663719,-2110797445,-2094280348,-212741
5326,-1990393443,-2040274978,-2022798000,-2118667926,-2070083767,-2145499074,-1979076804,-2137973932,-2004407692,-2146950560,-2140049095,-1610110401,-1866288627}'::integer[])
Buffers: shared hit=217
Planning time: 1.124 ms
Execution time: 2.230 ms
(6 rows)
9、更多字段OR查询
postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from tbl_test where dict && gen_test_arr(50);
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------
Index Scan using idx_tbl_test on public.tbl_test (cost=600.00..1271996.70 rows=6602760 width=228) (actual time=2.338..6.521 rows=547 loops=1)
Output: id, dict
Index Cond: (tbl_test.dict && '{-1610700436,-1085141127,-2014816431,-1549709010,-2137440391,-1263750440,-1973015812,-1129115246,-2007733110,-2081342072,-1654458135,-2062905475,-1702363876,-2141009261,-1948730625,-2035766373,-214289408
0,-1502295300,-1732512476,-2131960156,-2053099607,-2140187767,-2117547749,-2133816635,-1875496311,-2139047408,-2145616325,-1177249426,-2135287970,-2123144611,-1298794740,-1389925076,-2138430551,-2144850436,-2084170210,-2132759222,-214442
2424,-1819252191,-1995606281,-1988618306,-2135969961,-2105761786,-1435016071,-2141623972,-2147011919,-2049887148,-2100968914,-2030470574,-1368944612,-1826083272}'::integer[])
Buffers: shared hit=764 dirtied=1
Planning time: 0.627 ms
Execution time: 6.619 ms
(6 rows)
压测结果
4个维度AND查询，输入随机条件，压测结果：平均RT 1.3毫秒，TPS 4.3万+
vi test.sql
select count(*) from tbl_test where dict @> gen_test_arr(4);
由于使用了IMMUTABLE函数来实现走索引，所以不能用prepare statement来测，否则变量就固定了.因此这里用了extended协议
pgbench -M extended -n -r -P 1 -f ./test.sql -c 56 -j 56 -T 120
主要瓶颈在IO上面，如果内存更大一些，或者IO能力再好一些，性能会更好。
----total-cpu-usage---- -dsk/total- -net/total- ---paging-- ---system--
usr sys idl wai hiq siq| read writ| recv send| in out | int csw
34 5 15 45 0 0| 937M 0 |5540B 5804B| 0 0 | 116k 132k
33 5 15 46 0 0| 937M 0 |4616B 4976B| 0 0 | 115k 129k
transaction type: ./test.sql
scaling factor: 1
query mode: extended
number of clients: 56
number of threads: 56
duration: 120 s
number of transactions actually processed: 5190552
latency average = 1.295 ms
latency stddev = 0.791 ms
tps = 43242.325550 (including connections establishing)
tps = 43247.431982 (excluding connections establishing)
script statistics:
- statement latencies in milliseconds:
1.296 select count(*) from tbl_test where dict @> gen_test_arr(4);
4个维度OR查询，输入随机条件，压测结果：平均RT 2.9毫秒，TPS 1.8万+
vi test.sql
select count(*) from tbl_test where dict && gen_test_arr(4);
由于使用了IMMUTABLE函数来实现走索引，所以不能用prepare statement来测，否则变量就固定了.因此这里用了extended协议
pgbench -M extended -n -r -P 1 -f ./test.sql -c 56 -j 56 -T 120
主要瓶颈在IO上面，如果内存更大一些，或者IO能力再好一些，性能会更好。
transaction type: ./test.sql
scaling factor: 1
query mode: extended
number of clients: 56
number of threads: 56
duration: 120 s
number of transactions actually processed: 2260125
latency average = 2.973 ms
latency stddev = 2.724 ms
tps = 18828.318071 (including connections establishing)
tps = 18830.742359 (excluding connections establishing)
script statistics:
- statement latencies in milliseconds:
2.974 select count(*) from tbl_test where dict && gen_test_arr(4);
机器，阿里云ECS ，56核，224G内存，本地SSD云盘。(这样规格的RDS PostgreSQL，只要几千/month)
小结
《ADHoc(任意字段组合)查询 与 字典化 (rum索引加速) - 实践与方案1》，使用 “全局字典化+数组+RUM索引”，实现了高效的写入和查询性能。
单实例单表写入：约3.3万行/s
单实例写入同时伴随查询：任意维度查询，20毫秒以内响应。
4个维度AND查询，平均RT 1.3毫秒，TPS 4.3万+，远超业务1000的并发需求。
4个维度OR查询，平均RT 2.9毫秒，TPS 1.8万+，远超业务1000的并发需求。
结合 “全局字典化服务+分库” 可以实现更大体量的adhoc实时查询需求。
得空再介绍PostgreSQL ADHoc实时查询的其他方法。
参考
1、RUM索引接口
https://github.com/postgrespro/rum
《PostgreSQL结合余弦、线性相关算法 在文本、图片、数组相似 等领域的应用 - 3 rum, smlar应用场景分析》
《从难缠的模糊查询聊开 - PostgreSQL独门绝招之一 GIN , GiST , SP-GiST , RUM 索引原理与技术背景》
《PostgreSQL 全文检索加速 快到没有朋友 - RUM索引接口(潘多拉魔盒)》
《PostgreSQL bitmapAnd, bitmapOr, bitmap index scan, bitmap heap scan》
《PostgreSQL bitmap scan的IO放大的原理解释和优化》
2、函数稳定性介绍
《函数稳定性讲解 - retalk PostgreSQL function's [ volatile|stable|immutable ]》
《函数稳定性讲解 - 函数索引思考, pay attention to function index used in PostgreSQL》
《函数稳定性讲解 - Thinking PostgreSQL Function's Volatility Categories》