哈希测试

本页介绍测试步骤的详细说明。

测试前

创建表

postgres=# CREATE TABLE dict (word varchar(100));
postgres=# COPY dict FROM '/tmp/words';

清除缓存 - 关闭数据库并清除内核缓存

$ sudo echo 3 | sudo tee /proc/sys/vm/drop_caches

创建一个表来收集 IO 统计数据

CREATE TABLE hash_stat(
	heap_blks_read integer,
	heap_blks_hit integer,
	idx_blks_read integer,
	idx_blks_hit integer
);

测试哈希索引

创建索引并获取构建时间

postgres=# \timing
postgres=# CREATE INDEX wordhash ON dict USING hash (word);
504650.100 ms

获取查询前的统计信息

postgres=# INSERT INTO 
hash_stat (heap_blks_read, heap_blks_hit, idx_blks_read, idx_blks_hit)
SELECT
heap_blks_read,
heap_blks_hit,
idx_blks_read,
idx_blks_hit
FROM pg_statio_all_tables
WHERE relname = 'dict';

再次清除缓存并运行 pgbench。 通过 1000/tps 获取毫秒级的查询时间。

$ sudo echo 3 | sudo tee /proc/sys/vm/drop_caches
$ pgbench -U postgres -n -f /tmp/query.sql  dict
transaction type: Custom query
scaling factor: 1
query mode: simple
number of clients: 1
number of transactions per client: 10
number of transactions actually processed: 10/10
tps = 0.192666 (including connections establishing)
tps = 0.192684 (excluding connections establishing)

获取查询后的统计信息

postgres=# INSERT INTO ...

测试 B 树索引

创建 B 树索引，获取构建时间和查询前的统计信息

postgres=# DROP INDEX wordhash;
postgres=# \timing
postgres=# CREATE INDEX wordbtree ON dict USING btree (word);
844495.867 ms

之后的测试与哈希索引测试相同。 对于 pgbench 测试，我们得到

$ pgbench -U postgres -n -f /tmp/query.sql  dict
transaction type: Custom query
scaling factor: 1
query mode: simple
number of clients: 1
number of transactions per client: 10
number of transactions actually processed: 10/10
tps = 0.176786 (including connections establishing)
tps = 0.176802 (excluding connections establishing)

IO 统计结果

状态	heap_blks_read	heap_blks_hit	idx_blks_read	idx_blks_hit
哈希 - 查询前	394317	39916824	0	0
哈希 - 查询后	414394	39916947	19724	20276
B 树 - 查询前	610065	39916947	0	0
B 树 - 查询后	629956	39917056	21736	58425

我们可以通过 (heap_blks_read + idx_blks_read) 获取查询期间的 blocks_read。 您可以在 这里 查看结果。