Postgres Plus Advanced Server 9.3パーティションテーブルの特徴と性能検証レポート

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1 Postgres Plus Advanced Server 9.3 パーティションテーブルの特徴と性能検証レポート ~ データロード編 ~ v1.1 テクノロジーコンサルティング事業統括オープンソース部高橋智雄 2014 年 7 月

2 変更履歴 版 日付 作成 修正者 説明 /5/19 日本 HP 高橋智雄 初版作成 /7/8 日本 HP 高橋智雄 表現を微修正 2

3 はじめに 本書は 2014 年 3 月に実施した PostgreSQL 9.3 および Postgres Plus Advanced Server( 以下 PPAS) 9.3 のパーティションテーブルのデータロード性能を測定した結果をまとめたものです コミュニティ版の PostgreSQL では パーティションテーブルの作成方法が複雑で しかもパーティション数が多くなるとパーティションテーブルへのデータロード処理に時間がかかります PPAS でパーティションテーブルの作成が簡素化され データロード処理の時間が大幅に改善されていることを検証で確認しました 3

4 目次 1. PostgreSQL のパーティションテーブル 2. PPAS のパーティションテーブル 3. 検証内容 4. 検証結果 5. まとめ 4

5 1. PostgreSQL のパーティションテーブル

6 1-1. PostgreSQL のパーティションテーブルの構成要素 親テーブル 子テーブル 継承 制約 トリガー PostgreSQLのパーティショニングは専用の組み込み機能ではなく 継承 CHECK 制約 トリガー を組み合わせて実現します 継承テーブルに親子関係を定義し 子は親の列構成を引き継ぎます 親テーブルへのクエリは子テーブルも含むように自動的に展開されます CHECK 制約パーティションに含まれるデータの範囲を定義するために使用します トリガー親テーブルに対してINSERTされたデータを子テーブルに振り分けるため 親テーブルにトリガーを設定します 6

7 1-2. パーティションテーブルの作成例 (1/3) 1. 親テーブルを作成 create table part_test ( customer_id char(12) not null, start_datetime char(14) not null, ); パーティションのキーとする列 2. 子テーブルを作成 create table part_test_201404( check( start_datetime >= ' ' and start_datetime < ' ' ) ) inherits(part_test); CHECK 制約 2014 年 4 月のデータを入れるパーティション 継承 7

8 1-2. パーティションテーブルの作成例 (2/3) 3. トリガー用関数を作成 create or replace function func_part_test_insert() returns trigger as $$ begin if ( new.start_datetime >= ' ' and new.start_datetime < ' ' ) then insert into part_test_ values (new.*); elsif ( new.start_datetime >= ' ' and new.start_datetime < ' ' ) then insert into part_test_ values (new.*); elsif ( else raise exception 'ERROR! Date out of range.'; end if; return null; end; $$ パーティション数分 elsifを続ける language plpgsql; 8

9 1-2. パーティションテーブルの作成例 (3/3) 4. 親テーブルにトリガーを作成 create trigger trg_part_test_insert before insert on part_test for each row execute procedure func_part_test_insert(); トリガーにより 親テーブルへの INSERT が子テーブルに振り分けられる 9

10 1-3. パーティションテーブルの問題点 パーティション数が多い場合 INSERT が遅い 例えば 1000 番目のパーティションにデータを振り分ける場合 if 文が1000 回実行されるため遅い パーティション数が多くても 1 番目のパーティションへのINSERTは遅くない そもそもPL/pgSQLはインタープリタであるため 実行速度はそれほど速くない パーティションの追加時にメンテナンスが必要 パーティションを追加するたびに トリガー用関数を修正する必要がある 10

11 1-4. 対処方法 (1/2) 1. トリガー用関数を動的関数にする create or replace function func_part_test_calllog_insert() returns trigger as $$ declare part_table text; -- パーティション テーブルの名前 begin part_table := 'part_test_calllog_' substring(new.start_datetime from 1 for 6); execute 'insert into ' part_table ' values(($1).*)' using new; return null; end; $$ language plpgsql; パーティション数に関わらず実行時間は一定 パーティション追加時も修正不要 検証で時間を測定 11

12 1-4. 対処方法 (2/2) 2. トリガー用関数を C 言語で作成する 本検証では未検証ですが 以下にサンプルコードがあります PostgreSQLエンタープライズ コンソーシアム (PGECons) の2013 年度 WG1 活動報告に C 言語を使用したパーティションの性能検証結果が公開されています 上記からダウンロード可能 12

13 2. PPAS のパーティションテーブル

14 2-1. PPAS のパーティションテーブルの作成例 Postgres Plus Advanced Server 9.3 でのパーティションテーブル作成例 create table part_test( customer_id char(12) not null, start_datetime char(14) not null, ) partition by range (start_datetime) ( partition part_test_ values less than(' '), partition part_test_ values less than(' '), ); レンジパーティションは Oracle Database と同様の構文で作成可能 14

15 2-2. パーティションテーブルの実体 システムカタログで作成したパーティションを確認 partdb=# d リレーションの一覧スキーマ 名前 型 所有者 public part_test テーブル enterprisedb public part_test_part_test_ テーブル enterprisedb public part_test_part_test_ テーブル enterprisedb public part_test_part_test_ テーブル enterprisedb public part_test_part_test_ テーブル enterprisedb public part_test_part_test_ テーブル enterprisedb (6 行 ) partdb=# d part_test_part_test_ テーブル "public.part_test_part_test_201404" 列 型 修飾語 customer_id character(12) not null start_datetime character(14) not null 検査制約 : パーティションの実体は PostgreSQL 同様継承と CHECK 制約を使用して作成された子テーブル "part_test_part_test_201404_partition" CHECK (ROW(start_datetime) IS NOT NULL AND start_datetime >= ' '::character(14) AND start_datetime < ' '::character(14)) 継承 : part_test 15

16 2-3. パーティションテーブルのトリガー 親テーブルへの INSERT を子テーブルに振り分けるトリガーの確認 partdb=# select tgname, tgfoid, tgisinternal from pg_catalog.pg_trigger; tgname tgfoid tgisinternal part_test_part_ins_ t part_test_part_upd_ t part_test_part_upd_ t part_test_part_upd_ t part_test_part_upd_ t part_test_part_upd_ t part_test_part_upd_ t (7 行 ) partdb=# select pg_get_functiondef(5026); pg_get_functiondef CREATE OR REPLACE FUNCTION pg_catalog.partition_insert_trigger()+ RETURNS trigger + LANGUAGE internal + IMMUTABLE STRICT + AS $function$partition_insert_trigger$function$ + (1 行 ) LANGUAGE internal は C 言語による関数であることを示している 自動的に C 言語関数を使用したトリガーが作成される 16

17 2-4. PPAS パーティションテーブルの特徴まとめ Oracle Database と同様の構文でパーティションの作成が可能 レンジパーティション リストパーティションの作成が可能 サブパーティションの作成も可能 ALTER TABLE 文でパーティションのADD DROP SPLIT 等も可能 パーティションの実体はPostgreSQLと同様の構造 パーティションは親テーブルを継承する子テーブルとして作られる トリガー用関数として C 言語関数が内部的に自動設定される pg_catalog.partition_insert_trigger() pg_catalog.partition_update_trigger() 17

18 3. 検証内容

19 3-1. 検証目的 PostgreSQL では 数多くのパーティションを作成することは推奨されていない パーティション数が多いと 実際にどの程度性能影響があるのか基礎数値を測定する PostgreSQL と PPAS におけるパーティション性能の差を測定し パーティションを多用するシステムにおいてはどちらの DBMS が有利であるか確認する 19

20 3-2. 検証方法と内容 PostgreSQL PPAS の双方で約 2000 のパーティションを持つテーブルを作成し 1 番目 481 番目 961 番目 1441 番目 1921 番目のパーティションにデータをロードし 所要時間を測定する データのロードは以下の手順で行う あらかじめデータロード用 CSVファイルを作成 COPY 文を使用してテーブルへデータをロード 測定は以下のパーティション構成に対して実施 PostgreSQL( 静的トリガ関数による振り分け実装 ) PostgreSQL( 動的トリガ関数による振り分け実装 ) PPAS 20

21 3-3. 検証環境ハードウェア / ソフトウェア構成 ハードウェアサーバー HP ProLiant SL335s G7 Hypervisor OS PostgreSQL PPAS CPU メモリディスクコントローラ内蔵 HDD NIC AMD Opteron Processor 4176HE 2.4GHz 20MB Cache 2P/12Core 32GB HP Smart アレイ B110i SATA RAID コントローラー HP 1TB 3Gbps SATA 7.2k rpm 2.5inch MDL HDD 4 (RAID10) HP NC362i 内蔵デュアルポート Gigabit サーバーアダプター VMware ESXi 5.0.2/4vCPU/16GB メモリ Red Hat Enterprise Linux 6.2 (kernel ) x86_64 PostgreSQL bit Postgres Plus Advanced Server bit 21

22 3-4. データベースパラメータ PostgreSQL PPASの双方とも以下のパラメータを設定 shared_buffers:4gb checkpoint_segments:64 listen_addresses:* その他のパラメータはデフォルト値を使用 22

23 4. 検証結果

24 4-1. PostgreSQL のパーティション性能 (1/2) 静的トリガーと動的トリガーの比較 ロード時間 ( 秒 ) 2,000 1,800 1,600 1,400 1,200 1, 万行のロードにかかる時間 1,883 1, ロード対象パーティションのパーティション順 静的トリガ 動的トリガ 静的トリガ関数では パーティション順にロード時間がほぼ比例 動的トリガ関数では パーティション順に関係なくロード時間は一定 24

25 ( 参考 ) 静的トリガー関数を使用している際の CPU 使用率 データロード時の CPU 使用状況 CPU0 CPU1 CPU ,000 1,050 1,100 1,150 1,200 1,250 1,300 1,350 1,400 1,450 1,500 1,550 1,600 1,650 1,700 1,750 1,800 CPU 使用率 (%) CPU3 経過時間 ( 秒 ) 常に 1 つの CPU の使用率が 100% になっている 25

26 4-1. PostgreSQL のパーティション性能 (2/2) 動的トリガーを使用した場合のロード行数と実行時間 ロード行数と実行時間 ロード時間 ( 秒 ) 倍 10 倍 万行 50 万行 100 万行 ロード対象パーティションのパーティション順 ロード行数によらず パーティション順に関係なくロード時間は一定 ロード時間はロードする行数に比例 26

27 4-2. PPAS のパーティション性能 (1/2) ロード時間 ( 秒 ) ロード行数と実行時間 倍 100 倍 ロード対象パーティションのパーティション順 万行 100 万行 1000 万行 ロード行数によらず パーティション順に関係なくロード時間は一定 ロード時間はロードする行数に比例 27

28 4-2. PPAS のパーティション性能 (2/2) ロード時間 ( 秒 ) PPAS vs PostgreSQL( 動的トリガー ) 10 5 倍速 倍速 PostgreSQL-10 万行 PPAS-10 万行 PostgreSQL-100 万行 PPAS-100 万行 19 PPAS は PostgreSQL の 5 倍のスピードでロード可能! 28

29 5. まとめ

30 まとめ PostgreSQLのパーティションテーブルの問題点一般的に使用される静的トリガー関数では パーティション数が多くなるとデータロードの時間がかかる パーティション追加時にメンテナンスが必要 問題点への対処方法 動的トリガー関数を使用するとデータロード性能が安定し メンテナンスも不要 PPASのパーティションテーブルの特徴 Oracleと同様のSQL 構文で作成可能 動的トリガーと同様にデータロード性能は安定 動的トリガーよりも高速 ( 検証では5 倍 ) 30

31 Thank you

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