为提升主流关系型数据库在HTAP场景下的性能,本研究以PolarDB for PostgreSQL为对象,针对TPC-H基准测试进行了系统性的性能优化。通过深入分析数据导入与复杂查询过程中的性能瓶颈,本文构建并验证了一套多层次的协同优化策略。该策略涵...为提升主流关系型数据库在HTAP场景下的性能,本研究以PolarDB for PostgreSQL为对象,针对TPC-H基准测试进行了系统性的性能优化。通过深入分析数据导入与复杂查询过程中的性能瓶颈,本文构建并验证了一套多层次的协同优化策略。该策略涵盖逻辑层(SQL重构、约束延迟)、物理层(分区、聚簇、覆盖索引)以及系统与硬件层(内核参数调优、SIMD指令集加速)。实验结果表明,该系列优化措施效果显著:数据导入时间缩短81.14%,22条TPC-H查询的平均响应时间从超过10000 s降至369 s,底层数据校验性能提升86.90%。本研究证实,通过软硬件协同优化,传统关系型数据库在OLAP负载下的性能可获得显著的提升,为构建经济高效的HTAP解决方案提供了实证依据。展开更多
针对闪存缓冲区置换算法的性能验证基本采用仿真模拟的现状,提出了一种基于PostgreSQL的有说服力的性能验证方法,重点讨论了在PostgreSQL上扩展闪存缓冲区置换算法的方法和实现技术,并以CFLRU(clean first least recently used)和CCFLRU...针对闪存缓冲区置换算法的性能验证基本采用仿真模拟的现状,提出了一种基于PostgreSQL的有说服力的性能验证方法,重点讨论了在PostgreSQL上扩展闪存缓冲区置换算法的方法和实现技术,并以CFLRU(clean first least recently used)和CCFLRU(cold clean first least recently used)算法为例,给出了具体的扩展过程。然后以一块固态硬盘作为数据存储设备进行性能测试,测试结果证明了基于PostgreSQL的扩展方法在缓冲区置换算法性能验证上的有效性。展开更多
摘要为提升主流关系型数据库在HTAP场景下的性能,本研究以PolarDB for PostgreSQL为对象,针对TPC-H基准测试进行了系统性的性能优化。通过深入分析数据导入与复杂查询过程中的性能瓶颈,本文构建并验证了一套多层次的协同优化策略。该策略涵盖逻辑层(SQL重构、约束延迟)、物理层(分区、聚簇、覆盖索引)以及系统与硬件层(内核参数调优、SIMD指令集加速)。实验结果表明,该系列优化措施效果显著:数据导入时间缩短81.14%,22条TPC-H查询的平均响应时间从超过10000 s降至369 s,底层数据校验性能提升86.90%。本研究证实,通过软硬件协同优化,传统关系型数据库在OLAP负载下的性能可获得显著的提升,为构建经济高效的HTAP解决方案提供了实证依据。
摘要针对闪存缓冲区置换算法的性能验证基本采用仿真模拟的现状,提出了一种基于PostgreSQL的有说服力的性能验证方法,重点讨论了在PostgreSQL上扩展闪存缓冲区置换算法的方法和实现技术,并以CFLRU(clean first least recently used)和CCFLRU(cold clean first least recently used)算法为例,给出了具体的扩展过程。然后以一块固态硬盘作为数据存储设备进行性能测试,测试结果证明了基于PostgreSQL的扩展方法在缓冲区置换算法性能验证上的有效性。