本报告提供了PolarDB PostgreSQL版在多种典型工作负载下的性能基准测试结果。测试基于业界标准的YCSB (Yahoo! Cloud Serving Benchmark) 工具进行,旨在为您的技术选型、应用设计和容量规划提供量化的数据参考。测试结果表明,该功能在各种数据规模下均能提供稳定且高性能的读写服务。尤其在单点查询(Point Lookup)场景下表现优异,在100 GB数据量时,OPS(每秒操作数)峰值可达109,808。
测试结果摘要
下表展示了在不同数据量级下,各测试模型所达到的峰值性能(OPS)。
测试场景  | 1 GB数据量 (OPS)  | 10 GB数据量 (OPS)  | 100 GB数据量 (OPS)  | 1 TB数据量 (OPS)  | 
100%写入(Insert)  | 41,430  | 39,861  | 33,357  | 36,248  | 
100%更新(Update)  | 44,177  | 41,486  | 38,062  | 30,782  | 
100%读取(Read)  | 80,573  | 82,856  | 109,808  | 75,108  | 
50%读+50%更新  | 45,010  | 42,962  | 39,805  | 32,021  | 
100%范围扫描(Scan)  | 1,073  | 1,089  | 1,075  | 922  | 
上述结果是在多个并发级别下进行测试后,所取得的最佳性能数据。
测试方法与环境
测试环境配置
组件  | 规格与配置  | 
测试集群(PolarDB)  | 
  | 
压测客户端(ECS)  | 
  | 
部署区域  | 北京,可用区K  | 
基准测试工具
性能指标:OPS (Operations Per Second),即数据库每秒处理的操作数。
工作负载模型
通过配置YCSB的CoreWorkload来模拟五种典型的业务场景。测试数据模型为每个文档记录包含10个字段,每个字段值长度为100字节(即每条记录约1 KB)。
YCSB Workload  | 场景描述  | 核心参数配置  | 
  | 100%写入  | 
  | 
  | 100%更新  | 
  | 
  | 100%单点查询  | 
  | 
  | 50%读+50%更新  | 
  | 
  | 100%范围查询  | 
  | 
附录:测试步骤
本附录提供了复现上述性能测试所需的详细步骤,供需要进行二次验证或定制化的测试参考。
1. 配置YCSB
在运行测试前,需要对YCSB的DynamoDB客户端进行配置。
配置身份凭证
编辑
dynamodb/conf/AWSCredentials.properties文件,填入您在PolarDB控制台创建的DynamoDB专用账号信息。# 账号名即为AccessKey ID accessKey = <YOUR_ACCESS_KEY_ID> # 密钥 secretKey = <YOUR_SECRET_ACCESS_KEY>配置连接属性
编辑
dynamodb/conf/dynamodb.properties文件,指定要连接的PolarDB集群连接信息。# 认证文件的绝对路径 dynamodb.awsCredentialsFile = /path/to/your/AWSCredentials.properties # 您需要提前在集群中创建一个usertable表。此处创建仅有分区键的usertable表,分区键名为pk。 dynamodb.primaryKey = pk # PolarDB的DynamoDB访问地址,必须包含http://前缀 dynamodb.endpoint = http://<your-polardb-ddb-endpoint>:<port> # region参数必须设置为空 dynamodb.region = # 测试所用的表主键名和类型,需与测试表保持一致 dynamodb.primaryKey = HASH
2. 适配YCSB的Update操作
YCSB官方的DynamoDB客户端默认使用已废弃的AttributeUpdates参数执行更新。为兼容PolarDB所支持的新版UpdateExpression参数,您需要修改YCSB源码。
文件路径:
dynamodb/src/main/java/site/ycsb/db/DynamoDBClient.java修改方法:
update()
修改前(原始代码)
@Override
public Status update(String table, String key, Map<String, ByteIterator> values) {
  if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
    LOGGER.debug("updatekey: " + key + " from table: " + table);
  }
  Map<String, AttributeValueUpdate> attributes = new HashMap<>(values.size());
  for (Entry<String, ByteIterator> val : values.entrySet()) {
    AttributeValue v = new AttributeValue(val.getValue().toString());
    attributes.put(val.getKey(), new AttributeValueUpdate().withValue(v).withAction("PUT"));
  }
  UpdateItemRequest req = new UpdateItemRequest(table, createPrimaryKey(key), attributes);
  try {
    dynamoDB.updateItem(req);
  } catch (AmazonServiceException ex) {
    LOGGER.error(ex);
    return Status.ERROR;
  } catch (AmazonClientException ex) {
    LOGGER.error(ex);
    return CLIENT_ERROR;
  }
  return Status.OK;
}修改后(使用UpdateExpression)
@Override
public Status update(String table, String key, Map<String, ByteIterator> values) {
  if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
    LOGGER.debug("updatekey: " + key + " from table: " + table);
  }
  StringBuilder updateExp = new StringBuilder("SET ");
  Map<String, String> attrNames = new HashMap<>();
  Map<String, AttributeValue> attrValues = new HashMap<>();
  boolean first = true;
  for (Map.Entry<String, ByteIterator> entry : values.entrySet()) {
    String attr = entry.getKey();
    if (!first) {
      updateExp.append(", ");
    }
    String attrName = "#" + attr;
    String valueName = ":" + attr;
    updateExp.append(attrName).append(" = ").append(valueName);
    attrNames.put(attrName, attr);
    attrValues.put(valueName, new AttributeValue(entry.getValue().toString()));
    first = false;
  }
  UpdateItemRequest req = new UpdateItemRequest()
      .withTableName(table)
      .withKey(createPrimaryKey(key))
      .withUpdateExpression(updateExp.toString())
      .withExpressionAttributeNames(attrNames)
      .withExpressionAttributeValues(attrValues);
  try {
    dynamoDB.updateItem(req);
  } catch (AmazonServiceException ex) {
    LOGGER.error(ex);
    return Status.ERROR;
  } catch (AmazonClientException ex) {
    LOGGER.error(ex);
    return CLIENT_ERROR;
  }
  return Status.OK;
}3. 执行测试
测试分为load(加载初始数据)和run(运行工作负载)两个阶段。以1 GB数据量(100万条记录)、128并发线程、只读模型为例:
在其他数据量场景下,请修改命令中的recordcount和operationcount参数。
加载数据(Load Phase)
# 解释: # -s: 显示状态更新 # -P workloads/workload_read_only: 指定基础workload文件 # -P /path/to/dynamodb.properties: 指定数据库连接配置文件 # -p recordcount=1000000: 定义总记录数 # -p operationcount=1000000: 定义本次运行要执行的操作总数 # -threads 128: 指定并发线程数 nohup ./bin/ycsb load dynamodb -s \ -P workloads/workload_read_only \ -P /path/to/dynamodb.properties \ -p recordcount=1000000 \ -p operationcount=1000000 \ -threads 128 \ > load.log 2>&1 &运行测试(Run Phase)
nohup ./bin/ycsb run dynamodb -s \ -P workloads/workload_read_only \ -P /path/to/dynamodb.properties \ -p recordcount=1000000 \ -p operationcount=1000000 \ -threads 128 \ > run.log 2>&1 &