视图与冗余物理表的查询性能测试

如果有30张表，他们各自有各自的自定义字段，也有一部分公有字段；需要将公有字段归一起来统一查询，一般而言有两种方式：

1.公共字段物理表 数据在入库/更新时，更新自己的表的数据，同时亦将数据更新入公共表中

2.视图 数据在入库/更新时，更新自己的表的数据，视图因为是逻辑上的表所以查询时可以查询到更新

两种方式各有优劣：

1.公共字段方式

优点：查询公共表时占优势，sql比较简单，pg在解析和优化sql时耗时都比较短；而且数据在一张表中，不需要扫描多张表

缺点：APP表和公共字段表必须同时更新，需要事务[事务由于需要写预写日志等，会降低写性能]；如果表上有索引时，增更删时均需要更新索引，也会降低写性能，尤其是表不断变大的情况下

2.视图的方式

优点：只需要更新各自的APP表即可，各APP表的数据量均会小于总数据量，写占优

缺点：表数量上升，涉及到多表union all，查询时会慢

--当然以上的查询均是指用到公共字段的查询时，APP内部只用自己的APP表，所以查询性能并不受上述影响

所以这两种方式类似于一个南拳北腿，各有擅长的领域，并不好粗暴的进行比较。

不过，对于视图的查询性能差到怎样一个地步，我们还是颇有兴趣的。

环境：单机实体机，8个逻辑核，32G内存，CentOS7.0操作系统，PostgreSQL9.4

表：

APP表：tb_test_1/.../tb_test_30[总共30张表，分别有starttime,endtime以及col[表id]_1/col[表id]_2/.../col[表id]_45总共47个字段

如下图所示：

公共字段表：tb_test_common,分别有startime,endtime以及col0_1/.../col0_40(对应app表的前40个字段)总共42个字段

视图：v_evt，分别有startime,endtime以及col0_1/.../col0_40(对应app表的前40个字段)总共42个字段

APP表每张表100万数据量，30个APP表，对应到tb_test_common中总共3000万数据量

在每张表的starttime和endtime上均建立索引，增快按照starttime和endtime进行where查询时的速度【当然，前面提过，索引一方面消耗存储空间，一方面insert/update时均需要更新索引，降低写速度】

我们查一下执行规划，可以清晰看到select语句是走了bitmap index scan的。

数据准备好了，我们设计了5种比对方式，分别为：

执行结果（第一次执行结果，后面视图查询速度会明显加快，因为有执行规划的缓存）

我用个表格展示，会更加清晰：

上面的时间均是以秒作为单位。大家应该对性能大概有了个感性的认识。

====华丽分割线，以下是构建数据的脚本======================

#coding:utf-8
import psycopg2
import traceback
import random
import time

HOST="localhost"
DBNAME=""
USERNAME=""
PASSWORD=""

#数据库时间为2016-05-23当天
starttime = 1463932800
endtime = 1464019199

def create_tables(nums):
    arr = list()
    for i in range(0,nums):
        tablename = "tb_test_"+str(i)
        if i == 0:
            tablename = 'tb_test_common'
        sql = "create table " + tablename + "("            + "starttime integer,"            + "endtime integer,"
        colnum = 46
        #公共表时间字段+40个字段，普通APP表时间字段+45个字段
        if i == 0:
            colnum = 41
        for j in range(1,colnum):
            sql += "col"+str(i)+"_"+str(j)+" varchar(1024)"
            if j != colnum - 1:
                sql += ","
        sql += ")"
        arr.append(sql)

    return ";".join(arr)

#写一个一百万数据的文件
def write_million_data(filepath):
    print "create data file start ..."
    f = open(filepath,"w")
    for i in range(0,1000000):
        curstart = random.randint(starttime,endtime)
        f.write(str(curstart)+",")
        f.write(str(random.randint(curstart,endtime))+",")
        for j in range(0,45):
            f.write("hello")
            if j != 44:
                f.write(",")
        f.write("\n")
    f.close()
    print "create data file end ..."

def create_view(nums):
    sql = "create view v_evt as "
    for i in range(1,nums):
        sql += "select starttime,endtime,"
        for j in range(1,41):
            sql += "col"+str(i)+"_"+str(j)+" as col_0_"+str(j)
            if j != 40:
                sql += ","
        sql += " from tb_test_"+str(i)+" "
        if i != nums-1:
            sql += " union all "
    return sql

def init_all():
    filepath = "/tmp/view_data"
    write_million_data(filepath)
    conn = psycopg2.connect(host=HOST,dbname=DBNAME,user=USERNAME,password=PASSWORD)
    cur = conn.cursor()
    #新建31张表；第一张为公有字段表，其他30张为app表
    cur.execute(create_tables(31))
    conn.commit()
    print "create tables"
    #将数据copy入第1-30的APP表和公共表
    for i in range(1,31):
        cur.copy_from(open(filepath,"r"),"tb_test_"+str(i),sep=",")
        print "copy data into table"
    conn.commit()
    for i in range(1,31):
        insql = "insert into tb_test_common select starttime,endtime,"
        for j in range(1,41):
            insql += "col"+str(i)+"_"+str(j)
            if j != 40:
                insql += ','
        insql += " from tb_test_"+str(i)
        print insql
        cur.execute(insql)
    conn.commit()
    #在starttime和endtime字段建立索引
    for i in range(1,31):
        cur.execute("create index index_tb_test_"+str(i)+"_starttime on tb_test_"+str(i)+"(starttime)")
        cur.execute("create index index_tb_test_"+str(i)+"_endime on tb_test_"+str(i)+"(endtime)")
        conn.commit()
        print "create index on index_tb_test_"+str(i)
    cur.execute("create index index_tb_test_common_starttime on tb_test_common(starttime)")
    cur.execute("create index index_tb_test_common_endime on tb_test_common(endtime)")
    conn.commit()
    print "create index on tb_test_common"
    #建立视图
    vsql = create_view(31)
    cur.execute(vsql)
    conn.commit()
    print "create view"

    #将数据写入40张表
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    #init_all()

    '''冗余表的优点在于查询，而缺点在于增删改[需要事务，同时需要写两份]'''
    '''视图的优点在于增删改只需要改原始物理表，而缺点在于查询'''
    '''所以以下测试是用冗余表之长对决视图之短'''

    '''为了查询性能非常优秀，我为公共表和普通表的字段startime和endtime字段建立索引，并在查询条件中使用它'''
    '''但众所周知的，有索引意味着insert和update均需要更新索引，所以写入速度是影响的'''

    #进行性能测试
    conn = psycopg2.connect(host=HOST,dbname=DBNAME,user=USERNAME,password=PASSWORD)
    cur = conn.cursor()

    #第零组，验证 where条件过滤 的速度
    stime = time.time()
    cur.execute("select count(*) from tb_test_common where starttime=1463932800")
    etime = time.time()
    print "query tb_test_common, waste time:",etime-stime,"s;count:",cur.fetchone()

    stime = time.time()
    cur.execute("select count(*) from v_evt where starttime=1463932800")
    etime = time.time()
    print "query v_evt, waste time:",etime-stime,"s;count:",cur.fetchone()

    print "*************************************************************"

    #第一组，验证 过滤条件+order by limit 10 的速度
    stime = time.time()
    cur.execute("select * from tb_test_common where starttime>=1463932800 and starttime<=1463936400 order by starttime desc")
    etime = time.time()
    print "query tb_test_common, waste time:",etime-stime,"s;count:",len(cur.fetchall())

    stime = time.time()
    cur.execute("select * from v_evt where starttime>=1463932800 and starttime<=1463936400 order by starttime desc")
    etime = time.time()
    print "query v_event, waste time:",etime-stime,"s;count:",len(cur.fetchall())

    print "*************************************************************"

    #第二组，验证 聚合函数 的速度
    stime = time.time()
    cur.execute("select to_char(to_timestamp(starttime),'YYYY-MM-DD') as mydate,count(*) as num from tb_test_common where starttime>=1463932800 and starttime<=1463940000 group by mydate order by mydate desc")
    etime = time.time()
    print "query tb_test_common, waste time:",etime-stime,"s;count:",len(cur.fetchall())

    stime = time.time()
    cur.execute("select to_char(to_timestamp(starttime),'YYYY-MM-DD') as mydate,count(*) as num from v_evt where starttime>=1463932800 and starttime<=1463940000 group by mydate order by mydate desc")
    etime = time.time()
    print "query v_event, waste time:",etime-stime,"s;count:",len(cur.fetchall())
    print "*************************************************************"

    #第三组，验证 不进行过滤，全表order by 返回limit的速度
    stime = time.time()
    cur.execute("select * from tb_test_common order by starttime desc limit 100")
    etime = time.time()
    print "query tb_test_common, waste time:",etime-stime,"s;count:",len(cur.fetchall())

    stime = time.time()
    cur.execute("select * from v_evt order by starttime desc limit 100")
    etime = time.time()
    print "query v_event, waste time:",etime-stime,"s;count:",len(cur.fetchall())
    print "*************************************************************"

    #第四组，验证 count 的速度
    stime = time.time()
    cur.execute("select count(*) from tb_test_common")
    etime = time.time()
    print "query tb_test_common, waste time:",etime-stime,"s;count:",cur.fetchone()

    stime = time.time()
    cur.execute("select count(*) from v_evt")
    etime = time.time()
    print "query v_event, waste time:",etime-stime,"s;count:",cur.fetchone()

    cur.close()
    conn.close()

另外附一张二次查询的结果，可以看到视图的查询性能提升明显（因为查询规划被缓存了）