TranslateProject/published/20171003 PostgreSQL Hash Indexes Are Now Cool.md

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Raw Blame History

PostgreSQL 的哈希索引现在很酷

由于我刚刚提交了最后一个改进 PostgreSQL 11 哈希索引的补丁,并且大部分哈希索引的改进都致力于预计下周发布的 PostgreSQL 10LCTT 译注:已发布),因此现在似乎是对过去 18 个月左右所做的工作进行简要回顾的好时机。在版本 10 之前,哈希索引在并发性能方面表现不佳,缺少预写日志记录,因此在宕机或复制时都是不安全的,并且还有其他二等公民。在 PostgreSQL 10 中,这在很大程度上被修复了。

虽然我参与了一些设计,但改进哈希索引的首要功劳来自我的同事 Amit Kapila他在这个话题下的博客值得一读。哈希索引的问题不仅在于没有人打算写预写日志记录的代码还在于代码没有以某种方式进行结构化使其可以添加实际上正常工作的预写日志记录。要拆分一个桶系统将锁定已有的桶使用一种十分低效的锁定机制将半个元组移动到新的桶中压缩已有的桶然后松开锁。即使记录了个别更改在错误的时刻发生崩溃也会使索引处于损坏状态。因此Aimt 首先做的是重新设计锁定机制。新的机制在某种程度上允许扫描和拆分并行进行并且允许稍后完成那些因报错或崩溃而被中断的拆分。完成了一系列漏洞的修复和一些重构工作Aimt 就打了另一个补丁,添加了支持哈希索引的预写日志记录

与此同时,我们发现哈希索引已经错过了许多已应用于 B 树索引多年的相当明显的性能改进。因为哈希索引不支持预写日志记录以及旧的锁定机制十分笨重所以没有太多的动机去提升其他的性能。而这意味着如果哈希索引会成为一个非常有用的技术那么需要做的事只是添加预写日志记录而已。PostgreSQL 索引存取方法的抽象层允许索引保留有关其信息的后端专用缓存避免了重复查询索引本身来获取相关的元数据。B 树和 SQLite 的索引正在使用这种机制,但哈希索引没有,所以我的同事 Mithun Cy 写了一个补丁来使用此机制缓存哈希索引的元页。同样B 树索引有一个称为“单页回收”的优化,它巧妙地从索引页移除没用的索引指针,从而防止了大量索引膨胀。我的同事 Ashutosh Sharma 打了一个补丁将这个逻辑移植到哈希索引上也大大减少了索引的膨胀。最后B 树索引自 2006 年以来就有了一个功能可以避免重复锁定和解锁同一个索引页——所有元组都在页中一次性删除然后一次返回一个。Ashutosh Sharma 也将此逻辑移植到了哈希索引中,但是由于缺少时间,这个优化没有在版本 10 中完成。在这个博客提到的所有内容中,这是唯一一个直到版本 11 才会出现的改进。

关于哈希索引的工作有一个更有趣的地方是,很难确定行为是否真的正确。锁定行为的更改只可能在繁重的并发状态下失败,而预写日志记录中的错误可能仅在崩溃恢复的情况下显示出来。除此之外,在每种情况下,问题可能是微妙的。没有东西崩溃还不够;它们还必须在所有情况下产生正确的答案,并且这似乎很难去验证。为了协助这项工作,我的同事 Kuntal Ghosh 先后跟进了最初由 Heikki Linnakangas 和 Michael Paquier 开始的工作,并且制作了一个 WAL 一致性检查器,它不仅可以作为开发人员测试的专用补丁,还能真正提交到 PostgreSQL。在提交之前,我们对哈希索引的预写日志代码使用此工具进行了广泛的测试,并十分成功地查找到了一些漏洞。这个工具并不仅限于哈希索引,相反:它也可用于其他模块的预写日志记录代码,包括堆,当今的所有 AM 索引,以及一些以后开发的其他东西。事实上,它已经成功地在 BRIN 中找到了一个漏洞

虽然 WAL 一致性检查是主要的开发者工具——尽管它也适合用户使用如果怀疑有错误——也可以升级到专为数据库管理人员提供的几种工具。Jesper Pedersen 写了一个补丁来升级 pageinspect contrib 模块来支持哈希索引Ashutosh Sharma 做了进一步的工作Peter Eisentraut 提供了测试用例(这是一个很好的办法,因为这些测试用例迅速失败,引发了几轮漏洞修复)。多亏了 Ashutosh Sharma 的工作pgstattuple contrib 模块也支持哈希索引了

一路走来,也有一些其他性能的改进。我一开始没有意识到的是,当一个哈希索引开始新一轮的桶拆分时,磁盘上的大小会突然加倍,这对于 1MB 的索引来说并不是一个问题,但是如果你碰巧有一个 64GB 的索引那就有些不幸了。Mithun Cy 通过编写一个补丁,把加倍过程分为四个阶段在某个程度上解决了这一问题,这意味着我们将从 64GB 到 80GB 到 96GB 到 112GB 到 128GB而不是一次性从 64GB 到 128GB。这个问题可以进一步改进但需要对磁盘格式进行更深入的重构并且需要仔细考虑对查找性能的影响。

七月时,一份来自于“AP”测试人员的报告使我们感到需要做进一步的调整。AP 发现,若试图将 20 亿行数据插入到新创建的哈希索引中会导致错误。为了解决这个问题Amit 修改了拆分桶的代码,使得在每次拆分之后清理旧的桶大大减少了溢出页的累积。为了得以确保Aimt 和我也增加了四倍的位图页的最大数量,用于跟踪溢出页分配。

虽然还是有更多的事情要做,但我觉得,我和我的同事们——以及在 PostgreSQL 团队中的其他人的帮助下——已经完成了我们的目标使哈希索引成为一个一流的功能而不是被严重忽视的半成品。不过你或许会问这个功能可能有哪些应用场景。我在文章开头提到的以及链接中的Amit 的博客内容表明,即使是 pgbench 的工作负载,哈希索引页也可能在低级和高级并发方面优于 B 树。然而,从某种意义上说,这确实是最坏的情况。哈希索引的卖点之一是,索引存储的是字段的哈希值,而不是原始值——所以,我希望像 UUID 或者长字符串的宽键将有更大的改进。它们可能会在读取繁重的工作负载时做得更好。我们没有像优化读取那种程度来优化写入,但我鼓励任何对此技术感兴趣的人去尝试并将结果发到邮件列表(或发私人电子邮件),因为对于开发一个功能而言,真正关键的并不是一些开发人员去思考在实验室中会发生什么,而是在实际中发生了什么。

最后,我要感谢 Jeff Janes 和 Jesper Pedersen 为这个项目及其相关所做的宝贵的测试工作。这样一个规模适当的项目并不易得,以及有一群坚持不懈的测试人员,他们勇于打破任何废旧的东西的决心起了莫大的帮助。除了以上提到的人之外,其他人同样在测试,审查以及各种各样的日常帮助方面值得赞扬,其中包括 Andreas SeltenreichDilip KumarTushar AhujaAlvaro HerreraMicheal PaquierMark KirkwoodTom LaneKyotaro Horiguchi。谢谢你们也同样感谢那些本该被提及却被我无意中忽略的所有朋友。


viahttps://rhaas.blogspot.jp/2017/09/postgresqls-hash-indexes-are-now-cool.html

作者:Robert Haas 译者:polebug 校对:wxy

本文由[LCTT]https://github.com/LCTT/TranslateProject原创编译[Linux中国]https://linux.cn/)荣誉推出