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PostgreSQL9.4: jsonb 性能测试  

2014-06-22 09:47:00|  分类: Postgres基础 |  标签: |举报 |字号 订阅

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          json 特性的提升是9.4 的关键特性之一, 本人对于 json 的关注较少, 一方面由于之前版本的 json 并不十分成熟, 使用时需要配合使用外部模块如 PLV8, PLPerl 来弥补 JSON 功能的不足,一方面由于太懒没花精力研究; 但 9.4 版本的 JSON 功能完善很多,  jsonb 的出现带来了更多的函数, 更多的索引创建方式, 更多的操作符和更高的性能. 接下来通过一些例子来讲解, 希望更多的朋友能够了解并测试 PostgreSQL 的 json 功能.

一 环境信息
--1.1 之前写的关于 json 的博客 

--1.2 测试环境
硬件: 笔记本虚拟机
系统: RHEL 6.2
PG 版本: 9.4Beta1

二生成测试数据
--2.1 测试表
user_ini:              基础数据表, 200 万数据.
tbl_user_json:    含有 json 数据类型表, 200 万数据
tbl_user_jsonb:  含有 jsonb 数据类型表,  200 万数据

--2.2 创建基础数据测试表

francs=> create table user_ini(id int4 ,user_id int8, user_name character varying(64),create_time timestamp(6) with time zone default clock_timestamp());
CREATE TABLE

francs=> insert into user_ini(id,user_id,user_name) select r,round(random()*2000000), r || '_francs' from generate_series(1,2000000) as r;
INSERT 0 2000000
备注: 生成 200 万测试数据.


--2.3 生成 json 测试数据

francs=>  create table tbl_user_json(id serial, user_info json);
CREATE TABLE

francs=>  insert into tbl_user_json(user_info) select row_to_json(user_ini) from user_ini;
INSERT 0 2000000
Time: 63469.336 ms


--2.4 生成 jsonb 测试数据

francs=> create table tbl_user_jsonb(id serial, user_info jsonb);
CREATE TABLE

francs=> insert into tbl_user_jsonb(user_info) select row_to_json(user_ini)::jsonb from user_ini;    
INSERT 0 2000000
Time: 78300.553 ms

备注:  从时间来看, jsonb 插入速度比 json 插入速度稍慢, 再来看下两个表的大小如何?

--2.5 比较表大小

francs=> \dt+ tbl_user_json
                       List of relations
 Schema |     Name      | Type  | Owner  |  Size  | Description 
--------+---------------+-------+--------+--------+-------------
 francs | tbl_user_json | table | francs | 269 MB | 
(1 row)

francs=> \dt+ tbl_user_jsonb
                        List of relations
 Schema |      Name      | Type  | Owner  |  Size  | Description 
--------+----------------+-------+--------+--------+-------------
 francs | tbl_user_jsonb | table | francs | 329 MB | 
(1 row)


--2.6 查看几条测试数据

francs=> select * from tbl_user_jsonb limit 3;
 id |                                               user_info                                               
----+-------------------------------------------------------------------------------------------------------
  1 | {"id": 1, "user_id": 116179, "user_name": "1_francs", "create_time": "2014-06-21 11:54:38.371774+00"}
  2 | {"id": 2, "user_id": 956659, "user_name": "2_francs", "create_time": "2014-06-21 11:54:38.373425+00"}
  3 | {"id": 3, "user_id": 1017031, "user_name": "3_francs", "create_time": "2014-06-21 11:54:38.37344+00"}
(3 rows)

备注: 以上是生成的测试数据, 列几条出来,方便查阅, 接下来看一个查询.

三 基于 jsonb 字段 key 值的检索效率
--3.1 根据 user_info 字段的 user_name key 检索 

francs=>  select * from tbl_user_jsonb where user_info->>'user_name'= '1_francs';    
 id |                                               user_info                                               
----+-------------------------------------------------------------------------------------------------------
  1 | {"id": 1, "user_id": 116179, "user_name": "1_francs", "create_time": "2014-06-21 11:54:38.371774+00"}
(1 row)

--3.2 执行计划和执行时间

francs=> explain analyze select * from tbl_user_jsonb where user_info->>'user_name'= '1_francs';  
                                                     QUERY PLAN                                                      
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on tbl_user_jsonb  (cost=0.00..72097.82 rows=10000 width=140) (actual time=0.033..2965.837 rows=1 loops=1)
   Filter: ((user_info ->> 'user_name'::text) = '1_francs'::text)
   Rows Removed by Filter: 1999999
 Planning time: 1.657 ms
 Execution time: 2966.380 ms
(5 rows)

备注:  此时还没建索引,走的全表扫, 花了将近 3 秒.

--3.3 创建索引

francs=> create index idx_gin_user_infob_user_name on tbl_user_jsonb using btree ((user_info ->> 'user_name'));
CREATE INDEX

--3.4 再次查看  plan

francs=> explain analyze select * from tbl_user_jsonb where user_info->>'user_name'= '1_francs';  
                                                                QUERY PLAN                                                                 
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on tbl_user_jsonb  (cost=233.93..23782.62 rows=10000 width=140) (actual time=0.046..0.047 rows=1 loops=1)
   Recheck Cond: ((user_info ->> 'user_name'::text) = '1_francs'::text)
   Heap Blocks: exact=1
   ->  Bitmap Index Scan on idx_gin_user_infob_user_name  (cost=0.00..231.43 rows=10000 width=0) (actual time=0.035..0.035 rows=1 loops=1)
         Index Cond: ((user_info ->> 'user_name'::text) = '1_francs'::text)
 Planning time: 0.144 ms
 Execution time: 0.101 ms
(7 rows)

备注: 创建索引后,  上述查询走了索引, 仅花  0.101 ms 完成检索, 挺给力!

--3.5 根据 user_info 字段的 user_id 检索

francs=> explain analyze select * from tbl_user_jsonb where user_info->>'user_id'= '1';  
                                                       QUERY PLAN                                                       
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on tbl_user_jsonb  (cost=0.00..72098.00 rows=10000 width=140) (actual time=2483.198..4289.888 rows=1 loops=1)
   Filter: ((user_info ->> 'user_id'::text) = '1'::text)
   Rows Removed by Filter: 1999999
 Planning time: 3.304 ms
 Execution time: 4292.158 ms
(5 rows)

Time: 4321.349 ms
备注: 没走索引,花了 4 秒多,因为没建这个 key 上的索引.


四 使用 GIN 索引

     可以给 jsonb 字段创建 GIN 索引, GIN 索引有两种模式, 默认模式支持  @>, ?, ?& 和 ?| 的索引查询, 我们这里使用默认模式.

--4.1 删除之前索引,新建 gin 索引

francs=> create index idx_tbl_user_jsonb_user_Info on tbl_user_jsonb using gin (user_Info);
CREATE INDEX
Time: 214253.873 ms

francs=> \di+ idx_tbl_user_jsonb_user_Info
                                       List of relations
 Schema |             Name             | Type  | Owner  |     Table      |  Size  | Description 
--------+------------------------------+-------+--------+----------------+--------+-------------
 francs | idx_tbl_user_jsonb_user_info | index | francs | tbl_user_jsonb | 428 MB | 
(1 row)

备注: 索引很大,创建很慢,一般不会这么建索引.

--4.2 基于 key/value 检索可以使用索引

francs=> explain analyze select * from tbl_user_jsonb where user_info @> '{"user_id": 1017031}';
                                                               QUERY PLAN                                                                
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on tbl_user_jsonb  (cost=59.50..6637.58 rows=2000 width=140) (actual time=0.340..0.345 rows=1 loops=1)
   Recheck Cond: (user_info @> '{"user_id": 1017031}'::jsonb)
   Rows Removed by Index Recheck: 1
   Heap Blocks: exact=2
   ->  Bitmap Index Scan on idx_tbl_user_jsonb_user_info  (cost=0.00..59.00 rows=2000 width=0) (actual time=0.319..0.319 rows=2 loops=1)
         Index Cond: (user_info @> '{"user_id": 1017031}'::jsonb)
 Planning time: 0.118 ms
 Execution time: 0.391 ms
(8 rows)


--4.3 以下查询不走索引

francs=> explain analyze select * from tbl_user_jsonb where user_info->>'user_name' ='4_francs';
                                                     QUERY PLAN                                                      
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on tbl_user_jsonb  (cost=0.00..72098.00 rows=10000 width=140) (actual time=0.036..4640.794 rows=1 loops=1)
   Filter: ((user_info ->> 'user_name'::text) = '4_francs'::text)
   Rows Removed by Filter: 1999999
 Planning time: 1.101 ms
 Execution time: 4640.851 ms
(5 rows)

francs=> explain analyze select * from tbl_user_jsonb where user_info->'user_name' ?'4_francs'; 
                                                     QUERY PLAN                                                     
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on tbl_user_jsonb  (cost=0.00..72098.00 rows=2000 width=140) (actual time=0.187..5387.658 rows=1 loops=1)
   Filter: ((user_info -> 'user_name'::text) ? '4_francs'::text)
   Rows Removed by Filter: 1999999
 Planning time: 0.382 ms
 Execution time: 5387.762 ms
(5 rows)

备注: 以上的 ? 操作没走索引, 但 ? 操作支持索引检索,创建以下索引.

--4.4 删除之前索引并新建以下索引

francs=> create index idx_gin_user_info_user_name on tbl_user_jsonb using gin((user_info -> 'user_name'));
CREATE INDEX

francs=> explain analyze select * from tbl_user_jsonb where user_info->'user_name' ?'4_francs';
                                                               QUERY PLAN                                                               
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on tbl_user_jsonb  (cost=35.50..6618.58 rows=2000 width=140) (actual time=0.067..0.069 rows=1 loops=1)
   Recheck Cond: ((user_info -> 'user_name'::text) ? '4_francs'::text)
   Heap Blocks: exact=1
   ->  Bitmap Index Scan on idx_gin_user_info_user_name  (cost=0.00..35.00 rows=2000 width=0) (actual time=0.037..0.037 rows=1 loops=1)
         Index Cond: ((user_info -> 'user_name'::text) ? '4_francs'::text)
 Planning time: 0.151 ms
 Execution time: 0.129 ms
(7 rows)

备注: 速度很快.

五 对比 json 和 jsonb 的检索性能
       文档上提到了 jsonb 的检索效率要高于 json 的检索效率, 下面通过例子测试.
    
--5.1 删除之前创建的所有索引并创建函数索引

francs=> create index idx_gin_user_info_id on tbl_user_json using btree (((user_info ->> 'id')::integer));  
CREATE INDEX

francs=> create index idx_gin_user_infob_id on tbl_user_jsonb using btree (((user_info ->> 'id')::integer));  
CREATE INDEX


备注: 为什么使用函数索引?  由于 --> 操作返回的是 text 类型,  接下来的查询会用到 id 字段比较, 需要转换成整型.

--5.2 json 表范围扫描

francs=>  explain analyze select id,user_info->'id',user_info->'user_name' from tbl_user_json where (user_info->>'id')::int4 > '1' and (user_info->>'id')::int4 < '10000'; 
                                                              QUERY PLAN                                                              
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on tbl_user_json  (cost=190.94..22275.60 rows=10000 width=36) (actual time=2.417..60.585 rows=9998 loops=1)
   Recheck Cond: ((((user_info ->> 'id'::text))::integer > 1) AND (((user_info ->> 'id'::text))::integer < 10000))
   Heap Blocks: exact=167
   ->  Bitmap Index Scan on idx_gin_user_info_id  (cost=0.00..188.44 rows=10000 width=0) (actual time=2.329..2.329 rows=9998 loops=1)
         Index Cond: ((((user_info ->> 'id'::text))::integer > 1) AND (((user_info ->> 'id'::text))::integer < 10000))
 Planning time: 0.183 ms
 Execution time: 64.116 ms
(7 rows)


--5.3 jsonb 表范围扫描

francs=>  explain analyze select id,user_info->'id',user_info->'user_name' from tbl_user_jsonb where (user_info->>'id')::int4 > '1' and (user_info->>'id')::int4 < '10000'; 
                                                              QUERY PLAN                                                               
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on tbl_user_jsonb  (cost=190.94..23939.63 rows=10000 width=140) (actual time=2.593..24.308 rows=9998 loops=1)
   Recheck Cond: ((((user_info ->> 'id'::text))::integer > 1) AND (((user_info ->> 'id'::text))::integer < 10000))
   Heap Blocks: exact=197
   ->  Bitmap Index Scan on idx_gin_user_infob_id  (cost=0.00..188.44 rows=10000 width=0) (actual time=2.494..2.494 rows=9998 loops=1)
         Index Cond: ((((user_info ->> 'id'::text))::integer > 1) AND (((user_info ->> 'id'::text))::integer < 10000))
 Planning time: 0.142 ms
 Execution time: 27.851 ms
(7 rows)

备注: 这里实验发现, jsonb 检索确实比 json 要快很多,  而本文开头插入数据时 jsonb 比 json 稍慢, 这也正好验证了 "jsonb 写入比 json 慢,但检索较 json 快的说法.", 我在之前的博客  PostgreSQL 9.4: 新增 JSONB 数据类型  有提到过.


--六 附 
 6.1 json and jsonb Operators
OperatorRight Operand TypeDescriptionExampleExample Result
->intGet JSON array element (indexed from zero)'[{"a":"foo"},{"b":"bar"},{"c":"baz"}]'::json->2{"c":"baz"}
->textGet JSON object field by key'{"a": {"b":"foo"}}'::json->'a'{"b":"foo"}
->>intGet JSON array element as text'[1,2,3]'::json->>23
->>textGet JSON object field as text'{"a":1,"b":2}'::json->>'b'2
#>text[]Get JSON object at specified path'{"a": {"b":{"c": "foo"}}}'::json#>'{a,b}'{"c": "foo"}
#>>text[]Get JSON object at specified path as text'{"a":[1,2,3],"b":[4,5,6]}'::json#>>'{a,2}'3

6.2  Additional jsonb Operators
OperatorRight Operand TypeDescriptionExample
=jsonbAre the two JSON values equal?'[1,2,3]'::jsonb = '[1,2,3]'::jsonb
@>jsonbDoes the left JSON value contain within it the right value?'{"a":1, "b":2}'::jsonb @> '{"b":2}'::jsonb
<@jsonbIs the left JSON value contained within the right value?'{"b":2}'::jsonb <@ '{"a":1, "b":2}'::jsonb
?textDoes the key/element string exist within the JSON value?'{"a":1, "b":2}'::jsonb ? 'b'
?|text[]Do any of these key/element strings exist?'{"a":1, "b":2, "c":3}'::jsonb ?| array['b', 'c']
?&text[]Do all of these key/element strings exist?'["a", "b"]'::jsonb ?& array['a', 'b']

--七 参考


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