本文介绍测试RDS PPAS实例性能的步骤。

1. 在测试前需要提交工单申请，修改PPAS实例参数，本文以PPAS 10版本为例，需要修改主备实例上的postgresql.auto.conf文件。

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   edb_redwood_date = on edb_redwood_greatest_least = on edb_redwood_strings = on edb_redwood_raw_names = on edb_stmt_level_tx = off db_dialect = 'redwood' optimizer_mode = choose edb_early_lock_release = on datestyle = 'iso, ymd' default_with_oids = off    default_with_rowids = off  vacuum_cost_delay = 0 bgwriter_delay = 10ms bgwriter_lru_maxpages = 1000 bgwriter_lru_multiplier = 10.0 effective_io_concurrency = 0 max_worker_processes = 128 max_parallel_workers_per_gather = 0 synchronous_commit = off wal_compression = on wal_writer_delay = 10ms wal_writer_flush_after = 1MB checkpoint_timeout = 30min max_wal_size = 64GB    # 1/2 当前PPAS实例的规格内存 min_wal_size = 16GB    # 1/8 当前PPAS实例的规格内存 checkpoint_completion_target = 0.2 hot_standby_feedback = off random_page_cost = 1.1 log_checkpoints = on log_statement = 'ddl' log_autovacuum_min_duration = 0 autovacuum_freeze_max_age = 1500000000 autovacuum_multixact_freeze_max_age = 1600000000 autovacuum_vacuum_cost_delay = 0ms vacuum_freeze_table_age = 1450000000 vacuum_multixact_freeze_table_age = 1450000000 log_min_duration_statement=5s

2. 修改配置后，重启PPAS实例让配置生效。
3. 根据目标库大小初始化测试数据，具体命令如下：
   • 初始化数据50亿：pgbench -i -s 50000
   • 初始化数据10亿：pgbench -i -s 10000
   • 初始化数据5亿：pgbench -i -s 5000
   • 初始化数据1亿：pgbench -i -s 1000
4. 通过以下命令配置环境变量：

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   export PGHOST=<PPAS实例内网地址> export PGPORT=<PPAS实例端口> export PGDATABASE=postgres export PGUSER=<PPAS数据库用户名> export PGPASSWORD=<PPAS对应用户的密码>

5. 创建只读和读写的测试脚本。
   • 创建只读脚本ro.sql内容如下：

     1 2	\set aid random_gaussian(1, :range, 10.0) SELECT abalance FROM pgbench_accounts WHERE aid = :aid;

   • 创建读写脚本rw.sql内容如下：

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     \set aid random_gaussian(1, :range, 10.0)  \set bid random(1, 1 * :scale)  \set tid random(1, 10 * :scale)  \set delta random(-5000, 5000)  BEGIN;  UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalance + :delta WHERE aid = :aid;  SELECT abalance FROM pgbench_accounts WHERE aid = :aid;  UPDATE pgbench_tellers SET tbalance = tbalance + :delta WHERE tid = :tid;  UPDATE pgbench_branches SET bbalance = bbalance + :delta WHERE bid = :bid;  INSERT INTO pgbench_history (tid, bid, aid, delta, mtime) VALUES (:tid, :bid, :aid, :delta, CURRENT_TIMESTAMP);  END;

6. 使用如下命令测试：
   • 只读测试：

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     rds.ppas.st.h43，总数据量50亿，热数据1亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 480 -j 480 -T 120 -D scale=50000 -D range=100000000   rds.ppas.st.h43，总数据量50亿，热数据5亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 480 -j 480 -T 120 -D scale=50000 -D range=500000000   rds.ppas.st.h43，总数据量50亿，热数据10亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 480 -j 480 -T 120 -D scale=50000 -D range=1000000000   rds.ppas.st.h43，总数据量50亿，热数据50亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 480 -j 480 -T 120 -D scale=50000 -D range=5000000000   ppas.x8.4xlarge.2，总数据量10亿，热数据1亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 320 -j 320 -T 120 -D scale=10000 -D range=100000000   ppas.x8.4xlarge.2，总数据量10亿，热数据5亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 320 -j 320 -T 120 -D scale=10000 -D range=500000000   ppas.x8.4xlarge.2，总数据量10亿，热数据10亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 320 -j 320 -T 120 -D scale=10000 -D range=1000000000   ppas.x4.4xlarge.2，总数据量10亿，热数据1亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 320 -j 320 -T 120 -D scale=10000 -D range=100000000   ppas.x4.4xlarge.2，总数据量10亿，热数据5亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 320 -j 320 -T 120 -D scale=10000 -D range=500000000   ppas.x4.4xlarge.2，总数据量10亿，热数据10亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 320 -j 320 -T 120 -D scale=10000 -D range=1000000000   ppas.x8.2xlarge.2，总数据量10亿，热数据1亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 64 -j 64 -T 120 -D scale=10000 -D range=100000000   ppas.x8.2xlarge.2，总数据量10亿，热数据5亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 64 -j 64 -T 120 -D scale=10000 -D range=500000000   ppas.x8.2xlarge.2，总数据量10亿，热数据10亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 64 -j 64 -T 120 -D scale=10000 -D range=1000000000   ppas.x8.xlarge.2，总数据量10亿，热数据1亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 32 -j 32 -T 120 -D scale=10000 -D range=100000000   ppas.x8.xlarge.2，总数据量10亿，热数据5亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 32 -j 32 -T 120 -D scale=10000 -D range=500000000   ppas.x8.xlarge.2，总数据量10亿，热数据10亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 32 -j 32 -T 120 -D scale=10000 -D range=1000000000   ppas.x8.large.2，总数据量5亿，热数据1亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 16 -j 16 -T 120 -D scale=5000 -D range=100000000   ppas.x8.large.2，总数据量5亿，热数据5亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./ro.sql -c 16 -j 16 -T 120 -D scale=5000 -D range=500000000

   • 读写测试：

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     rds.ppas.st.h43，总数据量50亿，热数据1亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 480 -j 480 -T 120 -D scale=50000 -D range=100000000   rds.ppas.st.h43，总数据量50亿，热数据5亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 480 -j 480 -T 120 -D scale=50000 -D range=500000000   rds.ppas.st.h43，总数据量50亿，热数据10亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 480 -j 480 -T 120 -D scale=50000 -D range=1000000000   rds.ppas.st.h43，总数据量50亿，热数据50亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 480 -j 480 -T 120 -D scale=50000 -D range=5000000000   ppas.x8.4xlarge.2，总数据量10亿，热数据1亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 320 -j 320 -T 120 -D scale=10000 -D range=100000000   ppas.x8.4xlarge.2，总数据量10亿，热数据5亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 320 -j 320 -T 120 -D scale=10000 -D range=500000000   ppas.x8.4xlarge.2，总数据量10亿，热数据10亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 320 -j 320 -T 120 -D scale=10000 -D range=1000000000   ppas.x4.4xlarge.2，总数据量10亿，热数据1亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 320 -j 320 -T 120 -D scale=10000 -D range=100000000   ppas.x4.4xlarge.2，总数据量10亿，热数据5亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 320 -j 320 -T 120 -D scale=10000 -D range=500000000   ppas.x4.4xlarge.2，总数据量10亿，热数据10亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 320 -j 320 -T 120 -D scale=10000 -D range=1000000000   ppas.x8.2xlarge.2，总数据量10亿，热数据1亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 64 -j 64 -T 120 -D scale=10000 -D range=100000000   ppas.x8.2xlarge.2，总数据量10亿，热数据5亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 64 -j 64 -T 120 -D scale=10000 -D range=500000000   ppas.x8.2xlarge.2，总数据量10亿，热数据10亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 64 -j 64 -T 120 -D scale=10000 -D range=1000000000   ppas.x8.xlarge.2，总数据量10亿，热数据1亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 32 -j 32 -T 120 -D scale=10000 -D range=100000000   ppas.x8.xlarge.2，总数据量10亿，热数据5亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 32 -j 32 -T 120 -D scale=10000 -D range=500000000   ppas.x8.xlarge.2，总数据量10亿，热数据10亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 32 -j 32 -T 120 -D scale=10000 -D range=1000000000   ppas.x8.large.2，总数据量5亿，热数据1亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 16 -j 16 -T 120 -D scale=5000 -D range=100000000   ppas.x8.large.2，总数据量5亿，热数据5亿   pgbench -M prepared -v -r -P 1 -f ./rw.sql -c 16 -j 16 -T 120 -D scale=5000 -D range=500000000

   说明

   • scale乘以10万：表示测试数据量。
   • range：表示活跃数据量。
   • -c：表示测试连接数，测试连接数不代表该规格的最大连接数，最大连接数请参见主实例规格列表。