Robert Haas 发布的文章

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 10(LCTT 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 Seltenreich,Dilip Kumar,Tushar Ahuja,Alvaro Herrera,Micheal Paquier,Mark Kirkwood,Tom Lane,Kyotaro 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。


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

作者:Robert Haas 译者:polebug 校对:wxy

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