PostgreSQL , HTAP , OLTP , OLAP , 場景與性能測試
PostgreSQL社群的貢獻者衆多，來自全球各個行業，曆經數年，PostgreSQL 每年釋出一個大版本，以持久的生命力和穩定性著稱。
2017年10月，PostgreSQL 推出10 版本，攜帶諸多驚天特性，目标是勝任OLAP和OLTP的HTAP混合場景的需求：
<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201710/20171029_01.md">《最受開發者歡迎的HTAP資料庫PostgreSQL 10特性》</a>
1、多核并行增強
2、fdw 聚合下推
3、邏輯訂閱
4、分區
5、金融級多副本
6、json、jsonb全文檢索
7、還有插件化形式存在的特性，如 向量計算、JIT、SQL圖計算、SQL流計算、分布式并行計算、時序處理、基因測序、化學分析、圖像分析 等。
在各種應用場景中都可以看到PostgreSQL的應用：
PostgreSQL近年來的發展非常迅猛，從知名資料庫評測網站dbranking的資料庫評分趨勢，可以看到PostgreSQL向上發展的趨勢：
從每年PostgreSQL中國召開的社群會議，也能看到同樣的趨勢，參與的公司越來越多，分享的公司越來越多，分享的主題越來越豐富，橫跨了 傳統企業、網際網路、醫療、金融、國企、物流、電商、社交、車聯網、共享XX、雲、遊戲、公共交通、航空、鐵路、軍工、教育訓練、咨詢服務等 行業。
接下來的一系列文章，将給大家介紹PostgreSQL的各種應用場景以及對應的性能名額。
環境部署方法參考：
<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201710/20171018_01.md">《PostgreSQL 10 + PostGIS + Sharding(pg_pathman) + MySQL(fdw外部表) on ECS 部署指南(适合新使用者)》</a>
阿裡雲 ECS：<code>56核，224G，1.5TB*2 SSD雲盤</code>。
作業系統：<code>CentOS 7.4 x64</code>
資料庫版本：<code>PostgreSQL 10</code>
PS：ECS的CPU和IO性能相比實體機會打一定的折扣，可以按下降1倍性能來估算。跑實體主機可以按這裡測試的性能乘以2來估算。
物聯網資料，并發量大，寫入吞吐大，但是時序屬性，按時間區間查詢、聚合、過濾、流式處理的需求最為旺盛。
PostgreSQL的時序索引（也可以稱為塊級索引），索引小，但是對于時序資料的過濾性特别好，并且幾乎不影響寫入效率。
1、單表，含時序索引，單條并發寫入。
2、多表，含時序索引，單條并發寫入。
3、單表，含時序索引，批量并發寫入。
4、多表，含時序索引，批量并發寫入。
包含索引。
動态SQL，寫入不同分表。
壓測
1、單表，含時序索引，單條并發寫入。TPS: 273259 。
2、多表，含時序索引，單條并發寫入。TPS: 173612 。
3、單表，含時序索引，批量并發寫入。TPS: 2019 。相當于每秒寫入 201.9萬 條記錄。
4、多表，含時序索引，批量并發寫入。TPS: 3137 。相當于每秒寫入 313.7萬 條記錄。
1、單表，含時序索引，單條并發寫入。0.205 毫秒。
2、多表，含時序索引，單條并發寫入。0.322 毫秒。
3、單表，含時序索引，批量并發寫入。27.735 毫秒。
4、多表，含時序索引，批量并發寫入。17.847 毫秒。
<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201706/20170601_02.md">《PostgreSQL、Greenplum 應用案例寶典《如來神掌》 - 目錄》</a>
<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201702/20170209_01.md">《資料庫選型之 - 大象十八摸 - 緻 架構師、開發者》</a>
<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201610/20161031_02.md">《PostgreSQL 使用 pgbench 測試 sysbench 相關case》</a>
<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201701/20170125_01.md">《資料庫界的華山論劍 tpc.org》</a>
<a href="https://www.postgresql.org/docs/10/static/pgbench.html">https://www.postgresql.org/docs/10/static/pgbench.html</a>