PostgreSQL 用CPU "硬解码" 提升1倍 数值运算能力 助力金融大数据量计算
来自： http://yq.aliyun.com/articles/7482
PostgreSQL 支持的数字类型包括整型，浮点，以及PG自己实现的numeric数据类型。
src/backend/utils/adt/numeric.c src/backend/utils/adt/float.c numeric可以存储非常大的数字，超过2^17次方个数字长度。提升了精度的同时，也带来了性能的损耗，不能充分利用CPU 的 “硬解码”能力。
typedef struct NumericVar { int ndigits; /* # of digits in digits[] - can be 0! */ int weight; /* weight of first digit */ int sign; /* NUMERIC_POS, NUMERIC_NEG, or NUMERIC_NAN */ int dscale; /* display scale */ NumericDigit *buf; /* start of palloc'd space for digits[] */ NumericDigit *digits; /* base-NBASE digits */ } NumericVar;
浮点类型就比numeric轻量很多，所以性能也会好很多，一倍左右。
在大数据的场合中，节约1倍的计算量是很可观的哦，特别是在金融行业，涉及到大量的数值计算。
如果你玩过greenplum, deepgreen, vitessedb ，也能发现在这些数据库产品的测试手册中，会提到使用money, float8类型来替换原有的numeric类型来进行测试。可以得到更好的性能。
但是money, float8始终是有一定的弊端的，超出精度时，结果可能不准确。
那么怎样提升numeric的性能又不会得到有误的结果呢？
我们可以使用fexeddecimal插件，如下：
https://github.com/2ndQuadrant/fixeddecimal fixeddecimal的原理很简单，实际上它是使用int8来存储的，整数位和小数位是在代码中固定的：
/* * The scale which the number is actually stored. * For example: 100 will allow 2 decimal places of precision * This must always be a '1' followed by a number of '0's. */ #define FIXEDDECIMAL_MULTIPLIER 100LL /* * Number of decimal places to store. * This number should be the number of decimal digits that it takes to * represent FIXEDDECIMAL_MULTIPLIER - 1 */ #define FIXEDDECIMAL_SCALE 2
如果 FIXEDDECIMAL_SCALE 设置为2，则FIXEDDECIMAL_MULTIPLIER 设置为100，如果 FIXEDDECIMAL_SCALE 设置为3，FIXEDDECIMAL_MULTIPLIER 设置为1000。也就是通过整型来存储，显示时除以multiplier得到整数部分，取余得到小数部分。
/* * fixeddecimal2str * Prints the fixeddecimal 'val' to buffer as a string. * Returns a pointer to the end of the written string. */ static char * fixeddecimal2str(int64 val, char *buffer) { char *ptr = buffer; int64 integralpart = val / FIXEDDECIMAL_MULTIPLIER; int64 fractionalpart = val % FIXEDDECIMAL_MULTIPLIER; if (val < 0) { fractionalpart = -fractionalpart; /* * Handle special case for negative numbers where the intergral part * is zero. pg_int64tostr() won't prefix with "-0" in this case, so * we'll do it manually */ if (integralpart == 0) *ptr++ = '-'; } ptr = pg_int64tostr(ptr, integralpart); *ptr++ = '.'; ptr = pg_int64tostr_zeropad(ptr, fractionalpart, FIXEDDECIMAL_SCALE); return ptr; } </pre> 所以fixeddecimal能存取的值范围就是INT8的范围除以multiplier。
postgres=# select 9223372036854775807::int8; int8 --------------------- 9223372036854775807 (1 row) postgres=# select 9223372036854775808::int8; ERROR: 22003: bigint out of range LOCATION: numeric_int8, numeric.c:2955 postgres=# select 92233720368547758.07::fixeddecimal; fixeddecimal ---------------------- 92233720368547758.07 (1 row) postgres=# select 92233720368547758.08::fixeddecimal; ERROR: 22003: value "92233720368547758.08" is out of range for type fixeddecimal LOCATION: scanfixeddecimal, fixeddecimal.c:499 </pre> 另外需要注意，编译fixeddecimal需要用到支持__int128的编译器，gcc 4.9.3是支持的。所以如果你用的gcc版本比较低的话，需要提前更新好gcc。
http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/163877040201601313814429/ 下面测试一下fixeddecimal+PostgreSQL 9.5的性能表现，对1亿数据进行加减乘除以及聚合的运算，看float8, numeric, fixeddecimal类型的运算结果和速度：使用auto_explain记录下对比float8,numeric,fixeddecimal的执行计划和耗时。
psql \timing postgres=# load 'auto_explain'; LOAD Time: 2.328 ms postgres=# set auto_explain.log_analyze =true; SET Time: 0.115 ms postgres=# set auto_explain.log_buffers =true; SET Time: 0.080 ms postgres=# set auto_explain.log_nested_statements=true; SET Time: 0.073 ms postgres=# set auto_explain.log_timing=true; SET Time: 0.089 ms postgres=# set auto_explain.log_triggers=true; SET Time: 0.076 ms postgres=# set auto_explain.log_verbose=true; SET Time: 0.074 ms postgres=# set auto_explain.log_min_duration=0; SET Time: 0.149 ms postgres=# set client_min_messages ='log'; SET Time: 0.144 ms postgres=# set work_mem='8GB'; SET Time: 0.152 ms postgres=# select sum(i::numeric),min(i::numeric),max(i::numeric),avg(i::numeric),sum(3.0::numeric*(i::numeric+i::numeric)),avg(i::numeric/3.0::numeric) from generate_series(1,100000000) t(i); LOG: duration: 241348.655 ms plan: Query Text: select sum(i::numeric),min(i::numeric),max(i::numeric),avg(i::numeric),sum(3.0::numeric*(i::numeric+i::numeric)),avg(i::numeric/3.0::numeric) from generate_series(1,100000000) t(i); Aggregate (cost=50.01..50.02 rows=1 width=4) (actual time=241348.631..241348.631 rows=1 loops=1) Output: sum((i)::numeric), min((i)::numeric), max((i)::numeric), avg((i)::numeric), sum((3.0 * ((i)::numeric + (i)::numeric))), avg(((i)::numeric / 3.0)) -> Function Scan on pg_catalog.generate_series t (cost=0.00..10.00 rows=1000 width=4) (actual time=12200.116..22265.586 rows=100000000 loops=1) Output: i Function Call: generate_series(1, 100000000) sum | min | max | avg | sum | avg ------------------+-----+-----------+-----------------------+---------------------+------------------------------- 5000000050000000 | 1 | 100000000 | 50000000.500000000000 | 30000000300000000.0 | 16666666.83333333333333333333 (1 row) Time: 243149.286 ms postgres=# select sum(i::float8),min(i::float8),max(i::float8),avg(i::float8),sum(3.0::float8*(i::float8+i::float8)),avg(i::float8/3.0::float8) from generate_series(1,100000000) t(i); LOG: duration: 112407.004 ms plan: Query Text: select sum(i::float8),min(i::float8),max(i::float8),avg(i::float8),sum(3.0::float8*(i::float8+i::float8)),avg(i::float8/3.0::float8) from generate_series(1,100000000) t(i); Aggregate (cost=50.01..50.02 rows=1 width=4) (actual time=112406.967..112406.967 rows=1 loops=1) Output: sum((i)::double precision), min((i)::double precision), max((i)::double precision), avg((i)::double precision), sum(('3'::double precision * ((i)::double precision + (i)::double precision))), avg(((i)::double precision / '3'::double precision)) -> Function Scan on pg_catalog.generate_series t (cost=0.00..10.00 rows=1000 width=4) (actual time=12157.571..20994.444 rows=100000000 loops=1) Output: i Function Call: generate_series(1, 100000000) sum | min | max | avg | sum | avg ----------------+-----+-----------+------------+----------------------+------------------ 5.00000005e+15 | 1 | 100000000 | 50000000.5 | 3.00000003225094e+16 | 16666666.8333333 (1 row) Time: 114208.528 ms postgres=# select sum(i::fixeddecimal),min(i::fixeddecimal),max(i::fixeddecimal),avg(i::fixeddecimal),sum(3.0::fixeddecimal*(i::fixeddecimal+i::fixeddecimal)),avg(i::fixeddecimal/3.0::fixeddecimal) from generate_series(1,100000000) t(i); LOG: duration: 97956.458 ms plan: Query Text: select sum(i::fixeddecimal),min(i::fixeddecimal),max(i::fixeddecimal),avg(i::fixeddecimal),sum(3.0::fixeddecimal*(i::fixeddecimal+i::fixeddecimal)),avg(i::fixeddecimal/3.0::fixeddecimal) from generate_series(1,100000000) t(i); Aggregate (cost=50.01..50.02 rows=1 width=4) (actual time=97956.431..97956.431 rows=1 loops=1) Output: sum((i)::fixeddecimal), min((i)::fixeddecimal), max((i)::fixeddecimal), avg((i)::fixeddecimal), sum(('3.00'::fixeddecimal * ((i)::fixeddecimal + (i)::fixeddecimal))), avg(((i)::fixeddecimal / '3.00'::fixeddecimal)) -> Function Scan on pg_catalog.generate_series t (cost=0.00..10.00 rows=1000 width=4) (actual time=12168.630..20874.617 rows=100000000 loops=1) Output: i Function Call: generate_series(1, 100000000) sum | min | max | avg | sum | avg ---------------------+------+--------------+-------------+----------------------+------------- 5000000050000000.00 | 1.00 | 100000000.00 | 50000000.50 | 30000000300000000.00 | 16666666.83 (1 row) Time: 99763.032 ms </pre> 性能对比:
注意上面的测试case,
float8的结果已经不准确了，fixeddecimal使用了默认的scale=2，所以小数位保持2位精度。
numeric则精度更高，显示的部分没有显示全，这是PG内部控制的。
另外需要注意的是，fixeddecimal对于超出精度的部分是做的截断，不是round, 因此123.555是存的12355而不是12356。
postgres=# select '123.555'::fixeddecimal; fixeddecimal -------------- 123.55 (1 row) postgres=# select '123.555'::fixeddecimal/'123.556'::fixeddecimal; ?column? ---------- 1.00 (1 row) postgres=# select '124.555'::fixeddecimal/'123.556'::fixeddecimal; ?column? ---------- 1.00 (1 row) postgres=# select 124.555/123.556; ?column? -------------------- 1.0080854025704944 (1 row) </pre> 声明：云栖社区站内文章，未经作者本人允许或特别声明，严禁转载，但欢迎分享。
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