由 John Doe 一月 12, 2026
摘要：Michael Stonebraker 曾经发表过一篇经典论文：OLTP 的镜中奇遇与发现之旅。其中以指令数为指标，统计数据库各个阶段的负载。
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PostgreSQL 处理器指令数测试
1. 下面我们在 PostgreSQL 的数据库中，创建一个表，插入一些数据，并对表数据进行清理和分析。
CREATE TABLE t_large (id integer, name text);
INSERT INTO t_large (id, name)
SELECT i, repeat('Pg', 16)
FROM generate_series(1, 1000000) AS s(i);
CREATE INDEX large_idx ON t_large (id);
VACUUM ANALYZE t_large;
2. 在准备好基础表和初始数据后，让我们查询下当前会话的后端进程 ID：
SELECT pg_backend_pid();
pg_backend_pid
----------------
22328
(1 row)
3. 在 Linux 命令行交互窗口中，使用 perf 打开 CPU 指令数计数器，针对进程 22328，统计它执行的指令数：
$ perf stat -einstructions:u -p 22328
注意：上面的命令中，“instructions:u” 中的 “:u”，是只统计用户态执行的指令数。我们排除于内核态的指令，去除一些干扰，统计结果更精准。
4. 回到前面的数据库会话中，执行目标 SQL：
SELECT * FROM t_large WHERE id = 202601;
5. 回到前面的 perf 命令窗口，执行Ctrl+C，就能看到结果了：
$ perf stat -einstructions:u -p 22328
^C
Performance counter stats for process id '22328':
440,708 instructions:u
6.691347285 seconds time elapsed
重复上面的步骤 3 到 5，再次观察测试结果：
$ perf stat -einstructions:u -p 22328
^C
Performance counter stats for process id '22328':
253,770 instructions:u
5.804768145 seconds time elapsed
Redrock Postgres 处理器指令数测试
1. 下面我们在 Redrock Postgres 的数据库中，创建一个表，插入一些数据，并对表数据进行清理和分析。
CREATE TABLE t_large (id integer, name text);
INSERT INTO t_large (id, name)
SELECT i, repeat('Pg', 16)
FROM generate_series(1, 1000000) AS s(i);
CREATE INDEX large_idx ON t_large (id);
VACUUM ANALYZE t_large;
2. 在准备好基础表和初始数据后，让我们查询下当前会话的后端进程 ID：
SELECT pg_backend_pid();
pg_backend_pid
----------------
23030
(1 row)
3. 在 Linux 命令行交互窗口中，使用 perf 打开 CPU 指令数计数器，针对进程 23030，统计它执行的指令数：
$ perf stat -einstructions:u -p 23030
4. 回到前面的数据库会话中，执行目标 SQL：
SELECT * FROM t_large WHERE id = 202601;
5. 回到前面的 perf 命令窗口，执行Ctrl+C，就能看到结果了：
$ perf stat -einstructions:u -p 23030
^C
Performance counter stats for process id '23030':
468,431 instructions:u
6.048133731 seconds time elapsed
重复上面的步骤 3 到 5，再次观察测试结果：
$ perf stat -einstructions:u -p 23030
^C
Performance counter stats for process id '23030':
237,542 instructions:u
6.472907115 seconds time elapsed
测试结果对比
汇总对比上面的测试结果，如下：
| PostgreSQL | Redrock Postgres | 提升率 | |
|---|---|---|---|
| 首次查询 | 440,708 | 468,431 | -6.3% |
| 二次查询 | 253,770 | 237,542 | 6.4% |
另外，我们最近改进了启用数据校验和情况下的查询性能，下面是基于开发版本的测试结果（启用数据校验和）：
| PostgreSQL | Redrock Postgres | 提升率 | |
|---|---|---|---|
| 首次查询 | 545,638 | 517,284 | 5.2% |
| 二次查询 | 265,435 | 249,524 | 6% |
该改进将会体现在 Redrock Postgres 的下一个版本中。
注意：PostgreSQL 18 更改了 initdb 的默认设置，启用了数据校验和（data checksums）。