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数据库

GPU数据库PG-strom安装及使用

發布時間：2023/12/10 数据库 61 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 GPU数据库PG-strom安装及使用小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

1 Postgresql安裝

1.1 獲取postgresql源碼

下載postgresql-9.5.10.tar.gz (https://www.postgresql.org/ftp/source/v9.5.10/)

解壓 tar -xzf postgresql-9.5.10.tar.gz

進入postgresql-9.5.10文件夾

1.2 編譯postgresql源碼

$ ./configure --prefix=/usr/pgsql-9.5 --enable-debug --enable-cassert

其中/usr/pgsql-9.5是安裝路徑，可以自定義

可能報錯：

通過rpm -qa | grep readline命令查看可以發現系統默認是自帶readline包

通過yum search readline搜索相關readline包，發現有個包readline-devel

安裝readline-devel

$ yum -y install -y readline-devel

構建源代碼

# 查看邏輯CPU的個數

$ cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l

依據邏輯CPU的個數設置并行數進行編譯

$ make -j 32

$ make install

其中32代表并行數量

設置環境變量

$ vi /etc/profile

export PATH=$PATH:/usr/pgsql-9.5/bin

刷新權限

source /etc/profile

確保pg_config是可運行的，其路徑是正確的。

這一步的設置很重要，因為PG_strom是跟postgresql共享配置文件的

$ which pg_config

$ pg_config --pgxs

如果此處不對，多半是環境變量設置問題。

1.3 創建linux用戶

useradd postgres

1.4 初始化數據庫

$ mkdir /usr/pgsql-9.5/data

$ mkdir -p /usr/pgsql-9.5/log

$ touch /usr/pgsql-9.5/log/pgsql.log

賦予目錄postgres用戶組權利

chown -R postgres:postgres /usr/pgsql-9.5/data

chown -R postgres:postgres /usr/pgsql-9.5/log

chown -R postgres:postgres /usr/pgsql-9.5/log/pgsql.log

初始化數據庫

$ su - postgres

$ initdb -D /usr/pgsql-9.5/data??????

可以看到/usr/pgsql-9.5/data目錄下產生了大量的文件

1.5 修改配置文件

設置監聽

$ vi /usr/pgsql-9.5/data/postgresql.conf??????

改#listen_addresses = 'localhost'? 為? listen_addresses='*'

信任遠程連接

$ vi /usr/pgsql-9.5/data/pg_hba.conf

修改如下內容，信任指定服務器連接（設置免密）

# IPv4 local connections:

host??? all???????????? all????? 0.0.0.0/0???????? trust

1.6 啟動postgresql

添加軟鏈接

$ ln -s /usr/pgsql-9.5/bin/psql

啟動

$ pg_ctl start -D /usr/pgsql-9.5/data

查看是否啟動，出現下面界面代表啟動成功

$ ps -ef | grep postgres

停止

$ pg_ctl stop -D /usr/pgsql-9.5/data

2 Postgresql使用

2.1 postgresql表操作參考

# 創建新表

CREATE TABLE user_tbl(name VARCHAR(20), signup_date DATE);

# 插入數據

INSERT INTO user_tbl(name, signup_date) VALUES('張三', '2013-12-22');

# 選擇記錄

SELECT * FROM user_tbl;

# 更新數據

UPDATE user_tbl set name = '李四' WHERE name = '張三';

# 刪除記錄

DELETE FROM user_tbl WHERE name = '李四' ;

# 添加欄位

ALTER TABLE user_tbl ADD email VARCHAR(40);

# 更新結構

ALTER TABLE user_tbl ALTER COLUMN signup_date SET NOT NULL;

# 更名欄位

ALTER TABLE user_tbl RENAME COLUMN signup_date TO signup;

# 刪除欄位

ALTER TABLE user_tbl DROP COLUMN email;

# 表格更名

ALTER TABLE user_tbl RENAME TO backup_tbl;

# 刪除表格

DROP TABLE IF EXISTS backup_tbl;

# 查看表

\dt+

# 查看數據庫

2.2 生成表數據

/home/users/chenzhuo/create.py文件（192.168.6.175）

生成data1.csv（1億行）、data2.csv（100w）與data3.csv（100w）（數據放在192.168.6.174的/opt目錄下）

2.3 postgresql使用

1）運行，進入postgres用戶

su - postgres

2）連接postgres數據庫

psql

3）生成表和導入數據：

CREATE TABLE mytable(name VARCHAR(20), time VARCHAR(20), phone VARCHAR(10));

COPY mytable FROM '/opt/data2.csv' ?WITH CSV? HEADER;

CREATE TABLE youtable(name VARCHAR(20), time VARCHAR(20), phone VARCHAR(10));

COPY youtable FROM '/opt/data2.csv'? WITH CSV? HEADER;

4）查詢操作：

1.關聯join

\timing on

select count(*) from mytable my inner join youtable you on my.name=you.name and my.time=you.time and my.phone =you.phone;

2.查詢Group by

3.子查詢

可能報錯：

出現中文編碼問題，加入

\encoding GBK

3 PG-strom安裝

3.1 PG_strom源碼下載

下載地址：https://github.com/heterodb/pg-strom

代碼說明：最新版本是2.0，但是由于還不穩定，存在一些bug，一開始就用最新版本，導致運行的時候出現一些莫名其妙的錯誤。建議下載1.x的版本。

下載后上傳到centos系統，解壓后，進入pg-strom文件夾。

3.2 PG_strom源碼編譯

$ make

$ make install

可能報錯：

1 pg_config?was not found

檢查postgresql的PATH環境變量是否配置正確

2 CUDA related files were not found

檢查CUDA安裝是否正確

3.3 修改配置文件

$ vi /usr/pgsql-9.5/data/postgresql.conf

shared_preload_libraries = '$libdir/pg_strom'

shared_buffers = 10GB

work_mem = 10GB

max_wal_size = 32GB

4 PG_strom使用

1）啟動pg-strom

$ su - postgres

$ pg_ctl -D /usr/pgsql-9.5/data start

出現以上紅色框，說明PG_strom已經安裝好了

啟動可能報錯：

在CUDA安裝下查找庫的動態鏈接器

$ sudo sh -c "echo /usr/local/cuda/lib64 > /etc/ld.so.conf.d/cuda-x86_64.conf"

$ sudo ldconfig ??????

$ bash

其他可能報錯：

NVIDIA的MPS is not running

啟動 mps-control

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

export CUDA_MPS_PIPE_DIRECTORY=/tmp/nvidia-mps

export CUDA_MPS_LOG_DIRECTORY=/tmp/nvidia-log

nvidia-cuda-mps-control -d

關閉mps-control

echo quit | nvidia-cuda-mps-control

執行完了，可以查看log 文件

2）添加插件

# psql

# CREATE EXTENSION pg_strom;

使用表操作與postgresql一樣。

5 citus安裝

5.1 獲取citus源碼

下載citus5.2.2版本，并上傳至服務器任意目錄

$ tar -xzvf citus-5.2.2.tar.gz

5.2 編譯、安裝

$ cd citus-5.2.2

$ ./configure

$ make

$ sudo make install

5.3 更改配置

添加插件

$ cd /usr/pgsql-9.5/data

$ vi postgresql.conf

# 在 shared_preload_libraries 參數中添加 'citus' 并放在第一個

shared_preload_libraries = 'citus'

5.4 測試插件是否安裝成功

重啟postgresql后，

$ su - postgres

$ psql

$ create extension citus;

5.5 citus集群安裝

在多臺服務器上執行安裝步驟3.1-3.4，并將其中一臺當做master，另外其他的為worker。

以下操作均在master上執行（hadoop3）：

添加所有worker節點信息

$ echo " 172.22.13.222 5432" | sudo -u postgres tee -a /usr/pgsql-9.5/data/pg_worker_list.conf

$ echo " 172.22.13.223 5432" | sudo -u postgres tee -a /usr/pgsql-9.5/data/pg_worker_list.conf

重新加載主數據庫設置

$ pg_ctl reload -D /usr/pgsql-9.5/data

驗證安裝是否成功

$ sudo -i -u postgres psql -c "SELECT * FROM master_get_active_worker_nodes();"

6 citus使用

以下操作均在master上執行：

連接psql

su – postgres

psql

建表

\timing on

create table t01(id int, id2 int, t text);

create table t02(id int, id2 int, t text);

定義為分布式表

SELECT master_create_distributed_table('t01', 'id2', 'hash');

SELECT master_create_distributed_table('t02', 'id2', 'hash');

創建分片

每個表創建16個分片，1個副本

SELECT master_create_worker_shards('t01', 16, 1);

SELECT master_create_worker_shards('t02', 16, 1);

制造數據

citus不支持insert 后面的SELECT另一張表的這種語法，支持下面的語法：

copy (select id, id, lpad(id::text, 5, id::text) from generate_series(1,100000000) as t(id)) to '/tmp/t01.txt';

copy t01 from '/tmp/t01.txt';

copy t02 from '/tmp/t01.txt';

執行

explain select a.t, b.t from t01 a, t02 b where a.id2=b.id2 and a.id2=5;

如果join時不使用分布鍵需進行

Set citus.task_executor_type to "task-tracker";?

explain select a.t, b.t from t01 a, t02 b where a.id=b.id2 and a.id2=5;

查看分片：

SELECT * from pg_dist_shard;

查看分片分布：

SELECT * from pg_dist_shard_placement order by shardid;

查看GPU使用情況：

watch -n 1 nvidia-smi

7 簡單性能測試

7.1 postgresql

set pg_strom.enabled=off;

1）創建測試表

create unlogged table test1 (id int, c1 int, c2 int, c3 int, c4 int, c5 int, c6 int, info text, crt_time timestamp);?

create unlogged table test2 (id int, c1 int, c2 int, c3 int, c4 int, c5 int, c6 int, info text, crt_time timestamp);

2）寫入測試數據

copy ( select?????????????

id,??

(random()*1000)::integer,??

(random()*1000)::integer,???

md5(random()::text),??

clock_timestamp()??

from generate_series(1,10000000)??

t(id)) to '/tmp/test1.txt';

copy ( select?????????????

id,??

(random()*1000)::integer,??

(random()*1000)::integer,???

md5(random()::text),??

clock_timestamp()??

from generate_series(1,100000000)??

t(id)) to '/tmp/test4.txt';

copy test1 from '/tmp/test1.txt';

copy test02 from '/tmp/test2.txt';

3）聚合函數

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select count(*) from test2;

13869ms

4）join

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select count(*) from test1 join test2 on test1.id = test2.id;

37693ms

4）group by

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select test1.c1,count(*) from test1 join test2 using (id) group by 1;

41698ms

5)子查詢

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from test1 where c1 = (select c1 from test2 where c1>500 order by c1 desc limit 1);

18902ms

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from (select id,c1 from test2 order by c1 desc) a limit 30;

23319ms

7.2 pg-strom單機

1）聚合函數

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select count(*) from test2;

9401ms

2）join

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select count(*) from test1 join test2 on test1.id = test2.id;

45232ms

3）group by

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select test1.c1,count(*) from test1 join test2 using (id) group by 1;

37968ms

4）子查詢

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from test1 where c1 = (select c1 from test2 where c1>500 order by c1 desc limit 1);

20260ms

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from (select id,c1 from test2 order by c1 desc) a limit 30;

21944ms

7.3 pg-strom分布式

1）創建測試表

create unlogged table test1 (id int, c1 int, c2 int, c3 int, c4 int, c5 int, c6 int, info text, crt_time timestamp);?

create unlogged table test2 (id int, c1 int, c2 int, c3 int, c4 int, c5 int, c6 int, info text, crt_time timestamp);

2）指定為分布式表

SELECT master_create_distributed_table('test1', 'id', 'hash');

SELECT master_create_distributed_table('test2', 'id', 'hash');

3）創建分片

每個表創建16個分片，1個副本

SELECT master_create_worker_shards('test1', 16, 1);

SELECT master_create_worker_shards('test2', 16, 1);

4)創建數據（不支持insert into … select）

copy ( select?????????????

id,??

(random()*1000)::integer,??

(random()*1000)::integer, ??

(random()*1000)::integer, ???

md5(random()::text),??

clock_timestamp()??

from generate_series(1,1000)??

t(id)) to '/tmp/test1.txt';

copy ( select?????????????

id,??

(random()*1000)::integer,??

(random()*1000)::integer,???

md5(random()::text),??

clock_timestamp()??

from generate_series(1,1000)??

t(id)) to '/tmp/test2.txt';

copy test1 from '/tmp/test1.txt';

copy test2 from '/tmp/test2.txt';

5）聚合函數

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select count(*) from test2;

5486ms

6）join

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select count(*) from test1 join test2 on test1.id = test2.id;

8542ms

7）group by

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select test1.c1,count(*) from test1 join test2 using (id) group by 1;

9781ms

8）子查詢

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from test1 where c1 = (select c1 from test2 where c1>500 order by c1 desc limit 1);

不支持=子查詢

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from (select id,c1 from test2 order by c1 desc) a limit 30;

不支持limit子查詢、order by子查詢。

7.4 對比

查詢	Postgres(ms)	Pg-strom單機(ms)	Pg-strom分布式(ms)
聚合函數	13869	9401	5486
join	37693	45232	8542
Group by	41698	37968	9781
子查詢	18902	20260	某些不支持
子查詢	23319	21944	某些不支持

性能分析：postgres與pg-strom單機速度差不多，但是pg-strom分布式速度更快，目前不支持子查詢。

postgres與pg-strom性能接近的原因分析：上述postgres與pg-strom單機的性能差別不大，經過分析發現是因為在查詢過程中，只有掃描（Custom Scan(GPUPreAgg)）部分用到了GPU，而在join上并沒有用到，還是Hash Join（不是GPU Hash Join）。

造成上述的原因是因為數據量太多，該型號的GPU處理性能受到限制。當把數據（1000w與1億行）的join改為（1000w與100w行）的join時，又用到了GPU Hash Join。建議更新更好的GPU型號設備。

7.5 報錯

語句較復雜時報錯（1000w與1億join）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的GPU数据库PG-strom安装及使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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