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简而言之
  • 使用标准的 pgbench 测试，对 由 ClickHouse 托管的 Postgres、AWS RDS (16k 预配置 IOPS) 和 Aurora IO Optimized 进行了基准测试
  • 性能：ClickHouse 基于 NVMe 的 Postgres 在 IO 密集型工作负载下可实现 4.3–9 倍性能提升，在 CPU 密集型场景下快 12%
  • 非常适合快速增长的 AI 驱动型工作负载，这类工作负载需要高事务速率、低延迟数据访问，以及不受 IO 瓶颈影响的稳定可预测性能

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基准测试概览

我们使用 PostgreSQL 的标准基准测试工具 pgbench 进行了全面的性能测试，以评估中等并发和高并发场景下的工作负载性能。

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基准测试

所有性能测试均使用计算能力相同的客户端 VM 进行。为确保比较公平，该 VM 与 PostgreSQL 数据库部署在同一区域和同一可用区。

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测试 1：IO 密集型——读+写 (500 GB 数据集)

相较于 RDS (16k IOPS) 的性能提升：
  • TPS 提升 326% (快 4.3 倍)
相较于 Aurora IO Optimized 的性能提升：
  • TPS 提升 345% (快 4.5 倍)
分析：混合读写工作负载最能体现 NVMe 存储的显著性能优势，也代表了快速增长的 AI 驱动型工作负载中最贴近真实的场景——这类场景既需要高吞吐的数据摄取，也需要低延迟读取。由 ClickHouse 托管的 Postgres 在更高并发下达到 19.8K TPS，表明 NVMe 存储在负载升高时依然能够有效扩展。这比 RDS 和 Aurora 快 4.3-4.5 倍。网络附加存储方案在写密集型操作中明显吃力，RDS 和 Aurora 的 TPS 即使在已预配容量、Aurora 甚至启用 IO Optimized 配置的情况下，最高也只有 4.4K-4.6K。

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测试设置

此测试评估在大型 500 GB 数据集下的混合读写性能，同时对存储子系统的读路径和写路径施加压力。 实例配置：
配置由 ClickHouse 托管的 Postgres配备 16k IOPS 的 RDSAurora IO Optimized
PG 版本171717
vCPU161616
RAM64 GB64 GB128 GB
磁盘大小1 TB1 TB1 TB
磁盘类型NVMe (无限制 IOPS)网络附加存储 (16,000 IOPS)网络附加存储 (IO Optimized)
测试配置： 
# 初始化数据库（500 GB 数据集）
pgbench -i -s 34247

# 读写基准测试
pgbench -c 256 -j 16 -T 600 -M prepared -P 30

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测试 2：IO 密集型 - 只读 (500 GB 数据集)

相较于 RDS (16k IOPS) 的性能提升：
  • TPS 高出 802% (速度快 9.0 倍)
分析：对于受 IO 瓶颈限制的读密集型工作负载，性能差距会显著拉大。由 ClickHouse 托管的 Postgres 实现了 84.8K TPS，而在计算资源相同的情况下，配置了 16,000 预配置 IOPS 的 RDS 仅达到 9.4K TPS。关键差异在于：ClickHouse 的 NVMe 存储能够随并发度提升而扩展，而网络附加存储仍受限于预配置 IOPS 的上限。即使配置了预配置 IOPS，RDS 仍比 ClickHouse 慢 9 倍，这表明对于 IO 密集型工作负载而言，存储架构至关重要。

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设置

此测试评估在 500 GB 的大型数据集无法完全装入内存时的读取性能，重点考察磁盘 I/O 能力。 实例配置：
配置由 ClickHouse 托管的 Postgres配备 16k IOPS 的 RDS
PG 版本1717
vCPU1616
RAM64 GB64 GB
磁盘大小1 TB1 TB
磁盘类型NVMe (IOPS 不受限)网络附加存储 (16,000 IOPS)
测试配置： 
# 初始化数据库（500 GB 数据集）
pgbench -i -s 34247

# 只读基准测试
pgbench -c 256 -j 16 -T 600 -M prepared -P 30 -S

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测试 3：CPU 密集型 (数据可放入内存)

性能提升：
  • TPS 比 RDS PostgreSQL 高 12.3%
分析：即使在磁盘 I/O 极少、主要受 CPU 限制的场景下，由 ClickHouse 托管的 Postgres 仍以 36.5K TPS 领跑。尽管两项服务的 CPU 利用率都达到 100%，ClickHouse 的 NVMe 存储仍凭借更高的缓存命中率带来了更优的性能。相较于 RDS 的 12% 优势表明，即使在工作负载主要受 CPU 限制时，底层基础设施依然具备很高的效率。

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设置

此测试评估在工作集完全驻留于内存中时的 CPU 性能，从而将磁盘 I/O 的影响降到最低。 实例配置：
配置由 ClickHouse 托管的 PostgresRDS PostgreSQL
PG 版本1717
vCPU22
RAM8 GB8 GB
磁盘类型NVMe网络附加存储 (gp3)
测试配置： 
# 初始化数据库（2 GB 数据集）
pgbench -i -s 136

# 预热运行，将数据集加载到内存中
pgbench -c 1 -T 60 -S -M prepared

# 运行基准测试（只读，预处理语句）
pgbench -c 32 -j 16 -T 300 -S -M prepared -P 30

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性能概述

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关键发现

在这三种基准测试场景中，由 ClickHouse 托管的 Postgres 均持续展现出更优的性能：
  1. IO 密集型读写工作负载：与 RDS (16k IOPS) 和 Aurora IO Optimized 相比，TPS 高出 4.3–4.5 倍
  2. IO 密集型读取工作负载：与 16k IOPS 的 RDS 相比，TPS 高出 9 倍
  3. CPU 密集型工作负载：TPS 比 RDS 高出 12%

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Postgres by ClickHouse 何时更具优势

Postgres by ClickHouse 非常适合以下应用：
  • 支撑快速增长的 AI 驱动型工作负载，这类工作负载需要高吞吐量的数据摄取、频繁的 upsert、实时特征更新，以及通过与 ClickHouse 的无缝集成直接获得面向 OLAP 工作负载的分析能力
  • 需要频繁写入、更新，或混合读写操作
  • 需要稳定可预测的高性能存储
  • 当前受传统托管 Postgres 服务的 IOPS 限制
如果你预计后续会开展分析，并预期会与 ClickHouse 深度集成——这在现代 AI 工作负载中很常见，因为事务型数据会流向实时仪表盘、特征存储和 ML 管道——那么 Postgres by ClickHouse 应该成为你的默认选择。原生集成免除了复杂的 ETL 管道，并让数据能够在业务数据库与分析查询之间无缝流动。

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NVMe 架构优势

性能优势源于底层架构的根本差异：
方面NVMe 存储 (Managed Postgres)网络附加存储 (预配置 IOPS)
IOPS10 万到几乎不设上限预配 16,000
网络跳数零 (本地设备)每次磁盘操作都需要一次网络往返
性能扩展性随并发提升近似线性扩展受预配 IOPS 限制
如需进一步了解 NVMe 存储的性能优势，请参见 NVMe 驱动的性能。

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成本效益

除了原始性能外，由 ClickHouse 托管的 Postgres 还具备更出色的性价比：
  • 单位成本吞吐量更高：与配备 16k 预配置 IOPS 的 RDS 和 Aurora IO Optimized 相比，TPS 可提高 4-9 倍
  • 成本更可预测：无需额外预配 IOPS 容量——已包含无限本地 IOPS
  • 计算资源需求更低：凭借更高的 I/O 效率，使用更小的实例规格即可达到目标性能
  • 对只读副本的需求更少：更高的单实例吞吐量可降低对横向扩缩容的需求
对于当前受 IOPS 限制的工作负载，切换到 Managed Postgres 可以免去昂贵的 预配置 IOPS 或 IO Optimized 配置，同时显著提升性能。

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参考资料

完整的基准测试数据、配置以及详细指标可在我们的基准测试结果电子表格中查看。

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其他资源

最后修改于 2026年6月10日