从ClickBench到PostgresBench[ClickBench](https://benchmark.clickhouse.com/)是广泛引用的OLAP基准测试采用透明可复现方法测试40多种数据库查询、数据集和结果公开可验证和改进。PostgresBench将同样方法用于事务性Postgres工作负载规则如下使用广为人知的标准工作负载所有测试服务基础设施一致公布所有配置结果可复现允许任何人提交结果或标记问题。基准测试设计工作负载PostgresBench基于pgbench构建它是[标准的Postgres基准测试工具](https://www.postgresql.org/docs/current/pgbench.html)用其自带类似TPC - B的工作负载模拟短时间并发事务含频繁写入和更新操作是常见事务模式的合理代理如支付、订单处理、库存更新等。选择pgbench是因为sysbench和Percona TPCC为MySQL工作负载设计pgbench更适合Postgres基准测试且随Postgres发布可轻松复现结果。运行参数每次基准测试运行使用以下参数pgbench -c 256 -j 16 -T 600 -M prepared -P 30 \ -s $SCALE_FACTOR \ -h $PGHOST -p $PGPORT -U $PGUSER -d $PGDATABASE以256个客户端和16个线程运行反映生产环境事务性工作负载实际并发情况。每次运行持续10分钟度过预热阶段并捕获稳定吞吐量。测试两个规模因子6849约100 GB和34247约500 GB对应实际Postgres部署典型数据集大小了解服务在数据增长时处理存储压力的情况。捕获的指标报告每个配置三次运行的平均TPS、平均延迟、P95延迟和P99延迟公布最佳和最差运行排名单独运行详细信息可在仓库查看。公平性客户端机器设置在us - east - 2区域配置16 vCPU、64 GB的实例运行基准测试客户端确保客户端不成为瓶颈。所有服务在同一区域测试结果仅反映数据库性能不涉及跨区域网络延迟。未按可用区放置客户端和数据库未来可能考虑添加此设置。[欢迎贡献](https://github.com/ClickHouse/PostgresBench/issues)。实例选择多数服务目标是1:4的CPU与内存比测试4 vCPU/16GB内存和16 vCPU/64GB内存两种规格。Aurora无符合此比例的实例类用1:8的比例测试4 vCPU/32 GB内存和16 vCPU/128 GB内存两种规格。为所有支持的服务包括AWS RDS和Aurora使用带NVMe缓存的[Graviton实例](https://en.wikipedia.org/wiki/AWS_Graviton)让竞争对手获相同硬件优势。单节点所有服务提供高可用性但底层架构不同。因关注单节点计算和存储性能测试时未启用高可用性未来可能将高可用性配置作为单独维度添加。默认Postgres配置不修改各服务的默认PostgreSQL配置每个系统用出厂设置测试反映大多数用户典型行为。未来可能将Postgres配置作为额外维度考虑。关于定价的说明测试时ClickHouse托管的Postgres服务未发布未比较定价。预计其定价在类似硬件配置下有竞争力服务发布后可从结果推断性价比。首批测试对象包含的系统PostgresBench首次发布涵盖五个服务每个服务在两种实例配置下测试较小的4 vCPU / 16 GB配置和较大的16 vCPU / 64 GB配置或等效配置。所有服务在us - east - 2区域测试禁用高可用性根据提供商支持情况使用Postgres 17或18测试时Aurora是唯一用Postgres 17的服务。结果相同脚本在所有系统上运行相同基准测试每次运行独立机器或数据库无其他并发进程。以下是结果汇总表所有结果可在PostgresBench查看。规模因子6849约100 GB服务规格TPS平均延迟msP95msP99msClickHouse托管的Postgres小617241.46664.02780.89ClickHouse托管的Postgres大286688.90810.23111.683AWS Aurora小268595.297165.546298.391AWS Aurora大1262820.24230.97239.044AWS RDS小488252.41998.005124.198AWS RDS大813331.43572.50997.688Neon小284789.907106.145116.473Neon大856329.83241.42349.213Crunchy Bridge小633840.37666.10985.837Crunchy Bridge大1479017.26928.32234.61规模因子34247约500 GB服务规格TPS平均延迟msP95msP99msClickHouse托管的Postgres大263289.70311.40213.197AWS Aurora大1040224.58136.17846.493AWS RDS大509250.23988.656117.905Neon大780232.80447.53956.302Crunchy Bridge大1111322.99636.40241.683开始使用我们的原生Postgres服务要试用ClickHouse的原生Postgres服务请使用此链接注册私密预览版。[注册](https://clickhouse.com/cloud/postgres?locblog - cta - 318 - get - started - with - our - native - postgres - service - sign - uputm_blogctaid318)为何ClickHouse托管的Postgres在此次基准测试中领先TPC - B工作负载融合读写操作因持续DMLUPDATE活动生成WAL记录可能成I/O密集型工作负载常见于快速增长的OLTP工作负载磁盘性能是Postgres性能关键因素。ClickHouse托管的Postgres由与计算资源物理共置的NVMe存储支持磁盘访问延迟达微秒级有持续高IOPS不受租户共享或网络带宽限制能显著提升性能不影响[可用性](https://clickhouse.com/blog/enterprise - postgres - service - in - clickhouse - cloud?locpostgresWeek5#cross - az - ha)或[持久性](https://clickhouse.com/blog/enterprise - postgres - service - in - clickhouse - cloud?locpostgresWeek5#backups - pitr - and - forks)。相比之下EBS支持的卷会引入网络延迟写密集型工作负载中每次提交开销累积影响性能。简而言之大多数情况下Postgres并不慢而是您的存储有问题。请关注我们即将发布的关于此主题的深入技术分析。下图展示从传统Postgres迁移到NVMe支持的Postgres时磁盘绑定工作负载的P99延迟降低情况。对于主要受磁盘IOPS和延迟限制的Postgres工作负载这种架构差异是决定性因素基准测试结果直接反映了这一点。可验证性设计完整的基准测试仓库是开源的为每次运行发布结构化的JSON数据结果可编程比较仓库含运行基准测试的脚本和所有原始结果配置不正确或对服务有不公平优势可公开审查和修正。仓库地址为[github.com/ClickHouse/PostgresBench](http://github.com/ClickHouse/PostgresBench)。提交结果要对自己的实例运行基准测试执行以下命令运行时间约30到40分钟。# 设置连接参数 export PGHOSTyour - database - host export PGPORT5432 export PGUSERpostgres export PGPASSWORDyour - password export PGDATABASEpostgres # 必需实例硬件详细信息 export VCPUS16 export RAM_GB64 # 必需实例元数据 export SYSTEM_NAMEPostgres by ClickHouse export INSTANCE_TYPEm8gd.4xlarge export INSTANCE_STORAGE950 GB - NVMe export PRIMARY_STORAGENVMe # 可选输出 export OUT_JSONresults.json # 输出文件名默认oltpbench_result.json # 运行基准测试 ./run.sh脚本处理数据初始化运行三次基准测试并将结果写入JSON文件。添加系统步骤如下克隆基准测试仓库按文档基础设施设置匹配测试实例规格使用公布的参数运行run.sh创建拉取请求提交结果我们将审查配置并发布结果。PostgresBench已上线[PostgresBench](https://postgresbench.clickhouse.com/)现已上线所有基准测试结果均可公开查看和比较。您是否有兴趣将您的系统添加到测试列表中欢迎贡献克隆[仓库](https://github.com/ClickHouse/PostgresBench)运行基准测试提交您的结果帮助我们打造最全面的Postgres性能参考。开始使用我们的原生Postgres服务要试用ClickHouse的原生Postgres服务请使用此链接注册私密预览版。[注册](https://clickhouse.com/cloud/postgres?locblog - cta - 319 - get - started - with - our - native - postgres - service - sign - uputm_blogctaid319)分享此文章复制链接 分享到Y Combinator 分享到Twitter 分享到BlueSky 分享到Facebook 分享到LinkedIn订阅我们的时事通讯及时了解功能发布、产品路线图、支持和云服务信息正在加载表单...近期文章[查看所有博客](/blog)公司与文化[开源十年如彩色玻璃般的视角](/blog/ten - years - of - open - source - a - stained - glass - view)Tyler Hannan · 2026年6月19日用户案例[超越仓库METRO Markets如何在ClickHouse Cloud上构建全能数据平台](/blog/metro - markets - data - warehouse)ClickHouse · 2026年6月18日产品[为何人人都在谈论实时分析来自 “黄色公司” 的注解](/blog/why - everyone - is - talking - about - real - analytics - yellow - company)ClickHouse · 2026年6月18日用户案例[Appcues借助ClickHouse Cloud实现个性化客户参与](/blog/appcues - customer - engagement - analytics)ClickHouse · 2026年6月18日关注我们[X](https://x.com/ClickhouseDB X) [Bluesky](https://bsky.app/profile/clickhouse.com Bluesky) [Slack](/slack Slack) [GitHub](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse GitHub) [Telegram](https://telegram.me/clickhouse_en Telegram) [Meetup](https://www.meetup.com/pro/clickhouse Meetup) [Rss](/rss.xml Rss)产品[ClickHouse Cloud](/cloud)[Bring Your Own Cloud](/cloud/bring - 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PostgresBench上线！ClickHouse托管Postgres服务基准测试领先，邀您参与测试
发布时间：2026/6/21 17:41:12
从ClickBench到PostgresBench[ClickBench](https://benchmark.clickhouse.com/)是广泛引用的OLAP基准测试采用透明可复现方法测试40多种数据库查询、数据集和结果公开可验证和改进。PostgresBench将同样方法用于事务性Postgres工作负载规则如下使用广为人知的标准工作负载所有测试服务基础设施一致公布所有配置结果可复现允许任何人提交结果或标记问题。基准测试设计工作负载PostgresBench基于pgbench构建它是[标准的Postgres基准测试工具](https://www.postgresql.org/docs/current/pgbench.html)用其自带类似TPC - B的工作负载模拟短时间并发事务含频繁写入和更新操作是常见事务模式的合理代理如支付、订单处理、库存更新等。选择pgbench是因为sysbench和Percona TPCC为MySQL工作负载设计pgbench更适合Postgres基准测试且随Postgres发布可轻松复现结果。运行参数每次基准测试运行使用以下参数pgbench -c 256 -j 16 -T 600 -M prepared -P 30 \ -s $SCALE_FACTOR \ -h $PGHOST -p $PGPORT -U $PGUSER -d $PGDATABASE以256个客户端和16个线程运行反映生产环境事务性工作负载实际并发情况。每次运行持续10分钟度过预热阶段并捕获稳定吞吐量。测试两个规模因子6849约100 GB和34247约500 GB对应实际Postgres部署典型数据集大小了解服务在数据增长时处理存储压力的情况。捕获的指标报告每个配置三次运行的平均TPS、平均延迟、P95延迟和P99延迟公布最佳和最差运行排名单独运行详细信息可在仓库查看。公平性客户端机器设置在us - east - 2区域配置16 vCPU、64 GB的实例运行基准测试客户端确保客户端不成为瓶颈。所有服务在同一区域测试结果仅反映数据库性能不涉及跨区域网络延迟。未按可用区放置客户端和数据库未来可能考虑添加此设置。[欢迎贡献](https://github.com/ClickHouse/PostgresBench/issues)。实例选择多数服务目标是1:4的CPU与内存比测试4 vCPU/16GB内存和16 vCPU/64GB内存两种规格。Aurora无符合此比例的实例类用1:8的比例测试4 vCPU/32 GB内存和16 vCPU/128 GB内存两种规格。为所有支持的服务包括AWS RDS和Aurora使用带NVMe缓存的[Graviton实例](https://en.wikipedia.org/wiki/AWS_Graviton)让竞争对手获相同硬件优势。单节点所有服务提供高可用性但底层架构不同。因关注单节点计算和存储性能测试时未启用高可用性未来可能将高可用性配置作为单独维度添加。默认Postgres配置不修改各服务的默认PostgreSQL配置每个系统用出厂设置测试反映大多数用户典型行为。未来可能将Postgres配置作为额外维度考虑。关于定价的说明测试时ClickHouse托管的Postgres服务未发布未比较定价。预计其定价在类似硬件配置下有竞争力服务发布后可从结果推断性价比。首批测试对象包含的系统PostgresBench首次发布涵盖五个服务每个服务在两种实例配置下测试较小的4 vCPU / 16 GB配置和较大的16 vCPU / 64 GB配置或等效配置。所有服务在us - east - 2区域测试禁用高可用性根据提供商支持情况使用Postgres 17或18测试时Aurora是唯一用Postgres 17的服务。结果相同脚本在所有系统上运行相同基准测试每次运行独立机器或数据库无其他并发进程。以下是结果汇总表所有结果可在PostgresBench查看。规模因子6849约100 GB服务规格TPS平均延迟msP95msP99msClickHouse托管的Postgres小617241.46664.02780.89ClickHouse托管的Postgres大286688.90810.23111.683AWS Aurora小268595.297165.546298.391AWS Aurora大1262820.24230.97239.044AWS RDS小488252.41998.005124.198AWS RDS大813331.43572.50997.688Neon小284789.907106.145116.473Neon大856329.83241.42349.213Crunchy Bridge小633840.37666.10985.837Crunchy Bridge大1479017.26928.32234.61规模因子34247约500 GB服务规格TPS平均延迟msP95msP99msClickHouse托管的Postgres大263289.70311.40213.197AWS Aurora大1040224.58136.17846.493AWS RDS大509250.23988.656117.905Neon大780232.80447.53956.302Crunchy Bridge大1111322.99636.40241.683开始使用我们的原生Postgres服务要试用ClickHouse的原生Postgres服务请使用此链接注册私密预览版。[注册](https://clickhouse.com/cloud/postgres?locblog - cta - 318 - get - started - with - our - native - postgres - service - sign - uputm_blogctaid318)为何ClickHouse托管的Postgres在此次基准测试中领先TPC - B工作负载融合读写操作因持续DMLUPDATE活动生成WAL记录可能成I/O密集型工作负载常见于快速增长的OLTP工作负载磁盘性能是Postgres性能关键因素。ClickHouse托管的Postgres由与计算资源物理共置的NVMe存储支持磁盘访问延迟达微秒级有持续高IOPS不受租户共享或网络带宽限制能显著提升性能不影响[可用性](https://clickhouse.com/blog/enterprise - postgres - service - in - clickhouse - cloud?locpostgresWeek5#cross - az - ha)或[持久性](https://clickhouse.com/blog/enterprise - postgres - service - in - clickhouse - cloud?locpostgresWeek5#backups - pitr - and - forks)。相比之下EBS支持的卷会引入网络延迟写密集型工作负载中每次提交开销累积影响性能。简而言之大多数情况下Postgres并不慢而是您的存储有问题。请关注我们即将发布的关于此主题的深入技术分析。下图展示从传统Postgres迁移到NVMe支持的Postgres时磁盘绑定工作负载的P99延迟降低情况。对于主要受磁盘IOPS和延迟限制的Postgres工作负载这种架构差异是决定性因素基准测试结果直接反映了这一点。可验证性设计完整的基准测试仓库是开源的为每次运行发布结构化的JSON数据结果可编程比较仓库含运行基准测试的脚本和所有原始结果配置不正确或对服务有不公平优势可公开审查和修正。仓库地址为[github.com/ClickHouse/PostgresBench](http://github.com/ClickHouse/PostgresBench)。提交结果要对自己的实例运行基准测试执行以下命令运行时间约30到40分钟。# 设置连接参数 export PGHOSTyour - database - host export PGPORT5432 export PGUSERpostgres export PGPASSWORDyour - password export PGDATABASEpostgres # 必需实例硬件详细信息 export VCPUS16 export RAM_GB64 # 必需实例元数据 export SYSTEM_NAMEPostgres by ClickHouse export INSTANCE_TYPEm8gd.4xlarge export INSTANCE_STORAGE950 GB - NVMe export PRIMARY_STORAGENVMe # 可选输出 export OUT_JSONresults.json # 输出文件名默认oltpbench_result.json # 运行基准测试 ./run.sh脚本处理数据初始化运行三次基准测试并将结果写入JSON文件。添加系统步骤如下克隆基准测试仓库按文档基础设施设置匹配测试实例规格使用公布的参数运行run.sh创建拉取请求提交结果我们将审查配置并发布结果。PostgresBench已上线[PostgresBench](https://postgresbench.clickhouse.com/)现已上线所有基准测试结果均可公开查看和比较。您是否有兴趣将您的系统添加到测试列表中欢迎贡献克隆[仓库](https://github.com/ClickHouse/PostgresBench)运行基准测试提交您的结果帮助我们打造最全面的Postgres性能参考。开始使用我们的原生Postgres服务要试用ClickHouse的原生Postgres服务请使用此链接注册私密预览版。[注册](https://clickhouse.com/cloud/postgres?locblog - cta - 319 - get - started - with - our - native - postgres - service - sign - uputm_blogctaid319)分享此文章复制链接 分享到Y Combinator 分享到Twitter 分享到BlueSky 分享到Facebook 分享到LinkedIn订阅我们的时事通讯及时了解功能发布、产品路线图、支持和云服务信息正在加载表单...近期文章[查看所有博客](/blog)公司与文化[开源十年如彩色玻璃般的视角](/blog/ten - years - of - open - source - a - stained - glass - view)Tyler Hannan · 2026年6月19日用户案例[超越仓库METRO Markets如何在ClickHouse Cloud上构建全能数据平台](/blog/metro - markets - data - warehouse)ClickHouse · 2026年6月18日产品[为何人人都在谈论实时分析来自 “黄色公司” 的注解](/blog/why - everyone - is - talking - about - real - analytics - yellow - company)ClickHouse · 2026年6月18日用户案例[Appcues借助ClickHouse Cloud实现个性化客户参与](/blog/appcues - customer - engagement - analytics)ClickHouse · 2026年6月18日关注我们[X](https://x.com/ClickhouseDB X) [Bluesky](https://bsky.app/profile/clickhouse.com Bluesky) [Slack](/slack Slack) [GitHub](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse GitHub) [Telegram](https://telegram.me/clickhouse_en Telegram) [Meetup](https://www.meetup.com/pro/clickhouse Meetup) [Rss](/rss.xml Rss)产品[ClickHouse Cloud](/cloud)[Bring Your Own Cloud](/cloud/bring - 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