文章摘要
ClickHouse团队基于其性能优先的设计理念，构建了PostgresBench，一个公开、可复现的基准测试工具，用于比较不同托管Postgres服务的性能表现。
文章总结
好的，这是根据您的要求，对原文进行中文重述和精简后的版本：
标题：PostgresBench：一个可复现的Postgres服务基准测试
核心内容：
ClickHouse团队在构建其托管Postgres服务时，沿用了开发ClickHouse时对性能的极致追求。为了客观评估该服务的性能，他们开发了名为PostgresBench的公开、可复现的基准测试项目。
方法论：
PostgresBench借鉴了知名的ClickBench基准测试方法，其核心原则包括： 1. 使用标准化的负载模型。 2. 在所有被测试服务上保持基础设施配置一致。 3. 公开所有配置，确保结果可复现。 4. 允许任何人提交结果或指出问题。
该基准测试基于Postgres自带的pgbench工具，采用类似TPC-B的负载，模拟了支付、订单处理等高频、短小并发事务的典型场景。
测试设置： - 客户端配置：使用16 vCPU、64 GB内存的实例，确保客户端不会成为性能瓶颈。 - 数据库配置：针对大多数服务，采用1:4的CPU与内存比例进行测试（如4 vCPU/16GB RAM和16 vCPU/64GB RAM）。AWS Aurora因实例类型限制，采用了1:8的比例。 - 硬件：尽可能使用Graviton实例和NVMe缓存。 - 高可用性：测试时未启用高可用功能，以聚焦于单节点性能。 - 配置：所有服务均使用其默认的PostgreSQL配置，不进行额外调优。 - 数据规模：测试了约100GB和约500GB两种数据规模。
测试结果摘要：
测试覆盖了五个服务，包括ClickHouse托管的Postgres、AWS Aurora、AWS RDS、Neon和Crunchy Bridge。结果显示，在两种数据规模下，ClickHouse托管的Postgres在每秒事务数（TPS）和延迟（平均、P95、P99）指标上均显著优于其他服务。
性能差异分析：
文章指出，性能差异的关键在于存储架构。ClickHouse托管的Postgres使用与计算节点物理共置的NVMe存储，实现了微秒级的磁盘访问延迟和稳定的高IOPS。相比之下，其他服务依赖的EBS或对象存储等共享存储架构，会引入网络延迟，尤其是在处理写密集型负载时，每次事务提交所需的fsync操作会累积大量开销，从而严重影响性能。
如何参与：
PostgresBench项目完全开源。任何人都可以克隆其GitHub仓库，按照文档在自己的实例上运行基准测试，并通过提交Pull Request来添加自己的系统测试结果，共同完善这个Postgres性能参考基准。
评论总结
根据评论内容，主要观点和论据如下：
1. 对基准测试方法的质疑（高认可度） - 评论7指出测试时间过短（10分钟），无法体现检查点（checkpoint）对性能的影响，建议至少30分钟。 - 评论7批评默认Postgres配置未调优，认为这测试的是托管服务的保守配置而非Postgres本身。 - 评论7强调未启用高可用（HA）不现实，且比较了冗余系统（如Aurora写六份数据）与单实例本地NVMe，认为对比不公平。 - 关键引用：评论7 "Each run lasts 10 minutes... short enough not to show the effect of checkpoints"；"Default Postgres configuration... you are not benchmarking Postgres, but rather the conservationism in the decisions of the default configurations"。
2. 对测试范围扩展的期待（中等认可度） - 评论6希望包含VPS和裸机上的原生Postgres，以对比性能差异。 - 评论7建议增加自管理EC2集群（带本地NVMe）作为对比。 - 评论1好奇PlanetScale Postgres的表现。 - 关键引用：评论6 "It would be interesting to see vanilla postgres on a VPS and vanilla postgres on a bare metal server"；评论7 "I miss a self-managed EC2 cluster (with local NVMe) for comparison"。
3. 对客户端性能的关注（低认可度） - 评论2认为数据库客户端是应用性能问题的根源，但被忽视。 - 关键引用：评论2 "why don’t anyone focus on the clients which talk to the databases, it is there most of an applications problem starts"。
4. 对基准测试实用性的认可（中等认可度） - 评论4赞赏该测试填补了跨云Postgres性能对比的空白。 - 评论3询问能否用于优化自己的CNPG部署。 - 关键引用：评论4 "I think there is a lack of benchmarks between Postgres cloud instances across different clouds"；评论3 "Can I use this to benchmark my own CNPG on k8s"。
5. 对定价和社区参与的批评（低认可度） - 评论7认为未对比定价是“遗漏了有趣的部分”。 - 评论8指出项目自5月上线以来社区参与度低，GitHub星标和贡献者少。 - 关键引用：评论7 "you leave the fun part out?"；评论8 "it doesn’t seem like the open-source community has really picked it up yet"。