• Suite de la série de Bruce Momjan : Signing Rows
• Utilisation de certificats pour l'authentification : Connexion à une instance PostgreSQL, deuxième article
• Gestion de PostgreSQL 10 dans Partmgr : https://github.com/slardiere/PartMg... (et bientôt, la v11 !)

• À venir dans la v11 :
  • PostgreSQL 11 and Just In Time Compilation of Queries
  • PostgreSQL 11 beta3 est publié le 9 août : https://www.postgresql.org/about/ne...
  • Note de publication en cours de rédaction : https://momjian.us/pgsql_docs/relea...
  • Call for Quotes

• Agenda :
  • PostgreSQL Conference Europe du 23 au 26 octobre à Lisbonne, l'agenda est publié
  • Prochain Meetup PostgreSQL à Nantes le 4 octobre

• Lire des données non-committées : https://github.com/ChristophBerg/pg...
• Version 1.4.0 de pgwatch2
• Next feature release for the pgwatch2 monitoring tool
• Import de données : https://trineo.com/blog/2018/08/usi...
• What hot_standby_feedback in PostgreSQL really does
• À propos de la séparation des privilèges : Why do we install as root?
• Sécurité des données : Cryptographically Authenticated Rows et Client Row Access Control
• why and how WAL bloats ?
• RLS et les performances : Designing the most performant Row Level Security schema in Postgres
• Beware of your next glibc upgrade

• À venir dans la v11 :
  • Parallel CREATE INDEX for better performance
  • PostgreSQL 11 beta3 est publié le 9 août : https://www.postgresql.org/about/ne...
  • Note de publication en cours de rédaction : https://momjian.us/pgsql_docs/relea...
  • Call for Quotes

• À venir dans la v12 :
  • Allow multi-inserts during COPY into a partitioned table

• Agenda :
  • PostgreSQL Conference Europe du 23 au 26 octobre à Lisbonne
  • Prochain Meetup PostgreSQL à Nantes le 4 octobre

Certificats de connexion

Ce deuxième article de la série présente une fonctionnalité sous-exploitée de PostgreSQL : l’authentification par certificat SSL.

Beaucoup d’administrateurs de bases de données et de développeurs, n’étant pas experts en sécurité, se contentent d’une authentification par mot de passe. Si la version 10 de PostgreSQL introduit l’algorithme SCRAM, améliorant l’authentification par mot de passe, le mot de passe reste stocké et connu par l’application, avec tous les problèmes que ça peut poser en matière de sécurité.

Quel que soit le mode d’authentification, il est possible de chiffrer tout échange entre le client et le serveur, ce qui limite les risques d’interception des données, à l’image de ce qu’est https pour http. L’échange chiffré des données n’est pas optionnel pour l’authentification basée sur des certificats.

Autorité de certification

La première étape consiste donc à créer une autorité de certification qui pourra délivrer des certificats décrivant l’identité du serveur ou des clients. Dans le contexte d’un échange un client et un serveur PostgreSQL, il n’est généralement pas nécessaire de recourir à une autorité de certification publique, car le client est très souvent connu du serveur à l’avance (et inversement), contrairement à un serveur Web.

Les commandes suivantes, effectuées en tant que root, vont créer une clé privée et le certificat signé :

openssl genrsa -des3 -out /etc/ssl/private/trustly-ca.key
chown root:root /etc/ssl/private/trustly-ca.key
chmod 400 /etc/ssl/private/trustly-ca.key

La clé privée n’est ici accessible qu’à l’utilisateur root.

openssl req -new -x509 -days 3650 \
  -subj '/C=FR/ST=BZH/L=Nantes/O=Loxodata/CN=trustly' \
  -key /etc/ssl/private/trustly-ca.key \
  -out /usr/local/share/ca-certificates/trustly-ca.crt

L’option -days permet d’indiquer la durée de validité du certificat ainsi signé. La valeur par défaut est 30 jours.

Le mot de passe demandé doit bien sûr être solide et secrètement conservé.

Cette clé et ce certificat peuvent être utilisés pour signer les clés de plusieurs serveurs et de plusieurs clients, de telle sorte qu’une organisation peut n’avoir qu’un seul jeu de fichier.

Ces fichiers n’ont pas besoin d’être distribués dans tous les systèmes concernés, mais seulement dans le ou les systèmes ou l’on signe les clés.

Dans cet article, le serveur et le client PostgreSQL fonctionnent dans le même système, pour simplifier la démonstration. Lors d’une utilisation réelle, il suffit de copier les fichiers dans le bon système pour créer les certificats et les fichiers racine (root.crt).

Certificats coté serveur

La connexion du client nécessitant une communication chiffrée, la première chose à faire est de créer une clé et un certificat pour le serveur :

su - postgres
mkdir ssl
cd ssl/
openssl genrsa -des3 -out server.key
openssl rsa -in server.key -out server.key

Le deuxième appel permet de créer une clé sans mot de passe, ce qui évite de devoir saisir ce mot de passe à chaque démarrage de l’instance PostgreSQL.

Demande

Ensuite, à partir de cette clé, on crée un fichier de demande de certificat :

openssl req -new -nodes -key server.key -out server.csr \
    -subj '/C=FR/ST=BZH/L=Nantes/O=Loxodata/CN=tolva'

L’option CN est le nom qui va effectivement être utilisé par le client lors de la connexion au serveur.

Il est possible d’examiner le contenu du fichier produit avec la commande :

openssl req -in server.csr -noout -text

Signature

Puis, la demande de certification est signée à partir de l’autorité de certification, effectuée en tant que root :

openssl req -x509 -key /etc/ssl/private/trustly-ca.key -days 360 \
    -in ~postgres/ssl/server.csr -out ~postgres/ssl/server.crt
chown postgres: ~postgres/ssl/server.crt

L’option -days permet d’indiquer la durée de validité du certificat ainsi signé. La valeur par défaut est 30 jours.

Il est possible d’examiner le contenu du fichier produit avec la commande :

openssl x509 -in ~postgres/ssl/server.crt -noout -text

Racine

Enfin, les certificats doivent être ajouté au fichier root.crt :

cat /usr/local/share/ca-certificates/trustly-ca.crt >> ~postgres/ssl/root.crt
chown postgres: ~postgres/ssl/root.crt
su - postgres
cat ~postgres/ssl/server.crt >> ~postgres/ssl/root.crt

Configuration de PostgreSQL

Les fichiers créés doivent être renseignés dans le fichier de configuration postgresql.conf, tout en activant le mode ssl si ça n’est pas déjà fait :

ssl = true
ssl_cert_file = '/var/lib/postgresql/ssl/server.crt'
ssl_key_file = '/var/lib/postgresql/ssl/server.key'
ssl_ca_file = '/var/lib/postgresql/ssl/root.crt'

Ces changements nécessitent un redémarrage de l’instance.

Ensuite, la règle d’accès autorisant la connexion depuis un certificat doit être ajoutée au fichier pg_hba.conf :

hostssl all slardiere 192.168.1.0/32 cert clientcert=1

Comme pour toute manipulation de ce fichier, il faut être attentif à l’ordre des lignes et à la hiérarchie induite des règles.

Certificats coté client

Le certificat coté client doit être placé dans le répertoire ~/.postgresql/. La clé privée ayant un mot de passe, celui-ci devra être saisi à chaque connexion, mais n’est jamais connu pas le serveur ni ne transite sur le réseau :

openssl genrsa -des3 -out ~/.postgresql/postgresql.key
openssl req -new -key ~/.postgresql/postgresql.key -out ~/.postgresql/postgresql.csr  \
        -subj '/C=FR/ST=BZH/L=Nantes/O=Loxodata/CN=slardiere'

L’option CN correspond au rôle de connexion connu par la base de données.

Signature

En tant que root, la demande de certification est signée :

openssl x509 -req -in /home/slardiere/.postgresql/postgresql.csr \
                  -CA /usr/local/share/ca-certificates/trustly-ca.crt \
                  -CAkey /etc/ssl/private/trustly-ca.key -days 360 \
                  -out /home/slardiere/.postgresql/postgresql.crt -CAcreateserial
chown postgres: ~postgres/ssl/postgresql.crt

L’option -days permet d’indiquer la durée de validité du certificat ainsi signé. La valeur par défaut est 30 jours.

Racine

Comme côté serveur, on ajoute les certificats au fichier root.crt, en tant que root :

cat /usr/local/share/ca-certificates/trustly-ca.crt >> ~slardiere/.postgresql/root.crt
chown slardiere: ~slardiere/.postgresql/root.crt

puis, en tant qu’utilisateur :

cat ~postgres/ssl/server.crt >> ~postgres/ssl/root.crt

Connexion

La connexion peut alors se faire, en précisant le mode ssl, parmi :

• require : si le fichier root.crt est présent, vérifie que le certificat coté serveur vient bien de l’autorité de certification ;
• verify-ca : vérifie que le certificat coté serveur vient bien de l’autorité de certification ;
• verify-full : en plus que ce que fait verify-ca, et que le champ CN correspond au nom utilisé.

$ psql -h tolva "sslmode=verify-full"
Enter PEM pass phrase:
psql (10.5 (Debian 10.5-1.pgdg90+1))
SSL connection (protocol: TLSv1.2, cipher: ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384, bits: 256, compression: off)
Type "help" for help.

tolva:5432 slardiere@postgres=>

Services

Il est possible de définir plusieurs connexions, en utilisant des fichiers différents que ci-dessus, avec les options de connexions : sslcert sslkey et sslrootcert. Pour cela, le plus simple est de définir un service dans le fichier ~/.pg_service.conf :

[tolva]
host=tolva
sslmode=verify-full
sslcert=/home/slardiere/.postgresql/postgresql.crt
sslkey=/home/slardiere/.postgresql/postgresql.key
sslrootcert=/home/slardiere/.postgresql/root.crt

puis d’utiliser le service :

$ psql service=tolva
Enter PEM pass phrase:
psql (10.5 (Debian 10.5-1.pgdg90+1))
SSL connection (protocol: TLSv1.2, cipher: ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384, bits: 256, compression: off)
Type "help" for help.

tolva:5432 slardiere@postgres=>

Il est donc possible de créer autant de services que nécessaire, en indiquant les chemins vers les fichiers correspondants.

Conclusion

En maitrisant les processus de création des clés et des certificats, il n’est pas compliqué de mettre en place des connexions sécurisées, évitant ainsi de voir des mots de passe en clair dans des fichiers, tout en contrôlant la création des certificats pour son organisation.

GNU libc 2.28, sortie le 1er août 2018, comprend une mise à jour majeure des locales Unicode en général et des données relatives aux collations en particulier.

L’annonce indique:

The localization data for ISO 14651 is updated to match the 2016 Edition 4 release of the standard, this matches data provided by Unicode 9.0.0. This update introduces significant improvements to the collation of Unicode characters. […] With the update many locales have been updated to take advantage of the new collation information. The new collation information has increased the size of the compiled locale archive or binary locales.

Pour les instances PostgreSQL qui utilisent des collations glibc dépendant de la région et de la langue (exemples: fr_FR.iso885915 ou `en_US.utf-8’), cela signifie que certaines chaînes de caractères seront triées différemment après cette mise à jour. Une conséquence critique est que les index qui dépendent de ces collations doivent impérativement être reconstruits immédiatement après la montée de version de glibc. Les serveurs en réplication WAL/streaming doivent aussi être mis à jour simultanément car un secondaire doit tourner rigoureusement avec les mêmes locales que son primaire.

Le risque autrement est d’engendrer des corruptions d’index, comme illustré par ces deux discussions sur la liste pgsql-general en anglais: “Issues with german locale on CentOS 5,6,7”, et “The dangers of streaming across versions of glibc: A cautionary tale”.

En résumé, si Postgres parcourt un index avec une fonction de comparaison qui diffère de celle utilisée pour écrire cet index, il est possible que des valeurs présentes ne soient plus trouvées en lecture. Et en cas d’insertion, c’est pire puisque les nouvelles entrées risquent d’être insérées à des emplacements incohérents par rapport à la version précédente, et corrompre irrémédiablement l’index.

Ce problème de mise à jour des locales n’est donc pas nouveau, mais ce qui est particulier avec cette version 2.28 de la glibc, c’est l’importance de la mise à jour, qui est sans précédent dans la période récente. En effet depuis l’an 2000, d’après le bug#14095, les données des locales dans la glibc étaient modifiées au cas par cas. Cette fois-ci, il s’agit d’un rattrapage massif pour recoller au standard Unicode.

Pour tester un peu l’effet de ces changements, j’ai installé ArchLinux qui a déjà la glibc-2.28, avec PostgreSQL 10.5, et comparé les résultats de quelques requêtes avec ceux obtenus sous Debian 9 (“stretch”), qui est en glibc-2.24.

Je m’attendais bien à quelques changements, mais pas aussi étendus. Car il s’avère que des tests simples sur des chaînes avec uniquement des caractères ASCII de base montrent tout de suite des différences importantes.

Par exemple, avec la locale en_US.UTF-8:

Debian stretch (glibc 2.24)

=# select version();
                                                             version                                                              
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 PostgreSQL 10.5 (Debian 10.5-1.pgdg90+1) on x86_64-pc-linux-gnu, compiled by gcc (Debian 6.3.0-18+deb9u1) 6.3.0 20170516, 64-bit
(1 row)

=# show lc_collate ;
 lc_collate  
-------------
 en_US.UTF-8
(1 row)

=# SELECT * FROM (values ('a'), ('$a'), ('a$'), ('b'), ('$b'), ('b$'), ('A'), ('B'))
   AS l(x) ORDER BY x ;
 x  
----
 a
 $a
 a$
 A
 b
 $b
 b$
 B
(6 rows)

ArchLinux (glibc 2.28):

=# select version();
                                   version                                   
-----------------------------------------------------------------------------
 PostgreSQL 10.5 on x86_64-pc-linux-gnu, compiled by gcc (GCC) 8.2.0, 64-bit
(1 row)

=# show lc_collate;
 lc_collate  
-------------
 en_US.UTF-8
(1 row)

=# SELECT * FROM (values ('a'), ('$a'), ('a$'), ('b'), ('$b'), ('b$'), ('A'), ('B'))
   AS l(x) ORDER BY x ;
 x  
----
 $a
 $b
 a
 A
 a$
 b
 B
 b$
(6 rows)

Ces changements ne sont pas limités aux locales UTF-8. Les différences ci-dessus s’appliquent aussi à l’encodage LATIN9 avec lc_collate = 'fr_FR.iso885915@euro', par exemple.

Et voici une requête encore plus simple qui montre aussi des résultats de tri de chaînes différents entre versions:

Debian stretch (glibc 2.24)

=# SELECT * FROM (values ('"0102"'), ('0102')) AS x(x)
   ORDER BY x;
   x    
--------
 0102
 "0102"
(2 rows)

ArchLinux (glibc 2.28):

=# SELECT * FROM (values ('"0102"'), ('0102')) AS x(x)
   ORDER BY x;
   x    
--------
 "0102"
 0102
(2 rows)

J’ai pris l’habitude d’utiliser la requête ci-dessus pour illustrer les différences entre FreeBSD et Linux/glibc mais alors que la collation en_US dans FreeBSD 11 triait jusque-là ces chaînes à l’opposé de glibc, maintenant il s’avère que la nouvelle glibc donne un résultat identique aux locales et libc de FreeBSD…

Naturellement la plupart des utilisateurs ne changent pas de version de libc de leur propre initiative, mais dans le cadre d’une montée de version du système. Si Postgres est mis à jour au passage avec un dump/reload, les index seront recréés avec les nouvelles règles. Sinon un REINDEX global de toutes les bases devrait être envisagé, ou a minima des index concernés. A noter que pg_upgrade pour cette situation ne réindexe pas automatiquement, et ne signale pas non plus l’obligation de le faire.

A la date de ce billet, les seules distributions Linux ayant déjà la glibc-2.28 doivent être les “bleeding edge” comme ArchLinux. Pour Fedora c’est prévu au 30 octobre 2018; Debian a actuellement la 2.27-5 dans testing, et Ubuntu “cosmic” (18.10) a la 2.27-3.

Si vous êtes utilisateur de Postgres sous Linux, ne manquez pas de vérifier si vos bases sont concernées par ces mises à jour de locales, et si oui, regardez bien quand vos systèmes passent à la glibc 2.28 pour prévoir une phase de réindexation pour éviter tout risque de corruption de données!

Pour savoir quelles collations chaque base utilise par défaut:

 SELECT datname, datcollate FROM pg_database;

Pour savoir quelles collations sont plus spécifiquement utilisées dans les index (à faire tourner sur chaque base):

SELECT distinct collname FROM pg_collation JOIN
  (SELECT regexp_split_to_table(n::text,' ')::oid  AS o
    FROM (SELECT distinct indcollation AS n FROM pg_index) AS a) AS b on o=oid
 -- WHERE collprovider <> 'i'
;

Avec Postgres 10 ou plus récent, on peut décommenter la dernière ligne pour éviter les collations ICU, qui ne sont pas concernées par la mise à jour de la glibc. Les locales C et POSIX ne sont également pas concernées étant donné qu’elles comparent au niveau de l’octet, sans règle linguistique.

De retour de vacances, prêt pour la rentrée (qui promet un rythme irrégulier de publication de ces billets…) :

• Des benchmarks :
  • Benchmark TPC-H : Performance of parallel index scans in PostgreSQL
  • How to Benchmark PostgreSQL Performance Using Sysbench
• un peu de théorie : An Illustrated Proof of the CAP Theorem
• du calcul : How to Calculate Cumulative Sum/Running Total in PostgreSQL
• de la réplication : Replication from Percona Server for MySQL to PostgreSQL using pg_chameleon
• du droit : PostgreSQL and patents
• des réglages : Tuning Autovacuum in PostgreSQL and Autovacuum Internals
• des jointures : Cost of a Join
• du système, avec la suite des aventures de Federico avec Ansible : http://www.pgdba.org/post/2018/08/m...
• et l'optimisation : Fast Full-Text Search in PostgreSQL

• À venir dans la v11 :
  • PostgreSQL 11 beta3 est publié le 9 août : https://www.postgresql.org/about/ne...
  • Note de publication en cours de rédaction : https://momjian.us/pgsql_docs/relea...
  • Call for Quotes

• Agenda :
  • PostgreSQL Conference Europe du 23 au 26 octobre à Lisbonne

Depuis la version 10, Postgres peut être configuré avec ICU, la bibliothèque de référence pour Unicode, afin d’utiliser ses collations (règles de tri et de comparaison de chaînes de caractères) via des clauses COLLATE.

Pour ce faire, les collations ICU pour la plupart des langues/pays sont automatiquement créées au moment d’initdb (on les trouvera dans pg_catalog.pg_collation), et d’autres peuvent être ajoutées plus tard avec CREATE COLLATION.

Au-delà du support des collations, ICU fournit d’autres services relatifs aux locales et à la gestion du texte multilingue, suivant les recommandations d’Unicode.

A partir du moment où nos binaires Postgres sont liées à ICU (la plupart le sont parce que les installeurs les plus importants comme Apt, Rpm ou Rdb l’incluent d’office), pourquoi ne pas chercher à bénéficier de tous ces services à travers SQL?

C’est le but de icu_ext, une extension en C implémentant des interfaces SQL aux fonctions d’ICU. Actuellement elle comprend une vingtaine de fonctions permettant d’inspecter les locales et les collations, de découper du texte, de comparer et trier les chaînes de caractères, d’évaluer l’utilisation trompeuse de caractères Unicode (spoofing), d’épeler des nombres et de faire des conversions entre systèmes d’écriture (translitération).

Avant de voir les fonctions de comparaison et tri, faisons un point sur ce qu’amène l’intégration d’ICU dans Postgres.

Les bénéfices d’ICU par rapport aux collations du système

• Versionnage: pg_collation.collversion contient le numéro de version de chaque collation au moment de sa création, et si au cours de l’exécution elle ne correspond plus à celle de la bibliothèque ICU (typiquement après un upgrade), un avertissement est émis, invitant l’utilisateur à reconstuire les index potentiellement affectés et à enregistrer la nouvelle version de la collation dans le catalogue.

• Cohérence inter-systèmes: une même collation ICU trie de la même façon entre systèmes d’exploitation différents, ce qui n’est pas le cas avec les “libc” (bibliothèque C de base sur laquelle s’appuie tous les programmes du système). Par example avec un même lc_collate à en_US.UTF-8 a un comportement différent entre Linux and FreeBSD: des couples de chaînes de caractères aussi simples que 0102 and "0102" se retrouvent ordonnés de manières opposées. C’est une des raisons pour lesquelles il ne faut pas répliquer une instance sur un serveur secondaire avec un système d’exploitation différent du primaire.

• Vitesse d’indexation: Postgres utilise les clefs abrégées (abbreviated keys) quand c’est possible (également appelées sort keys dans la terminologie ICU), parce qu’elles peuvent vraiment accélérer l’indexation. Mais comme le support de cette fonctionnalité via libc (strxfrm) s’est avéré buggé dans plusieurs systèmes dont Linux pour certaines locales, elle est seulement activée pour les collations ICU.

• Comparaison de chaînes paramétrique: Avec la libc, il y a typiquement une association figée entre la locale et la collation: par exemple fr_CA.UTF-8 compare les chaînes avec les règles linguistiques du français tel qu’écrit au Canada, mais sans possibilité de personnalisation ou de contrôle supplémentaire. Avec ICU, les collations acceptent un bon nombre de paramètre qui offre des possibilités au-delà de la spécification de la langue et du pays, comme montré dans la démo online de collationnement ICU, ou dans le billet de Peter Eisentraut “More robust collations with ICU support in PostgreSQL 10” annonçant l’intégration ICU l’année dernière, ou encore dans “What users can do with custom ICU collations in Postgres 10” (fil de discussion dans pgsql-hackers).

Ce que Postgres ne peut pas (encore) faire avec les collations ICU

Malheureusement un problème empêche d’utiliser les comparaisons avancées à leur plein potentiel: l’infrastructure actuelle des opérateurs de comparaison dans Postgres ne peut pas gérer le fait que des chaînes soient égales alors qu’elles ne sont pas équivalentes en comparaison octet par octet. Pour s’assurer que cette contrainte est bien respectée, dès que des chaînes sont considérées comme égales par un comparateur linguistique (avec une fonction de la famille de strcoll), Postgres cherche à les départager par comparaison binaire, via ce qu’on va appeler en anglais le strcmp tie-breaker; le résultat généré par le comparateur ICU (ou celui de libc d’ailleurs) est alors éliminé en faveur du résultat de la comparaison binaire.

Par exemple, on peut créer cette collation:

    CREATE COLLATION "fr-ci" (
       locale = 'fr-u-ks-level1', /* ou 'fr@colStrength=primary' */
       provider = 'icu'
    );

ks-level1 ici signifie primary collation strength.

Il faut savoir que cette syntaxe avec les paramètres au format BCP-47 ne fonctionne pas (sans pour autant émettre d’erreur) avec ICU 53 ou plus ancien. Lorsqu’on n’est pas sûr de la syntaxe d’une collation, elle peut être passée à icu_collation_attributes() pour vérifier comment ICU l’analyse, comme montré par un exemple un peu plus loin dans ce billet.

Quoiqu’il en soit, il y cinq niveaux de force de comparaison, le niveau primaire ne considérant que les caractères de base, c’est-à-dire qu’il ignore les différences engendrées par les accents et la casse (majucule ou minuscule).

Le principe de départager les chaînes égales via une comparaison binaire fait que l’égalité suivante, par exemple, ne va pas être satisfaite, contrairement à ce qu’on pourrait attendre:

    =# SELECT 'Eté' = 'été' COLLATE "fr-ci" as equality;
     equality
    ----------
     f

Peut-être (espérons) que dans le futur, Postgres pourra faire fonctionner complètement ces collations indépendante de la casse et autres, mais en attendant, il est possible de contourner ce problème avec des fonctions de icu_ext. Voyons comment.

Comparer des chaînes avec des fonctions de icu_ext

La fontion principale est: icu_compare(string1 text, string2 text [, collator text]).

Elle renvoie le résultat de ucol_strcoll[UTF8](), comparant string1 et string2 avec collator qui est la collation ICU. C’est un entier signé, négatif si string1 < string2, zéro if string = string2, et positif si string1 > string2.

Quand le 3ème argument collator est présent, ce n’est pas le nom d’une collation de la base de données déclarée avec CREATE COLLATION, mais la valeur qui serait passée dans le paramètre locale ou lc_collate, si on devait instancier cette collation. En d’autres termes, c’est un locale ID au sens d’ICU, indépendamment de Postgres (oui, ICU utilise le terme “ID” pour désigner une chaîne de caractères dont le contenu est plus ou moins construit par aggrégation de paramètres).

Quand l’argument collator n’est pas spécifié, c’est la collation associée à string1 et string2 qui est utilisée pour la comparaison. Ca doit être une collation ICU et ça doit être la même pour les deux arguments, ou la fonction sortira une erreur. Cette forme avec deux arguments est significativement plus rapide du fait que Postgres garde ses collations ouvertes (au sens de ucol_open()/ucol_close()) pour la durée de la session, tandis que l’autre forme avec l’argument collator explicite ouvre et ferme la collation ICU à chaque appel.

Pour revenir à l’exemple précédent, cette fois on peut constater l’égalité des chaînes de caractère sous le régime de l’insensibilité à la casse et aux accents:

=# SELECT icu_compare('Eté', 'été', 'fr-u-ks-level1');
 icu_compare 
 -------------
      0

Les comparaisons sensibles à la casse mais insensibles aux accents sont aussi possibles:

=# SELECT icu_compare('abécédaire','abecedaire','fr-u-ks-level1-kc'),
          icu_compare('Abécédaire','abecedaire','fr-u-ks-level1-kc');
  icu_compare | icu_compare 
 -------------+-------------
            0 |           1

Autre exemple, cette fois avec une collation Postgres implicite:

=# CREATE COLLATION mycoll (locale='fr-u-ks-level1', provider='icu');
CREATE COLLATION

=# CREATE TABLE books (id int, title text COLLATE "mycoll");
CREATE TABLE

=# insert into books values(1, 'C''est l''été');
INSERT 0 1

=# select id,title from books where icu_compare (title, 'c''est l''ete') = 0;

 id |    title    
----+-------------
  1 | C'est l'été

La gestion des caractères diacritiques combinatoires

Avec Unicode, les lettres accentuées peuvent être écrites sous une forme composée ou décomposée, cette dernière signifiant qu’il y a une lettre sans accent suivi d’un caractère d’accentuation faisant partie du bloc des diacritiques combinatoires.

Les deux formes avec décomposition, NFD or NFKD ne sont pas fréquemment utilisées dans les documents UTF-8, mais elles sont parfaitement valides et acceptées par Postgres. Sur le plan sémantique, 'à' est supposément équivalent à E'a\u0300'. En tout cas, le collationnement ICU semble les considérer comme égaux, y compris sous le niveau de comparaison le plus strict:

=# CREATE COLLATION "en-identic" (provider='icu', locale='en-u-ks-identic');
CREATE COLLATION

=#  SELECT icu_compare('à', E'a\u0300', 'en-u-ks-identic'),
    'à' = E'a\u0300' COLLATE "en-identic" AS "equal_op";
 icu_compare | equal_op 
-------------+----------
           0 | f

(à nouveau, l’opérateur d’égalité de Postgres donne un résultat différent à cause de la comparaison binaire qui départage les deux arguments. C’est précisement pour contourner ça qu’on utilise une fonction au lieu de l’opérateur d’égalité).

Par ailleurs, les caractères combinatoires ne concernent pas seulement les accents, certains servent aussi à réaliser des effets sur le texte comme l’effet barré ou le soulignement. Voyons un exemple dans psql, tel qu’affiché dans un terminal gnome.

La requête de la capture d’écran ci-dessous prend le texte litéral ‘Hello’, insère les caractères combinatoires de U+0330 à U+0338 après chaque caractère, renvoie la chaîne résultante, ainsi que les résultats des comparaisons linguisitique primaire et secondaire avec le texte de départ.

En général, les fonctions ICU prennent en compte les caractères combinatoires à chaque fois que ça a du sens, alors que les fonctions de Postgres hors ICU (celles des expressions régulières par exemple) considèrent que le caractère combinatoire est un point de code comme un autre.

Tri et regroupements

Les clauses ORDER BY et GROUP BY ne sont pas conçues pour fonctionner avec des fonctions à deux arguments, mais avec des fonctions à un seul argument qui le transforment en quelque chose d’autre.

Pour trier ou regrouper des résultats d’après les règles linguistiques avancées, icu_ext expose une fonction qui convertit une chaîne en une clé de tri:

 function icu_sort_key(string text [, icu_collation text]) returns bytea

C’est la même clé de tri que celle utilisée implicitement par Postgres pour créer des index impliquant des collations ICU.

La promesse de la clé de tri est que, si icu_compare(s1, s2, collator) renvoie X, alors la comparaison (plus rapide) au niveau octet entre icu_sort_key(s1, collator) et icu_sort_key(s2, collator) renvoie X également.

La documentation ICU prévient que le calcul d’une clé de tri est susceptible d’être nettement plus lent que de faire une seule comparaison avec la même collation. Mais dans le contexte d’un ORDER BY sur des requêtes et pour autant que mes tests soient représentatifs, c’est plutôt très rapide.

Du reste, en comparant les performances de ORDER BY field COLLATE "icu-coll" par rapport à ORDER BY icu_sort_key(field, 'collation'), la plus grande part de la différence est causée par le fait qu’ icu_sort_key doive analyser la spécification de la collation à chaque appel, et cette différence semble d’autant plus grande que la spécification est complexe.

Tout comme pour icu_compare(), pour bénéficier du fait que Postgres garde ouvertes les collations ICU pour la durée de la session, il est recommandé d’utiliser la forme à un seul argument, qui s’appuie sur sa collation, par exemple avec notre “fr-ci” définie précédemment:

  =# SELECT icu_sort_key ('Eté' COLLATE "fr-ci")

Toujours sur les performances, voici une comparaison d’EXPLAIN ANALYZE pour trier 6,6 million de mots courts (de 13 caractères en moyenne) avec icu_sort_key versus ORDER BY directement sur le champ:

ml=# explain analyze select wordtext from words order by icu_sort_key(wordtext collate "frci");

                                                               QUERY PLAN                                                                
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Gather Merge  (cost=371515.53..1015224.24 rows=5517118 width=46) (actual time=3289.004..5845.748 rows=6621524 loops=1)
   Workers Planned: 2
   Workers Launched: 2
   ->  Sort  (cost=370515.51..377411.90 rows=2758559 width=46) (actual time=3274.132..3581.209 rows=2207175 loops=3)
         Sort Key: (icu_sort_key((wordtext)::text))
         Sort Method: quicksort  Memory: 229038kB
         ->  Parallel Seq Scan on words  (cost=0.00..75411.99 rows=2758559 width=46) (actual time=13.361..1877.528 rows=2207175 loops=3)
 Planning time: 0.105 ms
 Execution time: 6165.902 ms

ml=# explain analyze select wordtext from words order by wordtext collate "frci";
                                                               QUERY PLAN                                                               
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Gather Merge  (cost=553195.63..1196904.34 rows=5517118 width=132) (actual time=2490.891..6231.454 rows=6621524 loops=1)
   Workers Planned: 2
   Workers Launched: 2
   ->  Sort  (cost=552195.61..559092.01 rows=2758559 width=132) (actual time=2485.254..2784.511 rows=2207175 loops=3)
         Sort Key: wordtext COLLATE frci
         Sort Method: quicksort  Memory: 231433kB
         ->  Parallel Seq Scan on words  (cost=0.00..68515.59 rows=2758559 width=132) (actual time=0.023..275.519 rows=2207175 loops=3)
 Planning time: 0.701 ms
 Execution time: 6565.687 ms

On peut voir ici qu’il n’y a pas de dégradation notable des performances lors de l’appel de icu_sort_key explicitement. En fait, dans cet exemple c’est même un peu plus rapide, sans que je sache vraiment pourquoi.

GROUP BY et DISTINCT ON peuvent aussi utiliser des clés de tri:

=# select count(distinct title) from books;
 count 
-------
  2402

=# select count(distinct icu_sort_key(title)) from books;
 count
-------
  2360

Utiliser des clés de tri dans les index

La position post-tri ou l’unicité d’un texte sous une certaine collation équivaut à la position post-tri ou l’unicité de la clé binaire correspondante dans cette collation. Par conséquent il est possible de créer un index, y compris pour appliquer une contrainte unique, sur icu_sort_key(column) ou icu_sort_key(column, collator) plutôt que simplement column, pour contourner le problème de la règle Postgres “pas d’égalité si la représentation binaire est différente”.

En reprenant l’exemple précédent avec la table books, on pourrait faire:

 =# CREATE INDEX ON books (icu_sort_key(title));

pour qu’ensuite cet index soit utilisé pour des recherches exactes avec une requête comme suit:

=# SELECT title FROM books WHERE
      icu_sort_key(title) = icu_sort_key('cortege' collate "mycoll");
  title  
---------
 Cortège
 CORTÈGE

Juste pour tester que l’index est effectivement utilisé:

=# explain select title from books where icu_sort_key(title)=icu_sort_key('cortege' collate "mycoll");
                                     QUERY PLAN                                      
-------------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on books  (cost=4.30..10.64 rows=2 width=29)
   Recheck Cond: (icu_sort_key(title) = '\x2d454b4f313531'::bytea)
   ->  Bitmap Index Scan on books_icu_sort_key_idx  (cost=0.00..4.29 rows=2 width=0)
         Index Cond: (icu_sort_key(title) = '\x2d454b4f313531'::bytea)

Inspecter des collations

Comme mentionné plus haut, quand on se réfère à une collation par son identifiant ICU, les anciennes versions d’ICU ne comprennent pas la syntaxe plus moderne des tags BCP-47, ce qui ne se traduit pas nécessairement par une erreur, ils sont simplement ignorés.

Pour s’assurer qu’une collation est correctement nommée ou qu’elle a les caractéristiques attendues, on peut contrôler la sortie de icu_collation_attributes(). Cette fonction prend un nom de collation ICU en entrée, récupère ses propriétés et les renvoie en tant qu’ensemble de couples (attribute, value) comprenant son nom “affichable” (displayname, probablement l’attribut le plus intéressant), plus les tags kn / kb / kk / ka / ks / kf / kc correspondant à ses caractéristiques, et enfin la version de la collation.

Exemple:

postgres=# select * from icu_collation_attributes('en-u-ks-identic');
  attribute  |              value              
-------------+---------------------------------
 displayname | anglais (colstrength=identical)
 kn          | false
 kb          | false
 kk          | false
 ka          | noignore
 ks          | identic
 kf          | false
 kc          | false
 version     | 153.80
(9 rows)

-- Ci-dessus le displayname est en français, mais
-- on pourait le demander par exemple en japonais:

postgres=# select icu_set_default_locale('ja');
 icu_set_default_locale 
------------------------
 ja
(1 row)

-- à noter le changement dans displayname
postgres=# select * from icu_collation_attributes('en-u-ks-identic');
  attribute  |            value             
-------------+------------------------------
 displayname | 英語 (colstrength=identical)
 kn          | false
 kb          | false
 kk          | false
 ka          | noignore
 ks          | identic
 kf          | false
 kc          | false
 version     | 153.80
(9 rows)

Autres fonctions

Au-delà des comparaisons de chaînes et des clés de tri, icu_ext implémente des accesseur SQL à d’autres fonctionnalités d’ICU: (voir le README.md des sources pour les exemples d’appels aux fonctions):

• icu_{character,word,line,sentence}_boundaries
  Découpe un texte selon ses constituants et renvoie les morceaux en type SETOF text. En gros c’est regexp_split_to_table(string, regexp) en mieux dans le sens où sont utilisées les règles linguistiques recommandées par la standard Unicode, au lieu de simplement repérer les séparateurs sur la base d’expressions rationnelles.

• icu_char_name
  Renvoie le nom Unicode de tout caractère (fonctionne avec les 130K+ du jeu complet).

• icu_confusable_strings_check and icu_spoof_check
  Indique si un couple de chaînes est similaire, visuellement et si une chaîne comprend des caractères qui prêtent à confusion (spoofing).

• icu_locales_list
  Sort la liste des toutes les locales avec les langues et pays associés, exprimés dans la langue en cours. Accessoirement, ça permet d’obtenir les noms de pays et de langues traduits en plein de langues (utiliser icu_set_default_locale() pour changer de langue).

• icu_number_spellout
  Exprime un nombre en version textuelle dans la langue en cours.

• icu_transforms_list et icu_transform
  Applique des translitération (conversions entre écritures) et autres transformations complexes de texte. Il y a plus de 600 transformations de base listées par icu_transforms_list et elles peuvent combinées ensemble et avec des filtres. Voir la démo en ligne de ce service.

D’autres fonctions devraient être ajoutées dans le futur à icu_ext, ainsi que d’autres exemples d’utilisation des fonctions existantes. En attendant n’hésitez pas à proposer des changements sur github pour faire évoluer ces fonctions, ou exposer d’autres services ICU en SQL, ou encore exposer différemment ceux qui le sont déjà, ou bien entendu signaler des bugs…

• Federico continue l'utilisation de PostgreSQL avec Ansible : http://www.pgdba.org/post/2018/07/k... https://github.com/the4thdoctor/dyn...
• PostgreSQL et Kubernetes : Should I Run Postgres on Kubernetes?, part 2
• Outil de mesure de la performance : pg_stat_kcache 2.1 disponible
• Extension de supervision des sessions : https://github.com/pgsentinel/pgsen...

• À venir dans la v11 :
  • Using procedures for batch geocoding and other batch processing
  • PostgreSQL 11’s Support for SQL Standard GROUPS and EXCLUDE Window Function Clauses
  • PostgreSQL 11 beta2 est publié le 28 juin : https://www.postgresql.org/about/ne...
  • Note de publication en cours de rédaction : https://momjian.us/pgsql_docs/relea...

• Agenda :
  • PostgreSQL Conference Europe du 23 au 26 octobre à Lisbonne

Une nouvelle version de pg_stat_kcache est disponible, ajoutant la compatibilité avec Windows et d’autres plateformes, ainsi que l’ajout de nouveaux compteurs.

Nouveautés

La version 2.1 de pg_stat_kcache vient d’être publiée.

Les deux nouvelles fonctionnalités principales sont:

• compatibilité avec les plateformes ne disposant pas nativement de la fonction getrusage() (comme Windows) ;
• plus de champs de la fonction getrusage() sont exposés.

Comme je l’expliquais dans a previous article, cette extension est un wrapper sur getrusage, qui accumule des compteurs de performance par requête normalisée. Cela donnait déjà de précieuses informations qui permettaient aux DBA d’identifier des requêtes coûteuse en temps processeur par exemple, ou de calculer un vrai hit-ratio.

Cependant, cela n’était disponible que sur les plateforme disposant nativement de la fonction getrusage, donc Windows and quelques autres platformes n’étaient pas supportées. Heureusement, PostgreSQL permet un support basique de getrusage() sur ces plateformes. Cette infrastructure a été utilisée dans la version 2.1.0 de pg_stat_kcache, ce qui veut dire que vous pouvez maintenant utiliser cette extension sur Windows et toutes les autres plateformes qui n’étaient auparavant pas supportées. Comme il s’agit d’un support limité, seule le temps processeur utilisateur et système sont supportés, les autres champs seront toujours NULL.

Cette nouvelle version expose également tous les autres champs de getrusage() ayant un sens dans le cadre d’une accumulation par requête : accumulated per query:

• soft page faults ;
• hard page faults ;
• swaps ;
• messages IPC envoyés et reçus :
• signaux reçus ;
• context switch volontaires et involontaires.

Un autre changement est de détecter automatiquement la précision du chronomètre système. Sans celas, les requêtes très rapides (plus rapides que la précision maximale du chronomètre) seraient détectées soit comme n’ayant pas consommé de temps processeur, soit ayant consommé le temps processeur d’autres requêtes très rapides. Pour les requêtes durant moins que 3 fois la précision du chronomètre système, où l’imprécision est importante, pg_stat_kcache utilisera à la place la durée d’exécution de la requête comme temps d’utilisation processeur utilisateur et gardera à 0 le temps d’utilisation processeur système.

Un exemple rapide

En fonction de votre plateforme, certains des nouveaux compteurs ne sont pas maintenus. Sur GNU/Linux par exemple, les swaps, messages IPC et signeux ne sont malheureusement pas maintenus, mais ceux qui le sont restent tout à fait intéressants. Par exemple, comparons les context switches si nous effectuons le même nombre de transactions, mais avec 2 et 80 connexions concurrentes sur une machine disposant de 4 cœeurs :

psql -c "SELECT pg_stat_kcache_reset()"
pgbench -c 80 -j 80 -S -n pgbench -t 100
[...]
number of transactions actually processed: 8000/8000
latency average = 8.782 ms
tps = 9109.846256 (including connections establishing)
tps = 9850.666577 (excluding connections establishing)

psql -c "SELECT user_time, system_time, minflts, majflts, nvcsws, nivcsws FROM pg_stat_kcache WHERE datname = 'pgbench'"
     user_time     |    system_time     | minflts | majflts | nvcsws | nivcsws
-------------------+--------------------+---------+---------+--------+---------
 0.431648000000005 | 0.0638690000000001 |   24353 |       0 |     91 |     282
(1 row)

psql -c "SELECT pg_stat_kcache_reset()"
pgbench -c 2 -j 2 -S -n pgbench -t 8000
[...]
number of transactions actually processed: 8000/8000
latency average = 0.198 ms
tps = 10119.638426 (including connections establishing)
tps = 10188.313645 (excluding connections establishing)

psql -c "SELECT user_time, system_time, minflts, majflts, nvcsws, nivcsws FROM pg_stat_kcache WHERE datname = 'pgbench'"
     user_time     | system_time | minflts | majflts | nvcsws | nivcsws 
-------------------+-------------+---------+---------+--------+---------
 0.224338999999999 |    0.023669 |    5983 |       0 |      0 |       8
(1 row)

Sans surprise, utiliser 80 connexions concurrentes sur un ordinateur portable n’ayant que 4 cœeurs n’est pas la manière la plus efficaces de traiter 8000 transactions. La latence est 44 fois plus lentes avec 80 connexions plutôt que 2. Au niveau du système d’exploitation, on peut voir qu’avec seulement 2 connexions concurrentes, nous n’avons que 8 context switches involontaires sur la totalités des requêtes de la base pgbench, alors qu’il y en a eu 282, soit 35 fois plus avec 80 connexions concurrentes.

Ces nouvelles métriques donnent de nombreuses nouvelles informations sur ce qu’il se passe au niveau du système d’exploitation, avec une granularité à la requête normalisée, ce qui pourra faciliter le diagnostique de problèmes de performances. Combiné avec PoWA, vous pourrez même identifier à quel moment n’importe laquelle de ces métriques a un comportement différent !

pg_stat_kcache 2.1 disponible was originally published by Julien Rouhaud at rjuju's home on July 17, 2018.

• https://www.smartly.io/blog/letting...
• Retour sur le PgDay.FR 2018 : https://www.loxodata.com/post/pgday...
  • Les slides sont là : https://wiki.postgresql.org/wiki/PG...
• Comprendre les Window Functions : https://medium.com/@dim_19302/under...
• Modèles de Consistance : https://jepsen.io/consistency
• Ce soir, c'est Spaghetti / Carbo : https://gist.github.com/the4thdocto...
• Paramètrage de la mémoire : Diagnostic of an unexpected slowdown
• A beginner’s guide to PostgreSQL’s UPDATE and autovacuum
• À propos d'audit :  JSONB et le partitionnement : Audit logging using JSONB in Postgres et Audit logging with Postgres partitioning
• Outil d'analyse de la configuration : https://github.com/jfcoz/postgresql...
• Comparaison de schémas : pgquarrel 0.4 released
• Postgres Indexes Under the Hood
• Postgres Orphaned Temp Tables

• À venir dans la version 11 :
  • PostgreSQL 11 beta2 est publié le 28 juin : https://www.postgresql.org/about/ne...
  • Note de publication en cours de rédaction : https://momjian.us/pgsql_docs/relea...

• Agenda :
  • PostgreSQL Conference Europe du 23 au 26 octobre à Lisbonne

Cet article de blog est le résumé d’un problème rencontré en production que j’ai eu à diagnostiquer il y a quelques mois avec des gens d’ Oslandia, et puisqu’il s’agit d’un problème pour le moins inhabituel j’ai décidé de le partager avec la méthodologie que j’ai utilisée, au cas où cela puisse aider d’autres personnes qui rencontreraient le même type de problème. C’est également une bonne occasion de rappeler que mettre à jour PostgreSQL vers une nouvelle version est une bonne pratique.

Le problème

Le problème de performance initialement rapporté contenait suffisamment d’informations pour savoir qu’il s’agissait d’un problème étrange.

Le serveur utilise un PostgreSQL 9.3.5. Oui, il y a plusieurs versions mineures de retard, et bien évidémment bon nombre de versions majeures de retard. La configuration était également quelque peu inhabituelle. Les réglages et dimensionnement physiques les plus importants sont :

Serveur
    CPU: 40 cœurs, 80 avec l'hyperthreading activé
    RAM: 128 Go
PostgreSQL:
    shared_buffers: 16 Go
    max_connections: 1500

La valeur élevée pour le shared_buffers, surtout puisqu’il s’agit d’une versions de PostgreSQL plutôt ancienne, est une bonne piste d’investigation. Le max_connections est également assez haut, mais malheureusement l’éditeur logiciel mentionne qu’il ne supporte pas de pooler de connexion. Ainsi, la plupart des connexions sont inactives. Ce n’est pas idéal car cela implique un surcoût pour acquérir un snapshot, mais il y a suffisamment de cœurs de processeur pour gérer un grand nombre de connexions.

Le problème principale était que régulièrement, les même requêtes pouvaient être extrêmement lentes. Ce simple exemple de reqête était fourni :

EXPLAIN ANALYZE SELECT count(*) FROM pg_stat_activity ;

-- Quand le problème survient
"Aggregate  (actual time=670.719..670.720 rows=1 loops=1)"
"  ->  Nested Loop  (actual time=663.739..670.392 rows=1088 loops=1)"
"        ->  Hash Join  (actual time=2.987..4.278 rows=1088 loops=1)"
"              Hash Cond: (s.usesysid = u.oid)"
"              ->  Function Scan on pg_stat_get_activity s  (actual time=2.941..3.302 rows=1088 loops=1)"
"              ->  Hash  (actual time=0.022..0.022 rows=12 loops=1)"
"                    Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 1kB"
"                    ->  Seq Scan on pg_authid u  (actual time=0.008..0.013 rows=12 loops=1)"
"        ->  Index Only Scan using pg_database_oid_index on pg_database d  (actual time=0.610..0.611 rows=1 loops=1088)"
"              Index Cond: (oid = s.datid)"
"              Heap Fetches: 0"
"Total runtime: 670.880 ms"

-- Temps de traitement normal
"Aggregate  (actual time=6.370..6.370 rows=1 loops=1)"
"  ->  Nested Loop  (actual time=3.581..6.159 rows=1088 loops=1)"
"        ->  Hash Join  (actual time=3.560..4.310 rows=1088 loops=1)"
"              Hash Cond: (s.usesysid = u.oid)"
"              ->  Function Scan on pg_stat_get_activity s  (actual time=3.507..3.694 rows=1088 loops=1)"
"              ->  Hash  (actual time=0.023..0.023 rows=12 loops=1)"
"                    Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 1kB"
"                    ->  Seq Scan on pg_authid u  (actual time=0.009..0.014 rows=12 loops=1)"
"        ->  Index Only Scan using pg_database_oid_index on pg_database d  (actual time=0.001..0.001 rows=1 loops=1088)"
"              Index Cond: (oid = s.datid)"
"              Heap Fetches: 0"
"Total runtime: 6.503 ms"

Ainsi, bien que le « bon » temps de traitement est un petit peu lent (bien qu’il y ait 1500 connections), le « mauvais » temps de traitement est plus de 100 fois plus lent, pour une requête tout ce qu’il y a de plus simple.

Un autre exemple de requête applicative très simple était fourni, mais avec un peu plus d’informations. Voici une versino anonymisée :

EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT une_colonne
FROM une_table
WHERE une_colonne_indexee = 'valeur' AND upper(autre_colonne) = 'autre_value'
LIMIT 1 ;

"Limit  (actual time=7620.756..7620.756 rows=0 loops=1)"
"  Buffers: shared hit=43554"
"  ->  Index Scan using idx_some_table_some_col on une_table  (actual time=7620.754..7620.754 rows=0 loops=1)"
"        Index Cond: ((some_indexed_cold)::text = 'valeur'::text)"
"        Filter: (upper((autre_colonne)::text) = 'autre_value'::text)"
"        Rows Removed by Filter: 17534"
"        Buffers: shared hit=43554"
"Total runtime: 7620.829 ms"

"Limit  (actual time=899.607..899.607 rows=0 loops=1)"
"  Buffers: shared hit=43555"
"  ->  Index Scan using idx_some_table_some_col on une_table  (actual time=899.605..899.605 rows=0 loops=1)"
"        Index Cond: ((some_indexed_cold)::text = 'valeur'::text)"
"        Filter: (upper((autre_colonne)::text) = 'autre_value'::text)"
"        Rows Removed by Filter: 17534"
"        Buffers: shared hit=43555"
"Total runtime: 899.652 ms"

Il y avait également beaucoup de données de supervision disponibles sur le système d’exploitation, montrant que les disques, les processeurs et la mémoire vive avaient toujours des ressources disponibles, et il n’y avait aucun message intéressant dans la sortie de dmesg ou aucune autre trace système.

Que savons-nous?

Pour la première requête, nous voyons que le parcours d’index interne augmente de 0.001ms à 0.6ms:

->  Index Only Scan using idx on pg_database (actual time=0.001..0.001 rows=1 loops=1088)

->  Index Only Scan using idx on pg_database (actual time=0.610..0.611 rows=1 loops=1088)

Avec un shared_buffers particuli_rement haut et une version de PostgreSQL ancienne, il est fréquent que des problèmes de lenteur surviennent si la taille du jeu de données est plus important que le shared_buffers, du fait de l’algorithme dit de « clocksweep » utilisé pour sortir les entrées du shared_buffers.

Cependant, la seconde requête montre que le même problème survient alors que tous les blocs se trouvent dans le shared_buffers. Cela ne peut donc pas être un problème d’éviction de buffer dû à une valeur de shared_buffers trop élevée, ou un problème de latence sur le disque.

Bien que des paramètres de configuration de PostgreSQL puissent être améliorés, aucun de ceux-ci ne peuvent expliquer ce comportement en particulier. Il serait tout à fait possible que la modification de ces paramètres corrige le problème, mais il faut plus d’informations pour comprendre ce qui se passe exactement et éviter tout problème de performance à l’avenir.

Une idée?

Puisque les explications les plus simples ont déjà été écartées, il faut penser à des causes de plus bas niveau.

Si vous avez suivi les améliorations dans les dernières versions de PostgreSQL, vous devriez avoir noté un bon nombre d’optimisations concernant la scalabilité et le verrouillage. Si vous voulez plus de détails sur ces sujets, il y a de nombreux articles de blogs, par exemple ce très bon article.

Du côté du du noyau Linux, étant donné le grand nombre de connexions cela peut ếgalement être, et c’est certainement l’explication la plus probable, dû à une saturation du TLB.

Dans tous les cas, pour pouvoir confirmer une théorie il faut utiliser des outils beaucoup plus pointus.

Analyse poussée: saturation du TLB

Sans aller trop dans le détail, il faut savoir que chaque processus a une zone de mémoire utilisée par le noyau pour stocker les « page tables entries », ou PTE, c’est-à-dire les translations des adresses virtuelles utilisées par le processus et la vrai adresse physique en RAM. Cette zone n’est normalement pas très volumineuse, car un processus n’accès généralement pas à des dizaines de giga-octets de données en RAM. Mais puisque PostgreSQL repose sur une architecture où chaque connexion est un processus dédié qui accède à un gros segment de mémoire partagée, chaque processus devra avoir une translation d’adresse pour chaque zone de 4 Ko (la taille par défaut d’une page) du shared_buffers qu’il aura accédé. Il est donc possible d’avoir une grande quantité de mémoire utilisée pour la PTE, et même d’avoir au total des translations d’adresse pour adresser bien plus que la quantité total de mémoire physique disponible sur la machine.

Vous pouvez connaître la taille de la PTE au niveau du système d’exploitation en consultant l’entrée VmPTE dans le statut du processus. Vous pouvez également vérifier l’entrée RssShmem pour savoir pour combien de pages en mémoire partagée il existe des translations. Par exemple :

egrep "(VmPTE|RssShmem)" /proc/${PID}/status
RssShmem:	     340 kB
VmPTE:	     140 kB

Ce processus n’a pas accédé à de nombreux buffers, sa PTE est donc petite. If nous essayons avec un processus qui a accédé à chacun des buffers d’un shared\hbuffers de 8 Go :

egrep "(VmPTE|RssShmem)" /proc/${PID}/status
RssShmem:	 8561116 kB
VmPTE:	   16880 kB

Il y a donc 16 Mo utilisés pour la PTE ! En multipliant ça par le nombre de connexion, on arrive à plusieurs giga-octets de mémoire utilisée pour la PTE. Bien évidemment, cela ne tiendra pas dans le TLB. Par conséquent, les processus auront de nombreux « échec de translation » (TLB miss) quand ils essaieront d’accéder à une page en mémoire, ce qui augmentera la latence de manière considérable.

Sur le système qui rencontrait ces problèmes de performance, avec 16 Go de shared_buffers et 1500 connexions persistente, la mémoire totale utilisée pour les PTE combinées était d’environ 45 Go ! Une approximation peut être faîte avec le script suivant:

for p in $(pgrep postgres); do grep "VmPTE:" /proc/$p/status; done | awk '{pte += $2} END {print pte / 1024 / 1024}'

NOTE: Cet exemple calculera la mémoire utilisée pour la PTE de tous les processus postgres. Si vous avez de plusieurs instances sur la même machine et que vous voulez connaître l’utilisation par instance, vous devez adapter cette commande pour ne prendre en compte que les processus dont le ppid est le pid du postmaster de l’instance voulue.

C’est évidemment la cause des problèmes rencontrés. Mais pour en être sûr, regardons ce que perf nous remonte lorsque les problèmes de performance surviennent, et quand ce n’est pas le cas.

Voici les fonctions les plus consommatrices (consommant plus de 2% de CPU) remontées par perf lorsque tout va bien :

# Children      Self  Command          Symbol
# ........  ........  ...............  ..................
     4.26%     4.10%  init             [k] intel_idle
     4.22%     2.22%  postgres         [.] SearchCatCache

Rien de vraiment bien intéressant, le système n’est pas vraiment saturé. Maintenant, quand le problème survient :

# Children      Self  Command          Symbol
# ........  ........  ...............  ....................
     8.96%     8.64%  postgres         [.] s_lock
     4.50%     4.44%  cat              [k] smaps_pte_entry
     2.51%     2.51%  init             [k] poll_idle
     2.34%     2.28%  postgres         [k] compaction_alloc
     2.03%     2.03%  postgres         [k] _spin_lock

Nous pouvons voir s_lock, la fonction de PostgreSQL qui attend sur un spinlock consommant preque 9% du temps processeur. Mais il s’agit de PostgreSQL 9.3, et les ligthweight locks (des verrous internes transitoires) étaient encore implémentés à l’aide de spin lock (ils sont maintenant implémentés à l’aide d’opérations atomiques). Si nous regardons un peu plus en détails les appeks à s_lock :

     8.96%     8.64%  postgres         [.] s_lock
                   |
                   ---s_lock
                      |
                      |--83.49%-- LWLockAcquire
[...]
                      |--15.59%-- LWLockRelease
[...]
                      |--0.69%-- 0x6382ee
                      |          0x6399ac
                      |          ReadBufferExtended
[...]

99% des appels à s_lock sont en effet dûs à des lightweight locks. Cela indique un ralentissement général et de fortes contentions. Mais cela n’est que la conséquence du vrai problème, la seconde fonction la plus consommatrice.

Avec presque 5% du temps processeur, smaps_pte_entry, une fonction du noyau effectuant la translation d’addresse pour une entrée, nous montre le problème. Cette fonction devrait normalement être extrêmement rapide, et ne devrait même pas apparaître dans un rapport perf ! Cela veut dire que très souvent, quand un processus veut accéder à une page en mémoire, il doit attendre pour obtenir sa vraie adresse. Mais attendre une translation d’adresse veut dire beaucoup de bulles (pipeline stalls). Les processeurs ont des pipelines de plus en plus profonds, et ces bulles ruinent complètement les bénéfices de ce type d’architecture. Au final, une bonne proportion du temps est tout simplement gâchée à attendre des adresses. Ça explique très certainement les ralentissements extrêmes, ainsi que le manque de compteurs de plus haut niveau permettant de les expliquer.

La solution

Plusieurs solutions sont possibles pour résoudre ce problème.

La solution habituelle est de demande à PostgreSQL d’allouer le shared_buffers dans des huge pages. En effet, avec des pages de 2 Mo plutôt que 4 ko, la mémoire utilisée pour la PTE serait automatiquement diminuée d’un facteur 512. Cela serait un énorme gain, et extrêment facile à mettre en place. Malheureusement, cela n’est possible qu’à partir de la version 9.4, mais mettre à jour la version majeure de PostgreSQL n’était pas possible puisque l’éditeur ne supporte pas une version supérieure à la version 9.3.

Un autre moyen de réduire la taille de la PTE est de réduire le nombre de connexion, qui ici est assez haut, ce qui aurait probablement d’autres effets positifs sur les performances. Encore une fois, ce n’était malheureusement pas possible puisque l’éditeur affirme ne pas supporter les poolers de connexion et que le client a besoin de pouvoir gérer un grand nombre de connexions.

Ainsi, la seule solution restante était donc de réduire la taille du shared_buffers. Après quelques essais, la plus haute valeur qui pouvaient être utilisée sans que les ralentissements extrêmes ne surviennent était de 4 Go. Heureusement, PostgreSQL était capable de conserver des performances assez bonnes avec cette taille de cache dédié.

Si des des éditeurs logiciels lisent cette article, il faut comprendre que si on vous demande la compatibilité avec des versions plus récentes de PostgreSQL, ou avec des poolers de connexion, il y a de très bonnes raisons à cela. Il y a généralement très peu de changements de comportement avec les nouvelles versions, et elles sont toutes documentées !

Diagnostique de lenteurs inattendues was originally published by Julien Rouhaud at rjuju's home on July 11, 2018.

Cette année, PGDayFr avait lieu à Marseille du 25 au 26 juin. C’était l’occasion de rencontrer (à nouveau) la communauté et de célébrer comme il se doit les 10 ans de PGDayFR.

Le 25 juin, rencontre avec le GTIE

Le GTIE est le Groupe de Travail Inter-Entreprises. C’est un groupe de travail et de mutualisation des entreprises qui utilisent PostgreSQL. Ce groupe existe au sein de l’association PostgreSQLFr.

Ce groupe aide donc à l’adoption de PostgreSQL dans les entreprises et les services publics en :

• démontrant que ça marche
• recherchant des solutions à la pénurie de ressources
• demandant aux éditeurs de logiciels de supporter PostgreSQL
• proposant des solutions techniques éprouvées et testées par des entreprises
• non partisanes

Le but de cette rencontre était de faire le point sur les avancées des différents chantiers.

Le soir, une bonne trentaine de personnes se sont retrouvées autour d’un verre et d’un buffet dînatoire pour évoquer les précédentes éditions de PGDayFr et les atouts de PostgreSQL (stabilité, fiabilité, performances, fonctionnalités…)

le 26 juin : les conférences

Les conférences avaient lieu au théâtre Joliette, une très belle salle dans laquelle les petits n’ont pas été oubliés, car les sièges sont très bien sur-élevés pour que tout le monde puisse bien voir.

Retour d’expérience : 6 ans d’utilisation de PostgreSQL en production sur Autolib — Sébastien DIEMER

Nous avons appris avec plaisir qu’une conférence de notre client, Polyconseil, avait été sélectionnée. Sébastien Diemer est développeur chez Polyconseil depuis 3 ans. Lors de cette conférence, il a expliqué comment ils utilisaient PostgreSQL, ce qu’ils appréciaient sur ce SGBDR, les problèmes qu’ils avaient rencontrés et comment ils les avaient résolus. Vraiment très intéressant.

Pachydermes et gros serpents — Olivier COURTIN

Olivier Courtin est spécialiste big data. Il travaille donc naturellement avec PostgreSQL et Python. Il a démontré lors de cette conférence comment partir d’informations totalement déstructurées pour en isoler des données significatives.

Soyez efficace, utilisez psql ! – Lætitia AVROT

Lætitia est consultante et formatrice chez Loxodata. Elle nous présente son outil préféré pour requêter une base PostgreSQL.

Psql est l’outil ligne de commandes et le seul client fourni officiellement avec PostgreSQL. Ce serait dommage de ne pas savoir l’utiliser, d’autant plus qu’avec un peu de pratique, on devient rapidement plus efficace avec psql qu’avec un client graphique.

La parallélisation au service de l’optimisation — Aurélien MORLE

Aurélien travaille chez AtolCD où il accompagne un client historique qui a une application de type OLAP.

Dans ce contexte, il a découvert la parallélisation avec PostgreSQL 9.6, puis les améliorations de PostgreSQL 10 et il attend avec impatience les nouvelles améliorations de PostgreSQL 11. Il nous a fait part de son retour d’expérience sur ce domaine.

La base de données qui valait 2 milliards d’objets astronomiques — Grégory MANTELET

Grégory travaillait pour le Centre de Données Astronomiques de Strasbourg (il a changé depuis) où lui et ses collègues exploitent une base de données contenant plus de deux milliards d’objets astronomiques.

Il nous a livré son retour d’expérience sur l’utilisation de PostgreSQL comme entrepôt de données.

Récupérez vos données : pgBackRest ! – Sébastien LARDIERE

Sébastien est consultant et formateur chez Loxodata. Dans cette conférence, il présente l’un des meilleurs outils pour effectuer des sauvegardes physiques de PostgreSQL : pgBackRest.

Et PAF, ça bascule ! – Stefan FERCOT

Stéphane est consultant chez Dalibo. Durant cette conférence, il a présenté l’outil de bascule automatique, PAF.

La présentation était très intéressante et vivante. Cependant, elle confirme que dès qu’on veut faire ce genre de choses, on complexifie l’architecture et que donc pour ajouter ce genre de brique, il faut vraiment avoir un RTO (Recovery Time Objective) qui demande explicitement un temps court d’indisponibilité.

Les futures fonctionnalités de PostgreSQL 11 — Jean-Christophe ARNU

Jean-Christophe est consultant et formateur chez Loxodata. Lors de cette conférence, il nous a présenté toutes les nouvelles fonctionnalités qui vont donner envie à tout le monde de migrer vers PostgreSQL 11 dès cet automne !

Voilà, PGDayFR, c’est fini… À l’année prochaine !

• Référentiel des parmètres de configuration : PostgreSQL Configuration for Humans
• A Brief History of PostgreSQL
• PostgreSQL Concurrency: Data Modification Language
• Les index et la parallélisation : http://amitkapila16.blogspot.com/20...
• Benchmark avec sysbench-tpcc : Sysbench-tpcc Supports PostgreSQL et Tuning PostgreSQL for sysbench-tpcc
• Explications sur les index Bloom : Choosing PostgreSQL Bloom Index Parameters
• Retour sur l'adoption de Citus : Scaling Postgres at Affinity with Citus
• Faire des histogrammes avec PostgreSQL : How to do histograms in PostgreSQL
• Migrer vers la réplication native de PostgreSQL 10 : Upgrade your partitioning from inheritance to declarative
• Les vidéos du PgDay.Paris sont en ligne : https://www.youtube.com/channel/UCi...

• À venir dans la version 11 :
  • PostgreSQL 11 beta2 est publié le 28 juin : https://www.postgresql.org/about/ne...
  • Note de publication en cours de rédaction : https://momjian.us/pgsql_docs/relea...

• Agenda : 
  • PostgreSQL Conference Europe du 23 au 26 octobre à Lisbonne

Depuis la version 10, PostgreSQL permet d’utiliser la bibliothèque de référence Unicode ICU pour trier et indexer les textes à travers les collations ICU.

Au-delà de ce que permet le coeur, d’autres fonctionnalités de cette bibliothèque sont exposables en SQL, c’est ce que fait l’extension icu_ext, qui couvre déjà une partie de l’API ICU, et devrait s’étoffer petit à petit. L’intérêt d’utiliser ICU en SQL est essentiellement de profiter de ses algorithmes gérant du texte multilingue en collant au plus près au standard Unicode.

J’aurais certainement l’occasion d’en reparler plus en détail dans ce blog en tant qu’auteur de l’extension, mais en attendant j’ai eu le plaisir de présenter sur ce thème au meetup PG Paris le 28 juin:

PDF de la présentation.

Un grand merci aux organisateurs du meetup et à MeilleursAgents pour l’accueil dans leurs très jolis locaux!

• Outil de comparaison de schéma : migra
• Using PostgreSQL to Generate Slugs
• Client CLI universel : https://github.com/xo/usql
• Adding an index can decrease SELECT performance
• Des améliorations dans plpgsql_check : plpgsql_check can identify variables with wrong type used in predicates and breaks index usage
• Déboguer du plpgsql dans Dbeaver : https://github.com/dbeaver/dbeaver/...
• À propos d'authentification : Integrating PostgreSQL with Authentication Systems

• À venir dans la version 11 :
  • PostgreSQL 11 beta2 est prévue le 28 juin : https://www.postgresql.org/message-...
  • Note de publication en cours de rédaction : https://momjian.us/pgsql_docs/relea...

• À noter dans vos agendas, pgday.fr le 26 juin à Marseille : https://www.postgresql.org/about/ev... (j'y serai !)

Qu’est-ce qu’un pivot?

Le pivot est une opération par laquelle des données sous une colonne deviennent des noms de colonnes, de sorte que visuellement une sorte de rotation à 90° est opérée: ce qui se lisait verticalement de haut en bas se retrouve ordonné horizontalement de gauche à droite. Les termes “transposition”, “requête analyse croisée” ou “crosstab” sont aussi utilisés pour désigner ce concept, qui vient instiller un peu de la vision “tableur” des données dans l’approche relationnelle.

Dans le cas le plus simple, on part d’une colonne qui est fonction d’une autre. Considérons un exemple météorologique à 2 colonnes: l’année, et la pluviométrie correspondante, exprimée en nombre de jours où les précipitations ont dépassé 1mm.

Avant pivot:

 Année    | Pluie    |
----------+----------+
 2012     | 112      |
 2013     | 116      |
 2014     | 111      |
 2015     |  80      |
 2016     | 110      |
 2017     | 102      |

Après pivot:

 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 
------+------+------+------+------+------
  112 |  116 |  111 |   80 |  110 |  102

Souvent, il y a une deuxième dimension, c’est-à-dire qu’on part de 3 colonnes, dont une dépend fonctionnellement des deux autres: (dimension X, dimension Y)=>Valeur.

Dans l’exemple de la pluviométrie, la seconde dimension pourrait être un nom de ville, comme ci-dessous:

Avant pivot:

 Année |   Ville   | Jours 
-------+-----------+-------
  2012 | Lyon      |   112
  2013 | Lyon      |   116
  2014 | Lyon      |   111
  ...  | ...       |   ...
  2014 | Toulouse  |   111
  2015 | Toulouse  |    83

Considérons un jeu de données réduit de 13 villes x 6 ans. La série ci-dessus ferait donc 78 lignes. (un dump SQL pour cet exemple est disponible en téléchargement ici: exemple-pluviometrie.sql; les données brutes sont à l’échelle du mois et proviennent originellement de https://www.infoclimat.fr/climatologie/).

Et voici une présentation typique après pivot:

   Ville   | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 
-----------+------+------+------+------+------+------
 Ajaccio   |   69 |   91 |   78 |   48 |   81 |   51
 Bordeaux  |  116 |  138 |  137 |  101 |  117 |  110
 Brest     |  178 |  161 |  180 |  160 |  165 |  144
 Dijon     |  114 |  124 |  116 |   93 |  116 |  103
 Lille     |  153 |  120 |  136 |  128 |  138 |  113
 Lyon      |  112 |  116 |  111 |   80 |  110 |  102
 Marseille |   47 |   63 |   68 |   53 |   54 |   43
 Metz      |   98 |  120 |  110 |   93 |  122 |  115
 Nantes    |  124 |  132 |  142 |  111 |  106 |  110
 Nice      |   53 |   77 |   78 |   50 |   52 |   43
 Paris     |  114 |  111 |  113 |   85 |  120 |  110
 Perpignan |   48 |   56 |   54 |   48 |   69 |   48
 Toulouse  |   86 |  116 |  111 |   83 |  102 |   89

(13 lignes)

Pour exprimer ça de manière générale, le résultat pivoté d’une série de tuples (X,Y,V) est une grille de N+1 colonnes fois M lignes, où:

• N est le nombre de valeurs distinctes de X

• M est le nombre de valeurs distinctes de Y.

• la 1ere colonne (la plus à gauche) porte les valeurs distinctes de Y, généralement dans un ordre défini, par exemple ici les noms de ville dans l’ordre alphabétique.

• les noms des autres colonnes sont constituées des valeurs distinctes de X, également dans un ordre défini. Dans l’exemple ci-dessus ce sont les années, par ordre croissant ou décroissant.

• pour chaque couple (X,Y), si un tuple (X,Y,V) est présent dans le jeu de données avant pivot, la valeur V est placée dans la grille au croisement de la colonne de nom X et de la ligne commençant par Y. C’est pourquoi on parle de tableau croisé (crosstab). Si à (X,Y) ne correspond pas de V dans le jeu de données, la case correspondante reste vide (NULL), ou à une valeur spécifique si on préfère.

Quand le nombre de colonnes reste raisonnable, cette représentation a quelques avantages visuels par rapport à l’affichage en ligne des tuples (X,Y,V):

• elle occupe mieux l’espace 2D.
• elle est plus intuitive, parce qu’il n’y a pas de répétition des dimensions.
• l’absence éventuelle de valeur dans une case saute aux yeux.
• il y a deux axes de tri indépendants.

Quelles requêtes pour pivoter un jeu de données?

La forme canonique

Contrairement à Oracle ou MS-SQL Server, PostgreSQL n’a pas de clause PIVOT dans son dialecte SQL, mais cette clause n’est pas essentielle. Une requête pour pivoter ces données à 3 colonnes (x,y,v) peut s’écrire sous cette forme:

SELECT
  y,
  (CASE WHEN x='valeur 1' THEN v END) "valeur 1",
  (CASE WHEN x='valeur 2' THEN v END) "valeur 2",
  ...à répéter pour chaque valeur de x devenant une colonne
  FROM table ou sous-requête
  [ORDER BY 1]

Assez fréquemment une requête pivot agrège en même temps qu’elle pivote: La forme sera alors plutôt de ce genre-là:

SELECT
  y,
  AGG(v) FILTER (WHERE x='valeur 1') AS "valeur 1",
  AGG(v) FILTER (WHERE x='valeur 2') AS "valeur 2",
  ...à répéter pour chaque valeur de x devenant une colonne
  FROM table ou sous-requête
  GROUP BY y [ORDER BY 1];

La clause FILTER est une nouveauté de PostgreSQL 9.4, sinon il est toujours possible d’utiliser une expression CASE WHEN. AGG(v) symbolise une fonction d’agrégation, qui pourrait être typiquement SUM(v) pour cumuler des valeurs, ou COUNT(v) pour compter des occurrences, ou encore MIN() ou MAX().

Pour la table d’exemple de pluviométrie sur 6 ans, si on a une mesure par mois et qu’on veut afficher un pivot Ville/Année, la requête serait la suivante:

SELECT
  ville,
  SUM(pluvio) FILTER (WHERE annee=2012) AS "2012",
  SUM(pluvio) FILTER (WHERE annee=2013) AS "2013",
  SUM(pluvio) FILTER (WHERE annee=2014) AS "2014",
  SUM(pluvio) FILTER (WHERE annee=2015) AS "2015",
  SUM(pluvio) FILTER (WHERE annee=2016) AS "2016",
  SUM(pluvio) FILTER (WHERE annee=2017) AS "2017"
FROM pluviometrie 
GROUP BY ville
ORDER BY ville;

La forme utilisant crosstab()

L’extension tablefunc de contrib fournit entre autres une fonction:
crosstab(text source_sql, text category_sql)
qui est souvent citée en premier dans les questions sur les pivots avec Postgres.

Le premier argument de crosstab est une requête renvoyant les données avant pivot. Le deuxième argument est une autre requête renvoyant les noms des colonnes après pivot, dans l’ordre désiré. La fonction renvoyant un type SETOF RECORD, en pratique il faut re-spécifier ces colonnes via une clause AS (col1 type, col2 type, etc...) pour qu’elles soient interprétables comme telles par le moteur SQL.

Exemple:

SELECT * FROM crosstab(
   -- requête pour le contenu de la grille
   'SELECT ville,annee,SUM(pluvio)
     FROM pluviometrie GROUP BY ville,annee ORDER BY ville',
   -- requête pour l'entête horizontal
   'SELECT DISTINCT annee FROM pluviometrie ORDER BY annee')
  AS ("Ville" text,
      "2012" int,
      "2013" int,
      "2014" int,
      "2015" int,
      "2016" int,
      "2017" int);

Les limites des pivots statiques

L’ennui avec ces deux formes de requêtes, aussi bien celle qui a recours à la fonction crosstab() que celle construite sur autant d’expressions que de colonnes, c’est qu’il faut lister les colonnes et que dès qu’il y a une donnée en plus à pivoter, l’ajouter manuellement à la liste. Sinon avec la première forme la nouvelle donnée sera ignorée, et avec crosstab() elle provoquera une erreur.

D’autre part, ces requêtes ne sont pas malléables: si on veut présenter les colonnes dans l’ordre inverse, ou bien pivoter sur une autre colonne (ici en l’occurrence mettre des villes horizontalement au lieu des années), elles doivent être modifiées presque intégralement.

Enfin, certains pivots génèrent des centaines de colonnes, et la perspective de gérer ça à la main en SQL paraît absurde.

Souvent, en tant qu’utilisateur de SQL, on voudrait faire ce qu’on pourrait appeler un pivot dynamique, c’est-à-dire une requête polymorphe qui, sans modification du SQL, se trouverait automatiquement avoir toutes les colonnes du résultat à partir des lignes correspondantes. Ce serait utile d’une part si ces données sont susceptibles de changer, et d’autre part quand il y a beaucoup de colonnes et qu’il est trop fastidieux de les spécifier.

Mais il se trouve qu’une requête SQL ne peut pas avoir des colonnes dynamiques au sens où il le faudrait pour un pivot dynamique. On pourra objecter que dans un SELECT * FROM table, le * est bien remplacé dynamiquement par liste des colonnes, mais la différence est que cette opération se fait dans l’étape d’analyse de la requête, pas dans la phase d’exécution. Avant l’exécution, le moteur SQL doit impérativement savoir quels sont le nombre, les types et les noms des colonnes de la requête et des sous-requêtes qui la composent. C’est d’ailleurs pour ça que la sortie de crosstab(), au même titre que n’importe quelle fonction qui renvoie un SETOF RECORD, doit être qualifiée statiquement par une liste de noms de colonnes avec leurs types sous la forme AS (col1 type1, col2 type2...)

Méthodes pour des pivots dynamiques

La difficulté du pivot dynamique peut être résumée ainsi: pour toute requête SQL, il faut que le type du résultat (noms et types de toutes les colonnes) soit connu avant la phase d’exécution. Or pour savoir quelles sont les colonnes composant le résultat pivoté, il faudrait exécuter la requête: c’est un cercle vicieux, et pour s’en sortir il faut forcément changer un peu les termes du problème.

Résultat encapsulé dans une colonne

Une première solution est que la requête SQL renvoie le résultat pivoté non pas en colonnes séparées, mais encapsulé dans une seule colonne avec un type multi-dimensionnel: array[text], JSON, ou XML. Cette solution est par exemple intégrée dans Oracle avec sa clause PIVOT XML. C’est en une seule étape, mais le résultat a une structure non-tabulaire qui ne correspond pas forcément à ce que les utilisateurs espèrent.

Voici un exemple en PostgreSQL moderne avec JSON:

SELECT ville,
       json_object_agg(annee,total ORDER BY annee)
   FROM (
     SELECT ville, annee, SUM(pluvio) AS total
        FROM pluviometrie
        GROUP BY ville,annee
   ) s
  GROUP BY ville
  ORDER BY ville;

Sans avoir à lister les années dans cette requête, on retrouve notre résultat précédent complet, mais sous forme de deux colonnes, une pour l’“axe vertical”, l’autre pour tout le reste au format JSON:

   ville   |                                    json_object_agg                                     
-----------+----------------------------------------------------------------------------------------
 Ajaccio   | { "2012" : 69, "2013" : 91, "2014" : 78, "2015" : 48, "2016" : 81, "2017" : 51 }
 Bordeaux  | { "2012" : 116, "2013" : 138, "2014" : 137, "2015" : 101, "2016" : 117, "2017" : 110 }
 Brest     | { "2012" : 178, "2013" : 161, "2014" : 180, "2015" : 160, "2016" : 165, "2017" : 144 }
 Dijon     | { "2012" : 114, "2013" : 124, "2014" : 116, "2015" : 93, "2016" : 116, "2017" : 103 }
 Lille     | { "2012" : 153, "2013" : 120, "2014" : 136, "2015" : 128, "2016" : 138, "2017" : 113 }
 Lyon      | { "2012" : 112, "2013" : 116, "2014" : 111, "2015" : 80, "2016" : 110, "2017" : 102 }
 Marseille | { "2012" : 47, "2013" : 63, "2014" : 68, "2015" : 53, "2016" : 54, "2017" : 43 }
 Metz      | { "2012" : 98, "2013" : 120, "2014" : 110, "2015" : 93, "2016" : 122, "2017" : 115 }
 Nantes    | { "2012" : 124, "2013" : 132, "2014" : 142, "2015" : 111, "2016" : 106, "2017" : 110 }
 Nice      | { "2012" : 53, "2013" : 77, "2014" : 78, "2015" : 50, "2016" : 52, "2017" : 43 }
 Paris     | { "2012" : 114, "2013" : 111, "2014" : 113, "2015" : 85, "2016" : 120, "2017" : 110 }
 Perpignan | { "2012" : 48, "2013" : 56, "2014" : 54, "2015" : 48, "2016" : 69, "2017" : 48 }
 Toulouse  | { "2012" : 86, "2013" : 116, "2014" : 111, "2015" : 83, "2016" : 102, "2017" : 89 }
(13 lignes)

C’est déjà pas mal, mais visuellement ça manque d’alignement, et surtout si le but est de copier-coller dans un tableur, on voit bien que ça ne va pas vraiment le faire.

Résultat tabulaire obtenu en deux temps

Les autres solutions via requête SQL tournent autour de l’idée de procéder en deux temps:

1. une première requête construit le résultat avec toutes ses colonnes, et renvoie une référence indirecte à ce résultat.

2. une deuxième requête va ramener réellement le résultat, sa structure étant maintenant connue par le moteur SQL du fait de l’étape précédente.

A ce niveau, il faut rappeler qu’encapsuler ces deux étapes en une seule fonction annulerait l’intérêt de la solution: car pour appeler cette fonction en SQL, il faudrait obligatoirement spécifier avec une clause AS(...) toutes les colonnes du résultat, et dans ce cas autant utiliser crosstab().

La référence créée par la première étape peut être un curseur: dans ce cas la requête SQL est un appel de fonction prenant le même genre d’arguments que crosstab() mais renvoyant un REFCURSOR. La fonction créé dynamiquement une requête pivot, et instancie un curseur sur son résultat. Le code client peut alors parcourir ce résultat avec FETCH. C’est la solution mise en oeuvre dans la fonction dynamic_pivot() dont le code est un peu plus bas.

Autre variante: la requête SQL est un appel de fonction prenant le même genre d’arguments que crosstab() mais créant une vue dynamique ou une table, temporaire ou permanente, avec les données pivotées. Dans un second temps, le code client exécute un SELECT sur cette table ou vue, puis la supprime. Une implémentation en plpgsql pourrait être assez similaire à celle renvoyant un curseur, sauf qu’une fois établie la requête dynamique, on exécuterait CREATE [TEMPORARY] TABLE (ou VIEW) nom AS ... suivi de la requête.

Dans le code ci-dessous, je vous propose une fonction renvoyant un REFCURSOR qui peut être utilisée telle quelle, mais qui pourrait aussi servir de base pour une variante.

Ses arguments sont les mêmes que crosstab():

• une requête principale sortant 3 colonnes avant pivot dans l’ordre (catégorie, valeur à transposer, valeur centrale).
• une requête sortant la liste des colonnes dans l’ordre attendu.

La fonction instancie et renvoie un curseur contenant le résultat, lequel doit être consommé dans la même transaction (quoiqu’on pourrait le déclarer WITH HOLD si on voulait garder le résultat toute la session).

Malheureusement la requête principale doit être exécutée en interne deux fois par cette implémentation, car elle est incorporée en sous-requête dans deux requêtes totalement distinctes. De plus, le type des colonnes en sortie est forcé à text, faute de pouvoir accéder à l’information du type des données source en plpgsql. Une version en langage C lèverait potentiellement ces inconvénients, qui sont liés aux limitations du plpgsql (et encore, sans l’existence de row_to_json, ajoutée en version 9.2, je ne crois pas qu’il aurait été possible du tout de trouver les noms des colonnes comme le fait la première étape de la fonction). Quoiqu’il en soit, une version plpgsql a un avantage considérable ici: elle n’exige qu’une quarantaine de lignes de code pour faire ce travail, que voici:

CREATE FUNCTION dynamic_pivot(central_query text, headers_query text)
 RETURNS refcursor AS
$$
DECLARE
  left_column text;
  header_column text;
  value_column text;
  h_value text;
  headers_clause text;
  query text;
  j json;
  r record;
  curs refcursor;
  i int:=1;
BEGIN
  -- détermine les noms des colonnes de la source
  EXECUTE 'select row_to_json(_r.*) from (' ||  central_query || ') AS _r' into j;
  FOR r in SELECT * FROM json_each_text(j)
  LOOP
    IF (i=1) THEN left_column := r.key;
      ELSEIF (i=2) THEN header_column := r.key;
      ELSEIF (i=3) THEN value_column := r.key;
    END IF;
    i := i+1;
  END LOOP;

  -- génère dynamiquement la requête de transposition (sur le modèle canonique)
  FOR h_value in EXECUTE headers_query
  LOOP
    headers_clause := concat(headers_clause,
     format(chr(10)||',min(case when %I=%L then %I::text end) as %I',
           header_column,
	   h_value,
	   value_column,
	   h_value ));
  END LOOP;

  query := format('SELECT %I %s FROM (select *,row_number() over() as rn from (%s) AS _c) as _d GROUP BY %I order by min(rn)',
           left_column,
	   headers_clause,
	   central_query,
	   left_column);

  -- ouvre le curseur pour que l'appelant n'ait plus qu'à exécuter un FETCH
  OPEN curs FOR execute query;
  RETURN curs;
END 
$$ LANGUAGE plpgsql;

Exemple d’utilisation:

=> BEGIN;

-- étape 1: obtenir le curseur (le nom du curseur est généré par Postgres)
=> SELECT dynamic_pivot(
       'SELECT ville,annee,SUM(pluvio) 
          FROM pluviometrie GROUP BY ville,annee
          ORDER BY ville',
       'SELECT DISTINCT annee FROM pluviometrie ORDER BY 1'
     ) AS curseur
     \gset

-- étape 2: extraire les résultats du curseur
=> FETCH ALL FROM :"curseur";

   ville   | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 
-----------+------+------+------+------+------+------
 Ajaccio   | 69   | 91   | 78   | 48   | 81   | 51
 Bordeaux  | 116  | 138  | 137  | 101  | 117  | 110
 Brest     | 178  | 161  | 180  | 160  | 165  | 144
 Dijon     | 114  | 124  | 116  | 93   | 116  | 103
 Lille     | 153  | 120  | 136  | 128  | 138  | 113
 Lyon      | 112  | 116  | 111  | 80   | 110  | 102
 Marseille | 47   | 63   | 68   | 53   | 54   | 43
 Metz      | 98   | 120  | 110  | 93   | 122  | 115
 Nantes    | 124  | 132  | 142  | 111  | 106  | 110
 Nice      | 53   | 77   | 78   | 50   | 52   | 43
 Paris     | 114  | 111  | 113  | 85   | 120  | 110
 Perpignan | 48   | 56   | 54   | 48   | 69   | 48
 Toulouse  | 86   | 116  | 111  | 83   | 102  | 89
(13 lignes)

=> CLOSE :"curseur";

=> COMMIT;   -- libérera automatiquement le curseur si pas déjà fait par CLOSE.

Pivot par le code client

La couche de présentation côté client peut aussi se charger de transposer les lignes en colonnes, sur la base d’un jeu de résultat non pivoté. En effet certains voient la transposition comme une pure question de présentation, et pour l’essentiel c’est un point de vue qui se tient.

L’application psql propose une solution basée sur cette approche depuis la version 9.6, via la commande \crosstabview.

En usage interactif, cette méthode est la plus rapide pour obtenir des résultats immédiatement visibles.

Par exemple, admettons qu’on veuille examiner dans le cadre de notre exemple, les couples (ville,année) dépassant 120 jours de pluie:

=#  SELECT ville, annee, SUM(pluvio)
    FROM pluviometrie
    GROUP BY ville,annee 
    HAVING SUM(pluvio)>120
    ORDER BY annee
    \crosstabview

  ville   | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 
----------+------+------+------+------+------+------
 Brest    |  178 |  161 |  180 |  160 |  165 |  144
 Nantes   |  124 |  132 |  142 |      |      |     
 Lille    |  153 |      |  136 |  128 |  138 |     
 Dijon    |      |  124 |      |      |      |     
 Bordeaux |      |  138 |  137 |      |      |     
 Metz     |      |      |      |      |  122 |     

L’axe horizontal est alimenté par la 2eme colonne de la source mais pour avoir la transposition inverse, il suffit de mettre les colonnes annee ville en argument de crosstabview dans cet ordre, sans rien changer à la requête:

=# \crosstabview annee ville

 annee | Brest | Nantes | Lille | Dijon | Bordeaux | Metz 
-------+-------+--------+-------+-------+----------+------
  2012 |   178 |    124 |   153 |       |          |     
  2013 |   161 |    132 |       |   124 |      138 |     
  2014 |   180 |    142 |   136 |       |      137 |     
  2015 |   160 |        |   128 |       |          |     
  2016 |   165 |        |   138 |       |          |  122
  2017 |   144 |        |       |       |          |     

Ci-dessus on n’a pas de tri particulier des villes. Mais on peut trier ces colonnes, y compris sur un critère complexe, à travers le 4ème argument de la commande. Le code suivant trie les colonnes-villes par rang de pluviosité, en l’ajoutant comme 4ème colonne à la requête et à crosstabview:

=#  SELECT ville, annee, SUM(pluvio),
      rank() OVER (ORDER BY SUM(pluvio))
    FROM pluviometrie
    GROUP BY ville,annee 
    HAVING SUM(pluvio)>120
    ORDER BY annee
    \crosstabview annee ville sum rank

Résultat:

 annee | Metz | Dijon | Nantes | Bordeaux | Lille | Brest 
-------+------+-------+--------+----------+-------+-------
  2012 |      |       |    124 |          |   153 |   178
  2013 |      |   124 |    132 |      138 |       |   161
  2014 |      |       |    142 |      137 |   136 |   180
  2015 |      |       |        |          |   128 |   160
  2016 |  122 |       |        |          |   138 |   165
  2017 |      |       |        |          |       |   144

On voit que les nombres se répartissent maintenant de telle sorte qu’en lisant de gauche à droite on a des villes globalement de plus en plus pluvieuses, et notamment Brest le gagnant incontestable de ce jeu de données.

Comment dé-pivoter un jeu de données?

L’opération UNPIVOT existe dans certains dialectes SQL, mais pas dans PostgreSQL. On peut toutefois dé-pivoter facilement avec Postgres et de manière générique, c’est-à-dire sans liste explicite des colonnes, en passant par une représentation intermédiaire du jeu de données en JSON.

Imaginons par exemple que les données de pluviométrie se présentent comme ci-dessous, avec une colonne distincte par mois de l’année, type “tableur”

=> \d pluvmois

 Column |  Type   |
--------+---------+
 ville  | text    |
 annee  | integer |
 m1     | integer |
 m2     | integer |
 m3     | integer |
 m4     | integer |
 m5     | integer |
 m6     | integer |
 m7     | integer |
 m8     | integer |
 m9     | integer |
 m10    | integer |
 m11    | integer |
 m12    | integer |

En appliquant la fonction json_each_text à chaque ligne de la table mise au format JSON avec row_to_json, on va obtenir toutes les colonnes sous forme de tuples (key,value):

SELECT key, value FROM
  (SELECT row_to_json(t.*) AS line FROM pluvmois t) AS r
  JOIN LATERAL json_each_text(r.line) ON (true);

Pour avoir notre résultat final dé-pivoté, il ne reste plus qu’à enrichir cette requête pour garder l’année et la ville associée à chaque mesure, et filtrer et re-typer les colonnes de mois, comme ci-dessous:

SELECT
   r.ville,
   r.annee,
   substr(key,2)::int AS mois,  -- transforme 'm4' en 4
   value::int AS pluvio
 FROM (SELECT ville, annee, row_to_json(t.*) AS line FROM pluvmois t) AS r
  JOIN LATERAL json_each_text(r.line) ON (key ~ '^m[0-9]+');

Résultat:

   ville   | annee | mois | pluvio 
-----------+-------+------+--------
 Lille     |  2017 |    1 |      9
 Lille     |  2017 |    2 |     10
 Lille     |  2017 |    3 |      9
etc...
(936 lignes)

On retrouve bien nos 13 villes x 6 ans x 12 mois du jeu de données initial.

• Dans le wiki de PostgreSQL : Don't do this
• Dimitri Fontaine nous explique les différents types de données : PostgreSQL Data Types
• A Guide to PGpool : Part One, Two, Three
• Exécution distante des agrégats : PostgreSQL foreign data wrapper: Aggregate Pushdown
• À propos des triggers : Are triggers really that slow in Postgres?
• Minutes de la rencontre annuelle des développeurs : https://wiki.postgresql.org/wiki/Pg...
• Odyssey, nouveau pooler de connexion, à évaluer : Odyssey

• À venir dans la version 11 :
  • PostgreSQL 11 beta1 est sortie le 24 mai : https://www.postgresql.org/about/ne...
  • Comme à chaque version, HP publie un document reprenant les nouveautés : PostgreSQL 11 new features with examples (PDF)
  • Note de publication en cours de rédaction : https://momjian.us/pgsql_docs/relea...

• À noter dans vos agendas, pgday.fr le 26 juin à Marseille : https://www.postgresql.org/about/ev... (j'y serai !)

PostgreSQL 10 apportait enfin un support natif du partitionnement. Cependant, il souffrait de plusieurs limitations qui ne le rendaient pas si séduisant que cela. La version 11, qui va bientôt arriver en version bêta, corrige un certain nombre de ces défauts. Mais pas tous. Commençons par voir les différents changements. Ce premier article nous permet d'explorer l'élimination dynamique des partitions.

Commençons par nous créer un premier jeu d'essai :

CREATE TABLE orders (
 num_order    INTEGER NOT NULL,
 date_order   DATE NOT NULL,
) PARTITION BY RANGE (date_order);

CREATE TABLE orders_201804 PARTITION OF orders
    FOR VALUES FROM ('2018-04-01') TO ('2018-05-01');
CREATE TABLE orders_201805 PARTITION OF orders
    FOR VALUES FROM ('2018-05-01') TO ('2018-06-01');

Ajoutons quelques données :

INSERT INTO orders VALUES
(1, '2018-04-22'),
(2, '2018-05-01'),
(3, '2018-05-11');

On termine la création du jeu d'essai en mettant à jour les statistiques pour l'optimiseur :

ANALYZE;

Vérifions déjà que l'optimiseur est toujours capable de retirer les partitions inutiles à la planification. Ici le prédicat est connu avant l'exécution, l'optimiseur peut donc lire uniquement la partition du mois de mai :

SELECT *
  FROM orders
 WHERE date_order = '2018-05-11';

On vérifie que la partition du mois d'avril est bien éliminée à la planification en observant que le plan obtenu ne contient pas aucune lecture de cette partition :

 Append (actual rows=1 loops=1)
   ->  Seq Scan on orders_201805 (actual rows=1 loops=1)
         Filter: (date_order = '2018-05-11'::date)
         Rows Removed by Filter: 1

Une forme de construction souvent vue sur le terrain utilise la fonction to_date pour calculer un prédicat sur une date :

SELECT *
  FROM orders
 WHERE date_order = to_date('2018-05-11', 'YYYY-MM-DD');

Avec l'élimination dynamique des partitions, on pourrait penser que cette requête en bénéficiera bien. Mais ce n'est pas le cas, le prédicat est utilisé comme clause de filtrage à la lecture et PostgreSQL 11 ne sait pas l'utiliser directement pour exclure dynamiquement la partition d'avril. La lecture de cette partition est bien réalisée et ne ramène aucune ligne :

 Append (actual rows=1 loops=1)
   ->  Seq Scan on orders_201804 (actual rows=0 loops=1)
         Filter: (date_order = to_date('2018-05-11'::text, 'YYYY-MM-DD'::text))
         Rows Removed by Filter: 2
   ->  Seq Scan on orders_201805 (actual rows=1 loops=1)
         Filter: (date_order = to_date('2018-05-11'::text, 'YYYY-MM-DD'::text))
         Rows Removed by Filter: 1

On peut forcer la création d'un InitPlan, donc en utilisant une sous-requête pour calculer le prédicat :

SELECT *
  FROM orders
 WHERE date_order = (SELECT to_date('2018-05-11', 'YYYY-MM-DD'));

Le plan d'exécution obtenu est un peu différent : l'InitPlan correspondant à notre sous-requête apparaît. Mais ce qui nous intéresse le plus concerne la lecture de la partition d'avril. Elle apparaît dans le plan car elle n'est pas exclue à la planification, mais elle n'est pas exécutée car exclue à l'exécution.

 Append (actual rows=1 loops=1)
   InitPlan 1 (returns $0)
     ->  Result (actual rows=1 loops=1)
   ->  Seq Scan on orders_201804 (never executed)
         Filter: (date_order = $0)
   ->  Seq Scan on orders_201805 (actual rows=1 loops=1)
         Filter: (date_order = $0)
         Rows Removed by Filter: 1

Ce mécanisme est également fonctionnel si l'on avait utilisé une sous-requête sans la fonction to_date :

SELECT *
  FROM orders
 WHERE date_order = (SELECT date '2018-05-11');

On peut aussi vérifier que le mécanisme fonctionne avec une requête préparée :

PREPARE q0 (date) AS
SELECT *
  FROM orders
 WHERE date_order = $1;

On exécutera au moins 6 fois la requête suivante. Les 5 premières exécutions vont servir à PostgreSQL à se fixer sur un plan générique :

EXECUTE q0 ('2018-05-11');

Le plan d'exécution de la requête montre que seule la partition du mois de mai est accédée et nous montre aussi qu'un sous-plan a été éliminé, il s'agit de la lecture sur la partition d'avril :

 Append (actual rows=1 loops=1)
   Subplans Removed: 1
   ->  Seq Scan on orders_201805 (actual rows=1 loops=1)
         Filter: (date_order = $1)
         Rows Removed by Filter: 1

On pourra aussi s'en assurer avec la requête préparée suivante :

PREPARE q1 AS
SELECT *
  FROM orders
 WHERE date_order IN ($1, $2, $3);

Et l'execute suivant, où l'on fera varier les paramètres pour tantôt viser les deux partitions, tantôt une seule :

EXECUTE q1 ('2018-05-11', '2018-05-11', '2018-05-10');

Le mécanisme d'élimination dynamique est donc fonctionnel pour les requêtes préparées.

Ajoutons une table pour pouvoir réaliser une jointure :

CREATE TABLE bills (
  num_bill SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY,
  num_order INTEGER NOT NULL,
  date_order DATE NOT NULL
);

INSERT INTO bills (num_order, date_order) VALUES (1, '2018-04-22');

On met également à jour les statistiques pour l'optimiseur, surtout pour que l'optimiseur sache qu'une Nested Loop sera plus adaptée pour la jointure que l'on va faire :

ANALYZE bills;

La jointure suivante ne concernera donc que des données du mois d'avril, du fait des données présentes dans la table bills :

SELECT *
  FROM bills b
  JOIN orders o
    ON (    b.num_order = o.num_order
        AND b.date_order = o.date_order);

La jointure est donc bien réalisée avec une Nested Loop. L'optimiseur n'a fait aucune élimination de partition, il n'a aucun élément pour y parvenir. En revanche, l'étage d'exécution a tout simplement éliminé la partition de mai de la jointure :

 Nested Loop (actual rows=1 loops=1)
   ->  Seq Scan on bills b (actual rows=1 loops=1)
   ->  Append (actual rows=1 loops=1)
         ->  Seq Scan on orders_201804 o (actual rows=1 loops=1)
               Filter: ((b.num_order = num_order) AND (b.date_order = date_order))
               Rows Removed by Filter: 1
         ->  Seq Scan on orders_201805 o_1 (never executed)
               Filter: ((b.num_order = num_order) AND (b.date_order = date_order))

Que se passe-t-il si l'on force l'optimiseur à ne pas utiliser une Nested Loop :

SET enable_nestloop = off;

explain (analyze, costs off, timing off)
SELECT *
  FROM bills b
  JOIN orders o
    ON (    b.num_order = o.num_order
        AND b.date_order = o.date_order);

Le plan d'exécution montre que l'optimiseur préfère une jointure par hachage. Mais les deux partitions sont lues dans ce cas. Le mécanisme d'élimination dynamique de partition de PostgreSQL 11 n'est effectif que sur les Nested Loop (ça ne marchera pas non plus avec un Merge Join) :

 Hash Join (actual rows=1 loops=1)
   Hash Cond: ((o.num_order = b.num_order) AND (o.date_order = b.date_order))
   ->  Append (actual rows=4 loops=1)
         ->  Seq Scan on orders_201804 o (actual rows=2 loops=1)
         ->  Seq Scan on orders_201805 o_1 (actual rows=2 loops=1)
   ->  Hash (actual rows=1 loops=1)
         Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 9kB
         ->  Seq Scan on bills b (actual rows=1 loops=1)

Le mécanisme d'élimination dynamique de partitions est donc fonctionnel dans un certain nombre de cas, mais reste encore perfectible.

Tous les plans d'exécution de cet article ont été obtenus avec EXPLAIN (analyze, costs off, timing off).

• Comparaison entre PostgreSQL et MySQL : The Ultimate Postgres vs MySQL Blog Post
• Publication de pgBackRest 2.02 : https://pgbackrest.org/release.html
• Isoler PostgreSQL avec les Control Group de Linux : Linux cgroups for PostgreSQL
• SQL Récursif : Fun with SQL: Recursive CTEs in Postgres
• À propos du problème avec fsync : PostgreSQL visits LSFMM
• Collecteur d'informations et de statistiques : pgmetrics

• À venir dans la version 11 :
  • PostgreSQL 11 beta1 prévue le 24 mai : https://www.postgresql.org/message-...
  • Note de publication en cours de rédaction : https://momjian.us/pgsql_docs/relea...

• À noter dans vos agendas, pgday.fr le 26 juin à Marseille : https://www.postgresql.org/about/ev... (j'y serai !)
• Et très bientôt, le Meetup PostgreSQL Nantes #10

• À venir le 10 mai : publication des versions mineures : 10.4, 9.6.9, 9.5.13, 9.4.18, 9.3.23

• Jointures contre Diagramme de Venn : Say NO to Venn Diagrams When Explaining JOINs
• PostgreSQL disponible chez Google Cloud : Cloud SQL for PostgreSQL now generally available and ready for your production workloads
  • Outil de vérification des checksums : https://github.com/google/pg_page_v...
• Problème avec fsync : PostgreSQL's fsync() surprise
  • Analyse du problème sur la liste hackers : Postgres, fsync, and OSs (specifically linux)
• Migration depuis Oracle : ora_migrator: Moving from Oracle to PostgreSQL even faster
• L'histoire du logo de PostgreSQL : The History of Slonik, the PostgreSQL Elephant Logo
• À propos des index Bloom : Choosing PostgreSQL Bloom Index Parameters
• Retour d'experience sur l'incident survenu chez GitLab : GitLab crawling back online after breaking its brain in two

• À venir dans la version 11 :
  • PostgreSQL 11 beta1 prévue le 24 mai : https://www.postgresql.org/message-...
  • CREATE PROCEDURE
  • Indexes with INCLUDE columns and their support in B-tree
  • À propos des transactions SERIALIZABLE : SERIALIZABLE in PostgreSQL 11... and beyond
  • Sélection des partitions à l'execution : Waiting for PostgreSQL 11 – Support partition pruning at execution time

• Guide à propos de Slony : An Expert’s Guide to Slony Replication for PostgreSQL
• PostgreSQL sur FreeBSD : PostgreSQL/FreeBSD performance and scalability on a 40-core machine (pdf)
• Introduction à la réplication : Réplication par streaming PostgreSQL : usages et topologies
• PostgreSQL en tant que service chez Microsoft Azure : Announcing general availability of Azure database services for MySQL and PostgreSQL
• The PostgreSQL Machine
• PgAdmin4 sur Redhat
• à propos des identifiants de transaction : What’s in an xmax?

• À venir dans la version 11 :
  • Covering Index
  • À propos des sommes de contrôles : Manipulating checksums of a cluster
  • De la recherche plein texte en JSON : Waiting for PostgreSQL 11 – Add json(b)_to_tsvector function

• À noter dans vos agendas : le programme du prochain meetup PostgreSQL à Nantes est publié : https://www.meetup.com/PostgreSQL-U...

• Trouver les index inutilisés : Get rid of your unused indexes!
• Montée de version avec pglogical : Upgrading PostgreSQL from 9.4 to 10.3 with pglogical
• Publication de PgAdmin 4 v3.0 : https://www.postgresql.org/about/ne...
• Publication de DBeaver 5 : https://dbeaver.jkiss.org/2018/04/0...
• Le programme du meetup nantais est sorti : https://www.meetup.com/PostgreSQL-U...

• À venir dans PostgreSQL 11 :
  • Index unique couvrant : Covering + unique indexes
  • MERGE et l'activation des checksum sont annulés (revert)
  • Liste des items ouverts : https://wiki.postgresql.org/wiki/Po...

• Le fichier de configuration de PostgreSQL 10 annoté : New Annotated Config Files for PostgreSQL 10
• Documentation sur la réplication intégrée : The Internals of PostgreSQL : Streamin Replication
• Utilisation de PgLoader chez Heroku : Migrating a Heroku app from MySQL to Postgres using PGLoader
• Louise Grandjonc a repris sa conférence donnée à pgday.paris en une série d'articles : Understanding EXPLAIN - part 1, part 2, part 3, part 4

• À venir dans la version 11, dont le « feature freeze » est imminent :
  • Clé étrangère depuis une table partitionnée : Foreign keys on partitioned tables
  • Commande MERGE : MERGE SQL Command following SQL:2016
  • Vérification de l'intégrité des données : Waiting for PostgreSQL 11: Amcheck enhancement
  • Modification de table : Waiting for PostgreSQL 11 – Fast ALTER TABLE ADD COLUMN with a non-NULL default

• Les contraintes dans la base : The last line of defense
• Comment améliorer la lecture des plans d'éxecution : Using pg_badplan to CREATE STATISTICS is a good plan
• Migrer 1500 instances vers PostgreSQL 10 : Postgres 10 Upgrade
• Se battre contre le bloat : PostgreSQL Bloatbusters
• Données publiques sous formes de Dump PostgreSQL : Code officiel géographique 2018
• Sur le chemin vers PostgreSQL : A PostgreSQL path to database freedom? et How PostgreSQL just might replace your Oracle database
• Le dernier commitfest de la v11 se termine : https://commitfest.postgresql.org/1...
  • De nombreux commits récents à propos de la compilation à la volée des requêtes SQL avec LLVM !

Lu cette semaine :

• Tests de performance avec PostgreSQL suite à Meltdown : PostgreSQL Meltdown Benchmarks
• Mettre à jour 50TB de données : Updating a 50 terabyte PostgreSQL database ; la technique est simple, et tout le monde y a accès. S'ils peuvent le faire avec 50TB, vous pouvez aussi le faire !
• Pourquoi VACUUM ne nettoie pas tout : Three reasons why VACUUM won’t remove dead rows from a table
• Et pourquoi VACUUM est toujours une bonne idée : What PostgreSQL Full-Text-Search has to do with VACUUM avec ici de l'indexation GIN. (Idée d'article : pourquoi les Autrichiens font-ils des titres aussi longs ?!)
• La réplication en v10, c'est facile : Streaming replication with PostgreSQL 10
• Explication détaillée sur la réplication logique : Logical replication internals
• Quelques exemples d'utilisations des transactions : Where Postgres Wins
• À propos de Forme Normale et de clé primaire : Database Normalization and Primary Keys

• à venir dans la version 11:
  • on entre dans le dernier commitfest, donc, de nombreux commit à venir : https://commitfest.postgresql.org/1...
  • Parallélisation des UNION ALL : https://git.postgresql.org/gitweb/?...

Introduction

Une mise à jour de toutes les versions de PostgreSQL est sortie le 1er mars, motivée principalement par le CVE-2018-1058. Cette vulnérabilité ne correspond pas à un bug particulier dans le code, auquel cas on pourrait passer à autre chose dès nos instances mises à jour, mais à un problème plus général dans la gestion du schéma par défaut public où tout utilisateur peut écrire.

Concrètement un risque est présent dans les installations où des utilisateurs d’une même base ne se font pas confiance alors que le schéma public est utilisé avec ses droits par défaut et le search_path par défaut.

Le “core team” de PostgreSQL a dû estimer ce risque suffisant pour justifier d’une part des mesures de mitigation immédiates, et d’autre part une réflexion sur des changements plus étendus dans les prochaines versions. Dans l’immédiat, c’est surtout les outils pg_dump et pg_restore qui ont été modifiés (cf commit 3d2aed664), ainsi que la documentation (cf commit 5770172cb).

De quel risque s’agit-il exactement? Voyons un exemple d’abus du schéma public par un utilisateur malveillant au détriment d’un autre. A noter que les correctifs sortis dans les versions actuelles ne changent rien à cet exemple.

Exemple d’exploitation de la “faille”

Supposons deux utilisateurs d’une même base, au hasard, Alice et Bob. Chacun a une table, A et B, et peut lire celle de l’autre, mais pas y écrire.

Voici les ordres de création, passés dans le schéma public. Le fait que le champ nom soit de type varchar et non text est essentiel pour que la vulnérabilité soit exploitable, on verra pourquoi un peu plus bas.

Par Alice:

CREATE TABLE A(
   id serial,
   nom varchar(60),
   date_insert timestamptz default now()
);
GRANT SELECT ON A to bob;

Par Bob:

CREATE TABLE B(
   id serial,
   nom varchar(60),
   date_insert timestamptz default now()
);
GRANT SELECT ON B TO alice;

Un trigger se charge de mettre le nom entré en majuscules:

CREATE OR FUNCTION maj() RETURNS TRIGGER AS
'BEGIN
  NEW.nom := upper(NEW.nom);
  RETURN NEW;
END' LANGUAGE plpgsql;

CREATE TRIGGER tA BEFORE INSERT OR UPDATE ON A FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE maj();
CREATE TRIGGER tB BEFORE INSERT OR UPDATE ON B FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE maj();

En fonctionnement normal, Alice ajoute une entrée avec:

alice@test=> INSERT INTO A(nom) values('Nom du client');

et Bob a le droit de lire par exemple la dernière entrée d’Alice, via

bob@test=> SELECT * FROM A ORDER BY id DESC LIMIT 1;

Si Alice essaie d’effacer de l’autre table, le serveur refuse:

alice@test=> DELETE FROM b;
ERROR:  permission denied for table b

Jusque là tout est basique et normal.

Mais si Alice crée cette fonction upper() dans le schéma public:

CREATE FUNCTION upper(varchar) RETURNS varchar AS
  'delete from B; select pg_catalog.upper($1);'
LANGUAGE SQL;

lorsque l’utilisateur bob insèrera ou modifiera une ligne, l’appel dans la trigger upper(NEW.nom) trouvera la fonction d’Alice public.upper(varchar) et la prendra en priorité par rapport à pg_catalog.upper(text). Cette fonction “cheval de Troie” et son delete from b seront donc exécutés dans le contexte de la session de Bob et toutes les lignes pré-existantes de B se retrouveront effacées. Pwned!

Les deux axes de la résolution de nom de fonction

Si la colonne était de type text, c’est la fonction pg_catalog.upper(text) qui serait appelée au lieu de la fonction malveillante, parce que d’une part pg_catalog est inséré implicitement en tête de search_path, et que d’autre part la doc sur les conversions de type dans les appels de fonctions nous dit que

“If the search path finds multiple functions of identical argument types, only the one appearing earliest in the path is considered”

Mais comme varchar n’est pas text, c’est une partie différente de l’algorithme de résolution de nom de fonction qui s’active, celle qui va chercher le meilleur appariement entre les types de la déclaration de fonction et les types effectivement passés à l’appel. Dans notre cas, la règle suivante fait que pg_catalog n’est plus dominant:

Functions of different argument types are considered on an equal footing regardless of search path position

et c’est cette règle-ci qui domine:

Check for a function accepting exactly the input argument types. If one exists (there can be only one exact match in the set of functions considered), use it.

parce que la fonction d’Alice prend exactement un argument varchar alors que le upper(text) du système de base prend, comme sa signature l’indique, du type text.

En résumé, la faille utilise le fait que l’axe “conformité des types passés au types déclarés” est privilégié par rapport à l’axe du search_path. On peut présumer que cette règle ne pas être changée sans causer des problèmes de compatibilité plus dangereux que le problème lui-même, c’est pourquoi les développeurs n’ont pas choisi cette solution.

Les solutions

La solution préconisée est connue depuis que les schémas existent (version 7.3 sortie en 2002), et les modifications récentes à la documentation ne font, me semble-t-il, qu’insister dessus et la diffuser dans plusieurs chapitres. Dans notre scénario, un DBA devrait certainement faire:

REVOKE CREATE ON SCHEMA public FROM public;
CREATE SCHEMA alice AUTHORIZATION alice;
CREATE SCHEMA bob AUTHORIZATION bob;

voire éventuellement:

ALTER USER alice SET search_path="$user";
ALTER USER bob SET search_path="$user";

voire même:

DROP SCHEMA public;

Le problème est que ces mesures ne conviennent pas forcément à tout le monde, et ne pas avoir du tout le schéma public risquerait d’être fort perturbant pour beaucoup de programmes et utilisateurs existants.

Dans les versions déjà sorties et “corrigées” jusqu’à la 10, le schéma public garde ses propriétés, mais il n’est pas dit qu’il n’y aura pas de changement majeur à ce sujet dans la 11 ou la suivante (la version 11 étant déjà quasi-gelée pour de nouveaux patchs). Le fait que les développeurs aient choisi de considérer tout ça comme une vraie faille plutôt que de rejeter le problème sur l’utilisateur laisse à penser qu’ils ne laisseront pas le sujet en l’état.

Lu cette semaine :

• Quelques sages conseils à propos de verouillage : 7 tips for dealing with locks
• Interview de Dimitri Fontaine, contributeur majeur à PostgreSQL
• Bel exemple d'utilisation des fonctionnalités de PostgreSQL 10 : Implementing a "distributed" reporting server using some of postgres10 features
• PostgreSQL 10 arrive chez Amazon RDS : Postgres10 in RDS, first impressions
• À propos des WALs et des checkpoints : Checkpoints and wals, fantastic beasts (and where to find them)
• Mise à jour mineure de PostgreSQL : PostgreSQL 10.3, 9.6.8, 9.5.12, 9.4.17, and 9.3.22 released!, ainsi que quelques explications dans le wiki : https://wiki.postgresql.org/wiki/A_...

• à venir dans la version 11
  • on entre dans le dernier commitfest, donc, de nombreux commit à venir : https://commitfest.postgresql.org/1...

Lu cette semaine :

• Quelle méthode efficace pour produire des UUIDs : Benchmarking UUIDs, v2
• Comment PostgreSQL traite les requêtes : The Internals of PostgreSQL : Query Processing
• Des « range types » et de la récursion : How to Search Availability with PostgreSQL
• Pourquoi migrer : http://why-upgrade.depesz.com/show?... Trouvez toutes les différences entre toutes les versions mineures de PostgreSQL ! Et Migrez !
• à venir dans la version 11 :
  • Index UNIQUE pour les tables partitionnées : Allow UNIQUE indexes on partitioned tables
  • Plus de flexibilité dans la recherche de texte : PostgreSQL Flexible Full Text Search

À noter dans vos agendas :

• Prochain Meetup PostgreSQL à Nantes, le 28 février : PostgreSQL Meetup Nantes #9

Lu cette semaine :

• Tableau de bord de supervision : OmniDB: Monitoring Dashboard
• Détecter les problèmes de performances : Detecting performance problems easily in PostgreSQL
• Encore de la supervision, les métriques clés : Key metrics for PostgreSQL monitoring
• Experience sur les requêtes parallèles : PostgreSQL 10 Parallel Queries and Performance
• À propos de sécurité d'accès aux données : A PostgreSQL Row Level Security Primer + Creating Large Policies
• Encore un article sur pgBackRest : Nobody expects the spanish inquisition
• à venir dans la version 11 :
  • de la validation dans les procédures stockées : Transaction control in PL procedures PostgreSQL 11 – Server-side Procedures (Part 2)

À noter dans vos agendas :

• Prochain Meetup PostgreSQL à Nantes, le 28 février : PostgreSQL Meetup Nantes #9
• PGDay-FR à Marseille le 26 juin, le Cfp est ouvert : http://pgday.fr/appel.html

Lu cette semaine :

• À propos de SQL et d'algèbre relationnelle : Find the number of the longest continuously rising days for a stock
• À propos des CTEs : Advanced SQL - Common Table Expressions
• Conférence de Laetitia Avrot au FOSDEM : De-mystifying contributing to PostgreSQL
• Conférence de Patrick Francelle au FOSDEM : The Fabulous Destiny of 0000000200000008000000BB
• Publication de versions mineures : PostgreSQL 10.2, 9.6.7, 9.5.11, 9.4.16, and 9.3.21 released!
• à venir dans la version 11 :
  • Création d'index B-tree en parallèle : Support parallel btree index builds
  • Support de RANGE offset PRECEDING/FOLLOWING dans les Window Functions : Support all SQL:2011 options for window frame clauses

À noter dans vos agendas :

• Prochain Meetup PostgreSQL à Nantes, le 28 février : PostgreSQL Meetup Nantes #9
• PGDay-FR à Marseille le 26 juin, le Cfp est ouvert : http://pgday.fr/appel.html

Lu cette semaine :

• Troisième partie du voyage vers PostgreSQL : Why I picked Postgres over Oracle, part III
• Fonctionnement du B-tree dans PostgreSQL : Postgres Indexes Under the Hood
• Suite des articles sur Vacuum par Robert Haas : DO or UNDO - there is no VACUUM
• Des nouvelles de pgwatch2 : pgwatch2 Feature Pack 3
• à venir dans la version 11 :
  • Des changements dans pg_dump : Move handling of database properties from pg_dumpall into pg_dump
  • Minutes de la Devroom du Fosdem : FOSDEM/PGDay 2018 Developer Meeting

À noter dans vos agendas :

• Prochain Meetup PostgreSQL à Nantes, le 28 février : PostgreSQL Meetup Nantes #9
• PGDay-FR à Marseille le 26 juin, le Cfp est ouvert : http://pgday.fr/appel.html

Dans un billet précédent, je mentionnais les différences entre objets larges et colonnes bytea pour stocker des données binaires, via un tableau d’une quinzaine de points de comparaison. Ici, détaillons un peu une de ces différences: les verrouillages induits par les opérations.

Effacement en masse

Pour le bytea, ça se passe comme avec les autres types de données de base. Les verrous au niveau ligne sont matérialisés dans les entêtes de ces lignes sur disque, et non pas dans une structure à part (c’est pourquoi ils ne sont pas visibles dans la vue pg_locks). En conséquence, il n’y pas de limite au nombre de lignes pouvant être effacées dans une transaction.

Mais du côté des objets larges, c’est différent. Une suppression d’objet via lo_unlink() est conceptuellement équivalent à un DROP, et prend un verrou en mémoire partagée, dans une zone qui est pré-allouée au démarrage du serveur. De ce fait, ces verrous sont limités en nombre, et si on dépasse la limite, on obtient une erreur de ce type:

ERROR: out of shared memory
HINT:  You might need to increase max_locks_per_transaction.

La documentation nous dit à propos de cette limite:

La table des verrous partagés trace les verrous sur max_locks_per_transaction * (max_connections + max_prepared_transactions) objets (c’est-à-dire des tables) ; de ce fait, au maximum ce nombre d’objets distincts peuvent être verrouillés simultanément.

les valeurs par défaut de ces paramètres étant (pour la version 10):

Ca nous donne 4096 verrous partagés par défaut. Même si on peut booster ces valeurs dans postgresql.conf, le maximum sera donc d’un ordre de grandeur peu élevé, disons quelques dizaines de milliers, ce qui peut être faible pour des opérations en masse sur ces objets. Et n’oublions pas qu’un verrou n’est libérable qu’à la fin de la transaction, et que la consommation de ces ressources affecte toutes les autres transactions de l’instance qui pourraient en avoir besoin pour autre chose.

Une parenthèse au passage, ce nombre d’objets verrouillables n’est pas un maximum strict, dans le sens où c’est une estimation basse. Dans cette question de l’an dernier à la mailing-liste: Maximum number of exclusive locks, j’avais demandé pourquoi en supprimant N objets larges, le maximum constaté pouvait être plus de deux fois plus grand que celui de la formule, avec un exemple à 37132 verrous prenables au lieu des 17920=(512*30+5) attendus. L’explication est qu’à l’intérieur de cette structure en mémoire partagée, il y a des sous-ensembles différents. Le nombre de verrous exclusifs réellement disponibles à tout moment dépend de l’attente ou non des verrous par d’autres transactions.

Pour être complet, disons aussi que le changement de propriétaire, via ALTER LARGE OBJECT nécessite aussi ce type de verrou en mémoire partagée, et qu’en revanche le GRANT … ON LARGE OBJECT … pour attribuer des permissions n’en a pas besoin.

Ecriture en simultané

Ce n’est pas ce qu’il y a de plus commun, mais on peut imaginer que deux transactions concurrentes veulent mettre à jour le même contenu binaire.

Dans le cas du bytea, la transaction arrivant en second est bloquée dans tous les cas sur le verrou au niveau ligne posé par un UPDATE qui précède. Et physiquement, l’intégralité du contenu va être remplacé, y compris si certains segments TOAST sont identiques entre l’ancien et le nouveau contenu.

Dans le cas de l’objet large, c’est l’inverse. Seul les segments concernés par le changement de valeur vont être remplacés par la fonction lowrite(). Rappelons la structure de pg_largeobject:

=# \d pg_largeobject
 Colonne |  Type   | Collationnement | NULL-able | Par défaut 
---------+---------+-----------------+-----------+------------
 loid    | oid     |                 | not null  | 
 pageno  | integer |                 | not null  | 
 data    | bytea   |                 | not null  | 
Index :
    "pg_largeobject_loid_pn_index" UNIQUE, btree (loid, pageno)

Chaque entrée de cette table représente le segment numéro pageno de l’objet large loid avec son contenu data d’une longueur maximale de 2048 octets (LOBLKSIZE).

Deux écritures concurrentes dans le même objet large vont se gêner seulement si elles modifient les mêmes segments.

Conclusion

Même si le stockage TOAST des colonnes bytea et les objets larges ont des structures très similaires, en pratique leurs stratégies de verrouillage sont quasiment opposées. L’effacement d’un bytea (DELETE) est une opération à verrouillage léger alors que l’effacement d’un objet large est plutôt comparable à un DROP TABLE. En revanche, la nature segmentée de l’objet large permet des modifications plus ciblées et légères en verrouillage, alors qu’une modification de colonne bytea induit un verrouillage (et remplacement) intégral de toute la ligne qui la porte.

On m'a demandé à corps et à cri (oui, c'est un brin exagéré mais merci Christophe quand même ) de détailler un peu les changements entrepris dans la deuxième édition de mon livre, « PostgreSQL, Architecture et notions avancées ». J'ai mis un peu de temps à retrouver ça et à en faire une liste intéressante et qui a du sens. Mais voilà, c'est fait.

J'aurais tendance à dire que le plus gros changement est l'arrivée de Julien Rouhaud en tant que co-auteur. Ça aide de ne pas être seul à la rédaction. Ça permet de s'assurer qu'on n'écrit pas trop de bêtises, ça permet de discuter sur certains changements, et chacun peut apporter ses connaissances. Bref, pour moi (et certainement pour les lecteurs aussi), c'est un changement très important.

Mais au niveau contenu ? principalement, comme indiqué sur le site de l'éditeur, les changements concernent les améliorations de la v10 de PostgreSQL. Pas que ça, mais en très grande majorité. Le reste, ce sont des retours de lecteurs, qui me permettent d'améliorer le livre, ce sont aussi des découvertes, soit par la lecture d'articles, soit par des missions en clientèle, qui me forcent à creuser certains aspects ou qui me forcent à m'interroger sur certains points.

Voici une liste détaillée des changements, chapitre par chapitre. Quand cela concerne, la v10, c'est indiqué explicitement.

Changements transversaux pour la v10 (ie, ça a touché pratiquement tous les chapitres)

• renommage des répertoires, des fonctions et des outils
• explications sur les changements concernant pg_ctl
• ajout des nouveaux paramètres
• ajout des nouvelles valeurs par défaut

Chapitre fichiers

• explications sur les nouvelles fonctions pg_ls_waldir, pg_ls_logdir et pg_current_logfile - v10
• explications sur le nouveau fichier current_logfile - v10
• explication sur la nouvelle ligne du fichier postmaster.pid - v10

Chapitre Contenu des fichiers

• meilleures explications de la partie TOAST
• explications sur la taille maximale d'une clé dans un index Btree
• explications sur les améliorations autour des index hash - v10
• meilleures explications sur les index BRIN
• indication de l'existence des index bloom
• ajout d'informations sur l'outil amcheck - v10
• nouveaux types d'enregistrement dans les WAL - v10

Chapitre mémoire

• meilleure description des structures de métadonnées autour du cache disque de PostgreSQL
• meilleure description de la structure Checkpointer Data
• meilleure description de la clé utilisée pour le sémaphore
• plus de précisions sur les Huge Pages

Chapitre connexions

• explication sur la nouvelle méthode d'authentification (scram) - v10

Chapitre transactions

• explications sur la nouvelle fonction txid_status
• explications sur les lignes affichées par un VACUUM VERBOSE

Chapitre objets

• explications sur le nouveau système d'import d'encodages - v10
• ajout d'une information sur l'emplacement des séquences par rapport aux tablespaces
• explications sur le partitionnement - v10
• explications sur la nouvelle contrainte (GENERATED AS IDENTITY) - v10
• explications sur les améliorations autour des index hash - v10
• explications sur les changements autour des séquences - v10
• explications sur les tables de transition - v10

Chapitre planification

• meilleure explication de la génération des différents plans
• meilleures explications sur les Bitmap Scans
• meilleures explications sur les plans parallélisés
• explications sur les nouveautés en terme de parallélisation (Parallel Index Scan, Gather Merge) - v10
• explications pour les nouveaux noeuds Table Function Scan et Project Set - v10
• meilleures explications sur le fonctionnement du noeud Limit
• explications sur la nouvelle option de la commande EXPLAIN - v10
• explications sur les statistiques étendues - v10
• amélioration des explications sur GeQO
• ajout d'une section sur l'exécuteur

Chapitre sauvegarde

• explications sur les nouvelles options des outils pg_dump/pg_dumpall/pg_restore - v10
• explications sur la nouvelle cible de restauration (recovery_target_lsn) - v10

Chapitre réplication

• explications sur la réplication logique - v10
• explications sur le quorum de réplication - v10

Chapitre sécurité

• ajout d'un message exemple sur la découverte de corruption d'un bloc
• explications sur les nouveaux rôles créés par défaut - v10

Chapitre statistiques

• explications des changements sur la vue pg_stat_activity, pg_stat_replication, pg_stat_statements - v10
• explications sur le risque de réinitialisation des statistiques sur les tables (blocage de l'autovacuum)

Il manque évidemment certains chapitres (comme celui sur le protocole de communication et celui sur la maintenance). Cette absence ne signifie pas qu'il n'y a rien eu de fait sur ces chapitres, mais plutôt que, si changements il y a eu, ils ne sont pas majeurs.

Pour les lecteurs ayant acheté la première édition en version numérique sur le site des éditions D-BookeR, ils profitent automatiquement (ie, gratuitement) de la 2e édition. Il leur suffit de retélécharger le livre ! (comme pour les versions 1.1 à 1.4). Ceux qui voudraient acquérir la deuxième édition ont vraiment intérêt à passer par le site de l'éditeur pour profiter eux-aussi des prochaines mises à jour.

Parce que, oui, l'aventure ne se termine pas là. Je continue à travailler sur le livre. J'espère que Julien en fera de même. Notamment, sa connaissance du code de PostgreSQL a été très bénéfique et il est très agréable de bosser avec lui. Au niveau des prochaines améliorations, je pense que le chapitre sur les processus a été un peu oublié et devrait être revu. On avait déjà eu ce problème lors de la mise à jour du livre pour la version 9.6, on l'a de nouveau. Il va donc falloir que je recreuse cette question des processus. Et puis j'espère que sortira un jour une troisième édition. Je ferais tout pour en tout cas.

En attendant ça, bonne lecture. Et sachez que je suis toujours preneur de vos retours. Ça aide vraiment beaucoup à améliorer le livre (et donc ça vous aide ).

Le Groupe de Travail Inter-Entreprises de l’association PostgreSQLFr vient de publier une lettre ouverte destinée à tous les éditeurs de logiciels qui ne supportent pas encore PostgreSQL pour le demander d’être compatibles avec PostgreSQL.

L’ambition de ce message est de les inciter à s’adapter rapidement à la transition irrésistable qui est en cours actuemment dans le secteur public et au sein des sociétés privées.

Créé en 2016, le Groupe de Travail Inter-Entreprise PostgreSQL (PGTIE) est un espace de discussion dédié aux entreprises et aux établissement publics. Le groupe fait partie de l’association PostgreSQLFr. Au cours des derniers mois, il a grandi de manière impressionnante.

Via une annonce de presse (lien ci-dessous) publié hier, le groupe de travail envoie une lettre ouverte aux éditeurs logiciels pour les encourager à supporter PostgreSQL

https://www.postgresql.fr/entreprises/20171206_lettre_ouverte_aux_editeurs_de_logiciels

Il s’agit d’une étape majeure pour PostgreSQL France et dans les pays francophones. Pour la première fois, plus de 20 sociétés d’envergure nationale ou internationale prend explicitement position en faveur de PostgreSQL en reconnaissant la valeur technique de ce SGBD mais aussi en soulignant les bénéfices du modèle open source lui-même.

Parmi ces sociétés et ces établissement publics, on trouve:

Air France, Carrefour , CASDEN, CNES , EDF, MSA / GIE AGORA, E.Leclerc , MAIF , Météo France , Le ministère de l’éducation nationale, SNCF, PeopleDoc,
Société Générale, et Tokheim Services Group.

Ces institutions se sont regroupées pour partager leur expérience, promouvoir PostgreSQL et contribuer à son développement. Au dela de ces 3 missions, le point remarquable est que le groupe de travail s’est structuré en adoptant les grands principes de la communauté PostgreSQL : ouverture, entraide, transparence, auto-gouvernance, etc.

Pour découvrir les activités de ce groupe, vous pouvez venir rencontrer la communauté PostgreSQL pendant le salon Paris Open Summit 2017 ou lire page de wiki du groupe de travail :

https://www.postgresql.fr/entreprises/

Le groupe de travail entreprise est l’illustration même d’un principe fondamental de l’open source : la suppression de la frontière entre producteur et consommateur. Au sein de la communauté PostgreSQL, chaque utilisateurs peut devenir un “contributeur” et jouer un role dans l’essort et la promotion du logiciel.

pspg est un outil annoncé récemment par Pavel Stehule, contributeur régulier bien connu de la communauté PostgreSQL. Il est disponible sur github et installable par le classique ./configure; make ; sudo make install sur les systèmes pourvus d’un compilateur C et de la bibliothèque ncurses.

Le “pager” ou paginateur est le programme externe appelé par psql lorsqu’un résultat à afficher ne tient pas à l’écran, en largeur ou en longueur. Par défaut c’est celui configuré pour le système, more et less étant les plus connus, sachant qu’il est remplaçable via la variable d’environnement PAGER.

pspg est spécialement adapté aux résultats produits par psql, parce qu’il intègre la notion que le contenu est fait de champs organisés en colonnes et en lignes séparées par des bordures. Sont gérées les bordures ASCII par défaut, et Unicode pour des lignes mieux dessinées.

Dès la première utilisation, ce qui frappe est la colorisation marquée à la “Midnight Commander”, et les particularités du défilement horizontal et vertical commandés par les touches du curseur: la colonne la plus à gauche reste en place au lieu de disparaître vers la gauche de l’écran, et la ligne du haut avec les noms de colonnes est également fixe par rapport au défilement vertical.

L’effet est qu’on se déplace dans le jeu de résultats avec les flèches du curseur sans perdre des yeux les données les plus importantes pour se repérer. En effet, la première colonne affichée correspond souvent à une clef primaire qui détermine les autres colonnes. Mais si on souhaite qu’elle défile comme les autres, il suffira d’appuyer sur la touche “0”, et pour y revenir la touche “1”, ou bien entre “1” et “4” pour figer entre 1 et 4 colonnes. C’est très simple et pratique.

Et voici l’inévitable copie d’écran (un SELECT * from pg_type avec les bordures par défaut):

Le mode étendu \x de psql, où chaque colonne est affiché sur une nouvelle ligne, est aussi pris en compte, le défilement est normal et le séparateur de lignes [ RECORD #N ] est colorisé pour être encore plus visible.

On peut également faire de la recherche de texte en avant et arrière avec les touches habituelles / et ?.

Outre les couleurs et ce mode de défilement vraiment spécifique, il y a quelques autres fonctionnalités qui diffèrent sensiblement de less:

• une ligne horizontale surlignée toujours présente qui accompagne les déplacements au curseur
• le support optionnel de la souris sur X-Window pour déplacer cette ligne au clic.
• une ligne d’état en haut de l’écran avec diverses infos de positionnement.

Cette addition à psql a été accueillie avec enthousiasme sur la liste pgsql-hackers, n’hésitez pas à l’installer si vous passez un tant soit peu de temps avec psql pour visualiser des données.

Les contenus binaires peuvent être stockés avec PostgreSQL soit dans des tables utilisateurs avec des colonnes de type bytea, soit instanciés en tant qu’objets larges et gérés dans des tables systèmes et par des fonctions spécifiques, côté client comme côté serveur.

Quelles sont les raisons de choisir l’un plutôt que l’autre?

Très schématiquement, on pourrait les résumer dans ce tableau comparant les deux approches:

^* RLS = Row Level Security

Voyons plus en détail certaines de ces différences et leurs implications.

Usage

Les colonnes en bytea sont plus simples à utiliser, dans le sens où elles s’intégrent de manière plus standard au SQL, et qu’elles sont accessibles via toutes les interfaces. Pour insérer une donnée binaire littérale dans une requête, il faut l’exprimer dans un format textuel, par exemple: '\x41420001'::bytea pour le format hex, ou encore 'AB\000\001'::bytea pour le format escape. Dans le sens inverse, pour un résultat retourné du serveur vers le client, les colonnes bytea sont encodées dans un de ces deux formats selon le paramètre bytea_output, sauf si l’appelant a appliqué une fonction explicite d’encodage telle que base64, ou encore demandé du binaire. Ce dernier cas est plutôt rare, car beaucoup de programmes et d’interfaces avec les langages ne gèrent pas les résultats de requête au format binaire, même si le protocole et la bibliothèque libpq en C le permettent.

Ce passage par un format texte présente un inconvénient: les conversions en texte gonflent la taille des données en mémoire et sur le réseau, d’un facteur 2 pour hex, variable (entre 1 et 4) pour escape, et 4/3 pour base64, et consomment du temps CPU pour coder et décoder.

Les objets larges, de leur côté, s’appuient sur une API particulière, où chaque contenu binaire se présente un peu comme un fichier, identifié par un numéro unique (OID), avec des permissions individuelles par objet, et accessible via des opérations sur le modèle de celles des fichiers:

La plupart de ces opérations sont appelables de deux manières différentes: d’une part en tant que fonctions SQL côté serveur, et d’autre part directement par le client, en-dehors d’une requête SQL. Par exemple avec psql, la commande \lo_import /chemin/fichier.bin insérera le contenu du fichier client sur le serveur sans passer par une requête INSERT ou COPY. En interne, elle appelera la fonction libpq lo_import dans une transaction, qui elle-même appelera les fonctions distantes de création et écriture à travers le protocole.

Avec les objets larges, il n’y a pas d’encodage intermédiaire en format texte, ce sont les données binaires brutes qui transitent. Par ailleurs, comme pour un fichier, le client accède généralement au contenu par morceaux, ce qui permet de travailler en flux (streaming), sans avoir besoin d’ingérer une donnée d’un seul tenant pour la traiter.

A contrario, dans le cas d’un SELECT ou COPY avec des colonnes bytea, le client ne peut pas accéder à une ligne partiellement récupérée, et encore moins à une partie de colonne, sauf à descendre au niveau du protocole et à lire directement la socket réseau.

Importons des photos

Soit un répertoire avec 1023 photos JPEG d’une taille moyenne de 4,5 Mo. On va importer ces photos dans des objets larges, puis dans une table pour faire quelques comparaisons.

Import

Déjà, comment importer un fichier dans une colonne bytea? psql n’offre pas de solution simple. Cette question sur DBA.stackexchange ouverte en 2011 : How to insert (file) data into a PostgreSQL bytea column? suggère différentes méthodes plus ou moins indirectes et compliquées, dont notamment celle de passer par un objet large temporaire.

Pour les objets larges, c’est assez simple:

$ (for i in *.JPG; do echo \\lo_import "$i" ; done) | psql

La sortie va ressembler à ça, et nos 4,5 Go sont importés en quelques minutes.

lo_import 16456
lo_import 16457
lo_import 16458
...

chacun de ces numéros étant l’OID d’un objet nouvellement créé.

Maintenant copions ces données en un seul bytea par photo avec une version simplifiée de la réponse de stackexchange (lo_get n’existait pas en 2011).

CREATE TABLE photos(id oid PRIMARY KEY, data BYTEA);

INSERT INTO photos SELECT oid, lo_get(oid) from pg_largeobject_metadata ;

Export

Pour réexporter ces images avec psql, dans le cas des objets larges il suffit d’utiliser pour chacun:

  \lo_export :oid /chemin/vers/fichier`

Pour les contenus de la table photos, le format le plus simple à restituer en binaire sur le client est le base64. Par exemple la commande psql ci-dessous fait que la donnée bytea est transformée explicitement via encode(data, 'base64') en SQL et conduite via l’opérateur ‘|’ (pipe) dans le programme base64 de la suite GNU coreutils.

SELECT encode(data, 'base64') FROM photos
  WHERE id= :id \g | base64 -d >/chemin/fichier

Stockage

Structure des objets larges

Les objets larges sont stockés dans deux tables systèmes dédiées.

pg_largeobject_metadata a une ligne par objet large, indiquant le possesseur et les droits d’accès. Comme d’autres tables systèmes (pg_class, pg_type, …), elle utilise la pseudo-colonne oid comme clef primaire.

=# \d pg_largeobject_metadata
 Colonne  |   Type    | Collationnement | NULL-able | Par défaut 
----------+-----------+-----------------+-----------+------------
 lomowner | oid       |                 | not null  | 
 lomacl   | aclitem[] |                 |           | 
Index :
    "pg_largeobject_metadata_oid_index" UNIQUE, btree (oid)

La seconde table pg_largeobject porte les données, découpées en segments ou mini-pages bytea d’un quart de bloc maximum, soit 2048 octets par défaut. Sa structure:

=# \d pg_largeobject
 Colonne |  Type   | Collationnement | NULL-able | Par défaut 
---------+---------+-----------------+-----------+------------
 loid    | oid     |                 | not null  | 
 pageno  | integer |                 | not null  | 
 data    | bytea   |                 | not null  | 
Index :
    "pg_largeobject_loid_pn_index" UNIQUE, btree (loid, pageno)

Chaque ligne de cette table comporte l’OID qui référence l’entrée correspondante de pg_largeobject_metadata, le numéro de page en partant de 0, et la mini-page elle-même dans data.

Bien que le stockage de la colonne data soit déclaré extended, il n’y a délibérément pas de table TOAST associée, l’objectif étant que ces mini-pages tiennent dans les pages principales. Cette stratégie est expliquée en ces termes dans le code source:

src/include/storage/large_object.h:

/*
 * Each "page" (tuple) of a large object can hold this much data
 *
 * We could set this as high as BLCKSZ less some overhead, but it seems
 * better to make it a smaller value, so that not as much space is used
 * up when a page-tuple is updated.  Note that the value is deliberately
 * chosen large enough to trigger the tuple toaster, so that we will
 * attempt to compress page tuples in-line.  (But they won't be moved off
 * unless the user creates a toast-table for pg_largeobject...)
 *
 * Also, it seems to be a smart move to make the page size be a power of 2,
 * since clients will often be written to send data in power-of-2 blocks.
 * This avoids unnecessary tuple updates caused by partial-page writes.
 *
 * NB: Changing LOBLKSIZE requires an initdb.
 */
#define LOBLKSIZE		(BLCKSZ / 4)

Autrement cette taille est choisie pour:

• permettre des petites mises à jour intra-données peu coûteuses.
• être au-dessus du seuil de compression.
• être une puissance de 2.

Structure des tables TOAST

Au contraire de pg_largeobject, la table photos a une table TOAST associée. On n’a pas besoin de le savoir pour accéder aux données binaires, puisque qu’en sélectionnant photos.data, PostgreSQL va automatiquement lire dedans si nécessaire, mais regardons quand même sous le capot pour continuer la comparaison.

La table TOAST est identifiable via cette requête:

=# SELECT reltoastrelid,
  pg_total_relation_size(reltoastrelid) FROM pg_class
  WHERE oid='photos'::regclass;

 reltoastrelid | pg_total_relation_size 
---------------+------------------------
         18521 |             4951367680

La doc nous indique à quoi s’attendre au niveau de la structure:

Chaque table TOAST contient les colonnes chunk_id (un OID identifiant la valeur TOASTée particulière), chunk_seq (un numéro de séquence pour le morceau de la valeur) et chunk_data (la donnée réelle du morceau). Un index unique sur chunk_id et chunk_seq offre une récupération rapide des valeurs

Et là, surprise (ou pas): c’est exactement le même type de structure que pg_largeobject ! Vérifions dans psql:

=# select relname from pg_class where oid=18521;
    relname     
----------------
 pg_toast_18518

=# \d+ pg_toast.pg_toast_18518
Table TOAST « pg_toast.pg_toast_18518 »
  Colonne   |  Type   | Stockage 
------------+---------+----------
 chunk_id   | oid     | plain
 chunk_seq  | integer | plain
 chunk_data | bytea   | plain

Vu ces similarités, on pourrait penser que physiquement, les deux modèles de stockage pèsent pareillement sur disque. En fait, ce n’est pas vraiment le cas.

Poids réel des données

Calculons le surpoids global, c’est-à-dire tailles des tables versus tailles des données contenues, avec les deux méthodes de stockage, sur l’exemple du millier de photos.

D’abord les tailles des tables:

=# select n,pg_size_pretty(pg_total_relation_size(n))  from
   (values ('pg_largeobject'), ('pg_largeobject_metadata'), ('photos')) as x(n);
            n            | pg_size_pretty 
-------------------------+----------------
 pg_largeobject          | 6106 MB
 pg_largeobject_metadata | 112 kB
 photos                  | 4722 MB
(3 lignes)

La taille des données contenues à proprement parler étant:

=# select pg_size_pretty(sum(octet_length(data))) from photos;
 pg_size_pretty 
----------------
 4551 MB
(1 ligne)

Avec seulement 10% de surpoids pour la table photos versus 34% de surpoids pour pg_largeobject, il n’y a pas photo justement: sur le plan de l’espace disque, les objets larges et leur stockage “mini-page” en ligne perdent largement par rapport au stockage TOAST.

Alors on peut légitimement se demander pourquoi les mêmes contenus rangés dans des structures similaires consomment des espaces assez différents.

Première hypothèse: il y aurait plus de lignes, et le surcoût par ligne ferait la différence.

Les entêtes de ligne prennent effectivement de la place dans PostgreSQL, au minimim 27 octets comme détaillé dans le HeapTupleHeaderData.

Le nombre de lignes de la table TOAST diffère effectivement de celui de pg_largeobject, mais en fait il s’avère plus grand, ce qui invalide donc complètement cette hypothèse:

=# select (select count(*) from pg_toast.pg_toast_18518),
          (select count(*) from pg_largeobject);

  count  |  count  
---------+---------
 2390981 | 2330392

Deuxième hypothèse: les données seraient mieux compressées dans la table TOAST. Concernant des photos JPEG déjà compressées, en principe il ne faut pas s’attendre à une compression supplémentaire par l’algorithme LZ d’un côté comme de l’autre, mais vérifions quand même.

La taille nominative d’un bytea est donné par la fonction octet_length(), la taille sur disque (donc après compression éventuelle) correspond à pg_column_size() moins 4 octets pour l’entête varlena.

Muni de ça, voici une requête qui va calculer et comparer les taux de compression dans les deux cas:

SELECT
 100-avg(ratio_lo) as "% moyen compression LO",
 100-avg(ratio_bytea) as "% moyen compression BYTEA",
 sum(bcmp) as "taille post-compression BYTEA",
 sum(lcmp) as "taille post-compression LO",
 sum(braw) as "taille pré-compression BYTEA",
 sum(lraw) as "taille pré-compression LO"
FROM (
SELECT s.id, bcmp, braw, lcmp, lraw,
  (bcmp*100.0/braw)::numeric(5,2) as ratio_bytea,
  (lcmp*100.0/lraw)::numeric(5,2) as ratio_lo
FROM (
SELECT t.id,
     octet_length(t.data)::numeric as braw,
     (pg_column_size(t.data)-4)::numeric as bcmp,
     s.lraw::numeric,
     s.lcmp::numeric
   FROM photos as t
   JOIN
    (select loid,
       sum(octet_length(data)) as lraw,
       sum(pg_column_size(data)-4) as lcmp
      FROM pg_largeobject
      GROUP BY loid HAVING sum(pg_column_size(data)-4)>0) as s
   ON(loid=id)
) s
) s1;

Résultat:

-[ RECORD 1 ]-----------------+------------------------
% moyen compression LO        | 0.2545161290322581
% moyen compression BYTEA     | 0.0956207233626588
taille post-compression BYTEA | 4771356790
taille post-compression LO    | 4764013877
taille pré-compression BYTEA  | 4771604903
taille pré-compression LO     | 4771604903

Comme prévu, la compression par-dessus JPEG est très faible. Mais celle du bytea l’est encore plus celle des objets larges, avec 0,09% contre 0,25%, soit 7,1 MB de différence cumulée sur la totalité. Donc non seulement ça n’explique pas le surpoids de pg_largeobject, mais ça irait plutôt légèrement dans le sens inverse.

Troisième hypothèse: il y a trop de fragmentation ou espace inutilisé à l’intérieur de pg_largeobject par rapport à celles des tables TOAST. Au fait, quelle est cette taille des “chunks” ou mini-pages du côté TOAST? La doc nous dit encore:

Les valeurs hors-ligne sont divisées (après compression si nécessaire) en morceaux d’au plus TOAST_MAX_CHUNK_SIZE octets (par défaut, cette valeur est choisie pour que quatre morceaux de ligne tiennent sur une page, d’où les 2000 octets)

Pour estimer l’espace inutilisé dans les pages, sans aller jusqu’à les regarder à l’octet près, bien qu’en théorie faisable avec l’extension pg_pageinspect, on peut faire quelques vérifications en SQL de base. Comme le contenu dans notre exemple n’a pas été modifié après import, les données sont a priori séquentielles dans les pages. On peut donc se faire une idée de la relation entre les lignes et les pages les contenant juste en regardant comment évolue la colonne ctid sur des lignes logiquement consécutives.

Par exemple, en prenant une photo au hasard:

# select ctid,pageno,octet_length(data),pg_column_size(data)
  from pg_largeobject where loid=16460;
   ctid   | pageno | octet_length | pg_column_size 
----------+--------+--------------+----------------
 (2855,3) |      0 |         2048 |           1079
 (2855,4) |      1 |         2048 |            132
 (2855,5) |      2 |         2048 |            198
 (2855,6) |      3 |         2048 |           1029
 (2855,7) |      4 |         2048 |            589
 (2856,1) |      5 |         2048 |           2052
 (2856,2) |      6 |         2048 |           2052
 (2856,3) |      7 |         2048 |           2052
 (2857,1) |      8 |         2048 |           2052
 (2857,2) |      9 |         2048 |           2052
 (2857,3) |     10 |         2048 |           2052
 (2858,1) |     11 |         2048 |           2052
 (2858,2) |     12 |         2048 |           2052
 (2858,3) |     13 |         2048 |           2052
 (2859,1) |     14 |         2048 |           2052
 (2859,2) |     15 |         2048 |           2052
 (2859,3) |     16 |         2048 |           2052
... 1900 lignes sautées ...
 (3493,2) |   1917 |         2048 |           2052
 (3493,3) |   1918 |         2048 |           2052
 (3494,1) |   1919 |         2048 |           2052
 (3494,2) |   1920 |         2048 |           2052
 (3494,3) |   1921 |          674 |            678

Dans un ctid comme (2855,3), le premier nombre représente la page et le deuxième le numéro séquentiel de ligne relativement à cette page. On voit dans cet extrait qu’en dehors du début et de la fin, les lignes valent 1,2,3, puis ça passe à la page suivante et ainsi de suite. Très schématiquement, on a le plus souvent 3 lignes par page. C’est logique parce qu’il n’y a pas de place pour 4 lignes. 4*2052 dépasserait déjà 8192 octets, sans même compter les entêtes de ligne et les autres colonnes.

Maintenant regardons l’équivalent dans la table TOAST. C’est trop compliqué de retrouver le chunk_id qui corresponde à la même photo, donc je vais prendre le début de la table, mais on peut vérifier par échantillons aléatoires que le même motif se répète massivement dans toutes ces données.

# select ctid,chunk_id,chunk_seq,octet_length(chunk_data),pg_column_size(chunk_data)
  from pg_toast.pg_toast_18518 limit 20;

 ctid  | chunk_id | chunk_seq | octet_length | pg_column_size 
-------+----------+-----------+--------------+----------------
 (0,1) |    18526 |         0 |         1996 |           2000
 (0,2) |    18526 |         1 |         1996 |           2000
 (0,3) |    18526 |         2 |         1996 |           2000
 (0,4) |    18526 |         3 |         1996 |           2000
 (1,1) |    18526 |         4 |         1996 |           2000
 (1,2) |    18526 |         5 |         1996 |           2000
 (1,3) |    18526 |         6 |         1996 |           2000
 (1,4) |    18526 |         7 |         1996 |           2000
 (2,1) |    18526 |         8 |         1996 |           2000
 (2,2) |    18526 |         9 |         1996 |           2000
 (2,3) |    18526 |        10 |         1996 |           2000
 (2,4) |    18526 |        11 |         1996 |           2000
 (3,1) |    18526 |        12 |         1996 |           2000
 (3,2) |    18526 |        13 |         1996 |           2000
 (3,3) |    18526 |        14 |         1996 |           2000
 (3,4) |    18526 |        15 |         1996 |           2000
 (4,1) |    18526 |        16 |         1996 |           2000
 (4,2) |    18526 |        17 |         1996 |           2000
 (4,3) |    18526 |        18 |         1996 |           2000
 (4,4) |    18526 |        19 |         1996 |           2000

On retrouve la taille de 2000 octets mentionnée dans la doc, et les 4 lignes par page, dans la mesure où les numéros de ligne par page dans ctid sont typiquement 1,2,3,4 avant passage à la page suivante, et ainsi de suite.

4 lignes de chunk_data occupent 4*2000=8000 octets, et les 192 octets restants sur 8192 permettent manifestement de contenir tout le reste, notamment 27 octets d’entête par ligne plus 4+4 octets pour chunk_id et chunk_seq. Ajoutons à ça un entête par page de 24 octets, et il est clair que cette page est occupée presque totalement par des informations utiles: (27 + 4 + 4 + 2000) * 4 = 8140.

Au contraire de ça, nos pages de pg_largeobject semblent être majoritairement occupées par 3 lignes remplies de cette manière: (27 + 4 + 4 + 2052) * 3 = 6261 octets

Compte-tenu de toute ça une estimation grossière du ratio entre les tailles des photos et celle de pg_largeobject pourrait être (2048*3)/8192 = 0,75

Les données “pures” pèsent 4771604903 octets, et pg_largeobject pèse 6402637824 octets.
Le ratio réel d’utilité disque pour les objets larges vaut donc 4771604903 / 6402637824 = 0,745

Du côté TOAST, ce ratio estimé grossièrement est de (2000*4)/8192 = 0,9765625.
Le ratio réel d’utilité est de 4771604903 / 4951490560 = 0,9637

La réalité est remarquablement proche de l’estimation, du fait de la grande taille des objets, de la quasi-absence de compression, et du fait qu’il n’y a pas de désorganisation dans les pages, en l’absence de modifications post-chargement.

Mais cette structuration est assez réaliste par rapport à l’usage qui est souvent fait des contenus binaires, qui sont créés ou effaçés d’un seul tenant, mais dont l’intérieur n’est jamais modifié. Car qui saurait changer des pixels dans une image JPEG ou une phrase dans un PDF avec une requête UPDATE?

Conclusion

Dans ce billet, on a pas mal regardé la structure interne de ces contenus binaires, et observé à travers cet exemple comment une différence de paramétrage de 48 octets a des conséquences finalement non négligeables sur des données de grande taille, ici en faveur du bytea sur l’espace disque.

N’oubliez pas que ce résultat ne s’applique pas forcément à vos données, ça dépend comment elles se compressent et comment ces tables sont mises à jour sur le temps long.

Dans un ou deux autres billets à venir, j’essaierai de détailler d’autres éléments du tableau de comparaison en haut de page, avec d’autres différences assez nettes sur certains points, certaines en faveur des objets larges, d’autres en faveur des bytea.