Développement avancé
Développement avancé
DEV42 · Manuels publics complémentaires
État : Manuel complet publié en français, à partir du PDF révisé 26.09.
Présentation
Synthèse de la fiche : Un manuel de développement avancé consacré au SQL d’analyse, aux types avancés, à PL/pgSQL, aux extensions, au partitionnement, aux connexions distantes et à plusieurs fonctionnalités utiles aux performances.
Informations clés
| Rubrique | Détails |
|---|---|
| Durée | Le manuel public ne fournit pas de durée harmonisée sur une page de formation actuelle. |
| Tarifs | À vérifier auprès de la source. |
| Source | Répertoire public des manuels |
Objectifs
- Écrire du SQL pour l’analyse de données
- Utiliser les types avancés
- Développer en PL/pgSQL, des bases aux usages avancés
- Créer et administrer des extensions
- Mettre en œuvre le partitionnement et les connexions distantes
- Exploiter des fonctionnalités avancées pour la performance
Public concerné
Ce manuel complémentaire a été découvert dans le répertoire public des manuels Dalibo. Il s’adresse aux développeurs souhaitant approfondir SQL et les langages procéduraux de PostgreSQL.
Prérequis
- Une expérience de SQL et de PostgreSQL est recommandée
Thèmes abordés
- Agrégats, fonctions de fenêtrage et WITHIN GROUP
- UUID, tableaux, types composés, hstore, JSON et XML
- PL/pgSQL : bases et usages avancés
- Extensions
- Partitionnement
- Connexions distantes
- Tables temporaires, UNLOGGED, JIT et recherche plein texte
Documents locaux
Sources originales
- Manuel HTML original
- Répertoire public du manuel
- HTML original
- PDF complet
- EPUB original
- Licence CC BY-NC-SA 2.0 France
Versions du manuel
DEV42 ne dispose actuellement que du manuel public complet, sans fichier no-tp correspondant.
Il n’existe pas de paire complète avec une version no-tp pour cette entrée.
Manuel et chapitres
Le manuel complet de 620 pages est réparti en 20 pages de chapitre dans l’ordre original du PDF. La conversion conserve le texte français, les exemples, les tableaux, les travaux pratiques et leurs solutions. Les figures utilisées par les chapitres sont conservées localement dans static/images/dev42/html/ et static/images/dev42/manual/.
Index du manuel public
Ce titre a été découvert dans le répertoire public des manuels Dalibo ; il ne correspond pas à une fiche de formation actuelle dans le catalogue consulté.
Repères du manuel public
- SQL pour l’analyse de données
- Types avancés
- PL/pgSQL : les bases
- PL/pgSQL avancé
- Extensions PostgreSQL pour l’utilisateur
- Partitionnement sous PostgreSQL
- Connexions distantes
- Fonctionnalités avancées pour la performance
- Masquage de données & postgresql_anonymizer
- PostgreSQL Anonymizer
- Prérequis
- Masquage statique
- Masquage dynamique
- Sauvegardes anonymes
- Vues de masquage
- Réplica Anonymisé
- Conclusion sur postgresql_anonymizer
- Pooling
Avant-propos, licence et informations éditoriales
Avant-propos, licence et informations éditoriales
Sur ce document
Formation Formation DEV42 Titre Développement avancé Révision 26.09 ISBN N/A PDF https://dali.bo/dev42_pdf EPUB https://dali.bo/dev42_epub HTML https://dali.bo/dev42_html Slides https://dali.bo/dev42_slides
Vous trouverez en ligne les différentes versions complètes de ce document. Les solutions de TP ne figurent pas forcément dans la version imprimée, mais sont dans les versions numériques (PDF ou HTML).
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Nos formations PostgreSQL sont issues de nombreuses années d’études, d’expérience de terrain et de passion pour les logiciels libres. Pour Dalibo, l’utilisation de PostgreSQL n’est pas une marque d’opportunisme commercial, mais l’expression d’un engagement de longue date. Le choix de l’Open Source est aussi le choix de l’implication dans la communauté du logiciel. Au-delà du contenu technique en lui-même, notre intention est de transmettre les valeurs qui animent et unissent les développeurs de PostgreSQL depuis toujours : partage, ouverture, transparence, créativité, dynamisme… Le but premier de nos formations est de vous aider à mieux exploiter toute la puissance de PostgreSQL mais nous espérons également qu’elles vous inciteront à devenir un membre actif de la communauté en partageant à votre tour le savoir-faire que vous aurez acquis avec nous. Nous mettons un point d’honneur à maintenir nos manuels à jour, avec des informations précises et des exemples détaillés. Toutefois, malgré nos efforts et nos multiples relectures, il est probable que ce document contienne des oublis, des coquilles, des imprécisions ou des erreurs. Si vous constatez un souci, n’hésitez pas à le signaler via l’adresse formation@dalibo.com 1 !
À propos de DALIBO
DALIBO est le spécialiste français de PostgreSQL. Nous proposons du support, de la formation et du conseil depuis 2005. Retrouvez toutes nos formations sur https://dalibo.com/formations mailto:formation@dalibo.com
Remerciements
Ce manuel de formation est une aventure collective qui se transmet au sein de notre société depuis des années. Nous remercions chaleureusement ici toutes les personnes qui ont contribué directement ou indirectement à cet ouvrage, notamment : Alexandre Anriot, Jean-Paul Argudo, Carole Arnaud, Alexandre Baron, David Bidoc, Sharon Bonan, Franck Boudehen, Arnaud Bruniquel, Pierrick Chovelon, Damien Clochard, Christophe Courtois, Marc Cousin, Gilles Darold, Ronan Dunklau, Vik Fearing, Stefan Fercot, Dimitri Fontaine, Pierre Giraud, Nicolas Gollet, Nizar Hamadi, Florent Jardin, Virginie Jourdan, Luc Lamarle, Denis Laxalde, Guillaume Lelarge, Alain Lesage, Benoit Lobréau, Jean-Louis Louër, Thibaut Madelaine, Cédric Martin, Adrien Nayrat, Alexandre Pereira, Flavie Perette, Robin Portigliatti, Thomas Reiss, Maël Rimbault, Jehan-Guillaume de Rorthais, Julien Rouhaud, Stéphane Schildknecht, Julien Tachoires, Nicolas Thauvin, Be Hai Tran, Christophe Truffier, Arnaud de Vathaire, Cédric Villemain, Thibaud Walkowiak, Frédéric Yhuel.
Forme de ce manuel
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- Paternité
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Pour poursuivre la lecture, voir le chapitre suivant.
1 SQL pour l’analyse de données
SQL pour l’analyse de données
Préambule
- Analyser des données est facile avec PostgreSQL
- opérations d’agrégation disponibles
- fonctions OLAP avancées
Menu
- Agrégation de données
- Clause
FILTER - Fonctions
WINDOW GROUPING SETS,ROLLUP,CUBEWITHIN GROUPS
Objectifs
- Écrire des requêtes encore plus complexes
- Analyser les données en amont
- pour ne récupérer que le résultat
Tables d’exemple
- Table
employes - Tables
populationetcontinents
La plupart des exemples utilisent une petite table employes à créer ainsi, dans la base de votre choix :
D’autres exemples utilisent une table des pays avec leur population, que voici :
Agrégats
- SQL dispose de fonctions de calcul d’agrégats
- Utilité :
- calcul de sommes, moyennes, valeur minimale et maximale
- nombreuses fonctions statistiques disponibles
À l’aide des fonctions de calcul d’agrégats, on peut réaliser un certain nombre de calculs permettant d’analyser les données d’une table.
Ainsi, on peut calculer :
- le salaire moyen des employés de la table avec la fonction
avg(); - les salaires maximum et minimum avec les fonctions
max()etmin(); - la somme totale des salaires versés avec la fonction
sum().
Ici, la base de données réalise les calculs sur l’ensemble des données de la table, car il n’y a ni clause WHERE ni jointure. Ne s’affiche que le résultat du calcul, pas les données qui ont été utilisées.
Si l’on applique un filtre sur les données, par exemple pour ne prendre en compte que le service Courrier, alors PostgreSQL réalise le calcul uniquement sur les données issues de la lecture :
Une limitation : il n’est pas possible de référencer d’autres colonnes pour les afficher à côté du résultat d’un calcul d’agrégation à moins de les utiliser comme critère de regroupement avec GROUP BY :
En effet, cela reviendrait à afficher une donnée agrégée (avg()) sur une ligne qui fait partie de l’agrégat. Ce n’est pas prévu par le SQL dans sa version originale. Nous verrons plus loin les fonctions de fenêtrage pour faire rigoureusement ce genre de chose.
Agrégats avec GROUP BY
- agrégat +
GROUP BY - Utilité
- effectue des calculs sur des regroupements : moyenne, somme, comptage, etc.
- regroupement selon un critère défini par la clause
GROUP BY - exemple : calcul du salaire moyen de chaque service
L’opérateur d’agrégat GROUP BY indique à la base de données que l’on souhaite regrouper les données selon les mêmes valeurs d’une colonne.
Des calculs pourront être réalisés sur les données agrégées selon le critère de regroupement donné. Le résultat sera alors représenté en n’affichant que les colonnes de regroupement puis les valeurs calculées par les fonctions d’agrégation :
GROUP BY : principe
L’agrégation est ici réalisée sur la colonne service. En guise de calcul d’agrégation, une somme est réalisée sur les salaires payés dans chaque service.
GROUP BY : syntaxe et exemple
SQL permet depuis le début de réaliser des calculs d’agrégation. Pour cela, la base de données observe les critères de regroupement définis dans la clause GROUP BY de la requête et effectue l’opération sur l’ensemble des lignes qui correspondent au critère de regroupement.
Pour avoir un total sur tous les services, une première technique est de le calculer séparément, et de combiner le résultat des deux requêtes d’agrégation avec UNION ALL, si les lignes retournées sont de même type :
On le verra plus loin, cette dernière requête peut être écrite plus simplement avec les GROUPING SETS.
Agrégats et ORDER BY
- Extension propriétaire de PostgreSQL
ORDER BYdans la fonction d’agrégat
- Utilité :
- ordonner les données agrégées
- surtout utile avec
array_agg,string_aggetxmlagg
Les fonctions array_agg, string_agg et xmlagg permettent d’agréger des éléments dans un tableau, dans une chaîne ou dans une arborescence XML. Autant l’ordre dans lequel les données sont utilisées n’a pas d’importance lorsque l’on réalise un calcul d’agrégat classique, autant cet ordre va influencer la façon dont les données seront produites par les trois fonctions citées plus haut. En effet, le tableau généré par array_agg est composé d’éléments ordonnés, de même que la chaîne de caractères ou l’arborescence XML.
Utiliser ORDER BY avec un agrégat
La requête suivante permet d’obtenir, pour chaque service, la liste des employés dans un tableau, trié par ordre alphabétique :
Créer un tableau avec un agrégat : array_agg
Il est possible de réaliser la même chose mais pour obtenir un tableau plutôt qu’une chaîne de caractère.
Un tableau est un type composé dans PostgreSQL. Plusieurs valeurs peuvent être stockées dans un unique champ d’une ligne. Le maniement ensuite est bien sûr un peu plus compliqué.
Clause FILTER
- Clause
FILTER - Utilité :
- filtrer les données sur les agrégats
- évite les expressions
CASEcomplexes
- SQL:2003
La clause FILTER permet de remplacer des expressions complexes écrites avec CASE et donc de simplifier l’écriture de requêtes réalisant un filtrage dans une fonction d’agrégat.
Filtrer avec CASE
- Syntaxe fastidieuse :
Le premier calcul count(*) compte simplement le nombre de lignes. Le second, count(CASE … ELSE NULL END), compte les pays européens. Pour cela, il utilise un opérateur CASE qui renvoie NULL si le pays n’est pas en Europe, et Oui sinon (n’importe quelle valeur non nulle aurait fait l’affaire), et au final le count renvoie le nombre de valeurs non nulles calculées sur la ligne.
Une variante de cette requête peut s’écrire avec sum(), qui somme des 1 et des 0 selon que le pays est en Europe ou pas :
Le CASE peut devenir arbitrairement complexe.
Cela fonctionne, mais dès que l’on a besoin d’avoir de multiples filtres, ou des filtres plus complexes, la requête devient très rapidement peu lisible et difficile à maintenir. Le risque d’erreur est également élevé.
Filtrer avec FILTER (WHERE…)
- La même requête écrite avec la clause
FILTER:
La clause FILTER (WHERE…) simplifie le calcul. Il suffit d’y préciser le critère de filtrage. Les lignes ne le respectant pas seront ignorées.
La clause WHERE peut elle-même devenir aussi complexe que l’on veut.
Fonctions de fenêtrage
Des fonctionnalités trop peu connues
Fenêtrage et regroupement : premier exemple
Les calculs réalisés par cette requête sont identiques à ceux réalisés avec une agrégation utilisant GROUP BY. La principale différence est que l’on évite ici de perdre le détail des données tout en disposant des données agrégées dans le résultat de la requête.
Les calculs du champ total_salaire_service sont ceux que l’on a déjà pu effectuer ainsi :
Les données sont regroupées par service :
Avec le fenêtrage, le salaire est sommé par service (comme indiqué par la clause OVER), et le résultat est reporté sur chaque ligne correspondant à ce service. La valeur peut se répéter d’une ligne à l’autre.
Ce schéma résume le principe :
Sans les fonctions de fenêtrage, le code SQL est beaucoup plus compliqué. Les possibilités menant au même résultat sont :
- des sous-requêtes effectuées sur chaque ligne :
- des sous-requêtes par ligne effectuées via une clause
LATERAL:
- un pré-calcul par une sous-requête dans le
FROM, ou un CTE comme ici, joint ensuite à la table originale :
Tout cela est plus compliqué, voire illisible et source d’erreurs quand les critères deviennent complexes.
Les fonctions de fenêtrage sont optimisées et offrent de bien meilleures performances que les requêtes ci-dessus !
Notamment, la syntaxe avec le fenêtrage ne parcourt la table qu’un fois, au contraire de toutes les requêtes en SQL plus simple ci-dessus, qui la parcourent deux fois ou plus.
Fonctions de fenêtrage : utilisation
- Fonctions de fenêtrage avec
OVER ( … )- travail sur des ensembles de données, regroupés et triés, indépendamment de la requête principale
- Utilisation :
- référence à d’autres lignes de l’ensemble de données
- différents critères d’agrégation dans la même requête
- fonctions de classement
- Exemples :
- ratios entre ligne et ensemble
- sommes courantes, moyennes glissantes
- évolution entre deux lignes
- Performances
L’exemple précédent est très simple mais il montre déjà que les fonctions de fenêtrage permettent de travailler sur un ensemble de lignes, filtrées mais que l’on pourra aussi ordonner, tout en affichant le résultat d’une ligne. Plusieurs fonctions de fenêtrage sont utilisables (par exemple sum() OVER () et avg() SUM OVER()).
La clause OVER permet de définir la façon dont les données sont regroupées uniquement pour la colonne définie. La clause PARTITION BY définit un regroupement mais il y a déjà d’autres possibilités.
Il est déjà possible de calculer un ratio entre une valeur de la ligne et un agrégat par fenêtrage par une simple division. Avec une syntaxe un peu plus complexe, les fonctions de fenêtrage permettent de calculer des sommes courantes, ou l’évolution d’une valeur d’une ligne à l’autre.
La syntaxe est plus simple que des requêtes SQL complexes, et les performances sont meilleures.
Fenêtrage et regroupement : OVER (PARTITION BY …)
- NB : rien à voir avec le partitionnement d’une table
Le terme PARTITION BY permet d’indiquer les critères de regroupement de la fenêtre sur laquelle on souhaite travailler.
Ne pas confondre cette clause avec le « partitionnement » d’une table, qui consiste, en simplifiant, à découper une grande table en sous-tables physiques plus petites. Les deux concepts n’ont rien à voir.
PARTITION BYconsiste uniquement à regrouper logiquement des lignes récupérées par la requête.
Fenêtrage et tri : OVER (ORDER BY …)
- Utilité :
- numéroter les lignes :
row_number() - classer des résultats :
rank(),dense_rank() - faire appel à d’autres lignes du résultat :
lead(),lag()
- numéroter les lignes :
- Le tri du fenêtrage est indépendant du
ORDER BYdes lignes
La clause OVER (ORDER BY…) permet de calculer une fonction qui dépend d’un tri comme des fonctions de numérotation de ligne. Cet ordre est indépendant de celui qu’une clause ORDER BY peut imposer aux lignes une fois qu’elles ont toutes été calculées.
Fenêtrage et tri : row_number()
- Pour numéroter des lignes :
- Attention aux performances (vues)
La fonction row_number() permet de numéroter les lignes selon un critère de tri défini dans la clause OVER(). Dans l’exemple ci-dessus, le row_number suit l’ordre alphabétique (Dupuis puis Fantasio puis Lagaffe, etc.), puis les lignes calculées sont ordonnées par matricule.
La clause (ORDER BY …) peut contenir plusieurs colonnes, ou des précisions comme DESC ou NULLS FIRST.
Fenêtrage et tri : numéroter des lignes sans critère
- Attention à l’utilisation d’une vue avec
WHERE- il y a numérotation puis filtrage !
- Une séquence peut-elle suffire ?
Si l’on cherche à numéroter les lignes d’un résultat en fonction d’un ordre précis, il est possible d’utiliser row_number() OVER ().
Attention, la numérotation a lieu ici avant le ORDER BY qui trie par nom. En conséquence, il peut aussi y avoir un piège avec LIMIT :
Si l’on tient à un affichage allant strictement de 1 à N, l’idéal est d’avoir un tri du row_number() cohérent avec l’ORDER BY final.
Si, pour une raison ou une autre, ce n’est pas possible ou facile, un CTE permet d’ajouter row_number() tout à la fin :
Les
row_number() over()dans des vues sont des soucis de performance fréquents : la numérotation a lieu avant tout filtrage depuis la requête appelante !
En effet, une vue est équivalente à une sous-requête et la numérotation des lignes s’effectue donc selon le résultat de cette sous-requête, sans prise en compte d’un critère présent dans la requête.
Prenons un exemple :
En effet, la vue se comporte comme une sous-requête, et la requête avec la vue revient à :
Il est possible d’appeler row_number non dans une vue, mais dans la requête appelante. L’index sera à nouveau utilisé.
Si le but est seulement de numéroter les lignes pour les distinguer par la suite, ou si elles sont déjà triées dans l’ordre voulu, le plus simple et économique est l’utilisation d’une séquence (
SELECT nextval('nom_seq'), * FROM …). Dans beaucoup de cas, il n’est même pas nécessaire qu’elle commence à 1 (sinon exécuterALTER SEQUENCE donnees_id_seq RESTART 1 ;).
Fenêtrage et tri : rang
- Rang selon le salaire :
La fonction de fenêtrage rank() renvoie un classement en autorisant des trous dans la numérotation quand il y a ex-aequos, et dense_rank() le classement sans trous.
Ces fonctions seraient beaucoup plus compliquées à écrire en SQL.
Fenêtrage et tri : somme glissante (exemple)
- Calcul d’une somme glissante :
OVER (ORDER BY …) peut aussi être utilisé avec sum(). Là où SUM () OVER (PARTITION BY….) calculait une somme d’un regroupement, SUM() OVER (ORDER BY…) calcule la somme courante selon le tri en cours.
Là encore, attention à la cohérence entre le tri du calcul et celui de l’affichage si cela a une importance :
Fenêtrage et tri : somme glissante (principe)
Lorsque l’on utilise une clause de tri, la portion de données visible par l’opérateur d’agrégat correspond aux données comprises entre la première ligne examinée et la ligne courante.
Par défaut, la fenêtre de calcul intègre les lignes précédant celle en cours, incluse, ce qui correspond à ceci avec la syntaxe complète :
Nous verrons que cette fenêtre peut se changer.
Fenêtrage : regroupement et tri
- On peut combiner :
OVER (PARTITION BY … ORDER BY …)
- Utilité :
- travailler sur des jeux de données ordonnés et isolés les uns des autres
Il est possible de combiner les clauses de fenêtrage PARTITION BY et ORDER BY. Cela permet d’isoler des jeux de données entre eux avec la clause PARTITION BY, tout en appliquant un critère de tri avec la clause ORDER BY. Beaucoup d’applications sont possibles si l’on associe à cela les nombreuses fonctions analytiques disponibles.
Regroupement et tri : exemple
Si l’on applique les deux clauses PARTITION BY et ORDER BY à une fonction de fenêtrage, alors le critère de tri est appliqué dans la partition et chaque partition est indépendante l’une de l’autre.
Ci-dessus, le Nigéria et les États-Unis sont bien les pays les plus peuplés de leur continent respectif.
Voici un extrait plus complet du résultat de la requête présentée ci-dessus :
Regroupement et tri : principe
Cette construction ne pose aucune difficulté syntaxique. La norme impose de placer la clause PARTITION BY avant la clause ORDER BY, c’est la seule chose à retenir au niveau de la syntaxe.
Fonctions analytiques
first_value (),last_value,nth (),lag(),lead()…- À utiliser avec les fonctions de fenêtrage
- Utilité :
- faire référence à d’autres lignes du même ensemble
- évite les auto-jointures complexes et lentes
Sans les fonctions analytiques, il serait difficile en SQL d’écrire des requêtes nécessitant de faire appel à des données provenant d’autres lignes que la ligne courante.
Par exemple, pour renvoyer la liste détaillée de tous les employés ET le salaire le plus élevé du service auquel il appartient, on peut utiliser la fonction first_value() :
lead() et lag() : exemple
L’exemple ci-dessus utilise une fonction de fenêtrage par continent.
Avec lag(), il est possible de ramener la valeur de la ligne précédente selon le tri sur population sur la ligne en cours. NULL est renvoyé lorsque la valeur n’est pas accessible dans la fenêtre de données, comme pour le pays le plus peuplé de chaque continent.
lead() et lag() : principe
first/last/nth_value
first_value(colonne)- retourne la première valeur pour la colonne
last_value(colonne)- retourne la dernière valeur pour la colonne
nth_value(colonne, n)- retourne la n-ème valeur (en comptant à partir de 1) pour la colonne
Figurent plus haut des exemples avec dense_rank ou row_number. Il existe également les fonctions suivantes :
last_value(colonne): renvoie la dernière valeur pour la colonne ;nth_value(colonne, n): renvoie lanᵉ valeur (en comptant à partir de 1) pour la colonne ;lag(colonne, n): renvoie la valeur située ennᵉ position avant la ligne en cours pour la colonne ;lead(colonne, n): renvoie la valeur située ennᵉ position après la ligne en cours pour la colonne ;- pour ces deux fonctions, le
nest facultatif et vaut 1 par défaut :lead(colonne)est équivalente àlead(colonne, 1)etlag(colonne)est équivalente àlag(colonne, 1), pour récupérer les valeurs suivante ou précédente de la colonne ; - ces deux fonctions acceptent un troisième argument facultatif spécifiant la valeur à renvoyer si aucune valeur n’est trouvée en
nᵉ position avant ou après. Par défaut,NULLest renvoyé.
- pour ces deux fonctions, le
La liste complète est dans la documentation.
first/last/nth_value : exemple
Lorsque la clause
ORDER BYest utilisée pour définir une fenêtre, la fenêtre visible depuis la ligne courante commence par défaut à la première ligne de résultat et s’arrête à la ligne courante incluse (clause impliciteRANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW).
Cela pose un souci avec last_value() qui récupère la dernière valeur d’une fenêtre où la dernière valeur triée est toujours celle de la ligne :
Nous allons voir qu’il est alors nécessaire de redéfinir le comportement de la fenêtre visible pour que la fonction se comporte comme attendu.
Clause WINDOW
- Pour factoriser la définition d’une fenêtre :
- Plusieurs fenêtres possibles
Il arrive que l’on ait besoin d’utiliser plusieurs fonctions de fenêtrage au sein d’une même requête qui utilisent la même définition de fenêtre (même clause PARTITION BY et/ou ORDER BY). Afin d’éviter de dupliquer cette clause, il est possible de définir une fenêtre nommée et de l’utiliser à plusieurs endroits de la requête. Par exemple, l’exemple précédant des fonctions de classement pourrait s’écrire :
À noter qu’il est possible de définir de multiples définitions de fenêtres au sein d’une même requête, et qu’une définition de fenêtre peut surcharger la clause ORDER BY si la définition parente ne l’a pas définie. Par exemple, la requête SQL suivante est correcte :
Fenêtre de travail
- La fenêtre d’
OVER (ORDER BY …)par défaut est :
- Toutes les lignes :
- Trois modes possibles :
- par
RANGE(par plage ; ci-dessus) - par
ROWS(par nombre de lignes) - par
GROUPS(selon valeurs des lignes)
- par
Lorsque la clause ORDER BY est utilisée pour définir une fenêtre, la fenêtre visible depuis la ligne courante commence par défaut à la première ligne de résultat et s’arrête à la ligne courante incluse (clause implicite RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW).
La clause RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING inclut toutes les lignes avant et après ligne courante (voir plus haut l’exemple avec last_value).
Fenêtre de travail avec RANGE
- Intervalle à bornes flou
- Borne de départ :
UNBOUNDED PRECEDING: depuis le début de la partitionCURRENT ROW: depuis la ligne courante
- Borne de fin :
UNBOUNDED FOLLOWING: jusqu’à la fin de la partitionCURRENT ROW: jusqu’à la ligne courante
La première option est de définir des bornes floues avec UNBOUNDED PRECEDING/FOLLOWING comme vu précédemment.
Fenêtre de travail avec RANGE : exemple
L’exemple ci-dessus avec last_value, pour ramener la valeur la plus faible de l’ensemble, se corrige donc ainsi :
Fenêtre de travail avec ROWS
- Intervalle borné par un nombre de ligne défini avant et après la ligne courante
- Borne de départ :
xxx PRECEDING: depuis les xxx valeurs devant la ligne couranteCURRENT ROW: depuis la ligne courante
- Borne de fin :
xxx FOLLOWING: depuis les xxx valeurs derrière la ligne couranteCURRENT ROW: jusqu’à la ligne courante
- Exemple : moyenne glissante
La syntaxe ROWS BETWEEN xxx PRECEDING AND xxx FOLLOWING permet de restreindre la fenêtre à un certain nombre de lignes avant et après la ligne en cours. Un cas d’utilisation est constitué par les moyennes glissantes.
Exemple :
Le jeu de valeur suivant donne un salaire brut sur douze mois qui varie chaque mois. La valeur moyenne du salaire mensuel sur toute l’année se calcule avec avg () OVER (), et est une moyenne sur toutes les données. Avec avg() OVER(ORDER BY mois) se calcule une moyenne sur la fenêtre par défaut, c’est-à-dire depuis le premier mois jusque la ligne courante. Enfin, le dernier champ utilise la syntaxe ROWS pour définir une moyenne mobile arithmétique, c’est-à-dire que la valeur sur la ligne est la moyenne des trois valeurs des lignes précédente, suivante, et en cours (sauf pour les première et dernière lignes qui ne moyennent que deux valeurs).
Noter que l’ordre d’affichage selon le mois n’est qu’un artefact dû à l’algorithme de calcul. Cet ordre n’est pas garanti sans ajout d’une clause ORDER BY finale, qui ne changerait pas les valeurs des données.
Fenêtre de travail avec GROUPS
- Intervalle borné par un groupe de lignes de valeurs identiques défini avant et après la ligne courante
- Borne de départ :
xxx PRECEDING: depuis les xxx groupes de valeurs identiques devant la ligne couranteCURRENT ROW: depuis la ligne courante ou le premier élément identique selonORDER BY
- Borne de fin :
xxx FOLLOWING: depuis les xxx groupes de valeurs identiques derrière la ligne couranteCURRENT ROW: jusqu’à la ligne courante ou le dernier élément identique selonORDER BY
Définition de la fenêtre : EXCLUDE
- Lignes à exclure de la fenêtre de données
EXCLUDE CURRENT ROW: exclut la ligne couranteEXCLUDE GROUP: exclut la ligne courante et le groupe de valeurs identiques dans l’ordreEXCLUDE TIES: exclut les valeurs identiques à la ligne courante dans l’ordre mais pas la ligne couranteEXCLUDE NO OTHERS: pas d’exclusion (par défaut)
La clause EXCLUDE permet d’ignorer des lignes dans la fenêtre, par exemple la ligne courante seule, ou les lignes de même valeur que la valeur courante, avec ou sans la ligne courante.
WITHIN GROUP
WITHIN GROUP- Utilité :
- calcul de médianes, centiles
La clause WITHIN GROUP est une clause pour les agrégats utilisant des fonctions dont les données doivent être triées. Quelques fonctions ont été ajoutées pour profiter au mieux de cette nouvelle clause.
WITHIN GROUP : exemple
Cet exemple permet d’afficher le continent, la médiane de la population par continent et la population du pays le moins peuplé parmi les 5 % de pays les plus peuplés de chaque continent.
Regroupement avancés
GROUPING SETS / ROLLUP / CUBE- Extension de
GROUP BY - Utilité :
- plusieurs agrégations différentes dans la même requête
- moins de requêtes, meilleures performances
Les GROUPING SETS permettent de définir plusieurs clauses d’agrégation GROUP BY. Les résultats seront présentés comme si plusieurs requêtes d’agrégation avec les clauses GROUP BY mentionnées étaient assemblées avec UNION ALL.
GROUPING SETS : données d’exemple
GROUPING SETS : exemple visuel
Le but est ici d’obtenir les totaux indiqués en rouge : des totaux par type de pièces, et par région, indépendamment. La clause GROUPING SETS permet cela en précisant juste les champs.
Émuler les GROUPING SETS avec GROUP BY
Sans GROUPING SET : deux GROUP BY
Le comportement de la clause GROUPING SETS peut être émulée avec deux requêtes utilisant chacune une clause GROUP BY sur les colonnes de regroupement souhaitées et en prévoyant des colonnes vides à NULL pour les champs non calculés.
Surtout, cette requête duplique beaucoup de logique, ce qui va poser souci si elle est plus complexe et est souvent modifiée. De plus, son plan d’exécution ci-dessous indique que PostgreSQL procède à deux lectures séparées. Ce peut être particulièrement coûteux sur une grande table :
GROUPING SETS : exemple
Les GROUPING SETS servent à définir différents champs indépendants de regrouper les données. Dans ce cas précis, l’intérêt est d’abord d’éviter de dupliquer le contenu de la requête.
Le plan d’exécution montre aussi que la table n’est parcourue qu’une seule fois pour calculer les deux agrégats en même temps, il y a donc aussi un intérêt en performances.
ROLLUP
ROLLUP- Utilité :
- calcul de totaux dans la même requête
La clause ROLLUP est une fonctionnalité d’analyse type OLAP du langage SQL. Elle s’utilise dans la clause GROUP BY, tout comme GROUPING SETS
ROLLUP : exemple visuel
Il s’agit à présent d’obtenir des agrégats par type de pièce, puis des détails pour chaque pièce et chaque région, et un total final. ROLLUP va permettre cela.
ROLLUP : exemple et résultat
L’ordre des lignes est comme d’habitude non défini. On pourra rajouter un ORDER BY. Proposer une présentation lisible pour un humain est laissé en général à l’outil de restitution.
Cette requête est équivalente à la requête suivante utilisant GROUPING SETS :
Le plan d’exécution est le même, ROLLUP est donc d’abord une facilité syntaxique intéressante.
Exemple :
Cet exemple utilise la base magasin. Si vous ne l’avez pas déjà, la base magasin (dump de 96 Mo, pour 667 Mo sur le disque au final) peut être téléchargée et restaurée comme suit dans une nouvelle base magasin :
Les données sont dans deux schémas, magasin et facturation. Penser au search_path.
Pour ce TP, figer les paramètres suivants :
Cet exemple calcule des agrégats par type de client ou de montant. Dans la clause ORDER BY finale , on prévoit que les totaux précéderont les détails.
Elle produit le résultat suivant :
CUBE
CUBE- Utilité :
- calcul de totaux dans la même requête
- sur toutes les clauses de regroupement
La clause CUBE est une autre fonctionnalité d’analyse type OLAP du langage SQL. Tout comme ROLLUP, elle s’utilise dans la clause GROUP BY.
CUBE : exemple visuel
CUBE permet de réaliser des regroupements sur l’ensemble des combinaisons possibles des clauses de regroupement indiquées, avec les totaux intermédiaires et le total final. Pour de plus amples détails, se référer à l’article Wikipédia sur le cube OLAP.
CUBE : Syntaxe
On a donc bien les regroupements par type de pièce et par région, ceux par type de pièces, pas région, et un total final.
Cette requête est équivalente à la requête suivante utilisant GROUPING SETS :
En reprenant la requête de l’exemple précédent dans la base magasin :
Par rapport au résultat précédent, on obtient en plus les totaux par pays :
GROUPING SETS, ROLLUP ou CUBE ?
CUBEpeut le plus- mais forcément plus coûteux
On pourrait imaginer qu’il suffit de toujours faire un CUBE en filtrant certaines lignes sur des valeurs NULL, et que les syntaxes ROLLUP ou GROUPING SETS n’ont pas vraiment d’intérêt.
Cependant, CUBE calcule plus de données, et il peut être notablement plus lent, surtout quand les volumétries sont non triviales. ROLLUP et GROUPING SETS permettent de préciser exactement les calculs dont on a besoin.
Filtrer les lignes d’un certain regroupement
Pour que l’application repère les regroupements :
Pour que l’application distingue rigoureusement les lignes appartenant à un certain niveau de regroupement, on peut utiliser la fonction GROUPING. En effet la colonne de regroupement peut posséder des valeurs NULL légitimes, il est alors difficile de les distinguer. L’exemple suivant montre une requête qui exploite cette fonction :
Dans son résultat, la première ligne indique le total. C’est la seule où les booléens g_type_cli et g_code_pays sont à true.
La présentation finale est laissée à la charge de l’application. Elle sera à même de gérer la présentation des résultats en fonction des valeurs des champs grouping, g_type_client ou g_code_pays.
Le résultat de GROUPING peut servir aussi de tri (voir plus bas).
Affichage des tableaux croisés
- PostgreSQL ne renvoie que des lignes
- Dans
psql:\crosstabview - Extension :
tablefunc, fonctioncrosstab (text,text)
PostgreSQL ne renvoie que des lignes au nom de colonne figé. Un tableau croisé, dont les noms de colonnes dépendent des données, va à l’encontre de cette logique. Convertir un jeu de lignes obtenu avec CUBE, par exemple, en tableau croisé est à la charge de l’application (tableur, outil de Business Intelligence, etc…)
Ponctuellement, deux outils intégrés à PostgreSQL peuvent dépanner.
psql et crosstabview :
Cette fonctionnalité existe uniquement dans le client psql. Le maniement est simple :
Ou pour inverser :
Remarquer que modifier l’affichage du NULL en lui substituant TOTAL ne concerne pas les colonnes vides en milieu de tableau. L’ORDER BY GROUPING(…) garantit que les totaux seront à la fin du tableau.
tablefunc :
Il existe une extension fournie avec PostgreSQL nommée tablefunc qui fournit des fonctions dédiées aux tableaux croisés. Leur maniement n’est pas évident. Il est conseillé d’utiliser la fonction crosstab (text,text) qui tient bien compte des valeurs absentes. Cette fonction demande que la requête à formater lui soit fournie comme chaîne de caractère.
Attention à la cohérence entre la deuxième requête et les titres sur la dernière ligne, ce n’est pas dynamique !
Cet exemple utilise aussi $$ à la place des guillemets droits pour délimiter une chaîne, car une requête contient souvent elle-même des chaînes.
- Documentation : tablefunc
Pivot dynamique :
Ce billet de Daniel Vérité de 2018 décrit comment obtenir un tableau croisé réellement dynamique. Cela réclame toutefois d’écrire un peu de code.
Conclusion
- Les fonctions fenêtrées existent depuis SQL:2003
- Ne vous limitez pas au SQL du XXᵉ siècle
Quiz
Travaux pratiques
La version en ligne des solutions de ces TP est disponible sur https://dali.bo/s70_solutions.
Si vous ne l’avez pas déjà, la base brno2015 avec la table du même nom peut être téléchargée et restaurée ainsi :
Le schéma public dispose d’une table pilotes ainsi que les résultats tour par tour de la course de MotoGP de Brno (CZ) de la saison 2015.
La table brno2015 indique pour chaque tour, pour chaque pilote, le temps réalisé dans le tour :
Une table pilotes permet de connaître les détails d’un pilote :
Précisions sur les données à manipuler : la course est réalisée en plusieurs tours ; certains coureurs n’ont pas terminé la course, leur relevé de tours s’arrête donc brutalement.
Agrégation
Quel est le pilote qui a le moins gros écart entre son meilleur tour et son moins bon tour ?
Déterminer quel est le pilote le plus régulier (écart-type).
Window Functions
Afficher la place sur le podium pour chaque coureur.
À partir de la requête précédente, afficher également la différence du temps de chaque coureur par rapport à celui de la première place.
Pour chaque tour, afficher :
- le nom du pilote ;
- son rang dans le tour ;
- son temps depuis le début de la course ;
- dans le tour, la différence de temps par rapport au premier.
Pour chaque coureur, quel est son meilleur tour et quelle place avait-il sur ce tour ?
Déterminer quels sont les coureurs ayant terminé la course qui ont gardé la même position tout au long de la course.
En quelle position a terminé le coureur qui a doublé le plus de personnes ? Combien de personnes a-t-il doublées ?
Grouping Sets
Ce TP s’appuie sur les tables présentes dans le schéma magasin.
En une seule requête, afficher le montant total des commandes par année et pays et le montant total des commandes uniquement par année.
- Ne sélectionnez que les code paysFRetDEet les années 2010 et supérieures.
- Ordonnez les résultats par année et code pays ascendant les nuls présents dans la colonnecode_paysdoivent être placés à la fin.
Ajouter également le montant total des commandes depuis le début de l’activité.
Ajouter également le montant total des commandes par pays.
À partir de la requête précédente, ajouter une colonne par critère de regroupement, de type booléen, qui est positionnée à
truelorsque le regroupement est réalisé sur l’ensemble des valeurs de la colonne.
Travaux pratiques (solutions)
Si vous ne l’avez pas déjà, la base brno2015 avec la table du même nom peut être téléchargée et restaurée ainsi :
Le schéma public dispose d’une table pilotes ainsi que les résultats tour par tour de la course de MotoGP de Brno (CZ) de la saison 2015.
La table brno2015 indique pour chaque tour, pour chaque pilote, le temps réalisé dans le tour :
Une table pilotes permet de connaître les détails d’un pilote :
Précisions sur les données à manipuler : la course est réalisée en plusieurs tours; certains coureurs n’ont pas terminé la course, leur relevé de tours s’arrête donc brutalement.
Agrégation
Quel est le pilote qui a le moins gros écart entre son meilleur tour et son moins bon tour ?
Le coureur :
La requête donne le résultat suivant :
Déterminer quel est le pilote le plus régulier (écart-type).
Nous excluons le premier tour car il s’agit d’une course avec départ arrêté, donc ce tour est plus lent que les autres, ici d’au moins 8 secondes :
Le résultat montre le coureur qui a abandonné en premier :
On s’aperçoit qu’Alex De Angelis n’a pas terminé la course. Il semble donc plus intéressant de ne prendre en compte que les pilotes qui ont terminé la course et toujours en excluant le premier tour (il y a 22 tours sur cette course, on peut le positionner soit en dur dans la requête, soit avec un sous-select permettant de déterminer le nombre maximum de tours) :
Le pilote 19 a donc été le plus régulier :
Window Functions
Afficher la place sur le podium pour chaque coureur.
Les coureurs qui ne franchissent pas la ligne d’arrivée sont dans le classement malgré tout. Il faut donc tenir compte de cela dans l’affichage des résultats.
La requête affiche le résultat suivant :
À partir de la requête précédente, afficher également la différence du temps de chaque coureur par rapport à celui de la première place.
La requête n’est pas beaucoup modifiée, seule la fonction first_value() est utilisée pour déterminer le temps du vainqueur, temps qui sera ensuite retranché au temps du coureur courant.
La requête affiche le résultat suivant :
Pour chaque tour, afficher :
- le nom du pilote ;
- son rang dans le tour ;
- son temps depuis le début de la course ;
- dans le tour, la différence de temps par rapport au premier.
Pour construire cette requête, nous avons besoin d’obtenir le temps cumulé tour après tour pour chaque coureur. Nous commençons donc par écrire une première requête :
Elle retourne le résultat suivant :
Cette requête de base est ensuite utilisée dans une CTE qui sera utilisée par la requête répondant à la question de départ. La colonne temps_tour_glissant est utilisée pour calculer le rang du pilote dans la course, est affiché et le temps cumulé du meilleur pilote est récupéré avec la fonction first_value :
On pouvait également utiliser une simple sous-requête pour obtenir le même résultat :
La requête fournit le résultat suivant :
Pour chaque coureur, quel est son meilleur tour et quelle place avait-il sur ce tour ?
Il est ici nécessaire de sélectionner pour chaque tour le temps du meilleur tour. On peut alors sélectionner les tours pour lequels le temps du tour est égal au meilleur temps :
Ce qui donne le résultat suivant :
Déterminer quels sont les coureurs ayant terminé la course qui ont gardé la même position tout au long de la course.
Elle retourne le résultat suivant :
En quelle position a terminé le coureur qui a doublé le plus de personnes ? Combien de personnes a-t-il doublées ?
Grouping Sets
La suite de ce TP est maintenant réalisé avec la base de formation magasin.
Tout d’abord, nous positionnons le search_path pour chercher les objets du schéma magasin :
En une seule requête, afficher le montant total des commandes par année et pays et le montant total des commandes uniquement par année.
- Ne sélectionnez que les code paysFRetDEet les années 2010 et supérieures.
- Ordonnez les résultats par année et code pays ascendant les nuls présents dans la colonnecode_paysdoivent être placés à la fin.
Le résultat attendu est :
Ajouter également le montant total des commandes depuis le début de l’activité.
L’opérateur de regroupement ROLLUP amène le niveau d’agrégation sans regroupement :
Ajouter également le montant total des commandes par pays.
Cette fois, l’opérateur CUBE permet d’obtenir l’ensemble de ces informations :
À partir de la requête précédente, ajouter une colonne par critère de regroupement, de type booléen, qui est positionnée à
truelorsque le regroupement est réalisé sur l’ensemble des valeurs de la colonne.
Ces colonnes booléennes permettent d’indiquer à l’application comment gérer la présentation des résultats.
Navigation
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2 Types avancés
Types avancés
PostgreSQL offre des types avancés :
- UUID
- Tableaux
- Composés :
hstore- JSON :
json,jsonb - XML
- Pour les objets binaires :
bytea- Large Objects
UUID
UUID : principe
- Ex:
d67572bf-5d8c-47a7-9457-a9ddce259f05 - Un identifiant universellement unique sur 128 bits
- Type :
uuid - Différentes versions
- Avec des inconvénients…
Les UUID (pour Universally Unique IDentifier) sont nés d’un besoin d’avoir des identifiants uniques au niveau mondial pour divers objets, avec un risque de collision théoriquement négligeable. Ce sont des identifiants sur 128 bits.
Le standard propose (en 2026) huit versions à cause d’un historique déjà long depuis les années 1980, et de différents algorithmes de création ou d’utilisation dans des bases de données. Il existe aussi des versions dérivées liées à certains éditeurs.
Dans une base, les clés primaires « techniques » (surrogate), servent à identifier de manière unique une ligne, sans posséder de sens propre : les UUID peuvent donc parfaitement remplacer les numéros de séquence traditionnels. Ce n’est pas toujours une bonne idée.
Références :
- Pages Wikipédia francophone et anglophone ;
- RFC 4122, ISO/IEC 9834-8:2005 (juillet 2005), définissant les UUID versions 1 à 5 et leurs utilisations ;
- RFC 9562 (mai 2024), définissant les UUID versions 1 à 8 ;
- Un excellent article de Victor Adossi sur le choix de différents types de clés primaires, les différents types d’UUID, et des benchmarks de génération d’UUID en masse (septembre 2022).
UUID : avantages
- Faciles à générer
- Pouvoir désigner des entités arbitrairement
- Pouvoir exporter des données de sources différentes
- au contraire des séquences traditionnelles
- Pouvoir fusionner des bases
- Pour toutes les clés primaires ?
Sous PostgreSQL, de simples fonctions permettent de générer des UUID aussi facilement que des numéros de séquences. Il est bien sûr possible que ces UUID soient fournis par des applications extérieures.
Très souvent, les clés primaires des tables proviennent d’entiers générés successivement avec des séquences (via nextval(), serial, GENERATED ALWAYS AS IDENTITY) et généralement en partant de 1. L’unicité des identifiants dans une colonne est ainsi facilement garantie. Cela ne pose aucun souci jusqu’au jour où les données sont à rapprocher de données d’une autre base. Il y a de bonnes chances que les deux bases utilisent les mêmes identifiants pour des choses différentes. Souvent, une clé fonctionnelle (unique aussi) permet de faire le lien (commande DALIBO-CRA-1234, personne de numéro 25502123123…) mais ce n’est pas toujours le cas, et des erreurs de génération sont possibles.
Un UUID est arbitraire et unique. C’est une solution facile pour nommer n’importe quelle entité logique ou physique sans risque de collision avec les identifiants d’un autre système. Les UUID sont dont parfaits pour fusionner des bases de données issues de plusieurs bases de même structure (contextes distribués ou multitenants).
Hormis ce cas particulier, les UUID sont surtout utiles pour identifier un ensemble de données échangés entre deux systèmes (que ce soit en JSON, CSV ou un autre moyen) : l’UUID devient une sorte de clé primaire publique. En interne, les deux bases peuvent continuer à utiliser des séquences classiques pour leurs jointures.
Il est techniquement possible de pousser la logique jusqu’au bout et de décider que chaque clé primaire d’une ligne sera un UUID et non un entier, et de faire les jointures entre tables sur ces UUID.
Des numéros de séquence consécutifs peuvent se deviner (dans l’URL d’un site web par exemple), ce qui peut être une faille de sécurité. Des UUID (apparemment) aléatoires ne présentent pas ce problème… si l’on a bien choisi la version d’UUID (voir plus loin).
UUID : inconvénients
- Lisibilité
- Temps de génération (mineur)
- Taille
- 16 octets…
- Surtout
- fragmentation des index
- mauvais pour le cache
- amplification des écritures
- sauf UUID v7 (conseillé)
Lisibilité :
Le premier inconvénient n’est pas technique mais humain : il est plus aisé de lire et retenir des valeurs courtes comme un ticket 10023, une commande 2024-67 ou une immatriculation AT-389-RC que « d67572bf-5d8c-47a7-9457-a9ddce259f05 ». Les UUID sont donc à réserver aux clés techniques. De même, un développeur qui consulte une base retiendra et discernera plus facilement des valeurs entre 1 000 et 100 000 que des UUID à première vue aléatoires, et surtout à rallonge.
Pour la base de données, il y a d’autres inconvénients :
Taille :
Le type uuid de PostgreSQL prend 128 bits, donc 16 octets. Les types numériques entiers de PostgreSQL utilisent 2 octets pour un smallint (int2, de -32768 à +32767), 4 pour un integer (de -2 à +2 milliards environ), 8 pour un bigint (int8, de -9.10¹⁸ à +9.10¹⁸ environ). Ces types entiers suffisent généralement à combler les besoins, tout en permettant de choisir le type le plus petit possible. On a donc une différence de 8 octets par ligne entre uuid et bigint, à multiplier par autant de lignes, parfois des milliards.
Cette différence s’amplifie tout le long de l’utilisation de la clé :
- index plus gros (puisque ces champs sont toujours indexés) ;
- clés étrangères plus grosses, avec leurs index ;
- jointures plus gourmandes en CPU, mémoire, voire disque ;
- avec un impact sur le cache.
Ce n’est pas forcément bloquant si votre utilisation le nécessite.
Le pire est le stockage d’UUID dans un champ varchar : la taille passe à 36, les jointures sont bien plus lourdes, et la garantie d’avoir un véritable UUID disparaît !
Temps de génération :
Selon l’algorithme de génération utilisé, la création d’un UUID peut être plusieurs fois plus lente que celle d’un numéro de séquence. Mais ce n’est pas vraiment un souci avec les processeurs modernes, qui sont capables de générer des dizaines, voire des centaines de milliers d’UUID, aléatoires ou pas, par seconde.
Fragmentation des index et amplification des écritures :
Le plus gros problème des UUID vient de leur apparence aléatoire. Cela a un impact sur la fragmentation des index et leur utilisation du cache.
Parlons d’abord de l’insertion de nouvelles lignes. Les UUID sont très souvent générés en utilisant la version 4. L’algorithme se base sur des nombres aléatoires. Par conséquent, les UUID produits sont imprévisibles.
À l’insertion, le nouvel UUID est donc susceptible d’être ajouté dans n’importe quel bloc d’index. Or un index est par définition trié, et il n’y pas forcément la place pour ajouter une nouvelle valeur en plein milieu. Cela peut entraîner de fréquents splits des pages d’index (division d’une page pleine qui doit accueillir de nouvelles entrées).
La première conséquence est la fragmentation de l’index, une augmentation de sa taille (avec un effet négatif sur le cache), et l’augmentation du nombre d’accès disques (en lecture et écriture) à chaque insertion. De plus, comme les mises à jour sont réparties sur toute la longueur des index, ceux-ci tendent à rester entièrement dans le cache de PostgreSQL. Si celui-ci est insuffisant, la conséquence est l’augmentation des accès disques aléatoires.
Ces soucis avec les UUID v4 se posent pour toutes les bases de donnés. Ajoutons un autre, propre à PostgreSQL : un bloc modifié, même par une seule ligne, depuis le dernier checkpoint est réécrit intégralement dans les journaux (full page images), sauf dans certains cas. Répartir les modifications dans de nombreux blocs dispersés dans les index fait donc exploser la volumétrie à y écrire, et ce d’autant plus que les index sont gros.
Avec un petit index ou une table statique, ce n’est pas vraiment un problème. Mais dans un modèle où chaque clé de table et chaque clé étrangère est un UUID, il y a intérêt à pouvoir garder tous ces index en mémoire.
À l’inverse, une séquence numérique génère des valeurs strictement croissantes, donc toujours insérées à la fin de l’index dans les mêmes blocs. La fragmentation reste basse, et seule la partie utile de l’index reste en cache. (Évidemment, cela devient plus complexe quand on modifie ensuite les lignes. Mais beaucoup d’applications modifient surtout les lignes récentes, et délaissent les blocs d’index des lignes anciennes.)
Une solution standardisée n’est apparue qu’avec les UUID version 7, standardisés dans la RFC 9562 en 2024. Ces UUID utilisent l’heure de génération et sont donc triés. Les soucis de pollution du cache et de fragmentation d’index disparaissent donc.
Nous recommandons fortement de généraliser l’utilisation des UUID v7.
UUID : utilisation sous PostgreSQL
uuid:- type simple (16 octets)
- garantit le format
- Génération :
uuidv4(aléatoire) (gen_random_uuidavant la v18)uuidv7(v18+)- ou extension (
pg_idkit…) ou fonction SQL (v7)
- ou extension (
- extension
uuid-ossp(v1,3,4,5)
Le type uuid est connu de PostgreSQL, c’est un champ simple de taille fixe. Si l’UUID provient de l’extérieur, le type garantit qu’il s’agit d’un UUID valide.
uuidv4() et gen_random_uuid() :
Générer un UUID depuis le SQL est très simple avec la fonction uuidv4() :
Les UUID générés en version 4 sont totalement aléatoires, avec tous les inconvénients vus ci-dessus.
Avant PostgreSQL 18, la fonction s’appelle gen_random_uuid(). Elle existe toujours par la suite, mais uuidv4() a le mérite d’indiquer clairement la version utilisée.
uuidv7() :
PostgreSQL sait générer des UUID en version 7 à partir de la version 18, avec la fonction uuidv7().
L’exemple ci-dessus montre que les UUID générés consécutivement sont naturellement classés par ordre croissant. Cela signifie que des lignes qui se suivent chronologiquement se suivent aussi physiquement dans l’index, c’est tout l’intérêt de la version 7.
Si vous ne voulez pas trahir la date de génération, contenue dans l’UUID, ajouter un intervalle d’offset est possible. Ce doit être une constante pour un même champ pour conserver l’ordre lexicographique.
Les UUID v7 avant PostgreSQL 18 :
Pour les versions antérieures, il existe plusieurs extensions dédiées, avec les soucis habituels de disponibilité de paquets, maintenance des versions, confiance dans le mainteneur et disponibilité dans un PostgreSQL en SaaS. Par exemple, Supabase propose pg_idkit (versions Rust, et PL/pgSQL).
Le plus simple est sans doute d’utiliser la fonction SQL suivante, de Kyle Hubert, modifiée par Daniel Vérité. Elle est sans doute suffisamment rapide pour la plupart des besoins. Elle fait partie de son extension postgres-uuidv7-sql.
Il existe une version plus lente avec une meilleure précision, inférieure à la milliseconde.
Fonctions utilitaires :
PostgreSQL 17 a introduit une fonction de récupération de la version de l’UUID, uuid_extract_version() :
Depuis PostgreSQL 17 existe aussi uuid_extract_timestamp() pour renvoyer l’heure utilisée pour la génération d’un UUID v7 ou v1 :
Si vous utilisez un UUID v7, vous pouvez ainsi économiser les 8 octets par ligne d’un champ creation_date, que beaucoup de développeurs ajoutent.
Pour PostgreSQL 16 et précédents, le billet de blog de Daniel Vérité ci-dessus offre aussi une version en SQL de cette même fonction :
L’extension uuid-ossp :
L’extension uuid-ossp, fournie avec PostgreSQL, possède plusieurs algorithmes de génération d’UUID avec les fonctions suivantes… sauf en v7 !
Avec uuid_generate_v1(), l’UUID généré est lié à l’adresse MAC de la machine et à l’heure.
Sur une autre machine :
Noter que le problème de fragmentation des index se pose déjà. Utiliser l’extension pg_idkit pour générer un UUID version 6 si la compatibilité avec la version 1 est primordiale, le tri est meilleur.
Cette propriété peut faciliter la prédiction de futures valeurs d’UUID, et l’adresse MAC est identifiante. Les UUID v1 (ou v6) peuvent donc être considérés comme une faille de sécurité dans certains contextes.
Il existe une version uuid_generate_v1mc() un peu plus sécurisée (avec une adresse MAC multicast aléatoire).
uuid_generate_v3() et uuid_generate_v5() génèrent des valeurs reproductibles en fonction des paramètres. La version 5 utilise un algorithme plus sûr.
UUID : une indexation facile
L’index B-tree classique convient parfaitement pour trier des UUID. En général on le veut UNIQUE (plus pour parer à des erreurs humaines qu’à de très improbables collisions dans l’algorithme de génération).
Les UUID font de très bonnes clés primaires, c’est leur but.
Rappelons une fois de plus que la version 7 est conseillée hors des plus petites tables.
UUID : résumé
- Si vous avez besoin des UUID, préférez la version 7.
- Les séquences habituelles restent recommandables en interne.
Si des données doivent être échangées avec d’autres systèmes, les UUID sont un excellent moyen de garantir l’unicité d’identifiants universels.
Si vous les générez vous-mêmes, préférez les UUID version 7. Des UUID v4 (totalement aléatoires) restent sinon recommandables, avec les soucis potentiels de cache et de fragmentation évoqués ci-dessus.
Pour les jointures internes à l’applicatif, conservez les séquences habituelles, (notamment avec GENERATED ALWAYS AS IDENTITY), ne serait-ce que pour leur simplicité.
Types tableaux
Tableaux : principe
- Collection ordonnée d’un même type
- Types
integer[],text[], etc.
Une tableau est un ensemble d’objets d’un même type. Ce type de base est généralement un numérique ou une chaîne, mais ce peut être un type structuré (géométrique, JSON, type personnalisé…), voire un type tableau. Les tableaux peuvent être multidimensionnels.
Un tableau se crée par exemple avec le constructeur ARRAY, avec la syntaxe {…}::type[], ou en agrégeant des lignes existantes avec array_agg. À l’inverse, on peut transformer un tableau en lignes grâce à la fonction unnest. Les syntaxes [numéro] et [début:fin] permettent d’extraire un élément ou une partie d’un tableau. Deux tableaux se concatènent avec ||.
Les tableaux sont ordonnés, ce ne sont pas des ensembles. Deux tableaux avec les mêmes données dans un ordre différent ne sont pas identiques.
Références :
- Documentation officielle :
- syntaxe et exemples ;
- constructeur de tableau ARRAY ;
- fonctions et opérateurs tableau :
array_to_string,string_to_array,unnest,array_agg,array_length,array_cat,array_append,array_prepend,cardinality,array_position/array_positions,array_fill,array_remove,array_shuffle,trim_array…
Tableaux : recherche de valeurs
Recherchons des lignes contenant certaines valeurs :
Tableaux : performances
Quel intérêt par rapport à 1 valeur par ligne ?
- Allège certains modèles en réduisant les jointures
- ex : champ avec des n°s de téléphone
- si pas de contraintes
- Grosse économie en place (time series)
- 24 octets par ligne
- et parfois mécanisme TOAST
- Mais…
- mise à jour compliquée/lente
- indexation moins simple
Une bonne modélisation aboutit en général à des valeurs uniques, chacune dans son champ sur sa ligne. Les tableaux stockent plusieurs valeurs dans un même champ d’une ligne, et vont donc à l’encontre de cette bonne pratique.
Cependant les tableaux peuvent être très pratiques pour alléger la modélisation sans tomber dans de mauvaises pratiques. Typiquement, on remplacera :
par :
Une table des numéros de téléphone serait stricto censu plus propre et flexible, mais induirait des jointures supplémentaires. De plus, il est impossible de poser des contraintes de validation (CHECK) sur des éléments de tableau sans créer un type intermédiaire. (Dans des cas plus complexes où il faut typer le numéro, on peut utiliser un tableau d’un type structuré, ou basculer vers un type JSON, qui peut lui-même contenir des tableaux, mais a un maniement un peu moins évident. L’intérêt du type structuré sur un champ JSON ou hstore est qu’il est plus compact, mais évidemment sans aucune flexibilité.)
Quand il y a beaucoup de lignes et peu de valeurs sur celles-ci, il faut se rappeler que chaque ligne d’une base de données PostgreSQL a un coût d’au moins 24 octets de données « administratives », même si l’on ne stocke qu’un entier par ligne, par exemple. Agréger des valeurs dans un tableau permet de réduire mécaniquement le nombre de lignes et la volumétrie sur le disque et celles des écritures. Par contre, le développeur devra savoir comment utiliser ces tableaux, comment retrouver une valeur donnée à l’intérieur d’un champ multicolonnes, et comment le faire efficacement.
De plus, si le champ concaténé est assez gros (typiquement 2 ko), le mécanisme TOAST peut s’activer et procéder à la compression du champ tableau, ou à son déport dans une table système de manière transparente.
Les tableaux peuvent donc permettre un gros gain de volumétrie. De plus, les données d’un même tableau, souvent utilisées ensemble, restent forcément dans le même bloc. L’effet sur le cache est donc extrêmement intéressant.
Par exemple, ces deux tables contiennent 6,3 millions de valeurs réparties sur 366 jours :
La différence de taille est d’un facteur 1000 :
Ce cas est certes extrême (beaucoup de valeurs par ligne et peu de valeurs distinctes).
Les cas réels sont plus complexes, avec un horodatage moins régulier. Par exemple, l’outil OPM stocke plutôt des tableaux d’un type composé d’une date et de la valeur relevée, et non la valeur seule.
Dans beaucoup de cas, cette technique assez simple évite de recourir à des extensions spécialisées payantes comme TimescaleDB, voire à des bases de données spécialisées.
Évidemment, le code devient moins simple. Selon les besoins, il peut y avoir besoin de stockage temporaire, de fonctions de compactage périodique…
Il devient plus compliqué de retrouver une valeur précise. Ce n’est pas trop un souci dans les cas pour une recherche ou pré-sélection à partir d’un autre critère (ici la date, indexée). Pour la recherche dans les tableaux, voir plus bas.
Les mises à jour des données à l’intérieur d’un tableau deviennent moins faciles et peuvent être lourdes en CPU avec de trop gros tableaux.
Tableaux : indexation
- B-tree inutilisable
- GIN plus adapté pour recherche d’une valeur
- opérateurs
&&,@> - mais plus lourd
- opérateurs
Indexer un champ tableau est techniquement possible avec un index B-tree, le type d’index par défaut. Mais cet index est en pratique peu performant. De toute façon il ne permet que de chercher un tableau entier (ordonné) comme critère.
Dans les exemples précédents, les index B-tree sont plutôt à placer sur un autre champ (la date, l’ID), qui ramène une ligne entière.
D’autres cas nécessitent de chercher une valeur parmi celles des tableaux (par exemple dans des listes de propriétés). Dans ce cas, un index GIN sera plus adapté, même si cet index est un peu lourd. Les opérateurs || et @> sont utilisables. La valeur recherchée peut être n’importe où dans les tableaux.
Là encore, on récupère les tableaux entiers qui contiennent la valeur demandée. Selon le besoin, il faudra peut-être reparcourir les éléments récupérés, ce qui coûtera un peu de CPU :
Quant aux recherches sur une plage de valeurs dans les tableaux, elles ne sont pas directement indexables par un index GIN.
Pour les détails sur les index GIN, voir le module J5.
Types composés
Types composés : généralités
- Un champ = plusieurs attributs
- De loin préférable à une table Entité/Attribut/Valeur
- Uniquement si le modèle relationnel n’est pas assez souple
- 3 types dans PostgreSQL :
hstore: clé/valeurjson: JSON, stockage texte, validation syntaxique, fonctions d’extractionjsonb: JSON, stockage binaire, accès rapide, fonctions d’extraction, de requêtage, indexation avancée
Ces types sont utilisés quand le modèle relationnel n’est pas assez souple, donc s’il est nécessaire d’ajouter dynamiquement des colonnes à la table suivant les besoins du client, ou si le détail des attributs d’une entité n’est pas connu (modélisation géographique par exemple), etc.
La solution traditionnelle est de créer des tables entité/attribut de ce format :
On y stocke dans entite la clé de l’enregistrement de la table principale, dans attribut la colonne supplémentaire, et dans valeur la valeur de cet attribut. Ce modèle présente l’avantage évident de résoudre le problème. Les défauts sont par contre nombreux :
- Les attributs d’une ligne peuvent être totalement éparpillés dans la table
attributs_sup: récupérer n’importe quelle information demandera donc des accès à de nombreux blocs différents. - Il faudra plusieurs requêtes (au moins deux) pour récupérer le détail d’un enregistrement, avec du code plus lourd côté client pour fusionner le résultat des deux requêtes, ou bien une requête effectuant des jointures (autant que d’attributs, sachant que le nombre de jointures complexifie énormément le travail de l’optimiseur SQL) pour retourner directement l’enregistrement complet.
Toute recherche complexe est très inefficace : une recherche multicritère sur ce schéma va être extrêmement peu performante. Les statistiques sur les valeurs d’un attribut deviennent nettement moins faciles à estimer pour PostgreSQL. Quant aux contraintes d’intégrité entre valeurs, elles deviennent pour le moins complexes à gérer.
Les types hstore, json et jsonb permettent de résoudre le problème autrement. Ils stockent les différentes entités dans un seul champ pour chaque ligne de l’entité. L’accès aux attributs se fait par une syntaxe ou des fonctions spécifiques.
Il n’y a même pas besoin de créer une table des attributs séparée : le mécanisme du TOAST permet de déporter les champs volumineux (texte, JSON, hstore…) dans une table séparée gérée par PostgreSQL, éventuellement en les compressant, et cela de manière totalement transparente. On y gagne donc en simplicité de développement.
hstore
hstore : principe
Stocker des données non structurées
- Extension
- Stockage Clé/Valeur, uniquement texte
- Binaire
- Indexable
- Plusieurs opérateurs disponibles
hstore est une extension, fournie en « contrib ». Elle est donc systématiquement disponible. L’installer permet d’utiliser le type de même nom. On peut ainsi stocker un ensemble de clés/valeurs, exclusivement textes, dans un unique champ.
Ces champs sont indexables et peuvent recevoir des contraintes d’intégrité (unicité, non recouvrement…).
Les hstore ne permettent par contre qu’un modèle « plat ». Il s’agit d’un pur stockage clé-valeur. Si vous avez besoin de stocker des informations davantage orientées document, vous devrez vous tourner vers un type JSON.
Ce type perd donc de son intérêt depuis que PostgreSQL 9.4 a apporté le type jsonb. Il lui reste sa simplicité d’utilisation.
hstore : exemple
Les ordres précédents installent l’extension, créent une table avec un champ de type hstore, insèrent trois lignes, avec des attributs variant sur chacune, indexent l’ensemble avec un index GiST, et enfin recherchent les lignes où l’attribut carnivore possède la valeur t.
Les différentes fonctions disponibles sont bien sûr dans la documentation.
Par exemple :
Il est possible de convertir un hstore en tableau :
ou en JSON :
L’indexation de ces champs peut se faire avec divers types d’index. Un index unique n’est possible qu’avec un index B-tree classique. Les index GIN ou GiST sont utiles pour rechercher des valeurs d’un attribut. Les index hash ne sont utiles que pour des recherches d’égalité d’un champ entier ; par contre ils sont très compacts.
JSON
JSON & PostgreSQL
json: format textejsonb: format binaire, à préférerjsonpath: SQL/JSON paths (requêtage)
Le format JSON est devenu extrêmement populaire. Au-delà d’un simple stockage clé/valeur, il permet de stocker des tableaux, ou des hiérarchies, de manière plus simple et lisible qu’en XML. Par exemple, pour décrire une personne, on peut utiliser cette structure :
Historiquement, le JSON est apparu dans PostgreSQL 9.2, mais n’est vraiment utilisable qu’avec l’arrivée du type jsonb (binaire) dans PostgreSQL 9.4. Ce dernier est le type à utiliser. Les opérateurs SQL/JSON path ont été ajoutés dans PostgreSQL 12, suite à l’introduction du JSON dans le standard SQL:2016.
Type json
- Type texte
- avec validation du format
- Réservé au stockage à l’identique
- Préférer
jsonb
Le type natif json, dans PostgreSQL, n’est rien d’autre qu’un habillage autour du type texte. Il valide à chaque insertion/modification que la donnée fournie est une syntaxe JSON valide. Le stockage est exactement le même qu’une chaîne de texte, et utilise le mécanisme du TOAST, qui compresse les grands champs au besoin, de manière transparente pour l’utilisateur. Le fait que la donnée soit validée comme du JSON permet d’utiliser des fonctions de manipulation, comme l’extraction d’un attribut, la conversion d’un JSON en enregistrement, de façon systématique sur un champ sans craindre d’erreur.
Mais on préférera généralement le type binaire jsonb pour les performances, et ses fonctionnalités supplémentaires. Le seul intérêt du type json texte est de conserver un objet JSON sous sa forme originale, y compris l’ordre des clés, les espaces inutiles compris, et les clés dupliquées (la dernière étant celle prise en compte) :
Une partie des exemples suivants avec le type jsonb est aussi applicable au json. Beaucoup de fonctions existent sous les deux formes (par exemple json_build_object et jsonb_build_object), mais beaucoup d’autres sont propres au type jsonb.
Type jsonb
- JSON au format Binaire
- Indexation GIN
- Langage JSONPath
Le type jsonb permet de stocker les données dans un format binaire optimisé. Ainsi, il n’est plus nécessaire de désérialiser l’intégralité du document pour accéder à une propriété.
Les gains en performance sont importants. Par exemple une requête simple comme celle-ci :
passe de 5 à 1,5 s sur une machine en convertissant le champ de json à jsonb (pour ½ million de champs JSON totalisant 900 Mo environ pour chaque version, ici sans TOAST notable et avec une table intégralement en cache).
Encore plus intéressant : jsonb supporte les index GIN, et la syntaxe JSONPath pour le requêtage et l’extraction d’attributs. jsonb est donc le type le plus intéressant pour stocker du JSON dans PostgreSQL.
Validation du format JSON
- Aussi :
IS JSON WITH/WITHOUT UNIQUE KEYS,IS JSON ARRAY,IS JSON OBJECT,IS JSON SCALAR - PostgreSQL 16+
À partir de PostgreSQL 16 existe le prédicat IS JSON. Il peut être appliqué sur des champs text ou bytea et évidemment sur des champs json et jsonb. Il permet de repérer notamment une faute de syntaxe comme dans le deuxième exemple ci-dessus.
Existent aussi :
- l’opérateur
IS JSON WITH UNIQUE KEYSpour garantir l’absence de clé en doublon :
l’opérateur
IS JSON WITHOUT UNIQUE KEYSpour garantir l’absence de clé unique ;l’opérateur
IS JSON ARRAYpour le bon formatage des tableaux :
- des opérateurs
IS JSON SCALARetIS JSON OBJECTpour valider par exemple le contenu de fragments d’un objet JSON.
Noter que la RFC impose qu’un JSON soit en UTF-8, qui est l’encodage recommandé, mais pas obligatoire, d’une base PostgreSQL.
JSON : Exemple d’utilisation
Un champ de type jsonb (ou json) accepte tout champ JSON directement.
JSON : construction
Pour construire un petit JSON, le transtypage d’une chaîne peut suffire dans les cas simples. jsonb_build_object permet de limiter les erreurs de syntaxe.
Dans un JSON, l’ordre n’a pas d’importance.
JSON : Affichage des attributs
- Attention : pas de contrôle de l’existence de la clé !
- et attention à la casse
Le type json dispose de nombreuses fonctions et opérateurs de manipulation et d’extraction.
Attention au type en retour, qui peut être du texte ou du JSON. Les opérateurs ->> et -> renvoient respectivement une valeur au format texte, et au format JSON :
Pour l’affichage, la fonction jsonb_pretty améliore la lisibilité :
L’équivalent existe avec des chemins, avec #> et #>> :
Une autre syntaxe plus claire est disponible, et qui renvoie du JSON :
Avec cette syntaxe, une petite astuce permet de convertir en texte sans utiliser ->>['city'] (en toute rigueur, ->>0 renverra le premier élément d’un tableau):
PostgreSQL ne contrôle absolument pas que les clés JSON (comme ici
firstNameoucity) sont valides ou pas. La moindre faute de frappe (ou de casse !) entraînera une valeurNULLen retour. C’est la conséquence de l’absence de schéma dans un JSON, contrepartie de sa souplesse.
Modifier un JSON
L’opérateur || concatène deux jsonb pour donner un autre jsonb :
Comme d’habitude, le résultat est NULL si l’un des JSON est NULL. Dans le doute, on peut utiliser {} comme élément neutre :
Pour supprimer un attribut d’un jsonb, il suffit de l’opérateur - et d’un champ texte indiquant l’attribut à supprimer. Il existe une variante avec text[] pour supprimer plusieurs attributs :
ainsi que l’opérateur pour supprimer un sous-attribut :
La fonction jsonb_set modifie l’attribut indiqué dans un jsonb :
Attention, le sous-attribut est intégralement remplacé, et non fusionné. Dans cet exemple, le code postal disparaît :
Il vaut mieux indiquer le chemin complet en second paramètre :
JSON, tableaux et agrégation
- Manipuler des tableaux :
jsonb_array_elements(),jsonb_array_elements_text()jsonb_agg()(de JSON ou de scalaires)jsonb_agg()_strict(sans les NULL)
Un JSON peut contenir un tableau de texte, nombre, ou autres JSON. Il est possible de déstructurer ces tableaux, mais il est compliqué de requêter sur leur contenu.
jsonb_array_elements permet de parcourir ces tableaux :
Avec la syntaxe JSONPath, le résultat est le même :
Si l’on veut retrouver un type tableau, il faut réagréger, car jsonb_path_query et jsonb_array_elements renvoient un ensemble de lignes. On peut utiliser une clause LATERAL, qui sera appelée pour chaque ligne (ce qui est lent) puis réagréger :
On voit que la fonction jsonb_agg envoie un tableau de JSON.
Si l’on veut un tableau de textes :
Noter que la clause LATERAL supprime les personnes sans téléphone. On peut utiliser LEFT OUTER JOIN LATERAL, ou l’exemple suivant. On suppose aussi que le prénom est une clé de regroupement suffisante ; un identifiant quelconque serait plus pertinent.
Cette autre variante avec un sous-SELECT sera plus performante avec de nombreuses lignes, car elle évite le regroupement :
Il existe une autre fonction d’agrégation des JSON plus pratique, nommée jsonb_agg_strict(), qui supprime les valeurs à null de l’agrégat (mais pas un attribut à null). Pour d’autres cas, il existe aussi jsonb_strip_nulls() pour nettoyer un JSON de toutes les valeurs null si une clé est associée (pas dans un tableau) :
Conversions jsonb / relationnel (1)
- Construire un ensemble de tuples depuis un objet JSON :
jsonb_each()
- Avec des types préexistants :
jsonb_populate_record(),jsonb_populate_recordset
- Types définis à la volée :
jsonb_to_record(),jsonb_to_recordset()
- Construire un JSON depuis une requête :
to_jsonb (<requête>)
- Attention aux types
jsonb_typeof()
Plusieurs fonctions permettant de construire du jsonb, ou de le manipuler de manière ensembliste. (En version 17 ou supérieure, le plus simple et pratique sera souvent la fonction JSON_TABLE présentée plus bas.)
jsonb_each :
jsonb_each décompose les clés et retourne une ligne par clé. Là encore, on multiplie le nombre de lignes.
jsonb_populate_record/jsonb_populate_recordset :
Si les noms des attributs et champs sont bien identiques (casse comprise !) entre JSON et table cible, jsonb_populate_record peut être pratique :
Les attributs du JSON non récupérés sont ignorés, les valeurs absentes du JSON sont à NULL. Il existe une possibilité de créer des valeurs par défaut :
jsonb_populate_recordset sert dans le cas des tableaux de JSON.
Définir un type au lieu d’une table fonctionne aussi.
jsonb_to_record/jsonb_to_recordset :
jsonb_to_record renvoie un enregistrement avec des champs correspondant à chaque attribut JSON, donc bien typés. Pour fonctionner, la fonction exige une clause AS avec les attributs voulus et leur bon type. (Là encore, attention à la casse exacte des noms d’attributs sous peine de se retrouver avec des valeurs à NULL.)
Les autres attributs de notre exemple peuvent être extraits également, ou re-convertis en enregistrements avec une autre clause LATERAL. Si ces attributs sont des tableaux, on peut générer une ligne par élément de tableau avec json_to_recordset :
À l’inverse, transformer le résultat d’une requête en JSON est très facile avec to_jsonb :
jsonb_typeof :
Pour connaître le type d’un attribut JSON :
Conversions jsonb / relationnel (2) : JSON_TABLE
- PostgreSQL 17+
- conversion d’un JSON en vue, avec types
- clause
NESTED PATHpour les tableaux dans le JSON - paramétres : clause
PASSING
À partir de PostgreSQL 17, la fonction JSON_TABLE() permet de présenter des données JSON sous forme de vue. C’est sans doute la manière la plus pratique.
Le premier paramètre que prend la fonction, appelé context_item, est une source JSON sur laquelle sera évaluée l’expression JSON. Il est possible de récupérer des données présentes dans une structure imbriquée, avec la clause NESTED PATH.
Exemple :
Prenons l’exemple suivant d’une table créée à partir d’un fichier JSON. Le fichier d’exemple généré à l’aide de mockaroo.com peut être récupéré sur https://dali.bo/999people.
Voici un exemple d’une ligne contenue dans la table t1 :
Si l’on souhaite récupérer une vue avec uniquement les informations de l’âge et du nom présents dans les lignes de la table t1, la commande suivante peut être utilisée :
JSON_TABLE(utilisateur, '$'indique que toute la source JSON (le champ de nomutilisateur) doit être utilisée lors de l’évaluation. Cette fonction sera appelée une fois pour chaque ligne det1.COLUMNS (age int PATH '$.age', name text PATH '$.name'))est la clause qui permet d’indiquer quelles colonnes seront présentes dans la vue résultante et où retrouver les données associées.- La clause
PATHindique l’emplacement de la donnée dans la donnée JSON.
Le résultat peut être manipulé comme tout résultat de requête : consultation, export, vue…
Les champs sont correctement typés (suivant ceux indiqués dans
COLUMNS). En cas d’incohérence, il n’y aura pas d’erreur, mais une valeurNULL.
Filtrage des valeurs :
La clause '$' peut être plus complexe pour ne renvoyer que certaines lignes :
La syntaxe utilisée pour les filtrages et sélections de champs est le JSON path, qui sera détaillée plus loin.
Nested path :
La clause NESTED PATH permet d’exploiter des tableaux à l’intérieur d’un champ JSON tel que celui-ci, ce qui multiplie encore les lignes. Ils peuvent être numérotés avec la clause FOR ORDINALITY.
L’expression d’évaluation est légèrement plus complexe :
Il existe une clause PASSING pour transmettre des critères de recherche proprement. Par exemple, pour connaître les amis de Roach Crosby (paramètre filter1), qui ne commencent pas par « Pitts » (paramètre filter2), et pour calculer un critère booléen sur un critère (filter2) :
Le plan d’exécution d’une telle requête (ici avec VERBOSE) indique un appel de fonction pour chaque ligne (loops=1001), sans détail sur l’exécution de cette fonction :
Documentation :
- Documentation officielle : JSON_TABLE
JSON : performances
Inconvénients par rapport à un modèle normalisé :
- Perte d’intégrité (types, contraintes, FK…)
- Complexité du code
- Pas de statistiques sur les clés JSON !
- Pas forcément plus léger en disque
- clés répétées
- Lire 1 attribut = lire tout le JSON
- voire accès table TOAST
- Mise à jour : tout ou rien
- Indexation délicate
Les attributs JSON sont très pratiques quand le schéma est peu structuré. Mais la complexité supplémentaire de code nuit à la lisibilité des requêtes. En termes de performances, ils sont coûteux, pour les raisons que nous allons voir.
Les contraintes d’intégrité sur les types, les tailles, les clés étrangères… ne sont pas disponibles. Rien ne vous interdit d’utiliser un attribut country au lieu de pays, avec une valeur FR au lieu de France. Les contraintes protègent de nombreux bugs, mais elles sont aussi une aide précieuse pour l’optimiseur.
Chaque JSON récupéré l’est en bloc. Si un seul attribut est récupéré, PostgreSQL devra charger tout le JSON et le décomposer. Cela peut même coûter un accès supplémentaire à une table TOAST pour les gros JSON. Rappelons que le mécanisme du TOAST permet à PostgreSQL de compresser à la volée un grand champ texte, binaire, JSON… et/ou de le déporter dans une table annexe interne, le tout étant totalement transparent pour l’utilisateur. Pour les détails, voir cet extrait de la formation DBA2.
Il n’y a pas de mise à jour partielle : modifier un attribut implique de décomposer tout le JSON pour le réécrire entièrement (et parfois en le détoastant/retoastant). Si le JSON est trop gros, modifier ses sous-attributs par plusieurs processus différents peut poser des problèmes de verrouillage. Pour citer la documentation :
« Les données JSON sont sujettes aux mêmes considérations de contrôle de concurrence que pour n’importe quel autre type de données quand elles sont stockées en table. Même si stocker de gros documents est prévisible, il faut garder à l’esprit que chaque mise à jour acquiert un verrou de niveau ligne sur toute la ligne. Il faut envisager de limiter les documents JSON à une taille gérable pour réduire les contentions sur verrou lors des transactions en mise à jour. Idéalement, les documents JSON devraient chacun représenter une donnée atomique, que les règles métiers imposent de ne pas pouvoir subdiviser en données plus petites qui pourraient être modifiées séparément. »
Un gros point noir est l’absence de statistiques propres aux clés du JSON. Le planificateur va avoir beaucoup de mal à estimer les cardinalités des critères. Nous allons voir des contournements possibles.
Suivant le modèle, il peut y avoir une perte de place, puisque les clés sont répétées entre chaque attribut JSON, et non normalisées dans des tables séparées.
Enfin, nous allons voir que l’indexation est possible, mais moins triviale qu’à l’habitude.
Ces inconvénients sont à mettre en balance avec les intérêts du JSON (surtout : éviter des lignes avec trop d’attributs toujours à NULL, si même on les connaît), les fréquences de lecture et mises à jour des JSON, et les modalités d’utilisation des attributs.
Certaines de ces limites peuvent être réduites par les techniques ci-dessous.
Recherche dans un champ JSON (1)
Sans JSONPath :
Mais comment indexer ?
Pour chercher les lignes avec un champ JSON possédant un attribut d’une valeur donnée, il existe plusieurs opérateurs (au sens syntaxique). Les comparaisons directes de textes ou de JSON sont possibles, mais nous verrons qu’elles ne sont pas simplement indexables.
L’opérateur @> (« contient ») est généralement plus adapté, mais il faut fournir un JSON avec le critère de recherche.
L’opérateur ? permet de tester l’existence d’un attribut dans le JSON (même vide). Plusieurs attributs peuvent être testés avec ?| (« ou » logique) ou ?& (« et » logique).
Recherche dans un champ JSON (2) : SQL/JSON et JSONPath
- SQL:2016 introduit SQL/JSON et le langage JSONPath
- JSONPath :
- langage de recherche pour JSON
- concis, flexible, plus rapide
- étendu à chaque version
JSONPath est un langage de requêtage permettant de spécifier des parties d’un champ JSON, même complexe. Il a été implémenté dans de nombreux langages, et a donc une syntaxe différente de celle du SQL, mais souvent déjà familière aux développeurs. Il évite de parcourir manuellement les nœuds et tableaux du JSON, ce qui est vite fastidieux en SQL.
Le standard SQL:2016 intègre le SQL/JSON. PostgreSQL 12 contenait déjà l’essentiel des fonctionnalités SQL/JSON, y compris JSONPath, mais elles sont complétées dans les versions suivantes.
Recherche dans un champ JSON (3) : Exemples SQL/JSON & JSONPath
Par exemple, une recherche peut se faire ainsi, et elle profitera d’un index GIN :
Les opérateurs @@ et @? sont liés à la recherche et au filtrage. La différence entre les deux est liée à la syntaxe à utiliser. Ces deux exemples renvoient la même ligne :
Il existe des fonctions équivalentes, jsonb_path_exists et jsonb_path_match :
(Pour les détails sur ces opérateurs et fonctions, et des exemples sur des filtres plus complexes (inégalités par exemple), voir par exemple : https://justatheory.com/2023/10/sql-jsonpath-operators/.)
Un autre intérêt est la fonction jsonb_path_query, qui permet d’extraire facilement des parties d’un tableau :
Ici, jsonb_path_query génère une ligne par élément du tableau phoneNumbers inclus dans le JSON.
L’appel suivant effectue un filtrage sur la ville :
Cependant, pour que l’indexation GIN fonctionne, il faudra l’opérateur @? :
Au final, le code JSONPath est souvent plus lisible que celui utilisant de nombreuses fonctions jsonb spécifiques à PostgreSQL. Un développeur le manipule déjà souvent dans un autre langage.
On trouvera d’autres exemples dans la présentation de Postgres Pro dédié à la fonctionnalité lors la parution de PostgreSQL 12, ou dans un billet de Michael Paquier.
jsonb : indexation (1/2)
- Index fonctionnel sur un attribut précis
- bonus : statistiques
- Colonne générée stockée (dénormalisée) :
- champ normal, indexable, facile à utiliser, rapide à lire
- statistiques
- Préférer
@>et@?que des fonctions
Index fonctionnel :
L’extraction d’une partie d’un JSON est en fait une fonction immutable, donc indexable. Un index fonctionnel permet d’accéder directement à certaines propriétés, par exemple :
Mais il ne fonctionnera que s’il y a une clause WHERE avec cette expression exacte. Pour un attribut fréquemment utilisé pour des recherches, c’est le plus efficace.
On n’oubliera pas de lancer un
ANALYZEpour calculer les statistiques après création de l’index fonctionnel. Même si l’index est peu discriminant, on obtient ainsi de bonnes statistiques sur son critère.
Colonne générée :
Une autre possibilité est de dénormaliser l’attribut JSON intéressant dans un champ séparé de la table, et indexable. Les colonnes générées stockées (pas virtuelles) sont idéales pour cela :
Cette colonne générée est mise à jour quand le JSON est modifié, et n’est pas modifiable autrement. C’est à part cela un champ à part entière, indexable avec un B-tree, et avec ses statistiques propres.
Ce champ coûte certes un peu d’espace disque supplémentaire, mais il améliore la lisibilité du code, et facilite l’usage avec certains outils ou pour certains utilisateurs. Dans le cas des gros JSON, il peut aussi éviter quelques allers-retours vers la table TOAST. Même sans utilisation d’un index, un champ normal est beaucoup plus rapide à lire dans la ligne qu’un attribut extrait d’un JSON.
Ajoutons qu’un Index Only Scan ne fonctionne pas avec les index fonctionnel, mais est utilisable sur une colonne générée stockée.
jsonb : indexation (2/2)
- Indexation « schemaless » grâce au GIN :
- attention au choix de l’opérateur
Index GIN :
Les champs jsonb peuvent tirer parti de fonctionnalités avancées de PostgreSQL, notamment les index GIN, et ce via deux classes d’opérateurs.
L’opérateur par défaut de GIN pour jsonb est jsonb_ops. Mais il est souvent plus efficace de choisir l’opérateur jsonb_path_ops. Ce dernier donne des index plus petits et performants sur des clés fréquentes, bien qu’il ne supporte que certains opérateurs de recherche (@>, @? et @@) (voir les détails), ce qui suffit généralement.
jsonb_path_ops supporte notamment l’opérateur « contient » (@>) :
Un index GIN est moins efficace qu’un index fonctionnel B-tree classique, mais il est idéal quand la clé de recherche n’est pas connue, et que n’importe quel attribut du JSON peut être un critère.
Un index GIN ne permet cependant pas d’Index Only Scan.
Surtout, un index GIN ne permet pas de recherches sur des opérateurs B-tree classiques (<, <=, >, >=), ou sur le contenu de tableaux. On est obligé pour cela de revenir au monde relationnel, ou se rabattre sur les index fonctionnels ou colonnes générées vus plus haut. Attention, des fonctions comme jsonb_path_query ne savent pas utiliser les index. Il est donc préférable d’utiliser les opérateurs spécifiques, comme « contient » (@>) ou « existe » en JSONPath (@?).
Pour aller plus loin…
Lire la documentation
- 8.14 Types JSON :
- 9.16 Fonctions & opérateurs JSON :
Les fonctions et opérateurs indiqués ici ne représentent qu’une partie de ce qui existe. Certaines fonctions sont très spécialisées, ou existent en plusieurs variantes voisines. Il est conseillé de lire ces deux chapitres de documentation lors de tout travail avec les JSON. Attention à la version de la page : des fonctionnalités sont ajoutées à chaque version de PostgreSQL.
XML
XML : présentation
- Type
xml- stocke un document XML
- valide sa structure
- Quelques fonctions et opérateurs disponibles :
XMLPARSE,XMLSERIALIZE,query_to_xml,xmlaggxpath(XPath 1.0 uniquement)
Le type xml, inclus de base, vérifie que le XML inséré est un document « bien formé », ou constitue des fragments de contenu (« content »). L’encodage UTF-8 est impératif. Il y a quelques limitations par rapport aux dernières versions du standard, XPath et XQuery. Le stockage se fait en texte, donc bénéficie du mécanisme de compression TOAST.
Il existe quelques opérateurs et fonctions de validation et de manipulations, décrites dans la documentation du type xml ou celle des fonctions. Par contre, une simple comparaison est impossible et l’indexation est donc impossible directement. Il faudra passer par une expression XPath.
À titre d’exemple : XMLPARSE convertit une chaîne en document XML, XMLSERIALIZE procède à l’opération inverse.
Il existe aussi query_to_xml pour convertir un résultat de requête en XML, xmlagg pour agréger des champs XML, ou xpath pour extraire des nœuds suivant une expression XPath 1.0.
NB : l’extension xml2 est dépréciée et ne doit pas être utilisée dans les nouveaux projets.
Objets binaires
Objets binaires : les types
Souvent une mauvaise idée…
2 méthodes
bytea: type binaire- Large Objects : manipulation comme un fichier
PostgreSQL permet de stocker des données au format binaire, potentiellement de n’importe quel type, par exemple des images ou des PDF.
Il faut vraiment se demander si des binaires ont leur place dans une base de données relationnelle. Ils sont généralement beaucoup plus gros que les données classiques. La volumétrie peut donc devenir énorme, et encore plus si les binaires sont modifiés, car le mode de fonctionnement de PostgreSQL aura tendance à les dupliquer. Cela aura un impact sur la fragmentation, la quantité de journaux, la taille des sauvegardes, et toutes les opérations de maintenance. Ce qui est intéressant à conserver dans une base sont des données qu’il faudra rechercher, et l’on recherche rarement au sein d’un gros binaire. En général, l’essentiel des données binaires que l’on voudrait confier à une base peut se contenter d’un stockage classique, PostgreSQL ne contenant qu’un chemin ou une URL vers le fichier réel.
PostgreSQL donne le choix entre deux méthodes pour gérer les données binaires :
bytea: un type comme un autre ;- Large Object : des objets séparés, à gérer indépendamment des tables.
bytea
- Un type comme les autres
bytea: tableau d’octets- en texte :
bytea_output=hexouescape
- Récupération intégralement en mémoire !
- Toute modification entraîne la réécriture complète du
bytea - Maxi 1 Go (à éviter)
- en pratique intéressant pour quelques Mo
- compressé/déporté (TOAST)
- Import :
Voici un exemple :
Nous avons inséré la chaîne de caractère « bonjour » dans le champ bytea, en fait sa représentation binaire dans l’encodage courant (UTF-8). Si nous interrogeons la table, nous voyons la représentation textuelle du champ bytea. Elle commence par \x pour indiquer un encodage de type hex. Ensuite, chaque paire de valeurs hexadécimales représente un octet.
Un second format d’affichage est disponible : escape :
Le format de sortie escape ne protège donc que les valeurs qui ne sont pas représentables en ASCII 7 bits. Ce format peut être plus compact pour des données textuelles essentiellement en alphabet latin sans accent, où le plus gros des caractères n’aura pas besoin d’être protégé.
Cependant, le format hex est bien plus efficace à convertir, et est le défaut depuis PostgreSQL 9.0.
Avec les vieilles applications, ou celles restées avec cette configuration, il faudra peut-être forcer
bytea_outputàescape, sous peine de corruption.)
Pour charger directement un fichier, on peut notamment utiliser la fonction pg_read_binary_file, exécutée par le serveur PostreSQL :
En théorie, un bytea peut contenir 1 Go. En pratique, on se limitera à nettement moins, ne serait-ce que parce pg_dump tombe en erreur quand il doit exporter des bytea de plus de 500 Mo environ (le décodage double le nombre d’octets et dépasse cette limite de 1 Go).
Les bytea profitent du mécanisme TOAST et sont donc généralement compressés et/ou déplacés dans une table associé à la table principale. Encore plus que d’habitude, il faut proscrire les SELECT *dans votre code pour éviter de lire cette table quand ce n’est pas nécessaire.
La documentation officielle liste les fonctions pour encoder, décoder, extraire, hacher… les bytea.
Large Object
- À éviter…
- préférer
bytea
- préférer
- Maxi 4 To (éviter…)
- Objet indépendant des tables
- OID à stocker dans les tables
- se compresse mal
- Suppression manuelle !
- trigger
lo_unlink&vacuumlo
- Fonction de manipulation, modification
lo_create,lo_importlo_seek,lo_open,lo_read,lo_write…
Un large object est un objet totalement décorrélé des tables. Le code doit donc gérer cet objet séparément :
- créer le large object et stocker ce qu’on souhaite dedans ;
- stocker la référence à ce large object dans une table (avec le type
lob) ; - interroger l’objet séparément de la table ;
- le supprimer explicitement quand il n’est plus référencé : il ne disparaîtra pas automatiquement !
Le large object nécessite donc un plus gros investissement au niveau du code.
En contrepartie, il a les avantages suivant :
- une taille jusqu’à 4 To, ce qui n’est tout de même pas conseillé ;
- la possibilité d’accéder à une partie directement (par exemple les octets de 152 000 à 153 020), ce qui permet de le transférer par parties sans le charger en mémoire (notamment, le driver JDBC de PostgreSQL fournit une classe LargeObject) ;
- de ne modifier que cette partie sans tout réécrire.
Cependant, nous déconseillons son utilisation autant que possible :
- le stockage des large objects ne prévoit pas vraiment de compression : des
byteaprendront moins de place ; - il est facile et fréquent d’oublier de purger des large objects supprimés ;
- une sauvegarde logique partielle les oublie facilement (voir l’option
--large-objectsdepg_dump) ; pg_dumpn’est pas optimisé pour sauver de nombreux large objects : la sauvegarde de la tablepg_largeobjectne peut être parallélisée et peut consommer transitoirement énormément de mémoire s’il y a trop d’objets.
Il y a plusieurs méthodes pour nettoyer les large objects devenu inutiles :
- appeler la fonction
lo_unlinkdans le code client — au risque d’oublier ; - utiliser la fonction trigger
lo_managefournie par le module contriblo: (voir documentation, si les large objects ne sont jamais référencés plus d’une fois ; - appeler régulièrement le programme
vacuumlo(là encore un contrib) : il liste tous les large objects référencés dans la base, puis supprime les autres. Ce traitement est bien sûr un peu lourd.
Techniquement, un large object est stocké dans la table système pg_largeobject sous forme de pages de 2 ko. Voir la documentation pour les détails.
Quiz
Travaux pratiques
La version en ligne des solutions de ces TP est disponible sur https://dali.bo/s22_solutions.
UUID
But : Constater l’impact en cache des types d’UUID avec pg_buffercache.
Ce TP étant purement descriptif, allez voir directement la solution.
jsonb
But : Découvrir JSON
Si vous ne l’avez pas déjà, la base personnes_et_dossiers peut être installé ainsi. Elle pèse en version complète 613 Mo, pour 2 Go sur disque au final.
La base personnes contient alors deux schémas json et eav avec les mêmes données sous deux formes différentes.
Chercher la ville et le numéro de téléphones (sous-attribut
villede l’attributadressedu champ JSONpersonne) de Gaston Lagaffe, grâce aux attributsprenometnom. Effectuer de préférence la recherche en cherchant un JSON avec@>(« contient ») (Ne pas chercher encore à utiliser JSONPath).
Créer une requête qui renvoie les attributs
nom,prenom,date_naissance(comme type date) de toutes les personnes avec le nom « Lagaffe ». Utiliser la fonctionjsonb_to_record()etLATERAL. Rajoutervilleetpaysensuite de la même manière.
En supprimant le filtre, comparer le temps d’exécution de la requête précédente avec cette requête plus simple qui récupère les champs plus manuellement :
Créer un index GIN ainsi :
Quelle taille fait-il ?
Retenter les requêtes précédentes. Lesquelles utilisent l’index ?
Récupérer les numéros de téléphone de Léon Prunelle.
Afficher les noms et prénoms de Prunelles, et un tableau de champs texte contenant ses téléphones (utiliser
jsonb_array_elements_text).
Comparer le résultat et les performances de ces deux requêtes, qui récupèrent aussi les numéros de téléphone de Prunelle :
Chercher qui possède le numéro de téléphone
0650041821avec la syntaxe JSONPath.
Compter le nombre de personnes habitant à Paris ou Bruxelles avec :
- la syntaxe
@>et unOR;- une syntaxe JSONPath
@?et un « ou logique (||) ;- une syntaxe JSONPath
@?et une regex@.ville like_regex "^(Paris|Bruxelles)$".
Le compte du nombre de personne par pays doit être optimisé au maximum. Ajouter un index fonctionnel sur l’attribut
pays. Tester l’efficacité sur une recherche, et un décompte de toute les personnes par pays.
Ajouter un champ généré dans
json.personne, correspondant à l’attributpays.
Comparer les temps d’exécution du décompte des pays par l’attribut, et par cette colonne générée.
Créer un index B-tree sur la colonne générée
pays. Consulter les statistiques danspg_stats. Cet index est-il utilisable pour des filtres et le décompte parpays?
(Optionnel) Créer des colonnes générées sur
nom,prenom,date_naissance, etville(en un seul ordre). Reprendre la requête plus haut qui les affiche tous et comparer les performances.
Ajouter l’attribut
animauxà Gaston Lagaffe, avec la valeur 18. Vérifier en relisant la ligne.
Ajouter l’attribut
animauxà 2% des individus au hasard, avec une valeur 1 ou 2.
Compter le nombre de personnes avec des animaux (avec ou sans JSONPath). Proposer un index qui pourait convenir à d’autres futurs nouveaux attributs peu fréquents.
Large Objects
But : Utilisation de Large Objects
- Créer une table
fichiersavec un texte et une colonne permettant de référencer des Large Objects.
- Importer un fichier local à l’aide de psql dans un large object.
- Noter l’
oidretourné.
- Importer un fichier du serveur à l’aide de psql dans un large object.
- Afficher le contenu de ces différents fichiers à l’aide de psql.
- Les sauvegarder dans des fichiers locaux.
Travaux pratiques (solutions)
UUID
Tout ce qui suit doit se dérouler dans la même base, par exemple :
Ce TP est prévu pour un shared_buffers de 128 Mo (celui par défaut). Si le vôtre est plus gros, le TP devra peut-être durer plus longtemps :
Utilisez au moins une fenêtre pour les ordres shell et une pour les ordres SQL.
Créer avec le script suivants les deux versions d’un petit modèle avec des capteurs, et les données horodatées qu’ils renvoient ; ainsi que les deux procédures pour remplir ces tables ligne à ligne :
Vous devez obtenir ces tables et une séquence :
et ces index :
Créer deux fichiers SQL contenants juste les appels de fonctions, qui serviront pour pgbench :
Dans la même base que les table ci-dessus, installer l’extension pg_buffercache qui va nous permettre de voir ce qu’il y a dans le cache de PostgreSQL :
La vue du même nom contient une ligne par bloc. La requête suivante permet de voir lesquelles de nos tables utilisent le cache :
Cette version semi-graphique est peut-être plus parlante :
Dans une fenêtre, lancer l’une de ces requêtes (dans la bonne base !), puis la répéter toutes les secondes ainsi :
Dans une autre fenêtre, lancer
pgbenchavec deux clients, et le script pour remplir la tabledonnees1:
Le nombre de transactions dépend fortement de la machine, mais peut atteindre plusieurs milliers à la seconde.
Les tables peuvent rapidement atteindre plusieurs gigaoctets. N’hésitez pas à les vider ensemble de temps à autre.
Quelle est la répartition des données dans le cache ?
Après peu de temps, la répartition doit ressembler à peu près à ceci :
Et ce, même si la table et ses index ne tiennent plus intégralement dans le cache.
La table donnees1 représente la majorité du cache.
Interrompre
pgbenchet le relancer pour remplirdonnees2:
Noter que le débit en transaction est du même ordre de grandeur : les UUID ne sont pas spécialement lourds à générer.
Que devient la répartition des données dans le cache ?
donnees1 et ses index est chassé du cache par les nouvelles données, ce qui est logique.
Surtout, on constate que la clé primaire de donnnes2 finit par remplir presque tout le cache. Dans ce petit cache, il n’y a plus de place même pour les données de donnees2 !
Interrompre
pgbench, purger les tables et lancer les deux scripts d’alimentation en même temps.
On constate le même phénomène de monopolisation du cache par donnees2, bien que les deux tables de données aient le même nombre de lignes :
Avez-vous remarqué une différence de vitesse entre les deux traitements ?
Ce ne peut être rigoureusement établi ici. Les volumétries sont trop faibles par rapport à la taille des mémoires et il faut tester sur la durée. Le nombre de clients doit être étudié pour utiliser au mieux les capacités de la machine sans monter jusqu’à ce que la contention devienne un problème. Les checkpoints font également varier les débits.
Cependant, si vous laissez le test tourner très longtemps avec des tailles de tables de plusieurs Go, les effets de cache seront très différents :
- dans
donnees1, le débit en insertion devrait rester correct, car seuls les derniers blocs en cache sont utiles ; - dans
donnees2, le débit en insertion doit progressivement baisser : chaque insertion a besoin d’un bloc de l’index de clé primaire différent, qui a de moins en moins de chance de se trouver dans le cache de PostgreSQL, puis dans le cache de Linux.
L’impact sur les I/O augmente donc, et pas seulement à cause de la volumétrie supérieure des tables avec UUID. À titre d’exemple, sur une petite base de formation avec 3 Go de RAM :
Comparer les tailles des tables et index avant et après un
VACUUM FULL. Où était la fragmentation ?
VACUUM FULL reconstruit complètement les tables et aussi les index.
Tables avant le VACUUM FULL :
Après :
Les tailles des tables donnees1 et donnees2 ne bougent pas. C’est normal, il n’y a eu que des insertions à chaque fois en fin de table, et ni modification ni suppression de données.
Index avant le VACUUM FULL :
Index après :
Les index d’horodatage gardent la même taille qu’avant (la différence entre eux est dû à des nombres de lignes différents dans cet exemple). L’index sur la clé primaire de donnees1 (bigint) n’était pas fragmenté. Par contre, donnees2_pkey se réduit de 29% ! Les index UUID (v4) ont effectivement tendance à se fragmenter.
Les UUID générés avec
gen_random_uuidsont de version 4. Créer la fonction suivante pour générer des UUID version 7, l’utiliser dans la fonction d’alimentation dedonnees2, et relancer les deux alimentations :
Après quelques dizaines de secondes :
- les deux tables doivent être présentes dans le cache de manière similaire ;
- les index primaires doivent être présents de manière anecdotique ;
donnees2occupe une taille un peu supérieure à cause de la taille double des UUID par rapport auxbigintdedonnees1:
Relancez
pgbenchpour chargerdonnees2, alternez entre les deux versions de la fonctioninsere_donnees_2.
Le débit en transactions varie ici d’un facteur 2. Noter que la durée des transactions est aussi beaucoup plus stable (stddev).
jsonb : lecture de champs
Si vous ne l’avez pas déjà, la base personnes_et_dossiers peut être installé ainsi. Elle pèse en version complète 613 Mo, pour 2 Go sur disque au final.
La base personnes contient alors deux schémas json et eav avec les mêmes données sous deux formes différentes.
La table json.personnes contient une ligne par personne, un identifiant et un champ JSON avec de nombreux attributs. Elle n’est pas encore indexée :
Chercher la ville et le numéro de téléphone (sous-attribut
villede l’attributadressedu champ JSONpersonne) de Gaston Lagaffe, grâce aux attributsprenometnom. Effectuer de préférence la recherche en cherchant un JSON avec@>(« contient ») (Ne pas chercher encore à utiliser JSONPath).
La recherche peut s’effectuer en convertissant tous les attributs en texte :
On obtient « Bruxelles ».
Autre variante de syntaxe :
Il est plus propre de rechercher grâce à une de ces syntaxes, notamment parce qu’elles seront indexables plus tard :
ou :
Créer une requête qui renvoie les attributs
nom,prenom,date_naissance(comme type date) de toutes les personnes avec le nom « Lagaffe ». Utiliser la fonctionjsonb_to_record()etLATERAL. Rajoutervilleetpaysensuite de la même manière.
jsonb_to_record exige que l’on fournisse le nom de l’attribut et son type :
Avec la ville, qui est dans un sous-attribut, il faut rajouter une clause LATERAL :
En supprimant le filtre, comparer le temps d’exécution de la requête précédente avec cette requête plus simple qui récupère les champs plus manuellement :
Cette dernière requête est nettement plus lente que l’utilisation de jsonb_to_record, même si les I/O sont plus réduites :
La maintenabilité plaide pour la seconde version. Quant à la lisibilité entre les deux versions de la requête, c’est un choix personnel.
jsonb : index GIN jsonb_path_ops
Créer un index GIN ainsi :
Quelle taille fait-il ?
L’index peut être un peu long à construire (plusieurs dizaines de secondes) et est assez gros :
Retenter les requêtes précédentes. Lesquelles utilisent l’index ?
Les requêtes utilisant les égalités (que ce soit sur du texte ou en JSON) n’utilisent pas l’index :
Par contre, la syntaxe @> (« contient ») utilise l’index, quelle que soit la manière dont on construit le JSON critère. Le gain en temps et en I/O (et en CPU) grâce à l’index est assez foudroyant. Et ceci, quelle que soit la manière dont on récupère les champs, puisqu’il n’y a plus qu’une poignée de lignes à analyser :
Les requêtes sans filtre n’utilisent pas l’index, bien sûr.
jsonb et tableaux
Récupérer les numéros de téléphone de Léon Prunelle.
Le sous-attribut telephones est un tableau. La syntaxe ->0 ne renvoie que le premier élément :
Les 4 premières lignes renvoient un jsonb, les trois dernières sa conversion en texte :
Afficher les noms et prénoms de Prunelles, et un tableau de champs texte contenant ses numéros de téléphone (utiliser
jsonb_array_elements_text).
Il vaut mieux ne pas « bricoler » avec des conversions manuelles du JSON en texte puis en tableau. La fonction dédiée est jsonb_array_elements_text.
Cependant on multiplie les lignes par le nombre de numéros de téléphone, et il faut réagréger :
La version suivante fonctionnerait aussi dans ce cas précis (cependant elle sera moins performante s’il y a beaucoup de lignes, car PostgreSQL voudra faire un agrégat global au lieu d’un simple parcours ; il faudra aussi vérifier que la clé d’agrégation tient compte d’homonymes).
(Noter que la fonction sœur jsonb_array_elements() renverrait, elle, des JSON.)
Accès JSONPath
Comparer le résultat et les performances de ces deux requêtes, qui récupèrent aussi les numéros de téléphone de Prunelle :
Le résultat est le même dans les deux cas :
Par contre, le plan et les temps d’exécutions sont totalement différents. La clause jsonb_path_query unique parcourt complètement la table :
Tandis que la séparation du filtrage et de l’affichage permet à PostgreSQL de sélectionner les lignes, et donc de passer par un index avant de procéder à l’affichage.
(À la place de @@, la syntaxe classique @> avec un JSON comme critère, est aussi performante dans ce cas simple.)
Chercher qui possède le numéro de téléphone
0650041821avec la syntaxe JSONPath.
Ces deux syntaxes sont équivalentes :
Dans les deux cas, EXPLAIN montre que l’index GIN est bien utilisé.
Compter le nombre de personnes habitant à Paris ou Bruxelles avec :
- la syntaxe
@>et unOR;- une syntaxe JSONPath
@?et un « ou » logique (||) ;- une syntaxe JSONPath
@?et une regex@.ville like_regex "^(Paris|Bruxelles)$".
Vous devez trouver 63 personnes avec la version complète de la base.
Cet appel va utiliser l’index GIN :
Cet appel aussi :
Par contre, l’index GIN est inutilisable si l’on demande une expression régulière (aussi simple soit-elle) :
Index fonctionnel, colonne générée et JSON
Le compte du nombre de personne par pays doit être optimisé au maximum. Ajouter un index fonctionnel sur l’attribut
pays. Tester l’efficacité sur une recherche, et un décompte de toutes les personnes par pays.
Suivant la syntaxe préférée, l’index peut être par exemple ceci :
L’index contient peu de valeurs et profite de la déduplication, il fait donc au plus 3 Mo.
Cet index est utilisable pour une recherche à condition que la syntaxe de l’expression soit rigoureusement identique, ce qui limite les cas d’usage.
Par contre, pour le décompte complet, il n’a aucun intérêt :
En effet, un index fonctionnel ne permet pas un Index Only Scan. Pourtant, il pourrait être très intéressant ici.
Ajouter un champ généré dans
json.personne, correspondant à l’attributpays.
Attention, l’ordre va réécrire la table, ce qui peut être long (de l’ordre de la minute, suivant le matériel) :
Comparer les temps d’exécution du décompte des pays par l’attribut, et par cette colonne générée.
Par contre, la lecture directe du champ est nettement plus rapide :
Le plan est pourtant le même : un Seq Scan, faute de clause de filtrage et d’index, suivi d’un agrégat parallélisé n’utilisant que quelques kilooctets de mémoire.
Le champ généré a donc un premier intérêt en terme de rapidité de lecture des champs, surtout avec des JSON importants comme ici.
Créer un index B-tree sur la colonne générée
pays. Consulter les statistiques danspg_stats. Cet index est-il utilisable pour des filtres et le décompte parpays?
Ces deux ordres ne durent qu’1 ou 2 secondes.
Le gain en temps est appréciable. Mais l’intérêt principal réside ici dans le nombre de blocs lus divisé par 100 ! Le nouvel index ne fait que 3 Mo.
(Optionnel) Créer des colonnes générées sur
nom,prenom,date_naissance, etville(en un seul ordre). Reprendre la requête plus haut qui les affiche tous et comparer les performances.
Un champ va poser problème : la date de naissance. En effet, la date est stockée au format texte, il faudra soi-même faire la conversion. De plus, un simple opérateur ::date ne peut être utilisé dans une expression de GENERATED car il n’est pas « immutable » (pour des raisons techniques).
Un contournement pas très performant est celui-ci :
Une autre possibilité plus performante est d’enrober to_date() dans une fonction immutable, puisqu’il n’y a, dans ce cas précis, pas d’ambiguïté sur le format ISO :
et l’ordre devient :
Les conversions de texte vers des dates sont des sources fréquentes de problèmes. Le conseil habituel est de toujours stocker une date dans un champ de type date ou timestamp/timestamptz. Mais si elle provient d’un JSON, il faudra gérer soi-même la conversion.
Quelle que soit la méthode, la requête suivante :
est beaucoup plus rapide que :
elle-même plus rapide que les extractions manuelles des attributs un à un, comme vu plus haut.
Certes, la table est un peu plus grosse, mais le coût d’insertion des colonnes générées est donc souvent rentable pour les champs fréquemment utilisés.
jsonb et mise à jour
Ajouter l’attribut
animauxà Gaston Lagaffe, avec la valeur 18. Vérifier en relisant la ligne.
Ajouter l’attribut
animauxà 2% des individus au hasard, avec une valeur 1 ou 2.
On utilise ici la fonction jsonb_build_object(), plus adaptée à la construction d’un JSON qui n’est pas une constante. Le choix des individus peut se faire de plusieurs manières, par exemple avec random(), mod()…
Compter le nombre de personnes avec des animaux (avec ou sans JSONPath). Proposer un index qui pourrait convenir à d’autres futurs nouveaux attributs peu fréquents.
Ces requêtes renvoient 10654, mais effectuent toutes un Seq Scan avec une durée d’exécution aux alentours de la seconde :
(Remarquer que les deux dernières requêtes utiliseraient l’index GIN pour des égalités comme (@ == 0) ou (@ == 18), et seraient presque instantanées. Là encore, c’est une limite des index GIN.)
On pourrait indexer (personne->>'animaux')::int, ce qui serait excellent pour la première requête, mais ne conviendrait pas à d’autres critères.
L’opérateur ? ne sait pas utiliser l’index GIN jsonb_path_ops existant. Par contre, il peut profiter de l’opérateur GIN par défaut :
Il est directement utilisable par tout autre attribut :
Cet index avec l’opérateur jsonb_ops a par contre le gros inconvénient d’être encore plus gros que l’index GIN avec jsonb_path_ops (303 Mo contre 235 Mo), et d’alourdir encore les mises à jour. Il peut cependant remplacer ce dernier, de manière un peu moins performante. Il faut aviser selon les requêtes, la place, les écritures…
Large Objects
- Créer une table
fichiersavec un texte et une colonne permettant de référencer des Large Objects.
- Importer un fichier local à l’aide de psql dans un large object.
- Noter l’
oidretourné.
- Importer un fichier du serveur à l’aide de psql dans un large object.
- Afficher le contenu de ces différents fichiers à l’aide de psql.
- Les sauvegarder dans des fichiers locaux.
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3 PL/pgSQL : les bases
PL/pgSQL : les bases
Préambule
- Vous apprendrez :
- à choisir si vous voulez écrire du PL
- à choisir votre langage PL
- les principes généraux des langages PL autres que PL/pgSQL
- les bases de PL/pgSQL
Ce module présente la programmation PL/pgSQL. Il commence par décrire les routines stockées et les différents langages disponibles. Puis il aborde les bases du langage PL/pgSQL, autrement dit :
- comment installer PL/pgSQL dans une base PostgreSQL ;
- comment créer un squelette de fonction ;
- comment déclarer des variables ;
- comment utiliser les instructions de base du langage ;
- comment créer et manipuler des structures ;
- comment passer une valeur de retour de la fonction à l’appelant.
Au menu
- Présentation du PL et des principes
- Présentations de PL/pgSQL et des autres langages PL
- Installation d’un langage PL
- Détails sur PL/pgSQL
Objectifs
- Comprendre les cas d’utilisation d’une routine PL/pgSQL
- Choisir son langage PL en connaissance de cause
- Comprendre la différence entre PL/pgSQL et les autres langages PL
- Écrire une routine simple en PL/pgSQL
- et même plus complexe
Langages PL : introduction
Qu’est-ce qu’un langage PL ?
- PostgreSQL accepte des fonctions et procédures en SQL et C
- utilisables depuis une requête SQL
- PL = Procedural Language
PostgreSQL permet d’écrire des fonctions dans divers langages. Nativement, sont supportées les fonctions en SQL et en C.
PL est l’acronyme de Procedural Languages. En dehors du C et du SQL, tous les langages acceptés par PostgreSQL sont des PL.
Une fois en place, une fonction peut être appelée depuis une requête SQL, ou une autre fonction SQL ou PL/pgSQL. Le langage utilisé est totalement transparent pour l’utilisateur.
Quels langages PL sont disponibles ?
- Installé par défaut :
- PL/pgSQL
- Intégrés au projet :
- PL/Perl
- PL/Python
- PL/Tcl
- Extensions tierces :
- PL/java, PL/R, PL/v8 (JavaScript), PL/R, PL/sh…
- extensible à volonté
Les quatre langages PL supportés nativement (en plus du C et du SQL bien sûr) sont décrits en détail dans la documentation officielle :
- PL/pgSQL est intégré par défaut dans toute nouvelle base (de par sa présence dans la base modèle template1) ;
- PL/Tcl ;
- PL/Perl ;
- PL/Python.
D’autres langages PL sont accessibles en tant qu’extensions tierces. Ils réclament généralement d’installer les bibliothèques du langage sur le serveur. Souvent il suffit d’installer des paquets fournis par le PGDG.
Une liste plus large est par ailleurs disponible sur le wiki PostgreSQL, à des stades divers de fiabilité. Il en ressort qu’une vingtaine de langages sont disponibles, dont dix installables en production, même s’il faut vérifier que le langage reste bien maintenu. Les plus connus sont PL/Java ou PL/R. S’ajoutent aussi PL/Rust, JavaScript (PLV8), PL/Haskell, ou n’importe quel langage shell (via PL/sh).
De plus, il est possible d’en ajouter d’autres, comme décrit dans la documentation.
Langages trusted vs untrusted
- Trusted = langage de confiance :
- ne permet que l’accès à la base de données
- pas aux fichiers, réseau, etc.
- SQL, PL/pgSQL, PL/Perl, PL/Tcl
- Untrusted:
- PL/Python, C, PL/TclU, PL/PerlU
- potentiellement dangereux !
Les langages trusted (« de confiance ») ne peuvent accéder qu’aux données de la base de la session en cours. Ils ne peuvent pas accéder aux autres bases, aux systèmes de fichiers, au réseau, réaliser certaines opérations comme fork, etc. Ils ne peuvent donc pas compromettre le système, mais de ce fait, ils sont bridés dans leurs possibilités. PL/pgSQL et SQL sont des exemples typiques.
La plupart des autres langages sont untrusted, n’ont pas ces limites et sont donc potentiellement dangereux. Certains sont même très dangereux par ce qu’ils permettent de faire (PL/sh). Certains langages sont disponibles en version complète untrusted, et en version bridée trusted (comme pl/Perl et pl/PerlU, ou Rust).
Seuls les superutilisateurs peuvent créer une routine dans un langage untrusted. Par contre, ils peuvent ensuite donner les droits d’exécution à ces routines aux autres rôles de l’instance :
Rappelons qu’un superutilisateur a autant de droits sur le serveur que l’utilisateur système postgres. Donner à un utilisateur les droits sur une telle fonction ne se fait pas à la légère. Il faut être sûr que l’utilisateur ne peut détourner la fonction pour des buts malveillants.
Les langages PL de PostgreSQL
Les langages PL fournissent :
- des fonctionnalités procédurales dans un univers relationnel
- les fonctionnalités avancées du langage PL choisi
- les librairies associées
- des performances supérieures au code côté client
- latence
- indexation
La question se pose souvent de placer la logique applicative du côté de la base, dans un langage PL, ou des clients. La tendance, ces dernières années, est de coder intégralement la logique du côté client. Mais il peut y avoir de nombreuses raisons en faveur de la première option.
Centralisation du code :
Simplifier et centraliser des traitements clients directement dans la base est l’argument le plus fréquent. Par exemple, une insertion complexe dans plusieurs tables, avec la génération et la récupération d’identifiants pour lier entre elles des tables, peut évidemment être écrite côté client. Il est quelquefois plus pratique de l’écrire sous forme d’une routine PL. Si plusieurs applications ont potentiellement besoin d’opérer un même traitement, à fortiori dans des langages différents, porter cette logique dans la base réduit d’autant les risques de bugs et facilite la maintenance.
Une règle peut être que tout ce qui a trait à l’intégrité des données devrait être exécuté au niveau de la base.
Performances :
Le code s’exécute localement, directement dans le moteur de la base. Il n’y a donc pas tous les changements de contexte et échanges de messages réseaux dus à l’exécution de nombreux ordres SQL consécutifs.
L’impact de la latence due au trafic réseau entre la base au client est souvent sous-estimé !
Les langages PL permettent aussi d’accéder à leurs bibliothèques spécifiques (extrêmement nombreuses en python ou perl, entre autres).
Une fonction en PL peut également servir à l’indexation des données. Cela est impossible si elle se calcule sur une autre machine.
Simplicité :
Suivant le besoin, un langage PL peut être bien plus pratique que le langage client.
Il est par exemple très simple d’écrire un traitement d’insertion/mise à jour en PL/pgSQL, le langage étant créé pour simplifier ce genre de traitements, et la gestion des exceptions pouvant s’y produire.
PL/Perl et PL/Python sont bien plus évolués que PL/PgSQL. Par exemple, ils sont bien plus efficaces en matière de traitement de chaînes de caractères, possèdent des structures avancées comme des tables de hachage, permettent l’utilisation de variables statiques pour maintenir des caches, voire, pour leur version untrusted, peuvent effectuer des appels systèmes. Dans ce cas, il devient possible d’appeler un service web par exemple, ou d’écrire des données dans un fichier externe.
Il existe des langages PL spécialisés. Le plus emblématique d’entre eux est PL/R. R est un langage utilisé par les statisticiens pour manipuler de gros jeux de données. PL/R permet donc d’effectuer ces traitements R directement en base, traitements qui seraient très pénibles à écrire dans d’autres langages, et avec une latence dans le transfert des données. Un autre intérêt est de réutiliser des fonctions existantes, que ce soit des librairies du langage ou des développements exécutés auparavant sur un poste client. PL/Python possède aussi de nombreuses librairies mathématiques et statistiques.
Un autre langage (pas PL à proprement parler) est, du moins sur le papier, plus rapide que tous les langages cités précédemment : le C. Des procédures stockées en C peuvent être compilées à l’extérieur de PostgreSQL, en respectant un certain formalisme, puis chargées en indiquant la bibliothèque C qui les contient et leurs paramètres et types de retour.
Mais attention : toute erreur dans le code C est susceptible d’accéder à toute la mémoire visible par le processus PostgreSQL qui l’exécute, et donc de corrompre les données. Il est donc conseillé de n’utiliser le C qu’en dernier recours.
La grande variété des différents langages PL supportés par PostgreSQL permet normalement d’en trouver un correspondant aux besoins et aux langages déjà maîtrisés dans l’entreprise.
Intérêts de PL/pgSQL en particulier
- Dédié au traitement des données et au SQL
- Maniement direct des données
- Ajout de structures de contrôle au langage SQL
- Traitements complexes, transactions
- Hérite de tous les types, fonctions et opérateurs définis par les utilisateurs
- Trusted
- Facile à utiliser
- Mais assez pauvre
Le langage étant assez ancien, proche du Pascal et de l’ADA, sa syntaxe ne choquera personne. Elle est d’ailleurs très proche de celle du PLSQL d’Oracle.
Les gros atouts de PL/pgSQL est son intégration au SQL, et son intégration à la base de données. PL/pgSQL permet d’écrire des requêtes SQL directement dans le code PL sans déclaration préalable, sans appel à des méthodes complexes, ni rien de cette sorte. Le code SQL est mélangé naturellement au code PL, et on a donc un sur-ensemble procédural de SQL. Les curseurs sont totalement optionnels.
À l’inverse, le gros défaut commun de tous les autres langages est qu’ils ont besoin de fonctions supplémentaires pour accéder à la base de données. L’accès aux données est donc assez fastidieux au niveau syntaxique comparé à PL/pgSQL.
PL/pgSQL étant intégré à PostgreSQL, il hérite de tous les types déclarés dans le moteur, même ceux rajoutés par l’utilisateur. Il peut les manipuler de façon transparente. Là encore, les autres langages peuvent poser problème à cause de différences de types.
Un autre atout du PL/pgSQL (et du C et du SQL) est l’absence d’interpréteur externe à lancer, au contraire de python, Java, etc.
PL/pgSQL possède les structures de contrôle habituelles comme IF… THEN… END IF, ou les boucles LOOP…END LOOP, y compris les boucles directement sur un ensemble de résultat.
PL/pgSQL dispose d’une gestion des erreurs évoluée (gestion d’exceptions).
Les procédures PL/pgSQL (pas les fonctions) permettent de gérer des transactions.
PL/pgSQL est trusted. Par défaut, tous les utilisateurs peuvent donc créer des routines dans ce langage. Vous pouvez toujours soit supprimer le langage dans la base, soit retirer les droits à un utilisateur sur ce langage (via la commande SQL REVOKE).
PL/pgSQL est donc raisonnablement facile à utiliser : il y a peu de complications et peu de pièges. Par contre, le langage peut sembler pauvre pour des gens habitués aux langages plus récents. Il n’y a pas non plus beaucoup de librairies de fonctions à utiliser. Les autres langages et les diverses extensions comblent cependant ces lacunes.
Routines / Procédures stockées / Fonctions
- Procédure stockée
- pas de retour
- contrôle transactionnel :
COMMIT/ROLLBACK
- Fonction
- peut renvoyer des données (même des lignes)
- utilisable dans un
SELECT - peut être de type
TRIGGER, agrégat, fenêtrage
- Routine
- procédure ou fonction
Les programmes écrits à l’aide des langages PL sont habituellement enregistrés sous forme de « routines » :
- procédures ;
- fonctions ;
- fonctions trigger ;
- fonctions d’agrégat ;
- fonctions de fenêtrage (window functions).
Le code source de ces objets est stocké dans la table pg_proc du catalogue.
Les procédures, apparues avec PostgreSQL 11, sont très similaires aux fonctions. Les principales différences entre les deux sont :
- Les fonctions doivent déclarer des arguments en sortie (
RETURNSou argumentsOUT). Elles peuvent renvoyer n’importe quel type de donnée, ou des ensembles de lignes. Il est possible d’utiliservoidpour une fonction sans argument de sortie ; c’était d’ailleurs la méthode utilisée pour émuler le comportement d’une procédure avant leur introduction avec PostgreSQL 11. Les procédures n’ont pas de code retour (on peut cependant utiliser des paramètresOUTouINOUT). - Les procédures offrent le support du contrôle transactionnel, c’est-à-dire la capacité de valider (
COMMIT) ou annuler (ROLLBACK) les modifications effectuées jusqu’à ce point par la procédure. L’intégralité d’une fonction s’effectue dans la transaction appelante. - Les procédures sont appelées exclusivement par la commande SQL
CALL; les fonctions peuvent être appelées dans la plupart des ordres DML/DQL (notammentSELECT), mais pas parCALL. - Les fonctions peuvent être déclarées de telle manière qu’elles peuvent être utilisées dans des rôles spécifiques (trigger, agrégat ou fonction de fenêtrage).
Installation d’un langage PL
Installation des binaires nécessaires
- SQL, C et PL/pgSQL
- compilés et installés par défaut
- Paquets du PGDG pour la plupart des langages :
- Autres langages :
- à compiler soi-même
Pour savoir si PL/Perl ou PL/Python a été compilé, on peut demander à pg_config :
Si besoin, les emplacements exacts d’installation des bibliothèques peuvent être récupérés à l’aide des options --libdir et --pkglibdir de pg_config.
Cependant, dans les paquets fournis par le PGDG, il faudra installer explicitement le paquet dédié à plperl pour la version majeure de PostgreSQL concernée. Pour PostgreSQL 16, les paquets sont postgresql16-plperl (depuis yum.postgresql.org) ou postgresql-plperl-16 (depuis apt.postgresql.org). De même pour Python 3 (paquets postgresql14-plpython3 ou postgresql-plython3-14).
Les bibliothèques plperl.so, plpython3.so ou plpgsql.so contiennent les fonctions qui permettent l’utilisation de chaque langage. La bibliothèque nécessaire est chargée par le moteur à la première utilisation d’une procédure utilisant ce langage.
La plupart des langages intéressants sont disponibles sous forme de paquets. Des versions très récentes, ou des langages plus exotiques, peuvent nécessiter une compilation de l’extension.
Activer un langage
Activer un langage passe par la création de l’extension :
- Liste :
\dLoupg_language
Le langage est activé uniquement dans la base dans laquelle la commande est lancée. Il faudra donc répéter le CREATE EXTENSION dans chaque base au besoin (noter qu’activer un langage dans la base modèle template1 l’activera aussi pour toutes les bases créées par la suite, comme c’est déjà le cas pour le PL/pgSQL).
Pour voir les langages activés, utiliser la commande \dL qui reprend le contenu de la table système pg_language :
Noter la distinction entre les langages trusted (de confiance) et untrusted. Si un langage est trusted, tous les utilisateurs peuvent créer des procédures dans ce langage sans danger. Sinon seuls les superutilisateurs le peuvent.
Il existe par exemple deux variantes de PL/Perl : PL/Perl et PL/PerlU. La seconde est la variante untrusted et est un Perl « complet ». La version trusted n’a pas le droit d’ouvrir des fichiers, des sockets, ou autres appels systèmes qui seraient dangereux.
SQL, PL/pgSQL, PL/Tcl, PL/Perl (mais pas PL/Python) sont trusted et les utilisateurs peuvent les utiliser à volonté.
C, PL/TclU, PL/PerlU, et PL/Python3U sont untrusted. Un superutilisateur doit alors écrire les fonctions et procédures et opérer des GRANT EXECUTE aux utilisateurs.
Exemples de fonctions & procédures
Fonction PL/pgSQL simple
Une fonction simple en PL/pgSQL :
Exemple de fonction SQL
Même fonction en SQL pur :
- Intérêt : inlining & planification
- Syntaxe allégée :
Les fonctions simples peuvent être écrites en SQL pur. La syntaxe est plus claire, mais bien plus limitée qu’en PL/pgSQL (ni boucles, ni conditions, ni exceptions notamment).
Toujours pour les fonctions en SQL uniquement, il est possible de se passer des guillemets encadrants. La même fonction devient donc :
Cette nouvelle écriture respecte mieux le standard SQL. Surtout, elle autorise un parsing et une vérification des objets impliqués dès la déclaration, et non à l’utilisation.
Les dépendances entre fonctions et objets utilisés sont aussi mieux tracées.
L’avantage principal des fonctions en pur SQL est, si elles sont assez simples, leur intégration lors de la réécriture interne de la requête (inlining) : elles ne sont donc pas pour l’optimiseur des « boîtes noires ». À l’inverse, l’optimiseur ne sait rien du contenu d’une fonction PL/pgSQL.
Dans l’exemple suivant, la fonction sert de filtre à la requête. Comme elle est en pur SQL, elle permet d’utiliser l’index sur la colonne date_embauche de la table employes_big :
Avec une version de la même fonction en PL/pgSQL, le planificateur ne voit pas le critère indexé. Il n’a pas d’autre choix que de lire toute la table et d’appeler la fonction pour chaque ligne, ce qui est bien sûr plus lent :
Le wiki décrit les conditions pour que l’inlining des fonctions SQL fonctionne : obligation d’un seul SELECT, interdiction de certains fonctionnalités…
Exemple de fonction PL/pgSQL utilisant la base
Dans cet exemple, on récupère l’estimation du nombre de lignes actives d’une table passée en paramètres.
L’intérêt majeur du PL/pgSQL et du SQL sur les autres langages est la facilité d’accès aux données. Ici, un simple SELECT <champ> INTO <variable> suffit à récupérer une valeur depuis une table dans une variable.
Exemple de fonction PL/Perl complexe
- Permet d’insérer une facture associée à un client
- Si le client n’existe pas, une entrée est créée
- Utilisation fréquente de
spi_exec
Voici l’exemple de la fonction :
Cette fonction n’est pas parfaite, elle ne protège pas de tout. Il est tout à fait possible d’avoir une insertion concurrente entre le SELECT et le INSERT par exemple.
Il est clair que l’accès aux données est malaisé en PL/Perl, comme dans la plupart des langages, puisqu’ils ne sont pas prévus spécifiquement pour cette tâche. Par contre, on dispose de toute la puissance de Perl pour les traitements de chaîne, les appels système…
PL/Perl, c’est :
- Perl, moins les fonctions pouvant accéder à autre chose qu’à PostgreSQL (il faut utiliser PL/PerlU pour passer outre cette limitation) ;
- un bloc de code anonyme appelé par PostgreSQL ;
- des fonctions d’accès à la base,
spi_*
Exemple de fonction PL/pgSQL complexe
- Même fonction en PL/pgSQL que précédemment
- L’accès aux données est simple et naturel
- Les types de données SQL sont natifs
- La capacité de traitement est limitée par le langage
- Attention au nommage des variables et paramètres
Pour éviter les conflits avec les objets de la base, il est conseillé de préfixer les variables.
Exemple de procédure
Cette procédure tronque des tables de la base d’exemple pgbench, et annule si dry_run est vrai.
Les procédures sont à utiliser quand on n’attend pas de résultat en retour. Surtout, elles permettent de gérer les transactions (COMMIT, ROLLBACK), ce qui ne peut se faire dans des fonctions, même si celles-ci peuvent modifier les données.
Une procédure ne peut utiliser le contrôle transactionnel que si elle est appelée en dehors de toute transaction.
Comme pour les fonctions, il est possible d’utiliser le SQL pur dans les cas les plus simples, sans contrôle transactionnel notamment :
Toujours pour les procédures en SQL, il existe une variante sans guillemets, mais qui ne supporte pas tous les ordres. Comme pour les fonctions, l’intérêt est la prise en compte des dépendances entre objets et procédures.
Exemple de bloc anonyme en PL/pgSQL
- Bloc procédural anonyme en PL/pgSQL :
Les blocs anonymes sont utiles pour des petits scripts ponctuels qui nécessitent des boucles ou du conditionnel, voire du transactionnel, sans avoir à créer une fonction ou une procédure. Ils ne renvoient rien. Ils sont habituellement en PL/pgSQL mais tout langage procédural installé est possible.
L’exemple ci-dessus lance un ANALYZE sur toutes les tables où les statistiques n’ont pas été calculées d’après la vue système, et donne aussi un exemple de SQL dynamique. Le résultat est par exemple :
(Pour ce genre de SQL dynamique, si l’on est sous psql , il est souvent plus pratique d’utiliser \gexec.)
Noter que les ordres constituent une transaction unique, à moins de rajouter des COMMIT ou ROLLBACK explicitement (ce n’est autorisé qu’à partir de la version 11).
Utiliser une fonction ou une procédure
Invocation d’une fonction ou procédure
- Appeler une procédure : ordre spécifique
CALL
- Appeler une fonction : dans une requête
Demander l’exécution d’une procédure se fait en utilisant un ordre SQL spécifique : CALL. Il suffit de fournir les paramètres. Il n’y a pas de code retour.
Les fonctions ne sont quant à elles pas directement compatibles avec la commande CALL, il faut les invoquer dans le contexte d’une commande SQL. Elles sont le plus couramment appelées depuis des commandes de type DML (SELECT, INSERT, etc.), mais on peut aussi les trouver dans d’autres commandes.
Voici quelques exemples :
- dans un
SELECT(la fonction ne doit renvoyer qu’une seule ligne) :
- dans un
SELECT, en passant en argument les valeurs d’une colonne d’une table :
- dans le
FROMd’unSELECT, la fonction renvoit ici généralement plusieurs lignes (SETOF), et un résultat de typeRECORD:
- dans un
INSERTpour générer la valeur à insérer :
- dans une création d’index (index fonctionnel, la fonction sera réellement appelée lors des mises à jour de l’index… attention la fonction doit être déclarée « immutable ») :
- appel d’une fonction en paramètre d’une autre fonction ou d’une procédure, par exemple ici le résultat de la fonction
ma_fonction()(qui doit renvoyer une seule ligne) est passé en argument d’entrée de la procédurema_procedure():
Par ailleurs, certaines fonctions sont spécialisées et ne peuvent être invoquées que dans le contexte pour lequel elles ont été conçues (fonctions trigger, d’agrégat, de fenêtrage, etc.).
Contrôle transactionnel dans les procédures
COMMITetROLLBACK: possibles dans les procédures- Pas de
BEGIN- automatique après la fin d’une transaction dans le code
- Un seul niveau de transaction
- pas de sous-transactions
- pas d’appel depuis une transaction
- Incompatible avec une clause
EXCEPTION
Une procédure peut contenir des ordres COMMIT ou ROLLBACK pour du contrôle transactionnel. (À l’inverse une fonction est une transaction unique, ou opère dans une transaction.)
Voici un exemple validant ou annulant une insertion suivant que le nombre est pair ou impair :
Une exemple plus fréquemment utilisé est celui d’une procédure effectuant un traitement de modification des données par lots, et donc faisant un COMMIT à intervalle régulier.
Noter qu’il n’y a pas de BEGIN explicite dans la gestion des transactions. Après un COMMIT ou un ROLLBACK, un BEGIN est immédiatement exécuté.
On ne peut pas imbriquer des transactions, car PostgreSQL ne connaît pas les sous-transactions :
On ne peut pas utiliser en même temps une clause EXCEPTION et le contrôle transactionnel :
Création et maintenance des fonctions et procédures
Création
CREATE FUNCTIONCREATE PROCEDURE
Voici la syntaxe complète pour une fonction d’après la documentation :
Voici la syntaxe complète pour une procédure d’après la documentation :
Noter qu’il n’y a pas de langage par défaut. Il est donc nécessaire de le spécifier à chaque création d’une routine comme dans les exemples ci-dessous.
Structure d’une routine PL/pgSQL
- Reprenons le code montré plus haut :
Le langage PL/pgSQL n’est pas sensible à la casse, tout comme SQL (sauf les noms des objets ou variables, si vous les mettez entre des guillemets doubles). L’opérateur de comparaison est =, l’opérateur d’affectation :=
Structure d’une routine PL/pgSQL (suite)
DECLARE- déclaration des variables locales
BEGIN- début du code de la routine
END- la fin
- Instructions séparées par des points-virgules
- Commentaires commençant par
--ou compris entre/*et*/
Une routine est composée d’un bloc de déclaration des variables locales et d’un bloc de code. Le bloc de déclaration commence par le mot clé DECLARE et se termine avec le mot clé BEGIN. Ce mot clé est celui qui débute le bloc de code. La fin est indiquée par le mot clé END.
Toutes les instructions se terminent avec des points-virgules. Attention, DECLARE, BEGIN et END ne sont pas des instructions.
Il est possible d’ajouter des commentaires. -- indique le début d’un commentaire qui se terminera en fin de ligne. Pour être plus précis dans la délimitation, il est aussi possible d’utiliser la notation C : /* est le début d’un commentaire et */ la fin.
Blocs nommés
- Labels de bloc possibles
- Plusieurs blocs d’exception possibles dans une routine
- Permet de préfixer des variables avec le label du bloc
- De donner un label à une boucle itérative
- Et de préciser de quelle boucle on veut sortir, quand plusieurs d’entre elles sont imbriquées
Indiquer le nom d’un label ainsi :
ou bien (pour une boucle)
Bien sûr, il est aussi possible d’utiliser des labels pour des boucles FOR, WHILE, FOREACH.
On sort d’un bloc ou d’une boucle avec la commande EXIT, on peut aussi utiliser CONTINUE pour passer à l’exécution suivante d’une boucle sans terminer l’itération courante.
Par exemple :
Modification du code d’une routine
CREATE OR REPLACE FUNCTIONCREATE OR REPLACE PROCEDURE- Une routine est définie par son nom et ses arguments
- Si type de retour différent, la fonction doit d’abord être supprimée puis recréée
Une routine est surchargeable. La seule façon de les différencier est de prendre en compte les arguments (nombre et type). Les noms des arguments peuvent être indiqués mais ils seront ignorés.
Deux routines identiques aux arguments près (on parle de prototype) ne sont pas identiques, mais bien deux routines distinctes.
CREATE OR REPLACE a principalement pour but de modifier le code d’une routine, mais il est aussi possible de modifier les méta-données.
Modification des méta-données d’une routine
ALTER FUNCTION/ALTER PROCEDURE- Une routine est définie par son nom et ses arguments
- Permet de modifier nom, propriétaire, schéma et autres options
Toutes les méta-données discutées plus haut sont modifiables avec un ALTER.
Suppression d’une routine
- Une routine est définie par son nom et ses arguments :
La suppression se fait avec l’ordre DROP.
Une fonction pouvant exister en plusieurs exemplaires, avec le même nom et des arguments de type différents, il faudra parfois parfois préciser ces derniers.
Utilisation des guillemets
- Les guillemets deviennent très rapidement pénibles
- préférer
$$ - ou
$fonction$,$toto$…
- préférer
Définir une fonction entre guillemets simples (') devient très pénible dès que la fonction doit en contenir parce qu’elle contient elle-même des chaînes de caractères. PostgreSQL permet de remplacer les guillemets par $$, ou tout mot encadré de $.
Par exemple, on peut reprendre la syntaxe de déclaration de la fonction addition() précédente en utilisant cette méthode :
Ce peut être utile aussi dans tout code réalisant une concaténation de chaînes de caractères contenant des guillemets. La syntaxe traditionnelle impose de les multiplier pour les protéger, et le code devient difficile à lire. :
En voilà une simplification grâce aux dollars :
Si vous avez besoin de mettre entre guillemets du texte qui inclut $$, vous pouvez utiliser $Q$, et ainsi de suite. Le plus simple étant de définir un marqueur de fin de routine plus complexe, par exemple incluant le nom de la fonction.
Paramètres et retour des fonctions et procédures
Version minimaliste
Ceci une forme de fonction très simple (et très courante) : deux paramètres en entrée (implicitement en entrée seulement), et une valeur en retour.
Dans le corps de la fonction, il est aussi possible d’utiliser une notation numérotée au lieu des noms de paramètre : le premier argument a pour nom $1, le deuxième $2, etc. C’est à éviter.
Tous les types sont utilisables, y compris les types définis par l’utilisateur. En dehors des types natifs de PostgreSQL, PL/pgSQL ajoute des types de paramètres spécifiques pour faciliter l’écriture des routines.
Paramètres IN, OUT, INOUT & retour
VARIADIC: nombre variable
Si le mode d’un argument est omis, IN est la valeur implicite : la valeur en entrée ne sera pas modifiée par la fonction.
Un paramètre OUT sera modifié. S’il s’agit d’une variable d’un bloc PL appelant, sa valeur sera modifiée. Un paramètre INOUT est un paramètre en entrée qui peut être également modifié.
Dans le corps d’une fonction, RETURN est inutile avec des paramètres OUT parce que c’est la valeur des paramètres OUT à la fin de la fonction qui est retournée, comme dans l’exemple plus bas.
L’option VARIADIC permet de définir une fonction avec un nombre d’arguments libres à condition de respecter le type de l’argument (comme printf en C par exemple). Seul un argument OUT peut suivre un argument VARIADIC : l’argument VARIADIC doit être le dernier de la liste des paramètres en entrée puisque tous les paramètres en entrée suivant seront considérées comme faisant partie du tableau variadic. Seuls les arguments IN et VARIADIC sont utilisables avec une fonction déclarée comme renvoyant une table (clause RETURNS TABLE, voir plus loin).
La clause DEFAULT permet de rendre les paramètres optionnels. Après le premier paramètre ayant une valeur par défaut, tous les paramètres qui suivent doivent aussi avoir une valeur par défaut. Pour rendre le paramètre optionnel, il doit être le dernier argument ou alors les paramètres suivants doivent aussi avoir une valeur par défaut.
Type en retour : 1 valeur simple
- Fonctions uniquement
- Tous les types de base & utilisateur
- Rien :
void
Le type de retour (clause RETURNS dans l’entête) est obligatoire pour les fonctions et interdit pour les procédures.
Des exemples plus haut utilisent des types simples, mais tous ceux de PostgreSQL ou les types créés par l’utilisateur sont utilisables.
Depuis le corps de la fonction, le résultat est renvoyé par un appel à RETURN (PL/pgSQL) ou SELECT (SQL).
Type en retour : 1 ligne, plusieurs champs (exemple)
Comment obtenir ceci ?
Type en retour : 1 ligne, plusieurs champs
3 options :
- Type composé dédié
- Paramètres
OUT
RETURNS TABLE
S’il y a besoin de renvoyer plusieurs valeurs à la fois, une première possibilité est de renvoyer un type composé défini auparavant.
Une alternative très courante est d’utiliser plusieurs paramètres OUT (et pas de clause RETURN dans l’entête) pour obtenir un enregistrement composite :
(Noter que l’exemple ci-dessus est en simple SQL.)
La clause TABLE est une autre alternative, sans doute plus claire. Cet exemple devient alors, toujours en pur SQL :
Retour multiligne
- 1 seul champ ou plusieurs ?
- Ligne à ligne ou en bloc ?
- Le résultat est stocké puis envoyé
RETURNS SETOF :
Pour renvoyer plusieurs lignes, la première possibilité est de déclarer un type de retour SETOF. Cet exemple utilise RETURN NEXT pour renvoyer les lignes une à une :
Renvoyer une structure existante :
S’il y a plusieurs champs à renvoyer, une possibilité est d’utiliser un type dédié (composé), qu’il faudra cependant créer auparavant. L’exemple suivant utilise aussi un RETURN QUERY pour éviter d’itérer sur toutes les lignes du résultat :
Si l’on veut renvoyer une structure correspondant exactement à une table ou vue, la syntaxe est très simple (il n’y a même pas besoin de %ROWTYPE) :
NB : attention de ne pas oublier le SETOF, sinon une seule ligne sera retournée.
RETURNS TABLE :
On a vu que la clause TABLE permet de renvoyer plusieurs champs. Or, elle implique aussi SETOF, et les deux exemples ci-dessus peuvent devenir :
(Noter ici que le nom du champ retourné dépend du nom de la variable utilisée, et n’est pas forcément le nom de la fonction. En effet, chaque appel à RETURN NEXT retourne un enregistrement composé d’une copie de toutes les variables, au moment de l’appel à RETURN NEXT.)
Si RETURNS TABLE est peut-être le plus souple et le plus clair, le choix entre toutes ces méthodes est affaire de goût, ou de compatibilité avec du code ancien ou converti d’un produit concurrent.
Renvoyer le résultat d’une requête :
Les exemples ci-dessus utilisent RETURN NEXT (pour du ligne à ligne) ou RETURN QUERY (pour envoyer directement le résultat d’une requête).
La variante RETURN QUERY EXECUTE … est destinée à des requêtes en SQL dynamique (voir plus loin).
Quand plusieurs lignes sont renvoyées, tout est conservé en mémoire jusqu’à la fin de la fonction. S’il y en a beaucoup, cela peut poser des problèmes de latence, voire de mémoire. Le paramètre
work_mempermet de définir la mémoire utilisée avant de basculer sur un fichier temporaire, qui a bien sûr un impact sur les performances.
Appel de fonction :
En général, l’appel se fait ainsi pour obtenir des lignes :
Une alternative est d’utiliser :
pour récupérer un résultat d’une seule colonne, scalaire, type composite ou RECORD suivant la fonction.
Cette différence concerne aussi les fonctions système :
Gestion des valeurs NULL
Comment gérer les paramètres à NULL ?
STRICT:- 1 paramètre
NULL: retourneNULLimmédiatement
- 1 paramètre
- Défaut :
- gestion par la fonction
Si une fonction est définie comme STRICT et qu’un des arguments d’entrée est NULL, PostgreSQL n’exécute même pas la fonction et utilise NULL comme résultat.
Dans la logique relationnelle, NULL signifie « la valeur est inconnue ». La plupart du temps, il est logique qu’une fonction ayant un paramètre à une valeur inconnue retourne aussi une valeur inconnue, ce qui fait que cette optimisation est très souvent pertinente.
On gagne à la fois en temps d’exécution, mais aussi en simplicité du code (il n’y a pas à gérer les cas NULL pour une fonction dans laquelle NULL ne doit jamais être injecté).
Dans la définition d’une fonction, les options sont STRICT ou son synonyme RETURNS NULL ON NULL INPUT, ou le défaut implicite CALLED ON NULL INPUT.
Variables en PL/pgSQL
Clause DECLARE
- Dans le source, partie
DECLARE:
- Blocs
DECLARE/BEGIN/ENDimbriqués possible- restriction de scope de variable
En PL/pgSQL, pour utiliser une variable dans le corps de la routine (entre le BEGIN et le END), il est obligatoire de l’avoir déclarée précédemment :
- soit dans la liste des arguments (
IN,INOUTouOUT) ; - soit dans la section
DECLARE.
La déclaration doit impérativement préciser le nom et le type de la variable.
En option, il est également possible de préciser :
- sa valeur initiale (si rien n’est précisé, ce sera
NULLpar défaut) :
- sa valeur par défaut, si on veut autre chose que
NULL:
- une contrainte
NOT NULL(dans ce cas, il faut impérativement un défaut différent deNULL, et toute éventuelle affectation ultérieure deNULLà la variable provoquera une erreur) :
- le collationnement à utiliser, pour les variables de type chaîne de caractères :
Pour les fonctions complexes, avec plusieurs niveaux de boucle par exemple, il est possible d’imbriquer les blocs DECLARE/BEGIN/END en y déclarant des variables locales à ce bloc. Si une variable est par erreur utilisée hors du scope prévu, une erreur surviendra.
Constantes
- Clause supplémentaire
CONSTANT:
L’option CONSTANT permet de définir une variable pour laquelle il sera alors impossible d’assigner une valeur dans le reste de la routine.
Types de variables
- Récupérer le type d’une autre variable avec
%TYPE:
- Récupérer le type de la colonne d’une table :
Cela permet d’écrire des routines plus génériques.
Type ROW - 1
- Pour renvoyer plusieurs valeurs à partir d’une fonction
- Utiliser un type composite :
Type ROW - 2
- Utiliser le type composite défini par la ligne d’une table
L’utilisation de %ROWTYPE permet de définir une variable qui contient la structure d’un enregistrement de la table spécifiée. %ROWTYPE n’est pas obligatoire, il est néanmoins préférable d’utiliser cette forme, bien plus portable. En effet, dans PostgreSQL, toute création de table crée un type associé de même nom, le seul nom de la table est donc suffisant.
Type RECORD
RECORDidentique au typeROW- …sauf que son type n’est connu que lors de son affectation
RECORDpeut changer de type au cours de l’exécution de la routine- Curseur et boucle sur une requête
RECORD est beaucoup utilisé pour manipuler des curseurs, ou dans des boucles FOR … LOOP : cela évite de devoir se préoccuper de déclarer un type correspondant exactement aux colonnes de la requête associée à chaque curseur.
Type RECORD : exemple
Dans ces exemples, on récupère la première ligne de la fonction avec SELECT … INTO, puis on ouvre un curseur implicite pour balayer chaque ligne obtenue d’une deuxième table. Le type RECORD permet de ne pas déclarer une nouvelle variable de type ligne.
Exécution de requête dans un bloc PL/pgSQL
Requête dans un bloc PL/pgSQL
- Toutes opérations sur la base de données
- Et calculs, comparaisons, etc.
- Toute expression écrite en PL/pgSQL sera passée à
SELECTpour interprétation par le moteur PREPAREimplicite, avec cache
Par expression, on entend par exemple des choses comme :
Dans ce cas, l’expression myvar > 0 sera préparée par le moteur de la façon suivante :
Puis cette requête préparée sera exécutée en lui passant en paramètre la valeur de myvar et la constante 0.
Si myvar est supérieur à 0, il en sera ensuite de même pour l’instruction suivante :
Comme toute requête préparée, son plan sera mis en cache.
Pour les détails, voir les dessous de PL/pgSQL.
Affectation d’une valeur à une variable
- Utiliser l’opérateur
:=:
- Utiliser
SELECT INTO:
Privilégiez la première écriture pour la lisibilité, la seconde écriture est moins claire et n’apporte rien puisqu’il s’agit ici d’une affectation de constante.
À noter que l’écriture suivante est également possible pour une affectation :
Cette méthode profite du fait que toutes les expressions du code PL/pgSQL vont être passées au moteur SQL de PostgreSQL dans un SELECT pour être résolues. Cela va fonctionner, mais c’est très peu lisible, et donc non recommandé.
Exécution d’une requête
- Affectation de la ligne :
INTO STRICTpour garantir unicitéINTOseul : juste 1è ligne !
Plus d’un enregistrement :
- écrire une boucle
Ordre statique :
- colonnes, clause
WHERE, tables figées
- colonnes, clause
Récupérer une ligne de résultat d’une requête dans une ligne de type ROW ou RECORD se fait avec SELECT … INTO. La première ligne est récupérée. Généralement on préférera utiliser INTO STRICT pour lever une de ces erreurs si la requête renvoie zéro ou plusieurs lignes :
Dans le cas du type ROW, la définition de la ligne doit correspondre parfaitement à la définition de la ligne renvoyée. Utiliser un type RECORD permet d’éviter ce type de problème. La variable obtient directement le type ROW de la ligne renvoyée.
Il est possible d’utiliser SELECT INTO avec une simple variable si l’on n’a qu’un champ d’une ligne à récupérer.
Cette fonction compte les tables, et en trace la liste (les tables ne font pas partie du résultat) :
Exécution d’une requête sans besoin du résultat
PERFORM: résultat ignoré
- Variable
FOUND- si une ligne est affectée par l’instruction
- Nombre de lignes :
On peut déterminer qu’aucune ligne n’a été trouvée par la requête en utilisant la variable FOUND :
Pour appeler une fonction, il suffit d’utiliser PERFORM de la manière suivante :
Pour récupérer le nombre de lignes affectées par l’instruction exécutée, il faut récupérer la variable de diagnostic ROW_COUNT :
Il est à noter que le ROW_COUNT récupéré ainsi s’applique à l’ordre SQL précédent, quel qu’il soit :
PERFORM;EXECUTE;- ou même à un ordre statique directement dans le code PL/pgSQL.
SQL dynamique
EXECUTE d’une requête
- Exécute la requête dans
chaine chainepeut être construite à partir d’autres variablescible: résultat (une seule ligne)
EXECUTE dans un bloc PL/pgSQL permet notamment du SQL dynamique : l’ordre peut être construit dans une variable.
EXECUTE & requête dynamique : injection SQL
Si nom vaut : « 'Robert' ; DROP TABLE eleves ; »
que renvoie ceci ?
Un danger du SQL dynamique est de faire aveuglément confiance aux valeurs des variables en construisant un ordre SQL :
Cet exemple est directement inspiré d’un dessin très connu de XKCD.
Dans la pratique, la variable
nom(entrée ici en dur) proviendra par exemple d’un site web, et donc contient potentiellement des caractères terminant la requête dynamique et en insérant une autre, potentiellement destructrice.
Moins grave, une erreur peut être levée à cause d’une apostrophe (quote) dans une chaîne texte. Il existe effectivement des gens avec une apostrophe dans le nom.
Ce qui suit concerne le SQL dynamique dans des routines PL/pgSQL, mais le principe concerne tous les langages et clients, y compris psql et sa méta-commande \gexec. En SQL pur, la protection contre les injections SQL est un argument pour utiliser les requêtes préparées, dont l’ordre EXECUTE diffère de celui-ci du PL/pgSQL ci-dessous.
EXECUTE & requête dynamique : 3 possibilités
Les trois exemples précédents sont équivalents.
Le premier est le plus simple au premier abord. Il utilise quote_ident et quote_literal pour protéger des injections SQL (voir plus loin).
Le second est plus lisible grâce à la fonction de formatage format qui évite ces concaténations et appelle implicitement les fonctions quote_% Si un paramètre ne peut pas prendre la valeur NULL, utiliser %L (équivalent de quote_nullable) et non %I (équivalent de quote_ident).
La troisième alternative avec USING et les paramètres numériques $1 et $2 est considérée comme la plus performante. (Voir les détails dans la documentation).
L’exemple complet suivant tiré de la documentation officielle utilise EXECUTE pour rafraîchir des vues matérialisées en masse.
EXECUTE & requête dynamique (suite)
STRICT: 1 résultat- sinon
NO_DATA_FOUNDouTOO_MANY_ROWS
- sinon
- Sans
STRICT:- 1ère ligne ou
NO_DATA_FOUND
- 1ère ligne ou
- Nombre de lignes :
GET DIAGNOSTICS integer_var = ROW_COUNT
De la même manière que pour SELECT … INTO, utiliser STRICT permet de garantir qu’il y a exactement une valeur comme résultat de EXECUTE, ou alors une erreur sera levée.
Nous verrons plus loin comment traiter les exceptions.
Outils pour construire une requête dynamique
quote_ident ()- pour mettre entre guillemets un identifiant d’un objet PostgreSQL (table, colonne, etc.)
quote_literal ()- pour mettre entre guillemets une valeur (chaîne de caractères)
quote_nullable ()- pour mettre entre guillemets une valeur (chaîne de caractères), sauf NULL qui sera alors renvoyé sans les guillemets
||: concaténer- Ou fonction
format(…), équivalent desprintfen C
La fonction format est l’équivalent de la fonction sprintf en C : elle formate une chaîne en fonction d’un patron et de valeurs à appliquer à ses paramètres et la retourne. Les types de paramètre reconnus par format sont :
%I: est remplacé par un identifiant d’objet. C’est l’équivalent de la fonctionquote_ident. L’objet en question est entouré de guillemets doubles si nécessaire ;%L: est remplacé par une valeur littérale. C’est l’équivalent de la fonctionquote_literal. Des guillemets simples sont ajoutés à la valeur et celle-ci est correctement échappée si nécessaire ;%s: est remplacé par la valeur donnée sans autre forme de transformation ;%%: est remplacé par un simple%.
Voici un exemple d’utilisation de cette fonction, utilisant des paramètres positionnels :
Structures de contrôle en PL/pgSQL
- But du PL : les traitements procéduraux
Tests conditionnels - 2
Exemple :
Tests conditionnels : CASE
L’instruction CASE WHEN est proche de l’expression CASE des requêtes SQL dans son principe (à part qu’elle se clôt par END en SQL, et END CASE en PL/pgSQL).
Elle est parfois plus légère à lire que des IF imbriqués.
Cet exemple complet en PL/pgSQL utilise une variante de syntaxe qui permet de ne pas répéter le critère :
Boucle LOOP/EXIT/CONTINUE : syntaxe
- Boucle :
LOOP/END LOOP- label possible
- En sortir :
EXIT [label] [WHEN expression_booléenne]
- Commencer une nouvelle itération de la boucle
CONTINUE [label] [WHEN expression_booléenne]
Des boucles simples s’effectuent avec LOOP/END LOOP.
Pour les détails, voir la documentation officielle.
Boucle LOOP/EXIT/CONTINUE : exemple
Cette boucle incrémente le résultat de 1 à chaque itération tant que la valeur du résultat est inférieure à 50. Ensuite, le résultat est incrémenté de 1 à deux reprises pour chaque tour de boucle. On incrémente donc de 2 par tour de boucle. Arrivée à 100, la procédure sort de la boucle.
Boucle WHILE
- Boucle jusqu’à ce que la condition soit fausse
- Label possible
Boucle FOR : syntaxe
variableva obtenir les différentes valeurs entre entier1 et entier2- Label possible
La boucle FOR n’a pas d’originalité par rapport à d’autres langages.
L’option BY permet d’augmenter l’incrémentation :
L’option REVERSE permet de faire défiler les valeurs en ordre inverse :
Boucle FOR … IN … LOOP : parcours de résultat de requête
- Pour boucler dans les lignes résultats d’une requête
lignede typeRECORD,ROW, ou liste de variables séparées par des virgules- Utilise un curseur en interne
- Label possible
Cette syntaxe très pratique permet de parcourir les lignes résultant d’une requête sans avoir besoin de créer et parcourir un curseur. Souvent on utilisera une variable de type ROW ou RECORD (comme dans l’exemple de la fonction rafraichir_vuemat plus haut), mais l’utilisation directe de variables (déclarées préalablement) est possible :
Attention de ne pas utiliser les variables en question hors de la boucle, elles auront gardé la valeur acquise dans la dernière itération.
Boucle FOREACH
- Pour boucler sur les éléments d’un tableau
variableva obtenir les différentes valeurs du tableau retourné parexpressionSLICEpermet de jouer sur le nombre de dimensions du tableau à passer à la variable- Label possible
Voici deux exemples permettant d’illustrer l’utilité de SLICE :
- sans
SLICE:
- avec
SLICE:
et avec SLICE 2, on obtient :
Autres propriétés des fonctions
- Sécurité
- Optimisations
- Parallélisation
Politique de sécurité
SECURITY INVOKER: défautSECURITY DEFINER- « sudo de la base de données »
- potentiellement dangereux
- ne pas laisser à public !
Une fonction SECURITY INVOKER s’exécute avec les droits de l’appelant. C’est le mode par défaut.
Une fonction SECURITY DEFINER s’exécute avec les droits du créateur. Cela permet, au travers d’une fonction, de permettre à un utilisateur d’outrepasser ses droits de façon contrôlée. C’est l’équivalent du sudo d’Unix.
Bien sûr, une fonction
SECURITY DEFINERdoit faire l’objet d’encore plus d’attention qu’une fonction normale. Elle peut facilement constituer un trou béant dans la sécurité de votre base. C’est encore plus important si le propriétaire de la fonction est un superutilisateur, car celui-ci a la possibilité d’accéder aux fichiers de PostgreSQL et au système d’exploitation.
Plusieurs points importants sont à noter pour
SECURITY DEFINER:
Par défaut, toute fonction créée dans public est exécutable par le rôle public. La première chose à faire est donc de révoquer ce droit. Mieux : créer la fonction dans un schéma séparé est recommandé pour gérer plus finalement les accès.
Il faut se protéger des variables de session qui pourraient être utilisées pour modifier le comportement de la fonction, en particulier le search_path (qui pourrait faire pointer vers des tables de même nom dans un autre schéma). Il doit donc impérativement être positionné en dur dans cette fonction (soit d’emblée, avec un
SETen début de fonction, soit en positionnant unSETdans leCREATE FUNCTION) ; et/ou les fonctions doivent préciser systématiquement le schéma dans les appels de tables (SELECT … FROM nomschema.nomtable …).
Exemple d’une fonction en SECURITY DEFINER avec un search path sécurisé :
L’utilisateur lecteur peut bien lire le résultat de la fonction sans accès à la table :
Exemple de fonction laxiste et d’attaque :
Optimisation des fonctions
- Fonctions uniquement
- À destination de l’optimiseur
COST cout_execution- coût estimé pour l’exécution de la fonction
ROWS nb_lignes_resultat- nombre estimé de lignes que la fonction renvoie
COST est un coût représenté en unité de cpu_operator_cost (100 par défaut).
ROWS vaut par défaut 1000 pour les fonctions SETOF ou TABLE, et 1 pour les autres.
Ces deux paramètres ne modifient pas le comportement de la fonction. Ils ne servent que pour aider l’optimiseur de requête à estimer le coût d’appel à la fonction, afin de savoir, si plusieurs plans sont possibles, lequel est le moins coûteux par rapport au nombre d’appels de la fonction et au nombre d’enregistrements qu’elle retourne.
Parallélisation
- Fonctions uniquement
- La fonction peut-elle être exécutée en parallèle ?
PARALLEL UNSAFE(défaut)PARALLEL RESTRICTEDPARALLEL SAFE
PARALLEL UNSAFE indique que la fonction ne peut pas être exécutée dans le mode parallèle. La présence d’une fonction de ce type dans une requête SQL force un plan d’exécution en série. C’est la valeur par défaut.
Une fonction est non parallélisable si elle modifie l’état d’une base ou si elle fait des changements sur la transaction.
PARALLEL RESTRICTED indique que la fonction peut être exécutée en mode parallèle mais l’exécution est restreinte au processus principal d’exécution.
Une fonction peut être déclarée comme restreinte si elle accède aux tables temporaires, à l’état de connexion des clients, aux curseurs, aux requêtes préparées.
PARALLEL SAFE indique que la fonction s’exécute correctement dans le mode parallèle sans restriction.
En général, si une fonction est marquée sûre ou restreinte à la parallélisation alors qu’elle ne l’est pas, elle pourrait renvoyer des erreurs ou fournir de mauvaises réponses lorsqu’elle est utilisée dans une requête parallèle.
En cas de doute, les fonctions doivent être marquées comme UNSAFE, ce qui correspond à la valeur par défaut.
Utilisation de fonctions dans les index
- Fonctions uniquement !
IMMUTABLE | STABLE | VOLATILE- Ce mode précise la « volatilité » de la fonction.
- Permet de réduire le nombre d’appels
- Index : fonctions immutables uniquement (sinon problèmes !)
On peut indiquer à PostgreSQL le niveau de volatilité (ou de stabilité) d’une fonction. Ceci permet d’aider PostgreSQL à optimiser les requêtes utilisant ces fonctions, mais aussi d’interdire leur utilisation dans certains contextes.
Une fonction est « immutable » si son exécution ne dépend que de ses paramètres. Elle ne doit donc dépendre ni du contenu de la base (pas de SELECT, ni de modification de donnée de quelque sorte), ni d’aucun autre élément qui ne soit pas un de ses paramètres. Les fonctions arithmétiques simples (+, *, abs…) sont immutables.
À l’inverse, now() n’est évidemment pas immutable. Une fonction sélectionnant des données d’une table non plus. to_char() n’est pas non plus immutable, car son comportement dépend des paramètres de session, par exemple to_char(timestamp with time zone, text) dépend du paramètre de session timezone…
Une fonction est « stable » si son exécution donne toujours le même résultat sur toute la durée d’un ordre SQL, pour les mêmes paramètres en entrée. Cela signifie que la fonction ne modifie pas les données de la base. Une fonction n’exécutant que des SELECT sur des tables (pas des fonctions !) sera stable. to_char() est stable. L’optimiseur peut réduire ainsi le nombre d’appels sans que ce soit en pratique toujours le cas.
Une fonction est « volatile » dans tous les autres cas. random() est volatile. Une fonction volatile peut même modifier les donneés. Une fonction non déclarée comme stable ou immutable est volatile par défaut.
La volatilité des fonctions intégrées à PostgreSQL est déjà définie. C’est au développeur de préciser la volatilité des fonctions qu’il écrit. Ce n’est pas forcément évident. Une erreur peut poser des problèmes quand le plan est mis en cache, ou, on le verra, dans des index.
Quelle importance cela a-t-il ?
Prenons une table d’exemple sur les heures de l’année 2020 :
Définissons une fonction un peu naïve ramenant le premier jour du mois, volatile faute de mieux :
Demandons juste le plan d’un appel ne portant que sur le dernier jour :
Le nombre de lignes attendues (2928) est le tiers de la table, alors que nous ne demandons que le dernier mois. Il s’agit de l’estimation forfaitaire que PostgreSQL utilise faute d’informations sur ce que va retourner la fonction.
Demander à voir le résultat mène à l’affichage de milliers de NOTICE : la fonction est appelée à chaque ligne pour calculer s’il faut filtrer la valeur. En effet, une fonction volatile sera systématiquement exécutée à chaque appel, et, selon le plan, ce peut être pour chaque ligne parcourue !
Cependant notre fonction ne fait que des calculs à partir du paramètre, sans effet de bord. Déclarons-la donc stable :
Une fonction stable peut en théorie être remplacée par son résultat pendant l’exécution de la requête. Mais c’est impossible de le faire plus tôt, car on ne sait pas forcément dans quel contexte la fonction va être appelée (par exemple, en cas de requête préparée, les paramètres de la session ou les données de la base peuvent même changer entre la planification et l’exécution).
Dans notre cas, le même EXPLAIN simple mène à ceci :
Comme il s’agit d’un simple EXPLAIN, la requête n’est pas exécutée. Or le message NOTICE est renvoyé : la fonction est donc exécutée pour une simple planification. Un appel unique suffit, puisque la valeur d’une fonction stable ne change pas pendant toute la durée de la requête pour les mêmes paramètres (ici une constante). Cet appel permet d’affiner la volumétrie des valeurs attendues, ce qui peut avoir un impact énorme.
Cependant, à l’exécution, les NOTICE apparaîtront pour indiquer que la fonction est à nouveau appelée à chaque ligne. Pour qu’un seul appel soit effectué pour toute la requête, il faudrait déclarer la fonction comme immutable, ce qui serait faux, puisqu’elle dépend implicitement du fuseau horaire.
Dans l’idéal, une fonction immutable peut être remplacée par son résultat avant même la planification d’une requête l’utilisant. C’est le cas avec les calculs arithmétiques par exemple :
La valeur est substituée très tôt, ce qui permet de les comparer aux statistiques :
Pour forcer un appel unique quand on sait que la fonction renverra une constante, du moins le temps de la requête, même si elle est volatile, une astuce est de signifier à l’optimiseur qu’il n’y aura qu’une seule valeur de comparaison, même si on ne sait pas laquelle :
On note qu’il n’y a qu’un appel. On comprend donc l’intérêt de se poser la question à l’écriture de chaque fonction.
La volatilité est encore plus importante quand il s’agit de créer des fonctions sur index :
Ceci n’est possible que si la fonction est immutable. En effet, si le résultat de la fonction dépend de l’état de la base ou d’autres paramètres, la fonction exécutée au moment de la création de la clé d’index pourrait ne plus retourner le même résultat quand viendra le moment de l’interroger. PostgreSQL n’acceptera donc que les fonctions immutables dans la déclaration des index fonctionnels.
Déclarer hâtivement une fonction comme immutable juste pour pouvoir l’utiliser dans un index est dangereux : en cas d’erreur, les résultats d’une requête peuvent alors dépendre du plan d’exécution, selon que les index seront utilisés ou pas !
Cela est particulièrement fréquent quand les fuseaux horaires ou les dictionnaires sont impliqués. Vérifiez bien que vous n’utilisez que des fonctions immutables dans les index fonctionnels, les pièges sont nombreux.
Par exemple, si l’on veut une version immutable de la fonction précédente, il faut fixer le fuseau horaire dans l’appel à date_trunc. En effet, on peut voir avec df+ date_trunc que la seule version immutable de date_trunc n’accepte que des timestamp (sans fuseau), et en renvoie un. Notre fonction devient donc :
Testons avec une date dans les dernières heures de septembre en Alaska, qui correspond au tout début d’octobre en temps universel, et par exemple aussi au Japon :
Malgré les différences d’affichage dues au fuseau horaire, c’est bien le même moment (la première seconde d’octobre en temps universel) qui est retourné par la fonction.
Pour une fonction aussi simple, la version SQL est même préférable :
Enfin, la volatilité a également son importance lors d’autres opérations d’optimisation, comme l’exclusion de partitions. Seules les fonctions immutables sont compatibles avec le partition pruning effectué à la planification, mais les fonctions stable sont éligibles au dynamic partition pruning (à l’exécution) apparu avec PostgreSQL 11.
Conclusion
- Grand nombre de structure de contrôle (test, boucle, etc.)
- Facile à utiliser et à comprendre
Pour aller plus loin
- Documentation officielle
- « Chapitre 40. PL/pgSQL - Langage de procédures SQL »
- Formation Dalibo : https://dali.bo/p2_html
- variadic, routines polymorphes
- triggers, tables de transition
- curseurs
- gestion des erreurs
- sécurité
- optimisation
La documentation officielle sur le langage PL/pgSQL peut être consultée en français à cette adresse.
Questions
Quiz
Travaux pratiques
La version en ligne des solutions de ces TP est disponible sur https://dali.bo/p1_solutions.
L’exercice sur les index fonctionnels utilise la base magasin. Si vous ne l’avez pas déjà, la base magasin (dump de 96 Mo, pour 667 Mo sur le disque au final) peut être téléchargée et restaurée comme suit dans une nouvelle base magasin :
Les données sont dans deux schémas, magasin et facturation. Penser au search_path.
Pour ce TP, figer les paramètres suivants :
Hello
But : Premières fonctions
Écrire une fonction
hello()qui renvoie la chaîne de caractère « Hello World! » en SQL.
Écrire une fonction
hello_pl()qui renvoie la chaîne de caractère « Hello World! » en PL/pgSQL.
Comparer les coûts des deux plans d’exécutions de ces requêtes. Expliquer ces coûts.
Division
But : Fonction avec calcul simple
Écrire en PL/pgSQL une fonction de division appelée
division. Elle acceptera en entrée deux arguments de type entier et renverra un nombre réel (numeric).
Écrire cette même fonction en SQL.
Comment corriger le problème de la division par zéro ? Écrire cette nouvelle fonction dans les deux langages. (Conseil : dans ce genre de calcul impossible, il est possible d’utiliser la constante
NaN(Not A Number) ).
SELECT sur des tables dans les fonctions
But : Utiliser une table à l’intérieur d’une fonction
Ce TP utilise les tables de la base employes_services. Si vous n’avez pas déjà la base employes, son script de création se télécharge et s’installe ainsi :
Les quelques tables occupent environ 80 Mo sur le disque.
Créer une fonction qui ramène le nombre d’employés embauchés une année donnée (à partir du champ
employes.date_embauche).
Utiliser la fonction
generate_series()pour lister le nombre d’embauches pour chaque année entre 2000 et 2010.
Créer une fonction qui fait la même chose avec deux années en paramètres une boucle
FOR … LOOP,RETURNS TABLEetRETURN NEXT.
Multiplication
But : Fonctions avec de nombreuses conditions, des manipulations de types, et un message.
Écrire une fonction de multiplication dont les arguments sont des chiffres en toute lettre, inférieurs ou égaux à « neuf ». Par exemple,
multiplication ('deux','trois')doit renvoyer 6.
Si ce n’est déjà fait, faire en sorte que
multiplicationappelle une autre fonction pour faire la conversion de texte en chiffre, et n’effectue que le calcul.
Essayer de multiplier « deux » par 4. Qu’obtient-on et pourquoi ?
Corriger la fonction pour tomber en erreur si un argument est numérique (utiliser
RAISE EXCEPTION <message>).
Salutations
But : Fonction plus complexe
Écrire une fonction en PL/pgSQL qui prend en argument le nom de l’utilisateur, puis lui dit « Bonjour » ou « Bonsoir » suivant l’heure de la journée. Utiliser la fonction
to_char().
Écrire la même fonction avec un paramètre
OUT.
Pour calculer l’heure courante, utiliser plutôt la fonction
extract.
Réécrire la fonction en SQL.
Inversion de chaîne
But : Manipuler des chaînes
Écrire une fonction
inverserqui inverse une chaîne (pour « toto » en entrée, afficher « otot » en sortie), à l’aide d’une boucleWHILEet des fonctionschar_lengthetsubstring.
Jours fériés
But : Calculs complexes avec des dates
Le calcul de la date de Pâques est complexe. On peut écrire la fonction suivante :
Principe : Soit m l’année. On calcule successivement :
- le reste de
m/19: c’est la valeur dea. - le reste de
m/4: c’est la valeur deb. - le reste de
m/7: c’est la valeur dec. - le reste de
(19a + p)/30: c’est la valeur ded. - le reste de
(2b + 4c + 6d + q)/7: c’est la valeur dee.
Les valeurs de p et de q varient de 100 ans en 100 ans. De 2000 à 2100, p vaut 24, q vaut 5. La date de Pâques est le (22 + d + e) mars ou le (d + e - 9) avril.
Afficher les dates de Pâques de 2018 à 2025.
Écrire une fonction qui calcule la date de l’Ascension, soit le jeudi de la sixième semaine après Pâques. Pour simplifier, on peut aussi considérer que l’Ascension se déroule 39 jours après Pâques.
Pour écrire une fonction qui renvoie tous les jours fériés d’une année (libellé et date), en France métropolitaine :
- Prévoir un paramètre supplémentaire pour l’Alsace-Moselle, où le Vendredi saint (précédant le dimanche de Pâques) et le 26 décembre sont aussi fériés (ou toute autre variation régionale).
- Cette fonction doit renvoyer plusieurs lignes : utiliser
RETURN NEXT.- Plusieurs variantes sont possibles : avec
SETOF record, avec des paramètresOUT, ou avecRETURNS TABLE (libelle, jour).- Enfin, il est possible d’utiliser
RETURN QUERY.
Index fonctionnels
But : Cas d’usage d’un index fonctionnel
Pour répondre aux exigences de stockage, l’application a besoin de pouvoir trouver rapidement les produits dont le volume est compris entre certaines bornes (nous négligeons ici le facteur de forme, qui est problématique dans le cadre d’un véritable stockage en entrepôt !).
Écrire une requête permettant de renvoyer l’ensemble des produits (table
magasin.produits) dont le volume ne dépasse pas 1 litre (les unités de longueur sont en mm, 1 litre = 1 000 000 mm³).
Quel index permet d’optimiser cette requête ? (Utiliser une fonction est possible, mais pas obligatoire.)
Travaux pratiques (solutions)
Hello
Écrire une fonction
hello()qui renvoie la chaîne de caractère « Hello World! » en SQL.
Écrire une fonction
hello_pl()qui renvoie la chaîne de caractère « Hello World! » en PL/pgSQL.
Comparer les coûts des deux plans d’exécutions de ces requêtes. Expliquer ces coûts.
Requêtage :
Par défaut, si on ne précise pas le coût (COST) d’une fonction, cette dernière a un coût par défaut de 100. Ce coût est à multiplier par la valeur du paramètre cpu_operator_cost, par défaut à 0,0025. Le coût total d’appel de la fonction hello_pl est donc par défaut de :
100*cpu_operator_cost + cpu_tuple_cost
Ce n’est pas valable pour la fonction en SQL pur, qui est ici intégrée à la requête.
Division
Écrire en PL/pgSQL une fonction de division appelée
division. Elle acceptera en entrée deux arguments de type entier et renverra un nombre réel (numeric).
Attention, sous PostgreSQL, la division de deux entiers est par défaut entière : il faut donc transtyper.
Écrire cette même fonction en SQL.
Comment corriger le problème de la division par zéro ? Écrire cette nouvelle fonction dans les deux langages. (Conseil : dans ce genre de calcul impossible, il est possible d’utiliser la constante
NaN(Not A Number) ).
Le problème se présente ainsi :
Pour la version en PL :
Pour la version en SQL :
SELECT sur des tables dans les fonctions
Ce TP utilise les tables de la base employes_services. Si vous n’avez pas déjà la base employes, son script de création se télécharge et s’installe ainsi :
Les quelques tables occupent environ 80 Mo sur le disque.
Créer une fonction qui ramène le nombre d’employés embauchés une année donnée (à partir du champ
employes.date_embauche).
Test :
Utiliser la fonction
generate_series()pour lister le nombre d’embauches pour chaque année entre 2000 et 2010.
Créer une fonction qui fait la même chose avec deux années en paramètres une boucle
FOR … LOOP,RETURNS TABLEetRETURN NEXT.
Le nom de la fonction a été choisi identique à la précédente, mais avec des paramètres différents. Cela ne gêne pas le requêtage :
Multiplication
Écrire une fonction de multiplication dont les arguments sont des chiffres en toute lettre, inférieurs ou égaux à « neuf ». Par exemple,
multiplication ('deux','trois')doit renvoyer 6.
Test :
Si ce n’est déjà fait, faire en sorte que
multiplicationappelle une autre fonction pour faire la conversion de texte en chiffre, et n’effectue que le calcul.
Essayer de multiplier « deux » par 4. Qu’obtient-on et pourquoi ?
Par défaut, les variables internes à la fonction valent NULL. Rien n’est prévu pour affecter le second argument, on obtient donc NULL en résultat.
Corriger la fonction pour tomber en erreur si un argument est numérique (utiliser
RAISE EXCEPTION <message>).
Salutations
Écrire une fonction en PL/pgSQL qui prend en argument le nom de l’utilisateur, puis lui dit « Bonjour » ou « Bonsoir » suivant l’heure de la journée. Utiliser la fonction
to_char().
Test :
Écrire la même fonction avec un paramètre
OUT.
Elle s’utilise de la même manière :
Pour calculer l’heure courante, utiliser plutôt la fonction
extract.
Réécrire la fonction en SQL.
Le CASE … WHEN remplace aisément un IF … THEN :
Inversion de chaîne
Écrire une fonction
inverserqui inverse une chaîne (pour « toto » en entrée, afficher « otot » en sortie), à l’aide d’une boucleWHILEet des fonctionschar_lengthetsubstring.
Jours fériés
La fonction suivante calcule la date de Pâques d’une année :
Afficher les dates de Pâques de 2018 à 2025.
Écrire une fonction qui calcule la date de l’Ascension, soit le jeudi de la sixième semaine après Pâques. Pour simplifier, on peut aussi considérer que l’Ascension se déroule 39 jours après Pâques.
Version complexe :
Version simple :
Test :
Pour écrire une fonction qui renvoie tous les jours fériés d’une année (libellé et date), en France métropolitaine :
- Prévoir un paramètre supplémentaire pour l’Alsace-Moselle, où le Vendredi saint (précédant le dimanche de Pâques) et le 26 décembre sont aussi fériés (ou toute autre variation régionale).
- Cette fonction doit renvoyer plusieurs lignes : utiliser
RETURN NEXT.- Plusieurs variantes sont possibles : avec
SETOF record, avec des paramètresOUT, ou avecRETURNS TABLE (libelle, jour).- Enfin, il est possible d’utiliser
RETURN QUERY.
Version avec SETOF record :
Le requêtage implique de nommer les colonnes :
Version avec paramètres OUT :
Une autre forme d’écriture possible consiste à indiquer les deux colonnes de retour comme des paramètres OUT :
La fonction s’utilise alors de façon simple :
Version avec RETURNS TABLE :
Seule la déclaration en début diffère de la version avec les paramètres OUT :
L’utilisation est aussi simple que la version précédente.
Version avec RETURN QUERY :
C’est peut-être la version la plus compacte :
Index fonctionnel
Ce TP utilise la base magasin.
Écrire une requête permettant de renvoyer l’ensemble des produits (table
magasin.produits) dont le volume ne dépasse pas 1 litre (les unités de longueur sont en mm, 1 litre = 1 000 000 mm³).
Concernant le volume des produits, la requête est assez simple :
Quel index permet d’optimiser cette requête ? (Utiliser une fonction est possible, mais pas obligatoire.)
L’option la plus simple est de créer l’index de cette façon, sans avoir besoin d’une fonction :
En général, il est plus propre de créer une fonction. On peut passer la ligne entière en paramètre pour éviter de fournir 3 paramètres. Il faut que cette fonction soit IMMUTABLE pour être indexable :
(Elle est même PARALLEL SAFE pour la même raison qu’elle est IMMUTABLE : elle dépend uniquement des données de la table.)
On peut ensuite indexer le résultat de cette fonction :
Il est ensuite possible d’écrire la requête de plusieurs manières, la fonction étant ici écrite en SQL et non en PL/pgSQL ou autre langage procédural :
En effet, l’optimiseur est capable de « regarder » à l’intérieur de la fonction SQL pour déterminer que les clauses sont les mêmes, ce qui n’est pas vrai pour les autres langages.
En revanche, la requête suivante, où la multiplication est faite dans un ordre différent, n’utilise pas l’index :
et c’est notamment pour cette raison qu’il est plus propre d’utiliser la fonction.
De part l’origine « relationnel-objet » de PostgreSQL, on peut même écrire la requête de la manière suivante :
Navigation
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4 PL/pgSQL avancé
PL/pgSQL avancé
Préambule
Au menu
- Routines « variadic » et polymorphes
- Fonctions trigger
- Curseurs
- Récupérer les erreurs
- Messages d’erreur dans les logs
- Sécurité
- Optimisation
- Problèmes fréquents
Objectifs
- Connaître la majorité des possibilités de PL/pgSQL
- Les utiliser pour étendre les fonctionnalités de la base
- Écrire du code robuste
- Éviter les pièges de sécurité
- Savoir optimiser une routine
Routines variadic
Routines variadic : introduction
- Permet de créer des routines avec un nombre d’arguments variables
- … mais du même type
L’utilisation du mot clé VARIADIC dans la déclaration des routines permet d’utiliser un nombre variable d’arguments dans la mesure où tous les arguments optionnels sont du même type de données. Ces arguments sont passés à la fonction sous forme de tableau d’arguments du même type.
Il n’est pas possible d’utiliser d’autres arguments en entrée à la suite d’un paramètre VARIADIC.
Routines variadic : exemple
Récupérer le minimum d’une liste :
Quelques explications sur cette fonction :
- SQL est un langage de routines stockées
- une routine SQL ne contient que des ordres SQL exécutés séquentiellements
- le résultat de la fonction est le résultat du dernier ordre
generate_subscript()prend un tableau en premier paramètre et la dimension de ce tableau (un tableau peut avoir plusieurs dimensions), et elle retourne une série d’entiers allant du premier au dernier indice du tableau dans cette dimension- g(i) est un alias :
generate_subscriptsest une SRF (set-returning function, retourne unSETOF), g est donc le nom de l’alias de table, et i le nom de l’alias de colonne.
Routines variadic : exemple PL/pgSQL
- En PL/pgSQL, cette fois-ci
- Démonstration de
FOREACH xxx IN ARRAY aaa LOOP - Précédemment, obligé de convertir le tableau en relation pour boucler (
unnest)
En PL/pgSQL, il est possible d’utiliser une boucle FOREACH pour parcourir directement le tableau des arguments optionnels.
Auparavant, il fallait développer le tableau avec la fonction unnest() pour réaliser la même opération.
Routines polymorphes
Routines polymorphes : introduction
- Typer les variables oblige à dupliquer les routines communes à plusieurs types
- PostgreSQL propose des types polymorphes
- Le typage se fait à l’exécution
Pour pouvoir utiliser la même fonction en utilisant des types différents, il est nécessaire de la redéfinir avec les différents types autorisés en entrée. Par exemple, pour autoriser l’utilisation de données de type integer ou float en entrée et retournés par une même fonction, il faut la dupliquer.
L’utilisation de types polymorphes permet d’éviter ce genre de duplications fastidieuses.
Routines polymorphes : anyelement
- Remplace tout type de données simple ou composite
- pour les paramètres en entrée comme pour les paramètres en sortie
- Tous les paramètres et type de retour de type
anyelementse voient attribués le même type - Donc un seul type pour tous les
anyelementautorisés - Paramètre spécial
$0: du type attribué aux élémentsanyelement
Routines polymorphes : anyarray
anyarrayremplace tout tableau de type de données simple ou composite- pour les paramètres en entrée comme pour les paramètres en sortie
- Le typage se fait à l’exécution
- Tous les paramètres de type
anyarrayse voient attribués le même type
Routines polymorphes : exemple
L’addition est un exemple fréquent :
Routines polymorphes : tests
L’opérateur + étant défini pour les entiers comme pour les numeric, la fonction ne pose aucun problème pour ces deux types de données, et retourne une donnée du même type que les données d’entrée.
Routines polymorphes : problème
- Attention lors de l’utilisation de type polymorphe…
Le typage n’étant connu qu’à l’exécution, c’est aussi à ce moment que se déclenchent les erreurs.
De même, l’affectation du type unique pour tous les éléments se fait sur la base du premier élément, ainsi :
génère une erreur car du premier argument est déduit le type integer, ce qui n’est évidement pas le cas du deuxième. Il peut donc être nécessaire d’utiliser une conversion explicite pour résoudre ce genre de problématique.
Fonctions trigger
Fonctions trigger : introduction
- Fonction stockée
- Action déclenchée par
INSERT(incluantCOPY),UPDATE,DELETE,TRUNCATE - Mode par ligne ou par instruction
- Exécution d’une fonction
Un trigger est une spécification précisant que la base de données doit exécuter une fonction particulière quand un certain type d’opération est traité. Les fonctions trigger peuvent être définies pour s’exécuter avant ou après une commande INSERT, UPDATE, DELETE ou TRUNCATE.
La fonction trigger doit être définie avant que le trigger lui-même puisse être créé. La fonction trigger doit être déclarée comme une fonction ne prenant aucun argument et retournant un type trigger.
Une fois qu’une fonction trigger est créée, le trigger est créé avec CREATE TRIGGER. La même fonction trigger est utilisable par plusieurs triggers.
Un trigger TRUNCATE ne peut utiliser que le mode par instruction, contrairement aux autres triggers pour lesquels vous avez le choix entre « par ligne » et « par instruction ».
Enfin, l’instruction COPY est traitée comme s’il s’agissait d’une commande INSERT.
À noter que les problématiques de visibilité et de volatilité depuis un trigger sont assez complexes dès lors que l’on lit ou modifie les données. Voir la documentation pour plus de détails à ce sujet.
Fonctions trigger : variables (1/5)
OLD:- type de données
RECORDcorrespondant à la ligne avant modification - valable pour un
DELETEet unUPDATE
- type de données
NEW:- type de données
RECORDcorrespondant à la ligne après modification - valable pour un
INSERTet unUPDATE
- type de données
Fonctions trigger : variables (2/5)
- Ces deux variables sont valables uniquement pour les triggers en mode ligne
- pour les triggers en mode instruction, utiliser les tables de transition
- Accès aux champs par la notation pointée
NEW.champ1pour accéder à la nouvelle valeur dechamp1
Fonctions trigger : variables (3/5)
TG_NAME- nom du trigger qui a déclenché l’appel de la fonction
TG_WHEN- chaîne valant
BEFORE,AFTERouINSTEAD OFsuivant le type du trigger
- chaîne valant
TG_LEVEL- chaîne valant
ROWouSTATEMENTsuivant le mode du trigger
- chaîne valant
TG_OP- chaîne valant
INSERT,UPDATE,DELETE,TRUNCATEsuivant l’opération qui a déclenché le trigger
- chaîne valant
Fonctions trigger : variables (4/5)
TG_RELIDOIDde la table qui a déclenché le trigger
TG_TABLE_NAME- nom de la table qui a déclenché le trigger
TG_TABLE_SCHEMA- nom du schéma contenant la table qui a déclenché le trigger
Vous pourriez aussi rencontrer dans du code la variable TG_RELNAME. C’est aussi le nom de la table qui a déclenché le trigger. Attention, cette variable est obsolète, il est préférable d’utiliser maintenant TG_TABLE_NAME.
Fonctions trigger : variables (5/5)
TG_NARGS- nombre d’arguments donnés à la fonction trigger
TG_ARGV- les arguments donnés à la fonction trigger (le tableau commence à 0)
La fonction trigger est déclarée sans arguments mais il est possible de lui en passer dans la déclaration du trigger. Dans ce cas, il faut utiliser les deux variables ci-dessus pour y accéder. Attention, tous les arguments sont convertis en texte. Il faut donc se cantonner à des informations simples, sous peine de compliquer le code.
Fonctions trigger : retour
- Une fonction trigger a un type de retour spécial :
trigger - Trigger
BEFORE FOR EACH ROW:- si retour
NULL: annulation de l’opération, sans erreur, la transaction continue - modification possible de
NEW BEFORE DELETE:NEWestNULL, retournerOLDBEFORE INSERT:OLDestNULL, retournerNEW
- si retour
- Trigger
AFTER:- valeur de retour ignorée (même
NULL)
- valeur de retour ignorée (même
- Trigger
FOR EACH STATEMENT:- valeur de retour ignorée, renvoyer
NULL
- valeur de retour ignorée, renvoyer
RAISE EXCEPTIONtoujours possible, interrompt la transaction
Une fonction trigger retourne le type spécial trigger. Pour cette raison, ces fonctions ne peuvent être utilisées que dans le contexte d’un ou plusieurs triggers.
Pour pouvoir être utilisée comme valeur de retour dans la fonction (avec RETURN), une variable doit être de structure identique à celle de la table sur laquelle le trigger a été déclenché. Les variables spéciales OLD (ancienne valeur avant application de l’action à l’origine du déclenchement) et NEW (nouvelle valeur après application de l’action) sont également disponibles, utilisables et même modifiables.
Trigger BEFORE … FOR EACH ROW :
La valeur de retour d’un trigger de type ligne déclenché avant l’opération peut changer complètement l’effet de la commande.
Il est possible de changer les valeurs de la nouvelle ligne créée par une action INSERT ou UPDATE en modifiant NEW directement, puis en faisant RETURN NEW.
Il est également possible d’annuler complètement l’action sur la ligne, sans erreur en retournant NULL. Cette annulation ne vaut que pour la ligne, et la transaction continue normalement. Les triggers ne sont plus déclenchés pour cette ligne.
Attention ! Dans le cas d’une fonction trigger BEFORE DELETE, il faut prendre en compte que NEW contient NULL, et en conséquence RETURN NEW provoque l’annulation du DELETE ! Dans ce cas, la convention est de faire un RETURN OLD pour poursuivre, ou RETURN NULL pour une annulation explicite.
Trigger AFTER … FOR EACH ROW et FOR EACH STATEMENT :
En revanche, la valeur de retour utilisée n’a pas d’effet dans les cas des triggers ROW et AFTER, et des triggers FOR EACH STATEMENT (par exemple les triggers sur TRUNCATE ou les triggers utilisant les tables de transition). La documentation conseille alors de toujours retourner NULL.
Dans ces cas, il reste possible d’annuler l’action en remontant une erreur à l’exécution de la fonction (RAISE EXCEPTION). Mais cela va annuler toute la transaction.
Fonctions trigger : exemple - 1
- Horodater une opération sur une ligne
Fonctions trigger : exemple - 2
Options de CREATE TRIGGER
CREATE TRIGGER permet quelques variantes :
CREATE TRIGGER name WHEN ( condition )CREATE TRIGGER name BEFORE UPDATE OF colx ON my_tableCREATE CONSTRAINT TRIGGER: exécuté qu’au moment de la validation de la transactionCREATE TRIGGER view_insert INSTEAD OF INSERT ON my_view
- On peut ne déclencher un trigger que si une condition est vérifiée. Cela simplifie souvent le code du trigger, et gagne en performances : plus besoin pour le moteur d’aller exécuter la fonction.
- On peut ne déclencher un trigger que si une colonne spécifique a été modifiée. Il ne s’agit donc que de triggers sur
UPDATE. Encore un moyen de simplifier le code et de gagner en performances en évitant les déclenchements inutiles. - On peut créer un trigger en le déclarant comme étant un trigger de contrainte. Il peut alors être deferrable, deferred, comme tout autre contrainte, c’est-à-dire n’être exécuté qu’au moment de la validation de la transaction, ce qui permet de ne vérifier les contraintes implémentées par le trigger qu’au moment de la validation finale.
- On peut créer un trigger sur une vue. C’est un trigger
INSTEAD OF, qui permet de programmer de façon efficace lesINSERT/UPDATE/DELETE/TRUNCATEsur les vues. Auparavant, il fallait passer par le système de règles (RULES), complexe et sujet à erreurs.
Tables de transition
- Pour les triggers de type
AFTERet de niveau statement - Possibilité de stocker les lignes avant et/ou après modification
REFERENCING OLD TABLEREFERENCING NEW TABLE
- Par exemple :
Dans le cas d’un trigger en mode instruction, il n’est pas possible d’utiliser les variables OLD et NEW car elles ciblent une seule ligne. Pour cela, le standard SQL parle de tables de transition.
Exemple :
Nous allons créer une table t1 qui portera le trigger et une table archives qui aura pour but de récupérer les enregistrements supprimés de la table t1.
Maintenant, il faut créer le code de la procédure stockée :
Et ajouter le trigger sur la table t1 :
Maintenant, insérons un million de ligne dans t1 puis supprimons-les :
La suppression avec le trigger prend 2 secondes. Il est possible de connaître le temps à supprimer les lignes et le temps à exécuter le trigger en utilisant l’ordre EXPLAIN ANALYZE :
Donc la suppression des lignes met 0,7 seconde alors que l’exécution du trigger met 1,5 seconde.
Pour comparer, voici l’ancienne façon de faire (configuration d’un trigger en mode ligne) :
Donc avec un trigger en mode ligne, la suppression du million de lignes met presque 9 secondes à s’exécuter, dont 7,7 pour l’exécution du trigger. Sur le trigger en mode instruction, il faut compter 2,2 secondes, dont 1,5 sur le trigger. Les tables de transition nous permettent de gagner en performance.
Le gros intérêt des tables de transition est le gain en performance que cela apporte.
Curseurs
Curseurs : introduction
- Exécuter une requête en une fois peut ramener beaucoup de résultats
- Tout ce résultat est en mémoire
- risque de dépassement mémoire
- La solution : les curseurs
- Un curseur permet d’exécuter la requête sur le serveur mais de ne récupérer les résultats que petit bout par petit bout
- Dans une transaction ou une routine
À noter que la notion de curseur existe aussi en SQL pur, sans passer par une routine PL/pgSQL. On les crée en utilisant la commande DECLARE, et les règles de manipulation sont légèrement différentes (on peut par exemple créer un curseur WITH HOLD, qui persistera après la fin de la transaction). Voir la documentation pour plus d’informations à ce sujet : https://docs.postgresql.fr/current/sql-declare.html
Curseurs : déclaration d’un curseur
- Avec le type refcursor
- Avec la pseudo-instruction
CURSOR FOR - Avec une requête paramétrée
- Exemples :
La première forme permet la création d’un curseur non lié à une requête.
Curseurs : ouverture d’un curseur
- Lier une requête à un curseur :
- Plan de la requête mis en cache
- Lier une requête dynamique à un curseur
Voici un exemple de lien entre une requête et un curseur :
Et voici un exemple d’utilisation d’une requête dynamique :
Curseurs : ouverture d’un curseur lié
- Instruction SQL :
OPEN curseur(arguments) - Permet d’ouvrir un curseur déjà lié à une requête
- Impossible d’ouvrir deux fois le même curseur
- Plan de la requête mise en cache
- Exemple
Curseurs : récupération des données
- Instruction SQL :
- Récupère la prochaine ligne
- FOUND indique si cette nouvelle ligne a été récupérée
- Cible est
- une variable RECORD
- une variable ROW
- un ensemble de variables séparées par des virgules
Curseurs : récupération des données
directionduFETCH:NEXT,PRIORFIRST,LASTABSOLUTE nombre,RELATIVE nombre- nombre
ALLFORWARD,FORWARD nombre,FORWARD ALLBACKWARD,BACKWARD nombre,BACKWARD ALL
Curseurs : modification des données
- Mise à jour d’une ligne d’un curseur :
- Suppression d’une ligne d’un curseur :
Attention, ces différentes syntaxes ne modifient pas les données dans le curseur en mémoire, mais font réellement la modification dans la table. L’emplacement actuel du curseur est utilisé ici pour identifier la ligne correspondante à mettre à jour.
Curseurs : fermeture d’un curseur
- Instruction SQL :
CLOSE curseur - Ferme le curseur
- Permet de récupérer de la mémoire
- Permet aussi de réouvrir le curseur
Curseurs : renvoi d’un curseur
- Fonction renvoyant une valeur de type
refcursor - Permet donc de renvoyer plusieurs valeurs
Voici un exemple d’utilisation d’une référence de curseur retournée par une fonction :
Gestion des erreurs
Gestion des erreurs : introduction
- Sans exceptions :
- toute erreur provoque un arrêt de la fonction
- toute modification suite à une instruction SQL (
INSERT,UPDATE,DELETE) est annulée - d’où l’ajout d’une gestion personnalisée des erreurs avec le concept des exceptions
Gestion des erreurs : une exception
- La fonction comporte un bloc supplémentaire,
EXCEPTION:
Gestion des erreurs : flot dans une fonction
- L’exécution de la fonction commence après le
BEGIN - Si aucune erreur ne survient, le bloc
EXCEPTIONest ignoré - Si une erreur se produit
- tout ce qui a été modifié dans la base dans le bloc est annulé
- les variables gardent par contre leur état
- l’exécution passe directement dans le bloc de gestion de l’exception
Gestion des erreurs : flot dans une exception
- Recherche d’une condition satisfaisante
- Si cette condition est trouvée
- exécution des instructions correspondantes
- Si aucune condition n’est compatible
- sortie du bloc
BEGIN/ENDcomme si le bloc d’exception n’existait pas - passage de l’exception au bloc
BEGIN/ENDcontenant (après annulation de ce que ce bloc a modifié en base)
- sortie du bloc
- Dans un bloc d’exception, les instructions
INSERT,UPDATE,DELETEde la fonction ont été annulées - Dans un bloc d’exception, les variables locales de la fonction ont gardé leur ancienne valeur
Gestion des erreurs : codes d’erreurs
SQLSTATE: code d’erreurSQLERRM: message d’erreur- Par exemple :
Data Exception: division par zéro, overflow, argument invalide pour certaines fonctions, etc.Integrity Constraint Violation: unicité, CHECK, clé étrangère, etc.Syntax ErrorPL/pgSQL Error:RAISE EXCEPTION, pas de données, trop de lignes, etc.
- Les erreurs sont contenues dans des classes d’erreurs plus génériques, qui peuvent aussi être utilisées
Toutes les erreurs sont référencées dans la documentation
Attention, des codes d’erreurs nouveaux apparaissent à chaque version.
La classe data_exception contient de nombreuses erreurs, comme datetime_field_overflow, invalid_escape_character, invalid_binary_representation… On peut donc, dans la déclaration de l’exception, intercepter toutes les erreurs de type data_exception d’un coup, ou une par une.
L’instruction GET STACKED DIAGNOSTICS permet d’avoir une vision plus précise de l’erreur récupéré par le bloc de traitement des exceptions. La liste de toutes les informations que l’on peut collecter est disponible dans la documentation .
La démonstration ci-dessous montre comment elle peut être utilisée.
Messages d’erreurs : RAISE - 1
- Envoyer une trace dans les journaux applicatifs et/ou vers le client
RAISE niveau message
- Niveau correspond au niveau d’importance du message
DEBUG,LOG,INFO,NOTICE,WARNING,EXCEPTION
- Message est la trace à enregistrer
- Message dynamique… tout signe
%est remplacé par la valeur indiquée après le message - Champs
DETAILetHINTdisponibles
Il convient de noter qu’un message envoyé de cette manière ne fera pas partie de l’éventuel résultat d’une fonction, et ne sera donc pas exploitable en SQL. Pour cela, il faut utiliser l’instruction RETURN avec un type de retour approprié.
Le traitement des messages de ce type et leur destination d’envoi sont contrôlés par le serveur à l’aide des paramètres log_min_messages et client_min_messages.
Messages d’erreurs : RAISE - 2
Exemples :
Les autres niveaux pour RAISE ne sont que des messages, sans déclenchement d’exception.
Messages d’erreurs : configuration des logs
- Deux paramètres importants pour les traces
log_min_messages- niveau minimum pour que la trace soit enregistrée dans les journaux
client_min_messages- niveau minimum pour que la trace soit envoyée au client
- Dans le cas d’un
RAISE NOTICE message, il faut avoir soitlog_min_messages, soitclient_min_messages, soit les deux à la valeurNOTICEau minimum.
Messages d’erreurs : RAISE EXCEPTION - 1
- Annule le bloc en cours d’exécution
RAISE EXCEPTION message
- Sauf en cas de présence d’un bloc
EXCEPTIONgérant la conditionRAISE_EXCEPTION - message est la trace à enregistrer, et est dynamique… tout signe % est remplacé par la valeur indiquée après le message
Messages d’erreurs : RAISE EXCEPTION - 2
Exemple :
Le rôle d’une exception est d’intercepter une erreur pour exécuter un traitement permettant soit de corriger l’erreur, soit de remonter une erreur pertinente. Intercepter un problème pour retourner « erreur interne » n’est pas une bonne idée.
Flux des erreurs dans du code PL
- Les exceptions non traitées «remontent»
- de bloc
BEGIN/ENDimbriqués vers les blocs parents (fonctions appelantes comprises) - jusqu’à ce que personne ne puisse les traiter
- voir note pour démonstration
- de bloc
Démonstration en plusieurs étapes :
Une exception a été remontée avec un message explicite.
La fonction a bien été annulée.
Flux des erreurs dans du code PL - 2
- Les erreurs remontent
- Cette fois-ci, on rajoute un bloc PL pour intercepter l’erreur
L’erreur est bien devenue un message de niveau NOTICE.
La table n’en reste pas moins vide pour autant puisque le bloc a été annulé.
Flux des erreurs dans du code PL - 3
- Cette fois-ci, on rajoute un bloc PL indépendant pour gérer le second
INSERT
Voici une nouvelle version de la fonction :
En apparence, le résultat est identique.
Mais cette fois-ci, le bloc BEGIN parent n’a pas eu d’exception, il s’est donc bien terminé.
Flux des erreurs dans du code PL - 4
- Illustrons maintenant la remontée d’erreurs
- Nous avons deux blocs imbriqués
- Une erreur non prévue va se produire dans le bloc intérieur
On commence par ajouter une contrainte sur la colonne pour empêcher les valeurs supérieures ou égales à 10 :
Puis, on recrée la fonction de façon à ce qu’elle déclenche cette erreur dans le bloc le plus bas, et la gère uniquement dans le bloc parent :
Exécutons la fonction :
C’est normal, nous avons toujours l’enregistrement à 1 du test précédent. L’exception se déclenche donc dans le bloc parent, sans espoir d’interception: nous n’avons pas d’exception pour lui.
Nettoyons donc la table, pour reprendre le test :
Le gestionnaire d’exception qui intercepte l’erreur est bien ici celui de l’appelant. Par ailleurs, comme nous retournons nous-même une exception, la requête ne retourne pas de résultat, mais une erreur : il n’y a plus personne pour récupérer l’exception, c’est donc PostgreSQL lui-même qui s’en charge.
Abus des exceptions
- Ne pas abuser des exceptions
- les sous-transactions ne sont pas gratuites
- Si saturation, paramétre SLRU dédié (v17)
La levée d’une exception revient à poser un SAVEPOINT pendant la transaction (une forme de sous-transaction).
En cas de trop nombreuses levées d’exception, un des caches dédiés en mémoire partagée (SLRU) de PostgreSQL peut saturer et poser des soucis de performance (le wait event SubtransSLRU apparaît dans pg_stat_activity.wait_event). Depuis PostgreSQL 17 le DBA peut monter ce cache, avec le paramètre subtransaction_buffers.
Sécurité
Sécurité : droits
- L’exécution de la routine dépend du droit
EXECUTE - Par défaut, ce droit est donné à la création de la routine
- au propriétaire de la routine
- au groupe spécial PUBLIC
Sécurité : ajout
- Ce droit peut être donné avec l’instruction SQL
GRANT:
Sécurité : suppression
- Un droit peut être révoqué avec l’instruction SQL
REVOKE
Sécurité : SECURITY INVOKER/DEFINER
SECURITY INVOKER- la routine s’exécute avec les droits de l’utilisateur qui l’exécute
SECURITY DEFINER- la routine s’exécute avec les droits du propriétaire
- équivalent du
sudoUnix - Impérativement sécuriser les variables d’environnement
- et surtout
search_path
Rappelons qu’une fonction s’exécute par défaut avec les droits d’accès de l’utilisateur qui l’exécute ; et que pour donner accès à ses données, un utilisateur peut mettre à disposition des autres des fonctions en mode SECURITY DEFINER qui profiteront de ses droits. Il est impératif de réinitialiser l’environnement et en particulier le search_path pour éviter des attaques de la part d’utilisateurs malveillants, et de restreindre au maximum l’accès à ces fonctions.
Sécurité : LEAKPROOF
LEAKPROOF- indique au planificateur que la routine ne peut pas faire fuiter d’information de contexte
- réservé aux superutilisateurs
- si on la déclare telle, s’assurer que la routine est véritablement sûre !
- Option utile lorsque l’on utilise des vues avec l’option
security_barrier
Certains utilisateurs créent des vues pour filtrer des lignes, afin de restreindre la visibilité sur certaines données. Or, cela peut se révéler dangereux si un utilisateur malintentionné a la possibilité de créer une fonction car il peut facilement contourner cette sécurité si cette option n’est pas utilisée, notamment en jouant sur des paramètres de fonction comme COST, qui permet d’indiquer au planificateur un coût estimé pour la fonction.
En indiquant un coût extrêmement faible, le planificateur aura tendance à réécrire la requête, et à déplacer l’exécution de la fonction dans le code même de la vue, avant l’application des filtres restreignant l’accès aux données : la fonction a donc accès a tout le contenu de la table, et peut faire fuiter des données normalement inaccessibles, par exemple à travers l’utilisation de la commande RAISE.
L’option security_barrier des vues dans PostgreSQL bloque ce comportement du planificateur, mais en conséquence empêche le choix de plans d’exécutions potentiellement plus performants. Déclarer une fonction avec l’option LEAKPROOF permet d’indiquer à PostgreSQL que celle-ci ne peut pas occasionner de fuite d’informations. Ainsi, le planificateur de PostgreSQL sait qu’il peut en optimiser l’exécution. Cette option n’est accessible qu’aux superutilisateurs.
Sécurité : visibilité des sources - 1
- Le code d’une fonction est visible par tout le monde
- y compris ceux qui n’ont pas le droit d’exécuter la fonction
- Vous devez donc écrire un code robuste
- pas espérer que, comme personne n’en a le code, personne ne trouvera de faille
- Surtout pour les fonctions SECURITY DEFINER
Sécurité : visibilité des sources - 2
La méta-commande psql \df+ public.addition permet également d’obtenir cette information.
Sécurité : Injections SQL
- Les paramètres d’une routine doivent être considérés comme hostiles :
- ils contiennent des données non validées (qui appelle la routine ?)
- ils peuvent, si l’utilisateur est imaginatif, être utilisés pour exécuter du code
- Utiliser
quote_ident,quote_literaletquote_nullable - Utiliser aussi
format
Voici un exemple simple :
Tout va bien, elle effectue ce qui est demandé.
Par contre, elle effectue aussi ce qui n’est pas prévu :
Cet exemple est évidemment simplifié.
Une règle demeure : ne jamais faire confiance aux paramètres d’une fonction. Au minimum, un quote_ident pour param1 et un quote_literal pour val1 étaient obligatoires, pour se protéger de ce genre de problèmes.
Optimisation
Fonctions immutables, stables ou volatiles - 1
- Par défaut, PostgreSQL considère que les fonctions sont
VOLATILE volatile: fonction dont l’exécution ne peut ni ne doit être évitée
Les fonctions de ce type sont susceptibles de renvoyer un résultat différent à chaque appel, comme par exemple random() ou setval().
Toute fonction ayant des effets de bords doit être qualifiée volatile dans le but d’éviter que PostgreSQL utilise un résultat intermédiaire déjà calculé et évite ainsi d’exécuter le code de la fonction.
À noter qu’il est possible de « forcer » le pré-calcul du résultat d’une fonction volatile dans une requête SQL en utilisant une sous-requête. Par exemple, dans l’exemple suivant, random() est exécutée pour chaque ligne de la table ma_table, et renverra donc une valeur différente par ligne :
Par contre, en utilisant une sous-requête, l’optimiseur va pré-calculer le résultat de random()… l’exécution sera donc plus rapide, mais le résultat différent, puisque la même valeur sera affichée pour toutes les lignes !
Fonctions immutables, stables ou volatiles - 2
immutable: fonctions déterministes, dont le résultat peut être précalculé avant de planifier la requête.
Certaines fonctions que l’on écrit sont déterministes. C’est-à-dire qu’à paramètre(s) identique(s), le résultat est identique.
Le résultat de telles fonctions est alors remplaçable par son résultat avant même de commencer à planifier la requête.
Voici un exemple qui utilise cette particularité :
La fonction est exécutée une fois, remplacée par sa constante, et la requête est ensuite planifiée.
Si on déclare la fonction comme stable :
La requête est planifiée sans connaître factorielle(12), donc avec une hypothèse très approximative sur la cardinalité. factorielle(12) est calculé, et la requête est exécutée. Grâce au Index Only Scan, le requête s’effectue rapidement.
Si on déclare la fonction comme volatile :
La requête est planifiée, et factorielle(12) est calculé pour chaque enregistrement de la table, car on ne sait pas si elle retourne toujours le même résultat.
Fonctions immutables, stables ou volatiles - 3
stable: fonction ayant un comportement stable au sein d’un même ordre SQL.
Ces fonctions retournent la même valeur pour la même requête SQL, mais peuvent retourner une valeur différente dans la prochaine instruction.
Il s’agit typiquement de fonctions dont le traitement dépend d’autres valeurs dans la base de données, ou bien de réglages de configuration. Les fonctions comme to_char(), to_date() sont STABLE et non IMMUTABLE car des paramètres de configuration (locale utilisée pour to_char(), timezone pour les fonctions temporelles, etc.) pourraient influer sur le résultat.
À noter au passage que les fonctions de la famille de current_timestamp (et donc le fréquemment utilisé now()) renvoient de plus une valeur constante au sein d’une même transaction.
PostgreSQL refusera de déclarer comme STABLE toute fonction modifiant des données : elle ne peut pas être stable si elle modifie la base.
Optimisation : rigueur
- Fonction
STRICT - La fonction renvoie
NULLsi au moins un des arguments estNULL
Les fonctions définies comme STRICT ou RETURNS NULL ON NULL INPUT annule l’exécution de la requête si l’un des paramètres passés est NULL. Dans ce cas, la fonction est considérée comme ayant renvoyé NULL.
Si l’on reprend l’exemple de la fonction factorielle() :
on obtient le résultat suivant si elle est exécutée avec la valeur NULL passée en paramètre :
Optimisation : EXCEPTION
- Un bloc contenant une clause
EXCEPTIONest plus coûteuse en entrée/sortie qu’un bloc sans- un
SAVEPOINTest créé à chaque fois pour pouvoir annuler le bloc uniquement.
- un
- À utiliser avec parcimonie
- Un bloc
BEGINimbriqué a un coût aussi- un
SAVEPOINTest créé à chaque fois.
- un
Requête statique ou dynamique ?
- Les requêtes statiques :
- sont écrites « en dur » dans le code PL/pgSQL
- donc pas d’
EXECUTEouPERFORM - sont préparées une fois par session, à leur première exécution
- peuvent avoir un plan générique lorsque c’est jugé utile par le planificateur
Avant la version 9.2, un plan générique (indépendant des paramètres de l’ordre SQL) était systématiquement généré et utilisé. Ce système permet de gagner du temps d’exécution si la requête est réutilisée plusieurs fois, et qu’elle est coûteuse à planifier.
Toutefois, un plan générique n’est pas forcément idéal dans toutes les situations, et peut conduire à des mauvaises performances.
Par exemple :
est un excellent candidat à être écrit statiquement : le plan sera toujours le même : on attaque l’index de la clé primaire pour trouver l’enregistrement.
est un moins bon candidat : le plan, idéalement, dépend de param_function : on ne parcourt pas la même fraction de la table suivant la valeur de param_function.
Par défaut, un plan générique ne sera utilisé dès la première exécution d’une requête statique que si celle-ci ne dépend d’aucun paramètre. Dans le cas contraire, cela ne se produira qu’au bout de plusieurs exécutions de la requête, et seulement si le planificateur détermine que les plans spécifiques utilisés n’apportent pas d’avantage par rapport au plan générique.
Requête statique ou dynamique ? - 2
- Les requêtes dynamiques :
- sont écrites avec un
EXECUTE,PERFORM… - sont préparées à chaque exécution
- ont un plan optimisé
- sont donc plus coûteuses en planification
- mais potentiellement plus rapides à l’exécution
- sont écrites avec un
L’écriture d’une requête dynamique est par contre un peu plus pénible, puisqu’il faut fabriquer un ordre SQL, puis le passer en paramètre à EXECUTE, avec tous les quote_* que cela implique pour en protéger les paramètres.
Pour se faciliter la vie, on peut utiliser EXECUTE query USING param1, param2 …, qui est même quelquefois plus lisible que la syntaxe en dur : les paramètres de la requête sont clairement identifiés dans cette syntaxe.
Par contre, la syntaxe USING n’est utilisable que si le nombre de paramètres est fixe.
Requête statique ou dynamique ? -3
- Alors, statique ou dynamique ?
- Si la requête est simple : statique
- peu de
WHERE - peu ou pas de jointure
- peu de
- Sinon dynamique
La limite est difficile à placer, il s’agit de faire un compromis entre le temps de planification d’une requête (quelques dizaines de microsecondes pour une requête basique à potentiellement plusieurs secondes si on dépasse la dizaine de jointures) et le temps d’exécution.
Dans le doute, réalisez un test de performance de la fonction sur un jeu de données représentatif.
Outils
- Deux outils disponibles
- un debugger
- un pseudo-profiler
Tous les outils d’administration PostgreSQL permettent d’écrire des routines stockées en PL/pgSQL, la plupart avec les fonctionnalités habituelles (comme le surlignage des mots clés, l’indentation automatique, etc.).
Par contre, pour aller plus loin, l’offre est restreinte. Il existe tout de même un debugger qui fonctionne avec pgAdmin 4, sous la forme d’une extension.
pldebugger
- License Artistic 2.0
- Développé par EDB et intégrable dans pgAdmin
- Installé par défaut avec le one-click installer
- mais non activé
- Compilation nécessaire pour les autres systèmes
pldebugger est un outil initialement créé par Dave Page et Korry Douglas au sein d’EnterpriseDB, repris par la communauté. Il est proposé sous license libre (Artistic 2.0).
Il fonctionne grâce à des hooks implémentés dans la version 8.2 de PostgreSQL.
Il est assez peu connu, ce qui explique que peu l’utilisent. Seul l’outil d’installation « one-click installer » l’installe par défaut. Pour tous les autres systèmes, cela réclame une compilation supplémentaire. Cette compilation est d’ailleurs peu aisée étant donné qu’il n’utilise pas le système pgxs.
pldebugger - Compilation
- Récupérer le source avec git
- Copier le répertoire dans le répertoire contrib des sources de PostgreSQL
- Et les suivre étapes standards
- make
- make install
Voici les étapes à réaliser pour compiler pldebugger en prenant pour hypothèse que les sources de PostgreSQL sont disponibles dans le répertoire /usr/src/postgresql-10 et qu’ils ont été préconfigurés avec la commande ./configure :
- Se placer dans le répertoire contrib des sources de PostgreSQL :
- Cloner le dépôt git :
- Se placer dans le nouveau répertoire
pldebugger:
- Compiler pldebugger :
- Installer pldebugger :
L’installation copie le fichier plugin_debugger.so dans le répertoire des bibliothèques partagées de PostgreSQL. L’installation copie ensuite les fichiers SQL et de contrôle de l’extension pldbgapi dans le répertoire extension du répertoire share de PostgreSQL.
pldebugger - Activation
- Configurer
shared_preload_librariesshared_preload_libraries = 'plugin_debugger'
- Redémarrer PostgreSQL
- Installer l’extension
pldbgapi:
La configuration du paramètre shared_preload_libraries permet au démarrage de PostgreSQL de laisser la bibliothèque plugin_debugger s’accrocher aux hooks de l’interpréteur PL/pgSQL. Du coup, pour que la modification de ce paramètre soit prise en compte, il faut redémarrer PostgreSQL.
L’interaction avec pldebugger se fait par l’intermédiaire de procédures stockées. Il faut donc au préalable créer ces procédures stockées dans la base contenant les procédures PL/pgSQL à débugguer. Cela se fait en créant l’extension :
auto_explain
- Mise en place globale (traces) :
shared_preload_libraries='auto_explain'si globalALTER DATABASE erp SET auto_explain.log_min_duration = '3s'
- Ou par session :
LOAD 'auto_explain'SET auto_explain.log_analyze TO true;SET auto_explain.log_nested_statements TO true;
auto_explain est une « contrib » officielle de PostgreSQL (et non une extension). Il permet de tracer le plan d’une requête. En général, on ne trace ainsi que les requêtes dont la durée d’exécution dépasse la durée configurée avec le paramètre’auto_explain.log_min_duration. Par défaut, ce paramètre est à -1 pour ne tracer aucun plan.
Comme dans un EXPLAIN classique, on peut activer toutes les options (par exemple ANALYZE ou TIMING avec, respectivement SET auto_explain.log_analyze TO true; et SET auto_explain.log_timing TO true;) mais l’impact en performance peut être important même pour les requêtes qui ne seront pas tracées.
D’autres options existent, qui reprennent les paramètres habituels d’EXPLAIN, notamment auto_explain.log_buffers et auto_explain.log_settings (voir la documentation).
L’exemple suivant utilise deux fonctions imbriquées mais cela marche pour une simple requête :
Chargement dans la session d’auto_explain (si pas déjà présent dans shared_preload_libraries) :
Activation pour toutes les requêtes, avec les options ANALYZE et BUFFERS, puis affichage dans la console (si la sortie dans les traces ne suffit pas) :
Test de la première fonction : le plan s’affiche, mais les compteurs (ici juste shared hit), ne concernent que la fonction dans son ensemble.
En activant auto_explain.log_nested_statements, on voit clairement les plans de chaque requête exécutée :
Cet exemple permet de mettre le doigt sur un petit problème de performance dans la fonction : le _ est interprété comme critère de recherche. En modifiant le paramètre on peut constater le changement de plan au niveau des index :
Pour les procédures, il est possible de mettre en place cette trace avec ALTER PROCEDURE … SET auto_explain.log_min_duration = 0. Cela ne fonctionne pas pour les fonctions.
pgBadger est capable de lire les plans tracés par auto_explain, de les intégrer à son rapport et d’inclure un lien vers depesz.com pour une version plus lisible.
pldebugger - Utilisation
- Via pgAdmin
Le menu contextuel pour accéder au débuggage d’une fonction :
La fenêtre du débugger :
log_functions
- Créé par Dalibo
- License BSD
- Compilation nécessaire
log_functions est un outil créé par Guillaume Lelarge au sein de Dalibo. Il est proposé sous license libre (BSD).
log_functions - Compilation
- Récupérer l’archive sur PGXN.org
- Décompresser l’archive puis :
make USE_PGXS=1 && make USE_PGXS=1 install
Voici les étapes à réaliser pour compiler log_functions en prenant pour hypothèse que les sources de PostgreSQL sont disponibles dans le répertoire /home/guillaume/postgresql-9.1.4 et qu’ils ont été préconfigurés avec la commande ./configure :
- Se placer dans le répertoire contrib des sources de PostgreSQL :
- Récupérer le dépôt git de log_functions :
- Se placer dans le nouveau répertoire
log_functions:
- Compiler log_functions :
- Installer log_functions :
L’installation copie le fichier log_functions.o dans le répertoire des bibliothèques partagées de PostgreSQL.
Si la version de PostgreSQL est supérieure ou égale à la 9.2, alors l’installation est plus simple et les sources de PostgreSQL ne sont plus nécessaires.
Téléchargement de log_functions :
puis décompression et installation de l’extension :
L’installation copie aussi le fichier log_functions.so dans le répertoire des bibliothèques partagées de PostgreSQL.
log_functions - Activation
- Permanente
shared_preload_libraries = 'log_functions'- Redémarrage de PostgreSQL
- Au cas par cas
LOAD 'log_functions'
Le module log_functions est activable de deux façons.
La première consiste à demander à PostgreSQL de le charger au démarrage. Pour cela, il faut configurer la variable shared_preload_libraries, puis redémarrer PostgreSQL pour que le changement soit pris en compte.
La deuxième manière de l’activer est de l’activer seulement au moment où son utilisation s’avère nécessaire. Il faut utiliser pour cela la commande LOAD en précisant le module à charger.
La première méthode a un coût en terme de performances car le module s’exécute à chaque exécution d’une procédure stockée écrite en PL/pgSQL. La deuxième méthode rend l’utilisation du profiler un peu plus complexe. Le choix est donc laissé à l’administrateur.
log_functions - Configuration
- 5 paramètres en tout
- À configurer
- dans Postgresql.conf
- ou avec
SET
Les informations de profilage récupérées par log_functions sont envoyées dans les traces de PostgreSQL. Comme cela va générer plus d’écriture, et donc plus de lenteurs, il est possible de configurer chaque trace.
La configuration se fait soit dans le fichier postgresql.conf soit avec l’instruction SET.
Voici la liste des paramètres et leur utilité :
log_functions.log_declare, à mettre à true pour tracer le moment où PL/pgSQL exécute la partieDECLAREd’une procédure stockée ;log_functions.log_function_begin, à mettre à true pour tracer le moment où PL/pgSQL exécute la partieBEGINd’une procédure stockée ;log_functions.log_function_end, à mettre à true pour tracer le moment où PL/pgSQL exécute la partieENDd’une procédure stockée ;log_functions.log_statement_begin, à mettre à true pour tracer le moment où PL/pgSQL commence l’exécution d’une instruction dans une procédure stockée ;log_functions.log_statement_end, à mettre à true pour tracer le moment où PL/pgSQL termine l’exécution d’une instruction dans une procédure stockée.
Par défaut, seuls log_statement_begin et log_statement_end sont à false pour éviter la génération de traces trop importantes.
log_functions - Utilisation
- Exécuter des procédures stockées en PL/pgSQL
- Lire les journaux applicatifs
greptrès utile
Voici un exemple d’utilisation de cet outil :
Conclusion
- PL/pgSQL est un langage puissant
- Seul inconvénient
- sa lenteur par rapport à d’autres PL comme PL/perl ou C
- PL/perl est très efficace pour les traitements de chaîne notamment
- Permet néanmoins de traiter la plupart des cas, de façon simple et efficace
Pour aller plus loin
- Documentation officielle
- « Chapitre 40. PL/pgSQL - Langage de procédures SQL »
Quelques liens utiles dans la documentation de PostgreSQL :
Questions
N’hésitez pas, c’est le moment !
Travaux pratiques
La version en ligne des solutions de ces TP est disponible sur https://dali.bo/p2_solutions.
Exceptions
Ré-écrire la fonction suivante pour intercepter une division par zéro (utiliser l’exception DIVISION_BY_ZERO), afficher un message et renvoyer
Nan.
Triggers
Créer la table suivante :
Créer une table
log_stockcomme ci-desssous pour tracer toutes les modifications du champnombredansstock, avec l’ancienne et la nouvelle valeur, l’article, l’année, le moment, et qui a fait la modification (variablesession_user). Créer un triggerAFTERpar ligne, et sa fonction associée pour tracer cela. Insérer quelques lignes, les mettre à jour, en supprimer une.
Dans un autre trigger
BEFORE DELETEpar ligne, interdire la suppression des lignes dansstock.
Afficher un message d’erreur dans les logs dans ce cas.
Tenter d’interdire l’exécution d’un
TRUNCATEavec un triggerBEFORE TRUNCATE(Il faudra unRAISE EXCEPTION).
Quelle alternative y a-t-il pour interdire
DELETEouTRUNCATEsur cette table ? Tester avec un nouvel utilisateur nommé pierre.
Supprimer le trigger
BEFORE DELETEpour le remplacer par un autre plus complet qui :
- interdit les
DELETEcomme précédemment ;- affiche un message
NOTICEquand le stock est ou devient inférieur ou égal à 5 (à moins qu’il ne remonte) ;- affiche un message
WARNINGquand il est ou tombe à 0 ;- remplace une valeur négative ou NULL par un 0.
Tester et vérifier danslog_stock.
Insérer des lignes et comparer les performances de la requête suivante avant et après la suppression de tous les triggers :
Réécrire le trigger de trace en utilisant des tables de transition (il va falloir trois triggers et une fonction qui distingue les trois cas
UPSERT/INSERT/DELETE).
En profiter pour ajouter desRAISE NOTICEqui affichent les valeurs des fonctionscurrent_user,session_user,system_user(sur PostgreSQL 15 ou plus).
Créer un rôle adminlog.
Lui donner la propriété et les droits exclusifs surlog_stock.
Modifier les droits de la fonction de trace destockpour qu’elle fonctionne encore.
Curseur
Écrire une fonction
checkadminqui utilise un curseur pour parcourir la tablepg_stat_user_tables, et affiche unRAISE LOGdans les traces silast_autovacuumetlast_vacuumsont tous deux vides.
Afficher le numéro de la ligne dans le curseur (tri par nom de table).
Sortir après le troisième avertissement, sinon retourner le nombre de lignes lues.
Travaux pratiques (solutions)
Exceptions
Ré-écrire la fonction suivante pour intercepter une division par zéro (utiliser l’exception DIVISION_BY_ZERO), afficher un message et renvoyer
Nan.
Effectivement :
La division par zéro peut s’intercepter ainsi :
Requêtage :
Mais le message d’erreur ne s’affiche que dans les traces (postgresql.log), à moins de changer ce paramètre dans la session :
Une autre possibilité est d’utiliser RAISE NOTICE au lieu de RAISE LOG. Auquel cas le message apparaîtra dans la session et non dans les traces du serveur.
Triggers
Créer la table suivante :
Créer une table
log_stockcomme ci-desssous pour tracer toutes les modifications du champnombredansstock, avec l’ancienne et la nouvelle valeur, l’article, l’année, le moment, et qui a fait la modification (variablesession_user). Créer un triggerAFTERpar ligne, et sa fonction associée pour tracer cela. Insérer quelques lignes, les mettre à jour, en supprimer une.
La colonne id n’est pas totalement nécessaire, mais il est préférable de poser des clés primaires sur toutes les tables.
La fonction trigger :
Le trigger :
Test :
La table de trace contient alors ce qui suit. Noter que l’UPDATE inutile n’est pas tracé (on pourrait en décider autrement).
Dans un autre trigger
BEFORE DELETEpar ligne, interdire la suppression des lignes dansstock.
Afficher un message d’erreur dans les logs dans ce cas.
On pourrait continuer à utiliser le trigger AFTER, mais, sur le principe, il vaut mieux interdire une modification plutôt que de l’annuler.
La fonction trigger :
Le trigger :
Dans la transaction suivante, le DELETE est annulé mais la transaction se poursuit et l’INSERT a bien lieu :
Si l’on préfère une erreur franche avec annulation de la transaction en cours, il faut un
RAISE EXCEPTION(et nonRAISE WARNING), qui donnera lieu à un messageERROR(et nonWARNING). La transaction sera interrompue.
Tenter d’interdire l’exécution d’un
TRUNCATEavec un triggerBEFORE TRUNCATE(Il faudra unRAISE EXCEPTION).
Effectivement, le trigger BEFORE DELETE ne protège pas d’un TRUNCATE :
Cependant, un trigger sur TRUNCATE est un trigger par ordre (FOR EACH STATEMENT). On ne peut annuler son fonctionnement avec un simple RETURN NULL. Il faut un RAISE EXCEPTION, et malheureusement, cela implique d’interrompre la transaction.
Avec tous ces triggers, la définition de la table devient lourde :
Quelle alternative y a-t-il pour interdire
DELETEouTRUNCATEsur cette table ? Tester avec un nouvel utilisateur nommé pierre.
- Il ne faut pas oublier que les droits peuvent interdire aux utilisateurs (sauf le superutilisateur) d’effectuer ces ordres. Cela évite d’avoir à gérer des triggers, et la gestion des droits peut être plus fine :
- Une vue masquant la table est une autre alternative pour interdire
TRUNCATE(unTRUNCATEsur une vue ne fonctionne pas).
Supprimer le trigger
BEFORE DELETEpour le remplacer par un autre plus complet qui :
- interdit les
DELETEcomme précédemment ;- affiche un message
NOTICEquand le stock est ou devient inférieur ou égal à 5 (à moins qu’il ne remonte) ;- affiche un message
WARNINGquand il est ou tombe à 0 ;- remplace une valeur négative ou NULL par un 0.
Tester et vérifier danslog_stock.
À la suppression du trigger BEFORE DELETE, ne pas oublier de supprimer la fonction associée :
Test :
Noter que le SET stock = NULL ne provoque pas d’erreur sur la contrainte NOT NULL de la colonne stock. La vérification se fait après l’ordre SQL et le trigger BEFORE.
La trace reflète bien les valeurs modifiées :
Insérer des lignes et comparer les performances de la requête suivante avant et après la suppression de tous les triggers :
Ce test est un peu rapide, mais il doit montrer un rapport de temps d’exécution de 1 à 3 ou 1 à 4, bien sûr en défaveur des triggers. La trace est l’opération la plus lourde (il faut EXPLAIN (VERBOSE) pour l’afficher) :
Sans les triggers, sur la même machine :
Réécrire le trigger de trace en utilisant des tables de transition (il va falloir trois triggers et une fonction qui distingue les trois cas
UPSERT/INSERT/DELETE).
En profiter pour ajouter desRAISE NOTICEqui affichent les valeurs des fonctionscurrent_user,session_user,system_user(sur PostgreSQL 15 ou plus).
La première difficulté est que les tables correspondant à NEW et OLD ne sont pas définies dans tous les cas. La seconde est qu’il est délicat (et lourd) de rapprocher les valeurs des deux tableaux NEW et OLD si les deux sont remplis, on se contente donc ici d’ajouter deux lignes séparées pour l’UPDATE.
Les triggers :
Test basique :
Le trigger n’est appelé qu’une seule fois par opération, le gain est donc sensible. Cette simple requête reste tout de même deux fois plus lente avec le trigger.
Créer un rôle adminlog.
Lui donner la propriété et les droits exclusifs surlog_stock.
Modifier les droits de la fonction de trace destockpour qu’elle fonctionne encore.
Pour des raisons de sécurité, il est logique que l’utilisateur applicatif ne puisse pas modifier la table de trace log_stock.
Suite au changement de droits, une modification de la table échoue :
La fonction stock_trace2 est SECURITY INVOKER (elle utilise les droits de l’utilisateur), c’est le défaut. On peut lui permettre de tourner avec les droits plus étendus de son propriétaire (SECURITY DEFINER). Il faut donc la donner à adminlog, puis donner les droits d’exécution aux utilisateurs.
Noter que le trigger insère la ligne en tant que adminlog (current_user) et non pierre ou postgres (l’appelant, session_user). C’est à savoir si l’on trace l’utilisateur.
Curseur
Écrire une fonction
checkadminqui utilise un curseur pour parcourir la tablepg_stat_user_tables, et affiche unRAISE LOGdans les traces silast_autovacuumetlast_vacuumsont tous deux vides.
Afficher le numéro de la ligne dans le curseur (tri par nom de table).
Sortir après le troisième avertissement, sinon retourner le nombre de lignes lues.
- Première implémentation possible :
- Seconde implémentation possible, un peu plus courte :
Navigation
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5 Extensions PostgreSQL pour l’utilisateur
Extensions PostgreSQL pour l’utilisateur
Qu’est-ce qu’une extension ?
- Pour ajouter :
- types de données
- méthodes d’indexation
- fonctions et opérateurs
- tables, vues…
- Tous sujets, tous publics
- Intégrées (« contribs ») ou projets externes
Les extensions sont un gros point fort de PostgreSQL. Elles permettent de rajouter des fonctionnalités, aussi bien pour les utilisateurs que pour les administrateurs, sur tous les sujets : fonctions utilitaires, types supplémentaires, outils d’administration avancés, voire applications quasi-complètes. Certaines sont intégrées par le projet, mais n’importe qui peut en proposer et en intégrer une.
Administration des extensions
Techniquement :
- « packages » pour PostgreSQL, en C, SQL, PL/pgSQL…
- Langages : SQL, PL/pgSQL, C (!)…
- Ensemble d’objets livrés ensemble
- contrib <> extension
Une extension est un objet du catalogue, englobant d’autres objets. On peut la comparer à un paquetage Linux.
Une extension peut provenir d’un projet séparé de PostgreSQL (PostGIS, par exemple, ou le Foreign Data Wrapper Oracle).
Les extensions les plus simples peuvent se limiter à quelques objets en SQL, certaines sont en PL/pgSQL, beaucoup sont en C. Dans ce dernier cas, il faut être conscient que la stabilité du serveur est encore plus en jeu !
Installation des extensions
- Packagées ou à compiler
- Par base :
CREATE EXTENSION … CASCADEALTER EXTENSION UPDATEDROP EXTENSION\dx
- Listées dans
pg_available_extensions
Au niveau du système d’exploitation, une extension nécessite des objets (binaires, scripts…) dans l’arborescence de PostgreSQL. De nombreuses extensions sont déjà fournies sous forme de paquets dans les distributions courantes ou par le PGDG, ou encore l’outil PGXN. Dans certains cas, il faudra aller sur le site du projet et l’installer soi-même, ce qui peut nécessiter une compilation.
L’extension doit être ensuite déclarée dans chaque base où elle est jugée nécessaire avec CREATE EXTENSION nom_extension. Les scripts fournis avec l’extension vont alors créer les objets nécessaires (vues, procédures, tables…). En cas de désinstallation avec DROP EXTENSION, ils seront supprimés. Une extension peut avoir besoin d’autres extensions : l’option CASCADE permet de les installer automatiquement.
Le mécanisme couvre aussi la mise à jour des extensions : ALTER EXTENSION UPDATE permet de mettre à jour une extension dans PostgreSQL suite à la mise à jour de ses binaires. Cela peut être nécessaire si elle contient des tables à mettre à jour, par exemple. Les versions des extensions disponibles sur le système et celles installées dans la base en cours sont visibles dans la vue pg_available_extensions.
Les extensions peuvent être exportées et importées par pg_dump/pg_restore. Un export par pg_dump contient un CREATE EXTENSION nom_extension, ce qui permettra de recréer d’éventuelles tables, et le contenu de ces tables. Une mise à jour de version majeure, par exemple, permettra donc de migrer les extensions dans leur dernière version installée sur le serveur (changement de prototypes de fonctions, nouvelles vues, etc.).
Sous psql, les extensions présentes dans la base sont visibles avec \dx :
Contribs - Fonctionnalités
- Livrées avec le code source de PostgreSQL
- Habituellement packagées (
postgresql-*-contrib) - De qualité garantie car maintenues par le projet
- Optionnelles, désactivées par défaut
- Ou en cours de stabilisation
- Documentées : https://docs.postgresql.fr/current/contrib.html
Une « contrib » est habituellement une extension, sauf quelques exceptions qui ne créent pas d’objets de catalogue (auto_explain par exemple). Elles sont fournies directement dans l’arborescence de PostgreSQL, et suivent donc strictement son rythme de révision. Leur compatibilité est ainsi garantie. Les distributions les proposent parfois dans des paquets séparés (postgresql-contrib-9.6, postgresql14-contrib…), dont l’installation est fortement conseillée.
Il s’agit soit de fonctionnalités qui n’intéressent pas tout le monde (hstore, uuid, pg_trgm, pgstattuple…), ou en cours de stabilisation (comme l’autovacuum avant PostgreSQL 8.1), ou à l’inverse de dépréciation (xml2).
La documentation des contribs est dans le chapitre F des annexes, et est donc fréquemment oubliée par les nouveaux utilisateurs.
Quelques extensions
…plus ou moins connues
pgcrypto
Module contrib de chiffrement :
- Nombreuses fonctions pour chiffrer et déchiffrer des données
- Gros inconvénient : oubliez les index sur les données chiffrées !
- N’oubliez pas de chiffrer la connexion (SSL)
- Permet d’avoir une seule méthode de chiffrement pour tout ce qui accède à la base
Fourni avec PostgreSQL, vous permet de chiffrer vos données :
- directement ;
- avec une clé PGP (gérée par exemple avec GnuPG), ce qui est préférable ;
- selon divers algorithmes courants ;
- différemment selon chaque ligne/champ.
Voici un exemple de code:
L’appel à gen_salt permet de rajouter une partie aléatoire à la chaîne à chiffrer, ce qui évite que la même chaîne chiffrée deux fois retourne le même résultat. Cela limite donc les attaques par dictionnaire.
La base effectuant le (dé)chiffrement, cela évite certains allers-retours. Il est préférable que la clé de déchiffrement ne soit pas dans l’instance, et soit connue et fournie par l’applicatif. La communication avec cet applicatif doit être sécurisée par SSL pour que les clés et données ne transitent pas en clair.
Un gros inconvénient de chiffrer les données dans la table est l’impossibilité complète de les indexer, même avec un index fonctionnel : en effet, les données déchiffrées seraient en clair dans cet index ! Une recherche implique donc de parcourir et déchiffrer chaque ligne.
Pour aller plus loin : https://dali.bo/kb_pgcrypto
hstore : stockage clé/valeur
- Contrib
- Type
hstore - Stockage clé-valeur
- Plus simple que JSON
hstore fournit un type très simple pour stocker des clés/valeurs :
Cette extension a rendu, et rend encore, bien des services. Cependant le type JSON (avec le type binaire jsonb) est généralement préféré.
PostgreSQL Anonymizer
- Extension externe (Dalibo)
- Masquage statique et dynamique
- Export anonyme (
pg_dump_anon) - Les règles de masquage sont écrites en SQL
- Autodétection de colonnes identifiantes
- Plus simple et plus sûr qu’un ETL
Postgresql Anonymizer est une extension pour masquer ou remplacer les données personnelles dans une base PostgreSQL. Elle est développée par Damien Clochard de Dalibo.
Le projet fonctionne selon une approche déclarative, c’est à dire que les règles de masquage sont déclarées directement dans le modèle de données avec des ordres DDL.
Une fois que les règles de masquage sont définies, on peut accéder aux données masquées de 3 façons différentes :
- export anonyme : extraire les données masquées dans un fichier SQL ;
- masquage statique : supprimer une fois pour toutes les données personnelles ;
- masquage dynamique : cacher les données personnelles seulement pour les utilisateurs masqués.
Par ailleurs, l’extension fournit toute une gamme de fonctions de masquage : randomisation, génération de données factices, destruction partielle, brassage, ajout de bruit, etc. On peut également écrire ses propres fonctions de masquage !
Au-delà du masquage, il est également possible d’utiliser une autre approche appelée généralisation qui est bien adaptée pour les statistiques et l’analyse de données.
Enfin, l’extension offre un panel de fonctions de détection qui tentent de deviner quelles colonnes doivent être anonymisées.
Un module de formation lui est consacré.
Exemple :
Étape 1 : activer le masquage dynamique
Étape 2 : déclarer un utilisateur masqué
Étape 3 : déclarer les règles de masquage
Étape 4 : se connecter avec l’utilisateur masqué
PostGIS
- Projet indépendant, GPL, https://postgis.net/
- Module spatial pour PostgreSQL
- Extension pour types géométriques/géographiques & outils
- La référence des bases de données spatiales
- « quelles sont les routes qui coupent le Rhône ? »
- « quelles sont les villes adjacentes à Toulouse ? »
- « quels sont les restaurants situés à moins de 3 km de la Nationale 12 ? »
PostGIS ajoute le support d’objets géographiques à PostgreSQL. C’est un projet totalement indépendant développé par la société Refractions Research sous licence GPL, soutenu par une communauté active, utilisé par des spécialistes du domaine géospatial (IGN, BRGM, AirBNB, Mappy, Openstreetmap, Agence de l’eau…), mais qui peut convenir pour des projets plus modestes.
Techniquement, c’est une extension transformant PostgreSQL en serveur de données spatiales, qui sera utilisé par un Système d’Information Géographique (SIG), tout comme le SDE de la société ESRI ou bien l’extension Oracle Spatial. PostGIS se conforme aux directives du consortium OpenGIS et a été certifié par cet organisme comme tel, ce qui est la garantie du respect des standards par PostGIS.
PostGIS permet d’écrire des requêtes de ce type :
PostGIS fournit les fonctions d’indexation qui permettent d’accéder rapidement aux objets géométriques, au moyen d’index GiST. La requête ci-dessus n’a évidemment pas besoin de parcourir tous les restaurants à la recherche de ceux correspondant aux critères de recherche.
La liste des fonctionnalités comprend le support des coordonnées géodésiques ; des projections et reprojections dans divers systèmes de coordonnées locaux (Lambert93 en France par exemple) ; des opérateurs d’analyse géométrique (enveloppe convexe, simplification…)
PostGIS est intégré aux principaux serveurs de carte, ETL, et outils de manipulation.
La version 3.0 apporte la gestion du parallélisme, un meilleur support de l’indexation SP-GiST et GiST, ainsi qu’un meilleur support du type GeoJSON.
Mais encore…
- uuid-ossp : gérer des UUID
- unaccent : supprime des accents
Autres extensions connues
- Compatibilité :
- orafce
- Extensions propriétaires évitant un fork :
- Citus (sharding)
- TimescaleDB (time series)
- être sûr que PostgreSQL a atteint ses limites !
Les extensions permettent de diffuser des bibliothèques de fonction pour la compatibilité avec du code d’autres produits : orafce est un exemple bien connu.
Pour éviter de maintenir un fork complet de PostgreSQL, certains éditeurs offrent leur produit sous forme d’extension, souvent avec une version communautaire intégrant les principales fonctionnalités. Par exemple :
- Citus permet du sharding ;
- TimescaleDB gère les séries temporelles.
Face à des extensions extérieures, on gardera à l’esprit qu’il s’agit d’un produit supplémentaire à maîtriser et administrer, et l’on cherchera d’abord à tirer le maximum du PostgreSQL officiel.
Extensions pour de nouveaux langages
- PL/pgSQL par défaut
- Ajouter des langages :
- PL/python
- PL/perl
- PL/lua
- PL/sh
- PL/R
- PL/Java
- etc.
SQL et PL/pgSQL ne sont pas les seuls langages utilisables au niveau d’un serveur PostgreSQL. PL/pgSQL est installé par défaut en tant qu’extension. Il est possible de rajouter les langages python, perl, R, etc. et de coder des fonctions dans ces langages. Ces langages ne sont pas fournis par l’installation standard de PostgreSQL. Une installation via les paquets du système d’exploitation est sans doute le plus simple.
Accès distants
Accès à des bases distantes
- Contribs :
- dblink (ancien)
- les foreign data wrappers : postgresql_fdw, mysql_fdw…
- Sharding :
- PL/Proxy
- Citus
Les accès distants à d’autres bases de données sont généralement disponibles par des extensions. L’extension dblink permet d’accéder à une autre instance PostgreSQL mais elle est ancienne, et l’on préférera le foreign data wrapper postgresql_fdw, disponible dans les contribs. D’autres FDW sont des projets extérieurs : ora_fdw, mysql_fdw, etc.
Une solution de sharding n’est pas encore intégrée à PostgreSQL mais des outils existent : PL/Proxy fournit des fonctions pour répartir des accès mais implique de refondre le code. Citus est une extension plus récente et plus transparente.
Contribs orientés DBA
Accès à des informations ou des fonctions de bas niveau :
- pg_prewarm : sauvegarde & restauration de l’état du cache de la base
- pg_buffercache : état du cache
- pgstattuple (fragmentation des tables et index), pg_freespacemap (blocs libres), pg_visibility (visibility map)
- pageinspect : inspection du contenu d’une page
- pgrowlocks : informations détaillées sur les enregistrements verrouillés
- pg_stat_statements (requêtes normalisées), auto_explain (plans)
- amcheck : validation des index
- … et de nombreux projets externes
Tous ces modules permettent de manipuler une facette de PostgreSQL à laquelle on n’a normalement pas accès. Leur utilisation est parfois très spécialisée et pointue.
En plus des contribs listés ci-dessus, de nombreux projets externes existent : toastinfo, pg_stat_kcache, pg_qualstats, PoWa, pg_wait_sampling, hypopg…
Pour plus de détails, consulter les modules X2 et X3.
PGXN
PostgreSQL eXtension Network :
- https://pgxn.org/
- nombreuses extensions
- volontariat
- aucune garantie de qualité
- tests soigneux requis
- Et optionnellement client en python pour automatisation de déploiement
- Ancêtre : pgFoundry
- Beaucoup de projets sont aussi sur github
Le site PGXN fournit une vitrine à de nombreux projets gravitant autour de PostgreSQL.
PGXN a de nombreux avantages, dont celui de demander aux projets participants de respecter un certain cahier des charges permettant l’installation automatisée des modules hébergés. Ceci peut par exemple être réalisé avec le client pgxn fourni :
Pour peu que le Instant Client d’Oracle soit installé, on peut par exemple lancer :
Attention : le fait qu’un projet soit hébergé sur PGXN n’est absolument pas une validation de la part du projet PostgreSQL. De nombreux projets hébergés sur PGXN sont encore en phase de développement, voire abandonnés. Il faut avoir le même recul que pour n’importe quel autre brique libre.
Créer son extension
- Pas si compliqué
- Peut-être juste quelques fonctions SQL
- Référence : documentation, Empaqueter des objets dans une extension
- Exemples SQL et C : blog Dalibo
Il n’est pas très compliqué de créer sa propre extension pour diffuser aisément des outils. Elle peut se limiter à des fonctions en SQL ou PL/pgSQL. Le versionnement des extensions et la facilité de mise à jour peuvent être extrêmement utiles.
Deux exemples de création de fonctions en SQL ou C sont disponibles sur le blog Dalibo. Un autre billet de blog présente une extension utilisable pour l’archivage.
La référence reste évidemment la documentation de PostgreSQL, chapitre Empaqueter des objets dans une extension.
Conclusion
- Un nombre toujours plus important d’extension pour étendre les possibilités de PostgreSQL
- Un site central pour les extensions : PGXN.org
- Rajoutez les vôtres !
Cette possibilité d’étendre les fonctionnalités de PostgreSQL est vraiment un atout majeur du projet PostgreSQL. Cela permet de tester des fonctionnalités sans avoir à toucher au moteur de PostgreSQL et risquer des états instables.
Une fois l’extension mature, elle peut être intégrée directement dans le code de PostgreSQL si elle est considérée utile au moteur.
N’hésitez pas à créer vos propres extensions et à les diffuser !
Questions
N’hésitez pas, c’est le moment !
Travaux pratiques
La version en ligne des solutions de ces TP est disponible sur https://dali.bo/x1_solutions.
Masquage statique de données avec PostgreSQL Anonymizer
But : Découverte de l’extension PostgreSQL Anonymizer et du masquage statique
Installer l’extension PostgreSQL Anonymizer en suivant la procédure décrite sur la page Installation de la documentation.
Créer une table
customer:
Ajouter des individus dans la table :
Lire la documentation sur comment déclarer une règle de masquage et placer une règle pour générer un faux nom de famille sur la colonne
lastname. \ Déclarer une règle de masquage statique sur la colonnelastnameet l’appliquer. \ Vérifier le contenu de la table.
Réappliquer le masquage statique. Qu’observez-vous ?
Masquage dynamique de données avec PostgreSQL Anonymizer
But : Mettre en place un masquage dynamique avec PostgreSQL Anonymizer
Parcourir la liste des fonctions de masquage et écrire une règle pour cacher partiellement le numéro de téléphone. \ Activer le masquage dynamique. \ Appliquer le masquage dynamique uniquement sur la colonne
phonepour un nouvel utilisateur nommé soustraitant.
Travaux pratiques (solutions)
Masquage statique de données avec PostgreSQL Anonymizer
Installer l’extension PostgreSQL Anonymizer en suivant la procédure décrite sur la page Installation de la documentation.
Sur Rocky Linux ou autre dérivé Red Hat, depuis les dépôts du PGDG :
Au besoin, remplacer 14 par la version de l’instance PostgreSQL.
La base de travail ici se nomme sensible. Se connecter à l’instance pour initialiser l’extension :
Après reconnexion à la base sensible :
Créer une table
customer:
Ajouter des individus dans la table :
Lire la documentation sur comment déclarer une règle de masquage et placer une règle pour générer un faux nom de famille sur la colonne
lastname. \ Déclarer une règle de masquage statique sur la colonnelastnameet l’appliquer. \ Vérifier le contenu de la table.
Si on consulte la table avec :
les données ne sont pas encore masquées car la règle n’est pas appliquée. L’application se fait avec :
NB : les données de la table ont ici bien été modifiées sur le disque.
Réappliquer le masquage statique. Qu’observez-vous ?
Si l’on relance l’anonymisation plusieurs fois, les données factices vont changer car la fonction fake_last_name() renvoie des valeurs différentes à chaque appel.
Masquage dynamique de données avec PostgreSQL Anonymizer
Parcourir la liste des fonctions de masquage et écrire une règle pour cacher partiellement le numéro de téléphone. \ Activer le masquage dynamique. \ Appliquer le masquage dynamique uniquement sur la colonne
phonepour un nouvel utilisateur nommé soustraitant.
Les numéros de téléphone apparaissent encore car ils ne sont pas masqués à l’utilisateur en cours. Il faut le déclarer pour les utilisateurs concernés :
Ce nouvel utilisateur verra à chaque fois des noms différents (masquage dynamique), et des numéros de téléphone partiellement masqués :
Pour consulter la configuration de masquage en place, utiliser une des vues fournies dans le schéma anon :
Navigation
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6 Partitionnement sous PostgreSQL
Partitionnement sous PostgreSQL
Principe & intérêts du partitionnement
- Principes et intérêts
- Historique
- Les différents types
- applicatif
- par héritage (historique)
- déclaratif (à favoriser)
Le partitionnement est une technique consistant à scinder des grosses tables en plusieurs « partitions », d’abord pour des raisons de place et de maintenance. Dans l’idéal, la table partitionnée reste utilisable en tant que table unique, de manière plus ou moins transparente.
Un partitionnement entièrement géré par le moteur n’existe réellement que depuis la version 10 de PostgreSQL.
Jusqu’à la version 9.6, PostgreSQL ne connaissait que le partitionnement « par héritage », nettement moins flexible et performant. Bien sûr, il existe encore beaucoup d’applications qui « partitionnent » les données elles-mêmes, sans utiliser les mécanismes du moteur.
Pourquoi partitionner ?
- Faciliter la maintenance de gros volumes
VACUUM(FULL), réindexation, déplacements, sauvegarde logique…
- Gain en performance
- parcours complet sur de plus petites tables
- statistiques par partition plus précises
- purge par partitions entières
pg_dumpparallélisable- tablespaces différents (données froides/chaudes)
- Attention à la maintenance sur le code
Maintenir de très grosses tables peut devenir fastidieux, voire impossible. Ce genre de problème peut survenir :
VACUUM FULLtrop longs voire impossibles à cause d’un espace disque insuffisant ;- autovacuum pas assez réactif sur les grosses tables ;
- index trop gros et réindexations interminables ;
pg_dumpne sait pas paralléliser la sauvegarde d’une table volumineuse ;- purge de grandes quantité de données très longue ;
- statistiques plus assez fines (et augmenter l’échantillonnage ne suffit pas forcément) ;
- dilution des lignes actives dans la table au détriment du hit ratio et des I/O ;
- mauvaise corrélation de lignes récupérées ensembles ;
- impossibilité de séparer données actives et inactives au niveau physique (tablespaces).
Certains outils existent pour mitiger ces problèmes (index partiels, index BRIN, autovacuum plus agressif…) mais ne sont pas des solutions définitives.
Le partitionnement consiste à scinder une table en plusieurs sous-tables (partitions) elles-mêmes manipulables en tant que tables à part entière.
Maintenance
La maintenance s’effectue sur les partitions plutôt que sur l’ensemble complet des données. En particulier, un VACUUM FULL ou une réindexation peuvent s’effectuer partition par partition, ce qui permet de limiter les interruptions en production, et lisser la charge.
pg_dump peut sauvegarder les différentes partitions d’une même table en parallèle.
Le partitionnement est aussi un préalable au déplacement d’une partie des données dans un autre tablespace pour des raisons de place, ou pour déporter les parties les moins utilisées de la table vers des disques plus lents et moins chers. Cependant, il faut mettre en balance le coût de migration du modèle existant avec l’économie réalisée sur les disques.
Parcours complet de partitions
Certaines requêtes (notamment décisionnelles) ramènent tant de lignes, ou ont des critères si complexes, qu’un parcours complet de la table est souvent privilégié par l’optimiseur.
Un partitionnement, souvent par date, permet de ne parcourir qu’une ou quelques partitions au lieu de l’ensemble des données. C’est le rôle de l’optimiseur de choisir la partition (partition pruning), par exemple celle de l’année en cours, ou des mois sélectionnés.
Suppression des partitions
La suppression de données parmi un gros volume peut poser des problèmes d’accès concurrents ou de performance, par exemple dans le cas de purges. En configurant judicieusement les partitions, on peut résoudre cette problématique en supprimant une partition (ici en partitionnement déclaratif) :
ou en la détachant :
pour l’archiver (et la réattacher au besoin) ou la supprimer ultérieurement.
D’autres optimisations sont décrites dans ce billet de blog d’Adrien Nayrat : statistiques plus précises au niveau d’une partition, réduction plus simple de la fragmentation des index, jointure par rapprochement des partitions…
La principale difficulté d’un système de partitionnement consiste à partitionner avec un impact minimal sur la maintenance du code par rapport à une table classique.
Partitionnement applicatif
…ou la réinvention de la roue
Partitionnement applicatif
- Gestion au niveau applicatif, table par table
- Complexité pour le développeur
- Intégrité des données ?
L’application peut gérer le partitionnement elle-même, par exemple en créant des tables numérotées par mois, année… Le moteur de PostgreSQL ne voit que des tables classiques et ne peut assurer l’intégrité entre ces données.
Sur le principe, c’est très simple. Mais le développeur doit réinventer la roue :
- choix de la table dans chaque requête ;
- cohérence des schémas de données entre chaque table/partition ;
- gestion des index sur chacune… La lecture des données qui concerne plusieurs tables peut devenir délicate.
Ce modèle extrêmement fréquent est bien sûr à éviter, Ce modèle est bien sûr à éviter, mais on le rencontre encore fréquemment.
Partitionnement par héritage
Historique, ou pour un cas très spécifique
Partitionnement par héritage
- Table mère :
- définie normalement, peut contenir des lignes
- Tables filles :
- héritent des propriétés de la table mère
- …mais pas des contraintes, index et droits
- colonnes supplémentaires possibles
- Insertion applicative ou par trigger (lent !)
Cette technique était assez utilisée, faute de mieux, pour partitionner avant PostgreSQL 10. Des applications l’utilisant peuvent encore se rencontrer.
Principe du partitionnement par héritage :
PostgreSQL permet de créer des tables qui héritent les unes des autres. L’héritage d’une table mère transmet les propriétés suivantes à la table fille :
- les colonnes, avec le type et les valeurs par défaut ;
- les contraintes
CHECK.
Les tables filles peuvent ajouter leurs propres colonnes. Par exemple :
La table poissons possède les champs des tables dont elle hérite :
On peut créer toute une hiérarchie avec des branches parallèles, chacune avec ses colonnes propres :
On remarquera que la clé primaire manque. En effet, l’héritage ne transmet pas :
- les contraintes d’unicité et référentielles ;
- les index ;
- les droits.
Chaque table possède ses propres lignes :
Par défaut une table affiche aussi le contenu de ses tables filles et les colonnes communes :
Pour ne consulter que le contenu de la table sans ses filles :
Limites et problèmes :
En conséquence, on a bien affaire à des tables indépendantes. Rien n’empêche d’avoir des doublons entre la table mère et la table fille. Cela empêche aussi bien sûr la mise en place de clé étrangère, puisqu’une clé étrangère s’appuie sur une contrainte d’unicité de la table référencée. Lors d’une insertion, voire d’une mise à jour, le choix de la table cible se fait par l’application ou un trigger sur la table mère.
Il faut être vigilant à bien recréer les contraintes et index manquants ainsi qu’à attribuer les droits sur les objets de manière adéquate. L’une des erreurs les plus fréquentes est d’oublier de créer les contraintes, index et droits qui n’ont pas été transmis.
Ce type de partitionnement est un héritage des débuts de PostgreSQL, à l’époque de la mode des « bases de donnée objet ». Dans la pratique, dans les versions antérieures à la version 10, l’héritage était utilisé pour mettre en place le partitionnement. La maintenance des index, des contraintes et la nécessité d’un trigger pour aiguiller les insertions vers la bonne table fille, ne facilitaient pas la maintenance. Les performances en écritures étaient bien en-deçà des tables classiques ou du partitionnement déclaratif apparu ensuite.
Table partitionnée en détournant le partitionnement par héritage :
Noter qu’il reste encore à gérer les mises à jour de lignes… À cause de ce trigger, le temps d’insertion peut être allègrement multiplié par huit ou dix par rapport à une insertion dans une table normale ou dans une table avec le partitionnement déclaratif moderne.
La même table en partitionnement déclaratif par liste est :
Si le partitionnement par héritage fonctionne toujours sur les versions récentes de PostgreSQL, il est déconseillé pour les nouveaux développements.
Partitionnement déclaratif
Partitionnement déclaratif
- Mise en place et administration simplifiées, intégrées au moteur
- Gestion automatique des lectures et écritures
- et rapide
- Partitions
- attacher/détacher une partition
- contrainte implicite de partitionnement
- expression possible pour la clé de partitionnement
- sous-partitions possibles
- partition par défaut
Le partitionnement déclaratif est le système à privilégier de nos jours. Apparu en version 10, il a été grandement amélioré dans les versions 11 à 13, en fonctionnalités comme en performances. Des améliorations continuent à arriver à chaque version : préférez les versions récentes de PostgreSQL. Son but est de permettre une mise en place et une administration simples des tables partitionnées. Des clauses spécialisées ont été ajoutées aux ordres SQL, comme CREATE TABLE et ALTER TABLE, pour attacher (ATTACH PARTITION) et détacher des partitions (DETACH PARTITION).
Grosse simplification par rapport à l’ancien partitionnement par héritage : il n’est pas nécessaire d’ajouter des triggers pour gérer les insertions et mises à jour. Le routage est géré de façon automatique en fonction de la définition des partitions, au besoin vers une partition par défaut, et sans pénalité notable en performances.
Contrairement au partitionnement par héritage, la table partitionnée ne contient pas elle-même de ligne, ce n’est qu’une coquille vide.
Partitionnement par liste
Partitionnement par liste : implémentation
Liste de valeurs par partition
- statut, client, pays, année ou mois…
Clé de partitionnement forcément mono-colonne
Syntaxe :
Il est possible de partitionner une table par valeurs. Ce type de partitionnement fonctionne uniquement avec une clé de partitionnement mono-colonne (on verra qu’il est possible de sous-partitionner). Il faut que le nombre de valeurs soit assez faible pour être listé explicitement. Le partitionnement par liste est adapté par exemple au partitionnement par :
- type d’un objet ;
- client final (si peu de clients) ;
- géographie : pays, entité commerciale, entrepôt… ;
- statut d’un objet, pour isoler les données froides dans leur partition ;
- année ou mois (ne pas oublier de créer régulièrement de nouvelles partitions) pour faciliter les purges.
Voici un exemple de création d’une table partitionnée par liste et de ses partitions :
Les noms des partitions sont à définir par l’utilisateur, il n’y a pas d’automatisme ni de convention particulière.
Lors de l’insertion, les données sont correctement redirigées vers leur partition, comme le montre cette requête :
Il est aussi possible d’interroger directement une partition (ici t1_a et non t1) :
Si aucune partition correspondant à la clé insérée n’est trouvée et qu’aucune partition par défaut n’est déclarée, une erreur se produit.
Si la clé de partitionnement d’une ligne est modifiée par un UPDATE, la ligne change automatiquement de partition (sauf en version 10, où ce n’est pas implémenté, et l’on obtient une erreur).
Partitionnement par intervalle
Partitionnement par intervalle : implémentation
- Clé de partitionnement mono- ou multicolonnes
- dates, id…
- Bornes :
- supérieure exclue
MINVALUE/MAXVALUEpour infinis
- Syntaxe :
Le partitionnement par intervalle est très courant quand il y a de nombreuses valeurs différentes de la clé de partitionnement, ou qu’elle doit être multicolonnes, par exemple :
- selon une tranche de dates, notamment pour faciliter des purges ;
- selon des plages d’identifiants d’objets : client final, produit…
Voici un exemple de création de la table partitionnée et de deux partitions :
Le MAXVALUE indique la valeur maximale du type de données : t2_2 acceptera donc tous les entiers supérieurs ou égaux à 100.
Noter que les bornes supérieures des partitions sont exclues ! La valeur 100 ira donc dans la seconde partition.
Lors de l’insertion, les données sont redirigées vers leur partition, s’il y en a une :
La colonne système tableoid permet de connaître la partition d’où provient une ligne :
Partitionnement par hachage
Partitionnement par hachage : principe
Pour une répartition uniforme des données :
Hachage de valeurs par partition
- indiquer un modulo et un reste
Clé de partitionnement mono- ou multicolonnes
Syntaxe :
Si la clé de partitionnement n’est pas évidente et que le besoin est surtout de répartir la volumétrie en partitions de tailles équivalentes, le partitionnement par hachage est adapté. Voici comment partitionner par hachage une table en trois partitions :
Une grosse insertion de données répartira les données de manière équitable entre les différentes partitions :
Clé de partitionnement multicolonnes
- Clé sur plusieurs colonnes :
- si partitionnement par intervalle ou hash (pas par liste)
- et si 1er champ toujours présent
- Syntaxe :
Avec le partitionnement par intervalle, il est possible de créer les partitions en utilisant plusieurs colonnes. On profitera de l’exemple ci-dessous pour montrer l’utilisation conjointe de tablespaces différents. Commençons par créer les tablespaces :
Créons maintenant la table partitionnée et deux partitions :
La borne supérieure étant exclue, la valeur (100, '2017-08-11') fera donc partie de la seconde partition. Si les valeurs sont bien comprises dans les bornes, tout va bien :
Mais si la valeur pour c1 est trop petite :
De même, si la valeur pour c3 (colonne de type date) est antérieure :
Les valeurs spéciales MINVALUE et MAXVALUE permettent de ne pas indiquer de valeur de seuil limite. Les partitions t2_0 et t2_3 pourront par exemple être déclarées comme suit et permettront d’insérer les lignes qui étaient ci-dessus en erreur.
Enfin, on peut consulter la table pg_class afin de vérifier la présence des différentes partitions :
Performances :
Si le premier champ de la clé de partitionnement n’est pas fourni, il semble que l’optimiseur ne sache pas cibler correctement les partitions. Il balaiera toutes les partitions. Ce peut être gênant si ce premier champ n’est pas systématiquement présent dans les requêtes.
Le sous-partitionnement est une alternative à étudier, également plus souple.
Il faut faire attention à ce que le nombre de combinaisons possibles ne mène pas à trop de partitions.
Sous-partitionnement
S’il y a deux chemins d’accès privilégiés :
- Plus souple que le partitionnement multicolonnes
Principe :
Les partitions sont des tables à part entière, qui peuvent donc être elles-mêmes partitionnées. Ce peut être utile si les requêtes alternent entre deux schémas d’accès.
Exemple :
L’exemple ci-dessus crée deux partitions selon statut (objets_123 et objets_45). La première partition est elle-même sous-partitionnée par année (objets_123_2023 et objets_123_2024). Cela permet par exemple, de faciliter la purge des données ou d’accélérer le temps de traitement si l’on requête sur une année entière. Il n’a pas été jugé nécessaire de sous-partitionner la seconde partition objets_45 (par exemple parce qu’elle est petite).
Il n’est pas obligatoire de sous-partitionner avec la même technique (liste, intervalle, hachage…) que le partitionnement de plus haut niveau.
Il n’y a pas besoin de fournir la première clé de partitionnement pour que les sous-partitions soient directement accessibles :
Fournir uniquement la première clé de partitionnement entraînera le parcours de toutes les sous-partitions concernées :
Bien sûr, l’idéal est de fournir les deux clés de partitionnement pour n’accéder qu’à une partition :
Cette fonctionnalité peut être ponctuellement utile, mais il ne faut pas en abuser en raison de la complexité supplémentaire. Toutes les clés de partitionnement devront se retrouver dans les clés primaires techniques des tables. Le nombre de partitions peut devenir très important.
Comparaison avec le partitionnement multicolonnes :
Le partitionnement multicolonnes est conceptuellement plus simple. Pour un même besoin, le nombre de partitions est identique. Mais le sous-partitionnement est plus souple :
- mélange possible des types de partitionnement (par exemple un partitionnement par liste sous-partitionné par intervalle de dates) ;
- type de sous-partitionnement différent possible selon les partitions.
Partition par défaut
- Pour le partitionnement par liste ou par intervalle
- Toutes les données n’allant pas dans les partitions définies iront dans la partition par défaut
- La conserver petite
Ajouter une partition par défaut permet de ne plus avoir d’erreur au cas où une partition n’est pas définie. Par exemple :
Comme la partition par défaut risque d’être parcourue intégralement à chaque ajout d’une nouvelle partition, il vaut mieux la garder de petite taille.
Un partitionnement par hachage ne peut posséder de table par défaut puisque les données sont forcément aiguillées vers une partition ou une autre.
Attacher une partition
- La table doit préexister
- Vérification du respect de la contrainte par les données existantes
- parcours complet de la table : lent !
- …sauf si contrainte
CHECKidentique déjà ajoutée
- Si la partition par défaut a des données qui iraient dans cette partition :
- erreur à l’ajout de la nouvelle partition
- détacher la partition par défaut
- ajouter la nouvelle partition
- déplacer les données de l’ancienne partition par défaut
- ré-attacher la partition par défaut
Ajouter une table comme partition d’une table partitionnée est possible mais cela nécessite de vérifier que la contrainte de partitionnement est valide pour toute la table attachée, et que la partition par défaut ne contient pas de données qui devraient figurer dans cette nouvelle partition. Cela résulte en un parcours complet de la table attachée, et de la partition par défaut si elle existe, ce qui sera d’autant plus lent qu’elles sont volumineuses.
Ce peut être très coûteux en disque, mais le plus gros problème est la durée du verrou sur la table partitionnée, pendant toute cette opération. Il est donc conseillé d’ajouter une contrainte CHECK adéquate avant l’ATTACH : la durée du verrou sera raccourcie d’autant. Pour que cette contrainte soit prise en compte, il faut faire attention aux bornes exactes en partitionnement par intervalle, et préciser IS NOT NULL si le champ n’est pas NOT NULL.
Si des lignes pour cette nouvelle partition figurent déjà dans la partition par défaut, des opérations supplémentaires sont à réaliser pour les déplacer. Ce n’est pas automatique.
Exemple :
Détacher une partition
- Simple et rapide
- Mais nécessite un verrou exclusif
- option
CONCURRENTLY
- option
Détacher une partition est beaucoup plus rapide qu’en attacher une. En effet, il n’est pas nécessaire de procéder à des vérifications sur les données des partitions.
Cependant, il reste nécessaire d’acquérir un verrou exclusif sur la table partitionnée, ce qui peut prendre du temps si des transactions sont en cours d’exécution. L’option CONCURRENTLY mitige le problème malgré quelques restrictions, notamment : pas d’utilisation dans une transaction, incompatibilité avec la présence d’une partition par défaut, et nécessité d’une commande FINALIZE si l’ordre a échoué ou été interrompu.
La partition détachée devient alors une table tout à fait classique. Elle perd la contrainte de partitionnement, mais elle conserve les autres contraintes, les index, etc. hérités de la table partitionnée originale, ou directement posés sur la table quand elle était une partition, voire posés avant que la table soit attachée comme partition à la table partitionnée.
Changer la définition d’une partition
- Si pas de conflit entre partitions :
- Sinon : déplacement de données manuel
Modifier la définition d’une partition n’est pas directement prévu. S’il s’agit d’élargir une partition (liste ou intervalle), sans avoir à gérer un recouvrement avec une autre partition, il est possible de détacher la partition, puis de la réattacher avec sa nouvelle définition, le tout au sein d’une partition. La re-vérification des données prendra cependant du temps. L’astuce du CHECK redondant avec la contrainte de partitionnement, posé avant le DETACH, fonctionne là aussi et réduit la durée du verrou.
S’il faut couper une partition en deux (split), ou fusionner des partitions (merge), il faudra migrer les données manuellement, si possible dans une seule transaction.
Supprimer une partition
Une partition étant une table, supprimer la table revient à supprimer la partition, en détruisant bien sûr les données qu’elle contient. Il n’y a pas besoin de détacher la table auparavant. L’opération est simple et rapide, mais demande un verrou exclusif.
Il est fréquent de partitionner par date pour profiter de cette facilité dans la purge des vieilles données. La durée en est énormément réduite, ainsi que les écritures de journaux puisqu’il n’y a plus de DELETE.
Fonctions de gestion et vues système
- Sous psql :
\dP pg_partition_tree ('logs'): liste entière des partitionspg_partition_root ('logs_2019'): racine d’une partitionpg_partition_ancestors ('logs_201901'): parents d’une partition
Voici le jeu de tests pour l’exemple qui suivra. Il illustre également l’utilisation de sous-partitions (ici sur la même clé, mais cela n’a rien d’obligatoire).
Et voici le test des différentes fonctions :
Noter les propriétés de « feuille » (leaf) et le niveau de profondeur dans le partitionnement.
Sous psql, \d affichera toutes les tables, partitions comprises, ce qui peut vite encombrer l’affichage. \dP affiche uniquement les tables et index partitionnés :
La table système pg_partitioned_table permet des requêtes plus complexes. Le champ pg_class.relpartbound contient les définitions des clés de partitionnement.
Pour masquer les partitions dans certains outils, il peut être intéressant de déclarer les partitions dans un schéma différent de la table principale.
Dans un cadre « multitenant » avec de nombreux schémas, et des partitions de même noms chacune dans son schéma, positionner
search_pathpermet de sélectionner implicitement la partition, facilitant la vie au développeur ou permettant de « mentir » à l’application.
Clé primaire et clé de partitionnement
La clé primaire doit contenir toutes les colonnes de la clé de partitionnement.
- Idem pour une contrainte unique
- Idem pour les clés étrangères vers la table partitionnée
- Pas un problème si on partitionne selon la clé
- Plus gênant si partitionnement par date, statut…
- Relâcher l’intégrité ? Séparer en deux tables ? UUID v7 ?
Clé de partitionnement incluse dans la clé primaire
Le partitionnement impose une contrainte importante sur la modélisation : la clé de partitionnement doit impérativement faire partie de la clé primaire (et des contraintes uniques).
En effet, PostgreSQL ne maintient pas d’index global couvrant toutes les partitions. Chaque index est lié à une seule partition. PostgreSQL ne peut donc garantir l’unicité d’un champ qu’au sein de chaque partition.
Dans beaucoup de cas cela ne posera pas de problème, notamment si on partitionne justement sur tout ou partie de cette clé primaire. Par exemple, avec une table partitionnée par hachage ou plage de valeurs de sa clé primaire, il n’y aura aucun impact. L’unicité reste garantie par le partitionnement et les index de chaque partition.
Conséquences du changement de clé primaire
Dans d’autres cas, c’est plus gênant. Si l’on partitionne par année, on remplace une clé primaire id par la clé (id,annee) : rien n’interdit plus à deux lignes de même id d’exister dans deux partitions par année différentes.
Le risque d’un doublon reste limité si la « vraie » clé primaire id est un identifiant géré par la base à l’insertion (serial ou IDENTITY). Mais avec des identifiants générés côté applicatif, il y a un risque d’introduire un doublon. Le problème est indépendant du type de l’identifiant (entier, UUID…).
Il peut être décidé d’accepter le risque. Rajouter des clés uniques sur l’identifiant dans chaque partition peut au moins garantir son unicité au sein de chaque partition.
Partitionner a aussi un impact sur les clés étrangères pointant vers la table partitionnée : elles doivent aussi contenir les deux colonnes (id,annee). C’est un peu plus fastidieux (surtout en cas de migration d’un existant important), et peut être le signe que la table concernée doit être partitionnée aussi.
Contournement avec une table supplémentaire
Une solution assez complexe est de créer une autre table non partitionnée avec la clé primaire réelle, et une contrainte de clé étrangère de la table partitionnée vers cette table.
Conceptuellement, cela revient à ne pas partitionner une grosse table, mais à en « sortir » la plupart des champs utilisés dans une autre table partitionnée portant une contrainte.
Il n’y aura pas forcément besoin d’utiliser une jointure supplémentaire dans les requêtes. Il faut estimer aussi la taille de la table non partitionnée portant juste les identifiants.
Exemple :
À la suppression, il ne faut pas oublier de supprimer des lignes dans les deux tables, dans le bon ordre :
(Une alternative serait de passer par un ON DELETE CASCADE sur factures_ref.)
Si l’on tient à être totalement propre pour garantir la cohérence des id entre les deux tables, une contrainte dans l’autre sens est possible. Par contre, toute suppression ou insertion impose de lever la contrainte dans la transaction.
Si l’on ne veut pas d’une contrainte deferrable ni d’un ON DELETE CASCADE, il y a aussi la possibilité d’insérer ou supprimer dans les deux tables à la fois en une seule transaction :
Enfin, une table des lignes de facture peut être déclarée ainsi avec la clé étrangère sur id :
au lieu de cette version qui doit intégrer la clé de partitionnement complète dans sa clé étrangère :
Astuce des clés primaires signifiantes
Pour éviter de créer de nouvelles colonnes, une astuce est de remplacer la clé primaire par une chaîne servant au partitionnement, finissant par l’identifiant réel. Cela donnerait par exemple des valeurs de clé comme FR00000001234 pour un partitionnement par pays, ou 2025061200001234 pour un partitionnement par date. Générer des partitions par plage de valeurs de l’identifiant est alors assez simple. Cela ne fonctionne pas si la clé de partitionnement doit évoluer (partitionnement par statut), ce ne serait plus une clé primaire.
Mais cette technique est fragile, car elle réclame un peu de développement pour générer les clés. Conceptuellement, des clés signifiantes sont à éviter, même si cela se retrouve encore dans de vieilles applications. De plus, des identifiants sous forme de chaînes de caractères deviennent souvent trop gros, avec un impact sur les performances, surtout s’il y a des jointures. Et il faut réécrire les clés étrangères vers les tables partitionnées.
Astuce des UUID v7
Pour le cas particulier, très fréquent, d’un partitionnement par date, une astuce nettement plus propre consiste à utiliser des UUID en version 7 comme identifiant de ligne.
Non seulement les UUID v7 évitent les gros soucis des UUID des versions précédentes liés au cache, mais ils contiennent leur date de génération (attention au fuseau horaire). Il est donc possible de partitionner selon des valeurs d’UUID correspondant à des dates précises. La table partitionnée conserve une clé primaire monocolonne, même s’il faut la réécrire. Dans une requête, pour réduire un accès à une partition, il faut réutiliser la fonction de conversion d’une date vers un UUID, ou d’une tranche de dates vers une tranches d’UUID, ce qui alourdit le code.
Un exemple détaillé est présenté dans un billet de Florent Jardin, inspiré entre autres notamment par ce billet de blog de Daniel Vérité.
PostgreSQL 18 devrait contenir les fonctions nécessaires pour créer des UUID, y compris pour une date précise, mais ces fonctions peuvent être installées sur les versions précédentes.
Sur les UUID et leur manipulation, voir https://dali.bo/s22_html#uuid
Indexation
- Propagation automatique
- Index supplémentaires par partition possibles
- Clés étrangères entre tables partitionnées
Les index sont propagés de la table mère aux partitions : tout index créé sur la table partitionnée sera automatiquement créé sur les partitions existantes. Toute nouvelle partition disposera des index de la table partitionnée. La suppression d’un index se fait sur la table partitionnée et concernera toutes les partitions. Il n’est pas possible de supprimer un tel index d’une seule partition.
Gérer des index manuellement sur certaines partitions est possible. Par exemple, on peut n’avoir besoin de certains index que sur les partitions de données récentes, et ne pas les créer sur des partitions de données d’archives.
Une clé primaire ou unique peut exister sur une table partitionnée (mais elle devra contenir toutes les colonnes de la clé de partitionnement) ; ainsi qu’une clé étrangère d’une table partitionnée vers une table normale.
Il est possible de créer une clé étrangère vers une table partitionnée de la même manière qu’entre deux tables normales. Par exemple, si les tables ventes et lignes_ventes sont toutes deux partitionnées :
Planification & performances
- Mettre la clé dans la requête autant que possible
- ou : cibler les partitions directement
- Temps de planification
- nombre de tables, d’index, leurs statistisques…
- max ~ 100 partitions
- À activer ?
enable_partitionwise_aggregateenable_partitionwise_join
Cibler la partition par la clé :
Si la clé de partitionnement n’est pas fournie, l’exécution concernera toutes les partitions, qu’elles soient accédées par Seq Scan ou Index Scan.
Autant que possible, le développeur doit fournir la clé de partitionnement dans chaque requête, et le plan ciblera directement la bonne partition.
Comme avec les index, il faut vérifier que la clé est bien claire pour PostgreSQL. Si ce n’est pas le cas toutes les partitions seront lues :
alors que si PostgreSQL reconnaît la clé de partitionnement :
Partition pruning :
Dans le cas où la clé de partitionnement dépend du résultat d’un calcul, d’une sous-requête ou d’une jointure, PostgreSQL prévoit un plan concernant toutes les partitions, mais élaguera à l’exécution les appels aux partitions non concernées. Ci-dessous, seule pgbench_accounts_8 est interrogé (et ce peut être une autre partition si l’on répète la requête) :
Temps de planification :
Une limitation sérieuse du partitionnement tient au temps de planification qui augmente très vite avec le nombre de partitions, même petites. En effet, chaque partition ajoute ses statistiques et souvent plusieurs index aux tables système. Par exemple, dans le cas le plus défavorable d’une session qui démarre :
La section Planning indique le nombre de blocs qu’une session qui démarre doit mettre en cache, liés notamment aux tables systèmes et statistiques (ce phénomène est encore une raison d’éviter des sessions trop courtes). Dans cet exemple, sur la base partitionnée, il y a presque six fois plus de ces blocs, et on triple le temps de planification, qui reste raisonnable.
En général, on considère qu’il ne faut pas dépasser 100 partitions si l’on ne veut pas pénaliser les transactions courtes. Les dernières versions de PostgreSQL sont cependant meilleures sur ce point.
Ce problème de planification est moins gênant pour les requêtes longues (analytiques).
Pour contourner cette limite, il est possible d’utiliser directement les partitions, s’il est facile pour le développeur (ou le générateur de code…) de trouver leur nom, en plus de toujours fournir la clé. Interroger directement une partition est en effet aussi rapide à planifier qu’interroger une table monolithique :
Utiliser directement les partitions est particulièrement économe si leur nombre est grand, mais on perd alors le côté « transparent » du partitionnement, et on augmente la complexité du code applicatif.
Paramètres « partitionwise » :
Dans des cas plus complexes, notamment en cas de jointure entre tables partitionnées, le temps de planification peut exploser. Par exemple, pour la requête suivante où la table partitionnée est jointe à elle-même, le plan sur la table non partitionnée, cache de session chaud, renvoie :
Avec cent partitions, le temps de planification est ici multiplié par 50 :
Ce plan est perfectible : il récupère tout pgbench_accounts et le joint à toute la table. Il serait plus intelligent de travailler partition par partition puisque la clé de jointure est celle de partitionnement. Pour que PostgreSQL cherche à faire ce genre de chose, un paramètre doit être activé :
Les jointures se font alors entre partitions :
Le temps d’exécution passe de 1,2 à 0,2 s, ce qui justifie les quelques millisecondes perdues en plus en planification.
Un autre paramètre est à activer si des agrégations sur plusieurs partitions sont à faire :
enable_partitionwise_aggregate et enable_partitionwise_join sont désactivés par défaut à cause de leur coût en planification sur les petites requêtes, mais les activer est souvent rentable. Avec SET, cela peut se décider requête par requête.
Opérations de maintenance
- Tablespace par partition
- autovacuum/analyze
- sur les partitions (comme sur toute table)
VACUUM,VACUUM FULL,ANALYZE,REINDEX…- sur table mère : redescendent sur les partitions
- Statistiques pour toute la table partitionnée
ANALYZEouANALYZE ONLY(v18)
L’intérêt majeur du partitionnement est de pouvoir scinder les opérations en autant d’étapes qu’il y a de partitions.
Des données « froides » peuvent être déplacées dans un autre tablespace sur des disques moins chers, partition par partition, ce qui est impossible avec une table monolithique :
L’autovacuum et l’autoanalyze fonctionnent normalement et indépendamment sur chaque partition, comme pour des tables classiques. Ainsi ils peuvent se déclencher plus souvent sur les partitions actives, et même plus rapidement. Par rapport à une grosse table monolithique, il y a moins souvent besoin de régler l’autovacuum.
Les ordres ANALYZE et VACUUM sont généralement effectués sur une partition. Les statistiques sont calculées par partition, elles sont donc plus précises.
Reconstruire une table partitionnée avec VACUUM FULL se fait généralement partition par partition. Le partitionnement permet ainsi de résoudre les cas où le verrou sur une table monolithique est trop long, ou l’espace disque total insuffisant.
ANALYZE/ANALYZE ONLY sur la table partitionnée :
L’autovacuum ne crée pas spontanément de statistiques sur les données d’une table partitionnée dans son ensemble, mais uniquement sur les partitions isolées. Or, des statistiques sur toute la table partitionnée peuvent être utiles. Il faut les demander explicitement :
L’ordre procède à un échantillonnage réparti sur toutes les partitions. Mais l’ordre est propagé à toutes les partitions, et reprend un échantillon sur chacune d’entre elles. Si elles sont à jour, on peut gagner du temps en se limitant à l’échantillon global avec la clause ONLY (à partir de PostgreSQL 18) :
Sauvegardes
Sauvegarde physique : peu de différence
Avec pg_dump :
--jobs: efficace--load-via-partition-root- exclusion de partitions (v16+) :
--table-and-children--exclude-table-and-children--exclude-table-data-and-children
Grâce au partitionnement, un export par pg_dump --jobs devient efficace puisque plusieurs partitions peuvent être sauvegardées en parallèle.
La parallélisation peut être aussi un peu meilleure avec un outil de sauvegarde physique (comme pgBackRest ou Barman), qui parallélise les copies de fichiers, mais les grosses tables non partitionnées étaient de toute façon déjà découpées en fichier de 1 Go.
pg_dump a des options pour gérer l’export des tables partitionnées :
--load-via-partition-root permet de générer des ordres COPY ciblant la table mère et non la partition. Ce peut être pratique pour restaurer les données dans une base où la table est partitionnée séparément.
À partir de PostgreSQL 16, n’exporter qu’une table partitionnée se fait avec --table-and-children (et non --table/-t qui ne concernerait que la table mère). Exclure des tables partitionnées se fait avec --exclude-table-and-children (et non --exclude-table/-T). Pour exclure uniquement les données d’une table partitionnée en gardant sa structure, on utilisera --exclude-table-data-and-children. Ces trois options acceptent un motif (par exemple : pgbench_accounts_*) et peuvent être répétées dans la commande.
Limitations du partitionnement déclaratif et versions
- Pas de création automatique des partitions
- ni fusion/scission facile
- Planification : 100 partitions max conseillé
- Pas d’héritage multiple, schéma fixe
- sauf ajout d’index/contraintes sur chaque partition
- Partitions distantes : sans propagation d’index
- Clé de partitionnement calculée : pas vraiment possible
- (≤v16)
IDENTITY: uniquement sur la table partitionnée - PostgreSQL récent toujours conseillé
Certaines de ces limites ont été évoquées plus haut.
Limitations générales :
Une table partitionnée ne peut être convertie en table classique, ni vice-versa. (Par contre, une table classique peut être attachée comme partition, ou une partition détachée).
Les partitions ont forcément le même schéma de données que leur partition mère et héritent des contraintes et index de celle-ci. Il est interdit d’ajouter ou de retrancher de champs. L’ajout d’index ou de contraintes supplémentaires directement sur une partition est par contre possible.
Les clés de partition ne doivent évidemment pas se recouvrir.
Les contraintes ne peuvent s’exercer qu’au sein d’une même partition : les clés d’unicité doivent donc inclure toute la clé de partitionnement. Les contraintes d’exclusion ne peuvent vérifier toutes les partitions.
Il n’y a pas de notion d’héritage multiple.
Limitations liées à la création des partitions :
La création des partitions n’est pas automatisée : il faut les créer par avance manuellement ou par script planifié, ou un outil externe comme pg_partman ou pg_cron. Éventuellement prévoir une partition par défaut pour les cas qui ont pu être oubliés.
Changer les limites d’une partition n’est pas directement prévu. Il faut détacher la partition et réattacher la parition.
Il n’est pas possible de fusionner ou scinder des partitions. Il faudra déplacer les données manuellement.
Limitation sur les champs IDENTITY :
Jusque PostgreSQL 16 inclus, un champ GENERATED ALWAYS/BY DEFAULT AS IDENTITY est utilisable uniquement en insérant dans la table partitionnée, pas en insérant dans la partition. Sinon PostgreSQL se plaint que le champ est NULL. PostgreSQL 17 lève la limite.
Cependant les valeurs d’un champ IDENTITY continuent d’être générées par la séquence indépendamment des partitions, les unes à la suite des autres. Si ce champ fait partie de la clé de partitionnement, il y a aura une erreur si la valeur générée ne respecte pas la contrainte de partitionnement.
Limitations sur les clés calculées :
Il serait parfois pratique de partitionner suivant un champ calculé, par exemple par année quand on dispose d’un champ jour. Malheureusement, le moteur a des limites sur ce point :
- techniquement, une table avec
PARTITION BY LIST ((extract ('year' from jour)))fonctionne, mais PostgreSQL ne voudra pas créer de clé primaire incluant ce champ ; - une colonne générée automatiquement (clause
GENERATED ALWAYS AS … STORED) ne peut faire partie de la clé de partitionnement ; - un trigger
BEFORE INSERTne peut modifier la partition cible d’une ligne ; - un trigger
INSTEAD OFsur une vue utilitaire peut fonctionner, mais complexifie l’interface et, comme tout trigger, pénalise les performances.
Des contournements sont possibles. La clé peut être calculée côté applicatif, même s’il s’agit juste d’appeler une fonction SQL. Le critère de partitionnement est souvent simple : un partitionnement différent peut convenir. Pour reprendre l’exemple du partitionnement par liste par année calculée à partir du jour, un partitionnement par intervalle de date serait tout aussi adapté.
Limitations liées aux performances :
Il faut éviter d’avoir trop de partitions, pour limiter les risques de dérapage du temps de planification. S’il y en a beaucoup, tenter de cibler directement les partitions qui intéressent une requête.
L’ordre CLUSTER, pour réécrire une table dans l’ordre d’un index donné, ne fonctionne pour les tables partitionnées qu’à partir de PostgreSQL 15. Il peut toutefois être exécuté manuellement table par table.
Limitations liées aux tables distantes :
Il est possible d’attacher comme partitions des tables distantes, généralement déclarées avec postgres_fdw, mais la propagation d’index ne fonctionnera pas sur ces tables. Il faudra les créer manuellement sur les instances distantes.
Limitations liées aux triggers :
Les triggers BEFORE UPDATE … FOR EACH ROW sont possibles, mais il ne permettent pas de modifier la partition de destination.
Beaucoup de ces limitations dépendent des versions de PostgreSQL. Les versions à présent non supportées en avaient bien d’autres, non listées ici. Une version récente reste de toute manière préférable.
Tables distantes & sharding
- Tables distantes comme partitions : sharding
- Interrogation simultanée asynchrone
Il est possible d’attacher comme partitions des tables distantes (situées sur d’autres serveurs), généralement déclarées avec le Foreign Data Wrapper postgres_fdw.
NB : Dans le reste de ce chapitre, nous nommerons table étrangère (foreign table dans la documentation officielle) l’objet qui sert d’interface pour accéder, depuis l’instance locale, à la table distante (remote table), qui contient réellement les données.
Par exemple, si trois instances en France, Allemagne et Espagne possèdent chacune des tables clients et commandes ne contenant que les données de leur pays, on peut créer une autre instance utilisant des tables étrangères pour accéder aux trois tables, chaque table étrangère étant une partition d’une table partitionnée de cette instance européene.
Pour les instances nationales, cette instance européenne n’est qu’un client comme un autre, qui envoie des requêtes, et ouvre parfois des curseurs (fonctionnement normal de postgres_fdw). Si le pays est précisé dans une requête, la bonne partition est ciblée, et l’instance européenne n’interroge qu’une seule instance nationale.
La maquette suivante donne une idée du fonctionnement :
Une nouveauté de PostgreSQL 14 est ici particulièrement intéressante : l’option async_capable du serveur étranger (éventuellement de la table) peut être passée à on (le défaut est off). Les nœuds Foreign Scan typiques des accès distants sont alors remplacés par des nœuds Async Foreign Scan (asynchrones), et le serveur principal interroge alors simultanément les trois serveurs qui lui renvoient les données. Dans cet extrait des traces, les ordres FETCH sont entremêlés :
Les paramètres enable_partitionwise_join et enable_partitionwise_aggregate doivent impérativement être activés dans cette configuration. L’optimiseur cherche alors à « pousser » les jointures et les agrégations au niveau du nœud (et à les calculer directement sur les serveurs distants) comme dans le plan suivant (voir la version complète) :
Quand on utilise les tables étrangères, il est conseillée d’utiliser
EXPLAIN (VERBOSE), pour afficher les requêtes envoyées aux serveurs distants et vérifier que le minimum de volumétrie transite sur le réseau.
Cet exemple est une version un peu primitive de sharding, à réserver aux cas où les données sont clairement séparées. L’administration d’une configuration « multimaître » peut devenir compliquée : cohérence des différents schémas et des contraintes sur chaque instance, copie des tables de référence communes, risques de recouvrement des clés primaires entre bases, gestion des indisponibilités, sauvegardes cohérentes…
Noter que l’utilisation de partitions distantes rend impossible notamment la gestion automatique des index, il faut retourner à une manipulation table par table.
Extensions & outils
- Extension pg_partman
- automatisation
- Extensions dédiées à un domaine :
- timescaledb
- citus
L’extension pg_partman, de Crunchy Data, est un complément aux systèmes de partitionnement de PostgreSQL. Elle est apparue d’abord pour automatiser le partitionnement par héritage. Elle peut être utile avec le partitionnement déclaratif, pour simplifier la maintenance d’un partitionnement sur une échelle temporelle ou de valeurs (par range).
PostgresPro proposait un outil nommé pg_pathman, à présent déprécié en faveur du partitionnement déclaratif intégré à PostgreSQL.
timescaledb est une extension spécialisée dans les séries temporelles. Basée sur le partitionnement par héritage, elle vaut surtout pour sa technique de compression et ses utilitaires. La version communautaire sur Github ne comprend pas tout ce qu’offre la version commerciale.
citus est une autre extension commerciale. Le principe est de partitionner agressivement les tables sur plusieurs instances, et d’utiliser simultanément les processeurs, disques de toutes ces instances (sharding). Citus gère la distribution des requêtes, mais pas la maintenance des instances PostgreSQL supplémentaires. L’éditeur Citusdata a été racheté par Microsoft, qui le propose à présent dans Azure. En 2022, l’entièreté du code est passée sous licence libre. Le gain de performance peut être impressionnant, mais attention : certaines requêtes se prêtent très mal au sharding.
Conclusion
Le partitionnement déclaratif a de gros avantages pour le DBA
- …mais les développeurs doivent savoir l’utiliser
- Préférer une version récente de PostgreSQL
Le partitionnement par héritage n’a plus d’utilité pour la plupart des applications.
Le partitionnement déclaratif apparu en version 10 est mûr dans les dernières versions. Il introduit une complexité supplémentaire, que les développeurs doivent maîtriser, mais peut rendre de grands services quand la volumétrie augmente.
Quiz
Travaux pratiques
La version en ligne des solutions de ces TP est disponible sur https://dali.bo/v1_solutions.
Partitionnement
But : Mettre en place le partitionnement déclaratif
Nous travaillons sur la base cave. Si vous ne l’avez pas déjà, la base cave (dump de 2,6 Mo, pour 71 Mo sur le disque au final) peut être téléchargée et restaurée ainsi :
Nous allons partitionner la table stock sur l’année.
Pour nous simplifier la vie, nous allons limiter le nombre d’années dans stock (cela nous évitera la création de 50 partitions) :
Nous n’avons maintenant que des bouteilles des années 2001 à 2005.
- Renommer
stockenstock_old.- Créer une table partitionnée
stockvide, sans index pour le moment.
- Créer les partitions de
stock, avec la contrainte d’année :stock_2001àstock_2005.
- Insérer tous les enregistrements venant de l’ancienne table
stock.
- Passer les statistiques pour être sûr des plans à partir de maintenant (nous avons modifié beaucoup d’objets).
- Vérifier la présence d’enregistrements dans
stock_2001(syntaxeSELECT ONLY).- Vérifier qu’il n’y en a aucun dans
stock.
- Vérifier qu’une requête sur
stocksur 2002 ne parcourt qu’une seule partition.
- Remettre en place les index présents dans la table
stockoriginale.- Il se peut que d’autres index ne servent à rien (ils ne seront dans ce cas pas présents dans la correction).
- Quel est le plan pour la récupération du stock des bouteilles du
vin_id1725, année 2003 ?
- Essayer de changer l’année de ce même enregistrement de
stock(la même que la précédente). Pourquoi cela échoue-t-il ?
- Supprimer les enregistrements de 2004 pour
vin_id= 1725.- Retenter la mise à jour.
- Pour vider complètement le stock de 2001, supprimer la partition
stock_2001.
- Tenter d’ajouter au stock une centaine de bouteilles de 2006.
- Pourquoi cela échoue-t-il ?
- Créer une partition par défaut pour recevoir de tels enregistrements.
- Retenter l’ajout.
- Tenter de créer la partition pour l’année 2006. Pourquoi cela échoue-t-il ?
- Pour créer la partition sur 2006, au sein d’une seule transaction :
- détacher la partition par défaut ;
- y déplacer les enregistrements mentionnés ;
- ré-attacher la partition par défaut.
Partitionner pendant l’activité
But : Mettre en place le partitionnement déclaratif sur une base en cours d’activité
Préparation
Créer une base pgbench vierge, de taille 10 ou plus.
NB : Pour le TP, la base sera d’échelle 10 (environ 168 Mo). Des échelles 100 ou 1000 seraient plus réalistes.
Dans une fenêtre en arrière-plan, laisser tourner un processus
pgbenchavec une activité la plus soutenue possible. Il ne doit pas tomber en erreur pendant que les tables vont être partitionnées ! Certaines opérations vont poser des verrous, le but va être de les réduire au maximum.
Pour éviter un « empilement des verrous » et ne pas bloquer trop longtemps les opérations, faire en sorte que la transaction échoue si l’obtention d’un verrou dure plus de 10 s.
Partitionnement par hash
Pour partitionner la table
pgbench_accountspar hash sur la colonneaidsans que le traitement pgbench tombe en erreur, préparer un script avec, dans une transaction :
- la création d’une table partitionnée par hash en 3 partitions au moins ;
- le transfert des données depuis
pgbench_accounts;- la substitution de la table partitionnée à la table originale.
Tester et exécuter.
Supprimer l’ancienne table
pgbench_accounts_old.
Partitionnement par valeur
pgbench doit continuer ses opérations en tâche de fond.
La table
pgbench_historyse remplit avec le temps. Elle doit être partitionnée par date (champmtime). Pour le TP, on fera 2 partitions d’une minute, et une partition par défaut. La table actuelle doit devenir une partition de la nouvelle table partitionnée.
- Écrire un script qui, dans une seule transaction, fait tout cela et substitue la table partitionnée à la table d’origine.
NB : Pour éviter de coder des dates en dur, il est possible, avec
psql, d’utiliser une variable :
Exécuter le script, attendre que les données s’insèrent dans les nouvelles partitions.
Purge
- Continuer de laisser tourner
pgbenchen arrière-plan.- Détacher et détruire la partition avec les données les plus anciennes.
Contraintes entre tables partitionnées
- Ajouter une clé étrangère entre
pgbench_accountsetpgbench_history. Voir les contraintes créées.
Si vous n’avez pas déjà eu un problème à cause du
statement_timeout, dropper la contrainte et recommencer avec une valeur plus basse. Comment contourner ?
Index global
On veut créer un index sur
pgbench_history (aid).Pour ne pas gêner les écritures, il faudra le faire de manière concurrente. Créer l’index de manière concurrente sur chaque partition, puis sur la table partitionnée.
Travaux pratiques (solutions)
Partitionnement
But : Mettre en place le partitionnement déclaratif
Pour nous simplifier la vie, nous allons limiter le nombre d’années dans stock (cela nous évitera la création de 50 partitions).
Nous n’avons maintenant que des bouteilles des années 2001 à 2005.
- Renommer
stockenstock_old.- Créer une table partitionnée
stockvide, sans index pour le moment.
- Créer les partitions de
stock, avec la contrainte d’année :stock_2001àstock_2005.
- Insérer tous les enregistrements venant de l’ancienne table
stock.
- Passer les statistiques pour être sûr des plans à partir de maintenant (nous avons modifié beaucoup d’objets).
- Vérifier la présence d’enregistrements dans
stock_2001(syntaxeSELECT ONLY).- Vérifier qu’il n’y en a aucun dans
stock.
- Vérifier qu’une requête sur
stocksur 2002 ne parcourt qu’une seule partition.
- Remettre en place les index présents dans la table
stockoriginale.- Il se peut que d’autres index ne servent à rien (ils ne seront dans ce cas pas présents dans la correction).
Les autres index ne servent à rien sur les partitions : idx_stock_annee est évidemment inutile, mais idx_stock_vin_annee aussi, puisqu’il est inclus dans l’index unique que nous venons de créer.
- Quel est le plan pour la récupération du stock des bouteilles du
vin_id1725, année 2003 ?
- Essayer de changer l’année de ce même enregistrement de
stock(la même que la précédente). Pourquoi cela échoue-t-il ?
C’est une violation de contrainte unique, qui est une erreur normale : nous avons déjà un enregistrement de stock pour ce vin pour l’année 2004.
- Supprimer les enregistrements de 2004 pour
vin_id= 1725.- Retenter la mise à jour.
- Pour vider complètement le stock de 2001, supprimer la partition
stock_2001.
- Tenter d’ajouter au stock une centaine de bouteilles de 2006.
- Pourquoi cela échoue-t-il ?
Il n’existe pas de partition définie pour l’année 2006, cela échoue donc.
- Créer une partition par défaut pour recevoir de tels enregistrements.
- Retenter l’ajout.
- Tenter de créer la partition pour l’année 2006. Pourquoi cela échoue-t-il ?
Cela échoue car des enregistrements présents dans la partition par défaut répondent à cette nouvelle contrainte de partitionnement.
- Pour créer la partition sur 2006, au sein d’une seule transaction :
- détacher la partition par défaut ;
- y déplacer les enregistrements mentionnés ;
- ré-attacher la partition par défaut.
Partitionner pendant l’activité
But : Mettre en place le partitionnement déclaratif sur une base en cours d’activité
Préparation
Créer une base pgbench vierge, de taille 10 ou plus.
Dans une fenêtre en arrière-plan, laisser tourner un processus
pgbenchavec une activité la plus soutenue possible. Il ne doit pas tomber en erreur pendant que les tables vont être partitionnées ! Certaines opérations vont poser des verrous, le but va être de les réduire au maximum.
L’activité est à ajuster en fonction de la puissance de la machine. Laisser l’affichage défiler dans une fenêtre pour bien voir les blocages.
Pour éviter un « empilement des verrous » et ne pas bloquer trop longtemps les opérations, faire en sorte que la transaction échoue si l’obtention d’un verrou dure plus de 10 s.
Un verrou en attente peut bloquer les opérations d’autres transactions venant après. On peut annuler l’opération à partir d’un certain seuil pour éviter ce phénomène :
Cela ne concerne cependant pas les opérations une fois que les verrous sont acquis. On peut garantir qu’un ordre donné ne durera pas plus d’une certaine durée :
En fonction de la rapidité de la machine et des données à déplacer, cette interruption peut être tolérable ou non.
Partitionnement par hash
Pour partitionner la table
pgbench_accountspar hash sur la colonneaidsans que le traitement pgbench tombe en erreur, préparer un script avec, dans une transaction :
- la création d’une table partitionnée par hash en 3 partitions au moins ;
- le transfert des données depuis
pgbench_accounts;- la substitution de la table partitionnée à la table originale.
Tester et exécuter.
Le champ aid n’a pas de signification, un partitionnement par hash est adéquat.
Le script peut être le suivant :
À la moindre erreur, la transaction tombe en erreur. Il faudra demander manuellement ROLLBACK.
Si la durée fixée par statement_timeout est dépassée, on aura cette erreur :
Surtout, le traitement pgbench reprend en arrière-plan. On peut alors relancer le script corrigé plus tard.
Si tout se passe bien, un \d+ renvoie ceci :
On peut vérifier rapidement que les valeurs de aid sont bien réparties entre les 3 partitions :
Après la validation du script, on voit apparaître les lignes dans les nouvelles partitions :
Supprimer l’ancienne table
pgbench_accounts_old.
Partitionnement par valeur
pgbench doit continuer ses opérations en tâche de fond.
La table
pgbench_historyse remplit avec le temps. Elle doit être partitionnée par date (champmtime). Pour le TP, on fera 2 partitions d’une minute, et une partition par défaut. La table actuelle doit devenir une partition de la nouvelle table partitionnée.
- Écrire un script qui, dans une seule transaction, fait tout cela et substitue la table partitionnée à la table d’origine.
NB : Pour éviter de coder des dates en dur, il est possible, avec
psql, d’utiliser une variable :
La « date frontière » doit être dans le futur (proche). En effet, pgbench va modifier les tables en permanence, on ne sait pas exactement à quel moment la transition aura lieu (et de toute façon on ne maîtrise pas les valeurs de mtime) : il continuera donc à écrire dans l’ancienne table, devenue partition, pendant encore quelques secondes.
Cette date est arbitrairement à 1 minute dans le futur, pour dérouler le script manuellement :
Et on peut réutiliser cette variable ainsi ;
Le script peut être celui-ci :
Exécuter le script, attendre que les données s’insèrent dans les nouvelles partitions.
Pour surveiller le contenu des tables jusqu’à la transition :
Un \d+ doit renvoyer ceci :
Purge
- Continuer de laisser tourner
pgbenchen arrière-plan.- Détacher et détruire la partition avec les données les plus anciennes.
Contraintes entre tables partitionnées
- Ajouter une clé étrangère entre
pgbench_accountsetpgbench_history. Voir les contraintes créées.
NB : les clés étrangères entre tables partitionnées ne sont pas disponibles avant PostgreSQL 12.
On voit que chaque partition porte un index comme la table mère. La contrainte est portée par chaque partition.
Si vous n’avez pas déjà eu un problème à cause du
statement_timeout, dropper la contrainte et recommencer avec une valeur plus basse. Comment contourner ?
Le statement_timeout peut être un problème :
On peut créer les contraintes séparément sur les tables. Cela permet de ne poser un verrou sur la partition active (sans doute pgbench_history_default) que pendant le strict minimum de temps (les autres partitions de pgbench_history ne sont pas utilisées).
La contrainte au niveau global sera alors posée presque instantanément :
Index global
On veut créer un index sur
pgbench_history (aid).Pour ne pas gêner les écritures, il faudra le faire de manière concurrente. Créer l’index de manière concurrente sur chaque partition, puis sur la table partitionnée.
Construire un index de manière concurrente (clause CONCURRENTLY) permet de ne pas bloquer la table en écriture pendant la création de l’index, qui peut être très longue. Mais il n’est pas possible de le faire sur la table partitionnée :
Mais on peut créer l’index sur chaque partition séparément :
S’il y a beaucoup de partitions, on peut générer dynamiquement ces ordres :
Comme lors de toute création concurrente, il faut vérifier que les index sont bien valides : la requête suivante ne doit rien retourner.
Enfin on crée l’index au niveau de la table partitionnée : il réutilise les index existants et sera donc créé presque instantanément :
Navigation
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7 Connexions distantes
Connexions distantes
Accès à distance à d’autres sources de données
- Modules historiques : dblink
- SQL/MED & Foreign Data Wrappers
- Sharding par fonctions : PL/Proxy
- Le sharding est Work In Progress
Nativement, lorsqu’un utilisateur est connecté à une base de données PostgreSQL, sa vision du monde est contenue hermétiquement dans cette base. Il n’a pas accès aux objets des autres bases de la même instance ou d’une autre instance.
Cependant, il existe principalement 3 méthodes pour accéder à des données externes à la base sous PostgreSQL.
La norme SQL/MED est la méthode recommandée pour accéder à des objets distants. Elle permet l’accès à de nombreuses sources de données différentes grâce l’utilisation de connecteurs appelés Foreign Data Wrappers.
Historiquement, les utilisateurs de PostgreSQL passaient par l’extension dblink, qui permet l’accès à des données externes. Cependant, cet accès ne concerne que des serveurs PostgreSQL. De plus, son utilisation prête facilement à accès moins performant et moins sécurisés que la norme SQL/MED.
PL/Proxy est un cas d’utilisation très différent : cette extension, au départ développée par Skype, permet de distribuer des appels de fonctions PL sur plusieurs nœuds.
Le sharding n’est pas intégré de manière simple à PostgreSQL dans sa version officielle. Il est tout de même possible de créer des partitions basées sur des tables distantes (donc avec SQL/MED), mais ce n’est qu’un début. Des éditeurs proposent des extensions, propriétaires ou expérimentales, ou des forks de PostgreSQL dédiés ; ou encore des produits simplement « compatibles » avec PostgreSQL. Comme souvent, il faut se poser la question du besoin réel par rapport à une instance PostgreSQL bien optimisée avant d’utiliser des outils qui vont ajouter une couche supplémentaire de complexité dans votre infrastructure.
SQL/MED
- Management of External Data
- Extension de la norme SQL ISO
- Données externes présentées comme des tables
- Grand nombre de fonctionnalités disponibles
- mais tous les connecteurs n’implémentent pas tout
- Données accessibles par l’intermédiaire de tables
- ces tables ne contiennent pas les données localement
- l’accès à ces tables provoque une récupération des données distantes
SQL/MED est un des tomes de la norme SQL, traitant de l’accès aux données externes (Management of External Data).
Elle fournit donc un certain nombre d’éléments conceptuels, et de syntaxe, permettant la déclaration d’accès à des données externes. Ces données externes sont bien sûr présentées comme des tables.
PostgreSQL suit cette norme et est ainsi capable de requêter des tables distantes à travers des pilotes (appelés Foreign Data Wrapper). Les seuls connecteurs livrés par défaut sont file_fdw (pour lire des fichiers plats de type CSV accessibles du serveur PostgreSQL) et postgres_fdw (qui permet de se connecter à un autre serveur PostgreSQL.
Objets proposés par SQL/MED
- Foreign Data Wrapper
- connecteur permettant la connexion à un serveur externe et l’exécution de requête
- Foreign Server
- serveur distant
- User Mapping
- correspondance d’utilisateur local vers distant
- Foreign Table
- table distante (ou table externe)
La norme SQL/MED définit quatre types d’objets.
Le Foreign Data Wrapper est le connecteur permettant la connexion à un serveur distant, l’exécution de requêtes sur ce serveur, et la récupération des résultats par l’intermédiaire d’une table distante.
Le Foreign Server est la définition d’un serveur distant. Il est lié à un Foreign Data Wrapper lors de sa création, des options sont disponibles pour indiquer le fichier ou l’adresse IP et le port, ainsi que d’autres informations d’importance pour le connecteur.
Un User Mapping permet de définir qui localement a le droit de se connecter sur un serveur distant en tant que tel utilisateur sur le serveur distant. La définition d’un User Mapping est optionnel.
Une Foreign Table contient la définition de la table distante : nom des colonnes, et type. Elle est liée à un Foreign Server.
Foreign Data Wrapper
- Pilote d’accès aux données
- Couverture variable des fonctionnalités
- Qualité variable
- Exemples de connecteurs
- PostgreSQL, SQLite, Oracle, MySQL (lecture/écriture)
- fichier CSV, fichier fixe (en lecture)
- ODBC, JDBC
- CouchDB, Redis (NoSQL)
- Disponible généralement sous la forme d’une extension
- ajouter l’extension ajoute le Foreign Data Wrapper à une base
Les trois Foreign Data Wrappers les plus aboutis sont sans conteste ceux pour PostgreSQL (disponible en module contrib), Oracle et SQLite. Ces trois pilotes supportent un grand nombre de fonctionnalités (si ce n’est pas toutes) de l’implémentation SQL/MED par PostgreSQL.
De nombreux pilotes spécialisés existent, entre autres pour accéder à des bases NoSQL comme MongDB, CouchDB ou Redis, ou à des fichiers.
Il existe aussi des drivers génériques :
- ODBC : utilisation de driver ODBC
- JDBC : utilisation de driver JDBC
La liste complète des Foreign Data Wrappers disponibles pour PostgreSQL peut être consultée sur le wiki de postgresql.org. Encore une fois, leur couverture des fonctionnalités disponibles est très variable ainsi que leur qualité. Il convient de rester prudent et de bien tester ces extensions.
Par exemple, pour ajouter le Foreign Data Wrapper pour PostgreSQL, on procédera ainsi :
La création cette extension dans une base provoquera l’ajout du Foreign Data Wrapper :
Fonctionnalités disponibles pour un FDW (1/2)
- Support des lecture de tables (
SELECT) - Support des écriture de tables (y compris
TRUNCATE)- directement pour
INSERT - récupération de la ligne en local pour un
UPDATE/DELETE
- directement pour
- Envoi sur le serveur distant
- des prédicats
- des jointures si les deux tables jointes font partie du même serveur distant
- des agrégations
L’implémentation SQL/MED permet l’ajout de ces fonctionnalités dans un Foreign Data Wrapper. Cependant, une majorité de ces fonctionnalités est optionnelle. Seule la lecture des données est obligatoire.
Les chapitres suivant montrent des exemples de ces fonctionnalités sur deux Foreign Data Wrappers.
Fonctionnalités disponibles pour un FDW (2/2)
- Mais aussi
- support du
EXPLAIN - support du
ANALYZE(amélioration en v16) - support des triggers
- support de la parallélisation
- support des exécutions asynchrones
- possibilité d’importer un schéma complet
- support du
Les Foreign Data Wrappers sont fréquement améliorés. La dernière optimisation en date concerne la gestion de la commande ANALYZE en version 16 de PostgreSQL.
Jusque PostgreSQL 15, lorsque ANALYZE était exécuté sur une table distante, l’échantillonnage était effectué localement à l’instance. Les données étaient donc intégralement rapatriées avant que ne soient effectuées les opérations d’échantillonnage. Pour des grosses tables, cette manière de faire était tout sauf optimisée. À partir de PostgreSQL 16, l’échantillonnage des lignes se fait par défaut sur le serveur distant grâce à l’option analyze_sampling. La volumétrie transférée est alors bien plus basse. Le calcul des statistiques des données sur cet échantillon se fait toujours sur l’instance qui lance ANALYZE.
Cette option peut prendre les valeurs off, auto, system, bernoulli et random. La valeur par défaut est auto qui permettra d’utiliser soit bernoulli (cas général) soit random (pour des serveurs distants plus anciens que PostgreSQL 9.5). Par exemple :
analyze_sampling peut être appliqué sur le foreign server ou la foreign table directement. sur la FOREIGN TABLE directement.
Il est possible de créer des triggers locaux sur des tables étrangères. Un trigger sur TRUNCATE n’est pas possible avant PostgreSQL 16.
Foreign Server
- Encapsule les informations de connexion
- Le Foreign Data Wrapper utilise ces informations pour la connexion
- Chaque Foreign Data Wrapper propose des options spécifiques
- nom du fichier pour un FDW listant des fichiers
- adresse IP, port, nom de base pour un serveur SQL
- autres
Pour accéder aux données d’un autre serveur, il faut pouvoir s’y connecter. Le Foreign Server regroupe les informations permettant cette connexion : par exemple adresse IP et port.
Voici un exemple d’ajout de serveur distant :
User Mapping
- Correspondance utilisateur local / utilisateur distant
- Mot de passe stocké chiffré
- Optionnel
- aucun intérêt pour les FDW fichiers
- essentiel pour les FDW de bases de données
Définir un User Mapping permet d’indiquer au Foreign Data Wrapper quel utilisateur utilisé pour la connexion au serveur distant.
Par exemple, avec cette définition :
Si l’utilisateur bob local accède à une table distante dépendant du serveur distant serveur2, la connexion au serveur distant passera par l’utilisateur alice sur le serveur distant.
Foreign Table
- Définit une table distante
- Doit comporter les colonnes du bon type
- pas forcément toutes
- pas forcément dans le même ordre
- Peut être une partition d’une table partitionnée
- Possibilité d’importer un schéma complet
- simplifie grandement la création des tables distantes
Voici un premier exemple pour une table simple :
Lors de l’accès (avec un SELECT par exemple) à la table films, PostgreSQL va chercher la définition du serveur serveur2, ce qui lui permettra de connaître le Foreign Data Wrapper responsable de la récupération des données et donnera la main à ce connecteur.
Et voici un second exemple, cette fois pour une partition :
Dans ce cas, l’accès à la table partitionnée locale stock accédera à des données locales (les autres partitions) mais aussi à des données distantes avec au moins la partition stock202112.
Cette étape de création des tables distantes est fastidieuse et peut amener des problèmes si on se trompe sur le nom des colonnes ou sur leur type. C’est d’autant plus vrai que le nombre de tables à créer est important. Dans ce cas, elle peut être avantageusement remplacée par un appel à l’ordre IMPORT FOREIGN SCHEMA. Disponible à partir de la version 9.5, il permet l’import d’un schéma complet.
Exemple : file_fdw
Foreign Data Wrapper de lecture de fichiers CSV.
Quel que soit le connecteur, la création d’un accès se fait en 3 étapes minimum :
- Installation du connecteur : aucun Foreign Data Wrapper n’est présent par défaut. Il se peut que vous ayez d’abord à l’installer sur le serveur au niveau du système d’exploitation.
- Création du serveur : permet de spécifier un certain nombre d’informations génériques à un serveur distant, qu’on n’aura pas à repréciser pour chaque objet de ce serveur.
- Création de la table distante : l’objet qu’on souhaite rendre visible.
Éventuellement, on peut vouloir créer un User Mapping, mais ce n’est pas nécessaire pour le FDW file_fdw.
En reprenant l’exemple ci-dessus et avec un fichier /tmp/fichier_donnees_statistiques.csv contenant les lignes suivantes :
Voici ce que donnerait quelques opérations sur cette table distante :
Exemple : postgres_fdw
- Pilote le plus abouti, et pour cause
- il permet de tester les nouvelles fonctionnalités de SQL/MED
- il sert d’exemple pour les autres FDW
- Propose en plus :
- une gestion des transactions explicites
- un pooler de connexions
Nous créons une table sur un serveur distant. Par simplicité, nous utiliserons le même serveur mais une base différente. Créons cette base et cette table :
Maintenant nous pouvons revenir à notre base d’origine et mettre en place la relation avec le « serveur distant » :
Et c’est tout ! Nous pouvons désormais utiliser la table distante personnes comme si elle était une table locale de notre base.
En plus, si nous filtrons notre requête, le filtre est exécuté sur le serveur distant, réduisant considérablement le trafic réseau et le traitement associé.
Noter qu’EXPLAIN exige l’option VERBOSE pour afficher le code envoyé à l’instance distante.
Il est possible d’écrire vers ces tables aussi, à condition que le connecteur FDW le permette.
En utilisant l’exemple de la section précédente, on note qu’il y a un aller-retour entre la sélection des lignes à modifier (ou supprimer) et la modification (suppression) de ces lignes :
On peut aussi constater que l’écriture distante respecte les transactions :
Attention à ne pas perdre de vue qu’une table distante n’est pas une table locale. L’accès à ses données est plus lent, surtout quand on souhaite récupérer de manière répétitive peu d’enregistrements : on a systématiquement une latence réseau, éventuellement une analyse de la requête envoyée au serveur distant, etc.
Les jointures ne sont pas « poussées » au serveur distant avant PostgreSQL 9.6 et pour des bases PostgreSQL. Un accès par Nested Loop (boucle imbriquée entre les deux tables) est habituellement inenvisageable entre deux tables distantes : la boucle interne (celle qui en local serait un accès à une table par index) entraînerait une requête individuelle par itération, ce qui serait horriblement peu performant.
Comme avec tout FDW, il existe des restrictions.
Les tables distantes sont donc à réserver à des accès intermittents. Il ne faut pas les utiliser pour développer une application transactionnelle par exemple. Noter qu’entre serveurs PostgreSQL, chaque version améliore les performances (notamment pour « pousser » le maximum d’informations et de critères au serveur distant).
SQL/MED : Performances
- Tous les FDW : vues matérialisées et indexations
- postgres_fdw :
fetch_size
Pour améliorer les performances lors de l’utilisation de Foreign Data Wrapper, une pratique courante est de faire une vue matérialisée de l’objet distant. Les données sont récupérées en bloc et cette vue matérialisée peut être indexée. C’est une sorte de mise en cache. Évidemment cela ne convient pas à toutes les applications.
La documentation de postgres_fdw mentionne plusieurs paramètres, et le plus intéressant pour des requêtes de gros volume est fetch_size : la valeur par défaut n’est que de 100, et l’augmenter permet de réduire les aller-retours à travers le réseau.
SQL/MED : héritage
- Une table locale peut hériter d’une table distante et inversement
- Permet le partitionnement sur plusieurs serveurs
- Pour rappel, l’héritage ne permet pas de conserver
- les contraintes d’unicité et référentielles
- les index
- les droits
Cette fonctionnalité utilise le mécanisme d’héritage de PostgreSQL.
Exemple d’une table locale qui hérite d’une table distante
La table parent (ici une table distante) sera la table fgn_stock_londre et la table enfant sera la table local_stock (locale). Ainsi la lecture de la table fgn_stock_londre retournera les enregistrements de la table fgn_stock_londre et de la table local_stock.
Sur l’instance distante :
Créer une table stock_londre sur l’instance distante dans la base nommée « cave » et insérer des valeurs :
Sur l’instance locale :
Créer le serveur et la correspondance des droits :
Créer une table distante fgn_stock_londre correspondant à la table stock_londre de l’autre instance :
On peut bien lire les données :
Voici le plan d’exécution associé :
Créer une table local_stock sur l’instance locale qui va hériter de la table mère :
On insère des valeurs dans la table local_stock :
La table local_stock ne contient bien que 2 valeurs :
En revanche, la table fgn_stock_londre ne contient plus 4 valeurs mais 6 valeurs :
Dans le plan d’exécution on remarque bien la lecture des deux tables :
Note : Les données de la table stock_londre sur l’instance distante n’ont pas été modifiées.
Exemple d’une table distante qui hérite d’une table locale
La table parent sera la table master_stock et la table fille (ici distante) sera la table fgn_stock_londre. Ainsi une lecture de la table master_stock retournera les valeurs de la table master_stock et de la table fgn_stock_londre, sachant qu’une lecture de la table fgn_stock_londre retourne les valeurs de la table fgn_stock_londre et local_stock. Une lecture de la table master_stock retournera les valeurs des 3 tables : master_stock, fgn_stock_londre, local_stock.
Créer une table master_stock, insérer des valeurs dedans :
Modifier la table fgn_stock_londre pour qu’elle hérite de la table master_stock :
La lecture de la table master_stock nous montre bien les valeurs des 3 tables :
Le plan d’exécution confirme bien la lecture des 3 tables :
Dans cet exemple, on a un héritage « imbriqué » :
- la table
master_stockest parent de la table distantefgn_stock_londre - la table distante
fgn_stock_londreest enfant de la tablemaster_stocket parent de la tablelocal_stock - ma table
local_stockest enfant de la table distantefgn_stock_londre
Créons un index sur master_stock et ajoutons des données dans la table master_stock :
Maintenant effectuons une simple requête de sélection :
Étudions le plan d’exécution associé :
L’index ne se fait que sur master_stock.
En ajoutant l’option ONLY après la clause FROM, on demande au moteur de n’afficher que la table master_stock et pas les tables filles :
Attention, si on supprime les données sur la table parent, la suppression se fait aussi sur les tables filles :
En revanche avec l’option ONLY, on ne supprime que les données de la table parent :
Enfin, si nous ajoutons une contrainte CHECK sur la table distante, l’exclusion de partition basées sur ces contraintes s’appliquent naturellement :
Attention : La contrainte CHECK sur fgn_stock_londre est locale seulement. Si cette contrainte n’existe pas sur la table distante, le résultat de la requête pourra alors être faux !
Sur le serveur distant :
Sur le serveur local :
dblink
- Permet le requêtage inter-bases PostgreSQL
- Simple et bien documenté
- En lecture seule sauf à écrire des triggers sur vue
- Ne transmet pas les prédicats
- tout l’objet est systématiquement récupéré
- Préférer
postgres_fdw
Le module dblink de PostgreSQL a une logique différente de SQL/MED : ce dernier crée des tables virtuelles qui masquent des accès distants, alors qu’avec dblink, une requête est fournie à une fonction, qui l’exécute à distance puis renvoie le résultat.
Voici un exemple d’utilisation :
L’appel à la fonction dblink() va réaliser une connexion à la base b1 et l’exécution de la requête indiquée dans le deuxième argument. Le résultat de cette requête est renvoyé comme résultat de la fonction. Noter qu’il faut nommer les champs obtenus.
Généralement, on encapsule l’appel à dblink() dans une vue, ce qui donnerait par exemple :
Un problème est que, rapidement, on ne se rappelle plus que c’est une table externe et que, même si le résultat contient peu de lignes, tout le contenu de la table distante est récupérés avant que le filtre ne soit exécuté. Donc même s’il y a un index qui aurait pu être utilisé pour ce prédicat, il ne pourra pas être utilisé. Il est rapidement difficile d’obtenir de bonnes performances avec cette extension.
Noter que dblink n’est pas aussi riche que son homonyme dans d’autres SGBD concurrents.
De plus, cette extension est un peu ancienne et ne bénéficie pas de nouvelles fonctionnalités sur les dernières versions de PostgreSQL. On préférera utiliser à la place l’implémentation de SQL/MED de PostgreSQL et le Foreign Data Wrapper postgres_fdw qui évoluent de concert à chaque version majeure et deviennent de plus en plus puissants au fil des versions. Cependant, dblink a encore l’intérêt d’émuler des transactions autonomes ou d’appeler des fonctions sur le serveur distant, ce qui est impossible directement avec postgres_fdw.
dblink fournit quelques fonctions plus évoluées que l’exemple ci-dessus, décrites dans la documentation.
PL/Proxy
- Langage de procédures
- développée à la base par Skype
- Fonctionnalités
- connexion à un serveur ou à un ensemble de serveurs
- exécution de fonctions, pas de requêtes
- Possibilité de distribuer les requêtes
- Utile pour le « partionnement horizontal »
- Uniquement si votre application n’utilise que des appels de fonction
- dans le cas contraire, il faut revoir l’application
PL/Proxy propose d’exécuter une fonction suivant un mode parmi trois :
- ANY : la fonction est exécutée sur un seul nœud au hasard
- ALL : la fonction est exécutée sur tous les nœuds
- EXACT : la fonction est exécutée sur un nœud précis, défini dans le corps de la fonction
On peut mettre en place un ensemble de fonctions PL/Proxy pour « découper » une table volumineuse et la répartir sur plusieurs instances PostgreSQL.
Le langage PL/Proxy offre alors la possibilité de développer une couche d’abstraction transparente pour l’utilisateur final qui peut alors consulter et manipuler les données comme si elles se trouvaient dans une seule table sur une seule instance PostgreSQL.
On peut néanmoins se demander l’avenir de ce projet. La dernière version date de septembre 2020, et il n’y a eu aucune modification des sources depuis cette version. La société qui a développé ce langage au départ a été rachetée par Microsoft. Le développement du langage dépend donc d’un très petit nombre de contributeurs.
Conclusion
- Privilégier SQL/MED
dblinket PL/Proxy en perte de vitesse- à n’utiliser que s’ils résolvent un problème non gérable avec SQL/MED
Travaux pratiques
La version en ligne des solutions de ces TP est disponible sur https://dali.bo/v2_solutions.
Foreign Data Wrapper sur un fichier
But : Lire un fichier extérieur depuis PostgreSQL par un FDW
Avec le foreign data wrapper
file_fdw, créer une table distante qui présente les champs du fichier/etc/passwdsous forme de table.
Vérifier son bon fonctionnement avec un simple
SELECT.
Foreign Data Wrapper sur une autre base
But : Accéder à une autre base par un FDW
Accéder à une table de votre choix d’une autre machine, par exemple
stockdans la basecave, à travers une table distante (postgres_fdw) : configuration dupg_hba.conf, installation de l’extension dans une base locale, création du serveur, de la table, du mapping pour les droits.
Visualiser l’accès par un
EXPLAIN (ANALYZE VERBOSE) SELECT ….
Travaux pratiques (solutions)
Foreign Data Wrapper sur un fichier
Avec le foreign data wrapper
file_fdw, créer une table distante qui présente les champs du fichier/etc/passwdsous forme de table.
Vérifier son bon fonctionnement avec un simple
SELECT.
Foreign Data Wrapper sur une autre base
Accéder à une table de votre choix d’une autre machine, par exemple
stockdans la basecave, à travers une table distante (postgres_fdw) : configuration dupg_hba.conf, installation de l’extension dans une base locale, création du serveur, de la table, du mapping pour les droits.
Visualiser l’accès par un
EXPLAIN (ANALYZE VERBOSE) SELECT ….
Tout d’abord, vérifier que la connexion se fait sans mot de passe à la cible depuis le compte postgres de l’instance locale vers la base distante où se trouve la table cible.
Si cela ne fonctionne pas, vérifier le listen_addresses, le fichier pg_hba.conf et le firewall de la base distance, et éventuellement le ~postgres/.pgpass sur le serveur local.
Une fois la connexion en place, dans la base locale voulue, installer le foreign data wrapper :
Créer le foreign server vers le serveur cible (ajuster les options) :
Créer un user mapping, c’est-à-dire une correspondance entre l’utilisateur local et l’utilisateur distant :
Puis créer la foreign table :
Vérifier le bon fonctionnement :
Vérifier le plan :
Il faut l’option VERBOSE pour voir la requête envoyée au serveur distant. Vous constatez que le prédicat sur vin_id a été transmis, ce qui est le principal avantage de cette implémentation sur les DBLinks.
Navigation
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8 Fonctionnalités avancées pour la performance
Fonctionnalités avancées pour la performance
Préambule
Quelques fonctionnalités, généralement liées aux performances.
Au menu
- Tables temporaires
- Tables non journalisées
- Colonnes générées
- JIT
- Recherche Full Text
Tables temporaires
Tables temporaires : utilité
- N’existent que pendant la session
- Non journalisées : rapides !
Principe :
Sous PostgreSQL, les tables temporaires sont créées dans une session, et disparaissent à la déconnexion. Elles ne sont pas visibles par les autres sessions. Elles ne sont pas journalisées, ce qui est très intéressant pour les performances. Elles s’utilisent comme les autres tables, y compris pour l’indexation, les triggers, etc.
Les tables temporaires semblent donc idéales pour des tables de travail temporaires et « jetables ».
Tables temporaires : limites et paramétrage
- Ne pas en abuser !
- Ignorées par autovacuum
ANALYZEetVACUUMmanuels !
- Paramétrage :
temp_buffers: cache disque pour les objets temporaires, par session, à augmenter ?
Cependant, il est déconseillé d’abuser des tables temporaires. En effet, leur création/destruction permanente entraîne une fragmentation importante des tables systèmes (en premier lieu
pg_catalog.pg_class,pg_catalog.pg_attribute…), qui peuvent devenir énormes. Ce n’est jamais bon pour les performances, et peut nécessiter unVACUUM FULLdes tables système !
Le démon autovacuum ne voit pas les tables temporaires ! Les statistiques devront donc être mises à jour manuellement avec
ANALYZE, et il faudra penser à lancerVACUUMexplicitement après de grosses modifications.
Aspect technique :
Les tables temporaires sont créées dans un schéma temporaire pg_temp_…, ce qui explique qu’elles ne sont pas visibles dans le schéma public.
Physiquement, par défaut, elles sont stockées sur le disque avec les autres données de la base, et non dans base/pgsql_tmp comme les fichiers temporaires. Il est possible de définir des tablespaces dédiés aux objets temporaires (fichiers temporaires et données des tables temporaires) à l’aide du paramètre temp_tablespaces, à condition de donner des droits CREATE dessus aux utilisateurs. Le nom du fichier d’une table temporaire est reconnaissable car il commence par t. Les éventuels index de la table suivent les même règles.
Exemple :
Cache :
Dans les plans d’exécution avec BUFFERS, l’habituelle mention shared est remplacée par local pour les tables temporaires.
(Les shared hit concernent des accès aux tables systèmes pour la planification.)
En effet, leur cache disque dédié est au niveau de la session, non des shared buffers. Ce cache est défini par le paramètre temp_buffers (exprimé par session, et à 8 Mo par défaut). Ce paramètre peut être augmenté dans la session, avant la création de la table. Bien sûr, on risque de saturer la RAM en cas d’abus ou s’il y a trop de sessions, tout comme avec work_mem. Et comme la mémoire de temp_buffers n’est pas rendue avant la fin de la session, il faut éviter de maintenir inutilement ouvertes des sessions ayant créé des tables temporaires : elles bloquent de la mémoire.
À noter : ce cache n’empêche pas l’écriture des petites tables temporaires sur le disque.
Pour éviter de recréer perpétuellement la même table temporaire, une table unlogged (voir plus bas) sera sans doute plus indiquée. Le contenu de cette dernière sera aussi visible des autres sessions, ce qui est pratique pour suivre la progression d’un traitement, faciliter le travail de l’autovacuum, ou déboguer. Sinon, il est fréquent de pouvoir remplacer une table temporaire par une CTE (clause WITH) ou un tableau en mémoire.
L’extension pgtt émule un autre type de table temporaire dite « globale » pour la compatibilité avec d’autres SGBD.
Tables non journalisées (unlogged)
Tables non journalisées : utilité
- La durabilité est parfois accessoire :
- tables temporaires et de travail
- caches…
- Tables non journalisées
- non répliquées, non restaurées
- remises à zéro en cas de crash
- Respecter les contraintes
Une table unlogged est une table non journalisée. Comme la journalisation est responsable de la durabilité, une table non journalisée n’a pas cette garantie.
La table est systématiquement remise à zéro au redémarrage après un arrêt brutal. En effet, tout arrêt d’urgence peut entraîner une corruption des fichiers de la table ; et sans journalisation, il ne serait pas possible de la corriger au redémarrage et de garantir l’intégrité.
La non-journalisation de la table implique aussi que ses données ne sont pas répliquées vers des serveurs secondaires, et que les tables ne peuvent figurer dans une publication (réplication logique). En effet, les modes de réplication natifs de PostgreSQL utilisent les journaux de transactions. Pour la même raison, une restauration de sauvegarde PITR ne restaurera pas le contenu de la table. Le bon côté est qu’on allège la charge sur la sauvegarde et la réplication.
Les contraintes doivent être respectées même si la table unlogged est vidée : une table normale ne peut donc avoir de clé étrangère pointant vers une table unlogged. La contrainte inverse est possible, tout comme une contrainte entre deux tables unlogged.
À part ces limitations, les tables unlogged se comportent exactement comme les autres. Leur intérêt principal est d’être en moyenne 5 fois plus rapides à la mise à jour. Elles sont donc à réserver à des cas d’utilisation particuliers, comme :
- table de spooling/staging ;
- table de cache/session applicative ;
- table de travail partagée entre sessions ;
- table de travail systématiquement reconstruite avant utilisation dans le flux applicatif ;
- et de manière générale toute table contenant des données dont on peut accepter la perte ou dont on peut régénérer les données aisément.
Les tables unlogged ne doivent pas être confondues avec les tables temporaires (non journalisées et visibles uniquement dans la session qui les a créées). Les tables unlogged ne sont pas ignorées par l’autovacuum (les tables temporaires le sont). Abuser des tables temporaires a tendance à générer de la fragmentation dans les tables système, alors que les tables unlogged sont en général créées une fois pour toutes.
Tables non journalisées : mise en place
Une table unlogged se crée exactement comme une table journalisée classique, excepté le mot UNLOGGED.
Bascule d’une table en/depuis unlogged
- réécriture
- passage du contenu dans les WAL !
Il est possible de basculer une table à volonté de normale à unlogged et vice-versa.
Quand une table classique devient unlogged, on pourrait imaginer que PostgreSQL n’a pas besoin d’y toucher. Malheureusement, pour des raisons techniques, la table doit être réécrite (elle change de refilenode). Elle est aussi défragmentée au passage, comme lors d’un VACUUM FULL.
De plus, cette réécriture génère des journaux supplémentaires quand les sommes de contrôle sont activées, une option qui est recommandée (et activée par défaut à partir de la version 18). Ces journaux semblent inutiles, mais là encore des optimisations manquent.
À l’inverse, quand une table unlogged devient logged (journalisée), la réécriture a aussi lieu, et tout le contenu de la table est journalisé (c’est indispensable pour la sauvegarde PITR et pour la réplication notamment), ce qui génère là encore des journaux et peut prendre du temps.
Tout cela peut être long et coûteux si la table est grosse. Il n’est donc pas si fréquent qu’il soit « rentable » de basculer régulièrement une table de logged en unlogged et vice-versa en espérant économiser des journaux lors des mises à jour.
Par exemple, une table d’abord vide, alimentée et modifiée de manière répétée pendant un batch, peut être définie unlogged pour des raisons de performance, puis basculée en logged en toute fin de traitement pour pérenniser son contenu.
Colonnes générées
Colonnes générées : principe
Colonnes générées vs DEFAULT
DEFAULT- expressions très simples, modifiables
GENERATED- fonctions « immutables », ne dépendant que de la ligne
- danger sinon (ex : pas pour dates de mises à jour)
- (avant v17) difficilement modifiables
- peuvent porter des contraintes
Les valeurs par défaut sont très connues mais limitées. PostgreSQL connaît aussi les colonnes générées (ou calculées).
La syntaxe est :
Les colonnes générées sont recalculées à chaque fois que les champs sur lesquels elles sont basées changent, donc aussi lors d’un UPDATE. Ces champs calculés sont impérativement marqués ALWAYS, c’est-à-dire obligatoires et non modifiables, et STORED, c’est-à-dire stockés sur le disque (et non recalculés à la volée comme dans une vue). Ils ne doivent pas se baser sur d’autres champs calculés.
Un intérêt est que les champs calculés peuvent porter des contraintes, par exemple la clause CHECK ci-dessous, mais encore des clés étrangères ou unique.
Exemple :
Expression immutable :
Avec GENERATED, l’expression du calcul doit être « immutable », c’est-à-dire ne dépendre que des autres champs de la même ligne, n’utiliser que des fonctions elles-mêmes immutables, et rien d’autre. Il n’est donc pas possible d’utiliser des fonctions comme now(), ni des fonctions de conversion de date dépendant du fuseau horaire, ou du paramètre de formatage de la session en cours (toutes choses autorisées avec DEFAULT), ni des appels à d’autres lignes ou tables…
La colonne calculée peut être convertie en colonne « normale » :
Modifier l’expression n’est pas possible avant PostgreSQL 17, sauf à supprimer la colonne générée et en créer une nouvelle. Il faut alors recalculer toutes les lignes et réécrire toute la table, ce qui peut être très lourd.
À partir de PostgreSQL 17, l’expression est modifiable avec cette syntaxe :
Attention, la table est totalement bloquée le temps de la réécriture (verrou AccessExclusiveLock).
Utilisation d’une fonction :
Il est possible de créer sa propre fonction pour l’expression, qui doit aussi être immutable :
Attention : modifier la fonction ne réécrit pas spontanément la table, il faut forcer la réécriture avec par exemple :
et ceci dans la même transaction que la modification de fonction. On pourrait imaginer de négliger cet
UPDATEpour garder les valeurs déjà présentes qui suivraient d’anciennes règles… mais ce serait une erreur. En effet, les valeurs calculées ne figurent pas dans une sauvegarde logique, et en cas de restauration, tous les champs sont recalculés avec la dernière formule !
On préférera donc gérer l’expression dans la définition de la table dans les cas simples.
Un autre piège : il faut résister à la tentation de déclarer une fonction comme immutable sans la certitude qu’elle l’est bien (penser aux paramètres de session, aux fuseaux horaires…), sous peine d’incohérences dans les données.
Cas d’usage :
Les colonnes générées économisent la création de triggers, ou de vues de « présentation ». Elles facilitent la dénormalisation de données calculées dans une même table tout en garantissant l’intégrité.
Un cas d’usage courant est la dénormalisation d’attributs JSON pour les manipuler comme des champs de table classiques :
L’accès au champ est notablement plus rapide que l’analyse systématique du champ JSON.
Par contre, les colonnes GENERATED ne sont pas un bon moyen pour créer des champs portant la dernière mise à jour. Certes, PostgreSQL ne vous empêchera pas de déclarer une fonction (abusivement) immutable utilisant now() ou une variante. Mais ces informations seront perdues en cas de restauration logique. Dans ce cas, les triggers restent une option plus complexe mais plus propre.
Valeurs stockées ou virtuelles
STORED- valeur calculée à l’enregistrement
- prennent de l’espace disque
VIRTUAL(v18+)- recalculées à chaque appel
- ne prennent pas de place
- pas de réécriture de la table
- facilement modifiables
- mais : non indexables, pas de statistiques
À partir de la version 18, il est possible de déclarer une colonne générée virtuelle. À la différence d’une colonne générée stockée, la valeur n’est pas enregistrée. Elle est calculée à la lecture. La volumétrie de la table est donc moins importante, mais la lecture est plus lente.
Ce type de colonne se déclare ainsi :
La clause VIRTUAL permet de souligner le côté virtuel de la colonne mais il n’est pas requis. Par défaut, une colonne générée est virtuelle. Elle n’est stockée que si la clause STORED est utilisée.
La table n’a pas besoin d’être réécrite pour ajouter une colonne virtuelle, le verrou est donc bien plus court.
Si la fonction à calculer change, la modification est facile et ne pose pas de souci de cohérence.
Il existe plusieurs limitations à ce type de colonne :
- Comme pour les colonnes générées stockées, les seuls champs utilisables dans l’expression d’une colonne virtuelle sont ceux présents sur la ligne ;
- il n’est malheureusement pas possible d’utiliser une colonne virtuelle comme source d’une autre colonne virtuelle ;
- comme pour les colonnes générées stockées, les fonctions utilisées doivent être « immutables », c’est‑à‑dire ne pas dépendre d’autre chose que des champs de la ligne (donc pas des paramètres de session comme le fuseau horaire) ;
- il n’est pas possible d’utiliser des fonctions créées par les utilisateurs pour des raisons de sécurité (un superutilisateur pourrait être amené à exécuter des fonctions alors qu’il croit juste consulter une table) ;
- les colonnes virtuelles ne sont jamais répliquées par la réplication logique (alors que l’on peut le forcer dans la publication pour des colonnes stockées).
Plus gênant, les colonnes virtuelles ne peuvent pas non plus être indexées (un index fonctionnel avec la même définition stricte peut cependant répondre au besoin). Et sans index, il n’est pas possible de pointer une contrainte de clé étrangère vers une colonne virtuelle.
Enfin, une colonne virtuelle ne possède pas de statistiques dans pg_stats : PostgreSQL ne sait donc pas estimer la volumétrie renvoyée par un prédicat sur une colonne virtuelle. Il est possible de contourner en demandant la définition d’un objet statistique ou d’un index fonctionnel avec l’expression exacte du champ calculée.
JIT
JIT : la compilation à la volée
- Compilation Just In Time des requêtes
- Utilise le compilateur LLVM
- Vérifier que l’installation est fonctionnelle
- Activé par défaut
- mais souvent désactivé
Une des fonctionnalités les plus techniquement pointues de PostgreSQL est la « compilation à la volée » (Just In Time compilation, ou JIT) de certaines expressions dans les requêtes SQL.
Dans certaines requêtes, l’essentiel du temps est passé à décoder des enregistrements (tuple deforming), à analyser des clauses WHERE, à effectuer des calculs. En conséquence, l’idée du JIT est de transformer tout ou partie de la requête en un programme natif directement exécuté par le processeur.
Cette compilation est une opération lourde qui ne sera effectuée que pour des requêtes qui en valent le coup, donc qui dépassent un certain coût. Au contraire de la parallélisation, ce coût n’est pas pris en compte par le planificateur (!). La décision d’utiliser le JIT ou pas se fait une fois le plan décidé, si le coût calculé de la requête dépasse un certain seuil.
Le JIT de PostgreSQL s’appuie actuellement sur la chaîne de compilation LLVM, choisie pour sa flexibilité. L’utilisation nécessite un PostgreSQL compilé avec l’option --with-llvm et l’installation des bibliothèques de LLVM.
Sur Debian, avec les paquets du PGDG, les dépendances sont en place dès l’installation.
Sur Rocky Linux/Red Hat 8 et au-delà, l’installation du paquet dédié suffit :
Sur CentOS/Red Hat 7, installer d’abord epel-release.
Si PostgreSQL ne trouve pas les bibliothèques nécessaires, il ne renvoie pas d’erreur et continue sans tenter de JIT. Pour tester si le JIT est fonctionnel sur votre machine, il faut le chercher dans un plan quand on force son utilisation ainsi :
La documentation officielle est assez accessible : https://doc.postgresql.fr/current/jit.html
JIT : qu’est-ce qui est compilé ?
- Tuple deforming
- Évaluation d’expressions :
WHERE- agrégats,
GROUP BY
- Appels de fonctions (inlining)
- Mais pas les jointures
Le JIT ne peut pas encore compiler toute une requête. La version actuelle se concentre sur des goulots d’étranglement classiques :
- le décodage des enregistrements (tuple deforming) pour en extraire les champs intéressants ;
- les évaluations d’expressions, notamment dans les clauses
WHEREpour filtrer les lignes ; - les agrégats, les
GROUP BY…
Les jointures ne sont pas (encore ?) concernées par le JIT.
Le code résultant est utilisable plus efficacement avec les processeurs actuels qui utilisent les pipelines et les prédictions de branchement.
Pour les détails, on peut consulter notamment cette conférence très technique au FOSDEM 2018 par l’auteur principal du JIT, Andres Freund.
JIT : algorithme « naïf »
jit(défaut :on)jit_above_cost(défaut : 100 000)jit_inline_above_cost(défaut : 500 000)jit_optimize_above_cost(défaut : 500 000)- À comparer au coût de la requête… I/O comprises
- Seuils arbitraires !
De l’avis même de son auteur, l’algorithme de déclenchement du JIT est « naïf ». Quatre paramètres existent (hors débogage).
jit = on active le JIT si l’environnement technique évoqué plus haut le permet.
La compilation n’a cependant lieu que pour un coût de requête calculé d’au moins jit_above_cost (par défaut 100 000, une valeur élevée). Puis, si le coût atteint jit_inline_above_cost (500 000), certaines fonctions utilisées par la requête et supportées par le JIT sont intégrées dans la compilation. Si jit_optimize_above_cost (500 000) est atteint, une optimisation du code compilé est également effectuée. Ces deux dernières opérations étant longues, elles ne le sont que pour des coûts assez importants.
Ces seuils sont à comparer avec les coûts des requêtes, qui incluent les entrées-sorties, donc pas seulement le coût CPU. Ces seuils sont un peu arbitraires et nécessitent sans doute un certain tuning en fonction de vos requêtes et de vos processeurs. Il n’y a pas de règle magique permettant de définir les valeurs des différents paramètres.
Des contre-performances dues au JIT ont déjà été observées, notamment sur des requêtes très complexes (donc au coût élevé). Le partitionnement et l’alourdissement de LLVM au fil des versions ont aussi un impact.
Il est donc fréquent de le désactiver par défaut, comme le font souvent les fournisseurs cloud, ou de monter radicalement les seuils de déclenchement.
Un exemple de plan d’exécution sur une grosse table donne :
Le plan d’exécution est complété, à la fin, des informations suivantes :
- le nombre de fonctions concernées ;
- les temps de génération, d’inclusion des fonctions, d’optimisation du code compilé…
Dans l’exemple ci-dessus, on peut constater que ces coûts ne sont pas négligeables par rapport au temps total. Il reste à voir si ce temps perdu est récupéré sur le temps d’exécution de la requête… ce qui en pratique n’a rien d’évident.
Sans JIT, la durée de cette requête était d’environ 17 s. Ici le JIT est rentable.
Quand le JIT est-il utile ?
- Goulot d’étranglement au niveau CPU (pas I/O)
- Requêtes complexes (calculs, agrégats, appels de fonctions…)
- Beaucoup de lignes, filtres
- Assez longues pour « rentabiliser » le JIT
- Analytiques, pas OLTPs
offpar défaut ?
Vu son coût élevé, le JIT n’a d’intérêt que pour les requêtes utilisant beaucoup le CPU et où il est le facteur limitant.
Ce seront donc surtout des requêtes analytiques agrégeant beaucoup de lignes, comprenant beaucoup de calculs et filtres, et non les petites requêtes d’un ERP.
Il n’y a pas non plus de mise en cache du code compilé.
Si gain il y a, il est relativement modeste en deçà de quelques millions de lignes, et devient de plus en plus important au fur et à mesure que la volumétrie augmente, à condition bien sûr que d’autres limites n’apparaissent pas (bande passante…).
Nous conseillons soit de désactiver le JIT par défaut (quitte à le réactiver dans les sessions où il pourrait être utile), ou au moins de monter d’un facteur 10 ses seuils.
Documentation officielle : https://docs.postgresql.fr/current/jit-decision.html
Recherche plein texte
…ou FTS
Full Text Search : principe
- Recherche « à la Google » ; fonctions dédiées
- On n’indexe plus une chaîne de caractère mais
- les mots (« lexèmes ») qui la composent
- on peut rechercher sur chaque lexème indépendamment
- Les lexèmes sont soumis à des règles spécifiques à chaque langue
- notamment termes courants
- permettent une normalisation, des synonymes…
L’indexation FTS est un des cas les plus fréquents d’utilisation non-relationnelle d’une base de données : les utilisateurs ont souvent besoin de pouvoir rechercher une information qu’ils ne connaissent pas parfaitement, d’une façon floue :
- recherche d’un produit/article par rapport à sa description ;
- recherche dans le contenu de livres/documents…
PostgreSQL doit donc permettre de rechercher de façon efficace dans un champ texte. L’avantage de cette solution est d’être intégrée au SGBD. Le moteur de recherche est donc toujours parfaitement à jour avec le contenu de la base, puisqu’il est intégré avec le reste des transactions.
Le principe est de décomposer le texte en « lexèmes » propres à chaque langue. Cela implique donc une certaine forme de normalisation, et permettent aussi de tenir compte de dictionnaires de synonymes. Le dictionnaire inclue aussi les termes courants inutiles à indexer (stop words) propres à la langue (le, la, et, the, and, der, daß…).
Décomposition et recherche en plein texte utilisent des fonctions et opérateurs dédiés, ce qui nécessite donc une adaptation du code. Ce qui suit n’est qu’un premier aperçu. La recherche plein texte est un chapitre entier de la documentation officielle.
Adrien Nayrat a donné une excellente conférence sur le sujet au PGDay France 2017 à Toulouse (slides).
Full Text Search : exemple
- Décomposition :
- Recherche sur 2 mots :
- Recherche sur une phrase :
phrase_totsquery
to_tsvector analyse un texte et le décompose en lexèmes, et non en mots. Les chiffres indiquent ici les positions et ouvrent la possibilité à des scores de proximité. Mais des indications de poids sont possibles.
Autre exemple de décomposition d’une phrase :
Les mots courts et le verbe « être » sont repérés comme termes trop courants, la casse est ignorée, même l’URL est décomposée en protocole et hôte. On peut voir en détail comment la FTS a procédé :
Si l’on se trompe de langue, les termes courants sont mal repérés (et la recherche sera inefficace) :
Pour construire un critère de recherche, to_tsquery est nécessaire :
Les termes à chercher peuvent être combinés par &, | (ou), ! (négation), <-> (mots successifs), <N> (séparés par N lexèmes). @@ est l’opérateur de correspondance. Il y en a d’autres.
Il existe une fonction phraseto_tsquery pour donner une phrase entière comme critère, laquelle sera décomposée en lexèmes :
Full Text Search : dictionnaires
- Configurations liées à la langue
- basées sur des dictionnaires (parfois fournis)
- dictionnaires filtrants (
unaccent) - synonymes
- Extensible grâce à des sources extérieures
- Configuration par défaut :
default_text_search_config
Les lexèmes, les termes courants, la manière de décomposer un terme… sont fortement liés à la langue.
Des configurations toutes prêtes sont fournies par PostgreSQL pour certaines langues :
La recherche plein texte est donc directement utilisable pour le français ou l’anglais et beaucoup d’autres langues européennes. La configuration par défaut dépend du paramètre default_text_search_config, même s’il est conseillé de toujours passer explicitement la configuration aux fonctions. Ce paramètre peut être modifié globalement, par session ou par un ALTER DATABASE SET.
En demandant le détail de la configuration french, on peut voir qu’elle se base sur des « dictionnaires » pour chaque type d’élément qui peut être rencontré : mots, phrases mais aussi URL, entiers…
On peut lister ces dictionnaires :
Ces dictionnaires sont de type « Snowball », incluant notamment des algorithmes différents pour chaque langue. Le dictionnaire simple n’est pas lié à une langue et correspond à une simple décomposition après passage en minuscule et recherche de termes courants anglais : c’est suffisant pour des éléments comme les URL.
D’autres dictionnaires peuvent être combinés aux existants pour créer une nouvelle configuration. Le principe est que les dictionnaires reconnaissent certains éléments, et transmettent aux suivants ce qu’ils n’ont pas reconnu. Les dictionnaires précédents, de type Snowball, reconnaissent tout et doivent donc être placés en fin de liste.
Par exemple, la contrib unaccent permet de faire une configuration négligeant les accents. La contrib dict_int fournit un dictionnaire qui réduit la précision des nombres pour réduire la taille de l’index. La contrib dict_xsyn permet de créer un dictionnaire pour gérer une liste de synonymes. Mais les dictionnaires de synonymes peuvent être gérés manuellement. Les fichiers adéquats sont déjà présents ou à ajouter dans $SHAREDIR/tsearch_data/ (par exemple /usr/pgsql-14/share/tsearch_data sur Red Hat/CentOS ou /usr/share/postgresql/14/tsearch_data sur Debian).
Par exemple, en utilisant le fichier d’exemple $SHAREDIR/tsearch_data/synonym_sample.syn, dont le contenu est :
on peut définir un dictionnaire de synonymes, créer une nouvelle configuration reprenant french, et y insérer le nouveau dictionnaire en premier élément :
À l’usage :
Les trois versions de « PostgreSQL » ont été reconnues.
Pour une analyse plus fine, on peut ajouter d’autres dictionnaires linguistiques depuis des sources extérieures (Ispell, OpenOffice…). Ce n’est pas intégré par défaut à PostgreSQL mais la procédure est dans la documentation.
Des « thesaurus » peuvent être même être créés pour remplacer des expressions par des synonymes (et identifier par exemple « le meilleur SGBD » et « PostgreSQL »).
Full Text Search : stockage & indexation
- Stocker
to_tsvector (champtexte)- colonne mise à jour par trigger
- ou colonne générée (v12)
- Indexation GIN ou GiST
Principe :
Sans indexation, une recherche FTS fonctionne, mais parcourra entièrement la table. L’indexation est possible, avec GIN ou GiST. On peut stocker le vecteur résultat de to_tsvector dans une autre colonne de la table, et c’est elle qui sera indexée. Jusque PostgreSQL 11, il est nécessaire de le faire manuellement, ou d’écrire un trigger pour cela. À partir de PostgreSQL 12, on peut utiliser une colonne générée (il est nécessaire de préciser la configuration FTS), qui sera stockée sur le disque :
Les critères de recherche porteront sur la colonne vecteur :
Cette colonne sera ensuite indexée par GIN pour avoir des temps d’accès corrects :
Alternative : index fonctionnel
Plus simplement, il peut suffire de créer juste un index fonctionnel sur to_tsvector ('french', contenu). On épargne ainsi l’espace du champ calculé dans la table.
Par contre, l’index devra porter sur le critère de recherche exact, sinon il ne sera pas utilisable. Cela n’est donc pertinent que si la majorité des recherches porte sur un nombre très restreint de critères, et il faudra un index par critère.
Exemple complet de mise en place de FTS :
- Création d’une configuration de dictionnaire dédiée avec dictionnaire français, sans accent, dans une table de dépêches :
- Ajout d’une colonne vectorisée à la table
depeche, avec des poids différents pour le titre et le texte, ici gérée manuellement avec un trigger.
- Création de l’index associé au vecteur :
- Collecte des statistiques sur la table :
- Utilisation basique :
- Tri par pertinenence :
- Cette requête peut s’écrire aussi ainsi :
Full Text Search sur du JSON
- Vectorisation possible des JSON
Une recherche FTS est directement possible sur des champs JSON. Voici un exemple :
La décomposition par FTS donne :
Une recherche sur « papier » donne :
Plus d’information chez Depesz : Full Text Search support for json and jsonb.
Quiz
Travaux pratiques
La version en ligne des solutions de ces TP est disponible sur https://dali.bo/s80_solutions.
Tables non journalisées
But : Tester les tables non journalisées
Afficher le nom du journal de transaction courant.
Créer une base pgbench vierge, de taille 80 (environ 1,2 Go). Les tables doivent être en mode unlogged.
Afficher la liste des objets unlogged dans la base pgbench.
Afficher le nom du journal de transaction courant. Que s’est-il passé ?
Passer l’ensemble des tables de la base pgbench en mode logged.
Afficher le nom du journal de transaction courant. Que s’est-il passé ?
Repasser toutes les tables de la base pgbench en mode unlogged.
Afficher le nom du journal de transaction courant. Que s’est-il passé ?
Réinitialiser la base pgbench toujours avec une taille 80 mais avec les tables en mode logged. Que constate-t-on ?
Réinitialiser la base pgbench mais avec une taille de 10. Les tables doivent être en mode unlogged.
Compter le nombre de lignes dans la table
pgbench_accounts.
Simuler un crash de l’instance PostgreSQL.
Redémarrer l’instance PostgreSQL.
Compter le nombre de lignes dans la table
pgbench_accounts. Que constate-t-on ?
Indexation Full Text
But : Tester l’indexation Full Text
Vous aurez besoin de la base textes. Si vous ne l’avez pas déjà, la base gutenberg est disponible en deux versions : complète sur https://dali.bo/tp_gutenberg (dump de 0,5 Go, table de 21 millions de lignes dans 3 Go) ou https://dali.bo/tp_gutenberg10 pour un extrait d’un dizième. Le dump peut se restaurer par exemple dans une nouvelle base, et contient juste une table nommée textes.
Ce TP utilise la version complète de la base textes basée sur le projet Gutenberg. Un index GIN va permettre d’utiliser la Full Text Search sur la table textes.
Créer un index GIN sur le vecteur du champ
contenu(fonctionto_tsvector).
Quelle est la taille de cet index ?
Quelle performance pour trouver « Fantine » (personnage des Misérables de Victor Hugo) dans la table ? Le résultat contient-il bien « Fantine » ?
Trouver les lignes qui contiennent à la fois les mots « affaire » et « couteau » et voir le plan.
Travaux pratiques (solutions)
Tables non journalisées
Afficher le nom du journal de transaction courant.
Créer une base pgbench vierge, de taille 80 (environ 1,2 Go). Les tables doivent être en mode unlogged.
Afficher la liste des objets unlogged dans la base pgbench.
Les 3 objets avec le suffixe pkey correspondent aux clés primaires des tables créées par pgbench. Comme elles dépendent des tables, elles sont également en mode unlogged.
Afficher le nom du journal de transaction courant. Que s’est-il passé ?
Comme l’initialisation de pgbench a été réalisée en mode unlogged, aucune information concernant les tables et les données qu’elles contiennent n’a été inscrite dans les journaux de transaction. Donc le journal de transaction est toujours le même.
Passer l’ensemble des tables de la base pgbench en mode logged.
Afficher le nom du journal de transaction courant. Que s’est-il passé ?
Comme toutes les tables de la base pgbench ont été passées en mode logged, une réécriture de celles-ci a eu lieu (comme pour un VACUUM FULL). Cette réécriture additionnée au mode logged a entraîné une forte écriture dans les journaux de transaction. Dans notre cas, 83 journaux de transaction ont été consommés, soit approximativement 1,3 Go d’utilisé sur disque.
Il faut donc faire particulièrement attention à la quantité de journaux de transaction qui peut être générée lors du passage d’une table du mode unlogged à logged.
Repasser toutes les tables de la base pgbench en mode unlogged.
Afficher le nom du journal de transaction courant. Que s’est-il passé ?
Le processus est le même que précedemment, mais, lors de la réécriture des tables, aucune information n’est stockée dans les journaux de transaction.
Réinitialiser la base pgbench toujours avec une taille 80 mais avec les tables en mode logged. Que constate-t-on ?
On constate que le temps mis par pgbench pour initialiser sa base est beaucoup plus long en mode logged que unlogged. On passe de 8,84 secondes en unlogged à 16,60 secondes en mode logged. Cette augmentation du temps de traitement est due à l’écriture dans les journaux de transaction.
Réinitialiser la base pgbench mais avec une taille de 10. Les tables doivent être en mode unlogged.
Compter le nombre de lignes dans la table
pgbench_accounts.
Simuler un crash de l’instance PostgreSQL.
Ne faites jamais un
kill -9sur un processus de l’instance PostgreSQL en production, bien sûr !
Redémarrer l’instance PostgreSQL.
Compter le nombre de lignes dans la table
pgbench_accounts. Que constate-t-on ?
Lors d’un crash, PostgreSQL remet tous les objets unlogged à zéro.
Indexation Full Text
Créer un index GIN sur le vecteur du champ
contenu(fonctionto_tsvector).
Quelle est la taille de cet index ?
La table « pèse » 3 Go (même si on pourrait la stocker de manière beaucoup plus efficace). L’index GIN est lui-même assez lourd dans la configuration par défaut :
Quelle performance pour trouver « Fantine » (personnage des Misérables de Victor Hugo) dans la table ? Le résultat contient-il bien « Fantine » ?
On constate donc que le Full Text Search est très efficace du moins pour le Full Text Search + GIN : trouver 1 mot parmi plus de 100 millions avec 300 enregistrements correspondants dure 1,5 ms (cache chaud).
Si l’on compare avec une recherche par trigramme (extension pg_trgm et index GIN), c’est bien meilleur. À l’inverse, les trigrammes permettent des recherches floues (orthographe approximative), des recherches sur autre chose que des mots, et ne nécessitent pas de modification de code.
Par contre, la recherche n’est pas exacte, « Fantin » est fréquemment trouvé. En fait, le plan montre que c’est le vrai critère retourné par to_tsquery('french','fantine') et transformé en 'fantin'::tsquery. Si l’on tient à ce critère précis il faudra ajouter une clause plus classique contenu LIKE '%Fantine%' pour filtrer le résultat après que le FTS ait « dégrossi » la recherche.
Trouver les lignes qui contiennent à la fois les mots « affaire » et « couteau » et voir le plan.
10 lignes sont ramenées en quelques millisecondes :
Noter que les pluriels « couteaux » et « affaires » figurent parmi les résultats puisque la recherche porte sur les léxèmes 'affair'' & ''couteau'.
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9 Masquage de données & postgresql_anonymizer
Masquage de données & postgresql_anonymizer
Photo d’Erwin Bernal, Montreal, 2015, licence CC BY 2.0
Cas d’usage
- Paul : le propriétaire
- Pierre : data scientist
- Jack : employé chargé des fournisseurs
La boutique de Paul a beaucoup de clients. Paul demande à son ami Pierre, data scientist, des statistiques sur ses clients (âge moyen, etc.).
Pierre demande un accès direct à la base de données pour écrire ses requêtes SQL.
Jack est un employé de Paul, chargé des relations avec les divers fournisseurs de la boutique.
Paul respecte la vie privée de ses fournisseurs. Il doit masquer les informations personnelles à Pierre, mais Jack doit pouvoir lire les vraies données, et y écrire.
Crédits
Cet exemple pratique est un travail collectif de Damien Clochard, Be Hai Tran, Florent Jardin et Frédéric Yhuel.
La version originale en anglais est diffusée sous licence PostgreSQL.
Le présent document en est l’adaptation en français.
Paul’s Boutique est le second album studio du groupe de hip-hop américain les Beastie Boys, sorti le 25 juillet 1989 chez Capitol Records.
La photo ci-dessus est d’Erwin Bernal, sous licence CC BY 2.0.
Objectifs
Nous allons découvrir :
- comment écrire des règles de masquage
- la différence entre masquage dynamique et masquage statique
- comment implémenter un masquage avancé
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10 PostgreSQL Anonymizer
PostgreSQL Anonymizer
Principe
- Extension
- Déclaratif (DDL)
postgresql_anonymizer est une extension pour masquer ou remplacer des données à caractère personnel (ou PII pour personnally identifiable information) ou toute donnée sensible dans une base de données PostgreSQL.
Le projet a une approche déclarative de l’anonymisation. Vous pouvez déclarer les règles de masquage dans PostgreSQL avec du DDL (Data Definition Language, ou langage de définition des données) et spécifier votre stratégie d’anonymisation dans la définition de la table.
4 méthodes de masquage
- masquage statique
- masquage dynamique
- sauvegardes anonymisées
- vues de masquage
Une fois les règles de masquage définies, vous pouvez accéder aux données anonymisées de quatre manières différentes :
- le masquage statique : supprime les données personnelles en fonction des règles ;
- le masquage dynamique : cache les données personnelles uniquement des utilisateurs masqués ;
- les sauvegardes anonymisées : export des données masquées vers un fichier SQL (sauvegarde logique) ;
- les vues de masquage : créent des « vues brouillées » des données originales.
Cette présentation n’entrera pas dans le détail du RGPD et des principes généraux d’anonymisation. Pour plus d’informations, référez-vous aux présentations de Damien Clochard ci-dessous :
- Anonymisation, Au-delà du RGPD (vidéo) (PGSession 12, Paris 2019)
- Anonymisation, Au-delà du RGPD (PDF)
- Anonymization, Beyond GDPR (PDF en anglais)
- PostgreSQL Anonymizer and the battle for privacy (FOSDEM 2025)
Beaucoup de fonctions de masquage
- Destruction partielle ou totale
- Ajout de bruit
- Randomisation
- Falsification et falsification avancée
- Pseudonymisation
- Hachage générique
- Masquage personnalisé
Documentation → Fonctions de masquage
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11 Prérequis
Prérequis
Installation
Cet exemple nécessite :
- une instance PostgreSQL ;
- l’extension PostgreSQL Anonymizer (
anon)- installée, initialisée par un super-utilisateur
- une base boutique
- dont le propriétaire est paul, super-utilisateur
- les rôles pierre et jack
- avec droits de connexion à boutique
Voir section « Installation » dans la documentation pour savoir comment installer l’extension dans votre instance PostgreSQL.
Par exemple :
Sous Rocky Linux 8
- Ajouter le dépôt RPM Dalibo Labs
- Ajout du dépôt RPM DaLibo Labs :
- Vérifier la version :
- Lancer l’installation :
Sous Debian / Ubuntu
- L’utilisation des dépôts du PGDG est optionnelle, mais recommandée (pour le choix des versions de PostgreSQL et divers outils) :
- Ajout du dépôt DaLibo Labs DEB :
- Vérifier la version :
- Lancer :
Base d’exemple
Création des rôles pierre, paul, jack et la base boutique :
- Définir un mot de passe pour chaque utilisateur :
En tant qu’utilisateur système postgres, créer le fichier .pgpass, le compléter et mettre à jour les droits :
Remplacer par le mot de passe attribué à chaque rôle
Ouverture des accès
- Mise à jour du fichier
pg_hba.conf
Mettre à jour le fichier pg_hba.conf, situé :
- sur RHEL :
/var/lib/pgsql/18/data/pg_hba.conf - sur Debian :
/etc/postgresql/18/main/pg_hba.conf
Les autres lignes peuvent être supprimées.
- Charger l’extension :
La modification du paramètre session_preload_libraries s’applique aux nouvelles sessions, une déconnexion et reconnexion est nécessaire pour que les changements soient visibles.
Recharger la configuration pour valider les mises à jour du paramètre session_preload_libraries et du fichier pg_hba.conf:
Activer l’extension
Dans chaque base concernée :
La fonction anon.init() permet d’initialiser les valeurs de pseudonymisation dans les tables du schéma anon. Ces valeurs seront ensuite utilisées lors du processus de pseudonymisation des données.
On peut vérifier que la version installée est la bonne :
Si la version correspond à la
1.3.2, cela signifie que le dépôt PGDG a été utilisé pour l’installation, et non le dépôt DaLibo Labs.
Désormais, sauf précision contraire, toutes les commandes sont à exécuter en tant que paul (le propriétaire).
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12 Masquage statique
Masquage statique
- Le plus simple
- Destructif
Le masquage statique est la méthode la plus simple pour cacher des données personnelles. L’idée est simplement de détruire les données originales et de les remplacer par des données artificielles.
L’histoire
Au fil des années, Paul a accumulé des données sur ses clients et leurs achats dans une base de données très simple.
Il a récemment installé un nouveau logiciel de ventes, et l’ancienne base est obsolète.
Avant de l’archiver, il voudrait en supprimer toutes les données personnelles.
Comment ça marche ?
Objectifs
Nous allons voir :
- comment écrire des règles de masquage simples
- les intérêts et limitations du masquage statique
- le concept de « singularisation » d’une personne (singling out)
Table « customer »
Quelques clients
Insertion de quelques personnes :
Table « payout »
Les ventes sont suivies dans cette simple table :
Quelques données
Quelques commandes :
Déclarer et appliquer les règles de masquage
Pour le masquage statique, deux étapes :
- Déclaration des règles de masquage (
SECURITY LABEL); - Application des règles de masquage.
Pour le masquage statique, la déclaration des règles de masquage est à faire avant leur application. Cette déclaration passe par la création de SECURITY LABEL.
Le masquage statique est exécuté par les fonctions anon.anonymize_table() et anon.anonymize_column()
Déclarer les règles de masquage
Dans cet exemple, Paul veut masquer le nom de famille et le numéro de téléphone de ses clients.
Pour cela, il utilise les fonctions dummy_last_name() et partial().
Appliquer les règles de manière permanente
Application des règles de masquage :
Cette fonction ne fait qu’appliquer la règle et doit renvoyer True. Ensuite :
Cette technique est nommée « masquage statique » car la donnée réelle a été détruite de manière définitive. L’anonymisation dynamique et les exports seront vus plus loin.
Gestion des SECURITY LABEL
- Obtenir la liste des labels :
- Suppression d’un label :
Les règles de masquage passent systématiquement par des SECURITY LABEL définis pour le schéma anon.
En cas d’erreur lors de la déclaration d’une fonction de masquage, il n’y a pas d’autre solution que de supprimer et de recréer le label.
Exercices
E101 - Masquer les prénoms des clients
- Déclarer une nouvelle règle de masquage et relancer l’anonymisation statique.
E102 - Masquer les 3 derniers chiffres du code postal
Paul réalise que le code postal est un bon indice sur l’endroit où vivent ses clients. Cependant, il voudrait pouvoir faire des statistiques par département.
- Créer une règle de masquage pour remplacer les 3 derniers chiffres du code postal par ‘x’.
E103 - Compter le nombre de clients dans chaque département.
- Agréger les clients selon le code postal anonymisé.
E104 - Ne garder que l’année dans les dates de naissance
Paul veut des statistiques selon l’âge. Mais il veut aussi masquer les vraies dates de naissance de ses clients.
- Remplacer toutes les dates de naissance par le 1er janvier, en conservant l’année réelle. \
- Utiliser la fonction date_trunc.
E105 - Identifier un client particulier
Même si un client est correctement anonymisé, il est possible d’isoler un individu grâce à des données d’autres tables. Par exemple, il est possible d’identifier le meilleur client de Paul avec une telle requête :
Ce processus est appelé « singularisation » (singling out) d’une personne.
Il faut donc aller plus loin dans l’anonymisation, en supprimant le lien entre une personne et sa société. Dans la table des commandes order, ce lien est matérialisé par une clé étrangère sur le champ fk_company_id. Mais nous ne pouvons supprimer des valeurs de cette colonne ou y insérer de faux identifiants, car cela briserait la contrainte de clé étrangère.
Comment séparer les clients de leurs paiements tout en respectant l’intégrité des données ?
- Trouver une fonction qui mélange les valeurs de
fk_company_iddans la tablepayout.\ - Consulter la section shuffling de la documentation.
Solutions
S101
- Déclarer une nouvelle règle de masquage et relancer l’anonymisation statique.
La table anonymisée devient :
S102
- Créer une règle de masquage pour remplacer les 3 derniers chiffres du code postal par ‘x’.
Le code postal anonymisé devient :
Noter que les noms ont encore changé après application de anon.anonymize_table().
S103
- Agréger les clients selon le code postal anonymisé.
S104
- Remplacer toutes les dates de naissance par le 1er janvier, en conservant l’année réelle. \
- Utiliser la fonction date_trunc.
Les dates de naissance anonymisées deviennent :
S105
- Trouver une fonction qui mélange les valeurs de
fk_company_iddans la tablepayout.\ - Consulter la section shuffling de la documentation.
Pour mélanger les valeurs de fk_customer_id :
Si l’on essaie à nouveau d’identifier le meilleur client :
Noter que le lien entre un client (
customer) et ses paiements (payout) est à présent complètement faux !
Par exemple, si un client A a deux paiements, l’un se retrouvera associé à un client B, et l’autre à un client C. En d’autres termes, cette méthode de mélange respectera la contrainte d’intégrité technique, mais brisera l’intégrité des données. Pour certaines utilisations, ce peut être problématique.
Ici, Pierre ne pourra pas produire de rapport avec les données mélangées.
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13 Masquage dynamique
Masquage dynamique
Principe du masquage dynamique
- Masquer les données personnelles à certains utilisateurs
- mais pas tous
Avec le masquage dynamique, le propriétaire de la base peut masquer les données personnelles à certains utilisateurs, tout en laissant aux autres les droits de lire et modifier les données réelles.
L’histoire
Paul a 2 employés :
- Jack s’occupe du nouveau logiciel de ventes.
- il a besoin d’accéder aux vraies données
- pour le RGPD c’est un « processeur de données »
- Pierre est un analyste qui exécute des requêtes statistiques
- il ne doit pas avoir accès aux données personnelles
Comment ça marche
Objectifs de la section
Nous allons voir :
- comment écrire des règles de masquage simple
- les avantages et limitations du masquage dynamique
- le concept de « recoupement » d’une personne (linkability)
Table « company »
Quelques données
Table « supplier »
Quelques données
Activer l’extension
Activer le masquage dynamique
Rôle masqué
- Attention : pas d’héritage du
SECURITY LABEL!
Le rôle pierre devient « masqué », dans le sens où le super-utilisateur va pouvoir lui imposer un masque qui va changer sa vision des données.
En tant que Pierre, on essaie de lire la table des fournisseurs :
Pour le moment, il n’y a pas de règle de masquage : Pierre peut voir les données originales dans chaque table.
PostgreSQL ne gère pas l’héritage des
SECURITY LABEL. Il n’est donc pas possible de l’attribuer à un groupe. Il faut attribuer explicitement unSECURITY LABELà chaque rôle concerné.
Lister les rôles masqués
Les rôles masqués peuvent être listés grâce à la requête ci-dessus :
Masquer le nom des fournisseurs
En tant que Paul, une règle de masquage se définit ainsi :
Pierre essaie de lire la table des fournisseurs :
Si Jack essaie de lire les vraies données, ce sont encore les bonnes :
Exercices
Pour rappel, sauf précision contraire, toutes les commandes sont à exécuter en tant que paul (le propriétaire).
E201 - Deviner qui est le PDG de « Johnny’s Shoe Store »
Masquer le nom du fournisseur n’est pas suffisant pour anonymiser les données.
- Se connecter en tant que Pierre. Écrire une requête avec une jointure entre
supplieretcompany, permettant ainsi de recouper certains fournisseurs- en se basant sur leur poste et leur société.
Les noms des sociétés et les postes de travail sont disponibles dans de nombreux jeux de données publics. Une simple recherche sur LinkedIn ou Google révèle les noms des principaux dirigeants de la plupart des sociétés…
On nomme « recoupement » la possibilité de rapprocher plusieurs données concernant la même personne.
E202 - Anonymiser les sociétés
Nous devons donc anonymiser aussi la table company. Même si elle ne contient pas d’informations personnelles, certains champs peuvent être utilisés pour identifier certains de leurs employés…
- Écrire deux règles de masquage pour la table
company.\ - La première doit remplacer le champ
nomavec un faux nom.\ - La seconde remplacer
vat_idavec une suite aléatoire de dix caractères. \ - NB : dans la documentation, consulter les générateurs de données factices et fonctions aléatoires (faking functions).
- Vérifier que Pierre ne peut pas voir les vraies données sur la société.
E203 - Pseudonymiser le nom des sociétés
À cause du masquage dynamique, les valeurs artificielles sont différentes à chaque fois que Pierre lit la table. Ce n’est pas toujours très pratique.
Pierre préfère appliquer tout le temps les mêmes valeurs artificielles pour une même société. Cela correspond à la « pseudonymisation ».
La pseudonymisation consiste à générer systématiquement les mêmes données artificielles pour un individu donné à la place de ses données réelles.
- Écrire une nouvelle règle de masquage à partir du champ
name, - grâce à une fonction de pseudonymisation.
Solutions
S201
- Se connecter en tant que Pierre. Écrire une requête avec une jointure entre
supplieretcompany, permettant ainsi de recouper certains fournisseurs- en se basant sur leur poste et leur société.
S202
- Écrire deux règles de masquage pour la table
company.\ - La première doit remplacer le champ
nomavec un faux nom.\ - La seconde remplacer
vat_idavec une suite aléatoire de dix caractères. \
En tant que Paul, les données sont inchangées :
En tant que pierre, relire la table :
À chaque lecture de la table, Pierre voit des données différentes :
S203
- Écrire une nouvelle règle de masquage à partir du champ
name, - grâce à une fonction de pseudonymisation.
Pour Pierre, les valeurs pseudonymisées resteront identiques entre deux appels (mais pas le code TVA) :
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14 Sauvegardes anonymes
Sauvegardes anonymes
Dans beaucoup de situations, le besoin est simplement d’exporter les données anonymisées pour les importer dans une autre base de données, pour mener des tests ou produire des statistiques.
postgresql_anonymizer permet de générer des sauvegardes logiques anonymisées avec pg_dump.
Les outils
pg_dump_anon.shetpg_dump_anondes versions 0.x ou 1.x de postgresql_anonymizer sont dépréciés. Modifiez vos scripts pour utiliserpg_dump.
L’histoire
Paul a un site web qui dispose d’une section commentaires où les utilisateurs peuvent partager leurs points de vue.
Paul a engagé un prestataire pour développer le nouveau design de son site web.
Le prestataire lui demande un export de la base de données.
Paul veut « nettoyer » le dump et y retirer toute information personnelle qui pourrait figurer dans la section commentaire.
Comment ça marche ?
Objectifs
- Extraire les données anonymisées de la base de données
- Écrire une fonction de masquage personnalisée pour gérer une colonne de type JSON
Table « website_comment »
Quelques données
Activer l’extension
Masquer une colonne de type JSON
Généralement, les données non structurées sont difficiles à masquer…
La colonne comment contient beaucoup d’informations personnelles. Le fait de ne pas utiliser un schéma standard pour les commentaires rend ici la tâche plus complexe.
Comme on peut le voir, les visiteurs du site peuvent écrire toutes sortes d’informations dans la section « commentaire ». La meilleure option serait donc de supprimer entièrement la clé JSON car il est impossible d’y exclure les données sensibles.
Il est possible de nettoyer la colonne comment en supprimant la clé content :
Ici, ARRAY['content'] est un tableau (ARRAY) contenant une seule valeur, content. L’opérateur - est utilisé pour supprimer toutes les occurrences de content du tableau message.
Fonctions de masquage personnalisées
- Super-utilisateurs seulement !
Créer en premier lieu un schéma dédié, ici my_masks, et le déclarer en TRUSTED (« de confiance »). Cela signifie que l’extension anon va considérer les fonctions de ce schéma comme des fonctions de masquage valides.
Seul un super-utilisateur devrait être capable d’ajouter des fonctions dans ce schéma !
Cette fonction de masquage se contente de supprimer du JSON le champ avec le message :
Exécuter la fonction :
La fonction va pouvoir ensuite être utilisée dans une règle de masquage.
Utilisation de la fonction de masquage personnalisée
Sauvegarde anonymisée (1/2)
Créer un rôle dédié pour les exports anonymisés :
Saisir le mot du passe de l’utilisateur anon_dumper :
En tant qu’utilisateur système postgres, compléter le fichier .pgpass :
Remplacer par le mot de passe au rôle anon_dumper
Sauvegarde anonymisée (2/2)
Depuis l’utilisateur système postgres :
On utilise l’outil habituel de sauvegarde pg_dump mais avec un rôle masqué.
Il est possible d’obtenir les données au format plain ou binaire.
Exercices
Pour rappel, sauf précision contraire, toutes les commandes sont à exécuter en tant que paul (le propriétaire).
E301 - Exporter les données anonymisées dans une nouvelle base de données
- Créer une base de données nommée boutique_anon.
- Charger l’extension
anondans la base de données boutique_anon, et - y insérer les données anonymisées provenant de la base de données boutique.
E302 - Pseudonymiser les métadonnées du commentaire
Pierre compte extraire des informations générales depuis les métadonnées. Par exemple, il souhaite calculer le nombre de visiteurs uniques sur la base des adresses IP des visiteurs, mais une adresse IP est un identifiant indirect.
Paul doit donc anonymiser cette colonne tout en conservant la possibilité de faire le lien entre les enregistrements provenant de la même adresse.
- Remplacer la fonction
remove_contentpar la fonctionclean_comment(ci-dessous), qui :- supprime la clé JSON
content; - remplace la valeur dans la colonne
namepar un faux nom ; - remplace l’adresse IP dans la colonne
ip_addresspar sa somme de contrôlemd5; - met à
NULLla cléemail.
- supprime la clé JSON
Solutions
S301
- Créer une base de données nommée boutique_anon.
- Charger l’extension
anondans la base de données boutique_anon, et - y insérer les données anonymisées provenant de la base de données boutique.
Chargement de l’extension :
Insertion des données anonymisées dans boutique_anon :
S302
- Remplacer la fonction
remove_contentpar la fonctionclean_comment(ci-dessous), qui :- supprime la clé JSON
content; - remplace la valeur dans la colonne
namepar un faux nom ; - remplace l’adresse IP dans la colonne
ip_addresspar sa somme de contrôlemd5; - met à
NULLla cléemail.
- supprime la clé JSON
Suite à l’utilisation de la fonction personnalisée clean_comment, les données n’ont plus rien à voir :
On applique le masquage comme à l’habitude :
Navigation
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15 Vues de masquage
Vues de masquage
Principe
- Les vues de masquage permettent de modifier le type de données
- Similaire au masquage dynamique
- Très utiles pour mettre en place de la généralisation
Généralisation
- Flouter les données
- Par ex : 25 juillet 1989 ⇒ années 1980
L’idée derrière la généralisation est de pouvoir flouter une donnée originale.
Par exemple, au lieu de dire « Monsieur X est né le 25 juillet 1989 », on peut dire « Monsieur X est né dans les années 1980 ». L’information reste vraie, bien que moins précise, et elle rend plus difficile l’identification de la personne.
L’histoire
Paul a embauché des dizaines de salariés au fil du temps.
Il conserve une trace sur la couleur de leurs cheveux, leurs tailles, et leurs conditions médicales.
Paul souhaite extraire des statistiques depuis ces détails.
Il fournit des vues généralisées à Pierre.
Comment ça marche ?
Objectifs
Nous allons voir :
- la différence entre le masquage dynamique et les vues de masquage
- un exemple de généralisation
- le concept de « k-anonymat »
Table « employee »
- Légal ?
Bien sûr, stocker les caractéristiques physiques d’employés est généralement illégal. Quoi qu’il en soit, il sera impératif de les masquer.
Quelques données
Ce fichier charge 16 lignes, dont :
Suppression de données
Pierre peut trouver un lien entre asthme et yeux verts :
Paul souhaite savoir s’il y a une corrélation entre l’asthme et la couleur des yeux.
Il fournit à Pierre la vue ci-dessus, qui peut désormais écrire des requêtes sur cette vue :
Paul vient de prouver que l’asthme est favorisé par les yeux verts, et surtout de trouver une corrélation entre deux champs.
Calculer le k-anonymat
- Les colonnes
asthmaeteyessont considérés comme des identifiants indirects.
La vue v_asthma_eyes a le niveau « 2-anonymity ». Cela signifie que chaque combinaison de quasi-identifiants (eyes-asthma) apparaît au moins 2 fois dans le jeu de données.
En d’autres termes, cela veut dire qu’un individu ne peut pas être distingué d’au moins un autre individu (k-1) dans cette vue.
Pour les détails sur le K-anonymat, voir cet article sur Wikipédia.
Le fournisseur est ici
k-anonymityet plusanon!
Fonctions d’intervalle et de généralisation
Pierre peut écrire une requête pour trouver le nombre d’employés embauchés en novembre 2021 :
Déclarer les identifiants indirects
Calculer le facteur de k-anonymat de cette vue :
Dans ce cas, le résultat est 1, ce qui veut dire qu’au moins une personne peut être directement identifiée par les dates de ses premier et dernier jour en poste.
Dans ce cas, la généralisation est insuffisante.
Exercices
E401 - Simplifier la vue v_staff_per_month pour en réduire la granularité.
Généraliser les dates en mois n’est pas suffisant. - Écrire une autre vue - v_staff_per_year qui va généraliser les dates en années. - Simplifier également la vue en utilisant un intervalle de int pour stocker - l’année, plutôt qu’un intervalle de date.
E402 - Progression du personnel au fil des années
- Combien de personnes ont travaillé pour Paul chaque année entre 2018 et 2021 ?
E403 - Atteindre le facteur 2-anonymity sur la vue v_staff_per_year
- Quel est le facteur k-anonymat de la vue v_staff_per_year ?
Solutions
S401
- Écrire une autre vue
- v_staff_per_year qui va généraliser les dates en années.
- Simplifier également la vue en utilisant un intervalle de
intpour stocker - l’année, plutôt qu’un intervalle de
date.
Cette vue généralise les dates en années :
S402
- Combien de personnes ont travaillé pour Paul chaque année entre 2018 et 2021 ?
Les personnes ayant travaillé pour Paul entre 2018 et 2021 sont :
S403
- Quel est le facteur k-anonymat de la vue v_staff_per_year ?
Le k-anonymat de cette vue est meilleur :
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16 Réplica Anonymisé
Réplica Anonymisé
Anonymisation et Réplication Logique
- Réplica toujours à jour, toujours anonymisé
- Utilise la réplication logique de PostgreSQL
- Nouveauté depuis la version 3.0.0
L’histoire
- Pierre a besoin d’un accès permanent aux données de la boutique
- Paul refuse un accès direct à la production
- Solution : un réplica dédié, anonymisé
Comment ça marche ?
Objectifs
- Configurer la publication côté source
- Configurer le réplica anonymisé
- Vérifier l’anonymisation en temps réel
Prérequis : réplication logique
Puis redémarrer l’instance.
La réplication logique nécessite wal_level = logical. Sur une instance fraîche ce paramètre est à replica ; il faut le monter d’un cran.
Un redémarrage de l’instance est nécessaire :
Vérifier :
Côté publication : rôle de réplication
Définir un mot de passe pour ce rôle :
En tant qu’utilisateur système postgres, compléter le fichier .pgpass :
Mettre à jour le fichier pg_hba.conf de l’instance source pour autoriser la connexion en réplication depuis l’instance réplica :
Côté publication : créer la publication
On publie uniquement les tables que Pierre doit pouvoir consulter. Les tables customer et payout ne sont pas publiées ici.
Vérifier la publication :
Côté réplica : nouvelle instance
Créer une seconde instance sur le port 5433 :
Côté réplica : créer la base
Charger l’extension anon via shared_preload_libraries :
L’extension doit passer par shared_preload_libraries (et non session_preload_libraries) car les workers de réplication logique ne chargent pas ces derniers : sans ce réglage, les règles de masquage ne s’appliqueraient pas aux données entrantes.
Côté réplica : activer le masquage
Se reconnecter, puis accorder les droits de lecture à Pierre :
Le paramètre anon.replica_masking doit être activé avant la création de la souscription. Il indique à l’extension d’intercepter les données entrantes pour y appliquer les règles de masquage. La reconnexion est nécessaire pour que la session prenne en compte la nouvelle valeur du paramètre.
Pierre dispose ainsi d’un accès en lecture seule aux données anonymisées, sans jamais accéder à la base de production.
Côté réplica : créer les tables
Les tables doivent exister avant la souscription :
Côté réplica : règles de masquage
Les mêmes règles que pour le masquage dynamique :
Les règles de masquage sont déclarées sur le réplica, pas sur la source. C’est le réplica qui applique l’anonymisation au moment de la réception des données.
La pseudonymisation de company.name garantit que Pierre verra toujours le même nom fictif pour une même société, ce qui lui permet de faire des jointures cohérentes entre company et supplier.
Côté réplica : activer et souscrire
anon.start_replica_masking() installe le trigger logique qui intercepte les données entrantes.
Le mot de passe dans la chaîne de connexion peut être remplacé par une entrée dans le fichier .pgpass de l’utilisateur système qui exécute l’instance réplica.
Vérifier l’état de la souscription :
Vérification
Sur le réplica, les données sont anonymisées, y compris pour Paul :
Contrairement au masquage dynamique, tous les utilisateurs voient les données anonymisées sur le réplica, car les données originales n’y sont jamais stockées.
Attention aux clés primaires
- La réplication logique identifie les lignes par leur clé primaire
- Ne pas masquer les colonnes de la clé primaire !
- Sinon les
UPDATEetDELETEne se propagent plus
Les clés primaires techniques (séquences, UUID) ne sont généralement pas des données personnelles et n’ont pas besoin d’être masquées.
Exercices
Pour rappel, sauf précision contraire, toutes les commandes sont à exécuter en tant que paul (le propriétaire).
E501 - Créer une nouvelle instance
- Vérifier que
wal_level = logicalest actif sur l’instance source. - Créer une seconde instance PostgreSQL sur le port 5433.
- Créer la base
boutique_replicasur cette instance. - Installer et initialiser l’extension
anondansboutique_replica.
E502 - Configurer le réplica anonymisé
- Sur l’instance source, créer le rôle
anon_replicatoret la publication pour les tablescompanyetsupplier. - Sur le réplica, recréer le schéma des tables
companyetsupplier. - Déclarer les règles de masquage sur le réplica (reprendre celles du masquage dynamique).
- Activer le replica masking, lancer
anon.start_replica_masking()et créer la souscription.
E503 - Vérifier la réplication anonymisée
- Sur le réplica, vérifier que les données de
companyetsuppliersont anonymisées. - Sur la source, insérer une nouvelle société et un nouveau fournisseur.
- Sur le réplica, vérifier que les nouvelles données apparaissent et sont anonymisées.
Solutions
S501
Si la valeur est replica, modifier postgresql.conf et redémarrer.
Créer l’instance réplica :
Créer les rôles et la base :
Installer l’extension (via shared_preload_libraries, nécessaire pour les workers de réplication logique) :
S502
Sur la source (port 5432) :
Sur le réplica (port 5433) :
Se reconnecter puis activer et souscrire :
S503
Vérifier les données anonymisées sur le réplica :
Ajouter des données sur la source :
Vérifier la propagation sur le réplica :
La donnée a été répliquée et anonymisée automatiquement.
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17 Conclusion sur postgresql_anonymizer
Conclusion sur postgresql_anonymizer
Beaucoup de stratégies de masquage
- Masquage statique : parfait pour une anonymisation « une fois pour toute »
- Masquage dynamique : pour masquer des informations à certains utilisateurs
- Sauvegardes anonymisées : peuvent être utilisées dans des traitement CI/CD
- Vues de masquage : adaptées aux statistiques et à l’analyse de données
- Réplica anonymisé : toujours à jour, toujours anonymisés.
Avantages
- Règles de masquage en SQL
- Règles de masquage stockées dans le schéma de la base
- Pas besoin d’un ETL
- Fonctionne avec toutes les versions actuelles de PostgreSQL
- Multiples stratégies, multiples fonctions.
Limites
- Ne fonctionne pas avec d’autres SGBD (comme le nom l’indique)
- Peu de retour d’expérience sur de gros volumes (> 10 To)
Échantillonage
En complément du masquage, il est souvent intéressant de travailler uniquement sur un sous-ensemble des données, plutot que la base entière.
pg_sample permet d’extraire un petit jeu de données d’une base de données volumineuse en conservant l’intégrité référentielle.
Contribuez !
C’est un projet libre !
https://labs.dalibo.com/postgresql_anonymizer
Merci de vos retours sur la manière dont vous l’utilisez, comment il répond ou non à vos attentes, etc.
Questions
N’hésitez pas, c’est le moment !
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18 Pooling
Pooling
Au menu
- Concepts
- Pool de connexion avec PgBouncer
Ce module permet d’aborder le pooling.
Ce qui suit ne portera que sur un unique serveur, et n’aborde pas le sujet de la répartition de charge.
Nous étudierons principalement un logiciel : PgBouncer.
Objectifs
- Savoir ce qu’est un pool de connexion ?
- Avantage, inconvénients & limites
- Savoir mettre en place un pooler de connexion avec PgBouncer
Pool de connexion
- Qu’est-ce qu’un pool de connexion ? Pourquoi ?
Dans cette partie, nous allons étudier la théorie des poolers de connexion. La partie suivante sera la mise en pratique avec l’outil PgBouncer.
Serveur de pool de connexions
Serveur de pool de connexions
- S’intercale entre le SGBD et les clients
- Maintient des connexions ouvertes avec le SGBD
- Distribue aux clients ses connexions au SGBD
- Attribue une connexion existante au SGBD dans ces conditions
- même rôle
- même base de données
- Différents poolers :
- intégrés aux applicatifs
- service séparé (où ?)
Un serveur de pool de connexions s’intercale entre les clients et le système de gestion de bases de données. Les clients ne se connectent plus directement sur le SGBD pour accéder aux bases. Ils passent par le pooler qui se fait passer pour le serveur de bases de données. Le pooler maintient alors des connexions vers le SGBD et en gère lui-même l’attribution aux utilisateurs.
Chaque connexion au SGBD est définie par deux paramètres : le rôle de connexion et la base de données. Ainsi, une connexion maintenue par le pooler ne sera attribuée à un utilisateur que si ce couple rôle/base de données est le même.
Les conditions de création de connexions au SGBD sont donc définies dans la configuration du pooler.
Un pooler peut se présenter sous différentes formes :
- comme brique logicielle incorporée dans le code applicatif sur les serveurs d’applications (fourni par Hibernate ou Apache Tomcat, par exemple) ;
- comme service séparé, démarré sur un serveur et écoutant sur un port donné, où les clients se connecteront pour accéder à la base de données voulue (exemples : PgBouncer, pgPool)
Nous nous consacrons dans ce module aux pools de connexions accessibles à travers un service.
Noter qu’il ne faut pas confondre un pooler avec un outil de répartition de charge (même si un pooler peut également permettre la répartition de charge, comme PgPool).
L’emplacement d’un pooler se décide au cas par cas selon l’architecture. Il peut se trouver intégré à l’application, et lui être dédié, ce qui garantit une latence faible entre pooler et application. Il peut être centralisé sur le serveur de bases de données et servir plusieurs applications, voire se trouver sur une troisième machine. Il faut aussi réfléchir à ce qui se passera en cas de bascule entre deux instances.
Intérêts du pool de connexions
- Évite le coût de connexion
- …et de déconnexion
- Optimise l’utilisation des ressources du SGBD
- Contrôle les connexions, peut les rediriger
- Évite des déconnexions
- redémarrage (mise à jour, bascule)
- saturations temporaires des connexions sur l’instance
Le maintien des connexions entre le pooler et le SGBD apporte un gain non négligeable lors de l’établissement des connexions. Effectivement, pour chaque nouvelle connexion à PostgreSQL, nous avons :
- la création d’un nouveau processus ;
- l’allocation des ressources mémoires utiles à la session ;
- le positionnement des paramètres de session de l’utilisateur.
Tout ceci engendre une consommation du processeur.
Ce travail peut durer plusieurs dizaines, voire centaines de millisecondes. Cette latence induite peut alors devenir un réel goulot d’étranglement dans certains contextes. Or, une connexion déjà active maintenue dans un pool peut être attribuée à une nouvelle session immédiatement : cette latence est donc de facto fortement limitée par le pooler.
En fonction du mode de fonctionnement, de la configuration et du type de pooler choisi, sa transparence vis-à-vis de l’application et son impact sur les performances seront différents.
Cette position privilégiée entre les utilisateurs et le SGBD permet au pooler de contrôler et centraliser les connexions vers le ou les SGBD. Les applications peuvent pointer toutes vers le pooler, alors que les SGBD peuvent être situés n’importe où, voire sur plusieurs serveurs différents. Le pooler peut aiguiller les connexions vers un serveur différent en fonction de la base de données demandée. Certains poolers peuvent détecter une panne d’un serveur et aiguiller vers un autre. En cas de switchover, failover, évolution ou déplacement du SGBD, il peut suffire de reconfigurer le pooler.
Enfin, un pooler peut protéger la base d’une charge excessive. Si plus aucune connexion n’est disponible et que le pooler ne peut pas en créer de nouvelle, il va mettre en attente les nouvelles connections. L’application attend donc que la place se libère mais ne se verra pas refuser la connexion. (On pourrait aussi modifier PostgreSQL avec les paramètres max_connections ou ordre ALTER DATABASE … CONNECTION LIMIT 30, mais l’application ne sait pas forcément gérer proprement un refus de connexion.) L’application peut toutefois tomber une erreur si elle possède un timeout qui est dépassé.
Pour la base de données, le pooler est une application comme une autre, qui se connecte avec un utilisateur à une base, et dont la session dure longtemps. Si la configuration le permet (pg_hba.conf), il est possible de se connecter à une instance aussi bien via le pooler que directement selon l’utilisation. Par exemple, les serveurs web à la charge très variable vont passer par les poolers, et les batchs et les commandes d’administration accèderont directement à la base.
Inconvénients du pool de connexions
- Transparence suivant le mode :
- par sessions
- par transactions
- par requêtes
- Performances, si mal configuré
- latence
- bridage de la base
- Point délicat : l’authentification !
- Complexité
- SPOF potentiel
- Impact sur les fonctionnalités, selon le mode
Les fonctionnalités de PostgreSQL utilisables au travers d’un pooler varient suivant son mode de fonctionnement du pooler (par requêtes, transactions ou sessions). Nous verrons que plus la mutualisation est importante, plus les restrictions apparaissent.
Un pooler est un élément en plus entre l’application et vos données, donc il aura un coût en performances. Il ajoute notamment une certaine latence. Il peut lui-même saturer (mais on peut utiliser plusieurs poolers.) On n’introduit donc pas un pooler sans avoir identifié un problème. Si la configuration est bien faite, cet impact est normalement négligeable, ou en tout cas sera compensé par des gains au niveau de la base de données, ou en administration.
Attention, la limitation du nombre de connexions protège la base d’une charge excessive, mais, trop prudente, elle peut devenir un souci : elle bride alors PostgreSQL, qui pourrait accueillir plus de sessions.
Comme dans tout système de proxy, un des points délicats de la configuration est l’authentification, avec certaines restrictions.
Un pooler est un élément en plus dans votre architecture. Il la rend donc plus complexe et y ajoute ses propres besoins en administration, en supervision et ses propres modes de défaillance. Si vous faites passer toutes vos connexions par un pooler, celui-ci devient un nouveau point de défaillance possible (SPOF). Une redondance est bien sûr possible, mais complique à nouveau les choses.
Pooling de sessions
Pooling de sessions : principe
Une connexion par utilisateur, pendant toute la durée de la session.
Un pool de connexion par session attribue une connexion au SGBD à un unique utilisateur pendant toute la durée de sa session. Si aucune connexion à PostgreSQL n’est disponible, une nouvelle connexion est alors créée, dans la limite exprimée dans la configuration du pooler. Si cette limite est atteinte, la session est mise en attente ou une erreur est levée.
Intérêts du pooling de sessions
- Avantages :
- limite le temps d’établissement des connexions
- mise en attente si trop de sessions
- simple
- transparent pour les applications
- Inconvénients :
- périodes de non-activité des sessions conservées
- nombre de sessions actives au pooler égal au nombre de connexions actives au SGBD
L’intérêt d’un pool de connexion en mode session est principalement de conserver les connexions ouvertes vers le SGBD. On économise ainsi le temps d’établissement de la connexion pour les nouvelles sessions entrantes si une connexion est déjà disponible. Dans ce cas, le pooler permet d’avoir un comportement de type pre-fork côté SGBD.
L’autre intérêt est de ne pas rejeter une connexion, même s’il n’y a plus de connexions possibles au SGBD. Contrairement au comportement de PostgreSQL, les connexions sont placées en attente si elles ne peuvent pas être satisfaites immédiatement.
Ce mode de fonctionnement est très simple et robuste, c’est le plus transparent vis-à-vis des sessions clientes, avec un impact quasi nul sur le code applicatif.
Aucune optimisation du temps de travail côté SGBD n’est donc possible. S’il peut être intéressant de limiter le nombre de sessions ouvertes sur le pooler, il sera en revanche impossible d’avoir plus de sessions ouvertes sur le pooler que de connexions disponibles sur le SGBD.
Pooling de transactions
Pooling de transactions : principe
Multiplexe les transactions des utilisateurs sur une ou plusieurs connexions.
Dans le schéma présenté ici, chaque bloc représente une transaction délimitée par une instruction BEGIN, suivie plus tard d’un COMMIT ou d’un ROLLBACK. Chaque zone colorée représente une requête au sein de la transaction.
Un pool de connexions par transactions multiplexe les transactions des utilisateurs entre une ou plusieurs connexions au SGBD. Une transaction est débutée sur la première connexion à la base qui soit inactive (idle). Toutes les requêtes d’une transaction sont envoyées sur la même connexion.
Ce schéma suppose que le pool accorde la première connexion disponible en partant du haut dans l’ordre où les transactions se présentent.
Avantages & inconvénients du pooling de transactions
- Avantages
- mêmes avantages que le pooling de sessions
- meilleure utilisation du temps de travail des connexions
- les connexions sont utilisées par une ou plusieurs sessions
- plus de sessions possibles côté pooler pour moins de connexions au SGBD
- Inconvénients
- prise en charge partielle des instructions préparées
- période de non-activité des sessions toujours possible
Les intérêts d’un pool de connexion en mode transaction sont multiples en plus de cumuler ceux d’un pool de connexion par session.
Il est désormais possible de partager une même connexion au SGBD entre plusieurs sessions utilisateurs. En effet, il existe de nombreux contextes où une session a un taux d’occupation relativement faible : requêtes très simples et exécutées très rapidement, génération des requêtes globalement plus lente que la base de données, couche applicative avec des temps de traitement des données reçues plus importants que l’exécution côté SGBD, etc.
Avoir la capacité de multiplexer les transactions de plusieurs sessions entre plusieurs connexions permet ainsi de limiter le nombre de connexions à la base en optimisant leur taux d’occupation. Cette économie de connexions côté PostgreSQL a plusieurs avantages :
- moins de connexions à gérer par le serveur, qui est donc plus disponible pour les connexions actives ;
- moins de connexions, donc économie de mémoire, devenue disponible pour les requêtes ;
- possibilité d’avoir un plus grand nombre de clients connectés côté pooler sans pour autant atteindre un nombre critique de connexions côté SGBD.
En revanche, avec ce mode de fonctionnement, le pool de connexions n’assure pas aux clients connectés que leurs requêtes et transactions iront toujours vers la même connexion, bien au contraire ! Ainsi, si l’application utilise des requêtes préparées (c’est-à-dire en trois phases PREPARE, BIND, EXECUTE), la commande PREPARE pourrait être envoyée sur une connexion alors que les commandes EXECUTE pourraient être dirigées vers d’autres connexions, menant leur exécution tout droit à une erreur.
Seules les requêtes au sein d’une même transaction sont assurées d’être exécutées sur la même connexion. Ainsi, au début de cette transaction, la connexion est alors réservée exclusivement à l’utilisateur propriétaire de la transaction. Donc si le client prend son temps entre les différentes étapes d’une transaction (statut idle in transaction pour PostgreSQL), il monopolisera la connexion sans que les autres clients puissent en profiter.
Ce type de pool de connexion a donc un impact non négligeable à prendre en compte lors du développement.
Pooling de requêtes
Pooling de requêtes : principe
- Un pool de connexions en mode requêtes multiplexe toutes les requêtes sur une ou plusieurs connexions
Un pool de connexions par requêtes multiplexe les requêtes des utilisateurs entre une ou plusieurs connexions au SGBD.
Dans le schéma présenté ici, chaque bloc coloré représente une requête. Elles sont placées exactement aux mêmes instants que dans le schéma présentant le pool de connexion en mode transactions.
Avantages & inconvénients du pooling de requêtes
- Avantages
- les mêmes que pour le pooling de sessions et de transactions.
- utilisation optimale du temps de travail des connexions
- encore plus de sessions possibles côté pooler pour moins de connexions au SGBD
- Inconvénients
- les mêmes que pour le pooling de transactions
- interdiction des transactions !
Les intérêts d’un pool de connexions en mode requêtes sont les mêmes que pour un pool de connexion en mode de transactions. Cependant, dans ce mode, toutes les requêtes des clients sont multiplexées à travers les différentes connexions disponibles et inactives.
Ainsi, il est désormais possible d’optimiser encore plus le temps de travail des connexions au SGBD, supprimant la possibilité de bloquer une connexion dans un état idle in transaction. Nous sommes alors capables de partager une même connexion avec encore plus de clients, augmentant ainsi le nombre de sessions disponibles sur le pool de connexions tout en conservant un nombre limité de connexions côté SGBD.
En revanche, si les avantages sont les mêmes que ceux d’un pooler de connexion en mode transactions, les limitations sont elles aussi plus importantes. Il n’est effectivement plus possible d’utiliser des transactions, en plus des requêtes préparées !
En pratique, le pooling par requête sert à interdire totalement les transactions. En effet, un pooling par transaction n’utilisant que des transactions implicites (d’un seul ordre) parviendra au même résultat.
Pooling avec PgBouncer
- Le plus évolué et éprouvé pour le pooling
PgBouncer est un projet créé par Skype. Il a pour objectifs :
- de n’agir qu’en tant que pool de connexion ;
- d’être le plus léger possible ;
- d’avoir les meilleures performances possibles ;
- d’avoir le plus de fonctionnalités possible sur son cœur de métier.
Noter que deux projets sous licence BSD sont fréquemment cités pour mettre en œuvre un pool de connexion : PgBouncer et PgPool-II.
PgPool-II est le projet le plus ancien, développé et maintenu principalement par SRA OSS. Ce projet est un véritable couteau suisse capable d’effectuer bien plus que du pooling (répartition de charge au niveau SQL, bascules…). Malheureusement, cette polyvalence a un coût important en complexité, stabilité et limitations diverses. PgPool n’est notamment pas capable de travailler qu’en tant que pool de connexion par session.
PgBouncer étant le plus évolué des deux en ce qui concerne le pooling, nous allons le mettre en œuvre dans les pages suivantes.
PgBouncer : Fonctionnalités
- Techniquement : un démon
- Disponible sous Unix & Windows
- Modes sessions / transactions / requêtes
- Prise en charge partielle des requêtes préparées
- Redirection vers des serveurs et/ou bases différents
- Mise en attente si plus de connexions disponibles
- Mise en pause des connexions
- Paramétrage avancé des sessions clientes et des connexions aux bases
- Mise à jour sans couper les sessions existantes
- Supervision depuis une base virtuelle de maintenance
- Pas de répartition de charge
PgBouncer est techniquement assez simple : il s’agit d’un simple démon, auxquelles les applicatifs se connectent (en croyant avoir affaire à PostgreSQL), et qui retransmet requêtes et données.
PgBouncer dispose de nombreuses fonctionnalités, toutes liées au pooling de connexions. La majorité de ces fonctionnalités ne sont pas disponibles avec PgPool.
À l’inverse de ce dernier, PgBouncer n’offre pas de répartition de charge. Ses créateurs renvoient vers des outils au niveau TCP comme HAProxy. De même, pour les bascules d’un serveur à l’autre, ils conseillent plutôt de s’appuyer sur le niveau DNS.
Ce qui suit n’est qu’un extrait de la documentation de référence, assez courte : https://www.pgbouncer.org/config.html. La FAQ est également à lire.
PgBouncer : Installation
- Packages PDGD pour Red Hat, Rocky, etc.
- utilisateur
pgbouncer
- utilisateur
- Packages PGDG
- utilisateur
postgres
- utilisateur
PgBouncer est disponible sous la forme d’un paquet binaire sur les principales distributions Linux et les dépôts du PGDG.
Il y a quelques différences mineures d’empaquetage : sous Red Hat/CentOS/Rocky Linux, le processus tourne avec un utilisateur système pgbouncer dédié, alors que sur Debian et dérivées, il fonctionne sous l’utilisateur postgres.
Il est bien sûr possible de recompiler depuis les sources.
Sous Windows, le projet fournit une archive à décompresser.
PgBouncer : Fichier de configuration
- Format
ini - Un paramètre par ligne
- Aucune unité dans les valeurs
- Tous les temps sont exprimés en seconde
- Sections :
[databases],[users],[pgbouncer]
Les paquets binaires créent un fichier de configuration /etc/pgbouncer/pgbouncer.ini.
Une ligne de configuration concerne un seul paramètre, avec le format suivant :
PgBouncer n’accepte pas que l’utilisateur spécifie une unité pour les valeurs. L’unité prise en compte par défaut est la seconde.
Il y a plusieurs sections :
- les bases de données (
[databases]), où on spécifie pour chaque base la chaîne de connexion à utiliser ; - les utilisateurs (
[users]), pour des propriétés liées aux utilisateurs ; - le moteur (
[pgbouncer]), où se fait tout le reste de la configuration de PgBouncer.
PgBouncer : Connexions
- TCP/IP
listen_addr: adresseslisten_port(6432)
- Socket Unix (
unix_socket_dir,unix_socket_mode,unix_socket_group) - Chiffrement TLS
PgBouncer accepte les connexions en mode socket Unix et via TCP/IP. Les paramètres disponibles ressemblent beaucoup à ce que PostgreSQL propose.
listen_addr correspond aux interfaces réseau sur lesquels PgBouncer va écouter. Il est par défaut configuré à la boucle locale, mais vous pouvez ajouter les autres interfaces disponibles, ou tout simplement une étoile pour écouter sur toutes les interfaces. listen_port précise le port de connexion : traditionnellement, c’est 6432, mais on peut le changer, par exemple à 5432 pour que la configuration de connexion des clients reste identique.
Si PostgreSQL se trouve sur le même serveur et que vous voulez utiliser le port 5432 pour PgBouncer, il faudra bien sûr changer le port de connexion de PostgreSQL.
Pour une connexion uniquement en local par la socket Unix, il est possible d’indiquer où le fichier socket doit être créé (paramètre unix_socket_dir : /tmp sur Red Hat/CentOS, /var/run/postgresql sur Debian et dérivés), quel groupe doit lui être affecté (unix_socket_group) et les droits du fichier (unix_socket_mode). Si un groupe est indiqué, il est nécessaire que l’utilisateur détenteur du processus pgbouncer soit membre de ce groupe.
Cela est pris en compte par les paquets binaires d’installation.
PgBouncer supporte également le chiffrement TLS.
PgBouncer : Définition des accès aux bases
- Section
[databases] - Une ligne par base sous la forme libpq :
- Paramètres de connexion :
host,port,dbname,user,passwordpool_size,pool_mode,connect_queryclient_encoding,datestyle,timezone…
- Base par défaut :
auth_hba_file: équivalent àpg_hba.conf
Lorsque l’utilisateur cherche à se connecter à PostgreSQL, il va indiquer l’adresse IP du serveur où est installé PgBouncer et le numéro de port où écoute PgBouncer. Il va aussi indiquer d’autres informations comme la base qu’il veut utiliser, le nom d’utilisateur pour la connexion, son mot de passe, etc.
Lorsque PgBouncer reçoit cette requête de connexion, il extrait le nom de la base et va chercher dans la section [databases] si cette base de données est indiquée. Si oui, il remplacera tous les paramètres de connexion qu’il trouve dans son fichier de configuration et établira la connexion entre ce client et cette base. Si jamais la base n’est pas indiquée, il cherchera s’il existe une base de connexion par défaut (nom indiqué par une étoile) et l’utilisera dans ce cas.
Exemples de chaîne de connexion :
Il est donc possible de faire beaucoup de chose :
- n’accéder qu’à un serveur dont les bases sont décrites ;
- accéder à différents serveurs PostgreSQL depuis un même serveur de pooling, suivant le nom de la base ou de l’utilisateur ;
- remplacer l’utilisateur de connexion par celui défini par
user; - etc.
Néanmoins, les variables user et password sont très peu utilisées.
La chaîne de connexion est du type libpq mais tout ce qu’accepte la libpq n’est pas forcément accepté par PgBouncer (notamment pas de variable service, pas de possibilité d’utiliser directement le fichier standard
.pgpass).
Le paramètre auth_hba_file peut pointer vers un fichier de même format que pg_hba.conf pour filtrer les accès au niveau du pooler (en plus des bases).
PgBouncer : Définition par utilisateurs
- Section
[users] - Paramètres spécifiques
pool_size,max_user_connections
La section [users] peut rester vide. On peut surcharger notamment les paramètres suivants si définis sur la base ou par défaut :
pool_mode;pool_size(version 1.23) : taille maximum des pools de toutes les bases pour un utilisateur donné ;max_user_connections: nombre maximum de connexions au niveau serveur pour un utilisateur donné, toutes bases confondues.
PgBouncer : Authentification par fichier de mots de passe
- Liste des utilisateurs contenue dans
userlist.txt - Contenu de ce fichier
"utilisateur" "mot de passe"
- Paramètres dans le fichier de configuration
auth_type: type d’authentification (trust,md5,scram-sha-256…)auth_file: emplacement de la liste des utilisateurs et mots de passeadmin_users: liste des administrateursstats_users: liste des utilisateurs de supervision
PgBouncer n’a pas accès à l’authentification de PostgreSQL. De plus, son rôle est de donner accès à des connexions déjà ouvertes à des clients. PgBouncer doit donc s’authentifier auprès de PostgreSQL à la place des clients, et vérifier lui-même les mots de passe de ces clients. (Ce mécanisme ne dispense évidemment pas les clients de fournir les mots de passe.)
La première méthode, et la plus simple, est de déclarer les utilisateurs dans le fichier pointé par le paramètre auth_file, par défaut userlist.txt. Les utilisateurs et mots de passe y sont stockés comme ci-dessous selon le type d’authentification, obligatoirement encadrés avec des guillemets doubles.
Le type d’authentification est plus limité que ce que PostgreSQL propose. Le type trust indique que l’utilisateur sera accepté par PgBouncer quel que soit le mot de passe qu’il fournit ; il faut que le serveur PostgreSQL soit configuré de la même façon. Cela est bien sûr déconseillé. auth_type peut prendre les valeurs md5 ou scram-sha-256 pour autoriser des mots de passe chiffrés. Pour des raisons de compatibilité descendante, md5 permet aussi d’utiliser scram-sha-256.
Les paramètres de configuration admin_users et stats_users permettent d’indiquer la liste d’utilisateurs pouvant se connecter à PgBouncer directement pour obtenir des commandes de contrôle sur PgBouncer ainsi que des statistiques d’activité. Ils peuvent être déclarés dans le fichier des mots de passe avec un mot de passe arbitraire en clair.
userlist.txt est évidemment un fichier dont les accès doivent être les plus restreints possibles.
PgBouncer : Authentification par délégation
- Créer un rôle dédié
- Copier son hash de mot de passe dans
userlist.txt - Déclaration dans le pool avec
auth_user:
auth_query: requête pour vérifier le mot de passe via ce rôle- => Plus la peine de déclarer les autres rôles
La maintenance du fichier de mots de passe peut vite devenir fastidieuse. Il est possible de déléguer un rôle à la recherche des mots de passe avec le paramètre auth_user, à poser globalement
ou au niveau de la base :
Ce rôle se connectera et ira valider dans l’instance le hash du mot de passe du client. Il sera donc inutile de déclarer d’autres rôles dans userlist.txt.
Le rôle d’authentification et son mot de passe se déclarent par exemple ainsi :
Le hachage du mot de passe obtenu est recopié dans userlist.txt :
L’utilisateur frontend va utiliser le paramètre auth_query pour savoir comment récupérer les identifiants de connexion de l’utilisateur applicatif qui veut se connecter. Par défaut, il s’agit simplement de requêter la vue pg_shadow :
D’autres variantes sont possibles, comme une requête plus élaborée sur pg_authid, ou une fonction avec les bons droits de consultation avec une clause SECURITY DEFINER. La documentation donne un exemple :
et cette fonction s’utilise ainsi :
Il faut évidemment que l’utilisateur d’authentification (et seulement lui) ait les droits nécessaires, et cela dans toutes les bases impliquées.
La mise en place de cette configuration est facilement source d’erreur, il faut bien surveiller les traces de PostgreSQL et PgBouncer.
PgBouncer : autre authentification
peer,cert= v 1.23
L’authentification peer est possible depuis la version 1.23 et permet de se connecter plus facilement depuis un compte système sur le serveur.
PgBouncer : Nombre de connexions
- Côté client :
max_client_conn(100)- peut être >>
max_connections(100) - attention à
ulimit!
- peut être >>
max_db_connections
- Par utilisateur/base :
default_pool_size(20)min_pool_size(0)reserve_pool_size(0)
PostgreSQL dispose d’un nombre de connexions maximum (max_connections dans postgresql.conf, 100 par défaut). Il est un compromis entre le nombre de requêtes simultanément actives, leur complexité, le nombre de CPU, le nombre de processus gérables par l’OS… L’utilisation d’un pooler en multiplexage se justifie notamment quand des centaines, voire des milliers, de connexions simultanées sont nécessaires, celles-ci étant inactives la plus grande partie du temps. Même avec un nombre modeste de connexions, une application se connectant et se déconnectant très souvent peut profiter d’un pooler.
Les paramètres suivants de pgbouncer.ini permettent de paramétrer tout cela et de poser différentes limites. Les valeurs dépendent beaucoup de l’utilisation : pooler unique pour une seule base, poolers multiples pour plusieurs bases, utilisateur applicatif unique ou pas…
Nombre de connexions côté client :
Le paramètre de configuration max_client_conn permet d’indiquer le nombre total maximum de connexions clientes à PgBouncer. Sa valeur par défaut est de seulement 100, comme l’équivalent sous PostgreSQL (max_connections).
Un max_client_conn élevé permet d’accepter plus de connexions depuis les applications que n’en offrirait PostgreSQL. Si ce nombre de clients est dépassé, les applications se verront refuser les connexions. En dessous, PgBouncer accepte les connexions, et, au pire, les met en attente. Cela peut arriver si la base PostgreSQL, saturée en connexions, refuse la connexion ; ou si PgBouncer ne peut ouvrir plus de connexions à la base à cause d’une des autres limites ci-dessous. L’application subira donc une latence supplémentaire, mais évitera un refus de connexion qu’elle ne saura pas forcément bien gérer.
max_db_connections représente le maximum de connexions, tous utilisateurs confondus, à une base donnée, déclarée dans PgBouncer, donc du point de vue d’un client. Cela peut être modifié dans les chaînes de connexions pour arbitrer entre les différentes bases.
S’il n’y a qu’une base utile, côté serveur comme côté PgBouncer, et que tout l’applicatif passe par ce dernier, max_db_connections peut être proche du max_connections. Mais il faut laisser un peu de place aux connexions administratives, de supervision, etc.
Connexions côté serveur :
default_pool_size est le nombre maximum de connexions PgBouncer/PostgreSQL d’un pool. Un pool est un couple utilisateur/base de données côté PgBouncer. Il est possible de personnaliser cette valeur base par base, en ajoutant pool_size=… dans la chaîne de connexion. Si dans cette même chaîne il y a un paramètre user qui impose le nom, il n’y a plus qu’un pool.
S’il y a trop de demandes de connexion pour le pool, les transactions sont mises en attente. Cela peut être nécessaire pour équilibrer les ressources entre les différents utilisateurs, ou pour ne pas trop charger le serveur ; mais l’attente peut devenir intolérable pour l’application. Une « réserve » de connexions peut alors être définie avec reserve_pool_size : ces connexions sont utilisables dans une situation grave, c’est-à-dire si des connexions se retrouvent à attendre plus d’un certain délai, défini par reserve_pool_timeout secondes. Évidemment, cette option n’a pas d’intérêt si le serveur est déjà totalement surchargé par les connexions en place.
À l’inverse, pour faciliter les montées en charge rapides, min_pool_size définit un nombre de connexions qui seront immédiatement ouvertes dès que le pool voit sa première connexion, puis maintenues ouvertes.
Ces deux derniers paramètres peuvent aussi être globaux ou personnalisés dans les chaînes de connexion.
Descripteurs de fichiers :
PgBouncer utilise des descripteurs de fichiers pour les connexions. Le nombre de descripteurs peut être bien plus important que ce que n’autorise par défaut le système d’exploitation. Le maximum théorique est de :
Le cas échéant (en pratique, au-delà de 1000 connexions au pooler), il faudra augmenter le nombre de descripteurs disponibles, sous peine d’erreurs de connexion :
Sur Debian et dérivés, un moyen simple est de rajouter cette commande dans /etc/default/pgbouncer :
Mais plus généralement, il est possible de modifier le service systemd ainsi :
ce qui revient à créer un fichier /etc/systemd/system/pgbouncer.service.d/override.conf contenant la nouvelle valeur :
Puis il faut redémarrer le pooler :
et vérifier la prise en compte dans le fichier de traces de PgBouncer, nommé pgbouncer.log (dans /var/log/postgresql/ sous Debian, /var/log/pgbouncer/ sur CentOS/Red Hat) :
PgBouncer : Types de connexions
- Mode de multiplexage
pool_mode(session)
- À la connexion
ignore_startup_parameter = options- attention à
PGOPTIONS!
- À la déconnexion
server_reset_query- défaut :
DISCARD ALL
Grâce au paramètre pool_mode (dans la chaîne de connexion à la base par exemple), PgBouncer accepte les différents modes de pooling :
- par session, pour économiser les temps de (dé)connexion : c’est le défaut ;
- par transaction, pour optimiser les connexions en place ;
- par requête, notamment si l’on peut se passer des transactions explicites (courant sur plusieurs ordres).
Les restrictions de chaque mode sont listées sur le site.
Lorsqu’un client se connecte, il peut utiliser des paramètres de connexion que PgBouncer ne connaît pas ou ne sait pas gérer. Si PgBouncer détecte un paramètre de connexion qu’il ne connaît pas, il rejette purement et simplement la connexion. Le paramètre ignore_startup_parameters permet de changer ce comportement, d’ignorer le paramètre et de procéder à la connexion. Par exemple, une variable d’environnement PGOPTIONS interdit la connexion depuis psql, il faudra donc définir :
ce qui malheureusement réduit à néant l’intérêt de cette variable pour modifier le comportement de PostgreSQL.
À la déconnexion du client, comme la connexion côté PostgreSQL peut être réutilisée par un autre client, il est nécessaire de réinitialiser la session : enlever la configuration de session, supprimer les tables temporaires, supprimer les curseurs, etc. Pour cela, PgBouncer exécute une liste de requêtes configurables ainsi :
Ce défaut suffira généralement. Il n’est en principe utile qu’en pooling de session, mais peut être forcé en pooling par transaction ou par requête :
PgBouncer : Instructions préparées
- En mode Transaction
- prise en charge partielle des instructions préparées
- depuis la 1.21 :
max_prepared_statements - nécessite un connecteur PG compatible
En mode transactionnel, PgBouncer réutilise les mêmes connexions pour des transactions différentes et simultanées.
Chaque fois qu’une transaction commence (avec un BEGIN), se termine (avec un COMMIT), ou même lorsqu’une requête ordinaire est exécutée, PgBouncer maintient la même connexion pour un client donné. Mais dès la fin de la transaction, PgBouncer libère la connexion pour réutilisation par la prochaine transaction ou requête. (C’est la différence par rapport au mode session, où PgBouncer attend la fin de la session.)
Le mode transactionnel réduit notablement le nombre de connexions nécessaires.
Cependant, jusqu’à la version 1.21 de PgBouncer, l’utilisation d’instructions préparées n’était pas possible en mode transactionnel. On ne pouvait donc pas bénéficier de leurs avantages tels que la mise en cache des plans de requête. La version 1.21 de PgBouncer introduit le support des instructions préparées en mode transactionnel, et ceci est transparent pour les clients compatibles.
Le nouveau paramètre max_prepared_statements de PgBouncer permet de gérer le nombre d’instructions préparées pour chaque connexion. Cette valeur est par défaut à 0 (désactivé). La valeur 10 est recommandée comme point de départ avant tests. Il faudra ensuite contrôler l’utilisation de la mémoire et du CPU côté PgBouncer. La documentation de PgBouncer fournit des informations permettant d’estimer le besoin en mémoire.
Cependant, le mode transactionnel de PgBouncer n’est compatible qu’avec les instructions préparées au niveau du protocole. Autrement dit il ne fonctionne pas si les commandes préparées sont envoyées en SQL, avec PREPARE, EXECUTE et DEALLOCATE. PgBouncer n’intercepte au niveau SQL que DEALLOCATE ALL et DISCARD ALL. Des erreurs peuvent donc être observées La libpq ne corrige cela qu’à partir de la version 17. Il s’agit bien de celle sur le client, indépendamment de celle du serveur.
Vérifiez donc dans la documentation de votre connecteur PostgreSQL la compatibilité avec ce mode. Par exemple, à la date d’octobre 2024, PHP/PDO n’est pas compatible avec cette fonctionnalité. Java n’utilise pas la libpq et utilise le niveau protocole, et ne pose pas de souci. Avec Python, il faut une libpq en version 17 et psycopg 3.2.
PgBouncer : Durée de vie
- D’une tentative de connexion
client_login_timeoutserver_connect_timeout
- D’une connexion
server_lifetimeserver_idle_timeoutclient_idle_timeout
- Pour recommencer une demande de connexion
server_login_retry
- D’une requête
query_timeout = 0
PgBouncer dispose d’un grand nombre de paramètres de durée de vie. Ils permettent d’éviter de conserver des connexions trop longues, notamment si elles sont inactives. C’est un avantage sur PostgreSQL qui ne dispose pas de ce type de paramétrage.
Les paramètres en client_* concernent les connexions entre le client et PgBouncer, ceux en server_* concernent les connexions entre PgBouncer et PostgreSQL.
Il est ainsi possible de libérer plus ou moins rapidement des connexions inutilisées, notamment s’il y a plusieurs pools concurrents, ou plusieurs sources de connexions à la base, ou si les pics de connexions sont irréguliers. Certains paramètres peuvent être surchargés au niveau de la base (comme server_lifetime en verson 1.23).
Il faut cependant faire attention. Par exemple, interrompre les connexions inactives avec client_idle_timeout peut couper brutalement la connexion à une application cliente qui ne s’y attend pas.
PgBouncer : Traces
- Fichier
logfile
- Évènements tracés
log_connectionslog_disconnectionslog_pooler_errors
- Statistiques
log_stats(tous lesstats_periods)
PgBouncer dispose de quelques options de configuration pour les traces.
Le paramètre logfile indique l’emplacement (par défaut /var/log/pgbouncer sur Red Hat/CentOS, /var/log/postgres sur Debian et dérivés). On peut rediriger vers syslog.
Ensuite, il est possible de configurer les évènements tracés, notamment les connexions (avec log_connections) et les déconnexions (avec log_disconnections).
Par défaut, log_stats est activé : PgBouncer trace alors les statistiques sur les dernières 60 secondes (paramètresstats_period).
PgBouncer : Administration
- Pseudo-base
pgbouncer:
- Administration
RELOAD, PAUSE, SUSPEND, RESUME, SHUTDOWN
- Supervision
SHOW CONFIG|DATABASES|POOLS|CLIENTS|……|SERVERS|STATS|FDS|SOCKETS|……|ACTIVE_SOCKETS|LISTS|MEM
PgBouncer possède une pseudo-base nommée pgbouncer. Il est possible de s’y connecter avec psql ou un autre outil. Il faut pour cela se connecter avec un utilisateur autorisé (déclaration par les paramètres admin_users et stats_users). Elle permet de répondre à quelques ordres d’administration et de consulter quelques vues.
Les utilisateurs « administrateurs » ont le droit d’exécuter des instructions de contrôle, comme recharger la configuration (RELOAD), mettre le système en pause (PAUSE), supprimer la pause (RESUME), forcer une déconnexion/reconnexion dès que possible (RECONNECT, le plus propre en cas de modification de configuration), tuer toutes les sessions d’une base (KILL), arrêter PgBouncer (SHUTDOWN), etc.
Les utilisateurs statistiques peuvent récupérer des informations sur l’activité de PgBouncer : statistiques sur les bases, les pools de connexions, les clients, les serveurs, etc. avec SHOW STATS, SHOW STATS_AVERAGE, SHOW TOTALS, SHOW MEM, etc.
Toutes ces informations sont utilisées notamment par la sonde Nagios check_postgres pour permettre une supervision de cet outil.
L’outil d’audit pgCluu peut intégrer cette base à ses rapports. Il faudra penser à ajouter la chaîne de connexion à PgBouncer, souvent --pgbouncer-args='-p 6432', aux paramètres de pgcluu_collectd.
Conclusion
- Un outil pratique :
- pour parer à certaines limites de PostgreSQL
- pour faciliter l’administration
- Limitations généralement tolérables
- Ne jamais installer un pooler sans être certain de son apport :
- SPOF
- complexité
Cette conférence de Laurenz Albe résume bien l’utilisation de PgBouncer pour gérer les accès à un serveur :
- How to handle 1000 application users (PDF), Laurenz Albe, PGConf.eu 2022 à Berlin.
Questions
Travaux pratiques
La version en ligne des solutions de ces TP est disponible sur https://dali.bo/w6_solutions.
Créer un rôle PostgreSQL nommé pooler avec un mot de passe.
Pour mieux suivre les traces, activer
log_connectionsetlog_disconnections, et passerlog_min_duration_statementà 0.
Installer PgBouncer. \ Configurer
/etc/pgbouncer/pgbouncer.inipour pouvoir se connecter à n’importe quelle base du serveur via PgBouncer (port 6432). \ Ajouter pooler dans/etc/pgbouncer/userlist.txt. \ L’authentification doit êtremd5. \ Ne pas oublierpg_hba.conf. \ Suivre le contenu de/var/log/pgbouncer/pgbouncer.log. \ Se connecter par l’intermédiaire du pooler sur une base locale.
Activer l’accès à la pseudo-base
pgbouncerpour les utilisateurs postgres et pooler. \ Laisser la session ouverte pour suivre les connexions en cours.
Pooling par session
Ouvrir deux connexions sur le pooler. Combien de connexions sont-elles ouvertes côté serveur ?
Pooling par transaction
Passer PgBouncer en pooling par transaction. Bien vérifier qu’il n’y a plus de connexions ouvertes.
Rouvrir deux connexions via PgBouncer. \ Cette fois, combien de connexions sont ouvertes côté serveur ?
Successivement et à chaque fois dans une transaction, créer une table dans une des sessions ouvertes, puis dans l’autre insérer des données. Suivre le nombre de connexions ouvertes. \ Recommencer avec des transactions simultanées.
Pooling par requête
Passer le pooler en mode pooling par requête et tenter d’ouvrir une transaction.
Repasser PgBouncer en pooling par session.
pgbench
Créer une base nommée
benchappartenant à pooler. \ Avec pgbench, l’initialiser avec un scale factor de 100.
Lancer des tests (lectures uniquement, avec
--select) de 60 secondes avec 80 connexions : \ une fois sur le pooler, et une fois directement sur le serveur. Comparer les performances.
Refaire ce test en demandant d’ouvrir et fermer les connexions (
-C), sur le serveur puis sur le pooler. Effectuer unSHOW POOLSpendant ce dernier test.
Travaux pratiques (solutions)
Créer un rôle PostgreSQL nommé pooler avec un mot de passe.
Les connexions se feront avec l’utilisateur pooler que nous allons créer avec le (trop évident) mot de passe « pooler » :
(NB : le hash sera beaucoup plus complexe si le chiffrement SCRAM-SHA-256 est activé, mais cela ne change rien au principe.)
Pour mieux suivre les traces, activer
log_connectionsetlog_disconnections, et passerlog_min_duration_statementà 0.
PostgreSQL trace les rejets de connexion, mais, dans notre cas, il est intéressant de suivre aussi les connexions abouties.
Dans postgresql.conf :
Puis on recharge la configuration :
En cas de problème, le suivi des connexions dans /var/lib/pgsql/14/data/log peut être très pratique.
Installer PgBouncer. \ Configurer
/etc/pgbouncer/pgbouncer.inipour pouvoir se connecter à n’importe quelle base du serveur via PgBouncer (port 6432). \ Ajouter pooler dans/etc/pgbouncer/userlist.txt. \ L’authentification doit êtremd5. \ Ne pas oublierpg_hba.conf. \ Suivre le contenu de/var/log/pgbouncer/pgbouncer.log. \ Se connecter par l’intermédiaire du pooler sur une base locale.
L’installation est simple :
La configuration se fait dans /etc/pgbouncer/pgbouncer.ini.
Dans la section [databases] on spécifie la chaîne de connexion à l’instance, pour toute base :
Il faut ajouter l’utilisateur au fichier /etc/pgbouncer/userlist.txt. La syntaxe est de la forme "user" "hachage du mot de passe". La commande createuser l’a renvoyé ci-dessus, mais généralement il faudra aller interroger la vue pg_shadow ou la table pg_authid de l’instance PostgreSQL :
Le fichier /etc/pgbouncer/userlist.txt contiendra donc :
Il vaut mieux que seul l’utilisateur système dédié (pgbouncer sur Red Hat/CentOS/Rocky Linux) voit ce fichier :
De plus il faut préciser dans pgbouncer.ini que nous fournissons des mots de passe hachés :
Si ce n’est pas déjà possible, il faut autoriser l’accès de pooler en local à l’instance PostgreSQL. Du point de vue de PostgreSQL, les connexions se feront depuis 127.0.0.1 (IP du pooler). Ajouter cette ligne dans le fichier pg_hba.conf et recharger la configuration de l’instance :
Enfin, on peut démarrer le pooler :
Dans une autre session, on peut suivre les tentatives de connexion :
La connexion directement au pooler doit fonctionner :
Dans pgbouncer.log :
Noter qu’en cas d’erreur de mot de passe, l’échec apparaîtra dans ce dernier fichier, et pas dans postgresql.log.
Activer l’accès à la pseudo-base
pgbouncerpour les utilisateurs postgres et pooler. \ Laisser la session ouverte pour suivre les connexions en cours.
Si une connexion via PgBouncer est ouverte par ailleurs, on la retrouve ici :
Pooling par session
Ouvrir deux connexions sur le pooler. Combien de connexions sont-elles ouvertes côté serveur ?
Le pooling par session est le mode par défaut de PgBouncer.
On se connecte dans 2 sessions différentes :
Ici, PgBouncer a donc bien ouvert autant de connexions côté serveur que côté pooler.
Pooling par transaction
Passer PgBouncer en pooling par transaction. Bien vérifier qu’il n’y a plus de connexions ouvertes.
Il faut changer le pool_mode dans pgbouncer.ini, soit globalement :
soit dans la définition des connexions :
En toute rigueur, il n’y a besoin que de recharger la configuration de PgBouncer, mais il y a le problème des connexions ouvertes. Dans notre cas, nous pouvons forcer une déconnexion brutale :
Rouvrir deux connexions via PgBouncer. \ Cette fois, combien de connexions sont ouvertes côté serveur ?
Après reconnexion de 2 sessions, la pseudo-base indique 2 connexions clientes, 1 serveur :
Ce que l’on retrouve en demandant directement au serveur :
Successivement et à chaque fois dans une transaction, créer une table dans une des sessions ouvertes, puis dans l’autre insérer des données. Suivre le nombre de connexions ouvertes. \ Recommencer avec des transactions simultanées.
Dans la première connexion ouvertes :
Dans la deuxième :
On a bien toujours une seule connexion :
Du point de vue du serveur PostgreSQL, tout s’est passé dans la même session (même PID) :
À présent, commençons la seconde transaction avant la fin de la première.
Session 1 :
Session 2 :
De manière transparente, une deuxième connexion au serveur a été créée :
Ce que l’on voit dans les traces de PostgreSQL :
Du point de l’application, cela a été transparent.
Cette deuxième connexion va rester ouverte, mais elle n’est pas forcément associée à la deuxième session. Cela peut se voir simplement ainsi en demandant le PID du backend sur le serveur, qui sera le même dans les deux sessions :
Pooling par requête
Passer le pooler en mode pooling par requête et tenter d’ouvrir une transaction.
De la même manière que ci-dessus, soit :
soit :
Redémarrage du pooler :
Si on essaie de démarrer une transaction :
Le pooling par requête empêche l’utilisation de transactions.
Repasser PgBouncer en pooling par session.
Cela revient à revenir au mode par défaut (pool_mode=session).
Pgbench
Créer une base nommée
benchappartenant à pooler. \ Avec pgbench, l’initialiser avec un scale factor de 100.
Le pooler n’est pas configuré pour que postgres puisse s’y connecter, il faut donc se connecter directement à l’instance pour créer la base :
La suite peut passer par le pooler :
Lancer des tests (lectures uniquement, avec
--select) de 60 secondes avec 80 connexions : \ une fois sur le pooler, et une fois directement sur le serveur. Comparer les performances.
NB : Pour des résultats rigoureux, pgbench doit être utilisé sur une plus longue durée.
Sur le pooler, on lance :
(Ces chiffres ont été obtenus sur un portable avec SSD.)
On recommence directement sur l’instance. (Si l’ordre échoue par saturation des connexions, il faudra attendre que PgBouncer relâche les 20 connexions qu’il a gardées ouvertes.)
Le test n’est pas assez rigoureux (surtout sur une petite machine de test) pour dire plus que : les résultats sont voisins.
Refaire ce test en demandant d’ouvrir et fermer les connexions (
-C), sur le serveur puis sur le pooler. Effectuer unSHOW POOLSpendant ce dernier test.
Sur le serveur :
On constate une division par 26 du débit de transactions : le coût des connexions/déconnexions est énorme.
Si on passe par le pooler :
On ne retrouve pas les performances originales, mais le gain est tout de même d’un facteur 5, puisque les connexions existantes sur le serveur PostgreSQL sont réutilisées et n’ont pas à être recréées.
Pendant ce dernier test, on peut consulter les connexions ouvertes : il n’y en que 20, pas 80. Noter le grand nombre de celles en attente.
Ces tests n’ont pas pour objectif d’être représentatif mais juste de mettre en évidence le coût d’ouverture/fermeture de connexion. Dans ce cas, le pooler peut apporter un gain très significatif sur les performances.
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