Получение пользовательских данных
- Валидация и домены
- Как проверить email на валидность?
- Как найти все невалидные email в таблице?
- Как удалить все невалидные email из большой таблицы?
- Как проверить CSS цвет на валидность?
- Как проверить реквизиты компании (ИНН, КПП, ОГРН, ОГРНИП) на валидность?
- Как проверить банковские реквизиты (БИК, расчётный счёт, корреспондентский счёт) на валидность?
- Как проверить СНИЛС на валидность?
- Как проверить номер телефона на валидность?
- Как провалидировать значение поля, только если оно явно указано в UPDATE запросе?
- Переезд из MySQL в PostgreSQL
- Строки
- Как транслитерировать русские буквы на английские?
- Как распарсить CSV строку в таблицу?
- Как загрузить в таблицу большой файл-архив в формате
csv.xz? - Как определить пол по ФИО (фамилии, имени, отчеству) на русском языке?
- Как заквотировать строку для использования в регулярном выражении?
- Как заквотировать строку для использования в операторе LIKE?
- JSON
- Массивы
- Поиск по фразе (точный и неточный)
- Деревья и графы
- Оптимизация выполнения запросов
- Как посмотреть на план выполнения запроса (EXPLAIN) в наглядном графическом виде?
- Как ускорить SELECT запросы с тысячами значений в IN(...)?
- Как использовать вывод EXPLAIN запроса в другом запросе?
- Как ускорить SELECT запрос после переезда с PostgreSQL v10 на v12?
- Как ускорить SELECT COUNT(*) запрос?
- Как выполнить функцию N тысяч раз и измерить скорость выполнения?
- Как получить записи-дубликаты по значению полей?
- Как получить длительность выполнения запроса в его результате?
- Как разбить большую таблицу по N тысяч записей?
- Как выполнить следующий SQL запрос, если предыдущий не вернул результат?
- Как развернуть запись в набор колонок?
- Как получить итоговую сумму и процент для каждой записи в одном запросе?
- Как получить возраст по дате рождения?
- Как получить дату или дату и время в формате ISO-8601?
- Как вычислить дистанцию между 2-мя точками на Земле по её поверхности в километрах?
- Как найти ближайшие населённые пункты относительно заданных координат?
- Как вычислить приблизительный объём данных для результата SELECT запроса?
- Почему запрос с подзапросом в NOT IN() возвращает 0 записей?
- Особенности сравнения record и NULL
- Как очень быстро получить количество записей в большой таблице?
- Как сделать рекурсивный запрос?
Модификация пользовательских данных (DML)
- Как добавить или обновить записи одним запросом (UPSERT)?
- Как сделать
INSERT ... ON CONFLICT ...без увеличения последовательности для дубликатов? - Как модифицировать данные в нескольких таблицах и вернуть id затронутых записей в одном запросе?
- Как модифицировать данные в связанных таблицах одним запросом?
- Как добавить запись с id, значение которого нужно сохранить ещё в другом поле в том же INSERT запросе?
- Как сделать несколько последующих запросов с полученным при вставке id из первого запроса?
- Как не обновлять запись, если данные из UPDATE запроса и в БД совпадают?
- Как обновить запись так, чтобы не затереть чужие изменения, уже сделанные кем-то?
- Как обновить несколько записей разными данными в одном запросе?
- Как обновить или удалить миллионы записей в таблице не блокируя все записи и не нагружая БД?
- Как удалить десятки тысяч записей в таблице не блокируя все записи и не нагружая БД?
- Как для одной сущности сделать ограничение на количество вставляемых зависимых сущностей?
- Как сделать журналирование изменений таблицы?
- Как сделать автоматически обновляемое поле
updated_at?
Модификация схемы данных (DDL)
- Как добавить колонку в существующую таблицу без её блокирования?
- Как добавить ограничение таблицы, если оно ещё не существует?
- Как изменить ограничение внешнего ключа без блокирования таблицы?
- Как проверить, что при добавлении или обновлении записи заполнены N полей из M возможных?
- Как из enum типа удалить значение?
- Как найти все упоминания названия объекта БД по всей БД?
- Как изменить тип колонки с
intнаbigint? - Как восстановить значение последовательности, если оно отстало?
- Как создать или пересоздать индекс в существующей таблице без её блокирования?
- Как сделать составной уникальный индекс, где одно из полей может быть null?
- Как починить сломаный уникальный индекс, имеющий дубликаты?
- Как временно отключить индекс?
- Как сделать компактный уникальный индекс на текстовое поле?
- Как получить список процессов с SQL запросами, выполняющихся сейчас?
- Как остановить или завершить работу процессов?
- Как получить список всех функций БД, включая триггерные процедуры?
- Как получить список всех зависимостей (внешних ключей) между таблицами БД?
- Как получить статистику использования индексов?
- Как получить список установленных расширений (extensions)?
- Как получить список таблиц с размером занимаемого места и примерным количеством строк?
- Как получить список самых ресурсоёмких SQL запросов?
- Как получить список SQL запросов, создающих временные файлы?
- Как получить и изменить значения параметров конфигурации выполнения?
- Как получить все активные в данный момент процессы автовакуумa и время их работы?
- Как узнать, почему время ответа от базы периодически падает?
- Как обезопасить приложение от тяжёлых миграций, приводящих к блокированию запросов?
- Simple index checking
- Как скопировать базу данных?
- Как выгрузить таблицы из БД?
- Как выгрузить результат SELECT запроса в CSV?
- Как проверить синтаксис SQL кода без его выполнения?
- Как откатить часть транзакции внутри функции или процедуры?
- Как терминировать долгие простаивающие без дела подключения к БД?
- Как терминировать заблокированные одинаковые запросы, образующие очередь?
- Как журналировать DDL команды в таблицу БД?
- Как узнать, какие самые частые действия в таблице совершаются?
- Как узнать отставание реплик?
- Как узнать процент достижения своего максимального значения для последовательностей?
- Как удалить неиспользуемые WAL файлы?
Домен email.sql (валидация базовая минимальная, но быстрая) и функция is_email.sql (валидация почти по спецификации, но медленная)
SELECT email
FROM person_email
WHERE email IS NOT NULL -- skip NULL
AND email !~ '^\s*$' -- skip empty (similar NULL for NOT NULL column)
NOT(
AND octet_length(email) BETWEEN 6 AND 320 -- https://en.wikipedia.org/wiki/Email_address
AND email LIKE '_%@_%.__%' -- rough, but quick check email syntax
AND is_email(email) -- accurate, but slow check email syntax
)Функция is_email.sql
Если строк в таблице немного и запрос работает относительно быстро, то подойдёт простой DELETE FROM table_name WHERE ....
Если в таблице миллионы строк, то процесс может занятуться надолго.
При этом записи в таблице так же заблокируются надолго, а конкурентные запросы на модификацию записей, которые связаны с этой таблицей, выстроятся в очередь.
Решение — удалять нужно не всё сразу, а по частям.
Пример см. loop_execute
Домен: css_color.sql
Домены: inn.sql, inn10.sql, inn12.sql.
Функции: is_inn.sql, is_inn10.sql, is_inn12.sql.
Домен: kpp.sql.
Функция: is_kpp.sql.
Домен: ogrn.sql.
Функция: is_ogrn.sql.
Домен: ogrnip.sql.
Функция: is_ogrnip.sql.
Домен: bik.sql.
Функция: is_bik.sql.
Домен: client_account.sql.
Функция: is_client_account.sql.
Домен: correspondent_account.sql.
Функция: is_correspondent_account.sql.
Домен: snils.sql.
Функция: is_snils.sql.
Домен phone.sql для валидации номера телефона в международном формате E.164
См. ещё функции:
Ограничения CHECK() для каждого поля таблицы срабатывают каждый раз при добавлении или обновлении записи таблицы. При добавлении записи всё логично — значение нужно проверить, даже если это значение по-умолчанию. Однако, в запросе на обновление даных даже неважно, изменилось значение поля на самом деле или нет (ну почему так сделано?). Если в CHECK проверка ресурсоёмая, то она может существенно замедлить обновление большого количества записей в таблице. Пример ресурсоёмкой проверки — валидация синтаксиса email функцией is_email().
Обойти данную проблему можно с использованием триггеров.
Предположим, есть таблица person с колонкой email.
CREATE OR REPLACE FUNCTION person_email_check() RETURNS TRIGGER
LANGUAGE plpgsql AS
$$
BEGIN
IF NOT is_email(NEW.email) THEN
RAISE EXCEPTION 'Email % is not valid', NEW.email;
END IF;
RETURN NEW;
END;
$$;
-- добавление
DROP TRIGGER IF EXISTS person_email_check_insert ON person_email;
CREATE TRIGGER person_email_check_insert
BEFORE INSERT ON person
FOR EACH ROW
WHEN (NEW.email IS NOT NULL
AND NEW.email !~ '^\s*$')
EXECUTE PROCEDURE person_email_check();
--обновление
DROP TRIGGER IF EXISTS person_email_check_update ON person_email;
CREATE TRIGGER person_email_check_update
BEFORE UPDATE OF email ON person -- поле явно указано в UPDATE запросе!
FOR EACH ROW
WHEN (NEW.email IS NOT NULL
AND NEW.email !~ '^\s*$'
AND NEW.email IS DISTINCT FROM OLD.email) -- значение изменилось
EXECUTE PROCEDURE person_email_check();There isn’t anything MySQL can do that PostgreSQL can’t do. However, there are things that PostgreSQL can do that MySQL can’t do. http://mysqltopgsql.com/
SELECT STRING_AGG(DISTINCT s, ', ' ORDER BY s) AS field_alias FROM (VALUES ('b'), ('a'), ('b')) AS t(s); -- a, b
SELECT ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(DISTINCT s ORDER BY s), ', ') AS field_alias FROM (VALUES ('b'), ('a'), ('b')) AS t(s); -- a, bИспользуйте комбинацию перечисляемого типа и массива. Пример:
CREATE TYPE finger_type AS ENUM ('one', 'two', 'three', 'four', 'five');
CREATE TABLE my_table (
fingers finger_type[] CHECK(/*cardinality(fingers) > 0 and*/
cardinality(array_unique(fingers)) = cardinality(fingers) --проверка на уникальность
)
);Дополнительно смотри array_unique.sql
select to_json(array_agg(name))
from unnest(array['a','b','c', 'd']::text[]) with ordinality as s(name, num)
where 10 & (1 << (num::int-1)) > 0;
select array_agg(name)
from unnest(string_to_array('a,b,c,d', ',')) with ordinality as s(name, num)
where 10 & (1 << (num::int-1)) > 0;Как транслитерировать русские буквы на английские?
Современные функции транслитерации по правилам библиотеки "Юлия":
Устаревшая функции транслитерации slugify_ru.sql
PostgreSQL умеет читать и писать CSV в файл на сервере БД. А это парсер CSV из строки. Смотри csv_parse.sql
Область применения — массовое добавление и обновление записей в таблицах БД через SQL миграции БД и административные интерфейсы.
Выполнить SQL или Выполнить SQL
Запрос
select
CASE WHEN row[1] ~ '^\d+$' THEN row[1]::integer ELSE NULL END AS id,
row[2] AS kladr_id,
row[3] AS name
from csv_parse($$
id; kladr_id; name
501 ; 8300000000000 ; ";Автономный ;"";округ""
""Ненецкий"";";unknown
751;8600800000000; " Автономный округ ""Ханты-Мансийский"", Район Советский" ;
1755;8700300000000; Автономный округ Чукотский, Район Билибинский
1725;7501900000000;Край Забайкальский, Район Петровск-Забайкальский
;;
711;2302100000000;Край Краснодарский, Район Лабинский
729;2401600000000;Край Красноярский, Район Иланский
765;2700700000000;Край Хабаровский, Район Вяземский
765;;
$$, ';', false) as row;Результат
| id | kladr_id | name |
|---|---|---|
| <null> | kladr_id | name |
| 501 | 8300000000000 | ;Автономный ;";округ"\n"Ненецкий"; |
| 751 | 8600800000000 | Автономный округ "Ханты-Мансийский" |
| 1755 | 8700300000000 | Автономный округ Чукотский |
| 1725 | 7501900000000 | Край Забайкальский |
| 711 | 2302100000000 | Край Краснодарский |
| 729 | 2401600000000 | Край Красноярский |
| 765 | 2700700000000 | Край Хабаровский |
| 765 | <null> | <null> |
Воспользуйтесь утилитой psql.
Особенность мета-команды \copy в том, что она читает файл из локальной файловой системы и пересылает его на сервер на вход SQL команде COPY.
\copy test.regions from program 'xzcat regions.csv.xz' with (format csv, header false);Смотри quote_regexp.sql
Смотри quote_like.sql
SELECT * FROM (
VALUES ('[{"id" : 1, "created_at" : "2003-07-01", "name": "Sony"},
{"id" : 2, "created_at" : "2008-10-27", "name": "Samsung"}]'::jsonb),
('[{"id" : 3, "created_at" : "2010-03-30", "name": "LG"},
{"id" : 4, "created_at" : "2018-12-09", "name": "Apple"}]'::jsonb)
) AS t
WHERE EXISTS(
SELECT *
FROM jsonb_to_recordset(t.column1) AS x(id int, created_at timestamp, name text)
WHERE x.id IN (1, 3) AND x.created_at > '2000-01-01' AND name NOT LIKE 'P%'
)Смотри jsonb_object_diff.sql
Смотри array_cat_agg.sql
-- для 2-х массивов
select array_agg(a)
from unnest(array[1, 2, 3, 4, 5]) a
where a = any(array[4, 5, 6, 7, 8]); -- {4,5}
-- для N массивов
select array_agg(a1)
from unnest(array[1, 2, 3, 4, 5]) a1
inner join unnest(array[3, 4, 5, 6, 7]) a2 on a1 = a2
inner join unnest(array[4, 5, 6, 7, 8]) a3 on a1 = a3; -- {4,5}Для int[] лучше воспользоваться готовыми функциями uniq() и sort() из модуля intarray.
-- способ 1
SELECT ARRAY_AGG(DISTINCT a ORDER BY a) FROM UNNEST(ARRAY[1,2,3,2,1]) t(a); -- {1,2,3}
-- способ 2
SELECT ARRAY(SELECT DISTINCT UNNEST(ARRAY[1,2,3,2,1]) ORDER BY 1); -- {1,2,3}
-- готовая функция
CREATE FUNCTION array_unique(anyarray) RETURNS anyarray AS $$
SELECT array_agg(DISTINCT x ORDER BY x) FROM unnest($1) t(x);
$$ LANGUAGE SQL IMMUTABLE;create or replace function array_diff(anyarray, anyarray)
returns anyarray
language sql
as $$
select array(
select *
from (select unnest($1) as element) t
where element not in (select unnest($2))
);
$$;
-- поведение одинаковое с одноимённой функцией на PHP
select array_diff(array[2, 4, 7, 8], array[1, 2, 3, 4, 5]); -- {7,8}Нельзя использовать колонку-массив для хранения элементов, значения которых ссылаются на значения колонки из другой таблицы по внешнему ключу (FK). Это не соответствует первой нормальной форме в реляционной модели данных. Необходимо использовать дополнительную таблицу в отношении "один ко многим". Так же в этом случае для поддержки целостности данных по внешним ключам и исключению дубликатов доступны штатные механизмы.
Однако, технически это возможно. Ниже пример проверки значений массива без триггеров. Протестировано на PostgreSQL 10.5. Т.к. FK для массивов делать нельзя, код функции годится как шаблон для разработки сложных ограничений для проверки элементов массива (например ltree).
create schema if not exists test;
CREATE OR REPLACE FUNCTION test.check_foreign_key_array(data anyarray, ref_schema text, ref_table text, ref_column text)
RETURNS BOOL
RETURNS NULL ON NULL INPUT
LANGUAGE plpgsql
AS
$body$
DECLARE
fake_id text;
sql text default format($$
select id::text
from unnest($1) as x(id)
where id is not null
and id not in (select %3$I
from %1$I.%2$I
where %3$I = any($1))
limit 1;
$$, ref_schema, ref_table, ref_column);
BEGIN
EXECUTE sql USING data INTO fake_id;
IF (fake_id IS NOT NULL) THEN
RAISE NOTICE 'Array element value % does not exist in column %.%.%', fake_id, ref_schema, ref_table, ref_column;
RETURN false;
END IF;
RETURN true;
END
$body$;
drop table if exists test.t1, test.t2;
create table test.t1 (
id integer generated by default as identity primary key
);
create table test.t2 (
id integer generated by default as identity primary key,
t1_ids integer[] not null check (test.check_foreign_key_array(t1_ids, 'test', 't1', 'id'))
);
insert into test.t1 (id) values (default), (default), (default); --ok
insert into test.t2 (id, t1_ids) values (default, array[1,2,3]); --ok
insert into test.t2 (id, t1_ids) values (default, array[1,2,3,555]); --errorПример добавления ограничения для типа поля ltree:
alter table region
add constraint region_tree_path_ids_check
check (
tree_path_ids::text ~ '^\d+(\.\d+)*$|^$' -- список родительских id через точку
and check_foreign_key_array(string_to_array(tree_path_ids::text, '.')::int[], 'public', 'region', 'id')
)
not valid; --при необходимости-- было
SELECT *
FROM (VALUES
('foo bar zap bing'),
('man foo'),
('bar zap'),
('bing'),
('foo bar')) AS t(words)
WHERE words LIKE '%bar%' OR words LIKE '%zap%' OR words LIKE '%fix%' OR words LIKE '%new%';
-- стало
SELECT *
FROM (VALUES
('foo bar zap bing'),
('man foo'),
('bar zap'),
('bing'),
('foo bar')) AS t(words)
WHERE words LIKE ANY (ARRAY['%bar%', '%zap%', '%fix%', '%new%']);См. так же полнотекстовый поиск.
CREATE INDEX /*CONCURRENTLY*/ t_name_trigram_index ON t USING GIN (lower(name) gin_trgm_ops);
WITH
normalize AS (
SELECT ltrim(REGEXP_REPLACE(LOWER('бар '), '[^а-яёa-z0-9]+', ' ', 'gi')) AS query
),
vars AS (
SELECT CONCAT('%', REPLACE(quote_like(trim(normalize.query)), ' ', '_%'), '%') AS query_like,
--CONCAT('(?<![а-яёa-z0-9])', REPLACE(quote_regexp(normalize.query), ' ', '(?:[^а-яёa-z0-9]+|$)')) AS query_regexp
CONCAT('\m', REPLACE(quote_regexp(normalize.query), ' ', '(?:[^а-яёa-z0-9]+|$)')) AS query_regexp
FROM normalize
)
SELECT
t.name,
lower(t.name) LIKE RTRIM(normalize.query) AS is_leading
FROM t, vars, normalize
WHERE
length(rtrim(normalize.query)) > 0 -- для скорости
AND lower(t.name) LIKE vars.query_like -- для скорости
AND lower(t.name) ~* vars.query_regexp -- для точности
ORDER BY
is_leading DESC,
LENGTH(name),
name
LIMIT 100Функции quote_like.sql, quote_regexp.sql
Как для слова с опечаткой (ошибкой) получить наиболее подходящие варианты слов для замены (исправление опечаток)?
Смотри typos_correct
Пример результата запроса
| word_num | word_from | is_mistake | can_correct | words_to | words_details |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | вадитль | true | true | ["водитель"] | NULL |
| 2 | дифектолог | true | false | ["дефектолог", "директолог", "диетолог"] | NULL |
| 3 | формовшица | true | true | ["формовщица"] | NULL |
| 4 | фрмовщица | true | true | ["формовщица"] | NULL |
| 5 | бхугалтер | true | true | ["бухгалтер"] | NULL |
| 6 | лктор | true | true | ["лектор"] | NULL |
| 7 | дикто | true | true | ["диктор"] | NULL |
| 8 | вра | true | true | ["врач"] | NULL |
| 9 | прагромист | true | true | ["программист"] | NULL |
| 10 | затейник | false | false | NULL | NULL |
| 11 | смотритель | false | false | NULL | NULL |
| 12 | unknown | true | false | NULL | NULL |
Описание запроса
- Запрос так же подходит для получения поисковых подсказок (с учётом начала слов), если его немного модернизировать. Практики пока нет, а в теории нужно убрать ограничение по дистанции Левенштейна.
- Запрос использует GIN индекс, поэтому работает быстро.
- Среди пользователей, которые делают опечатки, есть те, которые делают грамматические ошибки. Поэтому, при расчёте расстояния Левенштейна, цена вставки и удаления буквы должна быть выше, чем замены. Цены операций являеются целочисленными числами, которые нам не очень подходят, поэтому приходится делать дополнительный расчёт.
- Пороговые значения подобраны опытным путём.
- Если у нескольких кандидатов подряд рейтинг отличается незначительно, то это не точное исправление (автоисправлять нельзя, только предлагать варианты)
Алгоритм исправления ошибок и опечаток основан поиске совпадающих триграмм (учитывается "похожесть" слова) и на вычислении расстояния Левенштейна.
Точность исправления слова зависит в т.ч. от количества букв в слове.
Получать слова-кандидаты для исправления ошибок необходимо для R > 0.55 и D < 5
| Длина слова, букв (L) | Максимальная дистанция Левенштейна (D) | Доля R = (1 − (D ÷ L)) |
|---|---|---|
| 2 | 0 | 1 |
| 3 | 1 | 0.6666 |
| 4 | 1 | 0.75 |
| 5 | 2 | 0.6 |
| 6 | 2 | 0.6666 |
| 7 | 3 | 0.5714 |
| 8 | 3 | 0.625 |
| 9 | 3 | 0.6666 |
| 10 | 4 | 0.6 |
| 11 | 4 | 0.6363 |
| 12 | 4 | 0.6666 |
| 13 | 4 | 0.6923 |
| 14 и более | 4 | 0.7142 |
SELECT
id,
nlevel(ltree_path) AS level,
ltree_path AS id_path,
(SELECT array_agg(st.name ORDER BY nlevel(st.ltree_path)) FROM region AS st WHERE st.ltree_path @> t.ltree_path AND st.ltree_path != t.ltree_path) AS ancestors,
name AS self,
(SELECT array_agg(st.name ORDER BY nlevel(st.ltree_path)) FROM region AS st WHERE st.ltree_path <@ t.ltree_path AND st.ltree_path != t.ltree_path) AS descendants
--, t.*
FROM region AS t
WHERE nlevel(ltree_path) >= 2
ORDER BY nlevel(ltree_path) ASC, ancestors
LIMIT 1000;WITH paths_with_cycle(depth, path) AS (
WITH RECURSIVE search_graph(parent_id, child_id, depth, path, cycle) AS (
SELECT g.parent_id, g.child_id, 1,
ARRAY[g.parent_id],
false
FROM custom_query_group_relationship AS g
UNION ALL
SELECT g.parent_id, g.child_id, sg.depth + 1,
path || g.parent_id,
g.parent_id = ANY(path)
FROM custom_query_group_relationship AS g, search_graph sg
WHERE g.parent_id = sg.child_id AND cycle IS FALSE
)
SELECT depth, path FROM search_graph WHERE cycle IS TRUE
ORDER BY depth
)
SELECT DISTINCT path FROM paths_with_cycle
WHERE depth = (SELECT MIN(depth) FROM paths_with_cycle)SQL-запросы WITH RECURSIVE... должны иметь защиту от зацикливания! Когда запрос зациклится, он будет выполняться очень долго, съедая ресурсы БД. А ещё таких запросов будет много. Повезёт, если сработает защита самого PostgreSQL.
SELECT ot1.name AS name_1, ot2.name as name_2, ot3.name as name_3, ot4.id as id
FROM offer_trade ot4
INNER JOIN offer_trade ot3 ON ot4.order_tree <@ ot3.order_tree AND nlevel(ot3.order_tree) = 3
INNER JOIN offer_trade ot2 ON ot4.order_tree <@ ot2.order_tree AND nlevel(ot2.order_tree) = 2
INNER JOIN offer_trade ot1 ON ot4.order_tree <@ ot1.order_tree AND nlevel(ot1.order_tree) = 1- Человекопонятное отображение EXPLAIN и советы
- Postgres Explain Visualizer (PEV2) is a tool to show a graphical vizualization of a PostgreSQL execution plan. It creates a graphical representation of the query plan. PEV2 can be run locally without any external internet resource. Simply download index.html, open it in your favorite internet browser.
- PostgreSQL's explain analyze made readable
Смотри explain_json.sql
Сортировка значений по возрастанию увеличит читабельность кода (TODO: как это повлияет на скорость выполнения запроса?).
-- было
SELECT * FROM t WHERE id < 1000 AND val IN (1, ..., 10000);
-- стало (способ 1)
SELECT * FROM t WHERE id < 1000 AND val IN (VALUES (1), ..., (10000));
-- стало (способ 2)
SELECT * FROM t JOIN (VALUES (1), ..., (10000)) AS t(val) UGING(val) WHERE id < 1000;
-- стало (способ 3)
SELECT * FROM t JOIN UNNEST(ARRAY[1, ..., 10000]) AS t(val) UGING(val) WHERE id < 1000;
-- исходный медленный запрос
SELECT id
FROM t1
WHERE id NOT IN (
SELECT DISTINCT t2.entity_id FROM t2 WHERE ...
);
-- ключевое слово MATERIALIZED добавлено только в PostgreSQL 12, а у нас пока 10, поэтому см. следующий запрос
WITH t AS MATERIALIZED (
SELECT DISTINCT t2.entity_id FROM t2 WHERE ...
)
SELECT id
FROM t1
WHERE id NOT IN (SELECT entity_id FROM t);
-- используем массив вместо колонки
SELECT id
FROM t1
WHERE id != ALL(ARRAY( --performance workaround for PostgreSQL 12
SELECT DISTINCT t2.entity_id FROM t2 WHERE ...
));Сценарий использования: SQL запрос, вычисляющий кол-во записей по условию или среднее числовое значение.
Объём данных растёт, а ответ клиенту всегда нужно отдавать очень быстро.
Если SQL запрос оптимизиции уже не поддаётся или очень много данных, то его можно ускорить через приближённые вычисления.
В таком запросе будет погрешность вычислений. Чем быстрее вычисление, тем больше погрешность.
На количествах > 1,000 уже можно использовать приближённые вычисления для задач, требующих немедленного ответа (задачи реального времени).
1,000 или 1,050 - не так важно. При таких значениях у пользователей сохраняется возможность оценки и принятия решения.
А в GUI перед значениями, при необходимости, значение можно показывать так: 1,000+ или ≈1,050 или 1 тыс..
create schema if not exists test;
drop table if exists test.count_approximate;
create table if not exists test.count_approximate as
select md5(i::text) as s from generate_series(1, 10000000) as t(i);
create unique index on test.count_approximate (i);
select count(*)
from (
select
from test.count_approximate
where s ~ 'aa$'
LIMIT 1000 + 1
) t;
--1 row retrieved starting from 1 in 273 ms (execution: 218 ms, fetching: 55 ms)
-- если предыдущий запрос вернул <= 1000 записей, то больше ничего делать не нужно
-- иначе считаем приближённое количество запией
select count(*) * 100 --39200
from test.count_approximate tablesample bernoulli(1) repeatable (37)
where s ~ 'aa$';
--1 row retrieved starting from 1 in 528 ms (execution: 489 ms, fetching: 39 ms)
select count(*) * 100 --42500
from test.count_approximate tablesample system(1) repeatable (37)
where s ~ 'aa$';
--1 row retrieved starting from 1 in 139 ms (execution: 100 ms, fetching: 39 ms)
-- PostgreSQL < 9.5 ?
select (count(*) filter (where s ~ 'aa$')) * 100 --38300
from test.count_approximate
where (i % 100) = 0;
--1 row retrieved starting from 1 in 1 s 790 ms (execution: 1 s 767 ms, fetching: 23 ms)
-- для сравнения, подсчёт точного кол-ва записей работает медленно:
select count(*) --38823
from test.count_approximate
where s ~ 'aa$';
--1 row retrieved starting from 1 in 6 s 941 ms (execution: 6 s 899 ms, fetching: 42 ms)
PostgreSQL extension adding HyperLogLog data structures as a native data type.
Аналог функции benchmark() в MySQL.
Смотри benchmark.sql
-- через подзапрос с EXISTS этой же таблицы
SELECT
ROW_NUMBER() OVER w AS duplicate_num, -- номер дубля
*
FROM person AS d
WHERE EXISTS(SELECT
FROM person AS t
WHERE t.name = d.name -- в идеале на это поле должен стоять индекс
-- если нет первичного ключа, замените "id" на "ctid"
AND d.id != t.id -- оригинал и дубликаты
-- AND d.id > t.id -- только дубликаты
)
WINDOW w AS (PARTITION BY name ORDER BY id)
ORDER BY name, duplicate_num-- получить ID записей, имеющих дубликаты по полю lower(name)
SELECT id_original, unnest(id_doubles) AS id_double
FROM (
SELECT min(id) AS id_original,
(array_agg(id order by id))[2:] AS id_doubles
FROM skill
GROUP BY lower(name)
HAVING count(*) > 1
ORDER BY count(*) DESC
) AS t;-- получить ID записей, НЕ имеющих дубликаты по полю slugify(name)
SELECT max(id) AS id
FROM region
GROUP BY slugify(name)
HAVING count(*) = 1;-- получить разные названия населённых пунктов с одинаковыми kladr_id
SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY kladr_id ORDER BY address ASC) AS duplicate_num, -- номер дубля
*
FROM (
SELECT kladr_id,
unnest(array_agg(address)) AS address
FROM d
GROUP BY kladr_id
HAVING count(*) > 1
) AS t
ORDER BY kladr_id, duplicate_numSELECT extract(seconds FROM clock_timestamp() - now()) AS execution_duration FROM pg_sleep(1.5);Это работает, потому что now() вычислится ещё на этапе планирования запроса, а clock_timestamp() на этапе выполнения.
Применение: выгрузка из БД большого количества данных примерно одного объёма в каждой пачке. Например, индексирование данных в поисковых движках типа Manticore, Sphinx, Solr, Elastic Search и других. Или выгрузка данных в DWH.
Вариант 1
Способ, когда не нужно заранее вычислять диапазоны id.
SELECT *
FROM resume
WHERE is_publish_status = TRUE
AND is_spam = FALSE
AND id > :id
--AND use_parallel(id, :core_num, :core_max) -- если нужно распараллелить запрос по ядрам процессора
ORDER BY id
LIMIT 10000Обязательное условие — для колонки id должен быть первичный или уникальный индекс и он должен использоваться в плане запроса. Значения id могут быть числовыми или текстовыми. Запрос выполняется в приложении в бесконечном цикле. На первой итерации для числового типа вместо :id подставляем 0 (или другое значение, меньше минимального в таблице); для текстового типа вместо :id подставляем пустое зачение (''). На второй и последующих итерациях вместо :id подставляем id из последней записи последнего результата запроса (это значение будет являться максимальным в рамках результата запроса). На каждой итерации цикла проверяем: если количество возвращёных записей меньше, чем указано в LIMIT, то цикл прерываем. Для распараллеливания запроса используйте функцию use_parallel.sql.
Вариант 2a
Способ, когда нужно заранее вычислять диапазоны id. Этот способ работает медленнее и выглядит сложнее. Но может подойти, если по каким-то причинам первый вариант не подходит (например, когда план запроса упорно не хочет использовать первичный или уникальный индекс по колонке id).
WITH
-- отфильтровываем лишние записи и оставляем только колонку id
result1 AS (
SELECT id
FROM resume
WHERE is_publish_status = TRUE
AND is_spam = FALSE
),
-- для каждого id получаем номер пачки
result2 AS (
SELECT
id,
((row_number() OVER (ORDER BY id) - 1) / 100000)::integer AS part
FROM result1
)
-- группируем по номеру пачки и получаем минимальное и максимальное значение id
SELECT
MIN(id) AS min_id,
MAX(id) AS max_id,
-- ARRAY_AGG(id) AS ids, -- список id в пачке, при необходимости
COUNT(id) AS total -- кол-во записей в пачке (для отладки, можно закомментировать эту строку)
FROM result2
GROUP BY part
ORDER BY 1;Пример результата выполнения
| № | min_id | max_id | total |
|---|---|---|---|
| 1 | 162655 | 6594323 | 100000 |
| 2 | 6594329 | 6974938 | 100000 |
| 3 | 6974949 | 7332884 | 100000 |
| ... | ... | ... | ... |
| 83 | 24276878 | 24427703 | 100000 |
| 84 | 24427705 | 24542589 | 77587 |
Далее можно последовательно или параллельно выполнять SQL запросы для каждого диапазона, например:
SELECT *
FROM resume
WHERE id BETWEEN 162655 AND 6594323
AND is_publish_status = TRUE
AND is_spam = FALSE;Вариант 2b
Если условие в фильтрации данных очень тяжёлое, то лучше выбирать по спискам id для каждого диапазона, например:
--отфильтровываем лишние записи и оставляем только колонку id, для каждого id получаем номер пачки
CREATE TABLE {table}_{JiraTaskId} AS
SELECT id,
((row_number() OVER (ORDER BY id) - 1) / 100000)::integer AS part
FROM company
WHERE is_check_moderator = TRUE
AND is_spam = FALSE;
--строим индекс для ускорения выборок в последующих запросах
CREATE UNIQUE INDEX {table}_{JiraTaskId}_uniq ON {table}_{JiraTaskId} (part, id);
--далее можно последовательно или параллельно выполнять SQL запросы для каждого диапазона, например:
select *
from company as c
where id in (select id from {table}_{JiraTaskId} where part = 0)-- how to execute a sql query only if another sql query has no results
WITH r AS (
SELECT * FROM film WHERE length = 120
)
SELECT * FROM r
UNION ALL
SELECT * FROM film
WHERE length = 130
AND NOT EXISTS (SELECT * FROM r)SELECT (a).*, (b).* -- unnesting the records again
FROM (
SELECT
a, -- nesting the first table as record
b -- nesting the second table as record
FROM (VALUES (1, 'q'), (2, 'w')) AS a (id, name),
(VALUES (7, 'e'), (8, 'r')) AS b (id, name)
) AS t;SELECT
array_agg(x) over() as frame,
x,
sum(x) over() as total_sum,
round(x * 100 / sum(x) over(), 2) as percent
FROM generate_series(1, 4) as t (x);SELECT EXTRACT(YEAR FROM age('1977-09-10'::date))-- format date or timestamp to ISO 8601
SELECT trim(both '"' from to_json(birthday)::text),
trim(both '"' from to_json(created_at)::text)
FROM (
SELECT '1977-10-09'::date AS birthday, now() AS created_at
) AS tПример результата выполнения:
| birthday | created_at |
|---|---|
| 1977-10-09 | 2019-10-24T13:34:38.858211+00:00 |
Если есть модуль earthdistance, то (point(lon1, lat1) <@> point(lon2, lat2)) * 1.609344 AS distance_km.
Иначе gc_dist(lat1, lon1, lat2, lon2) AS distance_km, смотри gc_dist.sql
-- select * from pg_available_extensions where installed_version is not null;
with t as (
SELECT 37.61556 AS msk_x, 55.75222 AS msk_y, -- координаты центра Москвы
30.26417 AS spb_x, 59.89444 AS spb_y, -- координаты центра Санкт-Петербурга
1.609344 AS mile_to_kilometre_ratio
)
select (point(msk_x, msk_y) <@> point(spb_x, spb_y)) * mile_to_kilometre_ratio AS dist1_km,
gc_dist(msk_y, msk_x, spb_y, spb_x) AS dist2_km
from t;Пример результата выполнения:
| dist1_km | dist2_km |
|---|---|
| 633.045646835722 | 633.0469500660282 |
-- координаты (долготу, широту) лучше сразу хранить не в 2-х отдельных полях, а в одном поле с типом point
create index region_point_idx on region using gist(point(map_center_x, map_center_y));
--explain
with t as (
SELECT 37.61556 AS msk_x, 55.75222 AS msk_y, -- координаты центра Москвы
1.609344 AS mile_to_kilometre_ratio
)
select (point(msk_x, msk_y) <@> point(map_center_x, map_center_y)) * mile_to_kilometre_ratio AS dist_km,
name
from region, t
order by (select point(msk_x, msk_y) from t) <-> point(map_center_x, map_center_y)
limit 10;См. так же https://tapoueh.org/blog/2018/05/postgresql-data-types-point/
SELECT pg_size_pretty(SUM(OCTET_LENGTH(t::text) + 1))
FROM (
-- сюда нужно поместить ваш запрос, например:
SELECT * FROM region LIMIT 50000
) AS tSELECT COUNT(*) FROM unnest(ARRAY[1,2,3,4,5,6]) as x(id) WHERE id IN (
SELECT id FROM unnest(ARRAY[1,2,NULL]) as y(id)
); --2
SELECT COUNT(*) FROM unnest(ARRAY[1,2,3,4,5,6]) as x(id) WHERE id NOT IN (
SELECT id FROM unnest(ARRAY[1,2,NULL]) as y(id)
); --0 !!!
SELECT COUNT(*) FROM unnest(ARRAY[1,2,3,4,5,6]) as x(id) WHERE id NOT IN (
SELECT id FROM unnest(ARRAY[1,2,NULL]) as y(id) WHERE id IS NOT NULL
); --4
SELECT COUNT(*) FROM unnest(ARRAY[1,2,3,4,5,6]) as x(id) WHERE NOT EXISTS(
SELECT FROM unnest(ARRAY[1,2,NULL]) as y(id) WHERE x.id = y.id
); --4Вместо NOT IN(...) лучше использовать NOT EXISTS(...)
Testing a ROW expression with IS NULL only reports TRUE if every single column is NULL. Нужно об этом знать, чтобы на напороться на ошибки в своём коде.
SELECT
(NULL, NULL) IS NULL as "(NULL, NULL) IS NULL", --true
(NULL, NULL) IS NOT NULL as "(NULL, NULL) IS NOT NULL", --false
NOT (NULL, NULL) IS NULL as "NOT (NULL, NULL) IS NULL", --false
(1, NULL) IS NULL as "(1, NULL) IS NULL", --false
(1, NULL) IS NOT NULL as "(1, NULL) IS NOT NULL", --false --!!!
NOT (1, NULL) IS NULL as "NOT (1, NULL) IS NULL" --true --!!!См. так же NULL-значения в PostgreSQL: правила и исключения
Применение: отображение общего кол-ва записей в админках.
-- возвращает точное количество записей, но медленно
select count(*) as exact_count from table_name;
-- возвращает приблизительное количество записей, но быстро
-- точность больше, чем в следующем запросе, но от БД требуется актуальная статистика по таблице
select reltuples::bigint as estimate_count
from pg_class
where oid = 'public.table_name'::regclass;
-- возвращает приблизительное количество записей, но быстро
-- точность меньше, чем в предыдущем запросе, но от БД не требуется актуальная статистика по таблице
-- преимущество этого подхода в том, что можно задавать условие выборки
select 100 * count(*) as estimate_count
from table_name tablesample system (1)
where ...;Пример на гипотезе Коллатца
with recursive t (x) as (
select 27 --начальное значение
--select 989345275647
union all
select case x % 2 when 0 then x / 2 else 3 * x + 1 end
from t
where x > 1
)
select max(x), count(x)
from t- См. INSERT ... ON CONFLICT DO NOTHING/UPDATE (Habr)
- Элегантная реализация на PL/pgSQL из официальной документации PostgreSQL
drop table if exists t1;
--truncate t1;
--alter sequence t1_id_seq restart with 1;
create table t1 (
id integer GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY PRIMARY KEY, -- последовательность t1_id_seq
name varchar(255) NOT NULL UNIQUE
);
insert into t1 (name) values ('a'), ('b');
table t1_id_seq; -- "last_value" is 2
-- БЫЛО - при дубликатах последовательность всегда увеличивается,
-- при активной вставке можно достичь её предела, на практике такое бывает!
-- здесь будет ошибка
insert into t1 (name) values ('c'), ('a');
table t1_id_seq; -- "last_value" is 4 (зря увеличили последовательность на 2)
-- здесь ошибки не будет
insert into t1 (name) values ('c'), ('a')
on conflict do nothing
returning id;
-- 1 row affected
table t1_id_seq; -- "last_value" is 6 (зря увеличили последовательность на 1)
-- СТАЛО
insert into t1 as t (name)
select * from (values ('c'), ('a')) as v(name)
-- при дубликатах последовательность зря не увеличивается, но только в той же транзакции
where not exists (select from t1 as d where d.name = v.name)
-- при параллельном выполнении возможно увеличение последовательности, но это уже редкая ситуация
on conflict do nothing
-- id возвращаются только для добавленных записей
returning id;
-- 1 row affected
table t1_id_seq; -- "last_value" is 3WITH
updated AS (
UPDATE table1
SET x = 5, y = 6 WHERE z > 7
RETURNING id
),
inserted AS (
INSERT INTO table2 (x, y, z) VALUES (5, 7, 10)
RETURNING id
)
SELECT 'table1_updated' AS action, id
FROM updated
UNION ALL
SELECT 'table2_inserted' AS action, id
FROM inserted;При сохранении сущностей возникает задача сохранить данные не только в основную таблицу БД, но ещё в связанные. В запросе ниже "старые" связи будут удалены, "новые" — добавлены, а существующие останутся без изменений. Счётчики последовательностей для полей-идентификаторов (id) зря не увеличатся. Приведён пример сохранения регионов вакансии.
WITH
-- у таблицы vacancy_region должен быть уникальный ключ vacancy_id+region_id
-- сначала удаляем все не переданные (несуществующие) регионы размещения для вакансии
-- для ?l в конец массива идентификаторов регионов нужно добавить 0, чтобы запросы не сломались
deleted AS (
DELETE FROM vacancy_region
WHERE vacancy_id = ?0
AND region_id NOT IN (?l1)
-- AND ROW(region_id, some_field) NOT IN (ROW(3, 'a'), ROW(8, 'b'), ...) -- пример для случая, если уникальный ключ состоит из нескольких полей
RETURNING id
),
-- потом добавляем все регионы размещения для вакансии
-- несуществующие id регионов и дубликаты будут проигнорированы, ошибки не будет
-- select нужен, чтобы запрос не сломался по ограничениям внешний ключей, если в списке region_id есть "леваки", они просто проигнорируются
inserted AS (
INSERT INTO vacancy_region (vacancy_id, region_id)
SELECT ?0 AS vacancy_id, id AS region_id FROM region WHERE id IN (?l1)
ON CONFLICT DO NOTHING
RETURNING id
)
SELECT
-- последовательность пречисления полей важна: сначала удаление, потом добавление, иначе будет ошибка
(SELECT COUNT(*) FROM deleted) AS deleted, -- количество удалённых записей
(SELECT COUNT(*) FROM inserted) AS updated -- количество добавленных записейКак добавить запись с id, значение которого нужно сохранить ещё в другом поле в том же INSERT запросе?
По материалам Stackoverflow: Reference value of serial column in another column during same INSERT. А вообще это ошибка проектирования (нарушение нормальной формы)!
WITH t AS (
SELECT nextval(pg_get_serial_sequence('region', 'id')) AS id
)
INSERT INTO region (id, ltree_path, ?r)
SELECT id,
CAST(?s || '.' || id AS ltree) AS ltree_path,
?l
FROM t
RETURNING ltree_pathDO $$
DECLARE t1Id integer;
BEGIN
INSERT INTO t1 (a, b) VALUES ('a', 'b') RETURNING id INTO t1Id;
INSERT INTO t2 (c, d, t1_id) VALUES ('c', 'd', t1Id);
END $$;Запрос типа UPDATE t SET id = 123 WHERE id = 123 по сути ничего не обновит, но технически БД всё равно удалит старую версию записи и создаст новую. При этом отработают все триггеры (если они есть), а запись на время обновления будет заблокирована. В случае большого количества конкурентных UPDATE запросов они могут встать в очередь. Старые неиспользуемые версии записей некоторое время ещё хранятся в БД, их окончательно удаляет процедура вакуумизации. Всё это лишнее потребление ресурсов, которого можно избежать. Для этого нужно проверить, отличаются ли значения полей, указанные в UPDATE запросе, со значениями, которые хранятся в записи таблицы БД.
WITH v (col1, col2) AS (
SELECT 'text1', 'text2'
)
UPDATE t AS u
SET col1 = v.col1, col2 = v.col2
FROM v
WHERE u.id = 123
AND (u.col1, u.col2) IS DISTINCT FROM (v.col1, v.col2);Получаем запись для последующего редактирования в GUI:
SELECT col1, col2, updated_at
--, md5(t::text) AS record_md5 -- если нет колонки updated_at, вычисляем хеш от данных всей записи
FROM t
WHERE id = 123После редактирования в GUI обновляем запись в БД:
UPDATE t
SET col1 = 'val1', col2 = 'val2', ...
WHERE id = 123
AND updated_at = '2019-11-08 00:58:33' -- сравниваем со значением из предыдущего SELECT запроса
--AND md5(t::text) = '1BC29B36F623BA82AAF6724FD3B16718' -- если нет колонки updated_at, вычисляем хеш от данных всей записи и сравниваем со значением из предыдущего SELECT запроса
RETURNING *Если запрос вернул результат (одну строку), значит обновление было. Иначе обновления не было, значит кто-то обновил запись в БД раньше.
См. Stackoverflow
UPDATE users AS u
SET
email = v.email,
first_name = v.first_name,
last_name = v.last_name
FROM (VALUES
(1, '[email protected]', 'Hollis', 'O''Connell'),
(2, '[email protected]', 'Robert', 'Duncan')
) as v(id, email, first_name, last_name)
WHERE u.id = v.id;Используйте процедуру loop_execute() для обработки строк в больших таблицах (тысячи и миллионы строк) с контролируемым временем блокировки строк на запись.
Принцип работы — выполняет в цикле CTE DML запрос, который добавляет, обновляет или удаляет записи в таблице.
В завершении каждого цикла изменения фиксируются (либо откатываются для целей тестирования, это настраивается).
Автоматически адаптируется под нагрузку на БД. На реплику данные передаются постепенно небольшими порциями, а не одним огромным куском.
В процессе обработки показывает в psql консоли:
- количество модифицированных и обработанных записей в таблице
- сколько времени прошло, сколько примерно времени осталось до завершения, прогресс выполнения в процентах
Прогресс выполнения в процентах для работающего процесса отображается ещё в колонке pg_stat_activity.application_name!
Процедура не предназначена для выполнения в транзакции, т.к. сама делает много маленьких транзакций.
Данный запрос хорошо подходит для:
- обработки большого количества записей в "админках" (программа или веб-страница для администрирования чего-то)
- периодически выполняемых задач по расписанию
- небольших миграций БД
Он будет бережно работать, даже если его запустить параллельно (например, запустить в веб-админке из нескольких вкладок браузера одновременно).
Выполнять этот запрос необходимо в цикле приложения.
Исходный лимит 4096 (подобран опытным путём).
Лимит для следующей итерации цикла возвращается в поле next_limit.
Если next_limit = 0, то прерываем цикл.
Например, как ограничить клиента максимум N заказами?
Взято и адаптировано из доклада Ивана Фролкова (презентация, видео)
-- предположим, есть 2 таблицы client(id int, ...) и order(id, client_id, ...)
create or replace function trg_only_5() returns trigger as
$code$
begin
if tg_op = 'DELETE' or (tg_op = 'UPDATE' and old.client_id = new.client_id) then
return;
end if;
-- важный момент с блокировкой параллельных транзакций (они встают в очередь):
perform pg_advisory_xact_lock('order'::regclass::oid::int, new.client_id);
--perform from client c where c.id = new.client_id for update; -- или альтернативный вариант с блокировкой записи, но более медленный, т.к. бликирует строку в таблице от изменений в параллельных транзакциях (они встают в очередь)
if (select count(*) from order o where o.client_id = new.client_id) > 5 then
/*
https://postgrespro.ru/docs/postgresql/14/errcodes-appendix - это коды ошибок в БД
БД умеет кидать ошибки с произвольными кодами, поэтому для 23U01 получается так:
23 - это класс, U - user defined, 01 - порядковый номер
Польза таких кодов ошибок в том, что по ним можно быстро найти проблемное место в программном коде приложения.
*/
raise sqlstate '23U01' using message='Too many orders';
end if;
return new;
end
$code$
language plpgsql;
create trigger only5 before insert or update on order for each row execute procedure trg_only_5();Для сохранения истории изменения записей в таблице-журнале используется подход со следующими преимуществами:
- Данные в таблице-журнале хранятся в наглядном формате "было-стало"
- При обновлении данных в основной таблице в таблицу-журнал записываются только старые и новые данные, значения которых отличаются
- Простая схема таблицы-журнала, простой код триггерной функции, только один триггер
- Схему основной таблицы можно менять в любой момент, журналирование не сломается
drop table if exists test;
create table test (
id integer generated always as identity primary key,
t text,
i integer
);
drop table if exists test_history;
create table test_history
(
id integer generated always as identity primary key,
reference_id integer not null, -- идентификатор связанной сущности, FK быть не должно, т.к. запись м.б. удалена
created_at timestamp(0) with time zone not null default now() check (created_at <= now() + interval '10m'),
old_data jsonb check(jsonb_typeof(old_data) = 'object'),
new_data jsonb check(jsonb_typeof(new_data) = 'object'),
check (not (old_data is null and new_data is null))
);
create index on test_history (reference_id);
create index on test_history using brin (created_at);
comment on column test_history.id is 'ID';
comment on column test_history.reference_id is 'ID в таблице test (существующий или удалённый)';
comment on column test_history.created_at is 'Дата-время действия';
comment on column test_history.old_data is 'Старые данные (для INSERT всегда NULL)';
comment on column test_history.new_data is 'Новые данные (для DELETE всегда NULL)';
CREATE OR REPLACE FUNCTION test_history_save() RETURNS TRIGGER
LANGUAGE plpgsql
AS
$$
BEGIN
IF TG_OP = 'INSERT' THEN
INSERT INTO test_history (reference_id, new_data) VALUES (NEW.id, to_jsonb(NEW));
ELSIF TG_OP = 'DELETE' THEN
INSERT INTO test_history (reference_id, old_data) VALUES (OLD.id, to_jsonb(OLD));
ELSIF TG_OP = 'UPDATE' AND OLD IS DISTINCT FROM NEW THEN
INSERT INTO test_history (reference_id, old_data, new_data)
select OLD.id,
jsonb_object_agg(o.key, o.value) as old_data,
jsonb_object_agg(n.key, n.value) as new_data
from jsonb_each(to_jsonb(OLD)) as o,
jsonb_each(to_jsonb(NEW)) as n
where o.key = n.key and o.value is distinct from n.value;
END IF;
RETURN NULL;
END;
$$;
DROP TRIGGER IF EXISTS test_history_save ON test;
CREATE TRIGGER test_history_save
AFTER INSERT OR UPDATE OR DELETE ON test
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION test_history_save();
insert into test (t, i) values ('one', 1), ('two', 2);
update test set t = 'three', i = null where t = 'one';
delete from test where t = 'two';
select * from test;
select * from test_history;Данные в таблицах после выполнения SQL кода:
test
| id | t | i |
|---|---|---|
| 1 | three | NULL |
test_history
| id | reference_id | triggered_at | old_data | new_data |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 2022-03-29 17:29:58 +03:00 | NULL | {"i": 1, "t": "one", "id": 1} |
| 2 | 2 | 2022-03-29 17:29:58 +03:00 | NULL | {"i": 2, "t": "two", "id": 2} |
| 3 | 1 | 2022-03-29 17:29:58 +03:00 | {"i": 1, "t": "one"} | {"i": null, "t": "three"} |
| 4 | 2 | 2022-03-29 17:29:58 +03:00 | {"i": 2, "t": "two", "id": 2} | NULL |
Замечание.
Для использования этого типа журналирования колонки с типом json нужно заменить на колонки с типом jsonb,
потому что для 2-х json не работает оператор сравнения (=, !=)
и ломается триггер на событие BEFORE UPDATE с проверкой NEW IS DISTINCT FROM OLD, а UPDATE запрос возвращает ошибку:
[42883] ERROR: could not identify an equality operator for type json. Where: PL/pgSQL function updated_at_set_now() line 4 at IF
Чтобы в поле updated_at хранилась настоящая дата-время последнего обновления строки, независимо от того, какое значение пришло от клиента:
CREATE OR REPLACE FUNCTION updated_at_set_now() RETURNS TRIGGER LANGUAGE plpgsql AS
$$
BEGIN
-- Обновляем только в случае настоящих изменений в данных
-- ВНИМАНИЕ! Эта функция вернёт ошибку, если в таблице имеется колонка с типом JSON (он не поддерживает оператор сравнения)
IF (TG_OP = 'INSERT' OR NEW IS DISTINCT FROM OLD) THEN
NEW.updated_at = transaction_timestamp(); --Текущая дата и время (на момент начала транзакции) = now()
--NEW.updated_at = statement_timestamp(); --Текущая дата и время (на момент начала текущего оператора)
--NEW.updated_at = clock_timestamp(); --Текущая дата и время (меняется в процессе выполнения операторов)
END IF;
RETURN NEW;
END;
$$;
-- 1 единый триггер
CREATE TRIGGER {table}_updated_at_set_now BEFORE INSERT OR UPDATE ON {table} FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE updated_at_set_now();
-- или 2 отдельных триггера
CREATE TRIGGER {table}_bi_updated_at_set_now BEFORE INSERT ON {table} FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE updated_at_set_now(); --чтобы не подсунули updated_at = null
CREATE TRIGGER {table}_bu_updated_at_set_now BEFORE UPDATE ON {table} FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE updated_at_set_now();См. Stackoverflow
Способ 1.
Реализация команды ALTER TABLE ... ADD CONSTRAINT IF NOT EXISTS ..., которая отсутствует в PostgreSQL 11.
-- Add constraint if it doesn't already exist
DO $$
DECLARE
exception_message text;
exception_context text;
BEGIN
BEGIN
ALTER TABLE company_awards
ADD CONSTRAINT company_awards_year CHECK(year between 1900 and date_part('year', CURRENT_DATE))
NOT VALID -- чтобы БД не проверяла ограничение на всех записях в таблице (закомментируйте, при необходимости)
;
EXCEPTION WHEN duplicate_object THEN
GET STACKED DIAGNOSTICS
exception_message = MESSAGE_TEXT,
exception_context = PG_EXCEPTION_CONTEXT;
RAISE NOTICE '%', exception_context;
RAISE NOTICE '%', exception_message;
END;
END $$;Способ 2.
ALTER TABLE company_awards
DROP CONSTRAINT IF EXISTS company_awards_year,
ADD CONSTRAINT company_awards_year CHECK(year between 1900 and date_part('year', CURRENT_DATE))
NOT VALID -- чтобы БД не проверяла ограничение на всех записях в таблице (закомментируйте, при необходимости)
;ALTER TABLE group
DROP CONSTRAINT group_company_id_fk,
ADD CONSTRAINT group_company_id_fk
FOREIGN KEY (company_id)
REFERENCES company (id)
ON UPDATE CASCADE
ON DELETE CASCADE
NOT VALID; -- https://postgrespro.ru/docs/postgresql/12/sql-altertable#SQL-ALTERTABLE-NOTES
ALTER TABLE group
VALIDATE CONSTRAINT group_company_id_fk;CREATE TABLE table1
(
field1 integer DEFAULT NULL,
field2 integer DEFAULT NULL,
field3 integer DEFAULT NULL,
-- check that any N fields is required on INSERT or UPDATE
CONSTRAINT table1 CHECK (
-- в массиве должны быть данные одного типа!
array_length(array_remove(ARRAY[field1, field2, field3], null), 1) = 1
)
);PostgreSQL <= 12
# rename the existing type
ALTER TYPE status_enum RENAME TO status_enum_old;
# create the new type
CREATE TYPE status_enum AS ENUM('queued', 'running', 'done');
# update the columns to use the new type
ALTER TABLE job ALTER COLUMN job_status TYPE status_enum USING job_status::text::status_enum;
# if you get an error, see bottom of post
# remove the old type
DROP TYPE status_enum_old;Errors
invalid input value for enum {enum name}: "{some value}"- One or more rows have a value ("{some value}") that is not in your new type. You must handle these rows before you can update the column type.default for column "{column_name}" cannot be cast automatically to type {enum_name}- The default value for the column is not in your new type. You must change or remove the default value for the column before you can update the column type.
Используется в задаче удаления неиспользуемых объектов БД (таблиц, колонок, функций и т.д.), чтобы найти зависимые объекты БД. Т.о. минимизируются риски сломать что-либо в БД после накатывания миграции.
Выгружаем схему БД в файл:
$ pg_dump --user=postgres --dbname=my_database --schema-only > schema.sql
Ищем упоминания в файле:
$ reset && cat schema.sql | sed -E 's/^\-\-[^\r\n]*//g' | grep -P -A1 '\btable_name\b'
Если простой alter запрос будет работать > 1-3 секунд, это может привести к очереди запросов, пул которых в БД может закончиться. А это приведёт к отказу в обслуживании.
Поэтому есть обходныек пути:
- https://stackoverflow.com/questions/54795701/migrating-int-to-bigint-in-postgressql-without-any-downtime
- http://zemanta.github.io/2021/08/25/column-migration-from-int-to-bigint-in-postgresql/
- https://engineering.silverfin.com/pg-zero-downtime-bigint-migration/
select setval(pg_get_serial_sequence('{schema}.{table}', 'id'), max(id), true)
from {schema}.{table};Создание или удаление индекса без блокировки обеспечивается конкурентным режимом и флагом CONCURRENTLY. Но у этого способа есть несущественные недостатки:
- Индекс создаётся/удаляется дольше (2 сканирования таблицы вместо одного).
- Запускать эти запросы нужно НЕ в транзакции, а вручную последовательно.
- В случае неудачи построения индекса или его принудительного терминирования будет создан "нерабочий/битый" индекс. В этом случае его нужно удалить и создать заново.
Если процесс создания индекса убить из другого процесса, то индекс точно будет "нерабочий/битый".
Получить список всех "нерабочих/битых" индексов в БД:
SELECT n.nspname AS schemaname,
c.relname AS tablename,
i.relname AS indexname,
t.spcname AS tablespace,
pg_get_indexdef(i.oid) AS indexdef
FROM pg_index x
JOIN pg_class c ON c.oid = x.indrelid
JOIN pg_class i ON i.oid = x.indexrelid
LEFT JOIN pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace
LEFT JOIN pg_tablespace t ON t.oid = i.reltablespace
WHERE (c.relkind = ANY (ARRAY ['r', 'm', 'p']))
AND (i.relkind = ANY (ARRAY ['i', 'I']))
AND not x.indisvalid;В момент работы create index concurrently в списке будут присутствовать "нерабочие/битые" индексы!
Удалить все "нерабочие/битые" индексы в БД:
do $$
declare
rec record;
begin
for rec in
select indrelid::regclass table_name,
indexrelid::regclass index_name
from pg_index
where not indisvalid
order by 1, 2
loop
raise notice 'Table "%", drop index "%"', rec.table_name, rec.index_name;
execute format('drop index %I', rec.index_name);
end loop;
end;
$$;Если БД в SQL запросе упорно не хочет использовать индекс, хотя должна, то нужно проверить, что индекс небитый.
Цель перестроения индекса - уменьшить занимаемый размер из-за фрагментации. Команда REINDEX имеет опцию CONCURRENTLY, которая появилась только в PostgreSQL 12. В более ранних версиях можно сделать так (неблокирующая альтернатива команде REINDEX):
-- для неуникального индекса:
CREATE INDEX CONCURRENTLY tmp_index ON ...; -- делаем дубликат индекса my_index
DROP INDEX CONCURRENTLY my_index;
ALTER INDEX tmp_index RENAME TO my_index;
-- для первичного ключа:
CREATE UNIQUE INDEX CONCURRENTLY tmp_unique_index ON distributors (dist_id);
ALTER TABLE table_name
DROP CONSTRAINT my_unique_index,
ADD CONSTRAINT my_unique_index PRIMARY KEY USING INDEX tmp_unique_index;
-- для уникального индекса (если на ограничение есть ссылающиеся записи по внешнему ключу из других таблиц, то будет ошибка):
CREATE UNIQUE INDEX CONCURRENTLY tmp_unique_index ON ...;
ALTER TABLE table_name
DROP CONSTRAINT my_unique_index,
ADD CONSTRAINT my_unique_index UNIQUE USING INDEX tmp_unique_index;create table test (
a varchar not null,
b varchar default null
);
-- Решение 1. Если есть внешние ключи на колонки a и b, то дополнительных индексов делать уже не нужно.
create unique index on test (b, a) where b is not null;
create unique index on test (a) where b is null;
-- Решение 2. Есть зависимость от типа данных, но один индекс вместо двух.
create unique index on test(a, coalesce(b, '')) -- для чисел вместо '' напишите невозможное значение: 0 или -1Чиним битый уникальный индекс на поле skill.name
-- EXPLAIN
WITH
skill AS (
SELECT min(id) AS id_original,
(array_agg(id order by id))[2:] AS id_doubles
FROM skill
GROUP BY lower(concat(name)) --используем concat, чтобы не использовался "битый" уникальный индекс по lower(name)
HAVING count(*) > 1
),
repair_resume_work_skill AS (
-- собираем связи с дублями в таблицу
SELECT t.resume_id, t.work_skill_id AS id_double, skill.id_original
FROM skill
INNER JOIN resume_work_skill AS t ON t.work_skill_id = ANY (skill.id_doubles)
),
deleted_resume_work_skill AS (
-- удаляем связи с дублями из таблицы
DELETE FROM resume_work_skill
USING repair_resume_work_skill AS t
WHERE resume_work_skill.resume_id = t.resume_id
AND resume_work_skill.work_skill_id = t.id_double
RETURNING id
),
inserted_resume_work_skill AS (
-- добавляем новые правильные связи, при этом такая связь уже может существовать
INSERT INTO resume_work_skill (resume_id, work_skill_id)
SELECT t.resume_id, t.id_original FROM repair_resume_work_skill AS t
ON CONFLICT DO NOTHING
RETURNING id
),
-- удаляем дубликаты
deleted_skill AS (
DELETE FROM skill
USING skill AS t
WHERE skill.id = ANY (t.id_doubles)
RETURNING id
)
SELECT 'resume_work_skill' AS table_name, 'deleted' AS action, COUNT(*) FROM deleted_resume_work_skill
UNION ALL SELECT 'resume_work_skill' AS table_name, 'inserted' AS action, COUNT(*) FROM inserted_resume_work_skill
UNION ALL SELECT 'skill' AS table_name, 'deleted' AS action, COUNT(*) FROM deleted_skill
;
-- создаём новый уникальный индекс
CREATE UNIQUE INDEX uniq_skill_name2 ON skill (lower(name));
-- удаляем старый битый индекс
DROP INDEX IF EXISTS skill.uniq_skill_name;Способ 1 (от пользователя postgres, но без блокировки)
--Is it possible to temporarily disable an index in Postgres?
update pg_index set indisvalid = false where indexrelid = 'test_pkey'::regclassСпособ 2 (в отдельной транзакции, но с блокировкой)
begin;
drop index foo_ndx;
explain analyze select * from foo;
rollback;CAUTION: Dropping an index inside a transaction will lock out concurrent selects, inserts, updates, and deletes on the table while the transaction is active. Use with caution in test environments, and avoid on production databases.
-- для поля с типом TEXT
-- md5, приведённый к типу uuid занимает 16 байт вместо 32 байт
create unique index on table_name (cast(md5(lower(column_name)) as uuid));
-- для поля с типом TEXT
-- в этом индексе будут учитываться слова (буквы, цифры, точка, дефис) и их позиции в тексте,
-- но не будет учитываться регистр слов и любые другие символы
create unique index on table_name (cast(md5(cast(to_tsvector('simple', column_name) as text)) as uuid));
-- для поля с типом JSONB
create unique index on table_name (cast(md5(lower(cast(column_name as text))) as uuid));В PHPStorm есть возможность настроить для результата запроса значения в колонке application_nameи вписать туда ПО и свою фамилию для своих SQL запросов. Для этого нужно открыть окно "Data Sources and Drivers", выбрать нужное соединение с БД из секции "Project Data Sources", перейти на вкладку "Advanced", отсортировать таблицу по колонке "Name", для "Name" равному "Application Name", изменить значение в колонке "Value" на что-то типа"PhpStorm Petrov Ivan" (строго на английском языке).
select e.*,
pg_blocking_pids(a.pid),
-- a.*
a.usename, a.pid, a.state, a.wait_event,
trim(regexp_replace(
a.query,
'\s*\m(?<!\|)(FROM|NATURAL|(?:CROSS\s+|LEFT\s+|RIGHT\s+|INNER\s+)?(OUTER\s+)?JOIN|WHERE|HAVING|ON|USING|GROUP BY|ORDER BY|LIMIT|SELECT|UNION|INTERSECT|EXCEPT|CASE|WHEN|ELSE|END)(?!\|)\M',
E'\n\\1',
'gi'
), E'\n ') as query_pretty
--, pg_cancel_backend(a.pid) -- Остановить все SQL запросы, работающие более 1 часа, сигналом SIGINT. Подключение к БД для процесса сохраняется.
--, pg_terminate_backend(a.pid) -- Принудительно завершить работу всех процессов, работающих более 1 часа, сигналом SIGTERM, если не помогает SIGINT. Подключение к БД для процесса теряется.
from pg_stat_activity as a
cross join lateral (
select statement_timestamp() - a.xact_start as xact_elapsed, --длительность транзакции или NULL, если транзакции нет
case when a.state ~ '^idle\M' --idle, idle in transaction, idle in transaction (aborted)
then a.state_change - query_start
else statement_timestamp() - a.query_start
end as query_elapsed, --длительность выполнения запроса всего
statement_timestamp() - a.state_change as state_change_elapsed --длительность после изменения состояния (поля state)
) as e
where true
and a.state_change is not null --исключаем запросы для которых нехватило прав доступа
--and a.query ~* '\mDELETE\M'
--and a.application_name ilike '%TEST%'
--and a.state !~ '^idle\M' --idle, idle in transaction, idle in transaction (aborted)
--and a.wait_event = 'ClientRead' --https://postgrespro.ru/docs/postgresql/12/monitoring-stats#WAIT-EVENT-TABLE
--and (e.state_change_elapsed > interval '1 minutes' or xact_elapsed > interval '1 minutes')
order by greatest(e.state_change_elapsed, e.query_elapsed, e.xact_elapsed) desc;Из предыдущего запроса раскомментируйте строки:
--, pg_cancel_backend(pid) -- ИЛИ
--, pg_terminate_backend(pid)
--and (state_change_elapsed > interval '1 minutes' or xact_elapsed > interval '1 minutes')SELECT n.nspname AS "Schema",
p.proname AS "Name",
CASE WHEN p.proretset THEN 'setof ' ELSE '' END
|| pg_catalog.format_type(p.prorettype, NULL) AS "Result data type",
CASE WHEN proallargtypes IS NOT NULL
THEN pg_catalog.array_to_string(
ARRAY(SELECT CASE
WHEN p.proargmodes[s.i] = 'i' THEN ''
WHEN p.proargmodes[s.i] = 'o' THEN 'OUT '
WHEN p.proargmodes[s.i] = 'b' THEN 'INOUT '
END || CASE
WHEN COALESCE(p.proargnames[s.i], '') = '' THEN ''
ELSE p.proargnames[s.i] || ' '
END || pg_catalog.format_type(p.proallargtypes[s.i], NULL)
FROM
pg_catalog.generate_series(1, pg_catalog.array_upper(p.proallargtypes, 1)) AS s(i)
), ', '
) ELSE pg_catalog.array_to_string(
ARRAY(SELECT CASE
WHEN COALESCE(p.proargnames[s.i+1], '') = '' THEN ''
ELSE p.proargnames[s.i+1] || ' '
END || pg_catalog.format_type(p.proargtypes[s.i], NULL)
FROM
pg_catalog.generate_series(0, pg_catalog.array_upper(p.proargtypes, 1)) AS s(i)
), ', '
)
END AS "Argument data types",
CASE WHEN p.provolatile = 'i' THEN 'immutable'
WHEN p.provolatile = 's' THEN 'stable'
WHEN p.provolatile = 'v' THEN 'volatile'
END AS "Volatility",
r.rolname AS "Owner",
l.lanname AS "Language",
p.prosrc AS "Source code",
pg_catalog.obj_description(p.oid, 'pg_proc') AS "Description"
FROM pg_catalog.pg_proc p
LEFT JOIN pg_catalog.pg_namespace n ON n.oid = p.pronamespace
LEFT JOIN pg_catalog.pg_language l ON l.oid = p.prolang
JOIN pg_catalog.pg_roles r ON r.oid = p.proowner
WHERE p.prorettype <> 'pg_catalog.cstring'::pg_catalog.regtype
AND (p.proargtypes[0] IS NULL
OR p.proargtypes[0] <> 'pg_catalog.cstring'::pg_catalog.regtype)
AND NOT p.proisagg
AND pg_catalog.pg_function_is_visible(p.oid)
AND r.rolname <> 'pgsql';Запрос возвращает колонки from_table, from_cols, to_table, to_cols и другие.
Для какой-либо таблицы можно получить:
- список исходящих связей (таблицы, которые зависят от текущей таблицы)
- список входящих связей (таблицы, от которых зависит текущая таблица)
SELECT
c.conname AS constraint_name,
(SELECT n.nspname FROM pg_namespace AS n WHERE n.oid=c.connamespace) AS constraint_schema,
tf.name AS from_table,
(
SELECT STRING_AGG(QUOTE_IDENT(a.attname), ', ' ORDER BY t.seq)
FROM
(
SELECT
ROW_NUMBER() OVER (ROWS UNBOUNDED PRECEDING) AS seq,
attnum
FROM UNNEST(c.conkey) AS t(attnum)
) AS t
INNER JOIN pg_attribute AS a ON a.attrelid=c.conrelid AND a.attnum=t.attnum
) AS from_cols,
tt.name AS to_table,
(
SELECT STRING_AGG(QUOTE_IDENT(a.attname), ', ' ORDER BY t.seq)
FROM
(
SELECT
ROW_NUMBER() OVER (ROWS UNBOUNDED PRECEDING) AS seq,
attnum
FROM UNNEST(c.confkey) AS t(attnum)
) AS t
INNER JOIN pg_attribute AS a ON a.attrelid=c.confrelid AND a.attnum=t.attnum
) AS to_cols,
CASE confupdtype WHEN 'r' THEN 'restrict'
WHEN 'c' THEN 'cascade'
WHEN 'n' THEN 'set null'
WHEN 'd' THEN 'set default'
WHEN 'a' THEN 'no action'
--ELSE NULL
END AS on_update,
CASE confdeltype WHEN 'r' THEN 'restrict'
WHEN 'c' THEN 'cascade'
WHEN 'n' THEN 'set null'
WHEN 'd' THEN 'set default'
WHEN 'a' THEN 'no action'
--ELSE NULL
END AS on_delete,
CASE confmatchtype::text WHEN 'f' THEN 'full'
WHEN 'p' THEN 'partial'
WHEN 'u' THEN 'simple'
WHEN 's' THEN 'simple'
--ELSE NULL
END AS match_type, -- In earlier postgres docs, simple was 'u'nspecified, but current versions use 's'imple. text cast is required.
pg_catalog.pg_get_constraintdef(c.oid, true) as condef
FROM
pg_catalog.pg_constraint AS c
INNER JOIN (
SELECT pg_class.oid, QUOTE_IDENT(pg_namespace.nspname) || '.' || QUOTE_IDENT(pg_class.relname) AS name
FROM pg_class INNER JOIN pg_namespace ON pg_class.relnamespace=pg_namespace.oid
) AS tf ON tf.oid=c.conrelid
INNER JOIN (
SELECT pg_class.oid, QUOTE_IDENT(pg_namespace.nspname) || '.' || QUOTE_IDENT(pg_class.relname) AS name
FROM pg_class INNER JOIN pg_namespace ON pg_class.relnamespace=pg_namespace.oid
) AS tt ON tt.oid=c.confrelid
WHERE c.contype = 'f' ORDER BY 1;Запрос отображает использование индексов. Что позволяет увидеть наиболее часто использованные индексы, а также и наиболее редко (у которых будет index_scans_count = 0).
Учитываются только пользовательские индексы и не учитываются уникальные, т.к. они используются как ограничения (как часть логики хранения данных).
В начале отображаются наиболее часто используемые индексы (отсортированы по колонке index_scans_count)
SELECT
idstat.schemaname AS schema_name, -- название схемы
idstat.relname AS table_name, -- название таблицы
indexrelname AS index_name, -- название индекса
idstat.idx_scan AS index_scans_count, -- число сканирований по этому индексу
pg_size_pretty(pg_relation_size(indexrelid))AS index_size, -- размер индекса
pg_size_pretty(pg_relation_size(idstat.relid)) AS table_size, -- размер таблицы
tabstat.idx_scan AS table_reads_index_count, -- индексных чтений по таблице
tabstat.seq_scan AS table_reads_seq_count, -- последовательных чтений по таблице
tabstat.seq_scan + tabstat.idx_scan AS table_reads_count, -- чтений по таблице
n_tup_upd + n_tup_ins + n_tup_del AS table_writes_count -- операций записи
FROM pg_stat_user_indexes AS idstat
JOIN pg_indexes ON indexrelname = indexname AND idstat.schemaname = pg_indexes.schemaname
JOIN pg_stat_user_tables AS tabstat ON idstat.relid = tabstat.relid
WHERE indexdef !~* 'unique'
ORDER BY idstat.idx_scan DESC, pg_relation_size(indexrelid) DESCselect *
from pg_available_extensions
--where installed_version is not null
order by installed_version is null, nameВыполните запрос pg_table_size_rows_count.sql
В результате вы получите примерно такую таблицу:
| relation | table_size_pretty | toast_size_pretty | indexes_size_pretty | total_size_pretty | total_size_percent | rows_estimate_count_pretty | rows_estimate_count_percent |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| public.table_a | 25 GB | 2455 MB | 24 GB | 51 GB | 7.6 | 21,213,390 | 0.72 |
| public.table_b | 26 GB | 7568 kB | 21 GB | 48 GB | 7.06 | 330,934,528 | 11.27 |
| public.table_c | 21 GB | 12 GB | 14 GB | 47 GB | 6.97 | 9,149,683 | 0.31 |
| public.table_d | 35 GB | 324 MB | 3648 MB | 39 GB | 5.76 | 10,418,124 | 0.35 |
| public.table_e | 28 GB | 5317 MB | 3035 MB | 36 GB | 5.31 | 33,890,060 | 1.15 |
| … | … | … | … | … | … | … | … |
Медленные запросы могут работать в разы быстрее, если их переписать по-другому и/или добавить индексы. Гораздо более важным параметром оценки SQL запросов является их ресурсоёмкость, т.е. % потребляемых ресурсов конкретным запросом в рамках всего сервера БД. Для принятия решения об оптимизации (ускорения) запросов нужно учитывать:
- длительность выполнения одного запроса
- кол-во запросов за единицу времени
- объём передаваемых и возвращаемых данных, их структуру и наличие дублирующих значений
create extension if not exists pg_stat_statements;
SELECT
a.rolname, d.datname,
round((t.total_time * 100 / sum(t.total_time) over())::numeric, 2) as total_time_percent,
t.total_time / 1000 / 60 as total_time_minutes,
s.calls, t.mean_time, t.stddev_time, s.rows,
s.shared_blks_hit, s.shared_blks_read, s.query
FROM pg_stat_statements as s
INNER JOIN pg_database as d ON d.oid = s.dbid
INNER JOIN pg_authid as a ON a.oid = s.userid
--Add CROSS JOIN LATERAL for PG14+
CROSS JOIN LATERAL (
SELECT s.total_plan_time + s.total_exec_time AS total_time,
s.mean_plan_time + s.mean_exec_time AS mean_time,
s.stddev_plan_time + s.stddev_exec_time AS stddev_time,
s.max_plan_time + s.max_exec_time AS max_time
) AS t
--WHERE query ~* '(^|\n)\s*\m(insert\s+into|update|delete|truncate)\M' --только DML запросы
WHERE s.query !~* '(^|\n)\s*\m(insert\s+into|update|delete|truncate)\M' --исключая DML запросы
ORDER BY t.total_time DESC -- самые долгие запросы по общему времени выполнения
--ORDER BY t.mean_time DESC -- самые медленные в среднем (total_time / calls)
--ORDER BY t.max_time DESC -- самые медленные в пике
--ORDER BY s.calls DESC -- самые популярные по кол-ву
--ORDER BY s.rows DESC -- больше всего возвращают строк
LIMIT 100;Очистить статистику:
SELECT pg_stat_statements_reset(); -- для представления pg_stat_statements
SELECT pg_stat_reset(); -- все представления по этому расширениюСм. так же https://youtu.be/uaQoa61LH1g?t=1489
SELECT запросы, которые активно пишут на диск десятками и сотнями мегабайт потребляют лишние ресурсы БД и замедляют выполнение других запросов, которые выполняются параллельно.
Сначала посмотрим по каждой БД
select datname, temp_files, pg_size_pretty(temp_bytes) as temp_file_size
FROM pg_stat_database
WHERE temp_files > 0
ORDER BY temp_bytes DESC;Теперь посмотрим на SQL запросы
create extension if not exists pg_stat_statements;
SELECT (SELECT datname FROM pg_database as d WHERE d.oid = s.dbid) AS dbname,
interval '1 ms' * total_time AS exec_time_total,
interval '1 ms' * (total_time / calls) AS exec_time_avg,
rows,
calls,
pg_size_pretty(temp_blks_written * current_setting('block_size')::int) AS temp_written_total,
pg_size_pretty(temp_blks_written * current_setting('block_size')::int / calls) AS temp_written_avg,
query
FROM pg_stat_statements AS s
--Add CROSS JOIN LATERAL for PG14+
CROSS JOIN LATERAL (
SELECT s.total_plan_time + s.total_exec_time AS total_time,
s.mean_plan_time + s.mean_exec_time AS mean_time,
s.stddev_plan_time + s.stddev_exec_time AS stddev_time
) AS t
WHERE temp_blks_written > 0
ORDER BY temp_blks_written / calls DESC
LIMIT 20;-- способ 1
SHOW pg_trgm.word_similarity_threshold;
SHOW pg_trgm.similarity_threshold;
-- способ 2
SELECT name, setting AS value
FROM pg_settings
WHERE name IN ('pg_trgm.word_similarity_threshold', 'pg_trgm.similarity_threshold');
-- способ 3
SELECT current_setting('pg_trgm.word_similarity_threshold'), current_setting('pg_trgm.similarity_threshold');-- способ 1
SET pg_trgm.similarity_threshold = 0.3;
SET pg_trgm.word_similarity_threshold = 0.3;
-- способ 2
SELECT set_config('pg_trgm.word_similarity_threshold', 0.2::text, FALSE),
set_config('pg_trgm.similarity_threshold', 0.2::text, FALSE);Вакуумирование — важная процедура поддержания хорошей работоспособности вашей базы. Если вы видите, что автовакуум процессы всё время работают, это значит что они не успевают за количеством изменений в системе. А это в свою очередь сигнал того что надо срочно принимать меры, иначе есть большой риск “распухания” таблиц и индексов — ситуация когда физический размер объектов в базе очень большой, а при этом полезной информации там в разы меньше.
SELECT (clock_timestamp() - xact_start) AS ts_age,
state, pid, query FROM pg_stat_activity
WHERE query ilike '%autovacuum%' AND NOT pid=pg_backend_pid()
При неправильно настроенных контрольных точках база будет генерировать избыточную дисковую нагрузку. Это будет происходить с высокой частотой, что будет замедлять общее время отклика системы и базы данных. Для того, чтобы понять правильность настройки, надо обратить внимание на следующие отклонения в поведении базы данных: в мониторинге приложения или базы будут видны пики во времени ответа, с хорошо прослеживаемой периодичностью; в моменты "пиков" в логе базы будет отслеживаться большое количество медленных запросов (в случае если логирование таких запросов настроено).
Запрос покажет статистику по контрольным точкам с момента, когда она в последний раз обнулялась. Важными показателями будут минуты между контрольными точками и объём записываемой информации. Большое кол-во данных за короткое время — это серьезная нагрузка на систему ввода-вывода. Если это ваш случай, то ситуацию нужно однозначно менять!
SELECT now()-pg_postmaster_start_time() "Uptime",
now()-stats_reset "Minutes since stats reset",
round(100.0*checkpoints_req/checkpoints,1) "Forced
checkpoint ratio (%)",
round(min_since_reset/checkpoints,2) "Minutes between
checkpoints",
round(checkpoint_write_time::numeric/(checkpoints*1000),2) "Average
write time per checkpoint (s)",
round(checkpoint_sync_time::numeric/(checkpoints*1000),2) "Average
sync time per checkpoint (s)",
round(total_buffers/pages_per_mb,1) "Total MB written",
round(buffers_checkpoint/(pages_per_mb*checkpoints),2) "MB per
checkpoint",
round(buffers_checkpoint/(pages_per_mb*min_since_reset*60),2)
"Checkpoint MBps"
FROM (
SELECT checkpoints_req,
checkpoints_timed + checkpoints_req checkpoints,
checkpoint_write_time,
checkpoint_sync_time,
buffers_checkpoint,
buffers_checkpoint + buffers_clean + buffers_backend total_buffers,
stats_reset,
round(extract('epoch' from now() - stats_reset)/60)::numeric
min_since_reset,
(1024.0 * 1024 / (current_setting('block_size')::numeric))pages_per_mb
FROM pg_stat_bgwriter
) bgЭтот код не даёт 100% гарантии, а только уменьшает количество заблокированных запросов. После того, как блокировка взята, другие запросы, могут встать в очередь, ожидая отпускания блокировки.
Вначале каждой миграции, которая выполняется внутри транзакции, нужно изменить настройки конфигурации lock_timeout и statement_timeout и idle_in_transaction_session_timeout командой SET LOCAL.
Действие SET LOCAL продолжается только до конца текущей транзакции, независимо от того, фиксируется она или нет.
При выполнении такой команды вне блока транзакции выдаётся предупреждение и больше ничего не происходит.
/*
Здесь SQL команды для наката (или отката), которые не могут работать внутри транзакции
*/
BEGIN;
DO $$
DECLARE
exception_message text;
exception_context text;
BEGIN
/*
Задаёт максимальную длительность ожидания любым оператором получения блокировки таблицы, индекса, строки или другого объекта базы данных.
Если ожидание не закончилось за указанное время, оператор прерывается.
Это ограничение действует на каждую попытку получения блокировки по отдельности и применяется как к явным запросам блокировки
(например, LOCK TABLE или SELECT FOR UPDATE без NOWAIT), так и к неявным.
Если это значение задаётся без единиц измерения, оно считается заданным в миллисекундах.
*/
SET LOCAL lock_timeout TO '3s';
-- Максимальное время выполнения любого SQL запроса в этой транзакции. Если будет превышено, то транзакция откатится.
SET LOCAL statement_timeout TO '30min';
-- Максимальное время простаивания транзакции, PostgreSQL >= 10. Если будет превышено, то транзакция откатится.
SET LOCAL idle_in_transaction_session_timeout TO '10s';
EXCEPTION WHEN undefined_object THEN
GET STACKED DIAGNOSTICS
exception_message = MESSAGE_TEXT,
exception_context = PG_EXCEPTION_CONTEXT;
RAISE NOTICE '%', exception_context;
RAISE NOTICE '%', exception_message;
END $$;
/*
Здесь SQL команды для наката (или отката) внутри транзакции
*/
COMMIT;
/*
Здесь SQL команды для наката (или отката), которые не могут работать внутри транзакции
*/Если транзакция откатится, то есть 2 варианта: запустить повторно во время меньших нагрузок или оптимизировать код миграции, чтобы свести к минимуму блокировки.
См. ещё:
with table_stats as (
select psut.relname,
psut.n_live_tup,
1.0 * psut.idx_scan / greatest(1, psut.seq_scan + psut.idx_scan) as index_use_ratio
from pg_stat_user_tables psut
order by psut.n_live_tup desc
),
table_io as (
select psiut.relname,
sum(psiut.heap_blks_read) as table_page_read,
sum(psiut.heap_blks_hit) as table_page_hit,
sum(psiut.heap_blks_hit) / greatest(1, sum(psiut.heap_blks_hit) + sum(psiut.heap_blks_read)) as table_hit_ratio
from pg_statio_user_tables psiut
group by psiut.relname
order by table_page_read desc
),
index_io as (
select psiui.relname,
psiui.indexrelname,
sum(psiui.idx_blks_read) as idx_page_read,
sum(psiui.idx_blks_hit) as idx_page_hit,
1.0 * sum(psiui.idx_blks_hit) / greatest(1.0, sum(psiui.idx_blks_hit) + sum(psiui.idx_blks_read)) as idx_hit_ratio
from pg_statio_user_indexes psiui
group by psiui.relname, psiui.indexrelname
order by sum(psiui.idx_blks_read) desc
)
select ts.relname, ts.n_live_tup, ts.index_use_ratio,
ti.table_page_read, ti.table_page_hit, ti.table_hit_ratio,
ii.indexrelname, ii.idx_page_read, ii.idx_page_hit, ii.idx_hit_ratio
from table_stats ts
left outer join table_io ti
on ti.relname = ts.relname
left outer join index_io ii
on ii.relname = ts.relname
order by ti.table_page_read desc, ii.idx_page_read descБез промежуточных файлов, одной командой:
pg_dump -U postgres -h 127.0.0.1 --dbname=my_database_src --verbose \
| psql -X -U postgres -h 127.0.0.1 --dbname=my_database_dst 2> my_database.stderr.logЧерез промежуточный сжатый файл.
См. db_dump.sh и db_restore.sh.
Выгружаем:
pg_dump -U postgres --db=my_database --table=public.my_table1 --table=public.my_table2 > my_tables.sql
Cжимаем:
zstd -19 -T8 my_tables.sql -o my_tables.sql.zst
Одной командой:
pg_dump -U postgres --db=my_database --table=public.my_table1 --table=public.my_table2 | zstd -19 -T8 -o my_tables.sql.zst
Файл select.sql
copy (
select id, send_date::timestamp(0), message
from my_table
where send_date > now() - interval '2 month'
--limit 100
) to stdout (format csv, header false);cat select.sql | psql -U postgres --dbname=my_database | zstd -19 -T8 -o select.csv.zstили (лучше сжимает, но значительно медленнее работает)
cat select.sql | psql -U postgres --dbname=my_database | xz -zc9 --threads=8 > select.csv.xzЕщё один способ:
sudo su - postgres -c "psql -qX --csv -c 'select * from pg_stat_activity'" > select.csv
# или
sudo su - postgres -c "psql -qX --csv --file=select.sql" > select.csvГотовая функция: is_sql.sql
-- PostgreSQL syntax check without running the query
DO $SYNTAX_CHECK$ BEGIN
RETURN;
-- insert your SQL code here
END; $SYNTAX_CHECK$;На SQL вы можете сделать так:
BEGIN;
INSERT INTO table1 VALUES (1);
SAVEPOINT my_savepoint;
INSERT INTO table1 VALUES (2);
ROLLBACK TO SAVEPOINT my_savepoint; --rollback previous command
INSERT INTO table1 VALUES (3);
COMMIT;Внутри функции или процедуры код выше завершится с ошибкой, например в is_sql.sql.
Но вы можете откатить часть SQL команд в транзакции через подтранзакции:
DO $TEST$
BEGIN
-- here you can write DDL commands, for example, adding or deleting a table or its section
-- and/or
-- here you can write DML commands that modify data in tables and, thus, check the operation of triggers
-- rollback all test queries
raise exception using errcode = 'query_canceled';
EXCEPTION WHEN query_canceled THEN
--don't do anything
END
$TEST$;Цель — защита тестовой БД или производственной реплики БД от сбоев из-за ошибок в коде приложений.
Чтобы реплике забрать изменения с мастера, она принудительно терминирует по таймауту все очень долгие запросы и транзакции, которые выполняются на реплике.
Пример команд, которые нужно выполнить на мастере (под суперпользователем):
alter system set idle_session_timeout = '20m'; --PostgreSQL v14+
alter system set idle_in_transaction_session_timeout = '50m'; --PostgreSQL v9.6+Пример команд, которые нужно выполнить на реплике (под суперпользователем):
alter system set max_standby_archive_delay = '1h';
alter system set max_standby_streaming_delay = '1h';Не забудьте внести изменения в файл конфигурации postgresql.conf (узнать, где он находится можно командой show config_file).
Параметр idle_session_timeout появился только PostgreSQL v14+.
В PgBouncer есть параметр server_idle_timeout, который по сути является аналогом idle_session_timeout.
Для PostgreSQL версий < 14 cоздайте файл pg_terminate_idle_timeout.sql.
Запрос необходимо выполнять 1 раз в минуту (например, из крона).
$ crontab -l
# m h dom mon dow command
* * * * * psql -U postgres --file=/path/to/pg_terminate_idle_timeout.sql
Цель — защита тестовой БД или производственной реплики БД от сбоев из-за ошибок в коде приложений.
Одинаковые запросы могут блокировать друг-друга и образовывать очередь. Когда кол-во допустимых соединений к БД будет превышено, она принудительно терминирует все запросы и транзакции. Среди этих запросов могут быть "невиновные" запросы. Но можно терминировать только проблемные запросы и транзакции.
Создайте файл pg_terminate_duplicate_locked.sql:
Запрос необходимо выполнять 1 раз в 15 секунд (например, из крона).
$ crontab -l
# m h dom mon dow command
* * * * * psql -U postgres --file=/path/to/pg_terminate_duplicate_locked.sql
* * * * * ( sleep 15 && psql -U postgres --file=/path/to/pg_terminate_duplicate_locked.sql )
* * * * * ( sleep 30 && psql -U postgres --file=/path/to/pg_terminate_duplicate_locked.sql )
* * * * * ( sleep 45 && psql -U postgres --file=/path/to/pg_terminate_duplicate_locked.sql )
Готовое решение: DDL_log_to_table
Одна из целей — установить значение fillfactor для таблиц с частыми UPDATE, чтобы задействовать Heap-Only Tuple update для увеличения скорости работы.
Готовое решение: pg_stat_user_tables_usage.sql
Колонка usage содержит набор букв:
| Действие | Много | Мало |
|---|---|---|
| Чтение | S (>80%) |
s (>50%) |
| Вставка | I (>90%) |
i (>30%) |
| Обновление | U (>90%) |
u (>30%) |
| Удаление | D (>90%) |
d (>30%) |
На мастере:
SELECT
client_addr,
usename AS user,
application_name,
state,
sync_state AS mode,
pg_current_wal_lsn() - sent_lsn AS pending_bytes, -- объём данных к отправке, который состоит из всех журнальных записей, накопленных на основном узле, но еще не переданных на реплику
sent_lsn - write_lsn AS write_lag_bytes, -- объём данных, отправленных с основного узла, но еще не записанных на стороне реплики
write_lsn - flush_lsn AS flush_lag_bytes, -- объём данных, записанных, но еще не синхронизированных на реплике
flush_lsn - replay_lsn AS replay_lag_bytes, -- объём данных, готовых для воспроизведения процессом startup
pg_current_wal_lsn() - replay_lsn AS total_lag_bytes,
write_lag, -- время, прошедшее между локальной синхронизацией журнала и получением уведомления о том, что изменения записаны (но еще не синхронизированы) на реплике
flush_lag, -- время, прошедшее между локальной синхронизацией журнала и получением уведомления о том, что изменения записаны и синхронизированы на реплике
replay_lag, -- время, прошедшее между локальной синхронизацией журнала и получением уведомления о том, что изменения записаны, синхронизированы и применены
reply_time -- отметка времени о получении последнего служебного сообщения от реплики, в котором и содержатся данные по обработке журнала
FROM pg_stat_replication;На реплике:
select case when not pg_is_in_recovery() then null -- not standby
when not exists(select from pg_stat_wal_receiver where status = 'streaming') then null -- primary lost
when pg_last_wal_receive_lsn() = pg_last_wal_replay_lsn() then '0'::interval -- no lag
else coalesce(now() - pg_last_xact_replay_timestamp(), '0'::interval)
end as replication_lag_interval,
current_setting('max_standby_archive_delay') as max_standby_archive_delay,
current_setting('max_standby_streaming_delay') as max_standby_streaming_delay;При простое мастера без нагрузки запрос может выдавать некорректное значение с отставанием реплики. В таком случае нужно выполнить соответствующий запрос на мастере.
select schemaname as schema,
sequencename as sequence_name,
data_type,
used_percent
from pg_sequences
cross join round(last_value * 100.0 / max_value, 2) as used_percent
where last_value is not null /*null means access denied*/ and used_percent > 33
order by used_percent desc; Пример результата:
| schema | sequence_name | data_type | used_percent |
|---|---|---|---|
| public | table_a_id_seq | integer | 100 |
| public | table_b_id_seq | integer | 37.13 |
Если PostgreSQL запущен:
-- выявляем неактивные слоты репликации, которые уже не нужны
SELECT *,
pg_wal_lsn_diff(
pg_current_wal_lsn(),
restart_lsn
) AS bytes_behind
FROM pg_replication_slots
ORDER BY restart_lsn;
-- удяляем такие слоты репликации
select pg_drop_replication_slot('slot_name');
-- сохраняем контрольную точку, в этот момент ненужные WAL файлы будут удалены
checkpoint;Если PostgreSQL уже не запускается из-за нехватки места на диске:
# /usr/pgsql-12/bin/pg_controldata -D /var/lib/pgsql/12/data | grep "Latest checkpoint's REDO WAL file" | cut -d: -f2 | tr -d " "
000000020001CD9E0000006F
# /usr/pgsql-12/bin/pg_archivecleanup -n /var/lib/pgsql/12/data/pg_wal 000000020001CD9E0000006F # посмотреть, что будет удалено
# /usr/pgsql-12/bin/pg_archivecleanup -d /var/lib/pgsql/12/data/pg_wal 000000020001CD9E0000006F # удалить
См. Почему мой pg_wal продолжает расти? (и как остановить рост?)