KOF2015 PostgreSQL 9.5

関西オープンフォーラム 2015
(2015-11-06)
PostgreSQL 9.5 最新機能
ぬこ＠横浜 (@nuko_yokohama)

2
自己紹介
ぬこ＠横浜
でググると何かしら出てくると思います
今日は日本 PostgreSQL ユーザ会
（ JPUG ）枠でこちらへ来ました。

3
自己紹介 ( こんなの作ってた )
SELECT data, data + ' 拾 ' FROM ksj_sample;
data | ?column?
------------+----------------
五百壱拾六 | 五百弐拾六
零 | 壱拾
参万壱百壱 | 参万壱百壱拾壱
(3 rows)
SELECT data, data * ' 拾 ' FROM ksj_sample;
data | ?column?
------------+--------------
五百壱拾六 | 五千壱百六拾
零 | 零
参万壱百壱 | 参拾壱千壱拾
(3 rows)
SELECT sum(data) FROM ksj_sample;
sum
----------------
参万六百壱拾七
(1 row)
SELECT * FROM ksj_sample ORDER BY data;
data
------------
零
五百壱拾六
参万壱百壱
(3 rows)
ksj （漢数字型）
漢数字で四則演算や
比較演算できる、誰得データ型

4
SELECT * FROM foo WHERE data = ' エバンゲリオン';
id | data
----+------------
3 | ｴｳﾞｧﾝｹﾞﾘｦﾝ
(1 row)
SELECT * FROM foo WHERE data = ' センヌリティウス';
id | data
----+------
(0 rows)
SELECT * FROM foo WHERE data /= ' センヌリティウス';
id | data
----+------------------
4 | セリヌンティウス
(1 row)
ntext( ゆるい文字型 )
日本語正規化比較
ゆるい比較演算子 (/=)
類似度計算で typo を許容する
誰得日本語テキスト型と
全文検索用パッチ

5
CREATE FOREIGN TABLE bar3 (
my_name text,
my_gender text,
follower_name text,
follower_gender text)
SERVER foo
OPTIONS (query '{
"query":"START n=node(*)
MATCH p=fm<-[]-n<-[]-fm
RETURN n.name as my_name, n.gender as my_gender,
fm.name as follower_name, fm.gender as follower_gender" }');
SELECT my_name, my_gender, follower_name, follower_gender FROM bar3;
my_name | my_gender | follower_name | follower_gender
---------+-----------+---------------+-----------------
Akagi | Famale | Hiryu | Famale
Nagato | Male | Mutsu | Male
Mutsu | Male | Nagato | Male
Hiryu | Famale | Soryu | Famale
Hiryu | Famale | Akagi | Famale
Soryu | Famale | Hiryu | Famale
(6 rows)
new4j_fdw
グラフデータベース Neo4j を
わざわざ PostgreSQL 経由で
SQL を使って検索する誰得な
Foreign Data Wrapper
neo4j_fdw
何故か本家 Wiki にも
登録されている・・・ｗ
https://wiki.postgresql.org/wiki/FDW

6
postgres=# LISTEN HB_CL;
LISTEN
postgres=# NOTIFY HB_SV,'xxxx';;
NOTIFY
Asynchronous notification "hb_cl" with payload "Invalid data.(xxxx)"
received from server process with PID 29520.
postgres=# NOTIFY HB_SV,'0123';;
NOTIFY
Asynchronous notification "hb_cl" with payload "2 Hit / 1 Blow."
postgres=# NOTIFY HB_SV,'0813';;
NOTIFY
Asynchronous notification "hb_cl" with payload "4 Hit! Conguratulatoins!, next new game."
postgres=#
hb_worker
psql などから数当て (Hit & Blow) ができる
誰得 Background Worker Process

7
自己紹介
要するに
PostgreSQL を
無駄に使うのが好き

8
目次
PostgreSQL の概要と歴史
PostgreSQL 9.5 の新機能
BRIN
UPSERT
Row Level Security
その他の 9.5 改善

9
PostgreSQL の
概要と歴史

10
PostgreSQL の概要
MySQL と並ぶ OSS RDBMS
ライセンスは BSD ライクなもの
高度なクエリにも対応
性能面でも商用 DBMS とも遜色なし
9.0 以降はレプリケーションも対応
多種多様なデータ型サポート
非常に高い拡張性
活発な開発コミュニティ

17
PostgreSQL 9.5 の
新機能

25
BRIN の特徴 (1)
インデックスサイズが非常に小さい
btree
BRIN
0.000 500.000 1,000.000 1,500.000 2,000.000 2,500.000
2,142.094
0.258
timestamp 型 1 億件のインデックスサイズ
インデックスサイズ (MB)
この例では BRIN のサイズは btree のわずか 0.01%

26
BRIN の特徴 (1)
インデックス作成時間も短い
サイズの割には処理時間はそこそこかかるが、
btree インデックス生成よりはかなり短い
btree
BRIN
0 20 40 60 80 100 120
95.82
22.07
timestamp 型 1 億件のインデックス作成時間
インデックス作成時間 (s)

30
BRIN の特徴 (4)
値の並びと物理配置が一致する例
レコード生成時のタイムスタンプ
Serial 型
頻繁に更新が発生しない表
値の並びと物理配置の相関関係は
pg_stats ビューの correlation を参照する。
1 あるいは -1 に近ければ相関関係が強い。
0 に近ければ相関関係が弱い。

31
BRIN 向きの列
データ格納時順に単調増加するような値
・挿入時のタイムスタンプとか
・シーケンス値とか
頻繁に更新されない表の列

32
BRIN vs Partition
どちらも大規模テーブルの設計時に検討するもの
でも、目的は異なると考えたほうがいい
BRIN
巨大な 1 つの表＋インデックス
巨大な表に対する範囲検索の性能向上
構築・運用は容易
パーティーション
キーにより分割された子テーブル
子テーブルの TRUNCATE が得意
パーティションキーを含む検索が有利になることもある
構築・運用は面倒・・・

35
UPSERT とは何か？
INSERT しようとして
制約違反になったら
代わりに UPDATE する機能
PostgreSQL では UPSERT 文ではなく
INSERT 文の拡張という形で
UPSERT を実装している

36
INSERT 文の拡張
[ WITH [ RECURSIVE ] with_query [, ...] ]
INSERT INTO table_name [ AS alias ] [ ( column_name [, ...] ) ]
{ DEFAULT VALUES | VALUES ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) [, ...] | query }
[ ON CONFLICT [ conflict_target ] conflict_action ]
[ RETURNING * | output_expression [ [ AS ] output_name ] [, ...] ]
( { column_name_index | ( expression_index ) }
[ COLLATE collation ] [ opclass ] [, ...] ) [ WHERE index_predicate ]
ON CONSTRAINT constraint_name
conflict_target の詳細
DO NOTHING
DO UPDATE SET { column_name = { expression | DEFAULT } |
( column_name [, ...] ) = ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) |
( column_name [, ...] ) = ( sub-SELECT )
} [, ...]
[ WHERE condition ]
conflict_action の詳細

39
UPSERT の制約
UPSERT は「制約違反」時に
INSERT するというもの。
制約がない表には UPSERT は使えない

40
UPSERT の制約
制約がない表へは UPSERT できない
CREATE TABLE test (id int, data text);
CREATE TABLE
Table "public.test"
Column | Type | Modifiers
--------+---------+-----------
id | integer |
data | text |
INSERT INTO test VALUES (1, 'aaa'),(2, 'bbb'),(3, 'ccc');
INSERT 0 3
TABLE test;
id | data
----+------
1 | aaa
2 | bbb
3 | ccc
(3 rows)
INSERT INTO test VALUES (2, 'bbb_i')
ON CONFLICT ON CONSTRAINT test_pkey
DO UPDATE SET data = 'bbb_u';
psql:upsert-01.sql:29: ERROR: constraint "test_pkey" for table "test" does not exist

41
UPSERT の代替手段
9.4 まででも UPSERT 相当を
代替することは一応できた。
Common Table Expression(CTE)
Trigger
Application で対応

47
RLS に関連する SQL コマンド
CREATE POLICY （新規）
ALTER POLICY （新規）
DROP POLOCY （新規）
ALTER TABLE （変更）

49
RLS の簡単な例
こんなロールを用意しておく
Role name | Attributes | Member of
-----------+------------------------------------------------------------+-----------
postgres | Superuser, Create role, Create DB, Replication, Bypass RLS | {}
user_a | | {}
user_b | | {}
user_m | | {}
こんなテーブルを用意してデータ投入
CREATE TABLE test (id int primary key, name text, body text, acl text[]);
INSERT INTO test VALUES
(1, 'Project-A document', 'dummy', ARRAY['A','M']),
(2, 'Project-B document', 'dummy', ARRAY['B','M']),
(3, 'Project-A black-history', 'dummy', ARRAY['A']),
(4, 'Project list', 'dummy', ARRAY['M'])
;

59
その他の 9.5 変更点
PostgreSQL 9.5 の変更点は非常に多いので
限られた時間ではとても説明しきれませんが
その中から 10 個ばかり変更点を簡単に紹介します。
PostgreSQL 設定パラメータ
稼働統計情報ビューの変更
システムカタログの変更
SQL コマンドの追加
text/numeric ソート性能改善
ハッシュ生成の性能改善
wal 圧縮
JSON 型の改善
pg_rewind
psql の改善

62
PostgreSQL 設定パラメータ
チェックポイント間で保持できる WAL ファイルの量の
設定パラメータが 9.4 と 9.5 で異なる。要注意。
9.4 まで： checkpoint_segments
( 最大ログファイル数：デフォルト =3 ）
↓
9.5 から： max_wal_size/max_min_size
（サイズによる設定 : デフォルト =1GB ）
9.4 までの環境で使っていた checkpoint_segments の
パラメータは、 9.5 からはどう設定すればいいの？

64
稼働統計情報ビューの変更
PostgreSQL は実行中のさまざまな統計情報を収集し、
稼働統計情報ビュー経由や SQL 関数によって
統計情報を監視できる。
PostgreSQL 9.5 でも若干変更があった。
ビュー名・関数名変更内容
pg_stat_ssl ビュー SSL 接続に関するビューが追加され
た。
pg_stat_get_snapshot_timestamp() 関数統計情報のスナップショット取得時
間を返却する関数が追加された。

66
SQL コマンドの追加
PostgreSQL 9.5 では、
以下の SQL コマンドの追加や改善が予定されている。
INSERT(UPSERT 機能 )
SELECT(GROUP SETS, SKIP LOCKED, TABLESAMPLE)
UPDATE( 複数カラム更新の構文追加 )
ちょっと面白い機能として、カラム名を間違えたときに
カラム名を推定して HINT を出す機能が追加されている。

69
text/numeric ソート性能改善
text 型と numeric 型のソート性能が大きく改善された。
今までロケールを意識した比較をしていたけど、
バイトオーダーで比較するように修正したっぽい。
Improve the speed of sorting character and numeric fields
(Peter Geoghegan, Andrew Gierth, Robert Haas)

72
wal 圧縮機能
更新ログ (Write Ahead Log) を書き出すときに
圧縮するかどうかを決める設定値が追加された。
Full Page Write 時に書き出すサイズが小さくなる代わりに
圧縮 ( 書き出し時 )/ 伸長 ( リカバリ時など ) 時の
CPU コストが少し増大するので、利用すべきかどうかは
環境や案件に合わせて検証が必要そう。
Add configuration parameter wal_compression to control
compression of full page images stored in WAL
(Rahila Syed, Michael Paquier)

73
JSON 型の改善
PostgreSQL 9.2 からデータ型として
JSON(JSONB) 型が扱えるようになっている。
9.2 から順調に進化。 9.5 では…？
●JSON 型の導入。
●2 つの JSON 型構築関数。
●JSON 内の値を
使った条件検索は
できなかった。
●JSON 型関数・演算子の
大幅な強化。
●JSON データ型への
パスによるアクセス。
●JSON 内の値を使った
条件検索が可能に。
●JSONB 型の導入。
●検索の高速化
●独自演算子の追加
●GIN インデックス対応
9.2
9.3
9.4

74
JSON 型の改善
PostgreSQL 9.5 では
JSON/JSONB 型に関する改善が
6 項目挙げられている。
その中でも便利そうだと思えるのが、
部分更新演算子 ( || ) の追加。

80
PostgreSQL 9.5 の主な改善点
Enterpise 用途に向けた改善
→ BRIN, Row Level Security
性能改善
→ ソート性能 , Hash 生成性能 ,
開発者向け機能の改善
→UPSERT, 各種クエリ改善 , JSONB 型改善 , psql 改善
データベース運用管理者向けの改善
→ wal 圧縮 , pg_rewind

82
ご清聴
ありがとう
ございました

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