9.3 फ़ीचर हाइलाइट्स: भौतिककृत दृश्य

PostgreSQL 9.3 एक मस्त शांत सुविधा के साथ आएगा जिसे भौतिक विचार कहा जाता है । यह सुविधा केविन ग्रिटनर द्वारा विकसित की गई थी और हाल ही में शुरू की गई थी:

प्रतिबद्ध 3bf3ab8c563699138be02f9dc305b7b77a724307
दिनांक: रविवार 4 मार्च को 18:23:31 2013 -0600
द्वारा पोस्ट किया गया: केविन ग्रिटनर

भौतिकवादी दृश्य जोड़े गए

एक भौतिक दृष्टिकोण का एक नियम है, एक नियमित दृश्य की तरह, और एक गुच्छा, साथ ही साथ अन्य भौतिक गुण, जैसे तालिका। नियम का उपयोग केवल तालिका को पॉप्युलेट करने के लिए किया जाता है, प्रश्नों में लिंक भौतिक डेटा को दर्शाते हैं।

न्यूनतम कार्यक्षमता लागू की गई है, लेकिन यह कई मामलों में उपयोगी हो सकती है। वर्तमान में, डेटा केवल "ऑन डिमांड" डाउनलोड किया गया है, निर्देशों के साथ MATERIALIZED VIEW और REFRESH MATERIALIZED VIEW। यह उम्मीद की जाती है कि भविष्य के रिलीज में विभिन्न अपडेट समय सेटिंग्स के साथ वृद्धिशील डेटा अपडेट जोड़ा जाएगा, और "ताज़ा" डेटा की बहुत अवधारणा की स्पष्ट परिभाषा दी जाएगी। कुछ बिंदु पर, यहां तक ​​कि क्वेरीज़ स्वयं तालिका के डेटा के बजाय भौतिक डेटा का उपयोग करने में सक्षम होंगे, लेकिन इसके लिए पहली जगह में उपरोक्त कार्यक्षमता के कार्यान्वयन की आवश्यकता होती है।

अधिकांश प्रलेखन कार्य रॉबर्ट हास द्वारा किया गया था। समीक्षा करें: नोहा मिश, थॉम ब्राउन, रॉबर्ट हास, मार्को टायकाजा। काईगई कोहेई से sepgsql को कैसे लागू किया जाए, इस पर निर्णय सहित एक सुरक्षा समीक्षा।

भौतिकवादी दृष्टिकोण क्या है? संक्षेप में, यह एक उत्परिवर्ती तालिका और एक नियमित दृश्य है। एक दृश्य किसी दिए गए रिश्ते का उपयोग करके डेटा का एक प्रक्षेपण है जिसमें भंडारण नहीं होता है। एक टेबल है ... एक टेबल!

एक भौतिकवादी दृश्य कहीं बीच में निहित है - यह सारणीबद्ध डेटा का एक प्रक्षेपण है जिसका अपना भंडारण है। यह अपने डेटा को दृश्य के रूप में पुनर्प्राप्त करने के लिए एक क्वेरी का उपयोग करता है, लेकिन डेटा को एक नियमित तालिका में संग्रहीत किया जाता है। एक भौतिकीकृत दृश्य को इसके निर्माण के चरण में उपयोग किए गए क्वेरी को फिर से निष्पादित करके ताजा डेटा के साथ अद्यतन किया जा सकता है। इसके अलावा, यह छोटा किया जा सकता है। उत्तरार्द्ध मामले में, यह एक ऐसी स्थिति में रहता है जो स्कैनिंग की अनुमति नहीं देता है। इसके अलावा, चूंकि भौतिक रूप से देखने का अपना पूर्ण भंडारण है, इसलिए यह टेबल स्पेस और अपने स्वयं के अनुक्रमित का उपयोग कर सकता है। कृपया ध्यान दें कि इसे अनलॉग किया जा सकता है ( लगभग। अनुवाद ।: अर्थात्, डेटा राइट- फॉरवर्ड लॉग को नहीं लिखा गया है)।

इस सुविधा के साथ, 4 नए एसक्यूएल कमांड पेश किए गए हैं:

• बनाए गए दृश्य देखें
• संशोधित सामग्री देखें
• ड्राप मैटेरियलाइज्ड व्यू
• संशोधित सामग्री देखें

क्रिएट, अलर्ट और ड्रॉप - इस मामले में, ये दृश्य परिभाषाओं में हेरफेर करने के लिए सामान्य DDL कमांड हैं। सबसे दिलचस्प टीम REFRESH है (इसके नाम के बारे में समुदाय के भीतर लंबे विवाद थे)। इस कमांड का उपयोग स्कैन किए गए अनुरोध को पुनः आरंभ करके ताजे डेटा के साथ भौतिक दृश्य को अपडेट करने के लिए किया जा सकता है। ध्यान दें कि आरईएफआरईएसएच का उपयोग ट्रंकट के लिए भी किया जा सकता है, हालांकि वास्तविक नहीं, बिना डेटा के साथ चलने से।

भौतिक रूप से निरूपण में विभिन्न स्थितियों में कई फायदे हैं: डेटा की त्वरित पहुंच जो कि दूरस्थ सर्वर से प्राप्त की जानी चाहिए (समय-समय पर अपडेट किए गए डेटा (कैशिंग सिस्टम), ORDER द्वारा डेटा प्रक्षेपण का उपयोग करके पोस्टग्रैज सर्वर पर फ़ाइल को पढ़ना)। बड़ी तालिकाओं से, समय-समय पर महंगी "पृष्ठभूमि" में निष्पादन, आदि।

मैं पहले से ही डेटा अपडेट प्रक्रियाओं और पृष्ठभूमि श्रमिकों के कुछ अद्भुत संयोजनों की कल्पना कर सकता हूं। किसने कभी कहा कि भौतिक विचारों में डेटा का स्वचालित अद्यतन संभव नहीं है?

अब, आइए देखें कि यह कैसे काम करता है:

postgres = # CREATE TABLE aa AS SELECT generate_series (1,1000000) AS के रूप में;
1000000 का चयन करें
पोस्टग्रेज = # क्रिएट व्यू ऐव सिलेक्ट * से आ </ strong> ए <= 500000;
देखें
postgres = # CREATE MATERIALIZED VIEW aam as SELECT * से आ <ह <जहां 500000;
500000 का चयन करें

प्रत्येक रिश्ते के लिए आयाम:

postgres = # SELECT pg_relation_size ('aa') AS tab_size, pg_relation_size ('aav') AS view_size, pg_relation_size ('aam') AS matview_size;
tab_size | view_size | matview_size
---------- + ----------- + --------------
36249600 | 0 | 18137088
( 1 पंक्ति )

एक भौतिक दृश्य दृश्य बनाने के अनुरोध के निष्पादन के दौरान मूल तालिका (36 एमबी आकार) से चयनित डेटा को संग्रहीत करने के लिए आवश्यक हद तक भंडारण (इस मामले में, 18 एमबी) का उपयोग करता है।
परिणामी दृश्य को अपडेट करना बहुत आसान है।

postgres = # DELETE FROM aa से <a = 500000;
DELETE 500000
postgres = # SELECT count (*) FROM aam;
गिनती
- 500,000
( 1 पंक्ति )
postgres = # REFRESH MATERIALIZED VIEW aam;
पुनर्परिभाषित सामग्री देखें
postgres = # SELECT count (*) FROM aam;
गिनती
- 0
( 1 पंक्ति )

आरईएफआरईएसएच कमांड को निष्पादित करने के बाद ही माता-पिता की तालिका में परिवर्तन ने भौतिकवादी दृष्टिकोण को प्रभावित किया। कृपया ध्यान दें कि इस लेखन के समय, REFRESH एक अनन्य लॉक (eh ...) का उपयोग कर रहा था।
REFRESH कमांड के NO DATA विकल्प का उपयोग करके एक भौतिक दृश्य को एक अयोग्य अवस्था में बनाया जा सकता है।

postgres = # REFRESH MATERIALIZED VIEW aam with NO DATA;
पुनर्परिभाषित सामग्री देखें
postgres = # SELECT count (*) FROM aam;
त्रुटि: भौतिकवादी दृश्य "एएएम" आबाद नहीं किया गया है
HINT: REFRESH MATERIALIZED VIEW कमांड का उपयोग करें।

एक नया साक्षात्कार प्रणाली तालिका सामने आई है, जिसमें भौतिक विचारों की वर्तमान स्थिति के बारे में जानकारी है।

postgres = # SELECT matviewname, isscannable FROM pg_matviews;
matviewname | isscannable
------------- + -------------
आम | च
( 1 पंक्ति )

डीएमएल प्रश्नों को एक भौतिक दृष्टिकोण पर नहीं किया जा सकता है क्योंकि दृश्य डेटा मूल तालिका के वर्तमान मूल्य से मेल नहीं खा सकता है। पारंपरिक विचार, इसके विपरीत, प्रत्येक बार आवश्यक होने पर संबंधित क्वेरी को निष्पादित करें, इसलिए, उनके माध्यम से माता-पिता की तालिकाओं ( अद्यतन करने योग्य विचारों ) का संशोधन संभव है।

postgres = # INSERT INT aam VALUES (1);
त्रुटि: भौतिकवादी दृश्य को "aam" नहीं बदल सकते
Postgres = # UPDATE aam SET a = 5;
त्रुटि: भौतिकवादी दृश्य को "aam" नहीं बदल सकते
postgres = # DELETE FROM aam;
त्रुटि: भौतिकवादी दृश्य को "aam" नहीं बदल सकते

अब प्रदर्शन के सुधार और बिगड़ने के बारे में कुछ शब्द जो आप भौतिक प्रतिनिधित्व का उपयोग करके प्राप्त कर सकते हैं (यह देखते हुए कि आप उनके सूचकांक को भी हेरफेर कर सकते हैं)। उदाहरण के लिए, आप मूल तालिका में डेटा स्कीमा के बारे में चिंता किए बिना भौतिक विचारों में क्वेरी प्रश्नों के प्रदर्शन को बहुत आसानी से सुधार सकते हैं:

postgres = # EXALAIN ANALYZE सेलेक्ट * से aam WHERE a = 1;
जल्दी योजना
-------------------------------------------------- ------------------------------------------------
शाम को स्कैन स्कैन ( लागत = 0.00..8464.00 पंक्तियाँ = 1 चौड़ाई = 4 ) ( वास्तविक समय = 0.060..155.934 पंक्तियाँ = 1 छोर = 1 )
फ़िल्टर: ( a = 1 )
फ़िल्टर द्वारा निकाली गई पंक्तियाँ: 499999
कुल रनटाइम: 156.047 एमएस
( 4 पंक्तियाँ )
postgres = # CREATE INDEX aam_ind ON aam (a);
पैदा करना
postgres = # EXALAIN ANALYZE सेलेक्ट * से aam WHERE a = 1;
जल्दी योजना
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- --------------
सूचकांक केवल aam_ind पर aam_ind का उपयोग करके स्कैन करें ( लागत = 0.42..8.44 पंक्तियाँ = 1 चौड़ाई = 4 ) ( वास्तविक समय = 2.096..2.101 पंक्तियाँ = 1 छोर = 1 )
सूचकांक कंडोम: ( ए = 1 )
ढेर बुत: १
कुल रनटाइम: 2.196 एमएस
( 4 पंक्तियाँ )

ध्यान दें कि माता-पिता की तालिका के अनुक्रमित और बाधाएं (भौतिक विचारों में बाधाएं हो सकती हैं!) को भौतिक विचारों की नकल नहीं किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक त्वरित क्वेरी जो तालिका की प्राथमिक कुंजी को स्कैन करती है, परिणामस्वरूप भौतिक दृश्य पर घातक अनुक्रमिक जानवर बल चला सकती है।

postgres = # INSERT INTO bb VALUES (जेनरेट_सरीज (1,100000));
INSERT 0 100000
postgres = # EXALAIN ANALYZE सेलेक्ट करें * FROM bb WHERE a = 1;
जल्दी योजना
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------
सूचकांक केवल bb_pkey पर bb ( लागत = 0.29..8.31 पंक्तियों = 1 चौड़ाई = 4 ) का उपयोग करके स्कैन करें ( वास्तविक समय = 0.078..0.080 पंक्तियों = 1 छोरों = 1 )
सूचकांक कंडोम: ( ए = 1 )
ढेर बुत: १
कुल रनटाइम: 0.159 एमएस
( 4 पंक्तियाँ )
postgres = # CREATE MATERIALIZED VIEW bbm as SELECT * FROM bb;
100000 का चयन करें
postgres = # EXPLAIN ANALYZE सेलेक्ट करें * FROM bbm से = a = 1;
जल्दी योजना
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------
Bbm पर Seq स्कैन ( लागत = 0.00..1776.00 पंक्तियाँ = 533 चौड़ाई = 4 ) ( वास्तविक समय = 0.144..41.873 पंक्तियाँ = 1 छोर = 1 )
फ़िल्टर: ( a = 1 )
फ़िल्टर द्वारा निकाली गई पंक्तियाँ: 99999
कुल रनटाइम: 41.935 एमएस
( 4 पंक्तियाँ )

इस तरह के विरोधी पैटर्न निश्चित रूप से औद्योगिक प्रणालियों पर उपयोग के लिए अनुशंसित नहीं हैं!
सामान्य तौर पर, भौतिकवादी विचार एक महान विशेषता है, विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों में उपयोग के लिए जिन्हें कैशिंग की आवश्यकता होती है। इसका आनंद लें!