Упростились и процессы создания индекса. Пример создания GIN-индекса над обычным текстовым столбцом (без создания дополнительных столбцов и триггеров):

CREATE INDEX pgweb_idx ON pgweb 
    USING gin(to_tsvector('russian', title || body));

А вот пример запроса с ранжированием по релевантности, использующий к тому же специальную функцию plainto_tsquery для получения tsquery (позволяет забыть об экранировании символов и быстро и просто преобразовать обычный текст в tsquery):

SELECT 
    ts_rank_cd(textsearch_index, q) AS rank, title 
FROM 
    pgweb, plainto_tsquery('supernova star') q 
WHERE 
    q @@ textsearch_index 
ORDER BY 
    rank DESC LIMIT 10;

Другое заметное изменение — поддержка XML, в работе над которой принимал участие автор данной статьи. Данный функционал реализован в соответствии со стандартом SQL:2003 (14-я часть стандарта, SQL/XML).

Прежде всего, появился специальный тип данных xml, встроенный в ядро. При использовании данного типа, сервер проверяет, правильно ли сформированы данные (проверка на well-formedness). Причём возможны варианты использования, при которых разрешена работа с частями документа (это позволяет обеспечить свойство «замкнутости» функций для работы с XML на тип данных xml).

В соответствии со стандартом SQL:2003 реализован набор функций для преобразования реляционных данных в XML (т. н., функции публикации SQL/XML). Вот простой пример запроса на формирование XML-данных:

SELECT XMLROOT ( 
   XMLELEMENT ( 
      NAME 'some', 
      XMLATTRIBUTES ( 
         'val' AS 'name', 
         1 + 1 AS 'num' 
      ), 
      XMLELEMENT ( 
         NAME 'more', 
         'foo' 
      ) 
   ), 
   VERSION '1.0', 
   STANDALONE YES 
);

Кроме того, реализована поддержка DTD-валидации (функция xmlvalidatedtd()), поддержка оценки XPath-выражений (функция xpath(), возвращающая массив из данных типа xml ), и альтернативные функции для упрощённой публикации реляционных данных в виде XML (функции tabletoxml(), querytoxml() и другие).

Для ускорения выполнения запроса к XML-данным возможно использование функциональных btree-индексов и GIN-индексов, а также использования полнотекстового поиска для XML-данных. Приведём пример создания btree-индекса по результатам оценки XPath-выражения:

CREATE INDEX i_table1_xdata ON table1 USING btree( 
   ((xpath(’//person/@name’, xdata))[1]) 
);

Что касается типов данных, PostgreSQL 8.3 представляет целый ряд нововведений: помимо встроенных в ядро системы типов tsquery/tsvector и xml, появились следующие:

И наконец, краткий список остальных изменений:

Администраторам баз данных

Данный раздел получился куцым, ибо многое из того, что призвано улучшить жизнь DBA, описано выше :-) Тем не менее, расскажем кратко о том, что осталось.

В планах запросов (команда EXPLAIN ANALYZE) теперь видно, какой именно алгоритм сортировки был выбран и сколько памяти было израсходовано:

                       QUERY PLAN 
------------------------------------------------------- 
 Sort (cost=34.38..34.42 rows=13 width=176) (actual time=0.946..0.948 rows=6 loops=1) 
   Sort Key: obj2tag.o2t_tag_name 
   Sort Method: quicksort Memory: 18kB           <-- см. сюда! 
   -> Hash Join (cost=19.19..34.14 rows=13 width=176) (actual time=0.812..0.835 rows=6 loops=1) 
[...]

Специальный contrib-модуль pg_standby, написанный Саймоном Ригсом (Simon Riggs) упростит работу администраторам, настраивающим сервер «тёплого бэкапа» (Warm Standby) на основе трансфера журнала логов (WAL transfer). Модуль написан на чистом C, поэтому является легко расширяемым и портируемым на новые платформы (работоспособность проверена уже, по крайней мере, на Linux и Win32).

При определении функции теперь можно переопределять переменные окружения, которые будут действовать только в рамках выполнения данной функции (привязка значений переменных функциям). Например, вот так можно указать, что выполнение функции log _data() переключает транзакцию в режим асинхронности:

    ALTER FUNCTION log_data(text) 
        SET synchronous_commit TO OFF;

Ну и, по традиции, краткий список других новинок данного раздела:

Дополнительные проекты

Компания EnterpriseDB (сотрудники которой являются активным разработчиками PostgreSQL, многие изменения версии 8.3 в области производительности являются именно их заслугой) выпустила отладчик pldebugger, который представляет собой contrib-модуль, позволяющий отлаживать PL/pgSQL-функции в стандартном инструменте для администрирования pgAdminIII и осуществлять профайлинг.

Проект в данный момент существует в виде независимого contrib-модуля (представлен на PgFoundry) и работает на большом количестве платформ (включая Linux и Win32). Стоит отметить, что данный модуль работает и с версией 8.2 Постгреса.

Как мы рассказывали не так давно, компания Skype (которая использует в широко известном одноимённом проекте именно PostgreSQL) выпустила в Open Source сразу несколько продуктов, которые могут быть полезны большому кругу разработчиков. Среди них прежде всего стоит отметить псевдо-язык PL/Proxy, позволяющий организовывать горизонтальное масштабирование практически без ограничений (при условии, если вся бизнес-логика приложения реализована в виде хранимых процедур), чрезвычайно лёгкий менеджер соединений PgBouncer. Загляните на страничку Skype Developers Zone, вы найдёте много интересного!

На рубеже весны и лета 2007-го года вышла версия 1.0 простого и удобного инструмента для анализа логов pgFouine. Данная программа поможет вам узнать, чем же занимался ваш процессор (процессоры) сервера баз данных. pgFoiune анализирует логи запросов Постгреса (при включении журнализации запросов рекомендуется вводить ограничение по времени снизу, см. описание параметра log_min_duration_statement), предоставляя отчёты по самым медленным запросам, ошибкам и общую статистику (см. примеры). Тем самым данный инструмент позволяет разработчику баз данных понять, какие запросы можно улучшить, чтобы ускорить работу приложения, использующего PostgreSQL.

И наконец, кратко об остальных продуктах:

Заключение

Версия 8.3 является очередным шагом на пути к полноценной системе управления баз данных для корпоративного использования. Нетривиальные улучшения в области производительности, появление возможностей, которые продиктованы нуждами пользователей, расширение множества проектов-спутников — всё это демонстрирует уверенное и быстрое развитие PostgreSQL.

При написании данного обзора автор использовал следующие источники: