martijn van oosterhout zaimplementował interesujące rozszerzenie postgresa.

są to mianowicie typy danych z przechowywanymi w danych (i obsługiwanymi) jednostkami.

przykładem użycia może być typ danych do przechowywania kwot, wraz z walutą.

innym – wartości fizyczne wraz z jednostkami – np. ‘9.81 mps2′.

fajne w tym jest to, że te dane działają logicznie. to znaczy. mając typ finansowy, i wykonując dodawanie:

select '15 USD'::currency + ‘25.1 USD'::currency;

da oczekiwany, poprawny wynik. jednocześnie system jest na tyle sprytny, że przy próbie dodawania wartości z różnymi jednostkach zgłasza błąd.

oczywiście użyteczność tego sięga poza dodawanie 🙂

ogólnie – dzięki taggedtypes można sobie zdefiniować dowolne typy danych z dowolnymi tagami.

niestety – na chwilę obecną w systemie jest kilka ograniczeń. ale – dzięki temu, że całośc jest dostępna ze żródłami można sobie prosto dopisać dowolne dodatkowe funkcje. np. do typu walutowego przydatne byłoby automatyczne przeliczanie po aktualnym kursie by móc uzyskać np. coś takiego:

SELECT ‘1 PLN'::currency + ‘1 USD'::currency;

zwracające zsumowane kwoty “po kursie dnia".

albo po prostu tworzące wartość ‘1 PLN 1 USD' która nadal będzie prawidłowo działać 🙂

możliwości jest sporo. podwaliny już są. czy coś dalej z tego wyjdzie – to już zależy od użytkowników i zastosowań jakie sobie wymyślą 🙂

http://svana.org/kleptog/pgsql/taggedtypes.html

półtora roku temu (początek stycznia 2005) firma pervasive (znana jako producent komercyjnej bazy danych do zastosowań małych i średnich) ogłosiła, że będzie:

• oferować komercyjne wsparcie do postgresa
• oferować gotowy, “zabundlowany" pakiet – postgres (z ich łatkami) plus wsparcie
• pomagać developerom w rozwijaniu kodu

tydzień temu, w otwartym liście do “postgresql community", prezes pervasiva stwierdził, że rezygnują z tego “projektu".

nie postgresa tylko wsparcia i całej otoczki.

podobno przyczynami jest to, że nie docenili ilości i jakości wsparcia jakie użytkownicy mają już teraz dostępne na internecie (listy mailingowe, kanały irc). jak dla mnie oznacza to to, że mieli za mało klientów na te usługi. może nawet wcale nie mieli?

john farr (prezes pervasiva) stwierdził, że oczywiście będą supportować aktualnych klientów, ale nowych umów zawierać już nie będą.

do tej informacji mam mieszane uczucia. z jednej strony – szkoda trochę, pervasive jest trochę znany więc udany mariaż dałby większe publicity postgresowi, z drugiej strony – nie kojarzę co takiego cudownego ludzie z pervasive'a zrobili dla postgresa. w/g farra dali kod do dtrace'a, ale on będzie użyteczny (o ile wiem) jedynie pod solarisem. a to nie jest zbyt popularny system.

z trzeciej strony – wolę by rozwijały się i zyskiwały klientów firmy stricte postgresowe – command prompt, sra, greenplum.

więc chyba ogólnie jestem raczej zadowolony z takiego obrotu zdarzeń.

poniższa lista na pewno nie jest kompletna. na pewno będą tony bugfixów, ale tu postaram się tylko wyliczyć to co moim subiektywnym zdaniem najistotniejsze. za podstawę służy nowiutka, prosto z cvs'u, kopia pliku TODO informującego co jest do zrobienia, a co już jest gotowe.

• połączenie do postgresa będzie mogło wylistować wszystkie “prepared statements". jest to szczególnie istotne/pomocne w przypadku korzystania z mechanizmów do buforowania (poolowania) połączeń
• ponownie włączona zostaje obsługa opcji full_page_writes w konfiguracji – kod obsługujący został poprawiony, błędy usunięte. opcja ta ma służyć  do przyspieszenia obsługi wal'a.
• możliwość  przeglądania i kasowania logów serwera zdalnie poprzez wykonywanie odpowiednich zapytań sql
• sporo poprawek tyczących obsługi typów danych inet i cidr
• dodana została funkcja sleep() pozwalająca symulować działanie długich zapytań do testów  bazy pod kątem wielozadaniowości
• funkcje definiowane przez użytkownika, zdefiniowane jako zwracające typy domenowe (CREATE DOMAIN) będą miały (wreszcie!) obsługę constraint'ów domen.
• limit/offset oraz  fetch/move będą teraz używały int8 – dzięki czemu będzie można wygodniej obsługiwać naprawdę duże recordsety
• truncate dorobi się opcji cascade (no i restrict) dzięki czemu będzie kasować też tablice zależne. groźne, ale przydatne.
• prepare będzie się automatycznie domyślał typów parametrów poprzez analizę zapytania
• możliwośc dodawania komentarzy do wszystkich typów obiektów (w tym ról, tablespace'ów i baz)
• operatory pracujące na zmiennych typu rekordowego, np. (a,b) < (1,2) będą działać zgodnie ze specyfikacją sql'a.
• dodany widok systemowy pokazujący zawartośc free-space-map.

wydaje się być interesujące. nie widzę tu przełomów (choć dodanie prawidłowo działających operatorów rekordowych jest na pewno istotne) na miarę toast'a czy srf'ów, ale jest to zdecydowanie kawał dobrej roboty.

dowiedziałem się właśnie, że postgres 8.2 wszedł właśnie w fazę feature freeze.

konsekwencje:

• można się spodziewać relatywnie niedługo 8.2 stable.
• nowe super feature'y na serwerach produkcyjnych 🙂

co dokładnie będzie nowego – postaram się jeszcze dziś napisać.

teoretycznie napisanie polecenia update jest bardzo proste:

update tabelka set pole = ‘xxx' where id = yy;

tylko czy to na pewno słuszny sposób?

otóż nie.

problem polega na tym, że w postgresie działa cos co nazywa się mvcc. nie wnikając w szczegóły (jak kogoś z was bardzo interesują, odsyłam do dokumentacji postgresa) – powoduje to, że każdy update to tak naprawdę delete + insert.

efekty – tabelka rośnie. rosną też indeksy na polach które nie zostały zaktualizowane!

zostałem przez ten efekt dosyć boleśnie “ugryziony" gdy okazało się, że dosyć spora tabelka (1.5 miliona rekordów, 5 gigabajtów wielkości) rośnie mi jak na drożdżach, bo bardzo często robię w niej update jednego pola. a że na tabelce jest 15 indeksów to efekt się multiplikował.

rozwiązanie? wykonywanie update'a tylko gdy naprawdę jest konieczny:

update tabelka set pole = ‘xxx' where id = yy and pole <> ‘xxx';

sprawa się nieco komplikuje gdy pole może być null'em, ale na szczęście jest (mało znany) operator “is distinct from", i możemy zapisać zamiast:

update tabelka set pole = ‘xxx' where id = yy and (pole is null or pole <> ‘xxx');

to:

update tabelka set pole = ‘xxx' where id = yy and pole is distinct from ‘xxx';

co istotne – jeśli już modyfikujemy choć jedno pole – to modyfikacje kolejnych nie mają tego złego efektu.

więc nie musimy robić:

update tabelka set pole = ‘xxx' where id = yy and pole is distinct from ‘xxx';

update tabelka set pole_2 = ‘x2' where id = yy and pole_2 is distinct from ‘x2';

itd.

wystarczy (i zdecydowanie lepiej zadziała):

update tabelka set pole = ‘xxx', pole_2 = ‘x2' where id = yy and (pole is distinct from ‘xxx' or pole_2 is distinct from ‘x2');
dodam jeszcze, że o ile vacuum świetnie sobie radzi z odzyskiwaniem miejsca po update'ach w plikach tabel, o tyle z miejscem w plikach indeksów nie jest tak słodko 🙁
inną opcją (dodatkowo pomagającą) jest:

jesli macie dużą tabelkę (kilkanaście kolumn, sporo danych) i tylko jedno/kilka pól jest często aktualizowanych, przy czym reszta danych (w szczególności indeksy) nie jest dotykana – warto się zastanowić by te kolumny wydzielić do oddzielnej tablicy i połączyć relacją 1-do-1.

od razu ostrzegam: to nie zawsze da dobry rezultat. ale może warto spojrzeć. zmniejszone pliki to zmniejszone zapotrzebowanie na pamięć do cache'a dyskowego. a więc cały system zaczyna szybciej działać.

kilka dni temu odbyło się oficjalne zawiązanie nowej grupy użytkowników postgresql'a – portland postgresql users group. na inauguracyjne spotkanie został zaproszony w charakterze mówcy david wheeler – znany głównie jako osoba zaangażowana w rozwój bricolage – opartego na postgresie systemu klasy cms.

david na temat swojego wystąpienia wybrał sobie pl/pgsql.

przygotował sporą prezentację i wystąpił. wstęp został przyjęty bardzo dobrze. a slajdy zostały udostępnione na sieci. jeśli nie pisaliście nic w tym języku, lub nie czujecie się w nim do końca pewnie – zdecydowanie warto obejrzeć.

po udanym postawieniu serwera, przychodzi kolej na to by go nadzorować. spora część ludzi używa w tym celu softu który automatycznie robi wykresy różnych parametrów. przykładem (którego używam np. ja) jest mrtg. są też inne pakiety, lepsze czy gorsze. używam i lubię mrtg.

mrtg potrafi rysować wykresy nie tylko ruchu na interfejsach, ale praktycznie dowolnych danych podawanych w postaci liczbowej.

dzięki temu używam go do rysowania wykresów:

• loadu systemowego
• zużycia pamięci
• zużycia procesorów
• wolnego miejsca na dyskach
• ruchu na interfejsach sieciowych
• ruchu na swapie (in/out)

to monitoruję na każdym serwerze – niezależnie czy to webserwer, serwer aplikacyjny z jbossem, webproxy, firewall czy serwer bazodanowy.

ale na serwerach bazodanowych przydają się też inne parametry.

zanim przejdę do ich omówienia krótki wtręt.

mrtg potrafi pobierać dane poprzez uruchamianie programów które mu dane zwracają, lub poprzez odpytywanie zdalnego serwera snmp. wybrałem to drugie rozwiązanie, bo daje mi trochę więcej możliwości – np. mogę wykresy rysować na zupelnie innej maszynie niż ta której wykresy dotyczą.

do każdej znanej mi implementacji snmp jest możliwość podpięcia zewnętrznych skryptów/programów pod tzw. mib'y. dzięki temu mogę dowolnie rozszerzać funkcjonalność snmp i dodawać monitorowanie parametrów o których twórcy snmpd nie mieli pojęcia 🙂

pierwszym niestandardowym parametrem który monitoruję na serwerach bazodanowych jest ilość operacji i/o w podsystemie dyskowym.

postgresql jest mocno czuły na obciążenie dysków i tzw. iowaity powodują, że maszyna zachowuje się jakby ktoś jej podciął skrzydła. procesor jest wolny, wszystko działa ok, ale postgres się wlecze.

w używanym przeze mnie net-snmpd, odpowiednie wartości są dostępne pod mib'ami: ssIORawSent.0 i ssIORawReceived.0.

odpowiedni kawałek configu mrtg:

Target[db_sys_iorawsent]: ssIORawSent.0&ssIORawSent.0:public@db
Options[db_sys_iorawsent]: growright
MaxBytes[db_sys_iorawsent]: 100000000
Title[db_sys_iorawsent]: IORawSent at db
PageTop[db_sys_iorawsent]: IORawSent at db

(można umieścić oba wykresy na jednym obrazku, ale z przyczyn pozamerytorycznych wolę mieć każdy oddzielnie).

następnymi (i ostatnimi ogólno systemowymi) parametrami jakie monitoruję jest ilość context-switchy i przerwań w systemie.

dostępne jest to u mnie pod mibami: ssRawContexts.0 i ssRawInterrupts.0

i teraz przechodzimy do części najzabawniejszych.

co monitorować w samym postgresie.

przede wszystkim – jak? przygotowałem sobie prosty program który wykonuje jedno zadane polecenie w bazie danych i zwraca wynik na stdout. ten skrypt podłączam do snmp wykorzystując funkcję “exec" z snmpd.conf.

i lecimy z zapytaniami:

1. select pg_database_size(‘nazwa_bazy_której_wielkość_chcesz_monitorować');
   zwraca wielkość bazy w bajtach
2. select cast(extract(epoch from now() – query_start) * 1000 as int8) from pg_stat_activity where current_query !~ ‘stats_command_string w postgresql.conf
3. select pg_relation_size(‘nazwa_relacji');
   zwraca wielkość w bajtach dowolnej relacji – czyli tabeli czy indeksu. warto w ten sposób monitorować tabele czy indeksy które mają tendencje do puchnięcia (np. jakieś tabele z kolejkami zadań do wykonania).
4. select sum(xact_commit) + sum(xact_rollback) from pg_stat_database;
   zapytanie to pokazuje ile transakcji (od ostatniego restartu) postgres wykonał (niezależnie czy były one zatwierdzone czy wycofane).
   zbierając tę ilośc co jakiś czas można prosto policzyć ile transakcji na sekundę postgres robi. można też zmodyfikować to zapytanie tak aby liczyło nie transakcje w ogóle przetworzone przez postgresa tylko w konkretnej bazie – modyfikacje zapytania pozostawiam czytelnikom, jest trywialna 🙂

jeśli używacie replikacji, a do replikacji slony'ego, warto monitorować opóźnienie replikacyjne. opóźnienie to wyraża się w dwóch wartościach:

• lag_events
• lag_time

lag_events jest to ilość zdarzeń modyfikujących bazę które jeszcze nie zostały przesłane na bazy podrzędne. lag_time jest to opóźnienie replikacji wyrażone jako czas.

wyciągnąć obie wartości można tak:

SELECT st_lag_num_events, st_lag_time FROM _slony.sl_status

przy czym aby móc to rysować lepiej jest przeliczyć lag_time na sekundy:

SELECT st_lag_num_events, CAST(EXTRACT(epoch FROM st_lag_time) * 1000 AS int8) FROM _slony.sl_status

zwrócić należy uwagę, iż jeśli lag_events jest równy 0, to lag_time jest nieistotny.
na koniec coś na zewnątrz sql'a.

w postgresql.conf jest taka opcja: log_min_duration_statement.

pozwala ona na logowanie długich zapytań. tu uwaga – ta opcja jest zupełnie niezależna od log_statement czy log_duration!

wartość opcji log_min_duration_statement oznacza liczbę milisekund jaką zapytanie się wykonywało by zostało uznane za zbyt długie, i zalogowane. ja osobiście wpisuję tam wartość 1000 – co powoduje, że każde zapytanie trwające powyżej 1 sekundy zostanie zapisane w logach. np. tak:

[2006-07-14 00:00:04 CEST] [25989] LOG: duration: 1133.235 ms statement: SELECT id, file_extension FROM flickr_images WHERE id > ‘0' AND size_x_orig = 0 and status >= 0 ORDER BY id ASC

zwracam tylko uwagę na fakt iż to, że zapytanie się długo wykonuje niekoniecznie jest problemem zapytania. najczęstszą sytuacją jest to, że pojawia się zapytanie które wykonuje się dosyć długo, ale poza tym przyblokowuje ono zupełnie inne zapytania – które też nagle zaczynają się długo wykonywać.

tak więc nie należy patrzeć na listę “długich" zapytań jako listę rzeczy do poprawienia, tylko jako na wsad do analizy statystycznej jakie zapytania pojawiają się najczęściej. i dlaczego.

to zasadniczo kończy temat. monitorować można sporo więcej – choćby ilość procesów postgresa, czy ilości odczytów via seq-scan czy index-scan. natomiast wydaje mi się, że te parametry mogą być istotne “punktowo", a niekoniecznie muszą być od razu rysowane.

zapewne każdy kto choć raz robił coś ciut większego w bazach danych zetknął się z problemem przechowywania zmian w tabelkach.

ci co nie mają triggerów, muszą używać kodu po stronie aplikacji klienckiej. co ma swoje wady.

z drugiej strony – w postgresie triggery są. i działają 🙂 więc można do roboty zaprząc postgresa.

załóżmy, że mamy bardzo prostą tabelkę z danymi:

CREATE TABLE objects (
id BIGSERIAL,
o_type TEXT NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (id)
);

chcemy zapisywać sobie modyfikacje. robimy więc tabelkę na zapis historii zmian:

CREATE TABLE history_objects (
id BIGSERIAL,
modified_on TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now(),
modification_type TEXT NOT NULL DEFAULT '',
modified_id INT8,
modified_o_type TEXT,
PRIMARY KEY (id)
);

rekordy w history_object zawierają:

• modified_on – kiedy dana modyfikacja miała miejsce
• modification_type – typ modyfikacji – insert, update czy delete.
• modified_id – id zmodyfikowanego rekordu
• modified_o_type – o_type w tym rekordzie

proste i miłe. tworzymy więc dwa triggery:

CREATE OR REPLACE FUNCTION trg_objects_ui() RETURNS TRIGGER AS
$BODY$
DECLARE
BEGIN
INSERT INTO history_objects (modified_id, modified_o_type, modification_type) VALUES (NEW.id, NEW.o_type, TG_OP);
RETURN NEW;
END;
$BODY$
LANGUAGE 'plpgsql';
CREATE TRIGGER trg_objects_ui AFTER INSERT OR UPDATE ON objects FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE trg_objects_ui();
 
CREATE OR REPLACE FUNCTION trg_objects_d() RETURNS TRIGGER AS
$BODY$
DECLARE
BEGIN
INSERT INTO history_objects (modified_id, modified_o_type, modification_type) VALUES (OLD.id, OLD.o_type, TG_OP);
RETURN NEW;
END;
$BODY$
LANGUAGE 'plpgsql';
CREATE TRIGGER trg_objects_d AFTER DELETE ON objects FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE trg_objects_d();i testujemy:

testujemy:

> SELECT * FROM objects;
id | o_type
----+--------
(0 ROWS)
 
> SELECT * FROM history_objects;
id | modified_on | modification_type | modified_id | modified_o_type
----+-------------+-------------------+-------------+-----------------
(0 ROWS)
 
> INSERT INTO objects (o_type) VALUES ('bleble');
INSERT 0 1
 
> INSERT INTO objects (o_type) VALUES ('bleble2');
INSERT 0 1
 
> UPDATE objects SET o_type = 'xxx' WHERE o_type = 'bleble';
UPDATE 1
 
> DELETE FROM objects WHERE o_type = 'bleble2';
DELETE 1
 
> SELECT * FROM objects;
id | o_type
----+--------
1 | xxx
(1 ROW)
 
> SELECT * FROM history_objects;
id |        modified_on         | modification_type | modified_id | modified_o_type
----+----------------------------+-------------------+-------------+-----------------
1 | 2006-07-15 12:14:56.138695 | INSERT            |           1 | bleble
2 | 2006-07-15 12:14:56.138695 | INSERT            |           2 | bleble2
3 | 2006-07-15 12:14:56.138695 | UPDATE            |           1 | xxx
4 | 2006-07-15 12:14:56.138695 | DELETE            |           2 | bleble2
(4 ROWS)

działa ślicznie.

ale jest jedno ale.

czasem chcielibyśmy logować więcej informacji. w projekcie nad którym pracują koledzy w firmy chcieli logować nazwę akcji webowej (coś jakby url) i nazwę użytkownika które spowodowały taką modyfikację.

tu pojawiają się schody – baza danych nie zna urla. baza danych nie zna nazwy użytkownika który się zalogował na www – wie tylko jaki user jest zalogowany do bazy danych, ale to jest zazwyczaj zawsze jeden i ten sam user – niezależnie od tego na kogo się użytkownik loguje via www.

hmm. trzeba więc logować z poziomu aplikacji, a nie bazy.

no tak, ale jeśli user w jednej akcji powoduje modyfikacje wielu rekordów czy wielu tabel – sprawa zaczyna się komplikować.

na szczęście jest rozwiązanie.

wystarczy założyć dodatkową tabelkę do której będziemy dodawać nowy rekord przy rozpoczynaniu procedury obsługi każdego requestu, i będziemy tam wpisywać url'a i nazwę usera. a potem tylko baza musi umieć z tego skorzystać.

aby baza mogła powiązać dane z tej nowej tabelki (nazwijmy ją sobie “actions"), musi być w stanie jakoś powiązać późniejsze insert'y, update'y i delete'y z wpisami w actions. najlepiej to zrobić używając pidu (numer identyfikacyjny procesu) backendu postgresa.

w postgresie jest funkcja która zwraca ten pid:

SELECT pg_backend_pid();

dodajmy więc tabelkę actions, od razu z indeksem na to po czym będziemy szukać:

CREATE TABLE actions (
id BIGSERIAL,
backend_pid INT4 NOT NULL DEFAULT pg_backend_pid(),
action_on TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now(),
action_url TEXT,
action_user TEXT,
PRIMARY KEY (id)
);
CREATE INDEX ui_actions_bpao ON actions (backend_pid, action_on);

tabelkę history_objects modyfikujemy tak aby zawierała pola na urla i username (zamiast tego można dodać action_id, ale dodanie całych pól daje nam dodatkowe możliwości):

CREATE TABLE history_objects (
id BIGSERIAL,
modified_on TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now(),
modification_type TEXT NOT NULL DEFAULT '',
modification_url TEXT,
modification_user TEXT,
modified_id INT8,
modified_o_type TEXT,
PRIMARY KEY (id)
);

pozostało zmodyfikować triggery:

CREATE OR REPLACE FUNCTION trg_objects_ui() RETURNS TRIGGER AS
$BODY$
DECLARE
temprec actions%ROWTYPE;
BEGIN
SELECT * INTO temprec FROM actions WHERE backend_pid = pg_backend_pid() ORDER BY backend_pid DESC, action_on DESC LIMIT 1;
IF NOT FOUND THEN
temprec.action_url := 'unknown url. direct database access?';
temprec.action_user := 'database user: ' || CURRENT_USER;
END IF;
INSERT INTO history_objects (modified_id, modified_o_type, modification_type, modification_url, modification_user) VALUES (NEW.id, NEW.o_type, TG_OP, temprec.action_url, temprec.action_user);
RETURN NEW;
END;
$BODY$
LANGUAGE 'plpgsql';
CREATE TRIGGER trg_objects_ui AFTER INSERT OR UPDATE ON objects FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE trg_objects_ui();
 
CREATE OR REPLACE FUNCTION trg_objects_d() RETURNS TRIGGER AS
$BODY$
DECLARE
temprec actions%ROWTYPE;
BEGIN
SELECT * INTO temprec FROM actions WHERE backend_pid = pg_backend_pid() ORDER BY backend_pid DESC, action_on DESC LIMIT 1;
IF NOT FOUND THEN
temprec.action_url := 'unknown url. direct database access?';
temprec.action_user := 'database user: ' || CURRENT_USER;
END IF;
INSERT INTO history_objects (modified_id, modified_o_type, modification_type, modification_url, modification_user) VALUES (OLD.id, OLD.o_type, TG_OP, temprec.action_url, temprec.action_user);
RETURN NEW;
END;
$BODY$
LANGUAGE 'plpgsql';
CREATE TRIGGER trg_objects_d AFTER DELETE ON objects FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE trg_objects_d();

no to pora na test. najpierw zobaczymy jak to działa gdy nie zapiszemy nic do actions:

> SELECT * FROM objects;
id | o_type
----+--------
(0 ROWS)
 
> SELECT * FROM history_objects;
id | modified_on | modification_type | modification_url | modification_user | modified_id | modified_o_type
----+-------------+-------------------+------------------+-------------------+-------------+-----------------
(0 ROWS)
 
> SELECT * FROM actions;
id | backend_pid | action_on | action_url | action_user
----+-------------+-----------+------------+-------------
(0 ROWS)
 
> INSERT INTO objects (o_type) VALUES ('bleble');
INSERT 0 1
 
> INSERT INTO objects (o_type) VALUES ('bleble2');
INSERT 0 1
 
> UPDATE objects SET o_type = 'xxx' WHERE o_type = 'bleble';
UPDATE 1
 
> DELETE FROM objects WHERE o_type = 'bleble2';
DELETE 1
 
> SELECT * FROM objects;
id | o_type
----+--------
1 | xxx
(1 ROW)
 
> SELECT * FROM history_objects;
id |        modified_on         | modification_type |           modification_url           |   modification_user   | modified_id | modified_o_type
----+----------------------------+-------------------+--------------------------------------+-----------------------+-------------+-----------------
1 | 2006-07-15 12:58:54.16915  | INSERT            | UNKNOWN url. direct DATABASE access? | DATABASE USER: depesz |           1 | bleble
2 | 2006-07-15 12:58:58.46624  | INSERT            | UNKNOWN url. direct DATABASE access? | DATABASE USER: depesz |           2 | bleble2
3 | 2006-07-15 12:59:04.454578 | UPDATE            | UNKNOWN url. direct DATABASE access? | DATABASE USER: depesz |           1 | xxx
4 | 2006-07-15 12:59:09.519242 | DELETE            | UNKNOWN url. direct DATABASE access? | DATABASE USER: depesz |           2 | bleble2
(4 ROWS)

działa ładnie. to teraz zapiszmy coś do actions i powtórzmy test:

> INSERT INTO actions (action_url, action_user) VALUES ('/jakis_url.html', 'admin');
INSERT 0 1
 
> INSERT INTO objects (o_type) VALUES ('A:bleble');
INSERT 0 1
 
> INSERT INTO objects (o_type) VALUES ('A:bleble2');
INSERT 0 1
 
> UPDATE objects SET o_type = 'A:xxx' WHERE o_type = 'A:bleble';
UPDATE 1
 
> DELETE FROM objects WHERE o_type = 'A:bleble2';
DELETE 1
 
> SELECT * FROM objects;
id | o_type
----+--------
1 | xxx
3 | A:xxx
(2 ROWS)
 
> SELECT * FROM history_objects;
id |        modified_on         | modification_type |           modification_url           |   modification_user   | modified_id | modified_o_type
----+----------------------------+-------------------+--------------------------------------+-----------------------+-------------+-----------------
1 | 2006-07-15 12:58:54.16915  | INSERT            | UNKNOWN url. direct DATABASE access? | DATABASE USER: depesz |           1 | bleble
2 | 2006-07-15 12:58:58.46624  | INSERT            | UNKNOWN url. direct DATABASE access? | DATABASE USER: depesz |           2 | bleble2
3 | 2006-07-15 12:59:04.454578 | UPDATE            | UNKNOWN url. direct DATABASE access? | DATABASE USER: depesz |           1 | xxx
4 | 2006-07-15 12:59:09.519242 | DELETE            | UNKNOWN url. direct DATABASE access? | DATABASE USER: depesz |           2 | bleble2
5 | 2006-07-15 13:00:15.098039 | INSERT            | /jakis_url.html                      | admin                 |           3 | A:bleble
6 | 2006-07-15 13:00:18.315004 | INSERT            | /jakis_url.html                      | admin                 |           4 | A:bleble2
7 | 2006-07-15 13:00:21.304025 | UPDATE            | /jakis_url.html                      | admin                 |           3 | A:xxx
8 | 2006-07-15 13:00:24.483061 | DELETE            | /jakis_url.html                      | admin                 |           4 | A:bleble2
(8 ROWS)

działa. i to całkiem ładnie. oczywiście mechanizm można dalej rozszerzać. dodawać nowe pola (ip, browser) czy z części rezygnować.

jakiś czas temu pisałem jak poradzić sobie z przechowywaniem zmiennej listy cech obiektów w bazach relacyjnych.

okazuje się, że nie tylko ja zetknąłem się z tym problemem (szokujące, czyż nie?).

dwóch, znanych w świecie postgresowym ludzi – teodor sigaev i oleg bartunov – zajęli się tym problemem.

jeśli ich nie kojarzycie – to są ludzie którzy stworzyli i rozwinęli tsearcha. zajmują się  optymalizacjami indeksów typu gist, wymyślili własny typ indeksów (gin) i ogólnie siedzą w źródłach postgresa chyba 24 godziny na dobę. ich prace są częściowo sponsorowane przez rosyjską (aha, obaj są z rosji) agencję do wspierania badań (taki ichniejszy komitet badań naukowych).

problemem cech się zajęli, pogłówkowali i zrobili. nowy typ danych do postgresa – hstore.

co potrafi?

w jednym polu może przechowywać dowolnie wiele par klucz/wartość. wyszukiwać rekordów mających określone pola w sposób który korzysta z indeksów.

operować na tych danych i ogólnie – dać programiście wreszcie dobre rozwiązanie tego problemu.

jak się tego używa? trywialnie. nie chcę tutaj kopiować dokumentacji, odsyłam was do przykładów. warto się zainteresować, bo soft działa ładnie, skutecznie i szybko.