Vous trouverez en ligne les différentes versions complètes de ce document. La version imprimée ne contient pas les travaux pratiques. Ils sont présents dans la version numérique (PDF ou HTML).

Vous n’avez pas le droit d’utiliser cette création à des fins commerciales.

Si vous modifiez, transformez ou adaptez cette création, vous n’avez le droit de distribuer la création qui en résulte que sous un contrat identique à celui-ci.

Vous devez citer le nom de l’auteur original de la manière indiquée par l’auteur de l’œuvre ou le titulaire des droits qui vous confère cette autorisation (mais pas d’une manière qui suggérerait qu’ils vous soutiennent ou approuvent votre utilisation de l’œuvre). À chaque réutilisation ou distribution de cette création, vous devez faire apparaître clairement au public les conditions contractuelles de sa mise à disposition. La meilleure manière de les indiquer est un lien vers cette page web. Chacune de ces conditions peut être levée si vous obtenez l’autorisation du titulaire des droits sur cette œuvre. Rien dans ce contrat ne diminue ou ne restreint le droit moral de l’auteur ou des auteurs.

Le texte complet de la licence est disponible sur http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/fr/legalcode

Cela inclut les diapositives, les manuels eux-mêmes et les travaux pratiques. Cette formation peut également contenir quelques images et schémas dont la redistribution est soumise à des licences différentes qui sont alors précisées.

Sur les versions précédentes susceptibles d’être encore rencontrées en production, seuls quelques points très importants sont évoqués, en plus éventuellement de quelques éléments historiques.

Sauf précision contraire, le système d’exploitation utilisé est Linux.

Pour qu’une optimisation soit réussie, il faut absolument tenir compte de tous les éléments ayant une responsabilité dans les performances. Cela commence avec le matériel. Il ne sert à rien d’améliorer la configuration du serveur PostgreSQL ou les requêtes si, physiquement, le serveur ne peut tenir la charge, que cela soit la cause des processeurs, de la mémoire, du disque ou du réseau. Le matériel est donc un point important à vérifier dans chaque tentative d’optimisation. De même, le système d’exploitation est pour beaucoup dans les performances de PostgreSQL : son choix et sa configuration ne doivent pas être laissés au hasard. La configuration du moteur a aussi son importance et cette partie permettra de faire la liste des paramètres importants dans le seul cadre des performances. Même l’organisation des fichiers dans les partitions des systèmes disques a un intérêt.

L’optimisation (aussi appelée tuning) doit donc être réalisée sur tous ces éléments à la fois pour être optimale !

Il est très difficile d’optimiser un serveur de bases de données sans savoir comment ce dernier va être utilisé. Par exemple, le nombre de requêtes à exécuter simultanément et leur complexité est un excellent indicateur pour mieux apprécier le nombre de cœurs à placer sur un serveur. Il est donc important de connaître la façon dont les applications travaillent avec les bases. Cela permet de mieux comprendre si le matériel est adéquat, s’il faut changer telle ou telle configuration, etc. Cela permet aussi de mieux configurer son système de supervision.

Après avoir installé le serveur et l’avoir optimisé du mieux possible, la configuration optimale réalisée à ce moment ne sera bonne que pendant un certain temps. Si le service gagne en popularité, le nombre d’utilisateurs peut augmenter. La base va de toute façon grossir. Autrement dit, les conditions initiales vont changer. Un serveur optimisé pour 10 utilisateurs en concurrence ne le sera plus pour 50 utilisateurs en concurrence. La configuration d’une base de 10 Go n’est pas la même que celle d’une base de 1 To.

Cette évolution doit donc être surveillée à travers un système de supervision et métrologie approprié et compris. Lorsqu’un utilisateur se plaint d’une impression de lenteur sur le système, ces informations collectées rendent souvent la tâche d’inspection plus rapide. Ainsi, l’identification du ou des paramètres à modifier, ou plus généralement des actions à réaliser pour corriger le problème, est plus aisée et repose sur une vision fiable et réelle de l’activité de l’instance.

Le plus important est donc de bien comprendre qu’un SGBD ne s’optimise pas qu’une seule fois, mais que ce travail d’optimisation sera à faire plusieurs fois au fur et à mesure de la vie du serveur.

À une échelle beaucoup plus petite, un travail d’optimisation sur une requête peut forcer à changer la configuration d’un paramètre. Cette modification peut faire gagner énormément sur cette requête… mais faire perdre encore plus sur les autres. Là aussi, tout travail d’optimisation doit être fait prudemment et ses effets surveillés sur une période représentative pour s’assurer que cette amélioration ne s’accompagne pas de quelques gros inconvénients.

PostgreSQL est un système qui se base fortement sur le matériel et le système d’exploitation. Il est donc important que ces deux composants soient bien choisis et bien configurés pour que PostgreSQL fonctionne de façon optimale pour les performances.

Au niveau du matériel, les composants essentiels sont :

• les processeurs (CPU) ;
• la mémoire (RAM) ;
• les disques ;
• le système disque (carte RAID, baie SAN, etc.).

PostgreSQL est un système multi-processus. Chaque connexion d’un client est gérée par un processus, responsable de l’exécution des requêtes et du renvoi des données au client.

Ces processus ne sont pas multi-threadés. Par conséquent, chaque requête exécutée est généralement traitée par un seul processus, sur un cœur de processeur. Mais dans certains cas, d’autres processus peuvent intervenir sur la même requête pour utiliser d’autres cœurs. Lorsque la requête est en lecture seule (et dans quelques rares cas en écriture) et que la parallélisation est activée, ce processus peut être aidé le temps de l’exécution de certains nœuds par un ou plusieurs processus appelés workers. Les détails figurent plus loin.

Parallélisation mise à part, plus vous voulez pouvoir exécuter de requêtes en simultané, plus vous devez avoir de processeurs (ou plus exactement de cœurs). On considère habituellement qu’un cœur peut traiter de 1 à 20 requêtes simultanément. Cela dépend notamment beaucoup des requêtes, de leur complexité, de la quantité de données manipulée et retournée, etc. Il est donc essentiel de connaître le nombre de requêtes traitées simultanément pour le nombre d’utilisateurs connectés.

S’il s’agit d’une instance pour une application web, il y a de fortes chances que le nombre de requêtes (simples) en parallèle soit assez élevé. Dans ce contexte, il faut prévoir un grand nombre de cœurs ou de processeurs. Par contre, sur un entrepôt de données, il y a généralement peu d’utilisateurs, mais des requêtes complexes et gourmandes en ressources, sur de gros jeux de données, mais ces requêtes sont, à priori, facilement parallélisables. Il est alors possible d’opter pour des processeurs avec une fréquence plus élevée (qui ont souvent moins de cœurs), mais plus le système aura de cœurs, plus sa capacité à pouvoir paralléliser les requêtes qui s’y prêtent sera élevé. Ainsi, la fréquence (et donc la puissance) des processeurs est un point important à considérer. Il peut faire la différence pour des requêtes complexes : temps de planification réduit, calculs plus rapides donc plus de requêtes exécutées sur une période de temps donnée.

Généralement, un système utilisé pour des calculs (financiers, scientifiques, géographiques) a intérêt à avoir des processeurs à fréquence élevée.

Le cache processeur est une mémoire généralement petite, mais excessivement rapide et située au plus près du processeur. Il en existe plusieurs niveaux. Tous les processeurs ont un cache de niveau L2, certains ont même un cache de niveau L3. Plus cette mémoire est importante, plus le processeur peut conserver de données utiles et éviter des allers-retours en mémoire RAM coûteux en temps. Le gain en performance pouvant être important, le mieux est de privilégier les processeurs avec beaucoup de cache.

Le choix processeur se fait donc suivant le type d’utilisation du serveur :

• une majorité de petites requêtes en très grande quantité : privilégier le nombre de cœurs ;
• une majorité de grosses requêtes en très petite quantité : privilégier la fréquence du processeur.

Dans tous les cas, choisissez la version des processeurs avec le plus de mémoire cache embarquée.

La question 32 bits/64 bits ne se pose plus : il n’existe pratiquement plus que du 64 bits. De plus, les processeurs 64 bits sont naturellement plus performants pour traiter des données sur 8 octets (bigint, double precision, numeric, timestamps, etc.) qui tiennent dans un registre mémoire.

Il existe une autre question qui ne se pose plus tellement : vaut-il mieux Intel ou AMD ? cela a très peu d’importance. AMD a une grande maîtrise des systèmes multi-cœurs, et Intel est souvent puissant et optimisé sur les échanges avec la mémoire. Cela pourrait être des raisons de les sélectionner, mais la différence devient de plus en plus négligeable de nos jours.

Toute opération sur les données doit se faire en mémoire. Il est donc nécessaire qu’une bonne partie de la base tienne en mémoire, ou tout du moins la partie active. La partie passive est rarement présente en mémoire, car généralement composée de données historiques qui sont peu ou pas lues et jamais modifiées.

Un cache disque permet de limiter les accès en lecture et écriture vers les disques. L’optimisation des accès aux disques est ainsi intimement liée à la quantité de mémoire physique disponible. Par conséquent, plus il y a de mémoire, mieux c’est. Cela permet de donner un cache disque plus important à PostgreSQL, tout en laissant de la place en mémoire aux sessions pour traiter les données (faire des calculs de hachage par exemple).

Il est à noter que, même avec l’apparition des disques SSD, l’accès à une donnée en mémoire est bien plus rapide qu’une donnée sur disque. Nous aborderons ce point dans le chapitre consacré aux disques.

Les chiffres ci-dessus ne sont que des ordres de grandeurs : la technologie évolue constamment.

Il existe actuellement quatre types de modèles de disques :

• disques magnétiques SATA, dont la principale qualité est d’être peu cher ;
• disques magnétiques SAS : rapides, fiables, mais chers ;
• disques SSD : très rapides en temps d’accès, chers, mais aux prix en baisse ;
• NVMe : très rapide, très cher, nécessite une interface spécialisée.

Les temps d’accès sont très importants pour un SGBD. Effectivement, ces derniers conditionnent les performances des accès aléatoires, utilisés lors des parcours d’index. Le débit en lecture, lui, influe sur la rapidité de parcours des tables de façon séquentielle (bloc par bloc, de proche en proche).

Il est immédiatement visible que la mémoire est toujours imbattable, y compris face aux disques SSD avec un facteur 10 000 en performance de temps d’accès entre les deux ! À l’autre bout de l’échelle se trouvent les disques magnétiques avec interface SATA. Leur faible performance en temps d’accès ne doit pas pour autant les disqualifier : leur prix est imbattable et il est souvent préférable de prendre un grand nombre de disques pour avoir de bonnes performances. Cependant, la fiabilité des disques SATA impose de les considérer comme des consommables et de toujours avoir des disques de secours prêts à remplacer une défaillance.

Il est souvent préconisé de se tourner vers des disques SAS (Serial Attached SCSI). Leurs temps d’accès et leur fiabilité ont fait de cette technologie un choix de prédilection dans le domaine des SGBD. Mais si le budget ne le permet pas, des disques SATA en plus grand nombre permettent d’en gommer les défauts.

Dans tous les cas, le nombre de disques est un critère important, car il permet de créer des groupes RAID efficaces ou de placer les fichiers de PostgreSQL à des endroits différents suivant leur utilisation. Par exemple les journaux de transactions sur un système disque, les tables sur un autre et les index sur un dernier.

Le gros intérêt des disques SSD (et encore plus NVMe) est un temps d’accès très rapide. Ils se démarquent des disques magnétiques (SAS comme SATA) par une durée d’accès à une page aléatoire aussi rapide que celle à une donnée contiguë (ou séquentielle). C’est parfait pour accéder à des index.

Il y a quelques années, leur durée de vie était courte par rapport aux disques magnétiques dus essentiellement à la notion de TBW (Terabytes written), soit la quantité pouvant être écrite sur le SSD au cours de sa vie, puisque chaque zone mémoire du disque a un nombre maximal de cycles d’écriture ou d’effacement.

De nos jours, ce n’est plus tellement le cas grâce à des algorithmes d’écriture complexes permettant d’atteindre des durées de vie équivalentes, voire plus importantes, que celles des disques magnétiques. Néanmoins, ces mêmes algorithmes mettent en péril la durabilité des données en cas d’interruption brutale.

Tous les disques ne se valent pas, il y a des gammes pour « grand public » et des gammes « entreprise ». Choisissez toujours des disques de la gamme entreprise qui ont une meilleure durabilité et fournissent des fonctionnalités bien supérieures aux disques non professionnels.

Sur le marché du SSD, il existe plusieurs technologies (eMLC, iSLC, QLC…), certains auront de meilleures performances en lecture, d’autres en écriture, d’autre encore une meilleure durée de vie en écriture. Il est donc important de bien lire la documentation technique des disques avant leur achat.

Certains disques SSD haut de gamme ont une interface en SAS 12 Gbit/s, permettant d’atteindre des débits en lecture très élevés (de l’ordre de 1,5 Go/s) mais leur prix limite leur utilisation (de l’ordre de 10 000 € pour un disque de 3,8 To, fin 2020). À titre de comparaison, l’interface SATA troisième génération a un débit théorique de 6 Gbits/s, soit environ 750 Mo/s. Ce qui est donc deux fois moins rapide, même avec un SSD.

Il existe aussi des supports de stockage moins courants, encore onéreux, mais extrêmement rapides : ce sont les cartes basées sur la technologie NVMe (comme par exemple ceux commercialisés par Fusion-IO). Il s’agit de stockage en mémoire Flash sur support PCIe pouvant aller au-delà de 6 To en volume de stockage, avec des temps d’accès et des débits bien supérieurs aux SSD. On évoque des temps d’accès environ dix fois inférieurs et des débits presque dix fois supérieur à ce que l’on peut avoir sur une interface SATA standard. Leur utilisation reste cependant encore limitée en raison du coût de cette technologie.

Les disques bas de gamme mais rapides peuvent néanmoins servir à stocker des données volatiles, comme les fichiers temporaires pour le tri et le hachage, ainsi que les tables et index temporaires.

Il est possible de configurer le système d’exploitation pour optimiser l’utilisation des SSD. Par exemple sous Linux, les deux optimisations courantes dans le noyau sont :

# echo noop > /sys/block/<device>/queue/scheduler
# echo 0 > /sys/block/<device>/queue/rotational

Il existe différents niveaux de RAID. Le plus connu est le RAID 5, qui autorise de perdre un des disques sans interrompre le service, au prix d’une perte de capacité plus faible que le RAID 1 (disques redondants en miroir). Cependant, le RAID 5 est plutôt déconseillé pour les bases de données (PostgreSQL comme les autres) en raison de mauvaises performances en écriture, en temps normal et encore plus lors de la reconstruction d’un disque.

Pour les performances en écriture, il est généralement préférable de se baser sur du RAID 10, soit deux grappes de disques en RAID 1 (en miroir) agrégés dans un RAID 0 : c’est tout aussi intéressant en termes de fiabilité, mais avec de bien meilleures performances en lecture et écriture. En contrepartie, à volumétrie égale, il nécessite plus de disques et est donc beaucoup plus cher que le RAID 5. Pour réduire le budget, il peut être envisageable de choisir des disques SATA en RAID 10. Cela dit, un RAID 5 peut très bien fonctionner pour votre application. Le plus important est d’obtenir un RAID fiable avec de nombreux disques, surtout s’ils sont magnétiques.

Lors du choix du RAID, il est impératif de suivre les recommandations du constructeur par rapport à la compatibilité de la taille des disques et aux performances des différents modes de RAID. En effet, certains constructeurs déconseillent tel ou tel niveau de RAID par rapport à la capacité des disques ; par exemple, suivant l’algorithme implémenté, certains constructeurs conseilleront un RAID 6 plutôt qu’un RAID 5 si la capacité du disque dépasse une certaine taille. Ceci est justifié par exemple par une reconstruction plus rapide.

Lors de l’utilisation d’un RAID, il est important de prévoir un disque de hot spare. Il permet au système de reconstruire le RAID automatiquement et sans intervention humaine. Cela réduit la période pendant laquelle la grappe RAID est dans un mode dégradé.

Il est à noter que le système et les journaux de transactions n’ont pas besoin de RAID 10. Il y a peu de lectures, ils peuvent se satisfaire d’un simple RAID 1.

Le RAID 0 (simple addition de disques pour maximiser l’espace, sans aucune redondance) est évidemment à proscrire.

Les cartes RAID ne sont pas toutes aussi performantes et fiables. Les cartes intégrées aux cartes mères sont généralement de très mauvaise qualité. Il ne faut jamais transiger sur la qualité de la carte RAID.

La majorité des cartes RAID offre maintenant un système de cache de données en mémoire. Ce cache peut être simplement en lecture ou en lecture/écriture. En lecture, il faut évidemment toujours l’activer.

Par contre, la carte RAID doit posséder une batterie (ou équivalent) pour utiliser le cache en écriture : les données du cache ne doivent pas disparaître en cas de coupure de courant. Ceci est obligatoire pour des raisons de fiabilité du service. La majorité des cartes RAID permettent de superviser l’état de la batterie et désactivent le cache en écriture par mesure de sécurité si la batterie est défaillante.

Pensez donc à toujours superviser l’état de vos contrôleurs RAID et de vos disques.

Le RAID soft, intégré à l’OS, qui gère directement les disques, a l’avantage d’un coût nul. Il est cependant déconseillé sur un serveur de production : les performances peuvent souffrir du partage du CPU avec les applications, surtout en RAID 5 ; une reconstruction d’un disque passe par le CPU et ralentit énormément la machine ; et surtout la fiabilité est impactée par l’impossibilité de rajouter une batterie.

Les SAN sont très appréciés en entreprise. Ils permettent de fournir le stockage pour plusieurs machines de manière fiable. Bien configurés, ils permettent d’atteindre de bonnes performances. Il est cependant important de comprendre les problèmes qu’ils peuvent poser.

Certains SAN ne permettent pas de sélectionner les disques placés dans un volume logique. Ils peuvent placer différentes partitions du même disque dans plusieurs volumes logiques. C’est un problème quand il devient impossible de dire si deux volumes logiques utilisent les mêmes disques. En effet, PostgreSQL permet de répartir des objets (tables ou index) sur plusieurs tablespaces différents. Cela n’a un intérêt en termes de performances que s’il s’agit bien de disques physiquement différents.

De même, certaines grappes de disques (eg. RAID GROUP) accueillent trop de volumes logiques pour de multiples serveurs (virtualisés ou non). Les performances des différents volumes dépendent alors directement de l’activité des autres serveurs connectés aux mêmes grappes.

Les SAN utilisent des systèmes de cache. L’avertissement concernant les cartes RAID et leur batterie vaut aussi pour les SAN qui proposent un cache en écriture.

Ces différentes considérations et problématiques (et beaucoup d’autres) font de la gestion de baies SAN un métier à part entière. Il faut y consacrer du temps de mise en œuvre, de configuration et de supervision important. En contrepartie de cette complexité et de leurs coûts, les SAN apportent beaucoup en fonctionnalités (snapshots, réplication, virtualisation…), en performances et en souplesse.

Dans un registre moins coûteux, la tentation est grande d’utiliser un simple NAS, avec par exemple un accès NFS aux partitions. Il faut l’éviter, pour des raisons de performance et de fiabilité. Utilisez plutôt iSCSI, peu performant, mais plus fiable et moins complexe.

L’utilisation de machines virtuelles n’est pas recommandée avec PostgreSQL. En effet, la couche de virtualisation cache totalement les ressources physiques au système, ce qui rend l’investigation et l’optimisation des performances beaucoup plus difficiles qu’avec des serveurs physiques dédiés.

Il est néanmoins possible, et très courant, d’utiliser des machines virtuelles avec PostgreSQL. Leur configuration doit alors être orientée vers la stabilité des performances. Cette configuration est complexe et difficile à suivre dans le temps. Les différentes parties de la plate-forme (virtualisation, système et bases de données) sont généralement administrées par des équipes techniques différentes, ce qui rend le diagnostic et la résolution de problèmes de performances plus difficiles. Les outils de supervision de chacun sont séparés et les informations plus difficiles à corréler.

Les solutions de virtualisation proposent généralement des fonctionnalités d’overcommit : les ressources allouées ne sont pas réservées à la machine virtuelle, la somme des ressources de l’ensemble des machines virtuelles peut donc être supérieure aux capacités du matériel. Dans ce cas, les machines peuvent ne pas disposer des ressources qu’elles croient avoir en cas de forte charge. Cette fonctionnalité est bien plus dangereuse avec PostgreSQL car la configuration du serveur est basée sur la mémoire disponible sur la VM. Si PostgreSQL utilise de la mémoire alors qu’elle se trouve en swap sur l’hyperviseur, les performances seront médiocres, et l’administrateur de bases de données aura de grandes difficultés à trouver la cause du problème du point de vue de la VM. Par conséquent, il est fortement conseillé de dédier un minimum de ressources aux VM PostgreSQL, et de superviser constamment l’overcommit du côté de l’hyperviseur pour éviter ce trashing.

Il est généralement conseillé d’utiliser au moins 4 cœurs physiques. En fonction de la complexité des requêtes, du volume de données, de la puissance du CPU, un cœur physique sert en moyenne de 1 à 20 requêtes simultanées. L’ordonnancement des cœurs par les hyperviseurs a pour conséquence qu’une machine virtuelle est en « pause » tant que l’hyperviseur ne dispose pas de l’ensemble des vCPU alloués à la machine virtuelle pour la faire tourner. Dans le cas d’une configuration contenant des machines avec très peu de vCPU et d’une autre avec un nombre de vCPU plus important, la VM avec beaucoup de vCPU risque de bénéficier de moins de cycles processeurs lors des périodes de forte charge. Ainsi, les petites VM sont plus faciles à ordonnancer que les grosses, et une perte de puissance due à l’ordonnancement est possible dans ce cas. Cet effet, appelé Steal Time dans différents outils système (top, sysstat…), se mesure en temps processeur où la VM a un processus en attente d’exécution, mais où l’hyperviseur utilise ce temps processeur pour une autre tâche. C’est pourquoi il faut veiller à configurer les VM pour éviter ce phénomène, avec un nombre de vCPU inférieurs au nombre de cœurs physiques réel sur l’hyperviseur.

Le point le plus négatif de la virtualisation de serveurs de bases de données concerne la performance des disques. La mutualisation des disques pose généralement des problèmes de performances car les disques sont utilisés pour des profils d’I/O généralement différents. Le RAID 5 est réputé offrir le meilleur rapport performance/coût… sauf pour les bases de données, qui effectuent de nombreux accès aléatoires. De ce fait, le RAID 10 est préconisé car il est plus performant sur les accès aléatoires en écriture pour un nombre de disques équivalent. Avec la virtualisation, peu de disques, mais de grande capacité, sont généralement prévus sur les hyperviseurs ; cela implique un coût supérieur pour l’utilisation de RAID 10 et des performances inférieures sur les SGDB qui tirent de meilleures performances des disques lorsqu’ils sont nombreux.

Enfin, les solutions de virtualisation effectuent du Thin Provisioning sur les disques pour minimiser les pertes d’espace. Pour cela, les blocs sont alloués et initialisés à la demande, ce qui apporte une latence particulièrement perceptible au niveau de l’écriture des journaux de transaction (in fine, cela détermine le nombre maximum de commits en écriture par seconde possible). Il est donc recommandé de configurer les disques de PostgreSQL en Thick Provisionning.

De plus, dans le cas de disques virtualisés, bien veiller à ce que l’hyperviseur respecte les appels de synchronisation des caches disques (appel système sync).

De préférence, dans la mesure du possible, évitez de passer par la couche de virtualisation pour les disques et préférez des attachements SAN, plus sûrs et performants.

Il est aussi recommandé d’utiliser la même source NTP sur les OS invité (VM) et l’hôte ESXi afin d’éviter l’effet dit de time drifts. Il faut être attentif à ce problème des tops d’horloge. Si une VM manque des tops d’horloges sous une forte charge ou autre raison, elle va percevoir le temps qui passe comme étant plus lent qu’il ne l’est réellement. Par exemple, un OS invité avec un top d’horloge à 1 ms attendra 1000 tops d’horloge pour une simple seconde. Si 100 tops d’horloge sont perdus, alors 1100 tops d’horloge seront délivrés avant que la VM ne considère qu’une seconde soit passée. C’est ce qu’on appelle le time drift.

Il est recommandé d’utiliser le contrôleur vSCSI VMware Paravirtual (aka PVSCSI). Ce contrôleur est intégré à la virtualisation et a été conçu pour supporter de très hautes bandes passantes avec un coût minimal, c’est le driver le plus performant. De même pour le driver réseau il faut privilégier l’adaptateur réseau paravirtualisé de type VMXNET3 pour avoir les meilleures performances.

Un aspect très important de la configuration de la mémoire des machines virtuelles est l’accès mémoire non uniforme (NUMA). Cet accès permet d’accélérer l’accès mémoire en partitionnant la mémoire physique de telle sorte que chaque socket dispose de sa propre mémoire. Par exemple, avec un système à 2 sockets et 128 Go de RAM, chaque socket ou nœud possède 64 Go de mémoire physique.

Si une VM est configurée pour utiliser 12 Go de RAM, le système doit utiliser la mémoire d’un autre nœud. Le franchissement de la limite NUMA peut réduire les performances virtuelles jusqu’à 8 %, une bonne pratique consiste à configurer une VM pour utiliser les ressources d’un seul nœud NUMA.

Pour approfondir : Fiche KB préconisations pour VMWare

Le choix du système d’exploitation n’est pas anodin. Les développeurs de PostgreSQL ont fait le choix de bien segmenter les rôles entre le système et le SGBD. Ainsi, PostgreSQL requiert que le système travaille de concert avec lui dans la gestion des accès disques, l’ordonnancement, etc.

PostgreSQL est principalement développé sur et pour Linux. Il fonctionne aussi sur d’autres systèmes, mais n’aura pas forcément les mêmes performances. De plus, la configuration du système et sa fiabilité jouent un grand rôle dans les performances et la robustesse de l’ensemble. Il est donc nécessaire de bien maîtriser ces points-là pour avancer dans l’optimisation.

PostgreSQL est écrit pour être le plus portable possible. Un grand nombre de choix dans son architecture a été fait en fonction de cette portabilité. La liste des plate-formes officiellement supportées ) comprend donc Linux, FreeBSD, OpenBSD, macOS, Windows, Solaris, etc. Cette portabilité est vérifiée en permanence avec la ferme de construction (BuildFarm), qui comprend même de vieilles versions de ces systèmes sur différentes architectures avec plusieurs compilateurs.

Cela étant dit, il est malgré tout principalement développé sous Linux et la majorité des utilisateurs, et surtout des développeurs, travaillent aussi avec Linux. Ce système est probablement le plus ouvert de tous, permettant ainsi une meilleure compréhension de ses mécaniques internes et ainsi une meilleure interaction. Ainsi, Linux est certainement le système le plus fonctionnel et performant avec PostgreSQL. La distribution Linux a généralement peu d’importance en ce qui concerne les performances. Les deux distributions les plus fréquemment utilisées sont Red Hat (et ses dérivés CentOS, Rocky Linux…) et Debian (et ses dérivés, notamment Ubuntu). Sauf exception, nous ne traiterons plus ici que de Linux.

Un autre système souvent utilisé est Windows. PostgreSQL est beaucoup moins performant lorsqu’il est installé sur ce dernier que sur Linux. Cela est principalement dû à sa gestion assez mauvaise de la mémoire partagée. Cela a pour conséquence qu’il est difficile d’avoir un cache disque important pour PostgreSQL sous Windows.

Un autre problème connu avec les instances PostgreSQL sous Windows est lié à l’architecture multiprocessus, où chaque connexion à l’instance crée un processus. Avant Windows 2016, plus de 125 connexions simultanées peuvent mener à l’épuisement de la Desktop Heap Memory, réduite pour les services non interactifs, et à de surprenants problèmes de mémoire (message Out of memory dans les traces PostgreSQL et/ou les événements de Windows). Pour les détails, voir la KB295902 de Microsoft, cet article Technet et le wiki PostgreSQL.

Toujours sous Windows, il est fortement recommandé de laisser le paramètre update_process_title à off (c’est le défaut sous Windows, pas sous Linux). Le nom des processus ne sera plus dynamique, mais cela est trop lourd sous Windows. Le wiki ci-dessus pointe d’autres particularités et problèmes.

Il est préférable de ne pas fonctionner avec une très ancienne version du noyau Linux. Les dernières versions sont les plus stables, les plus performantes, les plus compatibles avec les derniers matériels. Ce sont aussi celles qui proposent le plus de fonctionnalités intéressantes, comme la gestion complète du système de fichiers ext4, les control groups, une supervision avancée (avec perf et bpf), etc.

Le mieux est d’utiliser la version proposée par votre distribution Linux et de mettre à jour le noyau quand cela s’avère possible.

Le compiler vous-même peut dans certains cas vous apporter un plus en termes de performances. Mais ce plus est difficilement quantifiable et est assorti d’un gros inconvénient : avoir à gérer soi-même les mises à jour, la recompilation en cas d’oubli d’un pilote, etc.

Le noyau, comme tout logiciel, est configurable. Certaines configurations sont particulièrement importantes pour PostgreSQL.

La gestion de l’écriture des dirty pages (pages modifiées en mémoire mais non synchronisées) du cache disque système s’effectue à travers les paramètres noyau vm.dirty_ratio, vm.dirty_background_ratio, vm.dirty_bytes et vm.dirty_background_bytes.

vm.dirty_ratio exprime le pourcentage de pages mémoire modifiées à atteindre avant que les processus écrivent eux-mêmes les données du cache sur disque afin de les libérer. Ce comportement est à éviter. vm.dirty_background_ratio définit le pourcentage de pages mémoire modifiées forçant le noyau à commencer l’écriture les données du cache système en tâche de fond. Ce processus est beaucoup plus léger et à encourager. Ce dernier est alors seul à écrire alors que dans le premier cas, plusieurs processus tentent de vider le cache système en même temps. Ce comportement provoque alors un encombrement de la bande passante des disques dans les situations de forte charge en écriture, surtout lors des opérations provoquant des synchronisations de données modifiées en cache sur le disque, comme l’appel à fsync. Celui-ci est utilisé par PostgreSQL lors des checkpoints, ce qui peut provoquer des latences supplémentaires à ces moments-là.

Sur les versions de PostgreSQL précédant la 9.6, pour réduire les conséquences de ce phénomène, il était systématiquement conseillé d’abaisser vm.dirty_ratio à 10 et vm.dirty_background_ratio à 5. Ainsi, lors de fortes charges en écriture, le noyau reporte plus fréquemment son cache disque sur l’espace de stockage, mais pour une volumétrie plus faible, et l’encombrement de la bande passante vers les disques est moins long si ceux-ci ne sont pas capables d’absorber ces écritures rapidement. Dans les situations où la quantité de mémoire physique est importante, ces paramètres peuvent même être encore abaissés à 2 et 1 respectivement. Avec 32 Go de RAM, cela donne encore 640 Mo et 320 Mo de données à synchroniser, ce qui peut nécessiter plusieurs secondes d’écritures en fonction de la configuration disque utilisée.

Dans les cas plus extrêmes, 1 % de la mémoire représente une volumétrie trop importante (par exemple, 1,3 Go pour 128 Go de mémoire physique). Les paramètres vm.dirty_bytes et vm.dirty_background_bytes permettent alors de contrôler ces mêmes comportements, mais en fonction d’une quantité de dirty pages exprimée en octets et non plus en pourcentage de la mémoire disponible. Notez que ces paramètres ne sont pas complémentaires entre eux. Le dernier paramètre ayant été positionné prend le pas sur le précédent.

Enfin, plus ces valeurs sont basses, plus les synchronisations sont fréquentes, plus la durée des opérations VACUUM et REINDEX, qui déclenchent beaucoup d’écritures sur disque, augmente.

Depuis la version 9.6, ces options sont moins nécessaires grâce à ces paramètres propres à PostgreSQL :

• bgwriter_flush_after (512 ko par défaut) : lorsque plus de bgwriter_flush_after octets sont écrits sur disque par le background writer, le moteur tente de forcer la synchronisation sur disque ;
• backend_flush_after (désactivé par défaut) : force la synchronisation sur disque lorsqu’un processus a écrit plus de backend_flush_after octets ; il est préférable d’éviter ce comportement, c’est pourquoi la valeur par défaut est 0 (désactivation) ;
• wal_writer_flush_after (1 Mo par défaut) : quantité de données à partir de laquelle le wal writer synchronise les blocs sur disque ;
• checkpoint_flush_after (256 ko par défaut) : lorsque plus de checkpoint_flush_after octets sont écrits sur disque lors d’un checkpoint, le moteur tente de forcer la synchronisation sur disque.

Mais ces derniers paramètres ne concernent que les processus de PostgreSQL. Or PostgreSQL n’est pas seul à écrire de gros fichiers (exports pg_dump, processus d’archivage, copies de fichiers…). Le paramétrage des vm.dirty_bytes conserve donc un intérêt.

Le swap n’est plus que rarement utilisé sur un système moderne, et 2 Go suffisent amplement en temps normal. Avoir trop de swap a tendance à aggraver la situation dans un contexte où la mémoire devient rare : le système finit par s’effondrer à force de swapper et dé-swapper un nombre de processus trop élevé par rapport à ce qu’il est capable de gérer.

Il est utile d’en conserver un peu pour swapper des processus inactifs, ou le contenu de systèmes de fichiers tmpfs (classiquement, /var/run) et les journaux de systemd-journald selon la configuration de celui-ci. Ne pas avoir de swap amène encore un autre problème : cela ne permet pas de s’apercevoir d’une surconsommation de mémoire. Il convient donc de créer un espace de swap de 2 Go au plus sur la machine.

Le paramètre vm.swappiness contrôle le comportement du noyau vis-à-vis de l’utilisation du swap. Plus ce pourcentage est élevé, plus le système a tendance à swapper facilement. Un système hébergeant une base de données ne doit swapper qu’en dernière extrémité. La valeur par défaut (30 ou 60 suivant les distributions) doit donc être abaissée à 10 pour éviter l’utilisation du swap dans la majorité des cas.

Danger de l’overcommit :

Certaines applications réservent (commit) auprès du noyau plus de mémoire que nécessaire. Plusieurs optimisations noyau permettent aussi d’économiser de l’espace mémoire. Ainsi, par défaut, le noyau Linux s’autorise à réserver aux processus plus de mémoire qu’il n’en dispose réellement, le risque de réellement utiliser cette mémoire étant faible. On appelle ce comportement l’Overcommit Memory. Ce peut être intéressant dans certains cas d’utilisation, mais peut devenir dangereux dans le cadre d’un serveur PostgreSQL dédié, qui va réellement allouer (utiliser) toute la mémoire qu’il réservera. Typiquement, cela arrive lors de tris en mémoire trop gros, ou trop nombreux au même moment.

Configuration de vm.overcommit_memory et vm.overcommit_ratio :

Il est possible de parer à ces problèmes grâce aux paramètres kernel vm.overcommit_memory et vm.overcommit_ratio du fichier /etc/sysctl.conf (ou d’un fichier dans/etc/sysctl.conf.d/). Cela suppose que le serveur est dédié exclusivement à PostgreSQL, car d’autres applications ont besoin d’un overcommit laxiste. Le swap devra avoir été découragé comme évoqué ci-dessus.

Pour désactiver complètement l’overcommit memory :

vm.overcommit_memory = 2

La taille maximum de mémoire réservable par les applications se calcule alors grâce à la formule suivante :

CommitLimit = (RAM * vm.overcommit_ratio / 100) + SWAP

Ce CommitLimit ne doit pas dépasser 80 % de la RAM physiquement présente pour en préserver 20 % pour l’OS et son cache.

vm.overcommit_ratio est un pourcentage, entre 0 et 100. Or, sa valeur par défaut vm.overcommit_ratio est 50 : sur un système avec 32 Go de mémoire et 2 Go de swap, nous n’aurions alors que 32×50/100+2 = 18 Go de mémoire allouable ! Il faut donc monter cette valeur :

vm.overcommit_ratio = 75

nous obtenons 32×75/100+2 = 26 Go de mémoire utilisable par les applications sur les 32 Go disponibles. 6 Go serviront pour le cache et l’OS (bien sûr, ce pourra être plus quand les processus PostgreSQL utiliseront moins de mémoire).

Les valeurs typiques de vm.overcommit_ratio, sur des machines correctement dotées en RAM, et avec un swap de 2 Go au plus, vont de 70 à 80 (toujours en vue de réserver 20 % de RAM au cache disque, ce pourrait être un peu moins).

(Alternativement, il existe un paramètre exprimé en kilooctets, vm.overcommit_kbytes, mais il faut penser à l’adapter lors d’un ajout de RAM).

La prise en compte des fichiers de configuration modifiés se fait avec :

$ sudo sysctl --system

Exemple :

Une machine de 16 Go de RAM, 1,6 Go de swap possède cette configuration :

$ sysctl -a --pattern 'vm.overcommit.*'
vm.overcommit_memory = 2
vm.overcommit_ratio  = 85

Extrait de la configuration mémoire résultante :

$ free -m
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:         16087      15914        173          0         65      13194
-/+ buffers/cache:       2653      13433
Swap:         1699          0       1699

dalibo@srv-psql-02:~$ cat /proc/meminfo
MemTotal:       16473548 kB
MemFree:          178432 kB
Buffers:           67260 kB
…
SwapTotal:       1740796 kB
SwapFree:        1740696 kB
…
CommitLimit:    15743308 kB
Committed_AS:    6436004 kB
…

Le CommitLimit atteint 15 Go, laissant au cache et l’OS une portion très réduite, mais évitant au moins un crash de l’instance. Ici, Committed_AS (valeur totale réservée à ce moment), est très en deça.

Avec des huge pages :

Les choses se compliquent si l’on paramètre des huge pages (voir plus bas).

Exemple de saturation mémoire :

Avec la désactivation de la sur-allocation, l’instance ne plantera plus par défaut de mémoire. Les requêtes demandant trop de mémoire se verront refuser par le noyau une nouvelle réservation, et elles tomberont simplement en erreur. Cela peut se tester ainsi :

SET work_mem = '1000GB' ;
-- DANGEREUX ! Tri de 250 Go en RAM !
EXPLAIN (ANALYZE) SELECT i FROM generate_series (1,3e9) i
ORDER BY i DESC ;

Si le paramétrage ci-dessus a été appliqué, on obtiendra ceci dans la session :

postgres=# EXPLAIN (ANALYZE) SELECT i FROM generate_series (1,3e9) i
postgres-# ORDER BY i DESC ;
ERROR:  out of memory
DETAIL:  Failed on request of size 23 in memory context "ExecutorState".

(les traces seront plus verbeuses). La session et l’instance fonctionnent ensuite normalement.

Sans paramétrage, ce serait plus brutal :

server closed the connection unexpectedly
        This probably means the server terminated abnormally
        before or while processing the request.

et les traces indiqueraient ceci avant le redémarrage :

LOG:  server process (PID 2429) was terminated by signal 9: Killed

Noter qu’une requête qui tombe en erreur n’est pas forcément celle qui a consommé le plus de mémoire ; elle est juste celle qui a atteint la première le CommitLimit.

Pour plus de détails :

• https://kb.dalibo.com/overcommit_memory
• https://www.kernel.org/doc/html/latest/mm/overcommit-accounting.html
• https://www.kernel.org/doc/html/latest/filesystems/proc.html?highlight=meminfo

Principe des huge pages :

Les systèmes d’exploitation utilisent un système de mémoire virtuelle : chaque contexte d’exécution (comme un processus) utilise un plan d’adressage virtuel, et c’est le processeur qui s’occupe de réaliser la correspondance entre l’adressage virtuel et l’adressage réel. Chaque processus fournit donc la correspondance entre les deux plans d’adressage, dans ce qu’on appelle une « table de pagination ». Les processeurs modernes permettent d’utiliser plusieurs tailles de page mémoire simultanément. Pour les processeurs Intel/AMD, les tailles de page possibles sont 4 ko, 2 Mo et 1 Go.

Les pages de 4 ko sont les plus souples, car offrant une granularité plus fine. Toutefois, pour des grandes zones mémoire contigües, il est plus économique d’utiliser des tailles de pages plus élevées. Par exemple, il faudra 262 144 entrées pour 1 Go de mémoire avec des pages de 4 ko, contre 512 entrées pour des pages de 2 Mo.

Or, chaque processus PostgreSQL dispose de sa propre table de pagination, qui va gonfler au fur et à mesure que ce processus va accéder à différents blocs des shared buffers : pour des shared buffers de 8 Go, chaque processus peut gaspiller 16 Mo si les pages font 4 ko, contre une centaine de ko pour des pages de 2 Mo. Une ligne de /proc/meminfo indique la mémoire utilisée par les TLB :

PageTables:      1193040 kB

Sur des petites configurations (quelques Go de RAM et peu de connexions), cela n’a pas beaucoup d’importance. Sinon, cette mémoire pourrait être utilisée à meilleur escient (work_mem par exemple, ou tout simplement du cache système).

Paramétrer PostgreSQL pour les huge pages  :

Dans postgresql.conf, le défaut convient :

huge_pages = try

PostgreSQL se rabattra sur des pages de 4 ko si le système n’arrive pas à fournir les pages de 2 Mo. La valeur on permet de refuser le démarrage si les huge pages demandées ne sont pas disponibles (mauvais paramétrage, fragmentation mémoire…).

À partir de la version 14, il est possible de surcharger la configuration système de la taille des huge pages avec le paramètre huge_page_size. Par défaut, PostgreSQL utilisera la valeur du système d’exploitation.

Paramétrer les huge pages au niveau noyau :

On se limitera ici aux huge pages les plus courantes, celles de 2 Mo (à vérifier sur la ligne Hugepagesize de/proc/meminfo).

Dans /etc/sysctl.d/, définir le nombre de huge pages vm.nr_overcommit_hugepages : La valeur de ce paramètre est en pages de la taille de huge page par défaut. Il doit être suffisamment grand pour contenir les shared buffers et les autres zones mémoire partagées (tableau de verrous, etc.). Compter 10 % de plus que ce qui est défini pour shared_buffers devrait être suffisant, mais il n’est pas interdit de mettre des valeurs supérieures, puisque Linux créera avec ce système les huge pages à la volée (et les détruira à l’extinction de PostgreSQL). Une alternative est le paramètre vm.nr_hugepages qui crée des pages statiques (et dont l’utilisation serait obligatoire pour des pages de 1 Go).

En conséquence, si shared_buffers vaut 8 Go :

# HP dynamiques
vm.nr_overcommit_hugepages=4505   # 8192 / 2 * 1.10
# HP statiques
vm.nr_hugepages=0

NB : Sur un système hébergeant plusieurs instances, il faudra additionner toutes les zones mémoire de toutes les instances.

Un outil pratique pour gérer les huge pages est hugeadm.

Si l’on a paramétré la sur-allocation mémoire comme décrit ci-dessus, le calcul change, car les huge pages n’entrent pas dans la CommitLimit. On a alors :

CommitLimit = ( taille RAM - HugePages_Total*Hugepagesize ) * overcommit_ratio/100
              + taille swap

Les valeurs de vm.overcommit_ratio sont alors typiquement entre 60 et 72 (pour préserver 20% du cache, si le cache est réduit).

Pour plus de détails : https://kb.dalibo.com/huge_pages

Désactivation des Transparent Huge Pages

Dans /proc/meminfo, la ligne AnonHugePages indique des huge pages allouées par le mécanisme de Transparent Huge Pages: le noyau Linux a détecté une allocation contiguë de mémoire et l’a convertie en huge pages, indépendamment du mécanisme décrit plus haut. Hélas, les THP ne s’appliquent pas à la mémoire partagée de PostgreSQL.

Les THP sont même contre-productives sur une base de données, à cause de la latence engendrée par la réorganisation par le système d’exploitation. Comme les THP sont activées par défaut, il faut les désactiver au boot via /etc/crontab :

@reboot  root  echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
@reboot  root  echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag

ou encore dans la configuration de grub :

transparent_hugepage=never

Dans /proc/meminfo, la ligne AnonHugePages doit donc valoir 0.

Attention, ne pas confondre multi-cœurs et multi-sockets ! Chaque processeur physique occupe un socket et peut contenir plusieurs cœurs. Le nombre de processeurs physiques peut être trouvé grâce au nombre d’identifiants dans le label physical id du fichier /proc/cpuinfo. Par exemple, sur un serveur bi-processeur :

root@serveur:~# grep "^physical id" /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l
2

Plus simplement, si la commande lscpu est présente, cette information est représentée par le champ “CPU socket(s)” :

root@serveur:~# lscpu | grep -i socket
Cœur(s) par socket :                    2
Socket(s) :                             1

Sur une architecture NUMA (Non Uniform Memory Access), il existe une notion de distance entre les sockets processeurs et les « zones » mémoire (bancs de mémoire). La zone mémoire la plus proche d’un socket est alors définie comme sa zone « locale ». Il est plus coûteux pour les cœurs d’un processeur d’accéder aux zones mémoire distantes, ce qui implique des temps d’accès plus importants, et des débits plus faibles.

Le noyau Linux détecte ce type d’architecture au démarrage. Si le coût d’accès à une zone distante est trop important, il décide d’optimiser le travail en mémoire depuis chaque socket, privilégiant plus ou moins fortement les allocations et accès dans la zone de mémoire locale. Le paramètre vm.zone_reclaim_mode est alors supérieur à 0. Les processus étant exécutés sur un cœur processeur donné, ces derniers héritent de cette affinité processeur/zone mémoire. Le processus préfère alors libérer de l’espace dans sa zone mémoire locale si nécessaire plutôt que d’utiliser un espace mémoire distant libre, sapant par là même le travail de cache.

Si ce type d’optimisation peut être utile dans certains cas, il ne l’est pas dans un contexte de serveur de base de données où tout y est fait pour que les accès aux fichiers de données soient réalisés en mémoire, au travers des caches disque PostgreSQL ou système. Or, comme on l’a vu, les mécanismes du cache disque système sont impactés par les optimisations de vm.zone_reclaim_mode. Cette optimisation peut alors aboutir à une sous-utilisation de la mémoire, pénalisant notamment le cache avec un ratio d’accès moins important côté système. De plus, elles peuvent provoquer des variations aléatoires des performances en fonction du socket où un processus serveur est exécuté et des zones mémoire qu’il utilise.

Ainsi, sur des architectures multi-sockets, il est conseillé de désactiver ce paramètre en positionnant vm.zone_reclaim_mode à 0.

Pour illustrer les conséquences de cela, un test avec pg_dump sur une architecture NUMA montre les performances suivantes :

• avec zone_reclaim_mode à 1, durée : 20 h, CPU utilisé par le COPY : 3 à 5 %
• avec zone_reclaim_mode à 0, durée : 2 h, CPU utilisé par le COPY : 95 à 100 %

Le problème a été diagnostiqué à l’aide de l’outil système perf. Ce dernier a permis de mettre en évidence que la fonction find_busiest_group représentait le gros de l’activité du serveur. Dans le noyau Linux, cette fonction est utilisée en environnement multi-processeurs pour équilibrer la charge entre les différents processeurs.

Pour plus de détails, voir :

• Linux memory zone reclaim
• MySQL “swap insanity” problem

Depuis le noyau 2.6.23 l’ordonnanceur de tâches est le CFS (Completely Fair Scheduler). Celui-ci est en charge de distribuer les ressources aux différents processus de manière équitable. Lorsqu’un processus est en exécution depuis plus de kernel.sched_migration_cost_ns, celui-ci peut être migré afin de laisser la place à un autre processus. Lorsque de nombreux processus demandent des ressources, la gestion de l’ordonnancement et la migration des processus peuvent devenir pénalisantes. Il est donc recommandé d’augmenter significativement cette valeur. Par exemple en la passant de 0,5 à 5 ms (5 000 000 ns). L’option disparaît cependant du noyau Linux 5.13 et suivants (donc de Rocky Linux 9 par exemple) et est remplacée par /sys/kernel/debug/sched/migration_cost_ns.

Par ailleurs, l’ordonnanceur regroupe les processus par session (TTY) afin d’avoir un meilleur temps de réponse « perçu ». Dans le cas de PostgreSQL, l’ensemble des processus sont lancés par une seule session TTY. Ces derniers seraient alors dans un même groupe et pourraient être privés de ressources (allouées pour d’autres sessions).

Sans regroupement de processus :

        [proc PG. 1 | proc PG. 2 | proc PG. 3 | procPG . 4 | proc. 5 | proc. 6]

Avec regroupement de processus :

        [proc PG. 1, 2, 3, 4  |     proc. 5       |     proc. 6      ]

Pour désactiver ce comportement, il faut passer le paramètre kernel.sched_autogroup_enabled à 0.

Tous les paramètres expliqués ci-dessus sont à placer dans le fichier /etc/sysctl.conf ou dans le répertoire /etc/sysctl.d/ (où tout fichier ayant l’extension .conf est lu et pris en compte). Il est ainsi préconisé d’y créer un ou plusieurs fichiers pour vos configurations spécifiques afin que ces dernières ne soient pas accidentellement écrasées lors d’une mise à jour système par exemple. À chaque redémarrage du serveur, Linux va récupérer le paramétrage et l’appliquer.

Il est possible d’appliquer vos modifications sans redémarrer tout le système grâce à la commande suivante :

# sysctl --system

de consulter les valeurs avec :

# sysctl -a

et de modifier un paramètre précis (jusqu’au prochain redémarrage) :

# sysctl -w vm.swappiness=10

Quel que soit le système d’exploitation, les systèmes de fichiers ne manquent pas. Linux en est la preuve avec pas moins d’une dizaine de systèmes de fichiers. Le choix peut paraître compliqué mais il se révèle fort simple : il est préférable d’utiliser le système de fichiers préconisé par votre distribution Linux. Ce système est à la base de tous les tests des développeurs de la distribution : il a donc plus de chances d’avoir moins de bugs, tout en proposant plus de performances. Les instances de production PostgreSQL utilisent de fait soit ext4, soit XFS, qui sont donc les systèmes de fichiers recommandés.

En 2016, un benchmark sur Linux de Tomas Vondra de différents systèmes de fichiers montrait que ext4 et XFS ont des performantes équivalentes.

Autrefois réservé à Solaris, ZFS est un système très intéressant grâce à son panel fonctionnel et son mécanisme de Copy On Write permettant de faire une copie des fichiers sans arrêter PostgreSQL (snapshot). OpenZFS, son portage sous Linux/FreeBSD, entre autres, est un système de fichiers proposant un panel impressionnant de fonctionnalités (dont : checksum, compression, gestion de snapshot), les performances en écriture sont cependant bien moins bonnes qu’avec ext4 ou XFS. De plus, il est plus complexe à mettre en place et à administrer. Btrfs est relativement répandu et bien intégré à Linux, et offre une partie des fonctionnalités de ZFS ; mais il est également peu performant avec PostgreSQL.

LVM permet de rassembler plusieurs partitions dans un même Volume Group, puis d’y tailler des partitions (Logical Volumes) qui seront autant de points de montage. LVM permet de changer les tailles des LV à volonté, d’ajouter ou supprimer des disques physiques à volonté dans les VG, ce qui simplifie l’administration au niveau PostgreSQL… De nos jours, l’impact en performance est négligeable pour la flexibilité apportée. Si l’on utilise les snapshots de LVM, il faudra vérifier l’impact sur les performances. LVM peut même gérer le RAID mais, dans l’idéal, il est préférable qu’une bonne carte RAID s’en charge en dessous.

NFS peut sembler intéressant, vu ses fonctionnalités : facilité de mise en œuvre, administration centralisée du stockage, mutualisation des espaces. Cependant, ce système de fichiers est source de nombreux problèmes avec PostgreSQL. Si la base tient en mémoire et que les latences possibles ne sont pas importantes, on peut éventuellement utiliser NFS. Il faut la garantie que les opérations sont synchrones. Si ce n’est pas le cas, une panne sur la baie peut entraîner une corruption des données. Au minimum, l’option sync doit être présente côté serveur et les options hard, proto=tcp, noac et nointr doivent être présentes côté client. Si vous souhaitez en apprendre plus sur le sujet des options pour NFS, un article détaillé est disponible dans la base de connaissances Dalibo, et la documentation de PostgreSQL à partir de la version 12.

Par contre, NFS est totalement déconseillé dans les environnements critiques avec PostgreSQL. Greg Smith, contributeur très connu, spécialisé dans l’optimisation de PostgreSQL, parle plus longuement des soucis de NFS avec PostgreSQL. En fait, il y a des dizaines d’exemples de gens ayant eu des problèmes avec NFS. Les problèmes de performance sont quasi-systématiques, et ceux de fiabilité fréquents, et compliqués à diagnostiquer (comme illustré dans ce mail, où le problème venait du noyau Linux).

Sous Windows, la question ne se pose pas : NTFS est le seul système de fichiers assez stable. L’installeur fourni par EnterpriseDB dispose d’une protection qui empêche l’installation d’une instance PostgreSQL sur une partition VFAT.

Quel que soit le système de fichiers choisi, il est possible de le configurer lors du montage, via le fichier /etc/fstab.

Certaines options sont intéressantes en termes de performances. Ainsi, noatime évite l’écriture de l’horodatage du dernier accès au fichier. nodiratime fait de même au niveau du répertoire. Depuis plusieurs années maintenant, nodiratime est inclus dans noatime.

L’option dir_index permet de modifier la méthode de recherche des fichiers dans un répertoire en utilisant un index spécifique pour accélérer cette opération. L’outil tune2fs permet de s’assurer que cette fonctionnalité est activée ou non. Par exemple, pour une partition /dev/sda1 :

sudo tune2fs -l /dev/sda1 | grep features
Filesystem features:      has_journal resize_inode **dir_index** filetype
                          needs_recovery sparse_super large_file

dir_index est activé par défaut sur ext3 et ext4. Il ne pourrait être absent que si le système de fichiers était originellement un système ext2, qui aurait été mal migré.

Pour l’activer, il faut utiliser l’outil tune2fs. Par exemple :

sudo tune2fs -O dir_index /dev/sda1

Enfin, il reste à créer ces index à l’aide de la commande e2fsck :

sudo e2fsck -D /dev/sda1

Les options data=writeback et nobarrier sont souvent citées comme optimisation potentielle. Le mode writeback de journalisation des ext3 et ext4 est à éviter. Effectivement, dans certains cas rares, en cas d’interruption brutale, certains fichiers peuvent conserver des blocs fantômes ayant été normalement supprimés juste avant le crash.

L’option nobarrier peut être utilisée, mais avec précaution. Cette dernière peut apporter une différence significative en termes de performance, mais elle met en péril vos données en cas de coupure soudaine où les caches disques, RAID ou baies sont alors perdus. Cette option ne peut être utilisée qu’à la seule condition que tous ces différents caches soient sécurisés par une batterie.

Après avoir vu le matériel et le système d’exploitation, il est temps de passer au serveur de bases de données. Lors d’une optimisation, il est important de vérifier trois points essentiels :

• la version de PostgreSQL ;
• sa configuration (uniquement le fichier postgresql.conf) ;
• et l’emplacement des fichiers (journaux de transactions, tables, index, statistiques).

Il est généralement conseillé de passer à une version majeure plus récente qu’à partir du moment où les fonctionnalités proposées sont suffisamment intéressantes. C’est un bon conseil en soi mais il faut aussi se rappeler qu’un gros travail est fait pour améliorer le planificateur. Ces améliorations peuvent être une raison suffisante pour changer de version majeure.

Voici quelques exemples frappants :

• La version 9.0 dispose d’une optimisation du planificateur lui permettant de supprimer une jointure LEFT JOIN si elle est inutile pour l’obtention du résultat. C’est une optimisation particulièrement bienvenue pour tous les utilisateurs d’ORM.
• La version 9.1 dispose du SSI (Serializable Snapshot Isolation). Il s’agit d’une implémentation très performante du mode d’isolation sérialisée. Ce mode permet d’éviter l’utilisation des SELECT FOR UPDATE.
• La version 9.2 dispose d’un grand nombre d’améliorations du planificateur et des processus postgres qui en font une version exceptionnelle pour les performances, notamment les parcours d’index seuls.
• La version 9.6 propose la parallélisation de l’exécution de certaines requêtes, et le nombre de nœuds concernés augmente à chaque version.
• Le partitionnement déclaratif (introduit en version 10) peut mener à manipuler beaucoup de tables-partitions. Le planificateur gère cela de mieux en mieux dans les dernières versions.

Compiler soi-même PostgreSQL ne permet pas de gagner réellement en performance. Même s’il peut y avoir un gain, ce dernier ne peut être que mineur et difficilement identifiable.

Dans certains cas, ce compilateur apporte de meilleures performances au niveau de PostgreSQL. On a observé jusqu’à 10 % de gain par rapport à une compilation « classique » avec gcc. Il faut toutefois prendre deux éléments importants en compte avant de remplacer les binaires de PostgreSQL par des binaires recompilés avec icc :

• la taille des fichiers recompilés est nettement plus grande ;
• la compilation avec icc est moins documentée et moins testée qu’avec gcc.

Il est donc nécessaire de préparer avec soin, de documenter la procédure de compilation et de réaliser des tests approfondis avant de mettre une version recompilée de PostgreSQL dans un environnement de production.

Ces quatre paramètres concernent tous la quantité de mémoire que PostgreSQL utilisera pour ses différentes opérations.

shared_buffers :

shared_buffers permet de configurer la taille du cache disque de PostgreSQL. Chaque fois qu’un utilisateur veut extraire des données d’une table (par une requête SELECT) ou modifier les données d’une table (par exemple avec une requête UPDATE), PostgreSQL doit d’abord lire les lignes impliquées et les mettre dans son cache disque. Cette lecture prend du temps. Si ces lignes sont déjà dans le cache, l’opération de lecture n’est plus utile, ce qui permet de renvoyer plus rapidement les données à l’utilisateur.

Ce cache est en mémoire partagée, et donc commun à tous les processus PostgreSQL. Généralement, il faut lui donner une grande taille, tout en conservant malgré tout la majorité de la mémoire pour le cache disque du système, à priori plus efficace pour de grosses quantités de données.

Sur une machine dédiée de 32 Go de RAM, cela donne donc :

shared_buffers = 8GB

Le défaut de 128 Mo n’est donc pas adapté à un serveur sur une machine récente.

Suivant les cas, une valeur inférieure ou supérieure à 25 % sera encore meilleure pour les performances, mais il faudra tester avec votre charge (en lecture, en écriture, et avec le bon nombre de clients).

Modifier shared_buffers impose de redémarrer l’instance.

wal_buffers :

PostgreSQL dispose d’un autre cache disque. Ce dernier concerne les journaux de transactions. Il est généralement bien plus petit que shared_buffers mais, si le serveur est multi-processeurs et qu’il y a de nombreuses connexions simultanées au serveur PostgreSQL, il est important de l’augmenter. Le paramètre en question s’appelle wal_buffers. Plus cette mémoire est importante, plus les transactions seront conservées en mémoire avant le COMMIT. À partir du moment où le COMMIT d’une transaction arrive, toutes les modifications effectuées dans ce cache par cette transaction sont enregistrées dans le fichier du journal de transactions.

La valeur par défaut est de -1, ce qui correspond à un calcul automatique au démarrage de PostgreSQL. Avec les tailles de shared_buffers actuelles, il vaut généralement 16 Mo (la taille par défaut d’un segment du journal de transaction).

Les processus de PostgreSQL ont accès à la mémoire partagée, définie principalement par shared_buffers, mais ils ont aussi leur mémoire propre. Cette mémoire n’est utilisable que par le processus l’ayant allouée.

Le paramètre le plus important est work_mem, qui définit la taille de la mémoire de travail d’un processus lors d’une requête, principalement lors d’opérations de tri : ORDER BY, certaines jointures, déduplication… Autre paramètre capital, maintenance_work_mem est la mémoire pour les opérations de maintenance lourdes : VACUUM, CREATE INDEX, ajouts de clé étrangère…

Cette mémoire est rendue immédiatement après la fin de l’ordre concerné.

Opérations de maintenance & maintenance_work_mem :

maintenance_work_mem peut être monté à 256 Mo à 1 Go sur les machines récentes, car il concerne des opérations lourdes rarement exécutées plusieurs fois simultanément. Monter au-delà est rare, mais peut avoir un intérêt dans les créations de très gros index.

Paramétrage de work_mem :

Pour work_mem, c’est beaucoup plus compliqué.

Si work_mem est trop bas, beaucoup d’opérations de tri, y compris nombre de jointures, ne s’effectueront pas en RAM. Par exemple, si une jointure par hachage impose d’utiliser 100 Mo en mémoire, mais que work_mem vaut 10 Mo, PostgreSQL écrira des dizaines de Mo sur disque à chaque appel de la jointure. Si, par contre, le paramètre work_mem vaut 120 Mo, aucune écriture n’aura lieu sur disque, ce qui accélérera forcément la requête.

Trop de fichiers temporaires peuvent ralentir les opérations, voire saturer le disque. Un work_mem trop bas peut aussi contraindre le planificateur à choisir des plans d’exécution moins optimaux.

Toutefois, si l’administrateur paramètre correctement l’overcommit, Linux refusera d’allouer la RAM et la requête tombera en erreur, mais le cache système sera préservé, et PostgreSQL ne tombera pas.

Suivant la complexité des requêtes, il est possible qu’un processus utilise plusieurs fois work_mem (par exemple si une requête fait une jointure et un tri, ou qu’un nœud est parallélisé). À l’inverse, beaucoup de requêtes ne nécessitent aucune mémoire de travail.

La valeur de work_mem dépend donc beaucoup de la mémoire disponible, des requêtes et du nombre de connexions actives.

Si le nombre de requêtes simultanées est important, work_mem devra être faible. Avec peu de requêtes simultanées, work_mem pourra être augmenté sans risque.

Il n’y a pas de formule de calcul miracle. Une première estimation courante, bien que très conservatrice, peut être :

work_mem = mémoire / max_connections

On obtient alors, sur un serveur dédié avec 16 Go de RAM et 200 connexions autorisées :

work_mem = 80MB

Mais max_connections est fréquemment surdimensionné, et beaucoup de sessions sont inactives. work_mem est alors sous-dimensionné.

Plus finement, Christophe Pettus propose en première intention :

work_mem = 4 × mémoire libre / max_connections

Soit, pour une machine dédiée avec 16 Go de RAM, donc 4 Go de shared buffers, et 200 connections :

work_mem = 240MB

Dans l’idéal, si l’on a le temps pour une étude, on montera work_mem jusqu’à voir disparaître l’essentiel des fichiers temporaires dans les traces, tout en restant loin de saturer la RAM lors des pics de charge.

En pratique, le défaut de 4 Mo est très conservateur, souvent insuffisant. Généralement, la valeur varie entre 10 et 100 Mo. Au-delà de 100 Mo, il y a souvent un problème ailleurs : des tris sur de trop gros volumes de données, une mémoire insuffisante, un manque d’index (utilisés pour les tris), etc. Des valeurs vraiment grandes ne sont valables que sur des systèmes d’infocentre.

Augmenter globalement la valeur du work_mem peut parfois mener à une consommation excessive de mémoire. Il est possible de ne la modifier que le temps d’une session pour les besoins d’une requête ou d’un traitement particulier :

SET work_mem TO '30MB' ;

hash_mem_multiplier :

À partir de PostgreSQL 13, un paramètre multiplicateur peut s’appliquer à certaines opérations particulières (le hachage, lors de jointures ou agrégations). Nommé hash_mem_multiplier, il vaut 1 par défaut en versions 13 et 14, et 2 à partir de la 15. hash_mem_multiplier permet de donner plus de RAM à ces opérations sans augmenter globalement work_mem.

Ajoutons qu’avant PostgreSQL 13, il y a parfois des problèmes dans les calculs d’agrégats : lorsque l’optimiseur sélectionne les nœuds d’exécution, il estime la mémoire à utiliser par la table de hachage Si l’estimation est supérieure à work_mem, il choisira plutôt un agrégat par tri. Si elle est inférieure, il passera par un agrégat par hachage. Il peut arriver que l’estimation soit mauvaise, et qu’il faille plus de mémoire : l’exécuteur continuera d’en allouer au-delà de work_mem. Selon la quantité et le paramétrage du serveur, cela peut passer inaperçu, mener à l’échec de la requête, interdire aux autres processus d’en allouer, voire provoquer un swap ou l’arrêt de l’instance. La version 13 corrige cela : lors d’un hachage, l’exécuteur ne se permet de consommer la mémoire qu’à hauteur de work_mem × hash_mem_multiplier (2 par défaut dès la version 15, 1 auparavant), puis se rabat sur le disque si cela reste insuffisant.

Le planificateur dispose de plusieurs paramètres de configuration. Les deux principaux sont effective_cache_size et random_page_cost.

Le premier permet d’indiquer la taille totale du cache disque disponible pour une requête. Pour le configurer, il faut prendre en compte le cache de PostgreSQL (shared_buffers) et celui du système d’exploitation. Ce n’est donc pas une mémoire que PostgreSQL va allouer, mais plutôt une simple indication de ce qui est disponible. Le planificateur se base sur ce paramètre pour évaluer les chances de trouver des pages de données en mémoire. Une valeur plus importante aura tendance à faire en sorte que le planificateur privilégie l’utilisation des index, alors qu’une valeur plus petite aura l’effet inverse. Généralement, il se positionne à 2/3 de la mémoire d’un serveur pour un serveur dédié.

Une meilleure estimation est possible en parcourant les statistiques du système d’exploitation. Sur les systèmes Unix, ajoutez les nombres buffers+cached provenant des outils top ou free. Sur Windows, voir la partie « System Cache » dans l’onglet « Performance » du gestionnaire des tâches. Par exemple, sur un portable avec 2 Go de mémoire, il est possible d’avoir ceci :

$ free
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:       2066152    1525916     540236          0     190580     598536
-/+ buffers/cache:     736800    1329352
Swap:      1951856          0    1951856

Soit 789 116 Kio, résultat de l’addition de 190 580 (colonne buffers) et 598 536 (colonne cached). Il faut ensuite ajouter shared_buffers à cette valeur.

Le paramètre random_page_cost permet de faire appréhender au planificateur le fait qu’une lecture aléatoire (autrement dit avec déplacement de la tête de lecture) est autrement plus coûteuse qu’une lecture séquentielle. Par défaut, la lecture aléatoire a un coût 4 fois plus important que la lecture séquentielle. Ce n’est qu’une estimation, cela n’a pas à voir directement avec la vitesse des disques. Ça le prend en compte, mais ça prend aussi en compte l’effet du cache. Cette estimation peut être revue. Si elle est revue à la baisse, les parcours aléatoires seront moins coûteux et, par conséquent, les parcours d’index seront plus facilement sélectionnés. Si elle est revue à la hausse, les parcours aléatoires coûteront encore plus cher, ce qui risque d’annuler toute possibilité d’utiliser un index. La valeur 4 est une estimation basique. En cas d’utilisation de disques rapides, il ne faut pas hésiter à descendre un peu cette valeur (entre 2 et 3 par exemple). Si les données tiennent entièrement en cache ou sont stockées sur des disques SSD, il est même possible de descendre encore plus cette valeur.

Par défaut, une requête possède un seul processus dédié sur le serveur, qui par défaut n’utilise qu’un seul cœur. Pour répartir la charge des grosses requêtes sur plusieurs cœurs, un processus PostgreSQL peut se faire aider d’autres processus durant l’exécution de certains nœuds.

Les parallel workers se répartissent les lignes issues, par exemple, d’un parcours. Un nœud est dédié à la récupération des résultats (gather). Il est opéré par le processus principal qui peut, s’il n’a rien à faire, participer au traitement réalisé par les parallel workers.

La parallélisation peut se faire sur différentes parties d’une requête, comme un parcours de table ou d’index, une jointure ou un calcul d’agrégat.

La mise en place de la parallélisation a un coût. En conséquence, la parallélisation n’est possible sur un parcours que si la table ou l’index est suffisamment volumineux.

Le coût du transfert des lignes est aussi pris en compte. En conséquence, ce même parcours de table ou d’index ne sera pas forcément parallélisé s’il n’y a pas une clause de filtrage, par exemple.

En pratique, cette parallélisation n’a d’intérêt que si les performances sont contraintes d’abord par le CPU, et non par les disques.

Paramètre principaux :

Le nombre maximum de processus utilisables pour un nœud d’exécution dépend de la valeur du paramètre max_parallel_workers_per_gather (à 2 par défaut). Ils ne seront lancés que si la requête le nécessite.

Si plusieurs processus veulent paralléliser l’exécution de leur requête au même moment, le nombre total de workers parallèles simultanés ne pourra pas dépasser la valeur du paramètre max_parallel_workers (8 par défaut).

Ce nombre ne peut lui-même dépasser la valeur du paramètre max_worker_processes, nombre de processus d’arrière-plan. (Avant PostgreSQL 10, le paramètre max_parallel_workers n’existait pas et la limite se basait sur max_worker_processes.)

Impact de la volumétrie :

Le volume déclencheur dépend pour les tables de la valeur du paramètre min_parallel_table_scan_size (8 Mo par défaut) et de celle de min_parallel_index_scan_size (512 ko par défaut) pour les index. Ces paramètres sont rarement modifiés. Le moteur détermine ensuite ainsi le nombre de workers à lancer :

• Taille de la relation = T
• min_parallel_table_scan_size = S (dans le cas d’une table)
  • si T < S : pas de worker
  • si T ≥ S : on utilise 1 worker en plus du processus principal
  • si T ≥ S×3 : 2 workers en plus du processus principal
  • si T ≥ S×3×3 : 3 workers en plus du processus principal
  • si T ≥ S×3×3×3 : 4 workers en plus du processus principal
  • etc.

Si le processus ne peut lancer tous les workers qu’il a prévu, il poursuit sans message d’erreur avec ceux qu’il peut lancer.

Le coût induit par la mise en place du parallélisme est défini par parallel_setup_cost (1000 par défaut, rarement modifié).

Il faut se rappeler que le processus principal traite lui aussi des lignes, comme ses parallel workers. Il pourrait donc devenir un goulet d’étranglement. Le paramètre parallel_leader_participation peut alors être passé à off afin qu’il ne s’occupe plus que de récupérer et traiter le résultat des workers.

Exemple :

Le parcours suivant sur une table de 13 Go demande 7 parallel workers (mention Planned). Cela est possible car on a monté max_parallel_workers_per_gather au moins à 7. Seuls 4 parallel workers ont été accordés : le seuil de max_parallel_workers a dû être dépassé à cause d’autres requêtes. On note 5 boucles (loops) car le processus principal participe aussi au parcours.

EXPLAIN (ANALYZE, COSTS OFF)
SELECT * FROM pgbench_accounts
WHERE bid = 55  ;

                                   QUERY PLAN                                           
----------------------------------------------------------------------------
 Gather (actual time=1837.490..2019.284 rows=100000 loops=1)
   Workers Planned: 7
   Workers Launched: 4
   ->  Parallel Seq Scan on pgbench_accounts (actual time=1849.780..1904.057 rows=20000 loops=5)
         Filter: (bid = 55)
         Rows Removed by Filter: 19980000
 Planning Time: 0.038 ms
 Execution Time: 2024.043 ms

L’option VERBOSE donne plus de détails :

                                   QUERY PLAN                                           
----------------------------------------------------------------------------
 Gather (actual time=1983.902..2124.019 rows=100000 loops=1)
   Output: aid, bid, abalance, filler
   Workers Planned: 7
   Workers Launched: 4
   ->  Parallel Seq Scan on public.pgbench_accounts (actual time=2001.592..2052.496 rows=20000 loops=5)
         Output: aid, bid, abalance, filler
         Filter: (pgbench_accounts.bid = 55)
         Rows Removed by Filter: 19980000
         Worker 0:  actual time=1956.263..2047.370 rows=16893 loops=1
         Worker 1:  actual time=1957.269..2043.763 rows=62464 loops=1
         Worker 2:  actual time=2055.270..2055.271 rows=0 loops=1
         Worker 3:  actual time=2055.577..2055.577 rows=0 loops=1
 Query Identifier: 7891460439412068106
 Planning Time: 0.067 ms
 Execution Time: 2130.117 ms

Mémoire :

Les processus parallélisés sont susceptibles d’utiliser chacun l’équivalent des ressources mémoire d’un processus.

Concrètement, chaque parallel worker d’un nœud consommant de la mémoire est susceptible d’utiliser la quantité définie par work_mem. La parallélisation peut donc augmenter le besoin en mémoire.

Paramétrage :

Le défaut de max_worker_processes est 8. Ne descendez pas plus bas, car les background workers sont de plus en plus utilisés par les nouvelles fonctionnalités de PostgreSQL et les extensions tierces, et modifier ce paramètre implique de redémarrer. Sur les machines modernes, il peut être monté assez haut (bien au-delà du nombre de cœurs).

Les autres paramètres peuvent être modifiés avec SET au sein d’une session.

Le choix de max_parallel_workers dépend du nombre de cœurs. Le défaut de 8 est trop bas pour la plupart des machines récentes. La valeur de max_parallel_workers_per_gather dépend du type des grosses requêtes et du nombre de requêtes tournant simultanément. Les petites requêtes (OLTP) profiteront rarement du parallélisme. Des configurations assez agressives sur de grosses configurations vont bien au-delà du nombre de cœurs.

Cependant, il ne sert à rien de trop paralléliser si les disques ne suivent pas, ou si le nombre de cœurs est réduit. Et si ces paramètres sont trop hauts, il y a un risque que les grosses requêtes saturent les CPU au détriment des plus petites et d’autres processus.

Par contre, si le paramétrage est trop prudent, les CPU seront sous-utilisés. De nombreuses requêtes candidates au parallélisme peuvent se retrouver privées de worker, ce qui mènera à des plans suboptimaux. Là encore, la supervision et l’expérimentation prudente sont nécessaires.

Création et maintenance d’index :

La création d’index B-tree peut être aussi être parallélisée depuis la version 11. Le paramètre max_parallel_maintenance_workers, par défaut à 2, indique le nombre de workers utilisables lors de la création d’un index, mais aussi de son nettoyage lors d’un VACUUM. Le gain de temps peut être appréciable. Cette opération étant assez rare, le paramètre peut être monté assez haut. Les limites de max_worker_processes et max_parallel_workers s’appliquent là encore.

Contrairement au cas de work_mem qui peut être alloué par chaque worker lors d’un tri, maintenance_work_mem est allouée une seule fois et partagé entre les différents workers.

Référence :

La documentation a un chapitre entier sur le sujet du parallélisme.

fsync est le paramètre qui assure que les données sont non seulement écrites mais aussi forcées sur disque. En fait, quand PostgreSQL écrit dans des fichiers, cela passe par des appels système pour le noyau qui, pour des raisons de performances, conserve dans un premier temps les données dans un cache. En cas de coupure de courant, si ce cache n’est pas vidé sur disque, il est possible que des données enregistrées par un COMMIT implicite ou explicite n’aient pas atteint le disque et soient donc perdues une fois le serveur redémarré, ou pire, que des données aient été modifiées dans des fichiers de données, sans avoir été auparavant écrites dans le journal. Cela entraînera des incohérences dans les fichiers de données au redémarrage. Il est donc essentiel que les données enregistrées dans les journaux de transactions soient non seulement écrites, mais que le noyau soit forcé de les écrire réellement sur disque. Cette opération s’appelle fsync, et est activé par défaut (on). C’est essentiel pour la fiabilité, même si cela impacte très négativement les performances en écriture en cas de nombreuses transactions. Il est donc obligatoire en production de conserver ce paramètre activé. Pour accélérer de très gros imports ou restaurations, on peut le passer exceptionnellement à off, et l’on n’oubliera pas de revenir à on.

Chaque bloc modifié dans le cache disque de PostgreSQL doit être écrit sur disque au bout d’un certain temps. Le premier paramètre concerné est checkpoint_timeout, qui permet de déclencher un CHECKPOINT au moins toutes les X minutes (5 par défaut). Pour lisser des grosses écritures, on le monte fréquemment à 15 minutes voire plus. Cela peut aussi avoir l’intérêt de réduire un peu la taille des journaux générés : en effet, PostgreSQL écrit un bloc modifié intégralement dans les journaux lors de sa première modification après un checkpoint et une fois que ce bloc intégral est enregistré, il n’écrit plus que des deltas du bloc correspondant aux modifications réalisées.

Tout surplus d’activité doit aussi être géré. Un surplus d’activité engendrera des journaux de transactions supplémentaires. Le meilleur moyen dans ce cas est de préciser au bout de quelle quantité de journaux générés il faut lancer un CHECKPOINT :

• min_wal_size : quantité de WAL conservés pour le recyclage (par défaut 80 Mo) ;
• max_wal_size : quantité maximale de WAL avant un checkpoint (par défaut 1 Go, mais on peut monter beaucoup plus haut).

Le nom du paramètre max_wal_size peut porter à confusion : le volume de WAL peut dépasser largement max_wal_size en cas de forte activité ou de retard de l’archivage, ce n’est en aucun cas une valeur plafond.

(Avant la version 9.5, le paramètre équivalent à min_wal_size et max_wal_size se nommait checkpoint_segments et était exprimé en nombre de journaux de 16 Mo.)

Un checkpoint déclenché par atteinte des seuils max_wal_size ou checkpoint_segments apparaît dans postgresql.log. Si cela arrive trop fréquemment, il est conseillé d’augmenter ces paramètres.

checkpoint_completion_target permet de lisser les écritures du checkpoint pour éviter de saturer les disques par de grosses écritures au détriment des requêtes des utilisateurs. On le monte généralement à 0.9 (soit 90 % de checkpoint_timeout, donc 4 minutes et demie par défaut). D’ailleurs, à partir de la version 14, il s’agit de la valeur par défaut.

Ces quatre paramètres ne permettent pas de gagner en performances. En fait, ils vont même faire un peu perdre, car ils ajoutent une activité supplémentaire de récupération de statistiques sur l’activité des processus de PostgreSQL. track_counts permet de compter, par exemple, le nombre de transactions validées et annulées, le nombre de blocs lus dans le cache de PostgreSQL et en dehors, le nombre de parcours séquentiels (par table) et d’index (par index). La charge supplémentaire n’est généralement pas importante mais elle est là. Cependant, les informations que cela procure sont essentielles pour travailler sur les performances et pour avoir un système de supervision (là aussi, la base pour de l’optimisation ultérieure).

Les deux premiers paramètres sont activés par défaut. Les désactiver peut vous faire un peu gagner en performance mais les informations que vous perdrez vous empêcheront d’aller très loin en matière d’optimisation. De plus, track_counts est requis pour que l’autovacuum puisse fonctionner.

D’autres paramètres, désactivés par défaut, permettent d’aller plus loin :

track_functions à pl ou all permet de récupérer des informations sur l’utilisation des routines stockées.

track_io_timing réalise un chronométrage des opérations de lecture et écriture disque. Il complète les champs blk_read_time et blk_write_time dans les tables pg_stat_database et pg_stat_statements (si cette extension est installée). Il ajoute des traces suite à un VACUUM ou un ANALYZE exécutés par le processus autovacuum Dans les plans d’exécutions (avec EXPLAIN (ANALYZE,BUFFERS)), il permet l’affichage du temps passé à lire hors du cache de PostgreSQL (sur disque ou dans le cache de l’OS) :

   I/O Timings: read=2.062

Avant d’activer track_io_timing sur une machine peu performante, vérifiez avec l’outil pg_test_timing que la quasi-totalité des appels dure moins d’une nanoseconde.

La version 14 a ajouté le paramètre track_wal_io_timing qui permet de suivre les performances des opérations de lecture et écriture dans les WAL dans la vue pg_stat_wal. Par défaut, le paramètre est désactivé.

L’autovacuum doit être activé. Ce processus supplémentaire coûte un peu en performances, mais il s’acquitte de deux tâches importantes pour les performances : éviter la fragmentation dans les tables et index, et mettre à jour les statistiques sur les données.

Sa configuration est généralement trop basse pour être suffisamment efficace.

Dans PGDATA, le sous-répertoire pg_tblspc contient les tablespaces, c’est-à-dire des espaces de stockage.

Sous Linux, ce sont des liens symboliques vers un simple répertoire extérieur à PGDATA. Chaque lien symbolique a comme nom l’OID du tablespace (table système pg_tablespace). PostgreSQL y crée un répertoire lié aux versions de PostgreSQL et du catalogue, et y place les fichiers de données.

postgres=# \db+
                          Liste des tablespaces
    Nom     | Propriétaire |      Emplacement      | … | Taille  |…
------------+--------------+-----------------------+---+---------+-
 froid      | postgres     | /HDD/tbl/froid        |   | 3576 kB | 
 pg_default | postgres     |                       |   | 6536 MB | 
 pg_global  | postgres     |                       |   | 587 kB  | 

sudo ls -R /HDD/tbl/froid

/HDD/tbl/froid:
PG_15_202209061

/HDD/tbl/froid/PG_15_202209061:
5

/HDD/tbl/froid/PG_15_202209061/5:
142532  142532_fsm  142532_vm

Sous Windows, les liens sont à proprement parler des Reparse Points (ou Junction Points) :

postgres=# \db
          Liste des tablespaces
    Nom     | Propriétaire | Emplacement 
------------+--------------+-------------
 pg_default | postgres     | 
 pg_global  | postgres     | 
 tbl1       | postgres     | T:\TBL1

PS P:\PGDATA13> dir 'pg_tblspc/*' | ?{$_.LinkType} | select FullName,LinkType,Target

FullName                     LinkType Target
--------                     -------- ------
P:\PGDATA13\pg_tblspc\105921 Junction {T:\TBL1}

Par défaut, pg_tblspc/ est vide. N’existent alors que les tablespaces pg_global (sous-répertoire global/ des objets globaux à l’instance) et pg_default (soit base/).

Utilité des tablespaces

Un tablespace, vu de PostgreSQL, est un espace de stockage des objets (tables et index principalement). Son rôle est purement physique, il n’a pas à être utilisé pour une séparation logique des tables (c’est le rôle des bases et des schémas), encore moins pour gérer des droits.

Pour le système d’exploitation, il s’agit juste d’un répertoire, déclaré ainsi :

CREATE TABLESPACE ssd LOCATION '/var/lib/postgresql/tbl_ssd';

L’idée est de séparer physiquement les objets suivant leur utilisation. Les cas d’utilisation des tablespaces dans PostgreSQL sont :

• l’ajout d’un disque après saturation de la partition du PGDATA sans possibilité de l’étendre au niveau du système (par LVM ou dans la baie de stockage, par exemple) ;
• la répartition des entrées-sorties… si le SAN ou la virtualisation permet encore d’agir à ce niveau ;
• et notamment la séparation des index et des tables, pour répartir les écritures ;
• le déport des fichiers temporaires vers un tablespace dédié, pour la performance ou éviter qu’ils saturent le PGDATA ;
• la séparation entre données froides et chaudes sur des disques de performances différentes, ou encore des index et des tables ;
• les quotas : PostgreSQL ne disposant pas d’un système de quotas, dédier une partition entière d’une taille précise à un tablespace est un contournement ; une transaction voulant étendre un fichier sera alors annulée avec l’erreur cannot extend file.

Un tablespace n’est pas adapté à une séparation logique des objets. Si vous tenez à distinguer les fichiers de chaque base sans besoin physique, rappelez-vous que PostgreSQL crée déjà un sous-répertoire par base de données dans PGDATA/base/.

PostgreSQL ne connaît pas de notion de tablespace en lecture seule, ni de tablespace transportable entre deux bases ou deux instances.

Emplacement des tablespaces

Il y a quelques pièges à éviter à la définition d’un tablespace :

Positionnez toujours les données dans un sous-répertoire, voire deux niveaux en-dessous du point de montage.

Par exemple, déclarez votre PGDATA dans /<point de montage>/<version majeure>/<nom instance> plutôt que directement dans /<point de montage>.

Un tablespace ira dans /<autre point de montage>/<nom répertoire>/ plutôt que directement dans /<autre point de montage>/.

(Voir Utilisation de systèmes de fichiers secondaires dans la documentation officielle, ou le bug à l’origine de ce conseil.)

Si ce conseil n’est pas suivi, PostgreSQL crée le tablespace mais renvoie un avertissement :

WARNING:  tablespace location should not be inside the data directory
CREATE TABLESPACE

Il est aussi déconseillé de mettre le numéro de version de PostgreSQL dans le chemin du tablespace. PostgreSQL le gère à l’intérieur du tablespace, et en tient notamment compte dans les migrations avec pg_upgrade.

Le répertoire du tablespace doit exister et les accès ouverts et restreints à l’utilisateur système sous lequel tourne l’instance (en général postgres sous Linux, Network Service sous Windows) :

 # mkdir /SSD/tbl/chaud
 # chown postgres:postgres /SSD/tbl/chaud
 # chmod 700 /SSD/tbl/chaud

Les ordres SQL plus haut permettent de :

• créer un tablespace simplement en indiquant son emplacement dans le système de fichiers du serveur ;
• créer une base de données dont le tablespace par défaut sera celui indiqué ;
• modifier le tablespace par défaut d’une base ;
• donner le droit de créer des tables dans un tablespace à un utilisateur (c’est nécessaire avant de l’utiliser) ;
• créer une table dans un tablespace ;
• déplacer une table dans un tablespace ;
• déplacer un index dans un tablespace.

Quelques choses à savoir :

Les tablespaces des tables sont visibles dans la vue système pg_tables, dans \d+ sous psql, et dans pg_indexes pour les index :

SELECT schemaname, indexname, tablespace
FROM   pg_indexes
WHERE  tablename = 'ma_table';

 schemaname |  indexname   | tablespace
------------+--------------+------------
 public     | matable_idx  | chaud
 public     | matable_pkey |

Tablespaces de données

Le paramètre default_tablespace permet d’utiliser un autre tablespace que celui par défaut dans PGDATA. En plus du postgresql.conf, il peut être défini au niveau rôle, base, ou le temps d’une session :

ALTER DATABASE critique SET default_tablespace TO 'chaud' ; -- base
ALTER ROLE etl SET default_tablespace TO 'chaud' ; -- rôle
SET default_tablespace TO 'chaud' ; -- session

Tablespaces de tri

Les opérations de tri et les tables temporaires peuvent être déplacées vers un ou plusieurs tablespaces dédiés grâce au paramètre temp_tablespaces. Le premier intérêt est de dédier aux tris une partition rapide (SSD, disque local…). Un autre est de ne plus risquer de saturer la partition du PGDATA en cas de fichiers temporaires énormes dans base/pgsql_tmp/.

Il faudra ouvrir les droits aux utilisateurs ainsi :

GRANT CREATE ON TABLESPACE  ssd_tri  TO  dupont ;

Si plusieurs tablespaces de tri sont paramétrés, chaque transaction en choisira un de façon aléatoire à la création d’un objet temporaire, puis utilisera alternativement chaque tablespace. Un gros tri sera donc étalé sur plusieurs de ces tablespaces. afin de répartir la charge.

Paramètres de performances :

Dans le cas de disques de performances différentes, il faut adapter les paramètres concernés aux caractéristiques du tablespace si la valeur par défaut ne convient pas. Ce sont des paramètres classiques qui ne seront pas décrits en détail ici :

• seq_page_cost (coût d’accès à un bloc pendant un parcours) ;
• random_page_cost (coût d’accès à un bloc isolé) ;
• effective_io_concurrency (nombre d’I/O simultanées) et maintenance_io_concurrency (idem, pour une opération de maintenance).

Notamment : effective_io_concurrency a pour but d’indiquer le nombre d’opérations disques possibles en même temps pour un client (prefetch). Seuls les parcours Bitmap Scan sont impactés par ce paramètre. Selon la documentation, pour un système disque utilisant un RAID matériel, il faut le configurer en fonction du nombre de disques utiles dans le RAID (n s’il s’agit d’un RAID 1, n-1 s’il s’agit d’un RAID 5 ou 6, n/2 s’il s’agit d’un RAID 10). Avec du SSD, il est possible de monter à plusieurs centaines, étant donné la rapidité de ce type de disque. À l’inverse, il faut tenir compte du nombre de requêtes simultanées qui utiliseront ce nœud. Le défaut est seulement de 1, et la valeur maximale est 1000. Attention, à partir de la version 13, le principe reste le même, mais la valeur exacte de ce paramètre doit être 2 à 5 fois plus élevée qu’auparavant, selon la formule des notes de version.

Toujours en version 13 apparaît maintenance_io_concurrency. similaire à effective_io_concurrency, mais pour les opérations de maintenance. Celles‑ci peuvent ainsi se voir accorder plus de ressources qu’une simple requête. Le défaut est de 10, et il faut penser à le monter aussi si on adapte effective_io_concurrency.

Par exemple, sur un système paramétré pour des disques classiques, un tablespace sur un SSD peut porter ces paramètres :

ALTER TABLESPACE chaud SET ( random_page_cost = 1 );
ALTER TABLESPACE chaud SET ( effective_io_concurrency   = 500,
                             maintenance_io_concurrency = 500 ) ;

Chaque donnée modifiée est écrite une première fois dans les journaux de transactions et une deuxième fois dans les fichiers de données. Cependant, les écritures dans ces deux types de fichiers sont très différentes. Les opérations dans les journaux de transactions sont uniquement des écritures séquentielles, sur de petits fichiers (d’une taille de 16 Mo par défaut), alors que celles des fichiers de données sont des lectures et des écritures fortement aléatoires, sur des fichiers bien plus gros (au maximum 1 Go). Du fait d’une utilisation très différente, avoir un système disque pour l’un et un système disque pour l’autre permet de gagner énormément en performances. Il faut donc pouvoir les séparer.

La commande initdb permet de créer une instance en positionnant le répertoire dédié aux journaux de transaction en dehors du répertoire de données. Pour cela, il faut utiliser l’option -X ou --waldir :

$ initdb -X /montage/14/pgwal

Un lien symbolique est créé dans le répertoire de données pour que PostgreSQL retrouve le répertoire des journaux de transactions.

Si l’on souhaite modifier une instance existante, il est nécessaire d’arrêter PostgreSQL, de déplacer le répertoire des journaux de transactions, de créer un lien vers ce répertoire, et enfin de redémarrer PostgreSQL. Voici un exemple qui montre le déplacement dans /montage/14/pgwal.

# systemctl stop postgresql-14
# cd /var/lib/pgsql/14/data
# mv pg_wal /montage/14/pgwal
# ln -s /montage/14/pgwal pg_wal
# ls -l pg_wal
lrwxrwxrwx. 1 root root 6 Sep 18 16:07 pg_wal -> /montage/14/pgwal
# systemctl start postgresql-14

PostgreSQL met à disposition différents compteurs statistiques via des vues.

Avant la version 15, les vues système utilisent des métriques stockées dans des fichiers de statistiques. Ces fichiers sont mis à jour par le processus stats collector. Ils sont localisés dans un répertoire pointé par le paramètre stats_temp_directory. Par défaut, les fichiers sont stockés dans le sous-répertoire pg_stat_tmp du répertoire principal des données. Habituellement, cela ne pose pas de difficultés, mais sous une forte charge, il peut apparaître une forte activité disque à cause du processus stats collector.

Lorsque le problème se pose, il est recommandé de déplacer ces fichiers en RAM avec la procédure suivante. Attention, le module pg_stat_statements, s’il est installé, sauvegarde le texte des requêtes également à cet emplacement, sans limite de taille pour la taille des requêtes. L’espace occupé par ces statistiques peut donc être très important. Le RAM-disk fera donc au moins 64, voire 128 Mo, pour tenir compte de ce changement.

Le point de montage employé doit être placé à l’extérieur du PGDATA.

Sur Debian, Ubuntu et dérivés, cela est fait par défaut : stats_temp_directory pointe vers un répertoire dans /run, qui est un tmpfs.

Sur Rocky Linux 8, la procédure est :

• création du point de montage (en tant qu’utilisateur postgres) :

$ mkdir /var/lib/pgsql/14/pg_stat_tmpfs

• création et montage du système de fichiers :

# mount -o \
    auto,nodev,nosuid,noexec,noatime,mode=0700,size=256M,uid=postgres,gid=postgres \
    -t tmpfs tmpfs /var/lib/pgsql/14/pg_stat_tmpfs
# mount
...
tmpfs on /var/lib/pgsql/14/pg_stat_tmpfs type tmpfs
       (rw,nosuid,nodev,noexec,noatime,seclabel,size=262144k,mode=700,uid=26,gid=26)

• modification de la configuration PostgreSQL dans postgresql.conf :

stats_temp_directory = '/var/lib/pgsql/14/pg_stat_tmpfs'

• recharger la configuration de PostgreSQL :

SELECT pg_reload_conf() ;

SHOW stats_temp_directory ;

 stats_temp_directory
----------------------
 /var/lib/pgsql/14/pg_stat_tmpfs

• vérifier dans postgresql.conf que le changement de paramètre a bien été pris en compte et qu’il n’y a pas d’erreur :

LOG:  received SIGHUP, reloading configuration files
LOG:  parameter "stats_temp_directory" changed to "/var/lib/pgsql/14/pg_stat_tmpfs"

• ajouter au fichier /etc/fstab la ligne suivante pour que la modification survive au prochain redémarrage :

tmpfs /var/lib/pgsql/14/pg_stat_tmpfs tmpfs auto,nodev,nosuid,noexec, noatime,uid=postgres,gid=postgres,mode=0700,size=256M  0 0

Depuis la version 15, le paramètre stats_temp_directory n’existe plus, car les informations statistiques sont conservées en mémoire partagée. À l’arrêt de l’instance, elles sont enregistrées sur disque dans le répertoire pg_stat. Comme pg_stat et pg_stat_tmp/ restent utilisés par pg_stat_statements et d’autres extensions, le principe du lien symbolique vers tmpfs reste valable en version 15.

Nous allons discuter de trois outils.

Le premier, pgtune, est un petit script permettant d’obtenir rapidement et simplement une configuration un peu plus optimisée que celle proposée par la commande initdb.

Le second est livré avec les sources de PostgreSQL. pgbench a pour but de permettre la réalisation de benchmarks simples pour un serveur PostgreSQL.

Enfin, le dernier, postgresqltuner.pl, est un script permettant de vérifier la configuration matérielle, système et PostgreSQL d’un serveur.

Le site du projet en ruby se trouve sur github.

pgtune est capable de trouver la quantité de mémoire disponible sur le système. À partir de cette information et de quelques règles internes, il arrive à déduire une configuration bien meilleure que la configuration par défaut. Il est important de lui indiquer le type d’utilisation principale : Web, datawarehouse, mixed, etc.

Commençons par une configuration pour une utilisation par une application web sur une machine avec 8 Go de RAM, 2 CPU, un stockage mécanique (HDD) :

max_connections = 200
shared_buffers = 2GB
effective_cache_size = 6GB
maintenance_work_mem = 512MB
checkpoint_completion_target = 0.7
wal_buffers = 16MB
default_statistics_target = 100
random_page_cost = 4
effective_io_concurrency = 2
work_mem = 10485kB
min_wal_size = 1GB
max_wal_size = 2GB
max_worker_processes = 2
max_parallel_workers_per_gather = 1
max_parallel_workers = 2

Une application web, c’est beaucoup d’utilisateurs qui exécutent de petites requêtes simples, très rapides, non consommatrices. Du coup, le nombre de connexions a été doublé par rapport à sa valeur par défaut. Le paramètre work_mem est augmenté mais raisonnablement par rapport à la mémoire totale et au nombre de connexions. Le paramètre shared_buffers se trouve au quart de la mémoire, alors que le paramètre effective_cache_size est au deux tiers évoqué précédemment. Le paramètre wal_buffers est aussi augmenté, il arrive à 16 Mo. Il peut y avoir beaucoup de transactions en même temps, mais elles seront généralement peu coûteuses en écriture, d’où le fait que les paramètres min_wal_size, max_wal_size et checkpoint_completion_target sont augmentés mais là aussi très raisonnablement. La parallélisation est activée, sans excès.

Voyons maintenant avec un profil OLTP (OnLine Transaction Processing) :

max_connections = 300
shared_buffers = 2GB
effective_cache_size = 6GB
maintenance_work_mem = 512MB
checkpoint_completion_target = 0.9
wal_buffers = 16MB
default_statistics_target = 100
random_page_cost = 4
effective_io_concurrency = 2
work_mem = 6990kB
min_wal_size = 2GB
max_wal_size = 4GB
max_worker_processes = 2
max_parallel_workers_per_gather = 1
max_parallel_workers = 2

Une application OLTP doit gérer un plus grand nombre d’utilisateurs. Ils font autant d’opérations de lecture que d’écriture. Tout cela est transcrit dans la configuration. Un grand nombre d’utilisateurs simultanés veut dire une valeur importante pour le paramètre max_connections (maintenant à 300). De ce fait, le paramètre work_mem ne peut plus avoir une valeur si importante. Sa valeur est donc baissée tout en restant fortement au-dessus de la valeur par défaut. Due au fait qu’il y aura plus d’écritures, la taille du cache des journaux de transactions (wal_buffers) est augmentée. Il faudra essayer de tout faire passer par les checkpoints, d’où la valeur maximale pour checkpoint_completion_target, et des valeurs encore augmentées pour min_wal_size et max_wal_size. Quant à shared_buffers et effective_cache_size, ils restent aux valeurs définies ci-dessus (respectivement un quart et deux tiers de la mémoire).

Et enfin avec un profil entrepôt de données (datawarehouse) sur une machine moins modeste avec 32 Go de RAM, 8 cœurs, et un disque SSD :

max_connections = 40
shared_buffers = 8GB
effective_cache_size = 24GB
maintenance_work_mem = 2GB
checkpoint_completion_target = 0.9
wal_buffers = 16MB
default_statistics_target = 500
random_page_cost = 1.1
effective_io_concurrency = 200
work_mem = 26214kB
min_wal_size = 4GB
max_wal_size = 8GB
max_worker_processes = 8
max_parallel_workers_per_gather = 4
max_parallel_workers = 8

Pour un entrepôt de données, il y a généralement peu d’utilisateurs à un instant t, mais qui exécutent des requêtes complexes sur une grosse volumétrie. Du coup, la configuration change en profondeur cette fois. Le paramètre max_connections est diminué très fortement. Cela permet d’allouer beaucoup de mémoire aux tris et hachages (paramètre work_mem à 26 Mo). shared_buffers et effective_cache_size suivent les règles habituelles. Les entrepôts de données ont souvent des scripts d’import de données (batchs) : cela nécessite de pouvoir écrire rapidement de grosses quantités de données, autrement dit une augmentation conséquente du paramètre wal_buffers et des min_wal_size/max_wal_size. Du fait de la grosse volumétrie des bases dans ce contexte, une valeur importante pour le maintenance_work_mem est essentielle pour que les créations d’index et les VACUUM se fassent rapidement. De même, la valeur du default_statistics_target est sérieusement augmentée car le nombre de lignes des tables est conséquent et nécessite un échantillon plus important pour avoir des statistiques précises sur les données des tables. random_page_cost, auparavant à sa valeur par défaut, descend à 1.1 pour tenir compte des performances d’un SSD. C’est le cas aussi pour effective_io_concurrency. Enfin, la configuration de la machine autorise une parallélisation importante, généralement bienvenue pour du décisionnel.

Évidemment, tout ceci n’est qu’une recommandation générale, et ne doit servir que de point de départ. Chaque paramètre peut être affiné. L’expérimentation permettra de se diriger vers une configuration plus personnalisée.

pgbench est un outil disponible avec les modules contrib de PostgreSQL depuis de nombreuses années. Son but est de faciliter la mise en place de benchmarks simples et rapides. Des solutions plus complètes sont disponibles, mais elles sont aussi bien plus complexes.

pgbench travaille soit à partir d’un schéma de base qu’il crée et alimente lui-même, soit à partir d’une base déjà existante. Dans ce dernier cas, les requêtes SQL à exécuter sont à fournir à pgbench.

Il existe donc principalement deux modes d’utilisation de pgbench : le mode initialisation quand on veut utiliser le schéma et le scénario par défaut, et le mode benchmarks.

La documentation complète est sur https://docs.postgresql.fr/current/pgbench.html. L’auteur principal, Fabien Coelho, a fait une présentation complète, en français, à la PG Session #9 de 2017.

L’option -i demande à pgbench de créer un schéma et de le peupler de données dans la base indiquée (à créer au préalable). La base ainsi créée est composée de 4 tables : pgbench_history, pgbench_tellers, pgbench_accounts et pgbench_branches. Dans ce mode, l’option -s permet alors d’indiquer un facteur d’échelle permettant de maîtriser la volumétrie de la base de donnée. Ce facteur est un multiple de 100 000 lignes dans la table pgbench_accounts. Pour que le test soit significatif, il est important que la taille de la base dépasse fortement la quantité de mémoire disponible.

Une fois créée, il est possible de réaliser différents tests avec cette base de données en faisant varier plusieurs paramètres tels que le nombre de transactions, le nombre de clients, le type de requêtes (simple, étendue, préparée) ou la durée du test de charge.

Quelques exemples. Le plus simple :

• création de la base et peuplement par pgbench :

$ createdb benchs
$ pgbench -i -s 2 benchs
NOTICE:  table "pgbench_history" does not exist, skipping
NOTICE:  table "pgbench_tellers" does not exist, skipping
NOTICE:  table "pgbench_accounts" does not exist, skipping
NOTICE:  table "pgbench_branches" does not exist, skipping
creating tables...
100000 of 200000 tuples (50%) done (elapsed 0.08 s, remaining 0.08 s)
200000 of 200000 tuples (100%) done (elapsed 0.26 s, remaining 0.00 s)
vacuum...
set primary keys...
done.

• benchmarks sur cette base :

$ pgbench benchs
starting vacuum...end.
transaction type: <builtin: TPC-B (sort of)>
scaling factor: 2
query mode: simple
number of clients: 1
number of threads: 1
number of transactions per client: 10
number of transactions actually processed: 10/10
latency average = 2.732 ms
tps = 366.049857 (including connections establishing)
tps = 396.322853 (excluding connections establishing)

• nouveau test avec 10 clients et 200 transactions pour chacun :

$ pgbench -c 10 -t 200 benchs
starting vacuum...end.
transaction type: <builtin: TPC-B (sort of)>
scaling factor: 2
query mode: simple
number of clients: 10
number of threads: 1
number of transactions per client: 200
number of transactions actually processed: 2000/2000
latency average = 19.716 ms
tps = 507.204902 (including connections establishing)
tps = 507.425131 (excluding connections establishing)

• changement de la configuration avec fsync=off, et nouveau test avec les mêmes options que précédemment :

$ pgbench -c 10 -t 200 benchs
starting vacuum...end.
transaction type: <builtin: TPC-B (sort of)>
scaling factor: 2
query mode: simple
number of clients: 10
number of threads: 1
number of transactions per client: 200
number of transactions actually processed: 2000/2000
latency average = 2.361 ms
tps = 4234.926931 (including connections establishing)
tps = 4272.412154 (excluding connections establishing)

• toujours avec les mêmes options, mais en effectuant le test durant 10 secondes :

$ pgbench -c 10 -T 10 benchs
starting vacuum...end.
transaction type: <builtin: TPC-B (sort of)>
scaling factor: 2
query mode: simple
number of clients: 10
number of threads: 1
duration: 10 s
number of transactions actually processed: 45349
latency average = 2.207 ms
tps = 4531.835068 (including connections establishing)
tps = 4534.070449 (excluding connections establishing)

L’outil pgbench est capable de travailler avec une base de données existante. Cette fonctionnalité permet ainsi de tester les performances dans un contexte plus représentatif de la ou les bases présentes dans une instance.

Pour effectuer de tels tests, il faut créer un ou plusieurs scripts SQL contenant les requêtes à exécuter sur la base de donnée. Avant la 9.6, chaque requête doit être écrite sur UNE seule ligne, sinon le point-virgule ; habituel convient. Un script peut contenir plusieurs requêtes. Toutes les requêtes du fichier seront exécutées dans leur ordre d’apparition. Si plusieurs scripts SQL sont indiqués, chaque transaction sélectionne le fichier à exécuter de façon aléatoire. Enfin, il est possible d’utiliser des variables dans vos scripts SQL afin de faire varier le groupe de données manipulé dans vos tests. Ce dernier point est essentiel afin d’éviter les effets de cache ou encore pour simuler la charge lorsqu’un sous-ensemble des données de la base est utilisé en comparaison avec la totalité de la base (en utilisant un champ de date par exemple).

Par exemple, le script exécuté par défaut par pgbench pour son test TPC-B en mode requête « simple », sur sa propre base, est le suivant (extrait de la page de manuel de pgbench) :

\set aid random(1, 100000 * :scale)
\set bid random(1, 1 * :scale)
\set tid random(1, 10 * :scale)
\set delta random(-5000, 5000)
BEGIN;
UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalance + :delta WHERE aid = :aid;
SELECT abalance FROM pgbench_accounts WHERE aid = :aid;
UPDATE pgbench_tellers SET tbalance = tbalance + :delta WHERE tid = :tid;
UPDATE pgbench_branches SET bbalance = bbalance + :delta WHERE bid = :bid;
INSERT INTO pgbench_history (tid, bid, aid, delta, mtime)
VALUES (:tid, :bid, :aid, :delta, CURRENT_TIMESTAMP);
END;

Si la base de donnée utilisée est celle fournie avec pgbench, la variable :scale sera valorisée à partir du nombre de lignes présentes dans la relation pgbench_branches. Si vous utilisez une autre base de donnée, il faut indiquer l’échelle avec l’option -s lorsque l’on exécute le test.

Ci-dessous figure un exemple de sortie en version 11 sur une machine virtuelle avec un SSD. Les conseils sont généralement pertinents. Il conseille notamment d’installer l’extension pg_stat_statements et d’attendre un certain temps avant d’utiliser l’outil.

-bash-4.2$ ./postgresqltuner.pl --ssd

postgresqltuner.pl version 1.0.1
Checking if OS commands are available on /var/run/postgresql...
[OK]      OS command OK
Connecting to /var/run/postgresql:5432 database template1 with user postgres...
[OK]      User used for report has superuser rights
=====  OS information  =====
[INFO]    OS: linux Version: 3.10.0-693.17.1.el7.x86_64
          Arch: x86_64-linux-thread-multi
[INFO]    OS total memory: 3.70 GB
[OK]      vm.overcommit_memory is good: no memory overcommitment
[INFO]    Running in kvm hypervisor
[INFO]    Currently used I/O scheduler(s): mq-deadline
=====  General instance informations  =====
-----  Version  -----
[OK]      You are using latest major 11.5
-----  Uptime  -----
[INFO]    Service uptime:  44s
[WARN]    Uptime is less than 1 day. postgresqltuner.pl result may not be accurate
-----  Databases  -----
[INFO]    Database count (except templates): 2
[INFO]    Database list (except templates): postgres postgis
-----  Extensions  -----
[INFO]    Number of activated extensions: 1
[INFO]    Activated extensions: plpgsql
[WARN]    Extensions pg_stat_statements is disabled in database template1
-----  Users  -----
[OK]      No user account will expire in less than 7 days
[OK]      No user with password=username
[OK]      Password encryption is enabled
-----  Connection information  -----
[INFO]    max_connections: 100
[INFO]    current used connections: 6 (6.00%)
[INFO]    3 connections are reserved for super user (3.00%)
[INFO]    Average connection age:  36s
[BAD]     Average connection age is less than 1 minute.
          Use a connection pooler to limit new connection/seconds
-----  Memory usage  -----
[INFO]    configured work_mem: 4.00 MB
[INFO]    Using an average ratio of work_mem buffers by connection of 150%
          (use --wmp to change it)
[INFO]    total work_mem (per connection): 6.00 MB
[INFO]    shared_buffers: 128.00 MB
[INFO]    Track activity reserved size: 0.00 B
[WARN]    maintenance_work_mem is less or equal default value.
          Increase it to reduce maintenance tasks time
[INFO]    Max memory usage:
                  shared_buffers (128.00 MB)
                + max_connections * work_mem *
                  average_work_mem_buffers_per_connection
                  (100 * 4.00 MB * 150 / 100 = 600.00 MB)
                + autovacuum_max_workers * maintenance_work_mem
                  (3 * 64.00 MB = 192.00 MB)
                + track activity size (0.00 B)
                = 920.00 MB
[INFO]    effective_cache_size: 4.00 GB
[INFO]    Size of all databases: 29.55 MB
[WARN]    shared_buffer is too big for the total databases size, memory is lost
[INFO]    PostgreSQL maximum memory usage: 24.28% of system RAM
[WARN]    Max possible memory usage for PostgreSQL is less than 60% of
          system total RAM. On a dedicated host you can increase PostgreSQL
          buffers to optimize performances.
[INFO]    max memory+effective_cache_size is 132.37% of total RAM
[WARN]    the sum of max_memory and effective_cache_size is too high,
          the planner can find bad plans if system cache is smaller than expected
-----  Huge pages  -----
[BAD]     No Huge Pages available on the system
[BAD]     huge_pages disabled in PostgreSQL
[INFO]    Hugepagesize is 2048 kB
[INFO]    HugePages_Total 0 pages
[INFO]    HugePages_Free 0 pages
[INFO]    Suggested number of Huge Pages: 195
          (Consumption peak: 398868 / Huge Page size: 2048)
-----  Logs  -----
[OK]      log_hostname is off: no reverse DNS lookup latency
[WARN]    log of long queries is deactivated. It will be more
          difficult to optimize query performances
[OK]      log_statement=none
-----  Two phase commit  -----
[OK]      Currently no two phase commit transactions
-----  Autovacuum  -----
[OK]      autovacuum is activated.
[INFO]    autovacuum_max_workers: 3
-----  Checkpoint  -----
[WARN]    checkpoint_completion_target(0.5) is low
-----  Disk access  -----
[OK]      fsync is on
[OK]      synchronize_seqscans is on
-----  WAL  -----
-----  Planner  -----
[OK]      cost settings are defaults
[WARN]    With SSD storage, set random_page_cost=seq_page_cost
          to help planner use more index scan
[BAD]     some plan features are disabled: enable_partitionwise_aggregate,
          enable_partitionwise_join
=====  Database information for database template1  =====
-----  Database size  -----
[INFO]    Database template1 total size: 7.88 MB
[INFO]    Database template1 tables size: 4.85 MB (61.55%)
[INFO]    Database template1 indexes size: 3.03 MB (38.45%)
-----  Tablespace location  -----
[OK]      No tablespace in PGDATA
-----  Shared buffer hit rate  -----
[INFO]    shared_buffer_heap_hit_rate: 99.31%
[INFO]    shared_buffer_toast_hit_rate: 0.00%
[INFO]    shared_buffer_tidx_hit_rate: 58.82%
[INFO]    shared_buffer_idx_hit_rate: 99.63%
[OK]      Shared buffer idx hit rate is very good
-----  Indexes  -----
[OK]      No invalid indexes
[OK]      No unused indexes
-----  Procedures  -----
[OK]      No procedures with default costs

=====  Configuration advice  =====
-----  checkpoint  -----
[MEDIUM] Your checkpoint completion target is too low.
        Put something nearest from 0.8/0.9 to balance your writes better
        during the checkpoint interval
-----  extension  -----
[LOW] Enable pg_stat_statements in database template1 to collect statistics
      on all queries (not only queries longer than log_min_duration_statement
      in logs)
-----  hugepages  -----
[LOW] Change Huge Pages size from 2MB to 1GB
[MEDIUM] Enable huge_pages in PostgreSQL to consume system Huge Pages
[MEDIUM] set vm.nr_hugepages=195 in /etc/sysctl.conf and run sysctl -p
         to reload it. This will allocate huge pages (may require system reboot).
-----  planner  -----
[MEDIUM] Set random_page_cost=seq_page_cost on SSD disks

L’installation est détaillée ici pour Rocky Linux 8 et 9 (similaire à Red Hat et à d’autres variantes comem Oracle Linux et Fedora), et Debian/Ubuntu.

Elle ne dure que quelques minutes.

Sur Rocky Linux 8 ou 9

Installation du dépôt communautaire  :

Les dépôts de la communauté sont sur https://yum.postgresql.org/. Les commandes qui suivent sont inspirées de celles générées par l’assistant sur https://www.postgresql.org/download/linux/redhat/, en précisant :

• la version majeure de PostgreSQL (ici la 16) ;
• la distribution (ici Rocky Linux 8) ;
• l’architecture (ici x86_64, la plus courante).

Les commandes sont à lancer sous root :

# dnf install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms\
/EL-8-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm

# dnf -qy module disable postgresql

Installation de PostgreSQL 16 (client, serveur, librairies, extensions) : 

# dnf install -y postgresql16-server postgresql16-contrib

Les outils clients et les librairies nécessaires seront automatiquement installés.

Une fonctionnalité avancée optionnelle, le JIT (Just In Time compilation), nécessite un paquet séparé.

# dnf install postgresql16-llvmjit

Création d’une première instance :

Il est conseillé de déclarer PG_SETUP_INITDB_OPTIONS, notamment pour mettre en place les sommes de contrôle et forcer les traces en anglais :

# export PGSETUP_INITDB_OPTIONS='--data-checksums --lc-messages=C'
# /usr/pgsql-16/bin/postgresql-16-setup initdb
# cat /var/lib/pgsql/16/initdb.log

Ce dernier fichier permet de vérifier que tout s’est bien passé et doit finir par :

Success. You can now start the database server using:

    /usr/pgsql-16/bin/pg_ctl -D /var/lib/pgsql/16/data/ -l logfile start

Chemins :

Configuration :

Modifier postgresql.conf est facultatif pour un premier lancement.

Commandes d’administration habituelles :

Démarrage, arrêt, statut, rechargement à chaud de la configuration, redémarrage :

# systemctl start postgresql-16
# systemctl stop postgresql-16
# systemctl status postgresql-16
# systemctl reload postgresql-16
# systemctl restart postgresql-16

Test rapide de bon fonctionnement et connexion à psql :

# systemctl --all |grep postgres
# sudo -iu postgres psql

Démarrage de l’instance au lancement du système d’exploitation :

# systemctl enable postgresql-16

Ouverture du firewall pour le port 5432 :

Voir si le firewall est actif :

# systemctl status firewalld

Si c’est le cas, autoriser un accès extérieur :

# firewall-cmd --zone=public --add-port=5432/tcp --permanent
# firewall-cmd --reload
# firewall-cmd --list-all

(Rappelons que listen_addresses doit être également modifié dans postgresql.conf.)

Création d’autres instances :

Si des instances de versions majeures différentes doivent être installées, il faut d’abord installer les binaires pour chacune (adapter le numéro dans dnf install …) et appeler le script d’installation de chaque version. l’instance par défaut de chaque version vivra dans un sous-répertoire numéroté de /var/lib/pgsql automatiquement créé à l’installation. Il faudra juste modifier les ports dans les postgresql.conf pour que les instances puissent tourner simultanément.

Si plusieurs instances d’une même version majeure (forcément de la même version mineure) doivent cohabiter sur le même serveur, il faut les installer dans des PGDATA différents.

• Ne pas utiliser de tiret dans le nom d’une instance (problèmes potentiels avec systemd).
• Respecter les normes et conventions de l’OS : placer les instances dans un nouveau sous-répertoire de /var/lib/pgsqsl/16/ (ou l’équivalent pour d’autres versions majeures).

Pour créer une seconde instance, nommée par exemple infocentre :

• Création du fichier service de la deuxième instance :

# cp /lib/systemd/system/postgresql-16.service \
        /etc/systemd/system/postgresql-16-infocentre.service

• Modification de ce dernier fichier avec le nouveau chemin :

Environment=PGDATA=/var/lib/pgsql/16/infocentre

• Option 1 : création d’une nouvelle instance vierge :

# export PGSETUP_INITDB_OPTIONS='--data-checksums --lc-messages=C'
# /usr/pgsql-16/bin/postgresql-16-setup initdb postgresql-16-infocentre

• Option 2 : restauration d’une sauvegarde : la procédure dépend de votre outil.

• Adaptation de /var/lib/pgsql/16/infocentre/postgresql.conf (port surtout).

• Commandes de maintenance de cette instance :

# systemctl [start|stop|reload|status] postgresql-16-infocentre
# systemctl [enable|disable] postgresql-16-infocentre

• Ouvrir le nouveau port dans le firewall au besoin.

Sur Debian / Ubuntu

Sauf précision, tout est à effectuer en tant qu’utilisateur root.

Référence : https://apt.postgresql.org/

Installation du dépôt communautaire :

L’installation des dépôts du PGDG est prévue dans le paquet Debian :

# apt update
# apt install -y  gnupg2  postgresql-common 
# /usr/share/postgresql-common/pgdg/apt.postgresql.org.sh

Ce dernier ordre créera le fichier du dépôt /etc/apt/sources.list.d/pgdg.list adapté à la distribution en place.

Installation de PostgreSQL 16 :

La méthode la plus propre consiste à modifier la configuration par défaut avant l’installation :

Dans /etc/postgresql-common/createcluster.conf, paramétrer au moins les sommes de contrôle et les traces en anglais :

initdb_options = '--data-checksums --lc-messages=C'

Puis installer les paquets serveur et clients et leurs dépendances :

# apt install postgresql-16 postgresql-client-16

La première instance est automatiquement créée, démarrée et déclarée comme service à lancer au démarrage du système. Elle porte un nom (par défaut main).

Elle est immédiatement accessible par l’utilisateur système postgres.

Chemins :

Configuration

Modifier postgresql.conf est facultatif pour un premier essai.

Démarrage/arrêt de l’instance, rechargement de configuration :

Debian fournit ses propres outils, qui demandent en paramètre la version et le nom de l’instance :

# pg_ctlcluster 16 main [start|stop|reload|status|restart]

Démarrage de l’instance avec le serveur :

C’est en place par défaut, et modifiable dans /etc/postgresql/16/main/start.conf.

Ouverture du firewall :

Debian et Ubuntu n’installent pas de firewall par défaut.

Statut des instances du serveur :

# pg_lsclusters

Test rapide de bon fonctionnement et connexion à psql :

# systemctl --all |grep postgres
# sudo -iu postgres psql

Destruction d’une instance :

# pg_dropcluster 16 main

Création d’autres instances :

Ce qui suit est valable pour remplacer l’instance par défaut par une autre, par exemple pour mettre les checksums en place :

• optionnellement, /etc/postgresql-common/createcluster.conf permet de mettre en place tout d’entrée les checksums, les messages en anglais, le format des traces ou un emplacement séparé pour les journaux :

initdb_options = '--data-checksums --lc-messages=C'
log_line_prefix = '%t [%p]: [%l-1] user=%u,db=%d,app=%a,client=%h '
waldir = '/var/lib/postgresql/wal/%v/%c/pg_wal'

• créer une instance :

# pg_createcluster 16 infocentre

Il est également possible de préciser certains paramètres du fichier postgresql.conf, voire les chemins des fichiers (il est conseillé de conserver les chemins par défaut) :

# pg_createcluster 16 infocentre \
  --port=12345 \
  --datadir=/PGDATA/16/infocentre \
  --pgoption shared_buffers='8GB' --pgoption work_mem='50MB' \
  --  --data-checksums --waldir=/ssd/postgresql/16/infocentre/journaux

• adapter au besoin /etc/postgresql/16/infocentre/postgresql.conf ;

• démarrage :

# pg_ctlcluster 16 infocentre start

Accès à l’instance depuis le serveur même (toutes distributions)

Par défaut, l’instance n’est accessible que par l’utilisateur système postgres, qui n’a pas de mot de passe. Un détour par sudo est nécessaire :

$ sudo -iu postgres psql
psql (16.0)
Type "help" for help.
postgres=#

Ce qui suit permet la connexion directement depuis un utilisateur du système :

Pour des tests (pas en production !), il suffit de passer à trust le type de la connexion en local dans le pg_hba.conf :

local   all             postgres                               trust

La connexion en tant qu’utilisateur postgres (ou tout autre) n’est alors plus sécurisée :

dalibo:~$ psql -U postgres
psql (16.0)
Type "help" for help.
postgres=#

Une authentification par mot de passe est plus sécurisée :

• dans pg_hba.conf, paramétrer une authentification par mot de passe pour les accès depuis localhost (déjà en place sous Debian) :

# IPv4 local connections:
host    all             all             127.0.0.1/32            scram-sha-256
# IPv6 local connections:
host    all             all             ::1/128                 scram-sha-256

(Ne pas oublier de recharger la configuration en cas de modification.)

• ajouter un mot de passe à l’utilisateur postgres de l’instance :

dalibo:~$ sudo -iu postgres psql
psql (16.0)
Type "help" for help.
postgres=# \password
Enter new password for user "postgres":
Enter it again:
postgres=# quit

dalibo:~$ psql -h localhost -U postgres
Password for user postgres:
psql (16.0)
Type "help" for help.
postgres=#

• Pour se connecter sans taper le mot de passe à une instance, un fichier .pgpass dans le répertoire personnel doit contenir les informations sur cette connexion :

localhost:5432:*:postgres:motdepassetrèslong

Ce fichier doit être protégé des autres utilisateurs :

$ chmod 600 ~/.pgpass

• Pour n’avoir à taper que psql, on peut définir ces variables d’environnement dans la session voire dans ~/.bashrc :

export PGUSER=postgres
export PGDATABASE=postgres
export PGHOST=localhost

Rappels :

• en cas de problème, consulter les traces (dans /var/lib/pgsql/16/data/log ou /var/log/postgresql/) ;
• toute modification de pg_hba.conf ou postgresql.conf impliquant de recharger la configuration peut être réalisée par une de ces trois méthodes en fonction du système :

root:~# systemctl reload postgresql-16

root:~# pg_ctlcluster 16 main reload

postgres:~$ psql -c 'SELECT pg_reload_conf()'

pgbench est un outil de test livré avec PostgreSQL. Son but est de faciliter la mise en place de benchmarks simples et rapides. Par défaut, il installe une base assez simple, génère une activité plus ou moins intense et calcule le nombre de transactions par seconde et la latence. C’est ce qui sera fait ici dans cette introduction. On peut aussi lui fournir ses propres scripts.

La documentation complète est sur https://docs.postgresql.fr/current/pgbench.html. L’auteur principal, Fabien Coelho, a fait une présentation complète, en français, à la PG Session #9 de 2017.

Installation

L’outil est installé avec les paquets habituels de PostgreSQL, client ou serveur suivant la distribution.

Dans le cas des paquets RPM du PGDG, l’outil n’est pas dans le PATH par défaut ; il faudra donc fournir le chemin complet :

/usr/pgsql-16/bin/pgbench

Il est préférable de créer un rôle non privilégié dédié, qui possédera la base de données :

CREATE ROLE pgbench LOGIN PASSWORD 'unmotdepassebienc0mplexe';
CREATE DATABASE pgbench OWNER pgbench ;

Le pg_hba.conf doit éventuellement être adapté.

La base par défaut s’installe ainsi (indiquer la base de données en dernier ; ajouter -p et -h au besoin) :

pgbench -U pgbench --initialize --scale=100 pgbench

--scale permet de faire varier proportionnellement la taille de la base. À 100, la base pèsera 1,5 Go, avec 10 millions de lignes dans la table principale pgbench_accounts :

pgbench@pgbench=# \d+
                           Liste des relations
 Schéma |       Nom        | Type  | Propriétaire | Taille  | Description
--------+------------------+-------+--------------+---------+-------------
 public | pg_buffercache   | vue   | postgres     | 0 bytes |
 public | pgbench_accounts | table | pgbench      | 1281 MB |
 public | pgbench_branches | table | pgbench      | 40 kB   |
 public | pgbench_history  | table | pgbench      | 0 bytes |
 public | pgbench_tellers  | table | pgbench      | 80 kB   |

Générer de l’activité

Pour simuler une activité de 20 clients simultanés, répartis sur 4 processeurs, pendant 100 secondes :

pgbench -U pgbench -c 20 -j 4 -T100 pgbench

NB : ne pas utiliser -d pour indiquer la base, qui signifie --debug pour pgbench, qui noiera alors l’affichage avec ses requêtes :

 UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalance + -3455 WHERE aid = 3789437;
 SELECT abalance FROM pgbench_accounts WHERE aid = 3789437;
 UPDATE pgbench_tellers SET tbalance = tbalance + -3455 WHERE tid = 134;
 UPDATE pgbench_branches SET bbalance = bbalance + -3455 WHERE bid = 78;
 INSERT INTO pgbench_history (tid, bid, aid, delta, mtime)
  VALUES (134, 78, 3789437, -3455, CURRENT_TIMESTAMP);

À la fin, s’affichent notamment le nombre de transactions (avec et sans le temps de connexion) et la durée moyenne d’exécution du point de vue du client (latency) :

 scaling factor: 100
 query mode: simple
 number of clients: 20
 number of threads: 4
 duration: 10 s
 number of transactions actually processed: 20433
 latency average = 9.826 ms
 tps = 2035.338395 (including connections establishing)
 tps = 2037.198912 (excluding connections establishing)

Modifier le paramétrage est facile grâce à la variable d’environnement PGOPTIONS :

PGOPTIONS='-c synchronous_commit=off -c commit_siblings=20' \
             pgbench -d pgbench -U pgbench -c 20 -j 4 -T100   2>/dev/null

latency average = 6.992 ms
tps = 2860.465176 (including connections establishing)
tps = 2862.964803 (excluding connections establishing)

Créer une base pgbench sur laquelle seront effectués les premiers tests, et l’initialiser avec 13,5 millions de lignes dans la table pgbench_accounts :

# en tant qu'utilisateur postgres
createdb pgbench
/usr/pgsql-16/bin/pgbench -i -s 135 pgbench

Simuler l’utilisation de la base pgbench par 3 clients simultanés, chacun effectuant par exemple 1000 transactions :

# en tant que postgres
/usr/pgsql-16/bin/pgbench -c 3 -t 1000 -n -P1 pgbench

Simuler la même chose, en ajoutant le paramètre -C pour forcer une connexion à chaque transaction. Comparer la latence et le nombre de transactions par seconde.

On veut simuler l’utilisation de la base pgbench par 3 utilisateurs effectuant 10 fois la sélection des comptes dont le solde est positif dans la table pgbench_accounts.

Créer un fichier query.sql contenant la requête suivante :

SELECT aid,bid,abalance
FROM pgbench_accounts
WHERE abalance > 0;

Lancer la commande :

/usr/pgsql-16/bin/pgbench -c 3 -t 10 -n -P1 -f query.sql pgbench

Positionner le paramètre fsync à off dans le fichier postgresql.conf et redémarrer PostgreSQL.

Simuler l’utilisation de la base pgbench par 3 clients simultanés, chacun effectuant par exemple 1000 transactions :

/usr/pgsql-16/bin/pgbench -c 3 -t 1000 -n -P1 pgbench

Comparer avec le premier test précédent.

Rétablir fsync à on, puis relancer PostgreSQL.

Refaire le même test avec synchronous_commit à off dans la session :

PGOPTIONS='-c synchronous_commit=off' \
        /usr/pgsql-16/bin/pgbench -c 3 -t 1000 pgbench

Utilisation de pgbench

Créer une base pgbench sur laquelle seront effectués les premiers tests, et l’initialiser avec 13,5 millions de lignes dans la table pgbench_accounts :

# en tant qu'utilisateur postgres
createdb pgbench
/usr/pgsql-16/bin/pgbench -i -s 135 pgbench

Noter que le nom de la base (ici en dernier paramètre) ne doit pas être précédé de -d.

La base obtenue fait 2 Go.

Simuler l’utilisation de la base pgbench par 3 clients simultanés, chacun effectuant par exemple 1000 transactions :

# en tant que postgres
/usr/pgsql-16/bin/pgbench -c 3 -t 1000 -n -P1 pgbench

…
progress: 1.0 s, 1081.9 tps, lat 2.743 ms stddev 3.450, 0 failed
progress: 2.0 s, 1127.0 tps, lat 2.653 ms stddev 1.112, 0 failed
…
number of transactions per client: 1000
number of transactions actually processed: 3000/3000
number of failed transactions: 0 (0.000%)
latency average = 2.691 ms
latency stddev = 2.933 ms
initial connection time = 8.860 ms
tps = 1111.524022 (without initial connection time)

(Les chiffres peuvent bien sûr varier fortement selon la machine et la configuration.)

Simuler la même chose, en ajoutant le paramètre -C pour forcer une connexion à chaque transaction. Comparer la latence et le nombre de transactions par seconde.

L’exécution est ici beaucoup plus longue :

/usr/pgsql-16/bin/pgbench -c 3 -t 1000 -n -P1 -C pgbench

…
progress: 7.0 s, 360.8 tps, lat 6.083 ms stddev 1.569, 0 failed
progress: 8.0 s, 342.4 tps, lat 6.392 ms stddev 1.943, 0 failed
…
number of transactions actually processed: 3000/3000
number of failed transactions: 0 (0.000%)
latency average = 6.021 ms
latency stddev = 1.876 ms
average connection time = 1.855 ms
tps = 358.071199 (including reconnection times)

La connexion systématique a diminué les performances des deux tiers. Ce serait encore pire s’il y avait un réseau entre PostgreSQL et client pgbench.

On veut simuler l’utilisation de la base pgbench par 3 utilisateurs effectuant 10 fois la sélection des comptes dont le solde est positif dans la table pgbench_accounts.

Créer un fichier query.sql contenant la requête suivante :

SELECT aid,bid,abalance
FROM pgbench_accounts
WHERE abalance > 0;

Lancer la commande :

/usr/pgsql-16/bin/pgbench -c 3 -t 10 -n -P1 -f query.sql pgbench

…
latency average = 1578.937 ms
latency stddev = 13.462 ms
initial connection time = 5.789 ms
tps = 1.899930 (without initial connection time)

On voit ainsi que pgbench permet de créer ses propres requêtes de test.

Influence de fsync et synchronous_commit

pgbench peut servir à mesurer l’impact d’un paramètre de configuration sur les performances du système.

Positionner le paramètre fsync à off dans le fichier postgresql.conf et redémarrer PostgreSQL.

fsync = off

(Ne jamais faire cela en production, bien sûr.)

Relancer :

systemctl restart postgresql-16

Simuler l’utilisation de la base pgbench par 3 clients simultanés, chacun effectuant par exemple 1000 transactions :

/usr/pgsql-16/bin/pgbench -c 3 -t 1000 -n -P1 pgbench

Comparer avec le premier test précédent.

…
latency average = 0.424 ms
latency stddev = 0.173 ms
initial connection time = 6.861 ms
tps = 6837.809439 (without initial connection time)

On est sur des valeurs beaucoup plus élevés que le premier test. La synchronisation à chaque COMMIT est très coûteuse et on l’a désactivée. Mais fsync à off provoquerait une corruption en cas d’arrêt brutal et ne peut être conservé.

Rétablir fsync à on, puis relancer PostgreSQL.

fsync = on

sudo systemctl restart postgresql-16

Refaire le même test avec synchronous_commit à off dans la session :

PGOPTIONS='-c synchronous_commit=off' \
        /usr/pgsql-16/bin/pgbench -c 3 -t 1000 pgbench

La variable d’environnement est un moyen de changer la configuration depuis le shell quand on ne peut changer la configuration de la session avec SET.

…
latency average = 0.473 ms
initial connection time = 13.312 ms
tps = 6344.453045 (without initial connection time)

Le paramètre synchronous_commit à off « regroupe » les synchronisations, et permet de récupérer une bonne partie des performances perdues avec fsync à on, si l’application le permet : en cas d’arrêt brutal, il reste le risque de perdre jusqu’à 600 ms de données pourtant committées (mais sans risque de corruption). Cette perte de données est parfois acceptable, parfois non. Ce choix peut être opéré transaction par transaction en changeant synchronous_commit dans la session.

Noter à nouveau qu’un test rigoureux devrait durer beaucoup plus longtemps, sur plus de transactions, et tenir compte des effets de cache.

Ce module a pour but de faire une présentation très rapide de l’optimiseur et des plans d’exécution. Il contient surtout une introduction sur la commande EXPLAIN et sur différents outils en relation.

Lorsque le serveur récupère la requête, un ensemble de traitements est réalisé.

Tout d’abord, le parser va réaliser une analyse syntaxique de la requête.

Puis le rewriter va réécrire, si nécessaire, la requête. Pour cela, il prend en compte les règles, les vues non matérialisées et les fonctions SQL.

Si une règle demande de changer la requête, la requête envoyée est remplacée par la nouvelle.

Si une vue non matérialisée est utilisée, la requête qu’elle contient est intégrée dans la requête envoyée. Il en est de même pour une fonction SQL intégrable.

Ensuite, le planner va générer l’ensemble des plans d’exécutions. Il calcule le coût de chaque plan, puis il choisit le plan le moins coûteux, donc le plus intéressant.

Enfin, l’executer exécute la requête.

Pour cela, il doit commencer par récupérer les verrous nécessaires sur les objets ciblés. Une fois les verrous récupérés, il exécute la requête.

Une fois la requête exécutée, il envoie les résultats à l’utilisateur.

Plusieurs goulets d’étranglement sont visibles ici. Les plus importants sont :

• la planification (à tel point qu’il est parfois préférable de ne générer qu’un sous-ensemble de plans, pour passer plus rapidement à la phase d’exécution) ;
• la récupération des verrous (une requête peut attendre plusieurs secondes, minutes, voire heures, avant de récupérer les verrous et exécuter réellement la requête) ;
• l’exécution de la requête ;
• l’envoi des résultats à l’utilisateur.

En général, le principal souci pour les performances sur ce type d’instructions est donc l’obtention des verrous et l’exécution réelle de la requête. Il existe quelques ordres (comme TRUNCATE ou COPY) exécutés beaucoup plus directement.

Les moteurs de base de données utilisent un langage SQL qui permet à l’utilisateur de décrire le résultat qu’il souhaite obtenir, mais pas la manière. C’est à la base de données de se débrouiller pour obtenir ce résultat le plus rapidement possible.

Le but de l’optimiseur est assez simple. Pour une requête, il existe de nombreux plans d’exécution possibles. Il va donc énumérer tous les plans d’exécution possibles (sauf si cela représente vraiment trop de plans auquel cas, il ne prendra en compte qu’une partie des plans possibles).

Pour calculer le « coût » d’un plan, PostgreSQL dispose d’informations sur les données (des statistiques), d’une configuration (réalisée par l’administrateur de bases de données) et d’un ensemble de règles inscrites en dur.

À la fin de l’énumération et du calcul de coût, il ne lui reste plus qu’à sélectionner le plan qui a le plus petit coût.

La requête en exemple permet de récupérer des informations sur tous les employés dont le nom commence par la lettre B en triant les employés par leur service.

Un moteur de bases de données peut récupérer les données de plusieurs façons :

• faire un parcours séquentiel de la table employes en filtrant les enregistrements d’après leur nom, puis trier les données grâce à un algorithme ;
• faire un parcours d’index (s’il y en a un) sur la colonne nom pour trouver plus rapidement les enregistrements de la table employes satisfaisant le filtre 'B%', puis trier les données grâce à un algorithme ;
• faire un parcours d’index sur la colonne num_service pour récupérer les enregistrements déjà triés par service, et ne retourner que ceux vérifiant le prédicat nom like 'B%'.

Et ce ne sont que quelques exemples, car il serait possible d’avoir un index utilisable à la fois pour le tri et le filtre par exemple.

Donc la requête décrit le résultat à obtenir, et le planificateur va chercher le meilleur moyen pour parvenir à ce résultat. Pour ce travail, il dispose d’un certain nombre d’opérations de base. Ces opérations travaillent sur des ensembles de lignes, généralement un ou deux. Chaque opération renvoie un seul ensemble de lignes. Le planificateur peut combiner ces opérations suivant certaines règles. Une opération peut renvoyer l’ensemble de résultats de deux façons : d’un coup (par exemple le tri) ou petit à petit (par exemple un parcours séquentiel). Le premier cas utilise plus de mémoire, et peut nécessiter d’écrire des données temporaires sur disque. Le deuxième cas aide à accélérer des opérations comme les curseurs, les sous-requêtes IN et EXISTS, la clause LIMIT, etc.

Pour exécuter une requête, le planificateur va utiliser des opérations. Pour lire des lignes, il peut utiliser un parcours de table (une lecture complète du fichier), un parcours d’index ou encore d’autres types de parcours. Ce sont généralement les premières opérations utilisées.

Pour joindre les tables, l’ordre dans lequel ce sera fait est très important. Pour la jointure elle-même, il existe plusieurs méthodes différentes. Il existe aussi plusieurs algorithmes d’agrégation de lignes. Un tri peut être nécessaire pour une jointure, une agrégation, ou pour un ORDER BY, et là encore il y a plusieurs algorithmes possibles, ou des techniques pour éviter de le faire.

L’optimiseur statistique de PostgreSQL utilise un modèle de calcul de coût. Les coûts calculés sont des indications arbitraires de la charge nécessaire pour répondre à une requête. Chaque facteur de coût représente une unité de travail : lecture d’un bloc, manipulation d’une ligne en mémoire, application d’un opérateur sur un champ.

Connaître le coût unitaire de traitement d’une ligne est une bonne chose, mais si on ne sait pas le nombre de lignes à traiter, on ne peut pas calculer le coût total. L’optimiseur a donc besoin de statistiques sur les données, comme par exemple le nombre de blocs et de lignes d’une table, les valeurs les plus fréquentes et leur fréquence pour chaque colonne de chaque table. Les statistiques sur les données sont calculées lors de l’exécution de la commande SQL ANALYZE. L’autovacuum exécute généralement cette opération en arrière-plan.

L’exemple crée une table et lui ajoute 1000 lignes. Chaque ligne a une valeur différente dans les colonnes c1 et c2 (de 1 à 1000).

SELECT * FROM t1 ;

  c1  |  c2  
------+------
    1 |    1
    2 |    2
    3 |    3
    4 |    4
    5 |    5
    6 |    6
…
  996 |  996
  997 |  997
  998 |  998
  999 |  999
 1000 | 1000
(1000 lignes)

Dans cette requête :

EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE c1=1 ;

nous savons qu’un SELECT filtrant sur la valeur 1 pour la colonne c1 ne ramènera qu’une ligne. Grâce aux statistiques relevées par la commande ANALYZE exécutée juste avant, l’optimiseur estime lui aussi qu’une seule ligne sera récupérée. Une ligne sur 1000, c’est un bon ratio pour faire un parcours d’index. C’est donc ce que recommande l’optimiseur.

La même table, mais avec 1000 lignes ne contenant plus que la valeur 1. Un SELECT filtrant sur cette valeur 1 ramènera dans ce cas toutes les lignes. L’optimiseur s’en rend compte et décide qu’un parcours séquentiel de la table est préférable à un parcours d’index. C’est donc ce que recommande l’optimiseur.

Dans cet exemple, l’ordre ANALYZE garantit que les statistiques sont à jour (le démon autovacuum n’est pas forcément assez rapide).

Le coût du parcours de table était de 21,5 pour la récupération des 1000 lignes, donc un coût bien supérieur au coût du parcours d’index, qui lui était de 8,29, mais pour une seule ligne. On pourrait se demander le coût du parcours d’index pour 1000 lignes. À titre expérimental, on peut désactiver (ou plus exactement désavantager) le parcours de table en configurant le paramètre enable_seqscan à off.

En faisant cela, on s’aperçoit que le plan passe finalement par un parcours d’index, tout comme le premier. Par contre, le coût n’est plus de 8,29, mais de 57,77, donc supérieur au coût du parcours de table. C’est pourquoi l’optimiseur avait d’emblée choisi un parcours de table. Un index n’est pas forcément le chemin le plus court.

L’optimiseur transforme une grosse action (exécuter une requête) en plein de petites actions unitaires (trier un ensemble de données, lire une table, parcourir un index, joindre deux ensembles de données, etc). Ces petites actions sont liées les unes aux autres. Par exemple, pour exécuter cette requête :

SELECT * FROM une_table ORDER BY une_colonne;

peut se faire en deux actions :

• récupérer les enregistrements de la table ;
• trier les enregistrements provenant de la lecture de la table.

Mais ce n’est qu’une des possibilités.

Les nœuds correspondent à des unités de traitement qui réalisent des opérations simples sur un ou deux ensembles de données : lecture d’une table, jointures entre deux tables, tri d’un ensemble, etc. Si le plan d’exécution était une recette, chaque nœud serait une étape de la recette.

Les nœuds peuvent produire et consommer des données.

Pour récupérer le plan d’exécution d’une requête, il suffit d’utiliser la commande EXPLAIN. Cette commande est suivie de la requête pour laquelle on souhaite le plan d’exécution.

Seul le plan sélectionné est affichable. Les plans ignorés du fait de leur coût trop important ne sont pas récupérables. Ceci est dû au fait que les plans en question peuvent être abandonnés avant d’avoir été totalement développés si leur coût partiel est déjà supérieur à celui de plans déjà considérés.

Cette requête va récupérer tous les enregistrements de t1 pour lesquels la valeur de la colonne c2 est inférieure à 10. Les enregistrements sont triés par rapport à la colonne c1.

L’optimiseur envoie ce plan à l’exécuteur. Ce dernier voit qu’il a une opération de tri à effectuer (nœud Sort). Pour cela, il a besoin de données que le nœud suivant va lui donner. Il commence donc l’opération de lecture (nœud SeqScan). Il envoie chaque enregistrement valide au nœud Sort pour que ce dernier les trie.

Chaque nœud dispose d’un certain nombre d’informations placées soit sur la même ligne entre des parenthèses, soit sur la ou les lignes du dessous. La différence entre une ligne de nœud et une ligne d’informations est que la ligne de nœud contient une flèche au début (->). Par exemple, le nœud Sort contient des informations entre des parenthèses et une information supplémentaire sur la ligne suivante indiquant la clé de tri (la colonne c1). Par contre, la troisième ligne n’est pas une ligne d’informations du nœud Sort mais un nouveau nœud (SeqScan).

Chaque nœud montre les coûts estimés dans le premier groupe de parenthèses. cost est un couple de deux coûts : la première valeur correspond au coût pour récupérer la première ligne (souvent nul dans le cas d’un parcours séquentiel) ; la deuxième valeur correspond au coût pour récupérer toutes les lignes (elle dépend essentiellement de la taille de la table lue, mais aussi d’opération de filtrage). rows correspond au nombre de lignes que le planificateur pense récupérer à la sortie de ce nœud. Dans le cas d’une nouvelle table traitée par ANALYZE, les versions antérieures à la version 14 calculaient une valeur probable du nombre de lignes en se basant sur la taille moyenne d’une ligne et sur une table faisant 10 blocs. La version 14 corrige cela en ayant une meilleure idée du nombre de lignes d’une nouvelle table. width est la largeur en octets de la ligne.

Les informations supplémentaires dépendent de beaucoup d’éléments. Elles peuvent différer suivant le type de nœud, les options de la commande EXPLAIN, et certains paramètres de configuration. De même la version de PostgreSQL joue un rôle majeur : les nouvelles versions peuvent apporter des informations supplémentaires pour que le plan soit plus lisible et que l’utilisateur soit mieux informé.

Le but de cette option est d’obtenir les informations sur l’exécution réelle de la requête.

Quatre nouvelles informations apparaissent dans un nouveau bloc de parenthèses. Elles sont toutes liées à l’exécution réelle de la requête :

• actual time
• la première valeur correspond à la durée en milliseconde pour récupérer la première ligne ;
• la deuxième valeur est la durée en milliseconde pour récupérer toutes les lignes ;
• rows est le nombre de lignes réellement récupérées ;
• loops est le nombre d’exécutions de ce nœud, soit dans le cadre d’une jointure, soit dans le cadre d’une requête parallélisée.

L’intérêt de cette option est donc de trouver l’opération qui prend du temps dans l’exécution de la requête, mais aussi de voir les différences entre les estimations et la réalité (notamment au niveau du nombre de lignes).

BUFFERS fait apparaître le nombre de blocs (buffers) impactés par chaque nœud du plan d’exécution, en lecture comme en écriture.

shared read=5 en bas signifie que 5 blocs ont été trouvés et lus hors du cache de PostgreSQL (shared buffers). 5 blocs est ici la taille de t1 sur le disque. Le cache de l’OS est peut-être intervenu, ce n’est pas visible ici. Un peu plus haut, shared hit=3 read=5 indique que 3 blocs ont été lus dans ce cache, et 5 autres toujours hors du cache. Les valeurs exactes dépendent donc de l’état du cache. Si on relance la requête, pour une telle petite table, les relectures se feront uniquement en shared hit.

BUFFERS compte aussi les blocs de fichiers ou tables temporaires (temp ou local), ou les blocs écrits sur disque (written).

EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) n’affiche que des données réelles, pas des estimations. Depuis PostgreSQL 13, EXPLAIN (BUFFERS) sans ANALYZE peut être utilisé, mais il ne montre que les quelques blocs utilisés par la planification, plutôt que tous ceux auxquels la requête accéderait réellement.

Désactivée par défaut, l’option SETTINGS permet d’obtenir les valeurs des paramètres qui ne sont pas à leur valeur par défaut dans la session de la requête. Elle est pratique quand il faut transmettre le plan à un collègue ou un prestataire qui n’a pas forcément accès à la machine.

Désactivée par défaut et nécessitant l’option ANALYZE, l’option WAL permet d’obtenir le nombre d’enregistrements et le nombre d’octets écrits dans les journaux de transactions. (Rappelons que les écritures dans les fichiers de données se font généralement plus tard, en arrière-plan.)

L’option GENERIC_PLAN n’est malheureusement pas disponible avant PostgreSQL 16. Elle est pourtant très pratique quand on cherche le plan d’une requête préparée sans connaître ses paramètres, ou pour savoir quel est le plan générique que prévoit PostgreSQL pour une requête préparée.

En effet, les plans des requêtes préparées ne sont pas forcément recalculés à chaque appel avec les paramètres exacts (le système est assez complexe et dépend du paramètre plan_cache_mode). La requête ne peut être exécutée sans vraie valeur de paramètre, donc l’option ANALYZE est inutilisable, mais en activant GENERIC_PLAN on peut tout de même voir le plan générique que PostgreSQL peut choisir (SUMMARY ON affiche en plus le temps de planification) :

EXPLAIN (GENERIC_PLAN, SUMMARY ON)
SELECT * FROM t1 WHERE c1 < $1 ;

                              QUERY PLAN                               
-----------------------------------------------------------------------
 Index Scan using t1_c1_idx on t1  (cost=0.15..14.98 rows=333 width=8)
   Index Cond: (c1 < $1)
 Planning Time: 0.195 ms

C’est effectivement le plan qui serait optimal pour $1=1. Mais pour la valeur 1000, qui ramène toute la table, un Seq Scan serait plus pertinent.

Ces options sont moins utilisées, mais certaines restent intéressantes dans des cas précis.

Option COSTS

Cette option est activée par défaut. Il peut être intéressant de la désactiver pour n’avoir que le plan.

EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT * FROM t1 WHERE c2<10 ORDER BY c1 ;

        QUERY PLAN
---------------------------
 Sort
   Sort Key: c1
   ->  Seq Scan on t1
         Filter: (c2 < 10)

Option TIMING

Cette option est activée par défaut. Il peut être intéressant de le désactiver sur les systèmes où le chronométrage prend beaucoup de temps et allonge inutilement la durée d’exécution de la requête. Mais de ce fait, le résultat devient beaucoup moins intéressant.

EXPLAIN (ANALYZE, TIMING OFF) SELECT * FROM t1 WHERE c2<10 ORDER BY c1 ;

                                   QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------
 Sort  (cost=21.64..21.67 rows=9 width=8) (actual rows=9 loops=1)
   Sort Key: c1
   Sort Method: quicksort  Memory: 25kB
   ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..21.50 rows=9 width=8) (actual rows=9 loops=1)
         Filter: (c2 < 10)
         Rows Removed by Filter: 991
 Planning Time: 0.155 ms
 Execution Time: 0.381 ms

Option VERBOSE

Désactivée par défaut, l’option VERBOSE permet d’afficher des informations supplémentaires comme :

• la liste des colonnes en sortie ;
• le nom des objets qualifiés par le nom du schéma ;
• des statistiques sur les workers (pour les requêtes parallélisées) ;
• le code SQL envoyé à un serveur distant (pour les tables distantes avec postgres_fdw notamment).

Dans l’exemple suivant, le nom du schéma est ajouté au nom de la table. La nouvelle ligne Output indique la liste des colonnes de l’ensemble de données en sortie du nœud.

EXPLAIN (VERBOSE) SELECT * FROM t1 WHERE c2<10 ORDER BY c1 ;

                           QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------
 Sort  (cost=21.64..21.67 rows=9 width=8)
   Output: c1, c2
   Sort Key: t1.c1
   ->  Seq Scan on public.t1  (cost=0.00..21.50 rows=9 width=8)
         Output: c1, c2
         Filter: (t1.c2 < 10)

Option SUMMARY

Elle permet d’afficher ou non le résumé final indiquant la durée de la planification et de l’exécution. Un EXPLAIN simple n’affiche pas le résumé par défaut (la durée de planification est pourtant parfois importante). Par contre, un EXPLAIN ANALYZE l’affiche par défaut.

EXPLAIN (SUMMARY ON) SELECT * FROM t1 WHERE c2<10 ORDER BY c1;

                       QUERY PLAN
---------------------------------------------------------
 Sort  (cost=21.64..21.67 rows=9 width=8)
   Sort Key: c1
   ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..21.50 rows=9 width=8)
         Filter: (c2 < 10)
 Planning Time: 0.185 ms

EXPLAIN (ANALYZE, SUMMARY OFF) SELECT * FROM t1 WHERE c2<10 ORDER BY c1;

                    QUERY PLAN
---------------------------------------------------------
 Sort  (cost=21.64..21.67 rows=9 width=8)
       (actual time=0.343..0.346 rows=9 loops=1)
   Sort Key: c1
   Sort Method: quicksort  Memory: 25kB
   ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..21.50 rows=9 width=8)
               (actual time=0.031..0.331 rows=9 loops=1)
         Filter: (c2 < 10)
         Rows Removed by Filter: 991

Option FORMAT

L’option FORMAT permet de préciser le format du texte en sortie. Par défaut, il s’agit du format texte habituel, mais il est possible de choisir un format semi-structuré parmi JSON, XML et YAML. Les formats semi-structurés sont utilisés principalement par des outils d’analyse comme explain.dalibo.com, car le contenu est plus facile à analyser, et même un peu plus complet. Voici ce que donne la commande EXPLAIN avec le format JSON :

psql -X -AtX \
-c 'EXPLAIN (FORMAT JSON) SELECT * FROM t1 WHERE c2<10 ORDER BY c1' | jq '.[]'

{
  "Plan": {
    "Node Type": "Sort",
    "Parallel Aware": false,
    "Async Capable": false,
    "Startup Cost": 34.38,
    "Total Cost": 34.42,
    "Plan Rows": 18,
    "Plan Width": 8,
    "Sort Key": [
      "c1"
    ],
    "Plans": [
      {
        "Node Type": "Seq Scan",
        "Parent Relationship": "Outer",
        "Parallel Aware": false,
        "Async Capable": false,
        "Relation Name": "t1",
        "Alias": "t1",
        "Startup Cost": 0,
        "Total Cost": 34,
        "Plan Rows": 18,
        "Plan Width": 8,
        "Filter": "(c2 < 10)"
      }
    ]
  }
}

La configuration du paramètre track_io_timing permet de demander le chronométrage des opérations d’entrée/sortie disque. Sur ce plan, nous pouvons voir que 14 blocs ont été lus en dehors du cache de PostgreSQL et que cela a pris 0,388 ms pour les lire (ils étaient certainement dans le cache du système d’exploitation).

Cette information permet de voir si le temps d’exécution de la requête est dépensé surtout dans la demande de blocs au système d’exploitation (donc hors du cache de PostgreSQL) ou dans l’exécution même de la requête (donc interne à PostgreSQL).

Lorsqu’une requête s’exécute lentement, cela peut être un problème dans le plan. La sortie de EXPLAIN peut apporter quelques informations qu’il faut savoir décoder.

Par exemple, une différence importante entre le nombre estimé de lignes et le nombre réel de lignes laisse un doute sur les statistiques présentes. Soit elles n’ont pas été réactualisées récemment, soit l’échantillon n’est pas suffisamment important pour que les statistiques donnent une vue proche du réel du contenu de la table.

Les boucles sont à surveiller. Par exemple, un accès à une ligne par un index est généralement très rapide, mais répété des millions de fois à cause d’une boucle, le total est parfois plus long qu’une lecture complète de la table indexée. C’est notamment l’enjeu du réglage entre seq_page_cost et random_page_cost.

L’option BUFFERS d’EXPLAIN permet également de mettre en valeur les opérations d’entrées/sorties lourdes. Cette option affiche notamment le nombre de blocs lus en/hors du cache de PostgreSQL. Sachant qu’un bloc fait généralement 8 kilo-octets, il est aisé de déterminer le volume de données manipulé par une requête.

Nous n’allons pas détailler tous les nœuds existants, mais évoquer simplement les plus importants. Une analyse plus poussée des nœuds et une référence complète sont disponibles dans les modules J2 et J6.

Plusieurs types d’objets peuvent être parcourus. Chacun va disposer d’un ou plusieurs types de parcours.

Les tables passent par un Seq Scan qui est une lecture simple de la table, bloc par bloc, ligne par ligne. Ce parcours peut filtrer les données mais ne les triera pas. Une variante parallélisée existe sous le nom de Parallel Seq Scan.

Les index disposent de plusieurs parcours, principalement suivant la quantité d’enregistrements à récupérer :

• Index Scan quand il y a très peu d’enregistrements à récupérer ;
• Bitmap Scan quand il y en a un peu plus ou quand on veut lire plusieurs index d’une même table pour satisfaire plusieurs conditions de filtre ;
• Index Only Scan quand les colonnes en sortie correspondent aux colonnes de l’index (ce qui permet d’éviter une lecture de certains blocs de la table).

Ces différents parcours sont parallélisables. Ils ont dans ce cas le mot Parallel ajouté en début du nom du nœud.

Enfin, il existe des parcours moins fréquents, comme les parcours de fonction (Function Scan) ou de valeurs (Values Scan).

Trois nœuds existent pour les jointures.

Le Nested Loop est utilisé pour toutes les conditions de jointure n’utilisant pas l’opérateur d’égalité. Il est aussi utilisé quand un des deux ensembles de données renvoie très peu de données.

Le Hash Join est certainement le nœud le plus commun. Il est utilisé un peu dans tous les cas, sauf si les deux ensembles de données arrivent déjà triés. Dans ce cas, il est préférable de passer par un Merge Join qui réclame deux ensembles de données déjà triés.

Les Semi Join et Anti Join sont utilisés dans des cas très particuliers et peu fréquents.

De même il existe plusieurs algorithmes d’agrégation qui s’occupent des sommes, des moyennes, des regroupements divers, etc. Ils sont souvent parallélisables.

Un grand nombre de petites opérations ont leur propre nœud, comme le tri avec Sort et Incremental Sort, la limite de lignes (LIMIT) avec Limit, la clause DISTINCT avec Unique), etc. Elles prennent généralement un ensemble de données et renvoient un autre ensemble de données issu du traitement du premier.

Le groupe des nœuds Append, Except et Intersect ne se comporte pas ainsi. Notamment, Append est le seul nœud à prendre potentiellement plus de deux ensembles de données en entrée.

Apparu avec PostgreSQL 14, le nœud Memoize est un cache de résultat qui permet d’optimiser les performances d’autres nœuds en mémorisant des données qui risquent d’être accédées plusieurs fois de suite. Pour le moment, ce nœud n’est utilisable que pour les données de l’ensemble interne d’un Nested Loop.

L’analyse de plans complexes devient très vite fastidieuse. Nous n’avons vu ici que des plans d’une dizaine de lignes au maximum, mais les plans de requêtes réellement problématiques peuvent faire plusieurs centaines, voire milliers de lignes. L’analyse manuelle devient impossible. Des outils ont été créés pour mieux visualiser les parties intéressantes des plans.

pgAdmin propose depuis très longtemps un affichage graphique de l’EXPLAIN. Cet affichage est intéressant car il montre simplement l’ordre dans lequel les opérations sont effectuées. Chaque nœud est représenté par une icône. Les flèches entre chaque nœud indiquent où sont envoyés les flux de données, la taille de la flèche précisant la volumétrie des données.

Les statistiques ne sont affichées qu’en survolant les nœuds.

Voici un exemple d’un EXPLAIN graphique réalisé par pgAdmin 4. En cliquant sur un nœud, un message affiche les informations statistiques sur le nœud.

Hubert Lubaczewski est un contributeur très connu dans la communauté PostgreSQL. Il publie notamment un grand nombre d’articles sur les nouveautés des prochaines versions. Cependant, il est aussi connu pour avoir créé un site web d’analyse des plans d’exécution. Ce site web est disponible sur https://explain.depesz.com/

Il suffit d’aller sur ce site, de coller le résultat d’un EXPLAIN ANALYZE, et le site affichera le plan d’exécution avec des codes couleurs pour bien distinguer les nœuds performants des autres.

Le code couleur est simple : blanc indique que tout va bien, jaune est inquiétant, marron est plus inquiétant, et rouge très inquiétant.

Plutôt que d’utiliser le service web, il est possible d’installer ce site en local :

• le module explain en Perl
• la partie site web

Cet exemple montre l’affichage d’un plan sur le site explain.depesz.com.

Voici la signification des différentes colonnes :

• Exclusive : durée passée exclusivement sur un nœud ;
• Inclusive : durée passée sur un nœud et ses fils ;
• Rows x : facteur d’échelle de l’erreur d’estimation du nombre de lignes ;
• Rows : nombre de lignes renvoyées ;
• Loops : nombre de boucles.

Sur une exécution de 600 ms, un tiers est passé à lire la table avec un parcours séquentiel.

À l’origine, pev (PostgreSQL Explain Visualizer) est un outil libre offrant un affichage graphique du plan d’exécution et pointant le nœud le plus coûteux, le plus long, le plus volumineux, etc. Utilisable en ligne, il n’est hélas plus maintenu depuis plusieurs années.

explain.dalibo.com en est un fork, très étendu et activement maintenu par Pierre Giraud de Dalibo. Les plans au format texte comme JSON sont acceptés. Les versions récentes de PostgreSQL sont supportées, avec leurs spécificités : nouvelles options d’EXPLAIN, nouveaux types de nœuds… Tout se passe en ligne. Les plans peuvent être partagés. Si vous ne souhaitez pas qu’ils soient stockés chez Dalibo, utilisez la version strictement locale de pev2.

Le code est sous licence PostgreSQL. Techniquement, c’est un composant VueJS qui peut être intégré à vos propres outils.

explain.dalibo.com permet de repérer d’un coup d’œil les parties les plus longues du plan, celles utilisant le plus de lignes, les écarts d’estimation, les dérives du temps de planification… Les nœuds peuvent être repliés. Plusieurs modes d’affichage sont disponibles.

Un grand nombre de plans d’exemple sont disponibles sur le site.

Cette introduction à l’optimiseur de PostgreSQL permet de comprendre comment il fonctionne et sur quoi il se base. Cela permet de pointer certains des problèmes. C’est aussi un prérequis indispensable pour voir plus tard l’intérêt des différents index et nœuds d’exécution de PostgreSQL.

Créer une base machines et y générer les données comme indiqué ci-dessous. L’exécution peut durer une minute ou deux suivant la machine.

curl -kL https://dali.bo/tp_machines_donnees -o machines_donnees.sql
createdb machines 
psql machines < machines_donnees.sql

La base machines contiendra alors deux tables :

• machines est une liste de machines ;
• donnees contient des données horodatées de quelques capteurs de ces machines, entre janvier et août 2023.

Nettoyage et mise à jour des statistiques :

VACUUM ANALYZE machines,donnees;

Quelles sont les tailles des tables ?

Pour simplifier certains plans, désactivons le parallélisme et la compilation à la volée :

SET max_parallel_workers_per_gather TO 0 ;
SET jit TO off ;

Requêtes sur les périodes :

Quel est le plan prévu pour récupérer les données du 31 janvier dans la table donnees ?

EXPLAIN
SELECT * FROM donnees
WHERE horodatage = '2023-01-31'::date ;

Quel est le plan prévu pour récupérer les données du mois de janvier dans la table donnees ?

EXPLAIN
SELECT * FROM donnees
WHERE horodatage BETWEEN '2023-01-01'::date AND '2023-01-31'::date ;

Quel est le plan prévu pour cette variante de la requête sur janvier ?

EXPLAIN
SELECT * FROM donnees
WHERE to_char (horodatage, 'YYYYMM') = '202301';

Pourquoi est-il différent ? Comparer avec le précédant en utilisant EXPLAIN ANALYZE.

Quel est le plan pour la même requête, cette fois sur deux mois ?

EXPLAIN
SELECT * FROM donnees
WHERE horodatage BETWEEN '2023-03-01'::date AND '2023-04-30'::date;

Relancer avec EXPLAIN (ANALYZE).

Jointure :

Quel est le plan prévu pour cette jointure sur toutes les données d’une machine ?

EXPLAIN
SELECT *
FROM donnees INNER JOIN machines USING (id_machine)
WHERE machines.code = 'E4DA3B' AND type = 5;

Quel est le plan prévu pour la requête suivante, qui récupère toutes les données d’après juillet pour un type de machines donné ? Quelles en sont les 3 étapes ?

EXPLAIN
SELECT description, horodatage, valeur1 
FROM donnees INNER JOIN machines USING (id_machine)
WHERE machines.type = 1
AND donnees.horodatage > '2023-07-01' ;

• Créer une base de données nommée magasin.

• Importer le jeu de données d’exemple :

La base magasin (dump de 96 Mo, pour 667 Mo sur le disque au final) peut être téléchargée et restaurée comme suit dans une nouvelle base magasin :

createdb magasin
curl -kL https://dali.bo/tp_magasin -o /tmp/magasin.dump
pg_restore -d magasin  /tmp/magasin.dump
# le message sur public préexistant est normal
rm -- /tmp/magasin.dump

Toutes les données sont dans deux schémas nommés magasin et facturation.

• Le schéma à utiliser se nomme également magasin.
• Consulter les tables.

• Lancer un ANALYZE sur la base.

Le but est de chercher une personne nommée Moris Russel dans la table contacts par les champs prenom et nom.

• Quel est le plan qu’utilisera PostgreSQL pour le trouver ?
• À combien de résultats le planificateur s’attend-il ?

• Afficher le résultat.

• Quel est le plan réellement exécuté ?

• Rechercher la même personne par son contact_id.
• Quel est le plan ?

• La requête suivante recherche tous les fournisseurs résidents d’Hollywood.

SELECT c.nom, c.prenom FROM contacts c
INNER JOIN fournisseurs f
ON (f.contact_id = c.contact_id)
WHERE c.ville = 'Hollywood' ;

• Quel est le plan prévu ?
• Que donne-t-il à l’exécution ?

Manipuler explain

Créer une base machines et y générer les données comme indiqué ci-dessous. L’exécution peut durer une minute ou deux suivant la machine.

curl -kL https://dali.bo/tp_machines_donnees -o machines_donnees.sql
createdb machines 
psql machines < machines_donnees.sql

La base machines contiendra alors deux tables :

• machines est une liste de machines ;
• donnees contient des données horodatées de quelques capteurs de ces machines, entre janvier et août 2023.

Nettoyage et mise à jour des statistiques :

VACUUM ANALYZE machines,donnees;

Cette opération est à faire systématiquement sur des tables récentes, ou au moindre doute. L’autovacuum n’est parfois pas assez rapide pour effectuer ces opérations.

Quelles sont les tailles des tables ?

Sous psql :

=# \dt+
                                                 Liste des relations
 Schéma |       Nom       | Type  | Propriétaire |  … | Taille  | …
--------+-----------------+-------+--------------+----+---------+--
 public | donnees         | table | postgres     |    | 284 MB  | 
 public | machines        | table | postgres     |    | 112 kB  | 

Quant aux nombres de lignes :

SELECT count (*) FROM machines ;

 count 
-------
  1000

SELECT count (*) FROM donnees ;

  count  
---------
 4950225

Pour simplifier certains plans, désactivons le parallélisme et la compilation à la volée :

SET max_parallel_workers_per_gather TO 0 ;
SET jit TO off ;

Requêtes sur les périodes :

Quel est le plan prévu pour récupérer les données du 31 janvier dans la table donnees ?

EXPLAIN
SELECT * FROM donnees
WHERE horodatage = '2023-01-31'::date ;

Le plan prévu est :

                                  QUERY PLAN                                   
-------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using donnees_horodatage_idx on donnees (cost=0.43..8.64 rows=12 width=30)
  Index Cond: (horodatage = '2023-01-31'::date)

Il existe un index sur le critère, il est naturel qu’il soit utilisé.

Quel est le plan prévu pour récupérer les données du mois de janvier dans la table donnees ?

EXPLAIN
SELECT * FROM donnees
WHERE horodatage BETWEEN '2023-01-01'::date AND '2023-01-31'::date ;

Le plan prévu est le même, au critère près :

                                  QUERY PLAN                                   
-------------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using donnees_horodatage_idx on donnees  (cost=0.43..933.87 rows=28722 width=30)
   Index Cond: ((horodatage >= '2023-01-01'::date) AND (horodatage <= '2023-01-31'::date))

Noter la réécriture du BETWEEN sous forme d’inégalités.

Quel est le plan prévu pour cette variante de la requête sur janvier ?

EXPLAIN
SELECT * FROM donnees
WHERE to_char (horodatage, 'YYYYMM') = '202301';

Pourquoi est-il différent ? Comparer avec le précédant en utilisant EXPLAIN ANALYZE.

Le plan cette fois est un parcours de table. L’index est ignoré, toute la table est lue :

                            QUERY PLAN                            
------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on donnees  (cost=0.00..110652.25 rows=24751 width=30)
   Filter: (to_char(horodatage, 'YYYYMM'::text) = '202301'::text)

Si le parallélisme est activé, il existe une variante parallélisée de ce plan :

                                  QUERY PLAN                                   
-------------------------------------------------------------------------------
 Gather  (cost=1000.00..70812.96 rows=24751 width=30)
   Workers Planned: 2
   ->  Parallel Seq Scan on donnees  (cost=0.00..67337.86 rows=10313 width=30)
         Filter: (to_char(horodatage, 'YYYYMM'::text) = '202301'::text)

La raison du changement de plan est le changement du critère. C’est évident pour un humain, mais PostgreSQL ne fait pas l’équivalence entre les deux formulations du critère sur le mois de janvier. Or il n’y a pas d’index sur la fonction to_char(horodatage, 'YYYYMM') (il serait possible d’en créer un).

Si l’on compare les deux plans en les exécutant réellement, avec EXPLAIN (ANALYZE), on obtient pour la variante avec BETWEEN :

EXPLAIN (ANALYZE,BUFFERS)
SELECT * FROM donnees
WHERE horodatage BETWEEN '2023-01-01'::date AND '2023-01-31'::date ;

                                  QUERY PLAN                                   
------------------------------------------------------------------------------- 
 Index Scan using donnees_horodatage_idx on donnees  (cost=0.43..933.75 rows=28716 width=30) (actual time=0.060..9.405 rows=19600 loops=1)
   Index Cond: ((horodatage >= '2023-01-01'::date) AND (horodatage <= '2023-01-31'::date))
   Buffers: shared hit=6 read=191
 Planning:
   Buffers: shared hit=8
 Planning Time: 0.072 ms
 Execution Time: 10.472 ms

et pour la variante avec to_char :

EXPLAIN (ANALYZE,BUFFERS)
SELECT * FROM donnees
WHERE to_char (horodatage, 'YYYYMM') = '202301';

                                  QUERY PLAN                                   
------------------------------------------------------------------------------- 
 Seq Scan on donnees  (cost=0.00..110652.25 rows=24751 width=30) (actual time=0.013..1503.631 rows=19600 loops=1)
   Filter: (to_char(horodatage, 'YYYYMM'::text) = '202301'::text)
   Rows Removed by Filter: 4930625
   Buffers: shared hit=16063 read=20336
 Planning Time: 0.025 ms
 Execution Time: 1504.379 ms

La dernière ligne indique 10 ms pour la variante avec BETWEEN contre 1,5 s pour la variante avec to_char : l’utilisation de l’index est nettement plus intéressante que le parcours complet de la table. Le plan indique aussi que beaucoup plus de blocs (buffers) ont été lus.

Quel est le plan pour la même requête, cette fois sur deux mois ?

EXPLAIN
SELECT * FROM donnees
WHERE horodatage BETWEEN '2023-03-01'::date AND '2023-04-30'::date;

Relancer avec EXPLAIN (ANALYZE).

On s’attend au même plan que pour la recherche sur janvier, mais PostgreSQL prévoit cette fois un parcours complet :

                                  QUERY PLAN                                   
------------------------------------------------------------------------------- 
 Seq Scan on donnees  (cost=0.00..110652.25 rows=4184350 width=30)
   Filter: ((horodatage >= '2023-03-01'::date) AND (horodatage <= '2023-04-30'::date))

En effet, il y a beaucoup plus de lignes à récupérer sur mars-avril qu’en janvier. La mention rows indique l’estimation des lignes ramenées et indique 4,2 millions de lignes sur les 4,9 de la table ! Le plus efficace est donc de lire directement la table. Les statistiques permettent donc à PostgreSQL de changer de stratégie suivant les volumétries attendues.

Une exécution réelle indique que cette estimation est bonne, et dure logiquement à peu près aussi longtemps que le parcours complet ci-dessus :

EXPLAIN (ANALYZE)
SELECT * FROM donnees
WHERE horodatage BETWEEN '2023-03-01'::date AND '2023-04-30'::date ;

                                  QUERY PLAN                                   
-------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on donnees  (cost=0.00..110652.25 rows=4184350 width=30) (actual time=160.385..1255.020 rows=4182160 loops=1)
   Filter: ((horodatage >= '2023-03-01'::date) AND (horodatage <= '2023-04-30'::date))
   Rows Removed by Filter: 768065
 Planning Time: 0.470 ms
 Execution Time: 1378.383 ms

Jointure :

Quel est le plan prévu pour cette jointure sur toutes les données d’une machine ?

EXPLAIN
SELECT *
FROM donnees INNER JOIN machines USING (id_machine)
WHERE machines.code = 'E4DA3B' AND type = 5;

Le plan est :

                                  QUERY PLAN                                   
-------------------------------------------------------------------------------
 Nested Loop  (cost=0.71..5033.11 rows=4950 width=75)
   ->  Index Scan using machines_type_code_key on machines  (cost=0.28..8.29 rows=1 width=49)
         Index Cond: ((type = 5) AND ((code)::text = 'E4DA3B'::text))
   ->  Index Scan using donnees_id_machine_idx on donnees  (cost=0.43..4124.77 rows=90004 width=30)
         Index Cond: (id_machine = machines.id_machine)

Il s’agit :

• d’un accès à machines par l’index sur machines (type, code) (cet index marque l’unicité) ;
• suivi d’un accès à donnees, toujours par l’index sur le champ indexé id_machine.

Quel est le plan prévu pour la requête suivante, qui récupère toutes les données d’après juillet pour un type de machines donné ? Quelles en sont les 3 étapes ?

EXPLAIN
SELECT description, horodatage, valeur1 
FROM donnees INNER JOIN machines USING (id_machine)
WHERE machines.type = 1
AND donnees.horodatage > '2023-07-01' ;

                                  QUERY PLAN                                   
-------------------------------------------------------------------------------
Hash Join  (cost=30.67..8380.56 rows=138788 width=47)
   Hash Cond: (donnees.id_machine = machines.id_machine)
   ->  Index Scan using donnees_horodatage_idx on donnees  (cost=0.43..7671.54 rows=257492 width=16)
         Index Cond: (horodatage > '2023-07-01 00:00:00+02'::timestamp with time zone)
   ->  Hash  (cost=23.50..23.50 rows=539 width=39)
         ->  Seq Scan on machines  (cost=0.00..23.50 rows=539 width=39)
               Filter: (type = 1)

Il s’agit ici d’une jointure en hash join, courante dans les jointures brassant beaucoup de lignes.

PostgreSQL commence par un parcours complet de machines (type = 1 concerne la plupart des machines ). Puis il crée une « table de hachage » à partir des id_machine des lignes résultantes. Il parcoure donnees en se basant sur l’index sur la date. Les lignes résultantes seront comparées au contenu de la table de hachage pour savoir s’il faut garder les valeurs.

Manipuler explain (base magasin)

• Créer une base de données nommée magasin.

Si l’on est connecté à la base, en tant que superutilisateur postgres :

CREATE DATABASE magasin;

Alternativement, depuis le shell, en tant qu’utilisateur système postgres :

postgres$ createdb --echo  magasin

SELECT pg_catalog.set_config('search_path', '', false);
CREATE DATABASE magasin;

• Importer le jeu de données d’exemple :

La base magasin (dump de 96 Mo, pour 667 Mo sur le disque au final) peut être téléchargée et restaurée comme suit dans une nouvelle base magasin :

createdb magasin
curl -kL https://dali.bo/tp_magasin -o /tmp/magasin.dump
pg_restore -d magasin  /tmp/magasin.dump
# le message sur public préexistant est normal
rm -- /tmp/magasin.dump

Toutes les données sont dans deux schémas nommés magasin et facturation.

• Le schéma à utiliser se nomme également magasin.
• Consulter les tables.

Le schéma par défaut public ne contient effectivement aucune table intéressante.

\dn
     Liste des schémas
     Nom     | Propriétaire
-------------+--------------
 facturation | postgres
 magasin     | postgres
 public      | postgres

SET search_path to magasin ;

 \dt+
                                     Liste des relations
 Schéma  |         Nom          | Type  | Propriétaire | Persistence |   Taille   | D…
---------+----------------------+-------+--------------+-------------+------------+---
 magasin | clients              | table | postgres     | permanent   | 8248 kB    |
 magasin | commandes            | table | postgres     | permanent   | 79 MB      |
 magasin | conditions_reglement | table | postgres     | permanent   | 16 kB      |
 magasin | contacts             | table | postgres     | permanent   | 24 MB      |
 magasin | etats_retour         | table | postgres     | permanent   | 16 kB      |
 magasin | fournisseurs         | table | postgres     | permanent   | 840 kB     |
 magasin | lignes_commandes     | table | postgres     | permanent   | 330 MB     |
 magasin | lots                 | table | postgres     | permanent   | 74 MB      |
 magasin | modes_expedition     | table | postgres     | permanent   | 16 kB      |
 magasin | modes_reglement      | table | postgres     | permanent   | 16 kB      |
 magasin | numeros_sequence     | table | postgres     | permanent   | 16 kB      |
 magasin | pays                 | table | postgres     | permanent   | 16 kB      |
 magasin | pays_transporteurs   | table | postgres     | permanent   | 8192 bytes |
 magasin | produit_fournisseurs | table | postgres     | permanent   | 216 kB     |
 magasin | produits             | table | postgres     | permanent   | 488 kB     |
 magasin | regions              | table | postgres     | permanent   | 16 kB      |
 magasin | transporteurs        | table | postgres     | permanent   | 16 kB      |
 magasin | types_clients        | table | postgres     | permanent   | 16 kB      |

Conseils pour la suite :

• Préciser \timing on dans psql pour afficher les temps d’exécution de la recherche.

• Pour rendre les plans plus lisibles, désactiver le JIT et le parallélisme :

SET jit TO off ;
SET max_parallel_workers_per_gather TO 0 ;

• Lancer un ANALYZE sur la base.

ANALYZE ;

Le but est de chercher une personne nommée Moris Russel dans la table contacts par les champs prenom et nom.

• Quel est le plan qu’utilisera PostgreSQL pour le trouver ?
• À combien de résultats le planificateur s’attend-il ?

 EXPLAIN SELECT * FROM contacts WHERE nom ='Russel'  AND prenom = 'Moris' ;

                                   QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on contacts  (cost=0.00..4693.07 rows=1 width=298)
   Filter: (((nom)::text = 'Russel'::text) AND ((prenom)::text = 'Moris'::text))

La table sera entièrement parcourue (Seq Scan). PostgreSQL pense qu’il trouvera une ligne.

• Afficher le résultat.

 SELECT * FROM contacts WHERE nom ='Russel' AND prenom = 'Moris' ;

-[ RECORD 1 ]----------------------------------------
contact_id  | 26452
login       | Russel_Moris
passwd      | 9f81a90c36dd3c60ff06f3c800ae4c1b
email       | ubaldo@hagenes-kulas-and-oberbrunner.mo
nom         | Russel
prenom      | Moris
adresse1    | 02868 Norris Greens
adresse2    | ¤
code_postal | 62151
ville       | Laguna Beach
code_pays   | CA
telephone   | {"+(05) 4.45.08.11.03"}

Temps : 34,091 ms

La requête envoie bien une ligne, et l’obtenir a pris 34 ms sur cette machine avec SSD.

• Quel est le plan réellement exécuté ?

Il faut relancer la requête :

EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT * FROM contacts
  WHERE nom ='Russel' AND prenom = 'Moris' ;

                                   QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on contacts  (cost=0.00..4693.07 rows=1 width=297)
                       (actual time=3.328..16.789 rows=1 loops=1)
   Filter: (((nom)::text = 'Russel'::text) AND ((prenom)::text = 'Moris'::text))
   Rows Removed by Filter: 110004
   Buffers: shared hit=3043
 Planning Time: 0.052 ms
 Execution Time: 16.848 ms

PostgreSQL a à nouveau récupéré une ligne. Ici, cela n’a pris que 17 ms.

La table a été parcourue entièrement, et 110 004 lignes ont été rejetées. La ligne shared hit indique que 3043 blocs de 8 ko ont été lus dans le cache de PostgreSQL. La requête précédente a apparemment suffi à charger la table entière en cache (il n’y a pas de shared read).

• Rechercher la même personne par son contact_id.
• Quel est le plan ?

 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT * FROM contacts WHERE contact_id = 26452 ;

                                   QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using contacts_pkey on contacts (cost=0.42..8.44 rows=1 width=297)
                                     (actual time=0.057..0.058 rows=1 loops=1)
   Index Cond: (contact_id = 26452)
   Buffers: shared hit=4 read=3
 Planning:
   Buffers: shared hit=6 read=3
 Planning Time: 0.137 ms
 Execution Time: 0.081 ms

PostgreSQL estime correctement trouver une ligne. Cette fois, il s’agit d’un Index Scan, en l’occurrence sur l’index de la clé primaire. Le résultat est bien plus rapide : 137 µs pour planifier, 81 µs pour exécuter.

Les blocs lus se répartissent entre read et hit : une partie était en mémoire, notamment ceux liés à la table, puisque la table aussi a été interrogée (l’index ne contient que les données de contact_id) ; mais l’index n’était pas en mémoire.

• La requête suivante recherche tous les fournisseurs résidents d’Hollywood.

SELECT c.nom, c.prenom FROM contacts c
INNER JOIN fournisseurs f
ON (f.contact_id = c.contact_id)
WHERE c.ville = 'Hollywood' ;

• Quel est le plan prévu ?
• Que donne-t-il à l’exécution ?

Le plan simplifié est :

 EXPLAIN (COSTS OFF)
 SELECT c.nom, c.prenom
 FROM contacts c INNER JOIN fournisseurs f ON (f.contact_id = c.contact_id)
 WHERE c.ville = 'Hollywood' ;

                    QUERY PLAN
-----------------------------------------------------
 Merge Join
   Merge Cond: (c.contact_id = f.contact_id)
   ->  Index Scan using contacts_pkey on contacts c
         Filter: ((ville)::text = 'Hollywood'::text)
   ->  Sort
         Sort Key: f.contact_id
         ->  Seq Scan on fournisseurs f

Il consiste à parcourir intégralement la table fournisseurs (Seq Scan), à trier sa colonne contact_id, et à effectuer une jointure de type Merge Join avec la clé primaire de la table contacts. En effet, un Merge Join s’effectue entre deux ensembles triés : l’index l’est déjà, mais fournisseurs.contact_id ne l’est pas.

Noter qu’aucune donnée n’est récupérée de fournisseurs. Il est pourtant nécessaire de la joindre à contacts car de nombreux contacts ne sont pas des fournisseurs.

Exécutée, cette requête renvoie le plan suivant :

EXPLAIN (ANALYZE,BUFFERS)
SELECT c.nom, c.prenom FROM contacts c
INNER JOIN fournisseurs f ON (f.contact_id = c.contact_id)
WHERE c.ville = 'Hollywood' ;

                                   QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------
 Merge Join  (cost=864.82..1469.89 rows=31 width=14)
             (actual time=5.079..11.063 rows=32 loops=1)
   Merge Cond: (c.contact_id = f.contact_id)
   Buffers: shared hit=7 read=464
   ->  Index Scan using contacts_pkey on contacts c
                                    (cost=0.42..6191.54 rows=346 width=22)
                                    (actual time=0.029..4.842 rows=33 loops=1)
         Filter: ((ville)::text = 'Hollywood'::text)
         Rows Removed by Filter: 11971
         Buffers: shared hit=7 read=364
   ->  Sort  (cost=864.39..889.39 rows=10000 width=8)
             (actual time=5.044..5.559 rows=10000 loops=1)
         Sort Key: f.contact_id
         Sort Method: quicksort  Memory: 853kB
         Buffers: shared read=100
         ->  Seq Scan on fournisseurs f (cost=0.00..200.00 rows=10000 width=8)
                                        (actual time=0.490..2.960 rows=10000 loops=1)
               Buffers: shared read=100
 Planning:
   Buffers: shared hit=4
 Planning Time: 0.150 ms
 Execution Time: 11.174 ms

Ce plan est visible graphiquement sur https://explain.dalibo.com/plan/dum :

Le Seq Scan sur fournisseurs lit 10 000 lignes (100 blocs, hors du cache), ce qui était prévu. Cela prend 2,96 ms. Le nœud Sort trie les contact_id et consomme 853 ko en mémoire. Il renvoie bien sûr aussi 10 000 lignes, et il commence à le faire au bout de 5,04 ms.

La jointure peut commencer. Il s’agit de parcourir simultanément l’ensemble que l’on vient de trier d’une part, et l’index contacts_pkey d’autre part. À cette occasion, le nœud Index Scan va filtrer les lignes récupérées en comparant à la valeur de ville, et en exclue 11 971. Au final, le parcours de l’index sur contacts renvoie 33 lignes, et non les 346 estimées au départ (valeur dérivée de l’estimation du nombre de lignes où la ville est « Hollywood »). Si l’on regarde les coûts calculés, c’est cette étape qui est la plus lourde (6191).

En haut, on peut lire qu’au total 464 blocs ont été lus hors du cache, et 7 dedans. Ces valeurs varient bien sûr en fonction de l’activité précédente sur la base. Au final, 32 lignes sont retournées, ce qui était attendu.

Le temps écoulé est de 11,17 ms. La majorité de ce temps s’est déroulé pendant le Merge Join (11,0-5,0 = 6 ms), dont l’essentiel est constitué par le parcours de l’index.

Photo de Maksym Kaharlytskyi, Unsplash licence

Les index ne sont pas des objets qui font partie de la théorie relationnelle. Ils sont des objets physiques qui permettent d’accélérer l’accès aux données. Et comme ils ne sont que des moyens d’optimisation des accès, les index ne font pas non plus partie de la norme SQL. C’est d’ailleurs pour cette raison que la syntaxe de création d’index est si différente d’une base de données à une autre.

La création des index est à la charge du développeur ou du DBA, leur création n’est pas automatique, sauf exception.

Pour Markus Winand, c’est d’abord au développeur de poser les index, car c’est lui qui sait comment ses données sont utilisées. Un DBA d’exploitation n’a pas cette connaissance, mais il connaît généralement mieux les différents types d’index et leurs subtilités, et voit comment les requêtes réagissent en production. Développeur et DBA sont complémentaires dans l’analyse d’un problème de performance.

Le site de Markus Winand, Use the index, Luke, propose une version en ligne de son livre SQL Performance Explained, centré sur les index B-tree (les plus courants). Une version française est par ailleurs disponible sous le titre SQL : au cœur des performances.

Les index ne changent pas le résultat d’une requête, mais l’accélèrent. L’index permet de pointer l’endroit de la table où se trouve une donnée, pour y accéder directement. Parfois c’est toute une plage de l’index, voire sa totalité, qui sera lue, ce qui est généralement plus rapide que lire toute la table.

Le cas le plus favorable est l’Index Only Scan : toutes les données nécessaires sont contenues dans l’index, lui seul sera lu et PostgreSQL ne lira pas la table elle-même.

PostgreSQL propose différentes formes d’index :

• index classique sur une seule colonne d’une table ;
• index composite sur plusieurs colonnes d’une table ;
• index partiel, en restreignant les données indexées avec une clause WHERE ;
• index fonctionnel, en indexant le résultat d’une fonction appliquée à une ou plusieurs colonnes d’une table ;
• index couvrants, contenant plus de champs que nécessaire au filtrage, pour ne pas avoir besoin de lire la table, et obtenir un Index Only Scan.

La création des index est à la charge du développeur. Seules exceptions : ceux créés automatiquement quand on déclare des contraintes de clé primaire ou d’unicité. La création est alors automatique.

Les contraintes de clé étrangère imposent qu’il existe déjà une clé primaire sur la table pointée, mais ne crée pas d’index sur la table portant la clé.

L’index est une structure de données qui permet d’accéder rapidement à l’information recherchée. À l’image de l’index d’un livre, pour retrouver un thème rapidement, on préférera utiliser l’index du livre plutôt que lire l’intégralité du livre jusqu’à trouver le passage qui nous intéresse. Dans une base de données, l’index a un rôle équivalent. Plutôt que de lire une table dans son intégralité, la base de données utilisera l’index pour ne lire qu’une faible portion de la table pour retrouver les données recherchées.

Pour la requête d’exemple (avec une table de 20 millions de lignes), on remarque que l’optimiseur n’utilise pas le même chemin selon que l’index soit présent ou non. Sans index, PostgreSQL réalise un parcours séquentiel de la table :

EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE id = 10000;

                              QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------
 Gather  (cost=1000.00..193661.66 rows=1 width=4)
   Workers Planned: 2
   ->  Parallel Seq Scan on test  (cost=0.00..192661.56 rows=1 width=4)
         Filter: (id = 10000)

Lorsqu’il est présent, PostgreSQL l’utilise car l’optimiseur estime que son parcours ne récupérera qu’une seule ligne sur les 20 millions que compte la table :

EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE id = 10000;

                               QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------
 Index Only Scan using idx_test_id on test  (cost=0.44..8.46 rows=1 width=4)
   Index Cond: (id = 10000)

Mais l’index n’accélère pas seulement la simple lecture de données, il permet également d’accélérer les tris et les agrégations, comme le montre l’exemple suivant sur un tri :

EXPLAIN SELECT id FROM test
        WHERE id BETWEEN 1000 AND 1200 ORDER BY id DESC;

                               QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------
 Index Only Scan Backward using idx_test_id on test
                                             (cost=0.44..12.26 rows=191 width=4)
   Index Cond: ((id >= 1000) AND (id <= 1200))

La présence d’un index ralentit les écritures sur une table. En effet, il faut non seulement ajouter ou modifier les données dans la table, mais il faut également maintenir le ou les index de cette table.

Les index dégradent surtout les temps de réponse des insertions. Les mises à jour et les suppressions (UPDATE et DELETE) tirent en général parti des index pour retrouver les lignes concernées par les modifications. Le coût de maintenance de l’index est secondaire par rapport au coût de l’accès aux données.

Soit une table test2 telle que :

CREATE TABLE test2 (
    id INTEGER GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY PRIMARY KEY,
    valeur INTEGER,
    commentaire TEXT
);

La table est chargée avec pour seul index présent celui sur la clé primaire :

INSERT INTO test2 (valeur, commentaire)
SELECT i, 'commentaire ' || i FROM generate_series(1, 10000000) i;

INSERT 0 10000000
Durée : 35253,228 ms (00:35,253)

Un index supplémentaire est créé sur une colonne de type entier :

CREATE INDEX idx_test2_valeur ON test2 (valeur);
INSERT INTO test2 (valeur, commentaire)
SELECT i, 'commentaire ' || i FROM generate_series(1, 10000000) i;

INSERT 0 10000000
Durée : 44410,775 ms (00:44,411)

Un index supplémentaire est encore créé, mais cette fois sur une colonne de type texte :

CREATE INDEX idx_test2_commentaire ON test2 (commentaire);
INSERT INTO test2 (valeur, commentaire)
SELECT i, 'commentaire ' || i FROM generate_series(1, 10000000) i;

INSERT 0 10000000
Durée : 207075,335 ms (03:27,075)

On peut comparer ces temps à l’insertion dans une table similaire dépourvue d’index :

CREATE TABLE test3 AS SELECT * FROM test2;
INSERT INTO test3 (valeur, commentaire)
SELECT i, 'commentaire ' || i FROM generate_series(1, 10000000) i;

INSERT 0 10000000
Durée : 14758,503 ms (00:14,759)

La table test2 a été vidée préalablement pour chaque test.

Enfin, la place disque utilisée par ces index n’est pas négligeable :

\di+ *test2*
                                 Liste des relations
 Schéma |          Nom          | Type  | Propriétaire | Table | Taille |  …
--------+-----------------------+-------+--------------+-------+--------+-
 public | idx_test2_commentaire | index | postgres     | test2 | 387 MB |
 public | idx_test2_valeur      | index | postgres     | test2 | 214 MB |
 public | test2_pkey            | index | postgres     | test2 | 214 MB |

SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('test2')),
       pg_size_pretty(pg_indexes_size('test2')) ;

 pg_size_pretty | pg_size_pretty
----------------+----------------
 574 MB         | 816 MB

Pour ces raisons, on ne posera pas des index systématiquement avant de se demander s’ils seront utilisés. L’idéal est d’étudier les plans de ses requêtes et de chercher à optimiser.

Création d’un index :

Bien sûr, la durée de création de l’index dépend fortement de la taille de la table. PostgreSQL va lire toutes les lignes et trier les valeurs rencontrées. Ce peut être lourd et impliquer la création de fichiers temporaires.

Si l’on utilise la syntaxe classique, toutes les écritures sur la table sont bloquées (mises en attente) pendant la durée de la création de l’index (verrou ShareLock). Les lectures restent possibles, mais cette contrainte est parfois rédhibitoire pour les grosses tables.

Clause CONCURRENTLY :

Ajouter le mot clé CONCURRENTLY permet de rendre la table accessible en écriture. Malheureusement, cela nécessite au minimum deux parcours de la table, et donc alourdit et ralentit la construction de l’index. Dans quelques cas défavorables (entre autres l’interruption de la création de l’index), la création échoue et l’index existe mais est invalide :

pgbench=# \d pgbench_accounts
                  Table « public.pgbench_accounts »
 Colonne  |     Type      | Collationnement | NULL-able | Par défaut 
----------+---------------+-----------------+-----------+------------
 aid      | integer       |                 | not null  | 
 bid      | integer       |                 |           | 
 abalance | integer       |                 |           | 
 filler   | character(84) |                 |           | 
Index :
    "pgbench_accounts_pkey" PRIMARY KEY, btree (aid)
    "pgbench_accounts_bid_idx" btree (bid) INVALID

L’index est inutilisable et doit être supprimé et recréé, ou bien réindexé. Pour les détails, voir la documentation officielle.

Une supervision peut détecter des index invalides avec cette requête, qui ne doit jamais rien ramener :