Types de base

Module S6

Dalibo SCOP

24.12

18 décembre 2024

Sur ce document

Formation	Module S6
Titre	Types de base
Révision	24.12
PDF	https://dali.bo/s6_pdf
EPUB	https://dali.bo/s6_epub
HTML	https://dali.bo/s6_html
Slides	https://dali.bo/s6_slides

Chers lectrices & lecteurs,

Nos formations PostgreSQL sont issues de nombreuses années d’études, d’expérience de terrain et de passion pour les logiciels libres. Pour Dalibo, l’utilisation de PostgreSQL n’est pas une marque d’opportunisme commercial, mais l’expression d’un engagement de longue date. Le choix de l’Open Source est aussi le choix de l’implication dans la communauté du logiciel.

Au‑delà du contenu technique en lui‑même, notre intention est de transmettre les valeurs qui animent et unissent les développeurs de PostgreSQL depuis toujours : partage, ouverture, transparence, créativité, dynamisme… Le but premier de nos formations est de vous aider à mieux exploiter toute la puissance de PostgreSQL mais nous espérons également qu’elles vous inciteront à devenir un membre actif de la communauté en partageant à votre tour le savoir‑faire que vous aurez acquis avec nous.

Nous mettons un point d’honneur à maintenir nos manuels à jour, avec des informations précises et des exemples détaillés. Toutefois malgré nos efforts et nos multiples relectures, il est probable que ce document contienne des oublis, des coquilles, des imprécisions ou des erreurs. Si vous constatez un souci, n’hésitez pas à le signaler via l’adresse formation@dalibo.com !

À propos de DALIBO

DALIBO est le spécialiste français de PostgreSQL. Nous proposons du support, de la formation et du conseil depuis 2005.

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Remerciements

Ce manuel de formation est une aventure collective qui se transmet au sein de notre société depuis des années. Nous remercions chaleureusement ici toutes les personnes qui ont contribué directement ou indirectement à cet ouvrage, notamment :

Alexandre Anriot, Jean‑Paul Argudo, Carole Arnaud, Alexandre Baron, David Bidoc, Sharon Bonan, Franck Boudehen, Arnaud Bruniquel, Pierrick Chovelon, Damien Clochard, Christophe Courtois, Marc Cousin, Gilles Darold, Ronan Dunklau, Vik Fearing, Stefan Fercot, Dimitri Fontaine, Pierre Giraud, Nicolas Gollet, Florent Jardin, Virginie Jourdan, Luc Lamarle, Denis Laxalde, Guillaume Lelarge, Alain Lesage, Benoit Lobréau, Jean‑Louis Louër, Thibaut Madelaine, Adrien Nayrat, Alexandre Pereira, Flavie Perette, Robin Portigliatti, Thomas Reiss, Maël Rimbault, Jehan-Guillaume de Rorthais, Julien Rouhaud, Stéphane Schildknecht, Julien Tachoires, Nicolas Thauvin, Be Hai Tran, Christophe Truffier, Arnaud de Vathaire, Cédric Villemain, Thibaud Walkowiak, Frédéric Yhuel.

Forme de ce manuel

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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.

Marques déposées

PostgreSQL® Postgres® et le logo Slonik sont des marques déposées par PostgreSQL Community Association of Canada.

Versions de PostgreSQL couvertes

Ce document ne couvre que les versions supportées de PostgreSQL au moment de sa rédaction, soit les versions 13 à 17.

Types de base

PostgreSQL offre un système de typage complet
- types standards
- types avancés propres à PostgreSQL

Préambule

SQL possède un typage fort
- le type utilisé décrit la donnée manipulée
- garantit l’intégrité des données
- primordial au niveau fonctionnel
- garantit les performances

Qu’est-ce qu’un type ?
Les types SQL standards
- numériques
- temporels
- textuels et binaires
Les types avancés de PostgreSQL

Objectifs

Comprendre le système de typage de PostgreSQL
Savoir choisir le type adapté à une donnée
Être capable d’utiliser les types avancés à bon escient

Les types de données

Qu’est-ce qu’un type ?
Représentation physique
Impacts sur l’intégrité
Impacts fonctionnels

Qu’est-ce qu’un type ?

Un type définit :
- les valeurs que peut prendre une donnée
- les opérateurs applicables à cette donnée

Impact sur les performances

Choisir le bon type pour :
- optimiser les performances
- optimiser le stockage

Impacts sur l’intégrité

Le bon type de données garantit l’intégrité des données :
- la bonne représentation
- le bon intervalle de valeur

Le choix du type employé pour stocker une donnée est primordial pour garantir l’intégrité des données.

Par exemple, sur une base de données mal conçue, il peut arriver que les dates soient stockées sous la forme d’une chaîne de caractère. Ainsi, une date malformée ou invalide pourra être enregistrée dans la base de données, passant outre les mécanismes de contrôle d’intégrité de la base de données. Si une date est stockée dans une colonne de type date, alors ces problèmes ne se posent pas :

postgres=# CREATE TABLE test_date (dt date);
CREATE TABLE

postgres=# INSERT INTO test_date VALUES ('2015-0717');
ERROR:  invalid input syntax for type date: "2015-0717"
LINE 1: INSERT INTO test_date VALUES ('2015-0717');
                                      ^
postgres=# INSERT INTO test_date VALUES ('2015-02-30');
ERROR:  date/time field value out of range: "2015-02-30"
LINE 1: INSERT INTO test_date VALUES ('2015-02-30');

postgres=# INSERT INTO test_date VALUES ('2015-07-17');
INSERT 0 1

Impacts fonctionnels

Un type de données offre des opérateurs spécifiques :
- comparaison
- manipulation
Exemple: une date est-elle comprise entre deux dates données ?

Types numériques

Entiers
Flottants
Précision fixée

Types numériques : entiers

3 types entiers :
- smallint : 2 octets
- integer : 4 octets
- bigint : 8 octets
Valeur exacte
Signé
Utilisation :
- véritable entier
- clé technique

Types numériques : flottants

2 types flottants :
- real/float4
- double precision/float8
Données numériques « floues »
- valeurs non exactes
Utilisation :
- stockage des données issues de capteurs

Types numériques : numeric

1 type
- numeric(.., ..)
Type exact
- mais calcul lent
Précision choisie : totale, partie décimale
Utilisation :
- données financières
- calculs exacts
Déconseillé pour :
- clés primaires
- données non exactes (ex : résultats de capteurs)

Opérations sur les numériques

Indexable : >, >=, =, <=,<
+, -, /, *, modulo (%), puissance (^)
Pour les entiers :
- AND, OR, XOR (&, |, #)
- décalage de bits (shifting): >>, <<
Attention aux conversions (casts) / promotions !

Tout les types numériques sont indexables avec des indexes standards btree, permettant la recherche avec les opérateurs d’égalité / inégalité. Pour les entiers, il est possible de réaliser des opérations bit-à-bit :

SELECT 2 | 4;

 ?column?
----------
        6
(1 ligne)

SELECT 7 & 3;

 ?column?
----------
        3
(1 ligne)

Il faut toutefois être vigilant face aux opérations de cast implicites et de promotions des types numériques. Par exemple, les deux requêtes suivantes ramèneront le même résultat, mais l’une sera capable d’utiliser un éventuel index sur id, l’autre non :

EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE id = 10::int4;

                               QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on t1  (cost=4.67..52.52 rows=50 width=4)
   Recheck Cond: (id = 10)
   ->  Bitmap Index Scan on t1_id_idx  (cost=0.00..4.66 rows=50 width=0)
         Index Cond: (id = 10)
(4 lignes)

EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE id = 10::numeric;

                     QUERY PLAN
-----------------------------------------------------
 Seq Scan on t1  (cost=0.00..195.00 rows=50 width=4)
   Filter: ((id)::numeric = 10::numeric)
(2 lignes)

Cela peut paraître contre-intuitif, mais la conversion est réalisée dans ce sens pour ne pas perdre d’information. Par exemple, si la valeur numérique cherchée n’est pas un entier. Il faut donc faire spécialement attention aux types utilisés côté applicatif. Avec un ORM tel qu’Hibernate, il peut être tentant de faire correspondre un BigInt à un numeric côté SQL, ce qui engendrera des casts implicites, et potentiellement des indexes non utilisés.

Choix d’un type numérique

integer ou biginteger :
- identifiants (clés primaires et autre)
- nombres entiers
numeric :
- valeurs décimales exactes
- performance non critique
float, real :
- valeurs flottantes, non exactes
- performance demandée : SUM(), AVG(), etc.

Pour les identifiants, il est préférable d’utiliser des entiers ou grands entiers. En effet, il n’est pas nécessaire de s’encombrer du bagage technique et de la pénalité en performance dû à l’utilisation de numeric. Contrairement à d’autres SGBD, PostgreSQL ne transforme pas un numeric sans partie décimale en entier, et celui-ci souffre donc des performances inhérentes au type numeric.

De même, lorsque les valeurs sont entières, il faut utiliser le type adéquat.

Pour les nombres décimaux, lorsque la performance n’est pas critique, préférer le type numeric: il est beaucoup plus simple de raisonner sur ceux-ci et leur précision que de garder à l’esprit les subtilités du standard IEEE 754 définissant les opérations sur les flottants. Dans le cas de données décimales nécessitant une précision exacte, il est impératif d’utiliser le type numeric.

Les nombres flottants (float et real) ne devraient être utilisés que lorsque les implications en terme de perte de précision sont intégrées, et que la performance d’un type numeric devient gênante. En pratique, cela est généralement le cas lors d’opérations d’agrégations.

Pour bien montrer les subtilités des types float, et les risques auquels ils nous exposent, considérons l’exemple suivant, en créant une table contenant 25000 fois la valeur 0.4, stockée soit en float soit en numeric :

CREATE TABLE t_float AS (
    SELECT 0.04::float AS cf,
           0.04::numeric AS cn
    FROM generate_series(1, 25000)
);

SELECT sum(cn), sum(cf) FROM t_float ;

   sum   |       sum
---------+-----------------
 1000.00 | 999.99999999967
(1 ligne)

Si l’on considère la performance de ces opérations, on remarque des temps d’exécution bien différents :

SELECT sum(cn) FROM t_float ;

   sum
---------
 1000.00
(1 ligne)

Temps : 10,611 ms

SELECT sum(cf) FROM t_float ;

       sum
-----------------
 999.99999999967
(1 ligne)

Temps : 6,434 ms

Pour aller (beaucoup) plus loin, le document suivant détaille le comportement des flottants selon le standard IEEE.

Types temporels

Date
Date & heure
- …avec ou sans fuseau

Types temporels : date

date
- représente une date, sans heure
- affichage format ISO : YYYY-MM-DD
Utilisation :
- stockage d’une date lorsque la composante heure n’est pas utilisée
Cas déconseillés :
- stockage d’une date lorsque la composante heure est utilisée

Types temporels : time

time
- représente une heure sans date
- affichage format ISO HH24:MI:SS
Peu de cas d’utilisation
À éviter :
- stockage d’une date et de la composante heure dans deux colonnes

Types temporels : timestamp

timestamp (without time zone !)
- représente une date et une heure
- fuseau horaire non précisé
Utilisation :
- stockage d’une date et d’une heure

SELECT now()::timestamp ;

            now
----------------------------
 2019-11-13 15:20:54.222233

Le nom réel est timestamp without time zone. Comme on va le voir, il faut lui préférer le type timestamptz.

Types temporels : timestamp with time zone

timestamp with time zone = timestamptz
- représente une date et une heure
- fuseau horaire inclus
- affichage : 2019-11-13 15:33:00.824096+01
Utilisation :
- stockage d’une date et d’une heure, cadre mondial
- à préférer à timestamp without time zone

Ces deux exemples ont été exécutés à quelques secondes d’intervalle sur des instances en France (heure d’hiver) et au Brésil :

SHOW timezone;

   TimeZone
--------------
 Europe/Paris

SELECT  now() ;

              now
-------------------------------
 2019-11-13 15:32:09.615455+01

SHOW timezone;

  TimeZone
-------------
 Brazil/West
(1 ligne)

SELECT now() ;

              now
-------------------------------
 2019-11-13 10:32:39.536972-04

SET timezone to 'Europe/Paris' ;

SELECT now() ;

              now
-------------------------------
 2019-11-13 15:33:00.824096+01

On préférera presque tout le temps le type timestamptz à timestamp (sans fuseau horaire), ne serait-ce qu’à cause des heures d’été et d’hiver. Les deux types occupent 8 octets.

Types temporels : interval

interval
- représente une durée
Utilisation :
- exprimer une durée
- dans une requête, pour modifier une date/heure existante

Choix d’un type temporel

Préférer les types avec timezone
- toujours plus simple à gérer au début qu’à la fin
Considérer les types range pour tout couple « début / fin »
Utiliser interval /generate_series

De manière générale, il est beaucoup plus simple de gérer des dates avec timezone côté base. En effet, dans le cas où une seule timezone est gérée, les clients ne verront pas la différence. Si en revanche les besoins évoluent, il sera beaucoup plus simple de gérer les différentes timezones à ce moment là.

Les points suivants concernent plus de la modélisation que des types de données à proprement parler, mais il est important de considérer les types range dès lors que l’on souhaite stocker un couple « date de début / date de fin ». Nous aurons l’occasion de revenir sur ces types dans la suite de ce module.

Enfin, une problématique assez commune consiste à vouloir effectuer des jointures contre une table de dates de références. Une (mauvaise) solution à ce problème consiste à stocker ces dates dans une table. Il est beaucoup plus avantageux en terme de maintenance de ne pas stocker ces dates, mais de les générer à la volée. Par exemple, pour générer tous les jours de janvier 2015 :

postgres=# SELECT * FROM generate_series(
    '2015-01-01',
    '2015-01-31',
    '1 day'::interval
);
    generate_series
------------------------
 2015-01-01 00:00:00+01
 2015-01-02 00:00:00+01
 2015-01-03 00:00:00+01
 2015-01-04 00:00:00+01
 2015-01-05 00:00:00+01
 2015-01-06 00:00:00+01
 2015-01-07 00:00:00+01
 2015-01-08 00:00:00+01
 2015-01-09 00:00:00+01
 2015-01-10 00:00:00+01
 2015-01-11 00:00:00+01
 2015-01-12 00:00:00+01
 2015-01-13 00:00:00+01
 2015-01-14 00:00:00+01
 2015-01-15 00:00:00+01
 2015-01-16 00:00:00+01
 2015-01-17 00:00:00+01
 2015-01-18 00:00:00+01
 2015-01-19 00:00:00+01
 2015-01-20 00:00:00+01
 2015-01-21 00:00:00+01
 2015-01-22 00:00:00+01
 2015-01-23 00:00:00+01
 2015-01-24 00:00:00+01
 2015-01-25 00:00:00+01
 2015-01-26 00:00:00+01
 2015-01-27 00:00:00+01
 2015-01-28 00:00:00+01
 2015-01-29 00:00:00+01
 2015-01-30 00:00:00+01
 2015-01-31 00:00:00+01

Types chaînes

Texte à longueur variable
Binaires

Types chaînes : caractères

varchar(_n_), text
Représentent une chaîne de caractères
Valident l’encodage
Valident la longueur maximale de la chaîne (contrainte !)
Utilisation :
- stocker des chaînes de caractères non binaires

Types chaînes : binaires

bytea
Stockage de données binaires
- encodage en hexadécimal ou séquence d’échappement
Utilisation :
- stockage de courtes données binaires
Cas déconseillés :
- stockage de fichiers binaires

Quel type choisir ?

varchar (sans limite) ou text (non standard)
Implémenter la limite avec une contrainte
- plus simple à modifier

CREATE TABLE t1 (c1 varchar CHECK (length(c1) < 10))

Collation

L’ordre de tri dépend des langues & de conventions variables
Collation par colonne / index / requête
SELECT * FROM mots ORDER BY t COLLATE "C" ;
CREATE TABLE messages ( id int, fr TEXT COLLATE "fr_FR.utf8", de TEXT COLLATE "de_DE.utf8" );

L’ordre de tri des chaînes de caractère (« collation ») peut varier suivant le contenu d’une colonne. Rien que parmi les langues européennes, il existe des spécificités propres à chacune, et même à différents pays pour une même langue. Si l’ordre des lettres est une convention courante, il existe de nombreuses variations propres à chacune (comme é, à, æ, ö, ß, å, ñ…), avec des règles de tri propres. Certaines lettres peuvent être assimilées à une combinaison d’autres lettres. De plus, la place relative des majuscules, celles des chiffres, ou des caractères non alphanumérique est une pure affaire de convention.

La collation dépend de l’encodage (la manière de stocker les caractères), de nos jours généralement UTF8 (standard Unicode). PostgreSQL utilise par défaut UTF8 et il est chaudement conseillé de ne pas changer cela.

La collation par défaut dans une base est définie à sa création, et est visible avec \l (ci-dessous pour une installation en français). Le type de caractères est généralement identique.

\l

                      Liste des bases de données
Nom        | Propriétaire | Encodage | Collationnement | Type caract. |...
-----------+--------------+----------+-----------------+--------------+
 pgbench   | pgbench      | UTF8     | fr_FR.UTF-8     | fr_FR.UTF-8  |
 postgres  | postgres     | UTF8     | fr_FR.UTF-8     | fr_FR.UTF-8  |
 template0 | postgres     | UTF8     | fr_FR.UTF-8     | fr_FR.UTF-8  | ...
 template1 | postgres     | UTF8     | fr_FR.UTF-8     | fr_FR.UTF-8  | ...

Parmi les collations que l’on peut rencontrer, il y a par exemple en_US.UTF-8 (la collation par défaut de beaucoup d’installations), ou C, basée sur les caractères ASCII et les valeurs des octets. De vieilles installations peuvent encore contenir fr_FR.iso885915@euro.

Si le tri par défaut ne convient pas, on peut le changer à la volée dans la requête SQL, au besoin après avoir créé la collation.

Exemple avec du français :

CREATE TABLE mots (t text) ;

INSERT INTO mots
VALUES ('A'),('a'),('aa'),('z'),('ä'),('å'),('Å'),('aa'),('æ'),('ae'),('af'), ('ß'), ('ss') ;

SELECT * FROM mots ORDER BY t ; -- sous-entendu, ordre par défaut en français ici

 t
---
 a
 A
 å
 Å
 ä
 aa
 aa
 ae
 æ
 af
 ss
 ß
 z

Noter que les caractères « æ » et « ß » sont correctement assimilés à « ae » et « ss ». (Ce serait aussi le cas avec en_US.utf8 ou de_DE.utf8).

Avec la collation C, l’ordre est plus basique, soit celui des codes UTF-8 :

SELECT * FROM mots ORDER BY t COLLATE "C" ;

 t
---
 A
 a
 aa
 aa
 ae
 af
 ss
 z
 Å
 ß
 ä
 å
 æ

Un intérêt de la collation C est qu’elle est plus simple et se repose sur la glibc du système, ce qui lui permet d’être souvent plus rapide qu’une des collations ci-dessus. Il suffit donc parfois de remplacer ORDER BY champ_texte par ORDER BY champ_text COLLATE "C", à condition bien sûr que l’ordre ASCII convienne.

Il est possible d’indiquer dans la définition de chaque colonne quelle doit être sa collation par défaut :

Pour du danois :

-- La collation doit exister sur le système d'exploitation
CREATE COLLATION IF NOT EXISTS "da_DK" (locale='da_DK.utf8');

ALTER TABLE mots ALTER COLUMN t TYPE text COLLATE "da_DK" ;

SELECT * FROM mots ORDER BY t ; -- ordre danois

 t
---
 A
 a
 ae
 af
 ss
 ß
 z
 æ
 ä
 Å
 å
 aa

Dans cette langue, les majuscules viennent traditionnellement avant les minuscules, et « å» et « aa » viennent après le « z ».

Avec une collation précisée dans la requête, un index peut ne pas être utilisable. En effet, par défaut, il est trié sur disque dans l’ordre de la collation de la colonne. Un index peut cependant se voir affecter une collation différente de celle de la colonne, par exemple pour un affichage ou une interrogation dans plusieurs langues :

CREATE INDEX ON mots (t);                      -- collation par défaut de la colonne
CREATE INDEX ON mots (t COLLATE "de_DE.utf8"); -- tri allemand

La collation n’est pas qu’une question d’affichage. Le tri joue aussi dans la sélection quand il y a des inégalités, et le français et le danois revoient ici des résultats différents :

SELECT * FROM mots WHERE t > 'z' COLLATE "fr_FR";

 t
---
(0 ligne)

SELECT * FROM mots WHERE t > 'z' COLLATE "da_DK";

 t
---
 aa
 ä
 å
 Å
 aa
 æ
(6 lignes)

Collation & sources

Source des collations :

le système : installations séparées nécessaires, différences entre OS
(>= v 10) : librairie externe ICU

CREATE COLLATION danois (provider = icu, locale = 'da-x-icu') ;

Des collations comme en_US.UTF-8 ou fr_FR.UTF-8 sont dépendantes des locales installées sur la machine. Cela implique qu’elles peuvent subtilement différer entre deux systèmes, même entre deux versions d’un même système d’exploitation ! De plus, la locale voulue n’est pas forcément présente, et son mode d’installation dépend du système d’exploitation et de sa distribution…

Pour éliminer ces problèmes tout en améliorant la flexibilité, PostgreSQL 10 a introduit les collations ICU, c’est-à-dire standardisées et versionnées dans une librairie séparée. En pratique, les paquets des distributions l’installent automatiquement avec PostgreSQL. Les collations linguistiques sont donc immédiatement disponibles via ICU :

CREATE COLLATION danois (provider = icu, locale = 'da-x-icu') ;

La librairie ICU fournit d’autres collations plus spécifiques liées à un contexte, par exemple l’ordre d’un annuaire ou l’ordre suivant la casse. Par exemple, cette collation très pratique tient compte de la valeur des chiffres (« tri naturel ») :

CREATE COLLATION nombres (provider = icu, locale = 'fr-u-kn-kr-latn-digit');

SELECT * FROM
  (VALUES ('1 sou'),('01 sou'),('02 sous'),('2 sous'),
  ('10 sous'),('0100 sous') ) AS n(n)
ORDER BY n COLLATE nombres ;

     n
-----------
 01 sou
 1 sou
 02 sous
 2 sous
 10 sous
 0100 sous

Alors que, par défaut, « 02 » précéderait « 1 » :

SELECT * FROM
  (VALUES ('1 sou'),('01 sou'),('02 sous'),('2 sous'),
  ('10 sous'),('0100 sous') ) AS n(n)
ORDER BY n ;  -- tri avec la locale par défaut

     n
-----------
 0100 sous
 01 sou
 02 sous
 10 sous
 1 sou
 2 sous

Pour d’autres exemples et les détails, voir ce billet de Peter Eisentraut et la documentation officielle.

Pour voir les collations disponibles, consulter pg_collation :

  SELECT collname, collcollate, collprovider, collversion
  FROM pg_collation WHERE collname LIKE 'fr%' ;

  collname   | collcollate | collprovider | collversion
-------------+-------------+--------------+-------------
 fr-BE-x-icu | fr-BE       | i            | 153.80
 fr-BF-x-icu | fr-BF       | i            | 153.80
 fr-CA-x-icu | fr-CA       | i            | 153.80.32.1
 fr-x-icu    | fr          | i            | 153.80
 ...
 fr_FR       | fr_FR.utf8  | c            | ¤
 fr_FR.utf8  | fr_FR.utf8  | c            | ¤
 fr_LU       | fr_LU.utf8  | c            | ¤
 fr_LU.utf8  | fr_LU.utf8  | c            | ¤
(57 lignes)

Les collations installées dans la base sont visibles avec \dO sous psql :

\dO

                Liste des collationnements
 Schéma |     Nom      |    Collationnement    | … | Fournisseur | …
--------+--------------+-----------------------+---+-------------+----
 public | belge        | fr-BE-x-icu           | … | icu         | …
 public | chiffres_fin | fr-u-kn-kr-latn-digit | … | icu         | …
 public | da_DK        | da_DK.utf8            | … | libc        | …
 public | danois       | da-x-icu              | … | icu         | …
 public | de_DE        | de_DE.utf8            | … | libc        | …
 public | de_phonebook | de-u-co-phonebk       | … | icu         | …
 public | es_ES        | es_ES.utf8            | … | libc        | …
 public | espagnol     | es-x-icu              | … | icu         | …
 public | fr_FR        | fr_FR.utf8            | … | libc        | …
 public | français     | fr-FR-x-icu           | … | icu         | …

Types avancés

PostgreSQL propose des types plus avancés
De nombreuses extensions !
- faiblement structurés (JSON…)
- intervalle
- géométriques
- tableaux

Types faiblement structurés

PostgreSQL propose plusieurs types faiblement structurés :
- hstore (clé/valeur historique)
- json
- xml

`json`

json
- stockage sous forme d’une chaîne de caractère
- valide un document JSON sans modification
jsonb (PG > 9.4)
- stockage binaire optimisé
- beaucoup plus de fonctions (dont jsonpath en v12)
- à préférer

`xml`

xml
- stocke un document XML
- valide sa structure
Quelques opérateurs disponibles

Types intervalle de valeurs

Représentation d’intervalle
- utilisable avec plusieurs types : entiers, dates, timestamps, etc.
- contrainte d’exclusion

`range`

représente un intervalle de valeurs continues
- entre deux bornes
- incluses ou non
plusieurs types natifs
- int4range, int8range, numrange
- daterange, tsrange, tstzrange

Manipulation

opérateurs spécifiques *, &&, <@ ou @>
indexation avec GiST ou SP-GiST
types personnalisés

Les opérateurs d’inclusion <@ et @> déterminent si une valeur ou un autre intervalle sont contenus dans l’intervalle de gauche ou de droite.

SELECT produit, date_validite FROM produits
 WHERE date_validite @> '2020-01-01'::date;

               produit                |      date_validite
--------------------------------------+-------------------------
 a0fd7a5a-6deb-4454-b7a7-9cd38eef53a4 | [2012-07-12,)
 79eb3a63-eb76-43b9-b1d6-f9f82dd77460 | [2019-07-31,2021-04-01)
 e4edaac4-33f1-426d-b2b0-4ea3b1c6caec | (,2020-01-02)

L’opérateur de chevauchement && détermine si deux intervalles du même type disposent d’au moins une valeur commune.

SELECT produit, date_validite FROM produits
 WHERE date_validite && '[2021-01-01,2021-12-31]'::daterange

               produit                |      date_validite
--------------------------------------+-------------------------
 8791d13f-bdfe-46f8-afc6-8be33acdbfc7 | [2012-07-12,)
 000a72d5-a90f-4030-aa15-f0a05e54b701 | [2019-07-31,2021-04-01)

L’opérateur d’intersection * reconstruit l’intervalle des valeurs continues et communes entre deux intervalles.

SELECT '[2021-01-01,2021-12-31]'::daterange
     + '[2019-07-31,2021-04-01)'::daterange AS intersection;

      intersection
-------------------------
 [2021-01-01,2021-04-01)

Pour garantir des temps de réponse acceptables sur les recherches avancées avec les opérateurs ci-dessus, il est nécessaire d’utiliser les index GiST ou SP-GiST. La syntaxe est la suivante :

CREATE INDEX ON produits USING gist (date_validite);

Enfin, il est possible de créer ses propres types range personnalisés à l’aide d’une fonction de différence. L’exemple ci-dessous permet de manipuler l’intervalle de données pour le type time. La fonction time_subtype_diff() est tirée de la documentation RANGETYPES-DEFINING.

-- fonction utilitaire pour le type personnalisé "timerange"
CREATE FUNCTION time_subtype_diff(x time, y time)
RETURNS float8 AS
  'SELECT EXTRACT(EPOCH FROM (x - y))'
LANGUAGE sql STRICT IMMUTABLE;

-- définition du type "timerange", basé sur le type "time"
CREATE TYPE timerange AS RANGE (
  subtype = time,
  subtype_diff = time_subtype_diff
);

-- Exemple
SELECT '[11:10, 23:00]'::timerange;

      timerange
---------------------
 [11:10:00,23:00:00]

Contraintes d’exclusion

Utilisation :
- éviter le chevauchement de deux intervalles (range)
Performance :
- s’appuie sur un index

CREATE TABLE vendeurs (
  nickname varchar NOT NULL,
  plage_horaire timerange NOT NULL,
  EXCLUDE USING GIST (plage_horaire WITH &&)
);

Une contrainte d’exclusion s’apparente à une contrainte d’unicité, mais pour des intervalles de valeurs. Le principe consiste à identifier les chevauchements entre deux lignes pour prévenir l’insertion d’un doublon sur un intervalle commun.

Dans l’exemple suivant, nous utilisons le type personnalisé timerange, présenté ci-dessus. La table vendeurs reprend les agents de vente d’un magasin et leurs plages horaires de travail, valables pour tous les jours ouvrés de la semaine.

CREATE TABLE vendeurs (
  nickname varchar NOT NULL,
  plage_horaire timerange NOT NULL,
  EXCLUDE USING GIST (plage_horaire WITH &&)
);

INSERT INTO vendeurs (nickname, plage_horaire)
VALUES
  ('john', '[09:00:00,11:00:00)'::timerange),
  ('bobby', '[11:00:00,14:00:00)'::timerange),
  ('jessy', '[14:00:00,17:00:00)'::timerange),
  ('thomas', '[17:00:00,20:00:00]'::timerange);

Un index GiST est créé automatiquement pour la colonne plage_horaire.

\x on
\di+

List of relations
-[ RECORD 1 ]-+----------------------------
Schema        | public
Name          | vendeurs_plage_horaire_excl
Type          | index
Owner         | postgres
Table         | vendeurs
Persistence   | permanent
Access method | gist
Size          | 8192 bytes
Description   |

L’ajout d’un nouveau vendeur pour une plage déjà couverte par l’un de ces collègues est impossible, avec une violation de contrainte d’exclusion, gérée par l’opérateur de chevauchement &&.

INSERT INTO vendeurs (nickname, plage_horaire)
VALUES ('georges', '[10:00:00,12:00:00)'::timerange);

ERROR:  conflicting key value violates exclusion constraint
        "vendeurs_plage_horaire_excl"
DETAIL:  Key (plage_horaire)=([10:00:00,12:00:00)) conflicts
         with existing key (plage_horaire)=([09:00:00,11:00:00)).

Il est aussi possible de mixer les contraintes d’unicité et d’exclusion grâce à l’extension btree_gist. Dans l’exemple précédent, nous imaginons qu’un nouveau magasin ouvre et recrute de nouveaux vendeurs. La contrainte d’exclusion doit évoluer pour prendre en compte une nouvelle colonne, magasin_id.

CREATE EXTENSION btree_gist;
ALTER TABLE vendeurs
  DROP CONSTRAINT IF EXISTS vendeurs_plage_horaire_excl,
  ADD COLUMN magasin_id int NOT NULL DEFAULT 1,
  ADD EXCLUDE USING GIST (magasin_id WITH =, plage_horaire WITH &&);

INSERT INTO vendeurs (magasin_id, nickname, plage_horaire)
VALUES (2, 'georges', '[10:00:00,12:00:00)'::timerange);

En cas de recrutement pour une plage horaire déjà couverte par le nouveau magasin, la contrainte d’exclusion lèvera toujours une erreur, comme attendu.

INSERT INTO vendeurs (magasin_id, nickname, plage_horaire)
VALUES (2, 'laura', '[09:00:00,11:00:00)'::timerange);

ERROR:  conflicting key value violates exclusion constraint
        "vendeurs_magasin_id_plage_horaire_excl"
DETAIL:  Key (magasin_id, plage_horaire)=(2, [09:00:00,11:00:00)) conflicts
         with existing key (magasin_id, plage_horaire)=(2, [10:00:00,12:00:00)).

Types géométriques

Plusieurs types natifs 2D :
- point, ligne, segment, polygone, cercle
Utilisation :
- stockage de géométries simples, sans référentiel de projection
Pour la géographie :
- extension PostGIS

Types utilisateurs

Plusieurs types définissables par l’utilisateur
- types composites
- domaines
- enums

Types composites

Regroupe plusieurs attributs
- la création d’une table implique la création d’un type composite associé
Utilisation :
- déclarer un tableau de données composites
- en PL/pgSQL, déclarer une variable de type enregistrement

Type énumération

Ensemble fini de valeurs possibles
- uniquement des chaînes de caractères
- 63 caractères maximum
Équivalent des énumérations des autres langages
Utilisation :
- listes courtes figées (statuts…)
- évite des jointures

Types de base

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Marques déposées

Versions de PostgreSQL couvertes

Types de base

Préambule

Menu

Objectifs

Les types de données

Qu’est-ce qu’un type ?

Impact sur les performances

Impacts sur l’intégrité

Impacts fonctionnels

Types numériques

Types numériques : entiers

Types numériques : flottants

Types numériques : numeric

Opérations sur les numériques

Choix d’un type numérique

Types temporels

Types temporels : date

Types temporels : time

Types temporels : timestamp

Types temporels : timestamp with time zone

Types temporels : interval

Choix d’un type temporel

Types chaînes

Types chaînes : caractères

Types chaînes : binaires

Quel type choisir ?

Collation

Collation & sources

Types avancés

Types faiblement structurés

json

xml

Types intervalle de valeurs

range

Manipulation

Contraintes d’exclusion

Types géométriques

Types utilisateurs

Types composites

Type énumération

`json`

`xml`

`range`