Extensions PostgreSQL pour la performance

Module X2

Dalibo SCOP

26.06

juin 2026

Sur ce document

Formation	Module X2
Titre	Extensions PostgreSQL pour la performance
Révision	26.06
PDF	https://dali.bo/x2_pdf
EPUB	https://dali.bo/x2_epub
HTML	https://dali.bo/x2_html
Slides	https://dali.bo/x2_slides
TP	https://dali.bo/x2_tp
TP (solutions)	https://dali.bo/x2_solutions

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Versions de PostgreSQL couvertes

Ce document ne couvre que les versions supportées de PostgreSQL au moment de sa rédaction, soit les versions 14 à 18.

Extensions PostgreSQL pour la performance

Préambule

Ce module présente des extensions plus spécifiquement destinées à améliorer les performances.

pg_trgm

Indexation des recherches LIKE '%critère%'
Similarité basée sur des trigrammes

CREATE EXTENSION pg_trgm;
SELECT similarity('bonjour','bnojour');

 similarity
------------
   0.333333

Indexation (GIN ou GiST) :

CREATE INDEX test_trgm_idx ON test_trgm
  USING gist (text_data gist_trgm_ops);

Ce module permet de décomposer en trigramme les chaînes qui lui sont proposées :

 SELECT show_trgm('hello');

             show_trgm
 ---------------------------------
  {"  h"," he",ell,hel,llo,"lo "}

Une fois les trigrammes indexés, on peut réaliser de la recherche floue, ou utiliser des clauses LIKE malgré la présence de jokers (%) n’importe où dans la chaîne. À l’inverse, les indexations simples, de type B-tree, ne permettent des recherches efficaces que dans un cas particulier : si le seul joker de la chaîne est à la fin de celle ci (LIKE 'hello%' par exemple). Contrairement à la Full Text Search, la recherche par trigrammes ne réclame aucune modification des requêtes.

CREATE EXTENSION pg_trgm;

CREATE TABLE test_trgm (text_data text);

INSERT INTO test_trgm(text_data)
VALUES ('hello'), ('hello everybody'),
('helo young man'),('hallo!'),('HELLO !');
INSERT INTO test_trgm SELECT 'hola' FROM generate_series(1,1000);

CREATE INDEX test_trgm_idx ON test_trgm
  USING gist (text_data gist_trgm_ops);

SELECT text_data FROM test_trgm
 WHERE text_data like '%hello%';

    text_data
-----------------
 hello
 hello everybody

Cette dernière requête passe par l’index test_trgm_idx, malgré le % initial :

EXPLAIN (ANALYZE)
SELECT text_data FROM test_trgm
WHERE  text_data like '%hello%' ;

                                 QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------
Index Scan using test_trgm_gist_idx on test_trgm
   (cost=0.41..0.63 rows=1 width=8) (actual time=0.174..0.204 rows=2 loops=1)
   Index Cond: (text_data ~~ '%hello%'::text)
   Rows Removed by Index Recheck: 1
 Planning time: 0.202 ms
 Execution time: 0.250 ms

On peut aussi utiliser un index GIN (comme pour le Full Text Search). Les index GIN ont l’avantage d’être plus efficaces pour les recherches exhaustives. Mais l’indexation pour la recherche des k éléments les plus proches (on parle de recherche k-NN) n’est disponible qu’avec les index GiST .

SELECT text_data, text_data <-> 'hello'
 FROM test_trgm
 ORDER BY text_data <-> 'hello'
 LIMIT 4;

nous retourne par exemple les deux enregistrements les plus proches de « hello » dans la table test_trgm.

pg_stat_statements

Capture en temps réel des requêtes

Normalisation
Par base/utilisateur/requête :
- nombre d’exécutions
- nombre d’enregistrements retournés
- temps cumulé d’exécution et de planification
- lectures/écritures en cache, demandées au système, tris
- temps de lecture/écriture (track_io_timing)
- fichiers temporaires
- écritures dans les journaux de transactions
- utilisation du JIT (v15)
- suivi des workers parallélisés (v18)

Cette extension est fournie avec PostgreSQL et est parmi les plus populaires et les plus utiles.

Une fois installé, pg_stat_statements capture, à chaque exécution de requête, tous les compteurs ci-dessus et d’autres associés à cette requête (champ query), ci-dessous avec PostgreSQL 18 :

# table pg_stat_statements \gdesc
           Column           |           Type           
----------------------------+--------------------------
 userid                     | oid
 dbid                       | oid
 toplevel                   | boolean
 queryid                    | bigint
 query                      | text
 plans                      | bigint
 total_plan_time            | double precision
 min_plan_time              | double precision
 max_plan_time              | double precision
 mean_plan_time             | double precision
 stddev_plan_time           | double precision
 calls                      | bigint
 total_exec_time            | double precision
 min_exec_time              | double precision
 max_exec_time              | double precision
 mean_exec_time             | double precision
 stddev_exec_time           | double precision
 rows                       | bigint
 shared_blks_hit            | bigint
 shared_blks_read           | bigint
 shared_blks_dirtied        | bigint
 shared_blks_written        | bigint
 local_blks_hit             | bigint
 local_blks_read            | bigint
 local_blks_dirtied         | bigint
 local_blks_written         | bigint
 temp_blks_read             | bigint
 temp_blks_written          | bigint
 shared_blk_read_time       | double precision
 shared_blk_write_time      | double precision
 local_blk_read_time        | double precision
 local_blk_write_time       | double precision
 temp_blk_read_time         | double precision
 temp_blk_write_time        | double precision
 wal_records                | bigint
 wal_fpi                    | bigint
 wal_bytes                  | numeric
 wal_buffers_full           | bigint
 jit_functions              | bigint
 jit_generation_time        | double precision
 jit_inlining_count         | bigint
 jit_inlining_time          | double precision
 jit_optimization_count     | bigint
 jit_optimization_time      | double precision
 jit_emission_count         | bigint
 jit_emission_time          | double precision
 jit_deform_count           | bigint
 jit_deform_time            | double precision
 parallel_workers_to_launch | bigint
 parallel_workers_launched  | bigint
 stats_since                | timestamp with time zone
 minmax_stats_since         | timestamp with time zone
(52 lignes)

Dans les versions précédentes, quelques champs peuvent manquer (il en apparaît à chaque version majeure), ou porter un autre nom.

Les requêtes d’une même base et d’un même utilisateur sont normalisées (reconnues comme identiques même avec des paramètres différents).

Les champs sont détaillés dans https://dali.bo/h2_html#pg_stat_statements.

pg_stat_statements : mise en place

shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'

CREATE EXTENSION pg_stat_statements ; -- dans 1 ou plusieurs bases
SELECT * FROM pg_stat_statements ;

Vue en mémoire partagée (volumétrie contrôlée)
Pas d’échantillonnage, seulement des compteurs cumulés
- pg_stat_statements_reset() ou PoWA

Installation et réinitialisation

Ce module nécessite un espace en mémoire partagée. Pour l’installer, il faut donc renseigner le paramètre suivant avant de redémarrer l’instance :

shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'

Il faut installer l’extension dans au moins une base (dont une à laquelle les développeurs auront aussi accès, car l’information les concerne au premier chef) :

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_stat_statements ;

La vue pg_stat_statements retourne un instantané des compteurs au moment de l’interrogation depuis l’installation, depuis le dernier arrêt brutal, ou depuis la dernière réinitialisation des statistiques d’exécution avec SELECT pg_stat_statements_reset();. Cette dernière fonction remet à zéro les compteurs (cette fonction accepte des paramètres permettant de limiter la remise à zéro à un utilisateur, une requête ou une base).

Les données de l’extension sont stockées dans le PGDATA, sous pg_stat_tmp (même pour les versions récentes de PostgreSQL qui ne l’utilisent plus pour le stats collector), et un arrêt brutal peut mener à la perte du contenu.

Exploitation

La première méthode pour l’exploiter est d’effectuer un reset au début d’une période puis d’interroger la vue pg_stat_statements après un certain temps. Quelques requêtes figurent ci-dessous.

La deuxième est de capturer à intervalles réguliers le contenu de pg_stat_statements et de calculer et visualiser les changements dans les compteurs.

L’outil recommandé pour une exploitation complète est PoWA.

Beaucoup plus rustique, pg_profile génère des rapports sans graphique avec du code PL/pgSQL. Il peut suffire.

Paramétrage

pg_stat_statements possède quelques paramètres, dont les plus importants suivent.

pg_stat_statements.track est par défaut à top. Dès lors que l’extension est chargée en mémoire, la capture des compteurs est donc enclenchée. Avec la valeur all, les requêtes imbriquées, notamment à l’intérieur des fonctions sont tracées. pg_stat_statements.track = none arrête la capture. On peut donc activer/désactiver la capture à la demande, au cas où l’on juge que la charge n’est pas acceptable (cas d’instances OLTP avec énormément de requêtes).

pg_stat_statements.track_planning est par défaut à off. Il sert à tracer le temps de planification des requêtes, parfois utile.

Il est conseillé d’activer pg_stat_statements.track = 'all' et les autres options autant que possible, au moins le temps d’un audit périodique, en surveillant le CPU et les points suivants.

Limitations et points d’attention

Comme dit plus haut, la réinitialisation périodique est à la charge du DBA.

Avant PostgreSQL 18, pg_stat_statements ne sait pas normaliser les ordres SET, ce qui peut gonfler artificiellement la table.

La table peut également devenir énorme si vous avez de nombreuses requêtes gigantesques, par exemple des INSERT d’un grand nombre de valeurs à la fois, et variable.

Sur un serveur chargé, il est déconseillé de réduire pg_stat_statements.max (nombre de requêtes différentes suivies, à 5000 par défaut), car le coût d’une désallocation n’est pas négligeable. Le nombre de ces désallocations peut être suivi dans la vue pg_stat_statements_info :

TABLE pg_stat_statements_info ;

 dealloc |          stats_reset          
---------+-------------------------------
    4099 | 2025-05-13 08:22:21.992382+02

Si vous calculez que vous avez plusieurs désallocations par minute, vous avez un souci.

pg_stat_statements : exemple 1

Requêtes les plus longues en temps cumulé :

SELECT r.rolname, d.datname, s.calls, s.total_exec_time,
       s.total_exec_time / s.calls AS avg_time, s.query
  FROM pg_stat_statements s
  JOIN pg_roles r     ON (s.userid=r.oid)
  JOIN pg_database d  ON (s.dbid = d.oid)
 ORDER BY s.total_exec_time DESC
 LIMIT 10 ;

pg_stat_statements : exemple 2

Requêtes les plus fréquemment appelées :

SELECT r.rolname, d.datname, s.calls, s.total_exec_time,
       s.total_exec_time / s.calls  AS avg_time, s.query
  FROM pg_stat_statements s
  JOIN pg_roles r     ON (s.userid=r.oid)
  JOIN pg_database d  ON (s.dbid = d.oid)
 ORDER BY s.calls DESC
 LIMIT 10;

Cette requête affiche les dix requêtes les plus fréquentes en nombre d’appels, et le temps moyen. Exemple de sortie, avec un peu de formatage :

\pset format wrapped
\pset columns 83

 SELECT r.rolname, d.datname,
       to_char (s.calls,'999G999FM') AS calls,
       s.total_exec_time * interval '1ms' AS total_exec_time,
       s.total_exec_time/s.calls * interval '1ms' AS avg_time,
       s.query
  FROM pg_stat_statements s
  JOIN pg_roles r     ON (s.userid=r.oid)
  JOIN pg_database d  ON (s.dbid = d.oid)
 ORDER BY s.calls DESC
 LIMIT 10  \gx

-[ RECORD 1 ]---+-----------------------------------------------------------------
rolname         | postgres
datname         | postgres
calls           | 329 021
total_exec_time | 00:00:01.617168
avg_time        | 00:00:00.000005
query           | SELECT pg_postmaster_start_time()
-[ RECORD 2 ]---+-----------------------------------------------------------------
rolname         | postgres
datname         | postgres
calls           | 316 192
total_exec_time | 24:19:01.780477
avg_time        | 00:00:00.276863
query           | SELECT                                                          +
                |             count(datid) as databases,                          +
                |             pg_size_pretty(sum(pg_database_size(                +
                |                 pg_database.datname))::bigint) as total_size,   +
                |             to_char(now(),$1) as time,                          +
                |             sum(xact_commit)::BIGINT as total_commit,           +
                |             sum(xact_rollback)::BIGINT as total_rollback        +
                |         FROM pg_database                                        +
                |         JOIN pg_stat_database ON (pg_database.oid = pg_stat_data.
                |.base.datid)                                                     +
                |         WHERE datistemplate = $2
-[ RECORD 3 ]---+-----------------------------------------------------------------
rolname         | postgres
datname         | postgres
calls           | 316 192
total_exec_time | 00:01:22.127931
avg_time        | 00:00:00.00026
query           | SELECT CASE sum(blks_hit+blks_read)                             +
                |           WHEN $1 THEN $2                                       +
                |           ELSE trunc(sum(blks_hit)/sum(blks_hit+blks_read)*$3)::.
                |.float                                                           +
                |         END AS hitratio                                         +
                |         FROM pg_stat_database
-[ RECORD 4 ]---+-----------------------------------------------------------------
rolname         | postgres
datname         | postgres
calls           | 316 192
total_exec_time | 00:00:02.82872
avg_time        | 00:00:00.000009
query           | SELECT buffers_alloc FROM pg_stat_bgwriter
-[ RECORD 5 ]---+-----------------------------------------------------------------
rolname         | postgres
datname         | postgres
calls           | 316 192
total_exec_time | 00:18:08.125136
avg_time        | 00:00:00.003441
query           | SELECT COUNT(*) AS nb FROM pg_stat_activity WHERE state != $1
-[ RECORD 6 ]---+-----------------------------------------------------------------
rolname         | postgres
datname         | pgbench_300_hdd
calls           | 79 534
total_exec_time | 00:03:44.82423
avg_time        | 00:00:00.002827
query           | select wait_event, wait_event_type, query from pg_stat_activity .
                |.where state =$1 and pid = $2
-[ RECORD 7 ]---+-----------------------------------------------------------------
rolname         | temboard_agent
datname         | postgres
calls           | 75 028
total_exec_time | 00:00:00.368735
avg_time        | 00:00:00.000005
query           | SELECT pg_postmaster_start_time()
-[ RECORD 8 ]---+-----------------------------------------------------------------
rolname         | temboard_agent
datname         | postgres
calls           | 72 091
total_exec_time | 00:04:02.992142
avg_time        | 00:00:00.003371
query           | SELECT COUNT(*) AS nb FROM pg_stat_activity WHERE state != $1
-[ RECORD 9 ]---+-----------------------------------------------------------------
rolname         | temboard_agent
datname         | postgres
calls           | 72 091
total_exec_time | 05:47:55.416569
avg_time        | 00:00:00.28957
query           | SELECT                                                          +
                |             count(datid) as databases,                          +
                |             pg_size_pretty(sum(pg_database_size(                +
                |                 pg_database.datname))::bigint) as total_size,   +
                |             to_char(now(),$1) as time,                          +
                |             sum(xact_commit)::BIGINT as total_commit,           +
                |             sum(xact_rollback)::BIGINT as total_rollback        +
                |         FROM pg_database                                        +
                |         JOIN pg_stat_database ON (pg_database.oid = pg_stat_data.
                |.base.datid)                                                     +
                |         WHERE datistemplate = $2
-[ RECORD 10 ]--+-----------------------------------------------------------------
rolname         | temboard_agent
datname         | postgres
calls           | 72 091
total_exec_time | 00:00:17.817369
avg_time        | 00:00:00.000247
query           | SELECT CASE sum(blks_hit+blks_read)                             +
                |           WHEN $1 THEN $2                                       +
                |           ELSE trunc(sum(blks_hit)/sum(blks_hit+blks_read)*$3)::.
                |.float                                                           +
                |         END AS hitratio                                         +
                |         FROM pg_stat_database

On voit qu’il y a beaucoup de requêtes de supervision, ce qui est logique. Il est donc conseillé de dédier un utilisateur à la supervision pour pouvoir filtrer aisément.

pg_stat_statements : exemple 3

Requêtes les plus consommatrices et hit ratio :

SELECT calls, total_exec_time, rows,
       100.0*shared_blks_hit
       /nullif(shared_blks_hit+shared_blks_read, 0) AS "hit %",
       query
FROM  pg_stat_statements
ORDER BY total_exec_time DESC
LIMIT 5 ;

pg_stat_statements : exemple 4

SELECT queryid, query, calls,
       pg_size_pretty(temp_blks_written*8192) AS temp_written,
       rows
FROM pg_stat_statements
WHERE temp_blks_written > 0
AND  query !~* '(CREATE INDEX|REINDEX)'
ORDER BY temp_blks_written DESC
LIMIT 5 ;

Cette requête cherche quels ordres génèrent le plus de fichiers temporaires, en excluant les ordres de création d’index ou de réindexation.

SELECT left(query,50) AS req, calls,
       pg_size_pretty(temp_blks_written*8192) AS temp_written,
       rows
FROM pg_stat_statements
WHERE temp_blks_written > 0
AND  query !~* '(CREATE INDEX|REINDEX)'
ORDER BY temp_blks_written DESC
LIMIT 5 ;

                      req                         | calls | temp_written |   rows   
--------------------------------------------------+-------+--------------+----------
alter table pgbench_accounts add primary key (aid)|     6 | 1530 MB      |        0
VACUUM FULL                                       |     1 | 1354 MB      |        0
CREATE TABLE demo AS SELECT i FROM generate_series|     8 | 1068 MB      | 80000000
INSERT INTO maousse (id,y)                       +|    44 | 507 MB       | 44000000
SELECT i,i FROM generat                           |       |              | 
alter table pgbench_accounts add primary key (aid)|     1 | 382 MB       |        0

Le résultat montre qu’il y a bien d’autres opérations de maintenance à exclure.

pg_stat_statements : autres possibilités

Mais encore :

parallel_workers_to_launch vs parallel_workers_launched (v18)
wal_records, wal_bytes : journaux
jit*time : JIT
*plan_time : planification

auto_explain

Tracer les plans des requêtes lentes automatiquement
Contrib officielle

Mise en place globale (traces) :

globale :

shared_preload_libraries='auto_explain'   -- redémarrage !

ALTER DATABASE erp SET auto_explain.log_min_duration = '3s' ;

session :

LOAD 'auto_explain' ;
SET auto_explain.log_analyze TO true;

Principe :

L’outil auto_explain est habituellement activé quand on a le sentiment qu’une requête devient subitement lente à certains moments, et qu’on suspecte que son plan diffère entre deux exécutions. Elle permet de tracer dans les journaux applicatifs, voire dans la console, le plan de la requête dès qu’elle dépasse une durée configurée.

C’est une « contrib » officielle de PostgreSQL (et non une extension). Tracer systématiquement le plan d’exécution d’une requête fréquente prend de la place, et est assez coûteux. C’est donc un outil à utiliser parcimonieusement, qui par défaut ne trace rien (paramètre auto_explain.log_min_duration à -1).

Activation et utilisation dans une session :

Pour utiliser auto_explain dans la session en cours, il faut activer quelques options similaires à celles d’EXPLAIN :

-- Chargement du module
LOAD 'auto_explain' ;
-- Durée minimale pour tracer (ms), le défaut est -1
SET auto_explain.log_min_duration = '0';
-- Options à activer
SET auto_explain.log_analyze  TO on ;
SET auto_explain.log_buffers  TO on ;
SET auto_explain.log_verbose  TO on ;

Les plans se retrouvent dans les traces de l’instance. Pour les afficher aussi dans la session en cours, il faut descendre le niveau des messages affichés à LOG (le défaut de auto_explain) :

SET client_min_messages to log;

Ensuite, lancer la requête à analyser : le plan apparaît suivi du résultat de la requête.

SELECT count(*)
   FROM pg_class, pg_index
   WHERE oid = indrelid AND indisunique;

LOG:  duration: 0.652 ms  plan:
Query Text: SELECT count(*)
   FROM pg_class, pg_index
   WHERE oid = indrelid AND indisunique;
Aggregate  (cost=29.75..29.76 rows=1 width=8) (actual time=0.630..0.632 rows=1 loops=1)
  Output: count(*)
  Buffers: shared hit=18
  ->  Hash Join  (cost=23.34..29.37 rows=150 width=0) (actual time=0.532..0.612 rows=156 loops=1)
        Inner Unique: true
        Hash Cond: (pg_index.indrelid = pg_class.oid)
        Buffers: shared hit=18
        ->  Seq Scan on pg_catalog.pg_index  (cost=0.00..5.64 rows=150 width=4) (actual time=0.014..0.051 rows=156 loops=1)
              Output: pg_index.indexrelid, pg_index.indrelid, pg_index.indnatts, pg_index.indnkeyatts, pg_index.indisunique, pg_index.indnullsnotdistinct, pg_index.indisprimary, pg_index.indisexclusion, pg_index.indimmediate, pg_index.indisclustered, pg_index.indisvalid, pg_index.indcheckxmin, pg_index.indisready, pg_index.indislive, pg_index.indisreplident, pg_index.indkey, pg_index.indcollation, pg_index.indclass, pg_index.indoption, pg_index.indexprs, pg_index.indpred
              Filter: pg_index.indisunique
              Rows Removed by Filter: 14
              Buffers: shared hit=4
        ->  Hash  (cost=18.15..18.15 rows=415 width=4) (actual time=0.310..0.311 rows=436 loops=1)
              Output: pg_class.oid
              Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 24kB
              Buffers: shared hit=14
              ->  Seq Scan on pg_catalog.pg_class  (cost=0.00..18.15 rows=415 width=4) (actual time=0.018..0.191 rows=436 loops=1)
                    Output: pg_class.oid
                    Buffers: shared hit=14
Query Identifier: 7458316119861708727
LOG:  duration: 3.398 ms  statement: SELECT count(*)
   FROM pg_class, pg_index
   WHERE oid = indrelid AND indisunique;
 count 
-------
   156
(1 row)

Autres paramètres :

L’outil a d’autres options, qui reprennent souvent les paramètres habituels d’EXPLAIN. Leurs valeurs par défaut sont les suivantes :

SELECT name, setting FROM pg_settings WHERE name LIKE 'auto_explain%';

                 name                  | setting 
---------------------------------------+---------
 auto_explain.log_analyze              | on
 auto_explain.log_buffers              | off
 auto_explain.log_format               | text
 auto_explain.log_level                | log
 auto_explain.log_min_duration         | 0
 auto_explain.log_nested_statements    | off
 auto_explain.log_parameter_max_length | -1
 auto_explain.log_settings             | off
 auto_explain.log_timing               | on
 auto_explain.log_triggers             | off
 auto_explain.log_verbose              | off
 auto_explain.log_wal                  | off
 auto_explain.sample_rate              | 1

Voir la documentation pour ce qui n’est pas traité ici.

Utilisation au niveau global et précautions :

Pour utiliser auto_explain globalement, il faut charger la bibliothèque au démarrage dans le fichier postgresql.conf via le paramètre shared_preload_libraries.

shared_preload_libraries='auto_explain'

Après un redémarrage de l’instance, il est possible de configurer les paramètres de capture des plans d’exécution par base de données. Dans l’exemple ci-dessous, l’ensemble des requêtes sont tracées sur la base de données bench, qui est utilisée par pgbench.

ALTER DATABASE bench SET auto_explain.log_min_duration = '0';
ALTER DATABASE bench SET auto_explain.log_analyze = on ;

Attention ! L’activation des traces complètes sur une base de données avec un fort volume de requêtes, et/ou des requêtes aux plans complexes, peut faire gonfler énormément les traces (postgresql.log). N’activez donc auto_explain que de manière limitée.

Pour ne tracer qu’un échantillonnage des requêtes, déclarer par exemple :

ALTER DATABASE bench SET auto_explain.sample_rate = 0.01 ;

Un autre problème, rare mais déjà rencontré, est l’activation simultanée du paramètre track_io_timing, alors que le test avec pg_test_timing indique que c’est problématique. L’impact sur les performances peut être sévère.

pg_test_timing est livré avec PostgreSQL et mesure les performances de l’horloge système. Si le temps de mesure renvoyé sur la deuxième ligne n’est que de quelques dizaines de nanosecondes, la machine est suffisamment rapide pour que track_io_timing renvoie des résultats précis et sans ralentir la requête. C’est le cas sur presque toutes les machines et systèmes d’exploitation actuels, mais il y a parfois des surprises, par exemple dans certaines machines virtuelles ou selon la source de l’horloge système. Sinon, éviter d’activer track_io_timing sur un serveur de production. Sur une machine de test ou de formation, ce n’est pas un problème.

Exemple de résultat :

Un petit benchmark pgbench est lancé :

pgbench -c1 -R1 -T20 bench

Les plans d’exécution de l’ensemble des requêtes exécutées apparaissent alors dans les traces de l’instance.

2025-04-30 09:52:05.360 UTC [78782] LOG:  duration: 0.038 ms  plan:
 Query Text: SELECT abalance FROM pgbench_accounts WHERE aid = 445977;
 Index Scan using pgbench_accounts_3_pkey on pgbench_accounts_3 pgbench_accounts  (cost=0.42..8.44 rows=1 width=4) (actual time=0.032..0.033 rows=1 loops=1)
   Index Cond: (aid = 445977)
2025-04-30 09:52:05.360 UTC [78782] LOG:  duration: 0.237 ms  statement: SELECT abalance FROM pgbench_accounts WHERE aid = 445977;
2025-04-30 09:52:05.361 UTC [78782] LOG:  duration: 0.028 ms  plan:
 Query Text: UPDATE pgbench_tellers SET tbalance = tbalance + 4529 WHERE tid = 33;
 Update on pgbench_tellers  (cost=0.00..1.63 rows=0 width=0) (actual time=0.027..0.027 rows=0 loops=1)
   ->  Seq Scan on pgbench_tellers  (cost=0.00..1.63 rows=1 width=10) (actual time=0.015..0.017 rows=1 loops=1)
         Filter: (tid = 33)
         Rows Removed by Filter: 49
2025-04-30 09:52:05.361 UTC [78782] LOG:  duration: 0.154 ms  statement: UPDATE pgbench_tellers SET tbalance = tbalance + 4529 WHERE tid = 33;
2025-04-30 09:52:05.361 UTC [78782] LOG:  duration: 0.012 ms  plan:
 Query Text: UPDATE pgbench_branches SET bbalance = bbalance + 4529 WHERE bid = 3;
 Update on pgbench_branches  (cost=0.00..1.06 rows=0 width=0) (actual time=0.011..0.011 rows=0 loops=1)
   ->  Seq Scan on pgbench_branches  (cost=0.00..1.06 rows=1 width=10) (actual time=0.005..0.006 rows=1 loops=1)
         Filter: (bid = 3)
         Rows Removed by Filter: 4
2025-04-30 09:52:05.361 UTC [78782] LOG:  duration: 0.101 ms  statement: UPDATE pgbench_branches SET bbalance = bbalance + 4529 WHERE bid = 3;
2025-04-30 09:52:05.361 UTC [78782] LOG:  duration: 0.011 ms  plan:
 Query Text: INSERT INTO pgbench_history (tid, bid, aid, delta, mtime) VALUES (33, 3, 445977, 4529, CURRENT_TIMESTAMP);
 Insert on pgbench_history  (cost=0.00..0.01 rows=0 width=0) (actual time=0.011..0.011 rows=0 loops=1)
   ->  Result  (cost=0.00..0.01 rows=1 width=116) (actual time=0.003..0.004 rows=1 loops=1)
2025-04-30 09:52:05.361 UTC [78782] LOG:  duration: 0.096 ms  statement: INSERT INTO pgbench_history (tid, bid, aid, delta, mtime)
VALUES (33, 3, 445977, 4529, CURRENT_TIMESTAMP);
…

Utilisation pour des fonctions :

auto_explain est aussi un moyen de suivre les plans au sein de fonctions. Par défaut, un plan n’indique que les compteurs de blocs hit, read, temp… de l’appel global à la fonction.

Par exemple, on veut le plan à l’exécution de cette fonction en PL/pgSQL, qui récupère le solde le plus élevé dans la table pgbench_accounts :

CREATE OR REPLACE function f_max_balance() RETURNS int AS $$
    DECLARE
        acct_balance int;
    BEGIN
        SELECT max(abalance)
        INTO acct_balance
        FROM pgbench_accounts;
        RETURN acct_balance;
    END;
$$ LANGUAGE plpgsql ;

Un EXPLAIN ANALYZE ne permet pas d’obtenir le plan de la requête de la fonction, car il est masqué au sein d’un nœud Result :

EXPLAIN (ANALYZE,VERBOSE) SELECT f_max_balance();

                                      QUERY PLAN                                      
--------------------------------------------------------------------------------------
 Result  (cost=0.00..0.26 rows=1 width=4) (actual time=37.047..37.048 rows=1 loops=1)
   Output: f_max_balance()
 Query Identifier: -5308051721018796792
 Planning Time: 0.059 ms
 Execution Time: 37.701 ms

(Exception : certaines fonctions très simples en SQL, et non PL/pgSQL, peuvent être intégrées dans la requête appelante et n’ont pas de plan propre.)

Par défaut, auto_explain ne va pas capturer plus d’information que la commande EXPLAIN ANALYZE. Le fichier log de l’instance capture le même plan lorsque la fonction est exécutée.

2025-04-30 09:49:17.829 UTC [78757] LOG:  duration: 30.579 ms  plan:
 Query Text: EXPLAIN (ANALYZE,VERBOSE) SELECT f_max_balance();
 Result  (cost=0.00..0.26 rows=1 width=4) (actual time=30.576..30.577 rows=1 loops=1)
   Output: f_max_balance()
   Buffers: shared hit=8199
 Query Identifier: -5308051721018796792

Le paramètre auto_explain.log_nested_statements permet de tracer les plans des requêtes à l’intérieur des fonctions, de préférence uniquement dans la ou les sessions concernées :

\c bench
SET auto_explain.log_nested_statements = true ;
SELECT f_max_balance() ;

Les deux plans (celui de la requête de la fonction, puis de la fonction) sont alors visibles dans les traces de l’instance :

2025-04-30 09:54:27.301 UTC [78790] LOG:  duration: 85.188 ms  plan:
  Query Text: SELECT max(abalance)
                                    FROM pgbench_accounts
  Finalize Aggregate  (cost=13702.88..13702.89 rows=1 width=4) (actual time=85.182..85.184 rows=1 loops=1)
    ->  Gather  (cost=13702.67..13702.88 rows=2 width=4) (actual time=85.175..85.178 rows=1 loops=1)
          Workers Planned: 2
          Workers Launched: 0
          ->  Partial Aggregate  (cost=12702.67..12702.68 rows=1 width=4) (actual time=85.173..85.175 rows=1 loops=1)
                ->  Parallel Append  (cost=0.00..12181.84 rows=208332 width=4) (actual time=0.029..63.662 rows=500000 loops=1)
                      ->  Parallel Seq Scan on pgbench_accounts_1  (cost=0.00..3713.39 rows=98039 width=4) (actual time=0.028..14.006 rows=166667 loops=1)
                      ->  Parallel Seq Scan on pgbench_accounts_2  (cost=0.00..3713.39 rows=98039 width=4) (actual time=0.026..9.567 rows=166667 loops=1)
                      ->  Parallel Seq Scan on pgbench_accounts_3  (cost=0.00..3713.39 rows=98039 width=4) (actual time=0.007..9.687 rows=166666 loops=1)
2025-04-30 09:54:27.301 UTC [78790] CONTEXT:  SQL statement "SELECT max(abalance)
                              FROM pgbench_accounts"
  PL/pgSQL function f_max_balance() line 5 at SQL statement
2025-04-30 09:54:27.302 UTC [78790] LOG:  duration: 85.520 ms  plan:
  Query Text: SELECT f_max_balance();
  Result  (cost=0.00..0.26 rows=1 width=4) (actual time=85.511..85.511 rows=1 loops=1)
2025-04-30 09:54:27.302 UTC [78790] LOG:  duration: 85.795 ms  statement: SELECT f_max_balance();

Utilisation avec pgBadger :

pgBadger est capable de lire les plans tracés par auto_explain, de les intégrer à son rapport et d’inclure un lien vers explain.depesz.com pour une version plus lisible.

pg_buffercache

Qu’y a-t’il dans le cache de PostgreSQL ?

Fournit une vue :

Pour chaque bloc de l’instance
- fichier (donc objet) associé, base
- fork (0 : table, 1 : FSM, 2 : VM)
- numéro de bloc
- isdirty
- usagecount (0-5)
Pour : utilisation du cache, hot blocks
pg_buffercache_evict() (v17+)

pg_buffercache est une extension faisant partie de PostgreSQL, à installer dans chaque base au besoin.

Pour chaque entrée (bloc, par défaut de 8 ko) du cache disque de PostgreSQL, une vue nous fournit les informations suivantes :

le fichier d’où provient ce bloc (donc indirectement le nom de la table ou de l’index…) ;
le numéro de bloc dans ce fichier ;
si ce bloc est synchronisé avec le disque (isdirty à false) ;
s’il est « sale » (dirty, modifié en mémoire mais non synchronisé sur disque) ;
et si ce bloc a été utilisé récemment, selon la valeur de usagecount, de 0 (« n’est plus utilisé dernièrement ») à 5 (« récemment et fréquemment utilisé ») (voir les notions de buffer pin et clocksweep).

Contenu du cache de PostgreSQL :

pg_buffercache permet donc d’abord de voir ce qui est dans le cache de PostgreSQL. À titre d’exemple, cette requête affiche les plus gros objets de la base en cours en mémoire cache (dont, ici, un index) :

CREATE EXTENSION pg_buffercache ;

SELECT c.relname,
       c.relkind,
       count(*) AS buffers,
       pg_size_pretty(count(*)*8192) as taille_mem
FROM   pg_buffercache b
LEFT OUTER JOIN pg_class c
     ON b.relfilenode = pg_relation_filenode(c.oid)
     AND b.reldatabase IN (0,(SELECT oid FROM pg_database
                              WHERE datname = current_database()))
GROUP BY c.relname, c.relkind
ORDER BY 3 DESC NULLS LAST
LIMIT 5 ;

        relname        | relkind | buffers | taille_mem 
-----------------------+---------+---------+------------
 pgbench_accounts      | r       |  724815 | 5663 MB
 ø                     | ø       |  625618 | 4888 MB
 pgbench_accounts_pkey | i       |  218864 | 1710 MB
 pgbench_history       | r       |    2809 | 22 MB
 pgbench_tellers       | r       |     149 | 1192 kB

Il faut être dans la bonne base de données pour que les noms des tables soient accessibles (d’où le LEFT OUTER JOIN et les noms à NULL, qui sont des blocs soit libres, soit utilisés par d’autres bases).

Il y a parfois des surprises. Par exemple, certains index sur des UUID v4 peuvent avoir tendance à monopoliser le cache.

Rappelons que certains processus (VACUUM, ANALYZE, COPY, un parcours de table…) ont leur propre ring buffer, et donc n’apparaîtront pas immédiatement dans pg_buffercache.

Hot blocks :

pg_buffercache permet aussi de déterminer les hot blocks de la base, ou d’avoir une idée un peu plus précise du bon dimensionnement du cache. Si aucun bloc n’atteint un usagecount de 5, le cache est manifestement trop petit : il n’est pas capable de détecter les pages devant impérativement rester en cache. Inversement, si vous avez énormément d’entrées à 0 et quelques pages avec des usagecount très élevés, toutes ces pages à 0 sont égales devant le mécanisme d’éviction du cache. Elles sont donc supprimées à peu près de la même façon que du cache du système d’exploitation. Le cache de PostgreSQL dans ce cas fait « double emploi » avec lui, et pourrait être réduit.

Attention toutefois avec les expérimentations sur les caches : il existe des effets de seuils. Un cache trop petit peut de la même façon qu’un cache trop grand avoir une grande fraction d’enregistrements avec un usagecount à 0. Par ailleurs, le cache bouge extrêmement rapidement par rapport à notre capacité d’analyse. Nous ne voyons qu’un instantané, qui peut ne pas refléter toute la réalité. Le cache peut aussi avoir un comportement complètement différent selon le moment de la journée.

isdirty indique si un buffer est synchronisé avec le disque ou pas. Il est intéressant de vérifier qu’une instance dispose en permanence d’un certain nombre de buffers pour lesquels isdirty vaut false et pour lesquels usagecount vaut 0. Ces blocs n’ont pas à être écrits sur disque, et ils n’ont pas été utilisés depuis un certain temps : ils peuvent être remplacés immédiatement par d’autres blocs. S’il n’y a pas assez de tels blocs, c’est le signe :

que shared_buffers est probablement trop petit (il n’arrive pas à contenir les modifications) ;
et/ou que le background_writer n’est pas assez agressif.

On peut suivre la quantité de blocs dirty et l’usagecount avec une requête de ce genre, ici juste après une petite mise à jour de la table test :

SELECT
    relname,
    isdirty,
    usagecount,
    pinning_backends,
    count(bufferid)
FROM pg_buffercache b
INNER JOIN pg_class c ON b.relfilenode = pg_relation_filenode(c.oid)
WHERE relname NOT LIKE 'pg\_%'
GROUP BY
        relname,
        isdirty,
        usagecount,
        pinning_backends
ORDER BY 1, 2, 3, 4 ;

    relname     | isdirty | usagecount | pinning_backends | count
----------------+---------+------------+------------------+--------
 brin_btree_idx | f       |          0 |                0 |      1
 brin_btree_idx | f       |          1 |                0 |   7151
 brin_btree_idx | f       |          2 |                0 |   3103
 brin_btree_idx | f       |          3 |                0 |  10695
 brin_btree_idx | f       |          4 |                0 | 141078
 brin_btree_idx | f       |          5 |                0 |      2
 brin_btree_idx | t       |          1 |                0 |      9
 brin_btree_idx | t       |          2 |                0 |      1
 brin_btree_idx | t       |          5 |                0 |     60
 test           | f       |          0 |                0 |  12371
 test           | f       |          1 |                0 |   6009
 test           | f       |          2 |                0 |   8466
 test           | f       |          3 |                0 |   1682
 test           | f       |          4 |                0 |   7393
 test           | f       |          5 |                0 |    112
 test           | t       |          1 |                0 |      1
 test           | t       |          5 |                0 |    267
 test_pkey      | f       |          1 |                0 |    173
 test_pkey      | f       |          2 |                0 |  27448
 test_pkey      | f       |          3 |                0 |   6644
 test_pkey      | f       |          4 |                0 |  10324
 test_pkey      | f       |          5 |                0 |   3420
 test_pkey      | t       |          1 |                0 |     57
 test_pkey      | t       |          3 |                0 |     81
 test_pkey      | t       |          4 |                0 |    116
 test_pkey      | t       |          5 |                0 |  15067

Évincer des blocs du cache :

Depuis PostgreSQL 17, la fonction pg_buffercache_evict() permet de libérer un bloc du cache. Dans les versions précédentes, nettoyer le cache impose de redémarrer PostgreSQL, ou de charger une très grosse table avec pg_prewarm. Cette fonctionnalité est utile par exemple pour tester des requêtes ou du paramétrage de manière reproductible, sans être perturbé par l’effet de cache.

Il faut appeler pg_buffercache_evict() pour chaque bloc, avec l’identifiant du bloc en paramètre, . Le code retour de la fonction est un booléen, à true en général, sauf si le buffer pointé n’existe pas, était utilisé (pinned) ou s’il a été sali (dirtied).

Pour supprimer du cache de PostgreSQL tous les blocs de la relation pgbench_accounts dans la base en cours :

SELECT c.relnamespace::regnamespace, c.relname,
       b.bufferid, pg_buffercache_evict(b.bufferid)
FROM pg_buffercache b
JOIN pg_class c
ON b.relfilenode = pg_relation_filenode(c.oid) AND
  b.reldatabase IN (0, (SELECT oid FROM pg_database
                        WHERE datname = current_database()))
JOIN pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace
WHERE c.relname = 'pgbench_accounts';

…
 public       | pgbench_accounts |  1572860 | t
 public       | pgbench_accounts |  1572861 | t
 public       | pgbench_accounts |  1572862 | t
 public       | pgbench_accounts |  1572863 | t
 public       | pgbench_accounts |  1572864 | t
(1564533 lignes)

ou de manière plus synthétique :

SELECT c.relnamespace::regnamespace, c.relname,
       pg_buffercache_evict(b.bufferid), count(b.bufferid) 
FROM pg_buffercache b
JOIN pg_class c
ON b.relfilenode = pg_relation_filenode(c.oid) AND
  b.reldatabase IN (0, (SELECT oid FROM pg_database
                        WHERE datname = current_database()))
JOIN pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace
WHERE c.relname = 'pgbench_accounts'
GROUP BY 1,2,3 ;

 relnamespace |     relname      | pg_buffercache_evict |  count  
--------------+------------------+----------------------+---------
 public       | pgbench_accounts | f                    |       1
 public       | pgbench_accounts | t                    | 1292638

À l’appel suivant, la table devra être relue hors du cache de PostgreSQL (mention read) :

EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, COSTS OFF)
SELECT * FROM pgbench_accounts ;

                        QUERY PLAN                                     
-------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on pgbench_accounts (actual time=0.199..27994.323 rows=100000000 loops=1)
   Buffers: shared read=1646640
   I/O Timings: shared read=18049.770
 Planning Time: 0.035 ms
 Execution Time: 32228.828 ms

Cache de Linux :

Le cache de Linux est complémentaire de celui de PostgreSQL. Pour des tests, il ne faut pas oublier de le purger aussi :

echo 3 | sudo tee /proc/sys/vm/drop_caches

Pour étudier le comportement du cache de Linux, il existe l’extension pg_stat_kcache.

pg_prewarm

Charge des blocs en cache :

-- cache de PG
SELECT pg_prewarm ('pgbench_accounts', 'buffer') ;

-- cache de Linux (asynchrone)
SELECT pg_prewarm ('pgbench_accounts', 'prefetch') ;
-- cache (tous OS)
SELECT pg_prewarm ('pgbench_accounts', 'read') ;

Ne pas oublier les index !
N’interdit pas l’éviction
Récupération du cache au redémarrage (v11)
- avec un petit paramétrage

Grâce à l’extension pg_prewarm, intégrée à PostgreSQL, il est possible de pré-charger une table ou d’autres objets dans la mémoire de PostgreSQL, ou celle du système d’exploitation, pour améliorer les performances par la suite.

Par exemple, on charge la table pgbench_accounts dans le cache de PostgreSQL ainsi, et on le vérifie avec pg_buffercache :

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_prewarm ;

SELECT pg_prewarm ('pgbench_accounts', 'buffer') ;

 pg_prewarm
------------
     163935

La valeur retournée correspond aux blocs chargés.

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_buffercache ;

SELECT c.relname, count(*) AS buffers, pg_size_pretty(count(*)*8192) as taille_mem
FROM pg_buffercache b INNER JOIN pg_class c
                      ON b.relfilenode = pg_relation_filenode(c.oid)
GROUP BY c.relname ;

                 relname                 | buffers | taille_mem
-----------------------------------------+---------+------------
 …
 pgbench_accounts                        |  163935 | 1281 MB
 …

Il faut rappeler qu’une table ne se résume pas à ses données ! Il est au moins aussi intéressant de récupérer les index de la table en question :

SELECT pg_prewarm ('pgbench_accounts_pkey','buffer');

Si le cache de PostgreSQL ne suffit pas, celui du système peut être aussi préchargé :

SELECT pg_prewarm ('pgbench_accounts_pkey','read');
SELECT pg_prewarm ('pgbench_accounts_pkey','prefetch');  -- à préférer sur Linux

Charger une table en cache ne veut pas dire qu’elle va y rester ! Si les blocs chargés ne sont pas utilisés, ils seront évincés quand PostgreSQL aura besoin de faire de la place dans le cache, comme n’importe quels autres blocs.

Automatisation :

Cette extension peut sauvegarder le contenu du cache à intervalles réguliers ou lors de l’arrêt (propre) de PostgreSQL et le restaurer au redémarrage. Pour cela, paramétrer ceci :

shared_preload_libraries = 'pg_prewarm'
pg_prewarm.autoprewarm = on
pg_prewarm.autoprewarm_interval = '5min'

Les blocs concernés sont sauvés dans un fichier autoprewarm.blocks dans le répertoire PGDATA. Un worker nommé autoprewarm leader apparaîtra.

L’intérêt est de réduire énormément la phase de rechargement en cache des donnés actives après un redémarrage, accidentel ou non. En effet, une grosse base très active et aux disques un peu lents peut mettre longtemps à re-remplir son cache et à retrouver des performances acceptables. De plus, ne seront rechargées que les données en cache précédemment, donc à priori les parties de tables réellement actives.

Autres possibilités :

La documentation décrit également comment charger :

d’autres parties de la table comme la visibility map ;
certains blocs précis.

Langages procéduraux

Procédures & fonctions en différents langages
Par défaut : SQL, C et PL/pgSQL
Extensions officielles : Perl, Python
Mais aussi Java, Ruby, Javascript…
Intérêts : fonctionnalités, performances

Les langages officiellement supportés par le projet sont :

PL/pgSQL ;
PL/Perl ;
PL/Python ;
PL/Tcl.

Voici une liste non exhaustive des langages procéduraux disponibles, à différents degrés de maturité :

PL/sh ;
PL/R ;
PL/Java ;
PL/lolcode ;
PL/Scheme ;
PL/PHP ;
PL/Ruby ;
PL/Lua ;
PL/pgPSM ;
PL/v8 (Javascript).

Le wiki PostgreSQL contient un tableau des langages supportés.

Pour qu’un langage soit utilisable, il doit être activé au niveau de la base où il sera utilisé. Les trois langages activés par défaut sont le C, le SQL et le PL/pgSQL. Les autres doivent être ajoutés à partir des paquets de la distribution ou du PGDG, ou compilés à la main, puis l’extension installée dans la base :

CREATE EXTENSION plperl ;
CREATE EXTENSION plpython3u ;
-- etc.

Ces fonctions peuvent être utilisées dans des index fonctionnels et des triggers comme toute fonction SQL ou PL/pgSQL.

Chaque langage a ses avantages et inconvénients. Par exemple, PL/pgSQL est très simple à apprendre mais n’est pas performant quand il s’agit de traiter des chaînes de caractères. Pour ce traitement, il est souvent préférable d’utiliser PL/Perl, voire PL/Python. Évidemment, une routine en C aura les meilleures performances mais sera beaucoup moins facile à coder et à maintenir, et ses bugs seront susceptibles de provoquer un plantage du serveur.

Par ailleurs, les procédures peuvent s’appeler les unes les autres quel que soit le langage. S’ajoute l’intérêt de ne pas avoir à réécrire en PL/pgSQL des fonctions existantes dans d’autres langages ou d’accéder à des modules bien établis de ces langages.

Avantages & inconvénients

PL/pgSQL plus performant pour l’accès aux données
Chaque langage a son point fort
Performances :
- latence (pas d’allers-retours)
- accès aux données depuis les fonctions
- bibliothèques de chaque langage
- index
Langages trusted / untrusted

Il est courant de considérer que la logique métier (les fonctions) doit être intégralement dans l’applicatif, et pas dans la base de données. Même si l’on adopte ce point de vue, il faut savoir faire des exceptions pour prendre en compte les performances : une fonction, en PL/pgSQL ou un autre langage, exécutée dans la base de données économisera des aller-retours entre la base et le serveur applicatif, ce qui peut avoir un impact énorme (latence due à de nombreux ordres, ou durée de transfert des résultats intermédiaires).

Une fonction en Perl ou Python complexe peut servir aussi de critère d’indexation, pour des gains parfois énormes.

Le PL/pgSQL est le mieux intégré des langages (avec le C), D’autres langages peuvent subir une pénalité due à la communication avec l’interpréteur (car c’est bien celui présent sur le serveur qui est utilisé). Cependant, ils peuvent apporter des fonctionnalités qui manquent à PostgreSQL : PL/R, bibliothèques numériques NumPy et Scipy de Python…

Pour des raisons de sécurité, on distingue des langages trusted et untrusted. Un langage trusted est disponible pour tous les utilisateurs de la base, n’autorise pas l’accès à des données normalement inaccessibles à l’utilisateur, mais quelques fonctionnalités ont pu être supprimées (interaction avec l’environnement notamment). Un langage untrusted n’a pas ces limites et les fonctions ne peuvent être créées que par un super-utilisateur. PL/pgSQL est trusted. PL/Python n’existe qu’en untrusted (l’extension pour la version 3 se nomme plpython3u). PL/Perl existe dans les deux versions (extensions plperl et plperlu).

hll

COUNT(DISTINCT) est notoirement lent
Principe d’HyperLogLog :
- travail sur des hachages, avec perte
- estimation statistique
- non exact, mais beaucoup plus rapide
Exemple :

SELECT mois, hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text( id )))
FROM voyages ;

Type hll pour pré-agréger des données

Les décomptes de valeurs distinctes sont une opération assez courante dans certains domaines : décompte de visiteurs distincts d’un site web ou d’un lieu, de patients d’un hôpital, de voyageurs, etc. Or COUNT(DISTINCT) est notoirement lent quand on fait face à un grand nombre de valeurs distinctes, à cause de la déduplication des valeurs, du maintien d’un espace pour le décompte, du besoin fréquent de fichiers temporaires…

Le principe de HyperLogLog est de ne pas opérer de calculs exacts, mais de calculer une estimation statistique, en utilisant une quantité de mémoire très faible et constante. En effet, dans beaucoup de contexte, il n’est pas forcément utile de connaître le nombre exact de clients, de passagers… Une approximation peut répondre à beaucoup de besoins. En fonction de l’imprécision acceptée, on peut économiser beaucoup de mémoire et de temps (un gain d’un facteur supérieur à 10 est fréquent).

Une extension dédiée existe, à présent maintenue par Citusdata. Le source est sur Github, et on trouvera les paquets dans les dépôts communautaires habituels.

La bibliothèque doit être préchargée dans chaque session pour être exécuté par l’optimiseur pour influencer les plans générés :

shared_preload_libraries = 'hll'

Puis charger l’extension dans la base concernée :

CREATE EXTENSION hll ;

On peut alors immédiatement remplacer un COUNT(DISTINCT id) par cet équivalent :

SELECT mois, hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text( id )))
FROM   matable ;

Concrètement, l’identifiant à trier est haché (il y a une fonction dédiée par type). Puis un compteur statistique (un registre) est calculé ou mis à jour avec la fonction hll_add() (hll_add_agg(), dans l’exemple ci-dessus, est à hll_add() ce que la fonction d’agrégat sum() est à l’opérateur +). Les premiers bits du hachage servent à définir le registre à initier ou mettre à jour, et sur les bits restant on va compter le nombre de 0 avant le premier 1, l’idée étant que ce nombre a une probablité exponentiellement faible d’être grand, et que le maximum (sur tous les appels à hll_add()) va donner une bonne indication du nombre de valeurs différentes. En effet, il faut beaucoup de valeurs distinctes pour avoir une probabilité non négligeable de tomber sur un haché dont la représentation binaire contient une longue suite de zéros, à un offset donné.

La quantité de mémoire consommée est bornée par le nombre total de registres possibles. Avec les paramètres par défaut, on a 2048 registres de 5 bits, soit 1,2 ko.

Enfin, la fonction hll_cardinality() estime le nombre de valeurs distinctes originales à partir de ces registres, ce qui est une opération très rapide (essentiellement, le calcul d’une moyenne harmonique des registres).

Le paramétrage par défaut est déjà pertinent pour des cardinalités jusqu’au billion (10¹²) d’après la documentation, avec une erreur de l’ordre du pour cent. La précision de l’estimation peut être ajustée de manière générale, ou bien comme paramètre à la fonction de création de l’ensemble, comme dans ces exemples (ici avec les valeurs par défaut) :

SELECT hll_set_defaults(11, 5, -1, 1) ;

SELECT hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text( id ), 11, 5, -1, 1 ))
FROM matable ;

Les deux premiers paramètres sont les plus importants : le nombre de registres utilisés (de 4 à 31, chaque incrément de 1 doublant la taille mémoire requise), et la taille des registres en bits (de 1 à 8). Des valeurs trop grandes risquent de rendre l’estimation inutilisable (résultat NaN).

Dans le monde décisionnel, il est fréquent de créer des tables d’agrégat avec des résultats pré-calculés sur un jour ou un mois. Cela ne fonctionne que partiellement pour des COUNT(DISTINCT) : par exemple, on ne peut sommer le nombre de voyageurs distincts de chaque mois pour calculer celui sur l’année, ce sont peut-être les mêmes clients toute l’année. L’extension apporte donc aussi un type hll destiné à stocker des résultats agrégés issus d’un appel à hll_add_agg(). On agrège le contenu de ces champs hll avec la fonction hll_union_agg(), et on peut procéder à l’estimation sur l’ensemble avec hll_cardinality.

Quiz

https://dali.bo/x2_quiz

Travaux pratiques

Indexation de pattern avec les varchar_patterns et pg_trgm

But : Indexer des patterns avec les varchar_patterns et pg_trgm

Ces exercices nécessitent une base contenant une quantité de données importante.

On utilisera donc le contenu de livres issus du projet Gutenberg. La base gutenberg est disponible en deux versions : complète sur https://dali.bo/tp_gutenberg (dump de 0,5 Go, table de 21 millions de lignes dans 3 Go) ou https://dali.bo/tp_gutenberg10 pour un extrait d’un dizième. Le dump peut se restaurer par exemple dans une nouvelle base, et contient juste une table nommée textes.

curl -kL https://dali.bo/tp_gutenberg -o /tmp/gutenberg.dmp
createdb gutenberg
pg_restore -d gutenberg /tmp/gutenberg.dmp
# le message sur le schéma public exitant est normale
rm -- /tmp/gutenberg.dmp

Pour obtenir des plans plus lisibles, on désactive JIT et parallélisme :

SET jit TO off;
SET max_parallel_workers_per_gather TO 0;

Créer un index simple sur la colonne contenu de la table.

Rechercher un enregistrement commençant par « comme disent » : l’index est-il utilisé ?

Créer un index utilisant la classe text_pattern_ops. Refaire le test.

On veut chercher les lignes finissant par « Et vivre ». Indexer reverse(contenu) et trouver les lignes.

Installer l’extension pg_trgm, puis créer un index GIN spécialisé de recherche dans les chaînes. Rechercher toutes les lignes de texte contenant « Valjean » de façon sensible à la casse, puis insensible.

Si vous avez des connaissances sur les expression rationnelles, utilisez aussi ces trigrammes pour des recherches plus avancées. Les opérateurs sont :

opérateur	fonction
~	correspondance sensible à la casse
~*	correspondance insensible à la casse
!~	non-correspondance sensible à la casse
!~*	non-correspondance insensible à la casse

Rechercher toutes les lignes contenant « Fantine » OU « Valjean » : on peut utiliser une expression rationnelle.

Rechercher toutes les lignes mentionnant à la fois « Fantine » ET « Valjean ». Une formulation d’expression rationnelle simple est « Fantine puis Valjean » ou « Valjean puis Fantine ».

auto_explain

pg_stat_statements

But : Analyser les performances des requêtes avec pg_stat_statements

pg_stat_statements nécessite une bibliothèque préchargée. La positionner dans le fichier postgresql.conf, redémarrer PostgreSQL et créer l’extension.

Inspecter le contenu de l’extension pg_stat_statements (\dx et \dx+).

Vérifier que le serveur est capable d’activer la mesure de la durée des entrées-sorties avec pg_test_timing. Puis l’activer (track_io_timing), sans oublier de redémarrer PostgreSQL.

Depuis un autre terminal, créer une base pgbench (si pas déjà disponible), l’initialiser (même si elle existait), et lancer une activité dessus en arrière-plan :
# en tant qu'utilisateur postgres
createdb -e pgbench
/usr/pgsql-16/bin/pgbench -i -s135 pgbench
/usr/pgsql-16/bin/pgbench -c5 -j1 pgbench -T 600 -P1

Dans la vue pg_stat_statements, récupérer les 5 requêtes les plus gourmandes en temps cumulé sur l’instance et leur nombre de lignes.

Quelle est la requête générant le plus d’écritures directes sur disques (written) ? Et en temps d’écriture ?

Quel est le hit ratio des requêtes les plus fréquentes ?

PL/Python, import de page web et compression

But : Importer et stocker une page web au format compressé avec PL/Python

Sur la base du code suivant en python 3 utilisant un des modules standard (documentation : https://docs.python.org/3/library/urllib.request.html), créer une fonction PL/Python récupérant le code HTML d’une page web avec un simple SELECT pageweb('https://www.postgresql.org/') :
import urllib.request
f = urllib.request.urlopen('https://www.postgresql.org/')
print (f.read().decode('utf-8'))

Stocker le résultat dans une table.

Puis stocker cette page en compression maximale dans un champ bytea, en passant par une fonction python inspirée du code suivant (documentation : https://docs.python.org/3/library/bz2.html) :
import bz2
compressed_data = bz2.compress(data, compresslevel=9)

Écrire la fonction de décompression avec la fonction python bz2.decompress.

Utiliser ensuite convert_from( bytea, 'UTF8') pour récupérer un text.

PL/Perl et comparaison de performances

But : Exécuter un traitement performant avec PL/Perl

Ce TP s’inspire d’un billet de blog de Daniel Vérité, qui a publié le code des fonctions sur le wiki PostgreSQL sous licence PostgreSQL. Le principe est d’implémenter un remplacement en masse de nombreuses chaînes de caractères par d’autres. Une fonction codée en PL/perl peut se révéler plus rapide qu’une autre en PL/pgSQL.

Il utilise la base de données contenant des livres issus du projet Gutenberg, dans sa version complète qui contient Les Misérables de Victor Hugo. La base gutenberg est disponible en deux versions : complète sur https://dali.bo/tp_gutenberg (dump de 0,5 Go, table de 21 millions de lignes dans 3 Go) ou https://dali.bo/tp_gutenberg10 pour un extrait d’un dizième. Le dump peut se restaurer par exemple dans une nouvelle base, et contient juste une table nommée textes.

curl -kL https://dali.bo/tp_gutenberg -o /tmp/gutenberg.dmp
createdb gutenberg
pg_restore -d gutenberg /tmp/gutenberg.dmp
# le message sur le schéma public exitant est normale
rm -- /tmp/gutenberg.dmp

Créer la fonction multi_replace en PL/pgSQL à partir du wiki PostgreSQL : https://wiki.postgresql.org/wiki/Multi_Replace_plpgsql

Récupérer la fonction en PL/perl sur le même wiki : https://wiki.postgresql.org/wiki/Multi_Replace_Perl.

Vérifier que les deux fonctions ont le même nom mais des types de paramètres différents.

Le test va consister à transposer tous les noms et lieux des Misérables de Victor Hugo dans une version américaine :

charger la base du projet Gutenberg si elle n’est pas déjà en place.

créer une table miserables reprenant tous les livres dont le titre commence par « Les misérables ».

Tester le bon fonctionnement avec ces requêtes :

SELECT multi_replace (contenu,'{"Valjean":"Valjohn", "Cosette":"Lucy"}'::jsonb)
FROM miserables
WHERE contenu ~ '(Valjean|Cosette)' LIMIT 5 ;

SELECT multi_replace(contenu, '{Valjean,Cosette}', '{Valjohn, Lucy}' )
FROM miserables
WHERE contenu ~ '(Valjean|Cosette)' LIMIT 5 ;

Pour faciliter la modification, prévoir une table pour stocker les critères :
CREATE TABLE remplacement (j jsonb, old_t text[], new_t text[]) ;

Insérer par exemple les données suivantes :

 INSERT INTO remplacement (j)
SELECT '{"Valjean":"Valjohn", "Jean Valjean":"John Valjohn",
"Cosette":"Lucy", "Fantine":"Fanny", "Javert":"Green",
"Thénardier":"Thenardy", "Éponine":"Sharon", "Azelma":"Azealia",
"Marius":"Marc", "Gavroche":"Garry", "Enjolras":"Joker",
"Notre-Dame":"Empire State Building", "Victor Hugo":"Victor Hugues",
"Hugo":"Hugues", "Fauchelevent":"Dropwind", "Bouchart":"Butcher",
"Célestine":"Celeste","Mabeuf":"Myoax", "Leblanc":"White",
"Combeferre":"Combiron", "Magloire":"Glory",
"Gillenormand":"Jillnorthman", "France":"États-Unis",
"Paris":"New York", "Louis Philippe":"Andrew Jackson" }'::jsonb  ;

Copier le contenu sous forme de tableau de caractères dans les autres champs :

UPDATE remplacement
SET old_t = noms_old , new_t = noms_new
FROM (SELECT array_agg (key) AS noms_old, array_agg (value) AS noms_new
      FROM (
               SELECT (jsonb_each_text (j)).* FROM remplacement
       ) j1
      ) j2 ;

Comparer la performance des deux fonctions suivantes :

\pset pager off
-- fonction en PL∕perl
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT  multi_replace (contenu, (SELECT j FROM remplacement))
FROM miserables ;

-- fonction en PL/pgSQL
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT  multi_replace (contenu,
                     (SELECT old_t FROM remplacement),
                    (SELECT new_t FROM remplacement) )
FROM miserables ;

hll

But : Estimer le nombre de valeurs distinctes plus rapidement avec hll

Installer l’extension hll dans la base de données de test :
le paquet est hll_18 ou postgresql-18-hll (adapter le numéro à votre version de PostgreSQL) selon la distribution ;
l’extension se nomme hll ;
elle nécessite d’être préalablement déclarée dans shared_preload_libraries.

Créer un jeu de données simulant des voyages en transport en commun, par passager selon la date :

CREATE UNLOGGED TABLE voyages
(voyage_id      bigint  GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
 passager_id    text,
 d              date
) ;

INSERT INTO voyages(passager_id, d)
SELECT
    random(1, 1_000_000)::text,
    '2026-01-01 00:00:00'::timestamptz + interval '1 second' * random(1, 31_500_000)
    FROM generate_series(1, 10_000_000);

Activer l’affichage du temps (timing).
Désactiver JIT.
Passer la mémoire de tri à 64 Mo.
Précharger la table dans le cache de PostgreSQL.

Calculer, par mois, le nombre exact de voyages, et de passagers distincts.
D’après le plan de la requête, quelle est la consommation mémoire ? Et la consommation de fichiers temporaires ?

Calculer, pour toute l’année, le nombre exact de passagers distincts.

Recompter les passagers dans les deux cas en remplaçant le COUNT(DISTINCT) par cette expression : hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text(passager_id)))::int

Réexécuter la requête mensuelle, en utilisant le nombre maximal de registres (17, contre 11 par défaut) :
SELECT
 date_trunc('month', d)::date AS mois,
 COUNT(*) AS nb_voyages,
 hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text(passager_id), 17))::int
 AS nb_d_passagers_mois
FROM voyages
GROUP BY 1 ORDER BY 1 ;

Créer une table d’agrégat par mois avec un champ d’agrégat hll et la remplir.

À partir de cette table d’agrégat :

calculer le nombre moyen mensuel de passagers distincts,

recalculer le nombre de passagers distincts sur l’année à partir de cette table d’agrégat.

Travaux pratiques (solutions)

Indexation de pattern avec les varchar_patterns et pg_trgm

Créer un index simple sur la colonne contenu de la table.

CREATE INDEX ON textes(contenu);

Il y aura une erreur si la base gutenberg est dans sa version complète, un livre de Marcel Proust dépasse la taille indexable maximale :

ERROR:  index row size 2968 exceeds maximum 2712 for index "textes_contenu_idx"
ASTUCE : Values larger than 1/3 of a buffer page cannot be indexed.
Consider a function index of an MD5 hash of the value, or use full text indexing.

Pour l’exercice, on supprime ce livre avant d’indexer la colonne :

DELETE FROM textes where livre = 'Les Demi-Vierges, Prévost, Marcel';
CREATE INDEX ON textes(contenu);

Rechercher un enregistrement commençant par « comme disent » : l’index est-il utilisé ?

Le plan exact peut dépendre de la version de PostgreSQL, du paramétrage exact, d’éventuelles modifications à la table. Dans beaucoup de cas, on obtiendra :

SET jit TO off;
SET max_parallel_workers_per_gather TO 0;
VACUUM ANALYZE textes;

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM textes WHERE contenu LIKE 'comme disent%';

                            QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on textes  (cost=0.00..669657.38 rows=1668 width=124)
            (actual time=305.848..6275.845 rows=47 loops=1)
   Filter: (contenu ~~ 'comme disent%'::text)
   Rows Removed by Filter: 20945503
 Planning Time: 1.033 ms
 Execution Time: 6275.957 ms

C’est un Seq Scan : l’index n’est pas utilisé !

Dans d’autres cas, on aura ceci (avec PostgreSQL 12 et la version complète de la base ici) :

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM textes WHERE contenu LIKE 'comme disent%';

                            QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------
 Index Scan using textes_contenu_idx on textes (…)
   Index Cond: (contenu ~~ 'comme disent%'::text)
   Rows Removed by Index Recheck: 110
   Buffers: shared hit=28 read=49279
   I/O Timings: read=311238.192
 Planning Time: 0.352 ms
 Execution Time: 313481.602 ms

C’est un Index Scan mais il ne faut pas crier victoire : l’index est parcouru entièrement (50 000 blocs !). Il ne sert qu’à lire toutes les valeurs de contenu en lisant moins de blocs que par un Seq Scan de la table. Le choix de PostgreSQL entre lire cet index et lire la table dépend notamment du paramétrage et des tailles respectives.

Le problème est que l’index sur contenu utilise la collation C et non la collation par défaut de la base, généralement en_US.UTF-8 ou fr_FR.UTF-8. Pour contourner cette limitation, PostgreSQL fournit deux classes d’opérateurs : varchar_pattern_ops pour varchar et text_pattern_ops pour text.

Créer un index utilisant la classe text_pattern_ops. Refaire le test.

DROP INDEX textes_contenu_idx;
CREATE INDEX ON textes(contenu text_pattern_ops);

EXPLAIN (ANALYZE,BUFFERS)
SELECT * FROM textes WHERE contenu LIKE 'comme disent%';

                            QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------
 Index Scan using textes_contenu_idx1 on textes
                               (cost=0.56..8.58 rows=185 width=130)
                      (actual time=0.530..0.542 rows=4 loops=1)
   Index Cond: ((contenu ~>=~ 'comme disent'::text)
            AND (contenu ~<~ 'comme disenu'::text))
   Filter: (contenu ~~ 'comme disent%'::text)
   Buffers: shared hit=4 read=4
 Planning Time: 1.112 ms
 Execution Time: 0.618 ms

On constate que comme l’ordre choisi est l’ordre ASCII, l’optimiseur sait qu’après « comme disent », c’est « comme disenu » qui apparaît dans l’index.

Noter que Index Cond contient le filtre utilisé pour l’index (réexprimé sous forme d’inégalités en collation C) et Filter un filtrage des résultats de l’index.

On veut chercher les lignes finissant par « Et vivre ». Indexer reverse(contenu) et trouver les lignes.

Cette recherche n’est possible avec un index B-Tree qu’en utilisant un index sur fonction :

CREATE INDEX ON textes(reverse(contenu) text_pattern_ops);

Il faut ensuite utiliser ce reverse systématiquement dans les requêtes :

EXPLAIN (ANALYZE)
SELECT * FROM textes WHERE reverse(contenu) LIKE reverse('%Et vivre') ;

                              QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using textes_reverse_idx on textes
                             (cost=0.56..377770.76 rows=104728 width=123)
                         (actual time=0.083..0.098 rows=2 loops=1)
   Index Cond: ((reverse(contenu) ~>=~ 'erviv tE'::text)
            AND (reverse(contenu) ~<~ 'erviv tF'::text))
   Filter: (reverse(contenu) ~~ 'erviv tE%'::text)
 Planning Time: 1.903 ms
 Execution Time: 0.421 ms

On constate que le résultat de reverse(contenu) a été directement utilisé par l’optimiseur. La requête est donc très rapide. On peut utiliser une méthode similaire pour la recherche insensible à la casse, en utiliser lower() ou upper().

Toutefois, ces méthodes ne permettent de filtrer qu’au début ou à la fin de la chaîne, ne permettent qu’une recherche sensible ou insensible à la casse, mais pas les deux simultanément, et imposent aux développeurs de préciser reverse, lower, etc. partout.

Installer l’extension pg_trgm, puis créer un index GIN spécialisé de recherche dans les chaînes. Rechercher toutes les lignes de texte contenant « Valjean » de façon sensible à la casse, puis insensible.

Pour installer l’extension pg_trgm :

CREATE EXTENSION pg_trgm;

Pour créer un index GIN sur la colonne contenu :

CREATE INDEX idx_textes_trgm ON textes USING gin (contenu gin_trgm_ops);

Recherche des lignes contenant « Valjean » de façon sensible à la casse :

EXPLAIN (ANALYZE)
SELECT * FROM textes WHERE contenu LIKE '%Valjean%' ;

                                 QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on textes  (cost=77.01..6479.68 rows=1679 width=123)
                      (actual time=11.004..14.769 rows=1213 loops=1)
   Recheck Cond: (contenu ~~ '%Valjean%'::text)
   Rows Removed by Index Recheck: 1
   Heap Blocks: exact=353
   ->  Bitmap Index Scan on idx_textes_trgm
                                (cost=0.00..76.59 rows=1679 width=0)
                      (actual time=10.797..10.797 rows=1214 loops=1)
         Index Cond: (contenu ~~ '%Valjean%'::text)
 Planning Time: 0.815 ms
 Execution Time: 15.122 ms

Puis insensible à la casse :

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM textes WHERE contenu ILIKE '%Valjean%';

                                 QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on textes  (cost=77.01..6479.68 rows=1679 width=123)
                      (actual time=13.135..23.145 rows=1214 loops=1)
   Recheck Cond: (contenu ~~* '%Valjean%'::text)
   Heap Blocks: exact=353
   ->  Bitmap Index Scan on idx_textes_trgm
                                 (cost=0.00..76.59 rows=1679 width=0)
                       (actual time=12.779..12.779 rows=1214 loops=1)
         Index Cond: (contenu ~~* '%Valjean%'::text)
 Planning Time: 2.047 ms
 Execution Time: 23.444 ms

On constate que l’index a été nettement plus long à créer, et que la recherche est plus lente. La contrepartie est évidemment que les trigrammes sont infiniment plus souples. On constate aussi que le LIKE a dû encore filtrer 1 enregistrement après le parcours de l’index : en effet l’index trigramme est insensible à la casse, il ramène donc trop d’enregistrements, et une ligne avec « VALJEAN » a dû être filtrée.

Rechercher toutes les lignes contenant « Fantine » OU « Valjean » : on peut utiliser une expression rationnelle.

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM textes WHERE contenu ~ 'Valjean|Fantine';

                               QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on textes  (cost=141.01..6543.68 rows=1679 width=123)
                     (actual time=159.896..174.173 rows=1439 loops=1)
   Recheck Cond: (contenu ~ 'Valjean|Fantine'::text)
   Rows Removed by Index Recheck: 1569
   Heap Blocks: exact=1955
   ->  Bitmap Index Scan on idx_textes_trgm
                                 (cost=0.00..140.59 rows=1679 width=0)
                      (actual time=159.135..159.135 rows=3008 loops=1)
         Index Cond: (contenu ~ 'Valjean|Fantine'::text)
 Planning Time: 2.467 ms
 Execution Time: 174.284 ms

Rechercher toutes les lignes mentionnant à la fois « Fantine » ET « Valjean ». Une formulation d’expression rationnelle simple est « Fantine puis Valjean » ou « Valjean puis Fantine ».

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM textes
  WHERE contenu ~ '(Valjean.*Fantine)|(Fantine.*Valjean)' ;

                                   QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on textes  (cost=141.01..6543.68 rows=1679 width=123)
                       (actual time=26.825..26.897 rows=8 loops=1)
   Recheck Cond: (contenu ~ '(Valjean.*Fantine)|(Fantine.*Valjean)'::text)
   Heap Blocks: exact=6
   ->  Bitmap Index Scan on idx_textes_trgm
                                  (cost=0.00..140.59 rows=1679 width=0)
                         (actual time=26.791..26.791 rows=8 loops=1)
         Index Cond: (contenu ~ '(Valjean.*Fantine)|(Fantine.*Valjean)'::text)
 Planning Time: 5.697 ms
 Execution Time: 26.992 ms

auto_explain

Installer le module auto_explain (documentation : https://docs.postgresql.fr/current/auto-explain.html).

Dans le fichier postgresql.conf, chargement du module et activation globale pour toutes les requêtes (ce qu’on évitera de faire en production) :

shared_preload_libraries = 'auto_explain'
auto_explain.log_min_duration = 0

Redémarrer PostgreSQL.

Exécuter des requêtes sur n’importe quelle base de données, et inspecter les traces générées.

Le plan de la moindre requête (même un \d+) doit apparaître dans la trace.

Passer le niveau de messages de sa session (client_min_messages) à log.

Il est possible de recevoir les messages directement dans sa session. Tous les messages de log sont marqués d’un niveau de priorité. Les messages produits par auto_explain sont au niveau log. Il suffit donc de passer le paramètre client_min_messages au niveau log.

Positionner le paramètre de session comme ci-dessous, ré-exécuter la requête.

SET client_min_messages TO log;
SELECT…

pg_stat_statements

pg_stat_statements nécessite une bibliothèque préchargée. La positionner dans le fichier postgresql.conf, redémarrer PostgreSQL et créer l’extension.

Le paramètre à modifier est shared_preload_libraries :

shared_preload_libraries = 'auto_explain,pg_stat_statements'

Si une autre extension (ici auto_explain) est également présente, on peut les déclarer ensemble ainsi :

shared_preload_libraries = 'auto_explain,pg_stat_statements'

Redémarrer PostgreSQL.

Dans la base postgres (par exemple), créer l’extension :

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_stat_statements ;

Inspecter le contenu de l’extension pg_stat_statements (\dx et \dx+).

L’extension installe divers objets, mais seule la vue pg_stat_statements nous intéressera ici.

 \dx+ pg_stat_statements

Objets dans l'extension « pg_stat_statements »
         Description d'objet
--------------------------------------
 function pg_stat_statements(boolean)
 function pg_stat_statements_info()
 function pg_stat_statements_reset(oid,oid,bigint,boolean)
 type pg_stat_statements
 type pg_stat_statements[]
 type pg_stat_statements_info
 type pg_stat_statements_info[]
 view pg_stat_statements
 view pg_stat_statements_info

Vérifier que le serveur est capable d’activer la mesure de la durée des entrées-sorties avec pg_test_timing. Puis l’activer (track_io_timing), sans oublier de redémarrer PostgreSQL.

pg_test_timing est livré avec PostgreSQL.

# Chemin du packaging RPM du PGDG
/usr/pgsql-17/bin/pg_test_timing

(Sur Debian & dérivé, le chemin est /usr/lib/postgresql/17/bin/pg_test_timing).

Testing timing overhead for 3 seconds.
Per loop time including overhead: 33.24 ns
Histogram of timing durations:
  < us   % of total      count
     1     97.25509   87770521
     2      2.72390    2458258
     4      0.00072        646
     8      0.00244       2200
    16      0.00984       8882
    32      0.00328       2958
    64      0.00298       2689
   128      0.00099        892
   256      0.00055        499
   512      0.00016        141
  1024      0.00006         53
  2048      0.00000          1

Dans le fichier postgresql.conf, positionner :

track_io_timing = on

Changer ce paramètre nécessite aussi de redémarrer PostgreSQL.

Depuis un autre terminal, créer une base pgbench (si pas déjà disponible), l’initialiser (même si elle existait), et lancer une activité dessus en arrière-plan :
# en tant qu'utilisateur postgres
createdb -e pgbench
/usr/pgsql-17/bin/pgbench -i -s135 pgbench
/usr/pgsql-17/bin/pgbench -c5 -j1 pgbench -T 600 -P1

createdb -e pgbench

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

/usr/pgsql-17/bin/pgbench -i -s135 pgbench

…
creating tables...
generating data (client-side)...
13500000 of 13500000 tuples (100%) done (elapsed 10.99 s, remaining 0.00 s)
vacuuming...
creating primary keys...
done in 14.97 s (drop tables 0.00 s, create tables 0.02 s, client-side generate 11.04 s, vacuum 0.34 s, primary keys 3.57 s).

/usr/pgsql-17/bin/pgbench -c5 -j1 pgbench -T 600 -P1

pgbench (17.4)
starting vacuum...end.
progress: 1.0 s, 2364.9 tps, lat 2.078 ms stddev 1.203, 0 failed
progress: 2.0 s, 2240.0 tps, lat 2.221 ms stddev 0.871, 0 failed
…

On a donc 5 clients qui vont mettre à jour la base à raison de 2000 transactions par seconde (valeur très dépendante des CPUs et des disques).

Dans la vue pg_stat_statements, récupérer les 5 requêtes les plus gourmandes en temps cumulé sur l’instance et leur nombre de lignes.

SELECT calls, query, rows,
total_exec_time*interval '1ms' AS tps_total
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_exec_time DESC LIMIT 5
\gx

Le résultat va dépendre de l’historique de votre instance, et du temps déroulé depuis le lancement de pgbench, mais c’est probablement proche de ceci :

-[ RECORD 1 ]------------------------------------------------------------------
calls     | 118591
query     | UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalance + $1 WHERE aid = $2
rows      | 118591
tps_total | 00:00:22.81672
-[ RECORD 2 ]------------------------------------------------------------------
calls     | 1
query     | copy pgbench_accounts from stdin with (freeze on)
rows      | 13500000
tps_total | 00:00:08.079233
-[ RECORD 3 ]------------------------------------------------------------------
calls     | 118591
query     | UPDATE pgbench_branches SET bbalance = bbalance + $1 WHERE bid = $2
rows      | 118591
tps_total | 00:00:04.944426
-[ RECORD 4 ]------------------------------------------------------------------
calls     | 1
query     | alter table pgbench_accounts add primary key (aid)
rows      | 0
tps_total | 00:00:03.057966
-[ RECORD 5 ]------------------------------------------------------------------
calls     | 118591
query     | UPDATE pgbench_tellers SET tbalance = tbalance + $1 WHERE tid = $2
rows      | 118591
tps_total | 00:00:01.595914

Noter que l’unique ordre COPY pour créer la base dure plus que la centaine de milliers d’occurences de la cinquième requête.

Quelle est la requête générant le plus d’écritures directes sur disques (written) ? Et en temps d’écriture ?

Pour les written, il faut tenir compte des trois sources : blocs du cache partagé, blocs des backends, fichiers temporaires.

SELECT calls,
       pg_size_pretty(8192::numeric
       * (shared_blks_written+local_blks_written+temp_blks_written)) AS written,
       pg_size_pretty(8192::numeric*shared_blks_written)  AS shared_written,
       pg_size_pretty(8192::numeric*temp_blks_written)    AS temp_written,
       shared_blk_write_time * interval '1ms'      AS shared_blk_write_time,
       local_blk_write_time * interval '1ms'      AS local_blk_write_time,
       temp_blk_write_time * interval '1ms' AS temp_blk_write_time,
      query
FROM pg_stat_statements
ORDER BY shared_blks_written+local_blks_written+temp_blks_written DESC LIMIT 3
\gx

(Cette requête est valable pour PostgreSQL 17 ; auparavant les champs shared_blk_write_time et local_blk_write_time étaient regroupés dans un champ blk_write_time.)

-[ RECORD 1 ]---------+------------------------------------------------------------------
calls                 | 1
written               | 3442 MB
shared_written        | 3442 MB
temp_written          | 0 bytes
shared_blk_write_time | 00:00:00.677007
local_blk_write_time  | 00:00:00
temp_blk_write_time   | 00:00:00
query                 | copy pgbench_accounts from stdin with (freeze on)
-[ RECORD 2 ]---------+------------------------------------------------------------------
calls                 | 374073
written               | 3171 MB
shared_written        | 3171 MB
temp_written          | 0 bytes
shared_blk_write_time | 00:00:07.658022
local_blk_write_time  | 00:00:00
temp_blk_write_time   | 00:00:00
query                 | UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalance + $1 WHERE aid = $2
-[ RECORD 3 ]---------+------------------------------------------------------------------
calls                 | 1
written               | 516 MB
shared_written        | 0 bytes
temp_written          | 516 MB
shared_blk_write_time | 00:00:00
local_blk_write_time  | 00:00:00
temp_blk_write_time   | 00:00:00.174825
query                 | alter table pgbench_accounts add primary key (aid)

Il y a donc beaucoup d’écritures directes (champs *_written). C’est le signe que le cache en écriture de PostgreSQL est insuffisant (la base fait 2 Go, à peu près intégralement balayée, et le shared_buffers par défaut ne fait que 128 Mo), ou que le background writer doit être modifié pour nettoyer plus souvent les blocs dirty.

On note que l’UPDATE et le COPY ont écrit des blocs qui auraient dû passer uniquement par le cache, alors le ALTER TABLE, lui, a essentiellement écrit un fichier temporaire (champs temp_*), ce qui est logique lors d’une création d’index.

Avec des shared buffers plus importants, les shared_written sont quasiment absents. Ils proviennent essentiellement d’ordres lourds comme COPY.

Quel est le hit ratio des requêtes les plus fréquentes ?

SELECT calls, total_exec_time,
       round(100.0*shared_blks_hit
       /nullif(shared_blks_hit+shared_blks_read, 0),2) AS "hit %",
       query
FROM  pg_stat_statements
ORDER BY total_exec_time DESC LIMIT 5 ;

-[ RECORD 1 ]---+-------------------------------------------------------------------
calls           | 498865
total_exec_time | 96688.18017399928
hit %           | 79.21
query           | UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalance + $1 WHERE aid = $2
-[ RECORD 2 ]---+-------------------------------------------------------------------
calls           | 498865
total_exec_time | 24437.844524000397
hit %           | 100.00
query           | UPDATE pgbench_branches SET bbalance = bbalance + $1 WHERE bid = $2
-[ RECORD 3 ]---+-------------------------------------------------------------------
calls           | 1
total_exec_time | 8079.232832
hit %           | 100.00
query           | copy pgbench_accounts from stdin with (freeze on)
-[ RECORD 4 ]---+-------------------------------------------------------------------
calls           | 498865
total_exec_time | 7014.86179799995
hit %           | 100.00
query           | UPDATE pgbench_tellers SET tbalance = tbalance + $1 WHERE tid = $2
-[ RECORD 5 ]---+-------------------------------------------------------------------
calls           | 498865
total_exec_time | 3853.511855000023
hit %           | 100.00
query           | SELECT abalance FROM pgbench_accounts WHERE aid = $1

On constate que le hit ratio est parfait, sauf la première requête. C’est logique, car la table pgbench_accounts ne tient pas dans le cache par défaut et elle est balayée à peu près entièrement par les requêtes de pgbench.

PL/Python, import de page web et compression

Sur la base du code suivant en python 3 utilisant un des modules standard (documentation : https://docs.python.org/3/library/urllib.request.html), créer une fonction PL/Python récupérant le code HTML d’une page web avec un simple SELECT pageweb('https://www.postgresql.org/') :
import urllib.request
f = urllib.request.urlopen('https://www.postgresql.org/')
print (f.read().decode('utf-8'))

Il faut bien évidemment que PL/Python soit installé. D’abord le paquet, ici sous Rocky Linux 8 avec PostgreSQL 17 (le nom du paquet doit être adapté à la version de PostgreSQL) :

 # dnf install postgresql17-plpython3

Sur Debian, Ubuntu et dérivés ce sera :

 # apt install postgresql-plpython3-17

Puis, dans la base de données concernée :

CREATE EXTENSION plpython3u ;

La fonction PL/Python est :

CREATE OR REPLACE FUNCTION pageweb (url text)
  RETURNS text
AS $$
import urllib.request
f = urllib.request.urlopen(url)
return f.read().decode('utf-8')
$$ LANGUAGE plpython3u COST 10000;

Évidemment, il ne s’agit que d’un squelette ne gérant pas les erreurs, les redirections, etc.

Stocker le résultat dans une table.

On vérifie ainsi le bon fonctionnement :

CREATE TABLE pagesweb (url text, page text, pagebz2 bytea, page2 text ) ;

INSERT INTO pagesweb (url, page)
SELECT 'https://www.postgresql.org/', pageweb('https://www.postgresql.org/') ;

Puis stocker cette page en compression maximale dans un champ bytea, en passant par une fonction python inspirée du code suivant (documentation : https://docs.python.org/3/library/bz2.html) :
import bz2
compressed_data = bz2.compress(data, compresslevel=9)

import bz2
c=bz2.compress(data, compresslevel=9)

Même si la page récupérée est en texte, la fonction python exige du binaire, donc le champ en entrée sera du bytea :

-- version pour bytea
CREATE OR REPLACE FUNCTION bz2 (objet bytea)
  RETURNS bytea
AS $$
import bz2
return bz2.compress(objet, compresslevel=9)
$$ LANGUAGE plpython3u IMMUTABLE COST 1000000;

On peut faire la conversion depuis text à l’appel ou modifier la fonction pour qu’elle convertisse d’elle-même. Mais le plus confortable est de créer une fonction SQL de même nom qui se chargera de la conversion. Selon le type en paramètre, l’une ou l’autre fonction sera appelée.

-- fonction d'enrobage pour s'épargner une conversion explicite en bytea
CREATE OR REPLACE FUNCTION bz2 (objet text)
  RETURNS bytea
AS $$
SELECT bz2(objet::bytea) ;
$$ LANGUAGE sql IMMUTABLE ;

Compression de la page :

UPDATE pagesweb
SET pagebz2 = bz2 (page) ;

NB : PostgreSQL stocke déjà les textes longs sous forme compressée (mécanisme du TOAST).

Tout ceci n’a donc d’intérêt que pour gagner quelques octets supplémentaires, ou si le .bz2 doit être réutilisé directement. Noter que l’on utilise ici uniquement des fonctionnalités standards de PostgreSQL et python3, sans module extérieur à la fiabilité inconnue.

De plus, les données ne quittent pas le serveur, épargnant du trafic réseau.

Écrire la fonction de décompression avec la fonction python bz2.decompress.

CREATE OR REPLACE FUNCTION bz2d (objet bytea)
  RETURNS bytea
AS $$
import bz2
return bz2.decompress(objet)
$$ LANGUAGE plpython3u IMMUTABLE COST 1000000;

Utiliser ensuite convert_from( bytea, 'UTF8') pour récupérer un text.

CREATE OR REPLACE FUNCTION bz2_to_text (objetbz2 bytea)
  RETURNS text
AS $$
SELECT convert_from( bz2d(objetbz2), 'UTF8')
$$ LANGUAGE sql IMMUTABLE ;

Vérification que l’on obtient au final le même texte qu’avant compression :

UPDATE pagesweb
SET page2 = bz2_to_text( pagebz2 )
;
-- Vérification que la page décompressée est identique à l'originale
SELECT count(*) AS pages,
       count(*) FILTER (WHERE page = page2) AS pages_identique
FROM   pagesweb ;

 pages | pages_identique
-------+-----------------
     1 |               1

PL/Perl et comparaison de performances

Créer la fonction multi_replace en PL/pgSQL à partir du wiki PostgreSQL : https://wiki.postgresql.org/wiki/Multi_Replace_plpgsql

Le code sur le wiki est le suivant :

/* This function quotes characters that may be interpreted as special
   in a regular expression.
   It's used by the function below and declared separately for clarity. */
CREATE FUNCTION quote_meta(text) RETURNS text AS $$
  SELECT regexp_replace($1, '([\[\]\\\^\$\.\|\?\*\+\(\)])', '\\\1', 'g');
$$ LANGUAGE SQL strict immutable;

/* Substitute a set of substrings within a larger string.
   When several strings match, the longest wins.
   Similar to php's strtr(string $str, array $replace_pairs).
   Example:
   select multi_replace('foo and bar is not foobar',
             '{"bar":"foo", "foo":"bar", "foobar":"foobar"}'::jsonb);
   => 'bar and foo is not foobar'
 */
CREATE FUNCTION multi_replace(str text, substitutions jsonb)
RETURNS text
AS $$
DECLARE
 rx text;
 s_left text;
 s_tail text;
 res text:='';
BEGIN
 SELECT string_agg(quote_meta(term), '|' )
 FROM jsonb_object_keys(substitutions) AS x(term)
   WHERE term <> ''
 INTO rx;

 IF (COALESCE(rx, '') = '') THEN
   -- the loop on the RE can't work with an empty alternation
   RETURN str;
 END IF;

 rx := concat('^(.*?)(', rx, ')(.*)$'); -- match no more than 1 row

 loop
   s_tail := str;
   SELECT
       concat(matches[1], substitutions->>matches[2]),
       matches[3]
    FROM
      regexp_matches(str, rx, 'g') AS matches
    INTO s_left, str;

   exit WHEN s_left IS NULL;
   res := res || s_left;

 END loop;

 res := res || s_tail;
 RETURN res;

END
$$ LANGUAGE plpgsql strict immutable;

Récupérer la fonction en PL/perl sur le même wiki : https://wiki.postgresql.org/wiki/Multi_Replace_Perl.

Évidemment, il faudra l’extension dédiée au langage Perl :

 # dnf install postgresql14-plperl

CREATE EXTENSION plperl;

Le code de la fonction est :

CREATE FUNCTION multi_replace(string text, orig text[], repl text[])
RETURNS text
AS $BODY$
  my ($string, $orig, $repl) = @_;
  my %subs;

  if (@$orig != @$repl) {
     elog(ERROR, "array sizes mismatch");
  }
  if (ref @$orig[0] eq 'ARRAY' || ref @$repl[0] eq 'ARRAY') {
     elog(ERROR, "array dimensions mismatch");
  }

  @subs{@$orig} = @$repl;

  my $re = join "|", map quotemeta,
     sort { (length($b) <=> length($a)) } keys %subs;
  $re = qr/($re)/;

  $string =~ s/$re/$subs{$1}/g;
  return $string;
$BODY$ language plperl strict immutable;

Vérifier que les deux fonctions ont le même nom mais des types de paramètres différents.

 \df multi_replace
                       Liste des fonctions
Schéma |      Nom      | …résultat |    Type … paramètres     | Type
-------+---------------+-----------+--------------------------+------
public | multi_replace | text      | string text,             | func
       |               |           | orig text[], repl text[] |
public | multi_replace | text      | str text,                | func
       |               |           | substitutions jsonb      |

PostgreSQL sait quelle fonction appeler selon les paramètres fournis.

Le test va consister à transposer tous les noms et lieux des Misérables de Victor Hugo dans une version américaine :

Le test va consister à transposer tous les noms et lieux des Misérables de Victor Hugo dans une version américaine :

charger la base du projet Gutenberg si elle n’est pas déjà en place.

créer une table miserables reprenant tous les livres dont le titre commence par « Les misérables ».

CREATE TABLE miserables as select * from textes
  WHERE livre LIKE 'Les misérables%' ;

Cette table fait 68 000 lignes.

Tester le bon fonctionnement avec ces requêtes :

SELECT multi_replace (contenu,'{"Valjean":"Valjohn", "Cosette":"Lucy"}'::jsonb)
FROM miserables
WHERE contenu ~ '(Valjean|Cosette)' LIMIT 5 ;

SELECT multi_replace(contenu, '{Valjean,Cosette}', '{Valjohn, Lucy}' )
FROM miserables
WHERE contenu ~ '(Valjean|Cosette)' LIMIT 5 ;

Le texte affiché doit comporter « Jean Valjohn » et « Lucy ».

Pour faciliter la modification, prévoir une table pour stocker les critères :
CREATE TABLE remplacement (j jsonb, old_t text[], new_t text[]) ;

Insérer par exemple les données suivantes :

 INSERT INTO remplacement (j)
SELECT '{"Valjean":"Valjohn", "Jean Valjean":"John Valjohn",
"Cosette":"Lucy", "Fantine":"Fanny", "Javert":"Green",
"Thénardier":"Thenardy", "Éponine":"Sharon", "Azelma":"Azealia",
"Marius":"Marc", "Gavroche":"Garry", "Enjolras":"Joker",
"Notre-Dame":"Empire State Building", "Victor Hugo":"Victor Hugues",
"Hugo":"Hugues", "Fauchelevent":"Dropwind", "Bouchart":"Butcher",
"Célestine":"Celeste","Mabeuf":"Myoax", "Leblanc":"White",
"Combeferre":"Combiron", "Magloire":"Glory",
"Gillenormand":"Jillnorthman", "France":"États-Unis",
"Paris":"New York", "Louis Philippe":"Andrew Jackson" }'::jsonb  ;

Copier le contenu sous forme de tableau de caractères dans les autres champs :

UPDATE remplacement
SET old_t = noms_old , new_t = noms_new
FROM (SELECT array_agg (key) AS noms_old, array_agg (value) AS noms_new
      FROM (
               SELECT (jsonb_each_text (j)).* FROM remplacement
       ) j1
      ) j2 ;

On vérifie le contenu :

SELECT * FROM remplacement \gx

Comparer la performance des deux fonctions suivantes :

\pset pager off
-- fonction en PL∕perl
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT  multi_replace (contenu, (SELECT j FROM remplacement))
FROM miserables ;

-- fonction en PL/pgSQL
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT  multi_replace (contenu,
                     (SELECT old_t FROM remplacement),
                    (SELECT new_t FROM remplacement) )
FROM miserables ;

\pset pager off

EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT  multi_replace (contenu, (SELECT j FROM remplacement))
FROM miserables ;

EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT  multi_replace (contenu,
                      (SELECT old_t FROM remplacement),
                      (SELECT new_t FROM remplacement) )
FROM miserables ;

Selon les performances de la machine, les résultats peuvent varier, mais la première (en PL/perl) est probablement plus rapide. La fonction en PL/perl montre son intérêt quand il y a beaucoup de substitutions.

hll

Installer l’extension hll dans la base de données de test :
le paquet est hll_18 ou postgresql-18-hll (adapter le numéro à votre version de PostgreSQL) selon la distribution ;
l’extension se nomme hll ;
elle nécessite d’être préalablement déclarée dans shared_preload_libraries.

Sur Rocky Linux et autres dérivés Red Hat :

 # dnf install hll_18

Sur Debian, Ubuntu et dérivés :

 # apt install postgresql-18-hll

Modifier postgresql.conf ainsi afin que la bibliothèque soit préchargée dès le démarrage du serveur :

shared_preload_libraries = 'hll'

Redémarrer PostgreSQL.

Installer l’extension dans la base :

# CREATE EXTENSION hll ;

Créer un jeu de données simulant des voyages en transport en commun, par passager selon la date :

CREATE UNLOGGED TABLE voyages
(voyage_id      bigint  GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
 passager_id    text,
 d              date
) ;

INSERT INTO voyages(passager_id, d)
SELECT
    random(1, 1_000_000)::text,
    '2026-01-01 00:00:00'::timestamptz + interval '1 second' * random(1, 31_500_000)
    FROM generate_series(1, 10_000_000);

Cette table de 10 millions de voyages étalés de janvier à décembre 2026 pèse 498 Mo.

À cause de la partie aléatoire, vos résultats peuvent s’écarter légèrement de ceux qui suivent.

Activer l’affichage du temps (timing).
Désactiver JIT.
Passer la mémoire de tri à 64 Mo.
Précharger la table dans le cache de PostgreSQL.

\timing on
SET track_io_timing TO on ;
SET jit TO off ;
SET work_mem TO '64MB';

CREATE EXTENSION pg_prewarm ;

SELECT pg_prewarm('voyages') ;

Calculer, par mois, le nombre exact de voyages, et de passagers distincts.
D’après le plan de la requête, quelle est la consommation mémoire ? Et la consommation de fichiers temporaires ?

SELECT
    date_trunc('month', d)::date AS mois,
    COUNT(*) AS nb_voyages,
    count(DISTINCT passager_id) AS nb_d_passagers_mois
FROM voyages
GROUP BY 1 ORDER BY 1 ;

    mois    | nb_voyages | nb_d_passagers_mois
------------+------------+---------------------
 2026-01-01 |     851758 |              573380
 2026-02-01 |     767095 |              535770
 2026-03-01 |     848654 |              572580
 2026-04-01 |     824236 |              561478
 2026-05-01 |     851151 |              573469
 2026-06-01 |     823289 |              561123
 2026-07-01 |     850861 |              572970
 2026-08-01 |     848652 |              572151
 2026-09-01 |     823255 |              561005
 2026-10-01 |     851862 |              573217
 2026-11-01 |     821138 |              559978
 2026-12-01 |     838049 |              567395
(12 lignes)

Durée : 6631.846 ms (00:06.632)

Le plan de cette même requête avec EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) est :

                                        QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------
 GroupAggregate  (cost=1572249.65..1672254.74 rows=365 width=20)
                 (actual time=7046.366..8711.295 rows=12.00 loops=1)
   Group Key: ((date_trunc('month'::text, (d)))::date)
   Buffers: shared hit=63695, temp read=25556 written=25564
   I/O Timings: temp read=28.808 write=63.543
   ->  Sort  (cost=1572249.65..1597249.32 rows=9999871 width=10)
             (actual time=6896.440..7959.486 rows=10000000.00 loops=1)
         Sort Key: ((date_trunc('month'::text, (d)))::date), passager_id
         Sort Method: external merge  Disk: 204448kB
         Buffers: shared hit=63695, temp read=25556 written=25564
         I/O Timings: temp read=28.808 write=63.543
         ->  Seq Scan on voyages  (cost=0.00..238692.74 rows=9999871 width=10)
                                  (actual time=0.025..1887.043 rows=10000000.00 loops=1)
               Buffers: shared hit=63695
 Settings: work_mem = '64MB', jit = 'off'
 Planning Time: 0.103 ms
 Execution Time: 8723.321 ms

L’essentiel du temps est passé dans l’opération de tri. work_mem n’est pas assez haut pour que celle-ci se fasse en mémoire, des fichiers temporaires sont donc utilisés pour un total de 200 Mo sur disque. Avec un disque performant, ce n’est pas forcément un problème en matière de temps d’exécution (comme ici), mais cela réprésente tout de même une consommation d’I/O qui peut participer à la charge générale du serveur. Pour la consommation mémoire, ce n’est pas indiqué explicitement dans le plan, mais le processus backend a utilisé la totalité de work_mem, donc 64 Mo, car il a découpé l’ensemble à trier par batchs de 64 Mo, triant ceux-ci un par un en mémoire, et les sauvegardants en fichiers temporaires au fur et à mesure.

Calculer, pour toute l’année, le nombre exact de passagers distincts.

SELECT COUNT(DISTINCT passager_id) AS nb_d_passagers_annee FROM voyages;

 nb_d_passagers_annee
----------------------
               999947
(1 row)

Durée: 2535.354 ms (00:02.535)

On a donc environ 800 000 voyages chaque mois, répartis sur environ 500 000 passagers mensuels, mais il n’y a en fait qu’un million de personnes distinctes.

Recompter les passagers dans les deux cas en remplaçant le COUNT(DISTINCT) par cette expression : hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text(passager_id)))::int

Les ID des passagers sont hachés, agrégés, et le calcul de cardinalité se fait sur l’ensemble complet.

SELECT
    date_trunc('month', d)::date AS mois,
    COUNT(*) AS nb_voyages,
    hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text(passager_id)))::int
     AS nb_d_passagers_mois
FROM voyages
GROUP BY 1 ORDER BY 1 ;

    mois    | nb_voyages | nb_d_passagers_mois
------------+------------+---------------------
 2026-01-01 |     851758 |              583575
 2026-02-01 |     767095 |              542188
 2026-03-01 |     848654 |              576094
 2026-04-01 |     824236 |              586076
 2026-05-01 |     851151 |              593500
 2026-06-01 |     823289 |              565436
 2026-07-01 |     850861 |              562444
 2026-08-01 |     848652 |              562748
 2026-09-01 |     823255 |              564521
 2026-10-01 |     851862 |              557445
 2026-11-01 |     821138 |              574005
 2026-12-01 |     838049 |              575298
(12 lignes)

Durée : 859,646 ms

L’accélération par rapport à la première requête est notable (facteur 8 ici, mais cela dépend beaucoup des caractéristiques du serveur). Les chiffres sont différents, mais très proches (écart souvent inférieur à 1 %, au maximum 2,8 %).

Le plan est parallélisé. Aucun fichier temporaire n’est produit, et la consommation mémoire est faible : moins de 2 Mo par processus, donc moins de 6 Mo au total.

                                        QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------
 Finalize GroupAggregate  (cost=179299.71..179419.62 rows=365 width=16)
                          (actual time=988.000..990.968 rows=12.00 loops=1)
   Group Key: ((date_trunc('month'::text, (d)::timestamp with time zone))::date)
   Buffers: shared hit=63711
   ->  Gather Merge  (cost=179299.71..179401.74 rows=876 width=44)
                     (actual time=987.960..990.737 rows=36.00 loops=1)
         Workers Planned: 2
         Workers Launched: 2
         Buffers: shared hit=63711
         ->  Sort  (cost=178299.69..178300.60 rows=365 width=44)
                   (actual time=976.763..976.764 rows=12.00 loops=3)
               Sort Key: ((date_trunc('month'::text, (d)))::date)
               Sort Method: quicksort  Memory: 50kB
               Buffers: shared hit=63711
               Worker 0:  Sort Method: quicksort  Memory: 50kB
               Worker 1:  Sort Method: quicksort  Memory: 50kB
               ->  Partial HashAggregate
                       (cost=178276.86..178284.16 rows=365 width=44)
                       (actual time=976.730..976.733 rows=12.00 loops=3)
                     Group Key: (date_trunc('month'::text, (d)))::date
                     Batches: 1  Memory Usage: 1682kB
                     Buffers: shared hit=63695
                     Worker 0:  Batches: 1  Memory Usage: 1682kB
                     Worker 1:  Batches: 1  Memory Usage: 1682kB
                     ->  Parallel Seq Scan on voyages
                             (cost=0.00..136610.73 rows=4166613 width=10)
                             (actual time=0.014..653.111 rows=3333333.33 loops=3)
                           Buffers: shared hit=63695
 Settings: work_mem = '64MB', jit = 'off'
 Planning Time: 0.123 ms
 Execution Time: 991.025 ms

Pour l’année, on a un résultat similaire :

SELECT
    hll_cardinality (hll_add_agg (hll_hash_text (passager_id)))::int
     AS nb_d_passagers_annee
FROM voyages;

 nb_d_passagers_annee
----------------------
              1007027
(1 ligne)
Durée : 159,006 ms

L’écart est de 0,7 % pour une durée réduite d’un facteur 16. La perte en précision est-elle acceptable pour les besoins applicatifs ? C’est un choix fonctionnel. On peut d’ailleurs agir dessus.

Réexécuter la requête mensuelle, en utilisant le nombre maximal de registres (17, contre 11 par défaut) :
SELECT
 date_trunc('month', d)::date AS mois,
 COUNT(*) AS nb_voyages,
 hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text(passager_id), 17))::int
 AS nb_d_passagers_mois
FROM voyages
GROUP BY 1 ORDER BY 1 ;

La requête mensuelle dure à peine plus longtemps pour un écart par rapport à la réalité de l’ordre de 0,02 à 0,6 %.

Selon les cas et après des tests soigneux, on testera donc l’intérêt de modifier ces paramètres tels que décrits sur le site du projet : https://github.com/citusdata/postgresql-hll

Créer une table d’agrégat par mois avec un champ d’agrégat hll et la remplir.

CREATE TABLE voyages_mois
(mois              date,
 nb_exact_passagers_mois int,
 passagers_hll     hll
)  ;

INSERT INTO voyages_mois
SELECT
    date_trunc('month', d)::date,
    COUNT(DISTINCT passager_id),
    hll_add_agg (hll_hash_text (passager_id), 17)
FROM voyages
GROUP BY 1;

Cette table d’agrégat n’a que 12 lignes mais contient un champ de type hll agrégeant les passager_id de ce mois. Sa taille n’est que d’1 Mo :

hll=# \d+
                                 Liste des relations
 Schéma |          Nom          |   Type   | Propriétaire |   Taille   | …
--------+-----------------------+----------+--------------+------------+--
 public | voyages               | table    | postgres     | 442 MB     |
 public | voyages_mois          | table    | postgres     | 1072 kB    |
 public | voyages_voyage_id_seq | séquence | postgres     | 8192 bytes |

À partir de cette table d’agrégat :

calculer le nombre moyen mensuel de passagers distincts,

recalculer le nombre de passagers distincts sur l’année à partir de cette table d’agrégat.

La fonction pour agréger des champs de type hll est hll_union_agg. La requête est donc :

SELECT  AVG(nb_exact_passagers_mois)::int AS passagers_mois_moyen,
        hll_cardinality(hll_union_agg(passagers_hll))::int AS nb_passagers_annuels
        FROM voyages_mois ;

 passagers_mois_moyen | nb_passagers_annuels
----------------------+----------------------
               565376 |              1000658
(1 ligne)
Temps : 3,391 ms

L’extension HyperLogLog permet donc d’utiliser des tables d’agrégat pour un COUNT(DISTINCT). De manière presque instantanée, on retrouve la même estimation presque parfaite que ci-dessus. Il aurait été impossible de la recalculer depuis la table d’agrégat (au contraire de la moyenne par mois, ou d’une somme du nombre de voyages).