Sortie de la base de données PostgreSQL 14

Après un an de développement, une nouvelle branche stable de la base de données PostgreSQL 14 est publiée. Des mises à jour pour cette nouvelle branche seront publiées pendant cinq ans jusqu'en novembre 2026.

Les principales nouveautés :

• Ajout du support de l'accès aux données JSON à l'aide d'expressions, similaire à la manipulation de tableaux : SELECT (‘{ «postgres»: { «release»: 14 }}’::jsonb)[‘postgres’][‘release’]; SELECT * FROM test WHERE details[‘attributes’][‘size’] = ‘»medium»‘;

  Une syntaxe similaire a été mise en œuvre pour les données au format clé/valeur fournies par le type hstore. Une telle syntaxe a été initialement mise en œuvre à l'aide d'un framework universel, qui pourra à l'avenir être utilisé pour d'autres types. Exemple pour le type hstore : INSERT INTO mytable VALUES (‘a=>b, c=>d’); SELECT h[‘a’] FROM mytable; UPDATE mytable SET h[‘c’] = ‘new’;
• La famille de types pour la définition de plages a été élargie avec de nouveaux types «multirange», permettant de définir des listes ordonnées de plages de valeurs non chevauchantes. En plus de chaque type de range existant, un type multirange correspondant a été proposé, par exemple, le type «int4range» correspond à «int4multirange», et «daterange» à «datemultirange». L'utilisation de nouveaux types simplifie la formulation des requêtes manipulant des séquences complexes de plages. SELECT ‘{[3,7), [8,9)}’::int4multirange; SELECT nummultirange(numrange(1.0, 14.0), numrange(20.0, 25.0));
• Des optimisations ont été apportées pour améliorer les performances des systèmes fortement chargés traitant un grand nombre de connexions. Certains tests montrent un doublement des performances.
• L'efficacité des index B-tree a été améliorée et un problème de croissance des index lors de mises à jour fréquentes des tables a été résolu.
• Ajout du support d'un mode de transmission de requêtes en pipeline fonctionnant côté client (réalisé au niveau de libpq), permettant d'accélérer considérablement les scénarios de travail avec la base de données liés à l'exécution d'un grand nombre de petites opérations d'insertion (INSERT/UPDATE/DELETE) en envoyant la requête suivante sans attendre le résultat de la précédente. Ce mode aide également à accélérer le travail lors de connexions avec de grandes latences de livraison de paquets.
• Les capacités pour des configurations distribuées incluant plusieurs ont été élargies. serveurs PostgreSQL. Dans l'implémentation de la réplication logique, il est désormais possible d'envoyer en mode flux des transactions en cours d'exécution, ce qui permet d'améliorer considérablement les performances de la réplication des grosses transactions. De plus, le décodage logique des données en cours de réplication logique a été optimisé.
• Le mécanisme de connexion des tables externes Foreign Data Wrapper (postgres_fdw) a été amélioré pour prendre en charge le traitement parallélisé des requêtes, qui est actuellement applicable uniquement lors de la connexion à d'autres serveurs PostgreSQL. Dans postgres_fdw, la prise en charge de l'ajout de données dans des tables externes en mode batch et la possibilité d'importer des tables partitionnées via la directive « IMPORT FOREIGN SCHEMA » ont également été ajoutées.
• Des optimisations ont été apportées à l'implémentation de l'opération VACUUM (ramassage de déchets et réorganisation du stockage sur disque). Un mode de nettoyage d'urgence (« emergency mode ») a été ajoutée, en sautant les opérations de nettoyage non essentielles, si les conditions de passage à un deuxième tour d'identifiants de transaction (transaction ID wraparound) sont remplies. Les frais généraux liés au traitement des index au format B-Tree ont été réduits. L'exécution de l'opération « ANALYZE », qui collecte des statistiques sur le fonctionnement de la base de données, a été considérablement accélérée.
• La possibilité de configurer la méthode de compression utilisée dans le système TOAST, chargé du stockage de grandes données telles que des blocs de texte ou des informations géométriques, a été ajoutée. En plus de la méthode de compression pglz, l'algorithme LZ4 peut désormais également être utilisé dans TOAST.
• Les outils de surveillance du fonctionnement du SGBD ont été élargis. Des vues pour suivre l'avancement des commandes « COPY » (pg_stat_progress_copy), des statistiques sur les slots de réplication (pg_stat_replication_slots) et des activités liées au journal WAL des transactions (pg_stat_wal) ont été ajoutées. La fonction compute_query_id a été ajoutée, intégrant dans diverse sous-systèmes, tels que pg_stat_activity et EXPLAIN VERBOSE, le suivi des requêtes en leur attribuant un identifiant unique pour chaque requête.
• Des optimisations ont été ajoutées au planificateur de requêtes, améliorant le traitement parallèle des requêtes et permettant d'augmenter la performance de l'exécution simultanée des opérations de balayage séquentiel des enregistrements, du lancement parallèle des requêtes en PL/pgSQL à l'aide de la commande « RETURN QUERY » et de l'exécution parallèle des requêtes dans « REFRESH MATERIALIZED VIEW ». Pour améliorer les performances des jointures récursives, un support pour la mise en cache supplémentaire a été mis en œuvre.
• Pour optimiser les expressions, des statistiques avancées peuvent désormais être utilisées, et pour optimiser les fonctions de fenêtre, un tri incrémental a été introduit.
• Dans les procédures stockées, permettant de gérer les transactions dans des blocs de code, un support pour la définition des données retournées à l'aide des paramètres « OUT » a été mis en place.
• La fonction date_bin a été ajoutée pour arrondir les valeurs de type timestamp en fonction de l'intervalle spécifié. SELECT date_bin(’15 minutes’, TIMESTAMP ‘2020-02-11 15:44:17’, TIMESTAMP ‘2001-01-01’); 2020-02-11 15:30:00
• Des expressions SEARCH et CYCLE, définies par la norme SQL, ont été ajoutées, simplifiant l'ordonnancement et l'identification des cycles dans les expressions de table communes récursives (Common Table Expression, CTE). WITH RECURSIVE search_tree(id, link, data) AS ( SELECT t.id, t.link, t.data FROM tree t UNION ALL SELECT t.id, t.link, t.data FROM tree t, search_tree st WHERE t.id = st.link ) SEARCH DEPTH FIRST BY id SET ordercol SELECT * FROM search_tree ORDER BY ordercol;
• Dans l'utilitaire psql, l'auto-complétion des commandes par tabulation a été améliorée, la commande « \df » permet maintenant d'afficher les arguments des fonctions, et la statistique affichée par la commande « \dX » a été élargie.
• Il est désormais possible d'accorder aux utilisateurs des privilèges autorisant uniquement la lecture ou uniquement l'écriture. Les privilèges peuvent être attribués à des tables, des vues et des schémas spécifiques à l'aide des rôles prédéfinis pg_read_all_data et pg_write_all_data. GRANT pg_read_all_data TO user1;
• Pour les nouvelles installations, l'authentification par mot de passe utilise par défaut le schéma SCRAM-SHA-256 au lieu de md5 (le paramètre « password_encryption » dans la génération de postgresql.conf est désormais réglé sur ‘scram-sha-256’).

Source : opennet.ru