BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по PostgreSQL » Как устроен PostgreSQL » Вставка, удаление и обновление кортежей PostgreSQL

Вставка, удаление и обновление кортежей PostgreSQL

В этом разделе дается описание процесса вставки, удаления и обновления кортежей. Затем кратко описывается карта свободного пространства (FSM), структуры в PostgreSQL, предназначенной для быстрого поиска страницы c заданным количеством свободного места.

На рисунке ниже показан пример представления кортежей.

 

Вставка кортежей

С помощью операции вставки новый кортеж вставляется непосредственно в страницу целевой таблицы (рис. 51).

Предположим, что кортеж вставляется в страницу транзакцией, чей txid равен 99. В этом случае поля заголовка вставленного кортежа устанавливаются следующим образом.

Tuple_1:

  • t_xmin устанавливается на 99, потому что этот кортеж вставлен с помощью txid 99;
  • t_xmax устанавливается в 0, потому что данный кортеж не был ни удален, ни обновлен;
  • t_cid устанавливается на 0, потому что данный кортеж является первым кортежем, вставленным с помощью txid 99;
  • t_ctid устанавливается на (0,1), поскольку это самый последний кортеж.

 

Примечание: pageinspect

Модуль pageinspect предоставляет собой функции, позволяющие исследовать страницы баз данных на низком уровне, что бывает полезно для отладки. Все эти функции могут вызывать только суперпользователи.

testdb=# CREATE EXTENSION pageinspect;
CREATE EXTENSION
testdb=# CREATE TABLE tbl (data text);
CREATE TABLE
testdb=# INSERT INTO tbl VALUES('A');
INSERT 0 1
testdb=# SELECT lp as tuple, t_xmin, t_xmax, t_field3 as t_cid, t_ctid
                FROM heap_page_items(get_raw_page('tbl', 0));
tuple | t_xmin | t_xmax | t_cid | t_ctid
-------+--------+--------+-------+--------
     1 |     99 |      0 |     0 | (0,1)
(1 row)

 

Удаление кортежей

При операции удаления целевой кортеж удаляется логически. Значение txid, выполняющего команду DELETE, устанавливается на t_xmax целевого кортежа (рис. 52).

Предположим, что кортеж Tuple_1 удаляется по идентификатору txid 111. В этом случае поля заголовка Tuple_1 будут установлены следующим образом:

Tuple_1:

  • t_xmax утановлен на 111.

 

Если txid 111подтвержден, кортеж_1 больше не нужен. Ненужные кортежи в PostgreSQL называются «мертвыми» кортежами.

VACUUM высвобождает пространство, занимаемое «мёртвыми» кортежами. Более подробная информация предоставлена в разделе 6.

 

Обновление кортежей

При обновлении кортежа PostgreSQL логически удаляет последний кортеж и вставляет новый (рис. 53).

Предположим, что строка, которая была вставлена по txid 99, обновляется дважды по txid 100.

Когда выполняется первая команда UPDATE, Tuple_1 удаляется логически путем установки txid 100 в значение t_xmax, а затем добавляется Tuple_2. Затем переписывается t_ctid Tuple_1 для того, чтобы указать на Tuple_2. Поля заголовков Tuple_1 и Tuple_2 выглядят следующим образом:

Tuple_1:

  • t_xmax устанавливается на 100.
  • t_ctid переписывается из (0, 1) в (0, 2).

 

Tuple_2:

  • t_xmin устанавливается на 100.
  • t_xmax устанавливается на 0.
  • t_cid устанавливается на 0.
  • t_ctid устанавливается на (0,2).

 

При выполнении второй команды UPDATE, как и в первом случае, Tuple_2 удаляется логически и вставляется кортеж Tuple_3. Поля заголовков Tuple_2 и Tuple_3 выглядят следующим образом:

Tuple_2:

  • t_xmax устанавливается на 100.
  • t_ctid переписывается из (0, 2) в (0, 3).

 

Tuple_3:

  • t_xmin устанавливается на 100.
  • t_xmax устанавливается на 0.
  • t_cid устанавливается на 1.
  • t_ctid устанавливается на (0,3).

 

Как и в случае с операцией удаления, если операция txid 100 выполнена, то Tuple_1 и Tuple_2 становятся «мертвыми» кортежами. Если операция txid 100 будет прервана, то Tuple_2 и Tuple_3 также становятся «мертвыми» кортежами.

 

Карта свободного пространства

Карта свободного пространства (free space map или FSM) - слой отношения, состоящий из FSM страниц, которые помогают быстро найти страницу из основного слоя для записи новой версии строки. FSM файлы, представляющие собой сегменты максимум по 1 гб, лежат вместе с файлами других слоев.

Подобно карте видимости, карта свободного пространства хранится в отдельном форке. Если таблица имеет relfilenode равный 16393, то FSM будет лежать рядом, в файле с именем 16393_fsm. FSM строится для кучи, а также для всех индексов, кроме hash-индекса. У каждой таблицы и каждого индекса свой отдельный FSM..

Примечание: pg_freespacemap

Модуль pg_freespacemap предоставляет средства для исследования карты свободного пространства (FSM). В нём реализована функция pg_freespace , точнее, две перегруженных функции. Эти функции показывают значение, записанное в карте свободного пространства для данной страницы, либо для всех страниц отношения.

testdb=# CREATE EXTENSION pg_freespacemap;
CREATE EXTENSION
 
testdb=# SELECT *, round(100 * avail/8192 ,2) as "freespace ratio"
                FROM pg_freespace('accounts');
blkno | avail | freespace ratio
-------+-------+-----------------
     0 |  7904 |           96.00
     1 |  7520 |           91.00
     2 |  7136 |           87.00
     3 |  7136 |           87.00
     4 |  7136 |           87.00
     5 |  7136 |           87.00
....

 

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Структура кортежа PostgreSQL
Следующая статья →
COMMIT LOG (CLOG) PostgreSQL

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • В 2003 году Мерсико и пятью микрокредитными агентствами Мерсико было принято историческое решение о консолидации активов по всей территории Кыргызстана в целях образования национального финансового института по развитию сообществ - Компаньона. В октябре 2004 года Компаньон был зарегистрирован Национальным банком Кыргызской Республики.

  • Ситилинк

    Электронный дискаунтер «Ситилинк» — один из крупнейших онлайн‑ритейлеров России (3‑е место по объему онлайн‑продаж в рейтинге Data Insight и Ruward 2016 года E‑commerce Index TOP‑100, 8 место в рейтинге Forbes «20 самых дорогих компаний Рунета — 2017»). На рынке работает 9 лет.

    В ассортименте дискаунтера более 50 000 наименований компьютерной цифровой, бытовой и садовой техники, офисной мебели и других товарных категорий. Более 700 мировых брендов в портфеле. Около 4 000 сотрудников по всей России

  • ГК «Агропромкомплектация-Курск» - одна из ведущих в Российской Федерации агропромышленных компаний с полным производственным циклом "от поля до прилавка". За 32 года работы на рынке компания заслуженно завоевала репутацию одного из лидеров страны в производстве свинины и молока.

  • «Лента» – первая по величине сеть гипермаркетов и четвертая среди крупнейших розничных сетей страны. Компания была основана в 1993 г. в Санкт-Петербурге.

    «Лента» управляет 249 гипермаркетами в 88 городах России и 131 супермаркетом в Москве, Санкт-Петербурге, Сибири, Уральском и Центральном регионах с общей торговой площадью около 1 494 тыс. кв. м. Средняя торговая площадь одного гипермаркета «Лента» составляет около 5 500 кв.м, средняя площадь супермаркета – 800 кв.м. Компания оперирует двенадцатью распределительными центрами. Штат компании – около 50, 5 тыс. человек.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.